Geef klanttevredenheid een boost

AI en het automatiseren van processen laat werk verdwijnen maar geeft klanttevredenheid een boost!

Laatst hoorde ik leuk interview. Daarin werd de waarde van een proces toegelicht aan de hand van de soorten processen die we kunnen onderscheiden. Ik concludeer dat er in de zin van ‘waarde’ grosso modo drie soorten processen zijn:

1. Processen die dingen mogelijk maken die voorheen onmogelijk waren. Dat is goed. 

2. Processen die dingen verbeteren die voorheen wel mogelijk waren, maar die nu sneller, gemakkelijker met minder minder fouten kunnen. Dat is ook goed. 

3. Processen die onder de categorie “overig” vallen. Dat zijn de processen die ons vertellen dat we ons net even iets anders moeten gedragen dan dat we op basis van ons gezonde verstand zouden doen. Dat is niet zo goed denk ik. 

Natuurlijk vraag ik me af hoeveel processen van categorie drie we in ons dagelijks leven tegenkomen. Misschien zelfs dat in het gros van de bedrijven 80% van de processen onder 3 vallen. Scrummen om te scrummen over punten die je in de kantine samen kunt oplossen misschien?

In deze wereld van afspraken maken en processen inrichten over hoe wij ons gedragen, is AI (Artificial Intelligence) een heel interessant hulpmiddel. AI kan spraak herkennen, beelden herkennen, terug spreken en een soort natuurlijk taalgedrag vertonen als het binnen de context blijft. AI kan ons dus helpen om processen die wij gebruiken om dingen te verbeteren, nog gemakkelijker en beter te maken. Helaas is AI nog niet inzetbaar om een robot echt als klusjesman te laten werken. Het zand verplaatsen gaat prima, maar de lekkende kraan repareren moeten we nog steeds aan een echte handyman uitbesteden. In hoeverre dat geldt voor medische diagnose is natuurlijk ook interessant. Op basis van plaatjes scanning kan AI heel behulpzaam zijn om heel snel de arts tot een prognose over een huidziekte te laten komen. Maar kan AI echt de diagnose stellen, of is AI alleen ondersteunend om het proces te versnellen? 

Conclusie is minimaal dat de arts met behulp van AI sneller tot een nauwkeurige diagnose zou kunnen komen. Voorwaarde is wel dat de arts of iemand anders, het AI-middel juist informeert. Iemand zal de juiste beelden en symptomen moeten invoeren. De taak van de arts verschuift meer van het zelf onderzoeken van de patiënt en zoeken van oorzaken naar het voorzien van het AI-hulpmiddel van de juiste input. En deze verschuiving van taken door verbetering en automatisering van processen zien we natuurlijk in heel veel andere rollen. Want als een dokter de data van AI kan gebruiken, waarom zouden verzekeraars en schade experts dan ook niet dergelijke toepasingen gaan gebruiken om hun werk te vergemakkelijken, voor het diagnotiseren van de schade bijvoorbeeld? Marketeers kunnen met behulp van growth hacking methoden de meest lucratieve doelgroep steeds sneller aanwijzen. Accountants (helaas nog onvoorbereid op deze shift als ik het goed lees in de recente krantenkoppen) kunnen met de digitalisering hun werk veel efficienter en béter doen. In alle gevallen is er één belangrijke motivatie: de uiteindelijke klant wordt nog beter en sneller geholpen!

Als we inzoomen op de verschuiving van het werk, is de digitalisering niet direct zo rigoureus dat banen zomaar helemaal verdwijnen. Maar het is wel helder dat ook voor hooggeschoolde arbeid processen nog beter en sneller kunnen als we die (gedeeltelijk) zouden automatiseren. De dokter bestaat nog, maar zijn taken veranderen. Dat geldt ook voor de accountant, de marketeer, de trainer, de schrijver (speach to tekst?!), de bioloog (robotisering, klimaat/zonbeheersing). Als mens kunnen wij zelf leren door steeds een aantal variabelen in de input-output cyclus aan te passen. Dit zelflerende vermogen is ook automatiseerbaar. Een deel van ons onderzoek- en denkwerk is dus heel handig te versnellen. Waardoor we sneller tot de gewenste resultaten en conclusies kunnen komen. 

Onderzoek van HBR toont aan dat waar drie jaar geleden (2015) een rol voor 100% door een mens werd uitgevoerd, dit nu (2018) nog voor 90% uit de mensenhanden komt en over 3 jaar (2021) voor nog maar 78% door mensenhanden wordt gerealiseerd. Dat gaat snel! 

In concreto: automatisering en de inzet van AI leidt ertoe dat er nieuwe combinaties zullen ontstaan in werk, talent, skills en werkrelaties. Dit betekent ook werk aan de winkel voor de HR en Business Manager. Niet alleen het zoeken en vinden van het juiste talent is voor hen een grote uitdaging. Er ligt nog een veel grotere aap op de schouder: herstructurering van functies. Als taken binnen een functie geautomatiseerd worden, zullen de resterende taken binnen deze functie misschien beter bij een andere interne of externe rol kunnen worden ingeschoven? En is de betreffende taak eigenlijk wel noodzakelijk om de kernprocessen van de organisatie uit te voeren? Draagt deze taak daadwerkelijk bij aan performance of strategische waarde van de organisatie? Misschien zijn er heel veel taken die uitbesteed, anders georganiseerd, geautomatiseerd of extern belegd kunnen worden. In dat geval zal er daadwerkelijk een functie kunnen komen te vervallen. Het werk verschuift: de baan bij A verdwijnt, maar wordt bij B gedeeltelijk wel ingevuld. 

Een andere aap op de schouder van HR en Business Manager wordt veroorzaakt doordat we vanwege automatisering en AI de afspraken over hoe wij ons gedragen drastisch laten verschuiven. Dit heeft directe impact op de veerkracht in de organisatie. Op de cultuur. Ook op het gebied van houding en gedrag zullen medewerkers meegenomen moeten worden in dit ‘proces’.

Kortom, gebruik gaan maken van de mogelijkheden van AI en automatisering van processen is een geweldige vooruitgang in snelheid, effectiviteit, productiviteit om de opdrachtgever, klant, burger, patiënt nog beter en sneller te kunnen helpen. 

Tegelijkertijd leidt dit tot een verschuiving op meerdere vlakken, bijvoorbeeld:

  • op het gebied van werk: we hebben geen baan meer maar voeren specifieke taken uit.
  • op de wijze van organiseren: we zijn geen rigide bedrijf meer, maar werken samen met partners die samen met ons of voor ons taken uitvoeren.
  • op het gebied van leiderschap: keuzes maken en een visie hebben over welke taken van strategische toegevoegde waarde zijn voor het voortbestaan van de organisatie.
  • op het gebied van belonen en kostenbeheersing: als we op basis van taken gaan werken, ontstaat de overweging om beloning op gedifferentieerde basis te doen. Immers de geautomatiseerde processen worden ook veelal op pay-as-you-use basis doorbelast. 

AI en de toepassingen van AI zijn niet meer weg te denken. De toegevoegde waarde is dusdanig groot dat als organisaties niet deze stap maken, de kosten, snelheid en toegevoegde waarde voor de uiteindelijke klant onder druk komen te staan. Bovendien helpt AI om het contact met klanten te verbeteren en te intensiveren waardoor aandacht voor klanttevredenheid steeds meer een ‘automatisme’ wordt. Noodzakelijk om te groeien en toegevoegde waarde te leveren dus. En ik denk daarom ook een belangrijk business-besluit om hiermee aan de slag te gaan. Echter zolang de organisatie druk aan de slag gaat met categorie 3 processen (zie eerste alinea), zal de impact op de klantwaarde niet zo groot zijn. Belangrijke eerste stap is dan ook om de current state goed in kaart te brengen met een check op organisatie, proces, informatie en IT gebied. Welke processen zijn herhaalbaar, kopieerbaar en automatiseerbaar? En hoe kunnen wij onze dienstverlening continue blijven verbeteren: welke uitingen van ‘zelflerend vermogen’ kunnen wij automatiseren met zelflerende systemen?

Auteur: Fiona van Maanen

Fiona van Maanen is co-founder van FutureXL. Expert op het gebied van Digitaal Leiderschaps ontwikkeling, trainingen en trajecten op maat. Specialist op het gebied van headhunting en recruitment voor de digitale functies van de toekomst.

door 8 januari 2019Nieuws0 Reacties

Deel dit artikel op social media:

X