Blog BI: Rise of the Machines

In mijn vorige blog Doe het lekker zelf! in de artikelreeks over Business Intelligence opende ik de deur naar Artificial Intelligence, Machine Learning en Automated Decisions. Wordt The Terminator werkelijkheid? Zo denk ik er niet over. Feit is wel dat we met de toekomst meer en meer beslissingen uit handen gaan geven en gaan toevertrouwen aan machines, zowel in de vorm van computers als robots.

In dit blog doe ik een poging wat angstbeelden, die mogelijk en terecht opkomen, te nuanceren.

Cruise Control

Jaren geleden stapte ik in een auto, die voor het eerst van mijn leven over cruise-control beschikte. Een fijne optie, maar heel even wennen. Dit viel met name op in tunnels en in ruime bochten. Waar de mens kennelijk de neiging heeft om onbewust een beetje de snelheid te verlagen, doet een cruise-control dat niet. In een bocht of de tunnel uit had ik het gevoel dat de auto versnelde, terwijl de cruisecontrole juist de snelheid constant hield. Even wennen.

Mijn huidige auto heeft een adaptive cruise-control. Nog fijner, vooral in de file, maar ook weer heel even wennen. Wanneer er een auto voor je komt, houdt dit systeem zelf de veilige afstand en past de snelheid aan. In het begin had mijn voet de neiging toch naar het rempedaal te gaan. Het kostte even voordat ik voldoende vertrouwen in dit mechaniek had en deze neiging met een gerust hart kon onderdrukken.

Campagne Obama

Enkele artikelen terug had ik het over Big Data. Een mooi voorbeeld van de toepassing hiervan is te vinden in de eerste campagne, waarmee Barack Obama in 2009 president werd. Het campagneteam werd met een toepassing via Big Data geholpen in de selectie van huizen, waarbij het zinvol was om aan te bellen. Als iemand uit dat team in een bepaald straat stond, dan had een big-data-analyse de woningen geselecteerd, waarin de mensen mogelijk nog waren te beïnvloeden. Het heeft immers geen nut aan te bellen bij mensen, die sowieso al op Obama gingen stemmen, maar ook niet bij mensen, die dat absoluut niet gingen doen. Hierdoor kon men heel efficiënt te werk gaan. Aardig om te vermelden is dat deze analyse door een stel Nederlandse studenten is gedaan.

BI en de praktijk

Een klant van ons gebruikt een bepaalde dashboard in BI om inzicht te krijgen in de valutakoersverschillen tussen het moment van afsluiten en uitvoeren van een contract. De financiële medewerker controleert deze cijfers en maakt er vervolgens correctieboekingen mee.
Inmiddels hebben we dit dashboard in de vorm gegoten van de applicatie in JD Edwards, waarmee deze regels te kopiëren zijn en de journaalposten worden aangemaakt.
De eerstvolgende stap is dat dit proces via een webservice in JD Edwards (door Oracle BI aangeroepen) deze journaalposten automatisch aanmaakt. Schedule dit proces vervolgens in de nachtverwerking en een eerste vorm van Automated Decisions is een feit.

In mijn vorige blog verwees ik naar een filmpje van Oracle. Het voorbeeld dat hierin wordt gegeven gaat over een verzekeringsmaatschappij. Als een klant belt, dan haalt de medewerker de gegevens van die klant op zijn scherm. Een algoritme toont dan een percentage van de waarschijnlijkheid, dat die klant geïnteresseerd zou zijn in een nieuwe levensverzekering.
Het zal in eerste instantie gaan om repeterende handelingen op basis van historische data. Maar zodra de intelligentie en het voorspellend vermogen van dit soort algoritmes steeds betrouwbaarder worden, dan valt aan steeds meer automatische beslissingen te denken.

In BMW’s van vandaag zit al software, die meedenkt met het rijgedrag van de berijder, en op basis van een hele set aan data, logica en regels zelf een afspraak bij de garage inplant en de onderdelen voor die beurt bestelt.

Rise of the Machines

Worden de horrorverhalen van de Terminator-filmserie werkelijkheid? Voor een deel denk ik wel. Robots zullen robots gaan bouwen. Software zal gaan programmeren. Big Data-appliances zullen gaan voorspellen. Steeds slimmer wordende hardware, in bijvoorbeeld gezichtsherkenning, zullen dit alles versnellen en mogelijk maken.

In de film Minority Report wordt verteld over de voorspelling van misdaden, waardoor iemand gearresteerd kan worden, voordat deze persoon de misdaad heeft gepleegd. Met Big Data analyse is dit nu ook al mogelijk. Op basis van patronen in iemands leven kan de waarschijnlijkheid, dat iemand binnenkort een moord gaat plegen, worden berekend, inclusief op wie en wanneer.

Enkele jaren geleden hadden een stel Amerikaanse studenten al een algoritme bedacht, waarmee een persoon kan worden geprofileerd op basis van de Page Likes van die persoon in zijn Facebook. Bij 20 likes kan dit algoritme dit al beter dan je collega’s, bij 50 likes is dit al beter dan van je beste vriend en bij 200 likes beter dan je eigen partner.

Het is een kwestie van tijd voordat we ons over gaan geven aan de beslissingen die machines voor ons maken. Ik verwijs weer even terug naar de cruisecontrole in de auto. Het is even wennen…

Auteur:  Rick Brobbel, BI Consultant bij Cadran Consultancy

Advies op maat over onze oplossingen?

Rick Brobbel, BI Consultant bij Cadran, praat u graag bij over de mogelijkheden voor uw organisatie.