Iedereen die de afgelopen decennia actief is geweest in het bedrijfsleven is getuige geweest van de voortdurende introductie van talrijke nieuwe technologieën. Deze innovaties komen in een steeds hoger tempo, waarbij elke innovatie een grotere impact belooft dan de vorige. Een vraag die we vaak horen is: Hoe ga je om met deze hypes, vooral nu het duidelijk is dat veel technologieën hun beloften niet waarmaken?
Een jaar geleden publiceerde David Johnston (hoofd-datawetenschapper bij ThoughtWorks) zijn evaluatie van de tech hypes van het afgelopen decennium.
Je kan discussiëren over hoe je individuele tech-hypes moet classificeren, maar één ding is duidelijk: heel weinig technologieën maken hun verwachtingen waar. Dit betekent echter niet dat zo'n overschatte technologie geen grote impact kan hebben in specifieke domeinen of industrieën.
Wanneer we het vandaag hebben over tech-hypes, verwijzen velen naar de Gartner Hype Cycle (zie grafiek beneden) voor opkomende technologieën (voor het eerst gepubliceerd in 1995) als een model om de evolutie van technologieën te beschrijven. Dit model beschrijft de evolutie van de populariteit van de technologie en definieert verschillende fasen: Technology Trigger, Peak of inflated expectations, Trough of disillusionment en Plateau of productivity.
In 2016 publiceerde durfkapitalist Michael Mullany een artikel over zijn poging om met terugwerkende kracht de juistheid van het Hype Cycle Model te controleren. Zijn acht lessen zijn zeer interessante literatuur voor iedereen die beslissingen moet nemen over technologie. Zijn algemene conclusie: “Wat ik meeneem uit mijn analyse van deze Hype Cycles is niet alleen hoe moeilijk het is om voorspellingen te doen, en hoeveel verspilde moeite er gaat zitten in technologieën die meestal niet werken, maar ook hoe opwindend en wonderlijk de vooruitgang is die we hebben geboekt in technologie.”
Hoe beslis je of je een nieuwe technologie gaat gebruiken?
Technologie is slechts een hulpmiddel
Focus niet op de technologie, het is slechts een hulpmiddel. Richt je in plaats daarvan op wat je wilt bereiken. Bijvoorbeeld het verbeteren van de klant- of werknemerservaring of het verhogen van de productiviteit. Verschillende technologieën kunnen vergelijkbare resultaten opleveren. Als een technologie een uniek voordeel biedt, is het het overwegen waard, maar blijf kritisch.
Zoek betrouwbare gegevens
Beslis niet alleen op basis van aannames. Het is inherent aan nieuwe technologieën dat veel dingen 'onbekend' of nog niet bewezen zijn. Dat is waar de marketingafdelingen van de technologie- en consultancybedrijven gebruik van maken om FOMO (fear of missing out) te stimuleren. Zoek in plaats daarvan naar betrouwbare gegevens voor jouw specifieke use case: Is het kostenefficiënter? Is de kwaliteit beter? Is het sneller? Vertrouw niet op tijdschriften en succesverhalen, want die belichten meestal alleen de successen, niet de mislukkingen (als iemand al een mislukking wil toegeven in die fase).
Mislukkingen leren je echter het meest over de beperkingen van een nieuwe technologie. Hoewel nieuwe technologieën bepaalde voordelen met zich meebrengen, komen ze meestal ook met nadelen. In bepaalde gebruikssituaties kan het voordeel volledig opwegen tegen de nadelen, maar in andere gevallen kan het omgekeerde waar zijn.
Als je niet wilt wachten op meer gegevens over de nadelen, kun je proberen de technologie beter te begrijpen. Adviseurs of verkopers kunnen je overweldigen met moeilijke uitleg, maar als ze de technologie niet op een eenvoudige manier kunnen uitleggen, begrijpen ze het zelf waarschijnlijk niet goed genoeg en mogen ze niet als betrouwbare bronnen worden beschouwd. Een nuttige aanpak om duidelijkheid te krijgen is het toepassen van de “5 Whys”-methode, vaak gebruikt bij oorzakenanalyse, door iteratief te vragen waarom en hoe. Hoe beter je begrijpt hoe een technologie werkt, hoe beter je in staat zult zijn om potentiële uitdagingen of nadelen in een specifieke use case te identificeren.
Elk bedrijf is uniek
Als je eenmaal hebt geconcludeerd dat een technologie kan helpen om je bedrijfsdoelen te bereiken, kan het heel nuttig zijn om eerst wat kleinschalige experimenten of proof-of-concepts uit te voeren om meer betrouwbare gegevens te krijgen. Onafhankelijk van de uitkomst van het experiment, leer je veel over de toepasbaarheid en geschiktheid voor jouw use case. Een succesvol experiment is geen garantie voor een probleemloze opschaling, maar het geeft je in ieder geval een goed idee van wat de uitdagingen zullen zijn bij het opschalen. Houd er ook rekening mee dat een succes in één use case geen garantie is voor succes in een andere use case.
Een voorbeeld van een proof of concept
Voor onze klant Otary hebben we een planningstool gemaakt voor het onderhoud van offshore windturbines. Deze tool integreert verschillende parameters uit meerdere gegevensbronnen, waaronder een AI-model dat is gebouwd door de Otary data analist. Het hart van de applicatie is een digitale twin van het windpark die de output van het park per windturbine simuleert op basis van alle parameters die door de planner zijn ingesteld. De applicatie stelt de planner in staat om simulaties uit te voeren met variabele parameters, waardoor nauwkeurigere en meer bruikbare inzichten worden verkregen.
Lees hier meer over deze case: Otary
