Dit webinar is bedoeld voor professionals die duidelijkheid willen in plaats van een hype. Aan het webinar wordt deelgenomen door Rob Hayes en Carlo Peppe, medeoprichters van Koshima, en Chris Minn, CEO van Digital Ink.
In deze aflevering van FESPA Insights gaat de discussie over de cruciale rol van AI, automatisering en duurzaamheid in het bedrijfsleven. De sprekers willen AI demystificeren door praktische toepassingen en casestudy’s te delen en het belang van menselijke betrokkenheid in het AI-proces te benadrukken. Ze benadrukken hoe AI de efficiëntie van de klantenservice kan verbeteren en de consistentie van de merkstem kan behouden, terwijl ze ook ingaan op veelvoorkomende angsten van het management met betrekking tot de invoering van AI. De sessie moedigt bedrijven aan om te beginnen met kleine verbeteringen en belanghebbenden te betrekken voor een succesvolle integratie. Terwijl het gesprek overgaat in een vraag-en-antwoord-format, worden verschillende AI-platforms en hun toepassingen verkend, wat de groeiende vraag naar AI-functionaliteit in verschillende sectoren laat zien.
Transcript
Welkom allemaal bij de eerste aflevering van Fespa Insights, waarin we een aantal van jullie hopen te begeleiden bij hun reis naar AI-adoptie.
Dus in eerste instantie weer welkom bij de eerste aflevering. Wat is Fespa Insights? Nou, de eerste van vele afleveringen die drie belangrijke sectoren belichten, voornamelijk AI, automatisering en duurzaamheid.
Ik zal je een kort overzicht geven van wat er nu op de agenda staat en waarom we dit doen. AI is er nu, niet langer een trend. Het is iets waar we binnenkort of in de nabije toekomst allemaal mee te maken krijgen. We willen door de hype heen prikken en begrijpen wat vandaag de dag echt en bruikbaar is.
AI in de echte wereld, we moeten leren van case studies en bedrijven die al pionieren op het gebied van fermentatie, zodat we van hen kunnen leren. Praktische toepassingen, leren van en gebruik maken van de juiste tools voor jouw bedrijf en natuurlijk het uiteindelijke doel het bouwen van een routekaart voor je eigen implementatietraject.
Waarom is deze aflevering belangrijk?
En deze aflevering is om een paar redenen belangrijk, voornamelijk om het hoofddoel te bereiken. De hype rond AI heeft op dit moment de kwaliteit van de informatie grotendeels verwaterd. Je weet niet precies wat goed is, waar je naar op zoek bent en waar je naartoe moet. Daarom hopen we inzicht te geven in alle acties die je vandaag kunt ondernemen om te implementeren, de tijd te nemen voor de toekomst en de weg te effenen. Het resultaat van deze sessie is dus kennis omzetten in praktische inzichten en iets waar je vandaag al mee aan de slag kunt, vertrouwen om je projecten met AI-toepassingen te verbeteren, de algehele ervaring te verbeteren en ervoor te zorgen dat je zo snel mogelijk kunt schalen.
En natuurlijk willen we in de toekomst nog verder onderzoek doen, want de dingen die we vandaag bespreken zijn, ondanks dat ze al behoorlijk geavanceerd zijn, nog in een vroeg stadium als het gaat om AI. Er is nog veel meer en er zit nog veel meer in de pijplijn, dus word enthousiast en ga nadenken. En natuurlijk, het algemene thema, zouden we het niet erg vinden om een cultuur van experimenteren op te bouwen, omdat dit een experimentele tijd is en er veel uit te zoeken valt. Ik ga nu verder met onze sprekers en stel ze voor, te beginnen met Rob Hayes.
Hé, Jack. Hoi, jongens. Mijn naam is Rob. Hartelijk dank voor jullie komst vandaag.
Ik ben oprichter van AirNova. En zoals Jack het al eerder beleefd verwoordde, echt, weet je, werd opgericht met een een een doel om u de hype te snijden. Toch? Het is de praktijk rond AI-adoptie.
Het helpt onze klanten, onze klanten, onze partners en het grote publiek te begrijpen wat echt is aan AI, wat niet echt is aan AI en wat het echt tastbaar maakt voor hen. We zorgen ervoor dat we alles, of ik zorg ervoor dat we alles terugbrengen naar bedrijfswaarde, want aan het eind van de dag, zelfs als we AI een paar minuten opzij zetten en gewoon kijken naar elk nieuw proces, elk veranderingsproject dat je wilt doen, moet het geworteld zijn in bedrijfswaarde, bedrijfsverandering. En dat is waar we AI vanaf het allereerste begin voor gebruiken.
Dus we brengen het terug naar wat gaat het eigenlijk doen voor je bedrijf, waar gaat het waarde brengen. Er is onlangs een rapport uitgekomen van het MIT waarin staat dat vijfennegentig procent van de AI-projecten mislukt, of niet voorbij de proof of value komt, de proof of concept-fase, of geen waarde oplevert. En ik weet zeker dat voor mijzelf, Chris en Carlo hier, voor alle projecten waarbij we betrokken zijn geweest, ons succespercentage een stuk hoger ligt. En dat komt voor een groot deel omdat we dezelfde ethiek hebben.
Het is een einde aan de hype. Maak het echt. Maak het praktisch. Maak het gemakkelijk om aan te nemen.
Maak het relevant voor jou. Dat ben ik. Sorry. Laatste stukje over mij voor de inleiding. Mijn achtergrond is vijftien jaar in opkomende technologie.
En ja, ik heb me de afgelopen tweeënhalf, drie jaar vooral gericht op de toepassing van AI in verschillende sectoren in het Midden-Oosten en de GCC-regio.
Bedankt, Jacques. Carlo?
Hallo, jongens. Mijn naam is Carlo Pepe. Ik heb bijna zesentwintig jaar in de techniek gewerkt, beginnend bij de eerste onafhankelijke ISP in het Verenigd Koninkrijk, een bedrijf genaamd Demon Internet, dat sommigen van jullie zich misschien nog herinneren uit het verleden.
Ik ben een AI business consultant en oprichter van een bedrijf genaamd Kashima.
En wat we in essentie doen, is individuen, teams, afdelingen en organisaties als geheel helpen om met AI om te gaan, waar het echt kan helpen, maar op een doelgerichte manier.
Zoals Jack al aangaf, is AI vrij nieuw. Ik bedoel, dat is het niet. Als concept bestaat het al vijfenzeventig jaar. Maar in termen van generatieve AI, die het in onze handen heeft gelegd, is het een nieuw concept.
Kashima zelf doet twee dingen op verschillende manieren. Ten eerste zorgen we voor bijscholing. Dat is dus mensen helpen om te leren hoe ze tools moeten gebruiken om hun taken en workflows te voltooien. En ten tweede bieden we advies, zodat we op zoek kunnen gaan naar gebieden waar AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen voor bedrijven.
Chris?
Ja. Bedankt, Carlo. Bedankt dat we mochten komen, Jack. Goedemiddag, goedemorgen of goedenavond, afhankelijk van waar je bent.
Ik heb het geluk gehad dat ik de afgelopen vijftien jaar in de grafische industrie heb gewerkt. Ik heb niet zoveel ervaring als Carlo of Rob met de grotere aantallen waar ze het net over hadden. Ik weet niet zeker of dat iets met leeftijd te maken heeft, Carlo, maar dat kunnen we offline halen. Dus eigenlijk ben ik helemaal voor automatisering.
Web to print is een van mijn specialiteiten, personalisatie, alles wat de eindgebruiker betrekt bij het gebruik van technologie. AI raakt daar dus zeker aan. Maar zoals ik al tegen de jongens zei toen we achter de schermen bezig waren met de voorbereidingen voor dit gesprek, is een van de frustraties de pluisjes die nu rond AI hangen. En een van de dingen waar ik echt enthousiast over ben, is het werken met consultants zoals deze jongens om te proberen het op de juiste manier te gebruiken, zodat we onze systemen beter kunnen automatiseren en uiteindelijk die persen kunnen voeden en draaiende houden.
Dus dat is een van mijn grootste drijfveren. Ik heb het geluk dat ik aan het hoofd sta van een zeer succesvol en slim team van marketeers die verstand hebben van automatisering van drukwerk en workflows.
Ik heb ook het geluk gehad dat ik in januari heb samengewerkt met Vespa Middle East, waar ik deze heren heb ontmoet, en zij hebben voor mij echt de kijk veranderd op hoe we naar AI moeten kijken en hoe we het moeten implementeren. Ik was zo overtuigd van de lessen die ik in januari in Dubai van Carlo en Rob heb geleerd dat ik erover heb gesproken op Fespa Global in Berlijn, en ik had het geluk dat ik die boodschap verder kon delen. Dus ja, Digitale Inkt is uiteindelijk wat het zegt. Wij zijn digitaal.
We werken met alle digitale platforms en we willen ervoor zorgen dat de inkt blijft stromen. En dat kan van alles zijn, van consultancy tot workflow tot het maken van middelen en marketingstrategieën. Dus we zijn waarschijnlijk voornamelijk gevestigd in de GCC. We hebben ook klanten en teams in Europa, op het Europese vasteland, in het Verenigd Koninkrijk en in Noord-Amerika.
En uiteindelijk gaat het ons allemaal om het behalen van succes. Hoe dat er ook uitziet, zou dat een partnerschap, een integratie of een gesprek met iemand als Carlo of Rob kunnen zijn?
Fantastisch, jongens. Nou, het is een absoluut genoegen om jullie allemaal hier te hebben, en ik heb het gevoel dat ik op dit moment veel geluk heb. Dus, voordat we beginnen met de inhoudelijke kant van de dingen, laat ik een poll achter in de chat om te peilen hoe ver iedereen is met de AI-implementatie. Het duurt ongeveer een minuut of dertig, dus niet te veel haast, en we bespreken de resultaten aan het eind.
Dus ik ga daar gewoon mee beginnen en dan gaan we verder met het volgende deel van de inhoud.
Dus heren, als u het niet erg vindt om ons de echte wereldcontext te laten zien en voor wie dit webinar eigenlijk bedoeld is.
Dus ik zal beginnen, jongens. Waar dit voor is, is voor mensen die niet alleen nieuwsgierig zijn, maar ook een beetje overweldigd door de enorme hoeveelheid nieuwe informatie die naar buiten komt, nieuwe tools en claims op LinkedIn, op Instagram over, ik heb deze tool ontwikkeld. Het heeft mijn verkoopteam de das omgedaan. Ik heb ze allemaal weggedaan.
Of ik heb deze workflow, commentaarworkflow, ontwikkeld en ik geef je de mogelijkheid om je marketingteam terug te brengen tot één persoon en het werk van vijfhonderd mensen uit te voeren. Om eerlijk te zijn is het grootste deel hiervan een beetje onzin. En dus als je wilt begrijpen hoe AI echt kan helpen en hoe je daar vandaag mee aan de slag kunt gaan en hoe je kunt verbeteren wat je momenteel doet, want ik denk dat dit misschien, Jack, eigenlijk op de peiling staat. Ik weet het niet.
Maar ik denk dat de overgrote meerderheid van jullie elke week wel een AI-tool gebruikt, misschien wel elke dag. Op je telefoon gebruik je Gemini in Android, misschien gebruik je chat gpt, en je hebt niet geleerd hoe je het allemaal moet gebruiken. Je doet gewoon wat iedereen doet en dat is het gewoon gebruiken met vallen en opstaan. Dus als je in een van die categorieën zit, is dit voor jou om precies te begrijpen wat deze benaderingen zouden moeten zijn, de best practices.
En dit geeft je een heel duidelijk beeld. Zoals Chris al zei, toen we in januari op FESPA Middle East waren, wilde iedereen de onzin achterwege laten en direct beginnen met wat er echt gedaan kan worden. En dit is de aanpak van zowel Rob als mijzelf. Dus als je de eerste stap hebt gezet, als je nieuwsgierig bent, dan is dit perfect voor jou om meer te weten te komen.
Gelukkig, en ik denk te oordelen naar de resultaten van de peiling, hebben we misschien de juiste mensen in de zaal en ik ga die resultaten snel met jullie delen om jullie een beetje een idee te geven. Dus slechts drie procent van het publiek gebruikt AI al meer dan vijf jaar en eenenzestig procent van het publiek is nog maar net begonnen, terwijl zesendertig procent AI nog helemaal niet gebruikt. Ik denk dus dat we de juiste mensen in de zaal hebben. Gelukkig heb ik de juiste mensen voor je in de zaal gezet. We gaan nu verder met het volgende deel van de inhoud en bespreken een aantal van de dingen die je kunt verwachten van het gebruik van AI, een aantal casestudy’s en welke resultaten daadwerkelijk haalbaar zijn.
Ik denk dat zelfs voordat we daar verder op ingaan, Jack, over de resultaten van de peiling, waar je het over had, zesendertig procent, ik geloof dat je zei, het nog nooit gebruikt heeft. Ja. Tijdens Carlo’s introductie noemde hij een interessant punt: AI bestaat nu iets meer dan zeventig jaar. Maar generatieve AI, waar we veel bekender mee zijn, dus jullie ChatChipts, jullie Gemini, dat is al drie jaar oud. Maar de overgrote meerderheid van de mensen maakt er al vijftien jaar dagelijks gebruik van. En voor sommige andere mensen is het er al veel langer.
Dus als je kijkt naar bijvoorbeeld je CRM-systemen die je misschien gebruikt, dus je Salesforce, je HubSpot, of als je kijkt naar sommige tools die je misschien gebruikt voor je marketingcampagnes, of als we het zelfs naar je huis brengen en je kijkt naar of je een Alexa in huis hebt of een Siri in huis, ze maken allemaal gebruik van AI-technologie onder de motorkap. Het is geen generatieve AI, wat de nieuwste iteratie is. En zoals Carlo al zei, is dat de nieuwe technologie waarmee we meer vertrouwd zijn. Maar AI is een technologie die al jaren bestaat en we gebruiken het al jaren zonder dat we ons dat per se realiseren of weten dat we het gebruiken.
Het is gewoon meer nu met de recente verandering, of gewoon de recente nieuwe, nieuwe iteratie ervan dat we zoiets hebben van, oké. Ik kan nu potentieel veel meer tastbare voordelen voor me zien. Nu kan het me helpen mijn vakantie te plannen. Nu kan het me helpen om te kijken naar een recept voor wat ik morgenavond ga koken, gebaseerd op een foto van wat er in mijn koelkast ligt.
Het kan dat nu voor mij doen, maar het bestaat al heel lang. En een van de dingen die ik heel interessant vond toen ik veel van mijn workshops gaf en sommige workshops die ik eerder met Carlo gaf, was het aantal mensen dat zei: “Raak het nooit aan. We gebruiken het niet. Nee.
Ik heb het nooit allemaal aangeraakt. En jij hebt zoiets van, oké. Maar heb je Siri? Heb je Alexa gebruikt, bijvoorbeeld?
Ja. Spotify, Netflix, nogmaals, ze gebruiken allemaal AI achter de schermen om hun aanbevelingen voor ons te kunnen doen. Dus vanuit dat perspectief, en een van de dingen waar we het veel over hebben in de verschillende workshops die we geven, is het niet nieuw.
Algemene AI is nieuw, maar de onderliggende concepten en technologie zijn niet nieuw.
Ja. Mag ik daar iets over zeggen, Rob? Mag ik daar even op inhaken en een voorbeeld geven uit de grafische industrie? Want ik denk dat je de spijker op zijn kop slaat. De meeste mensen die waarschijnlijk aan dit gesprek deelnemen, gebruiken Enfocus en Enfocus-toepassingen.
Als je bijvoorbeeld Enfocus-toepassingen en Enfocus-switch gebruikt, geef ons dan gewoon een duimpje in de chat. Maar die mensen gebruiken dit soort technologieën bijvoorbeeld al tien jaar onder de motorkap. Mensen met MIS-systemen. MIS-systemen gebruiken dat soort intelligentie wanneer ze prijzen berekenen.
Personalisatie van web naar print, XMPI gebruikt al een tijdje iets. Dus ik denk dat Jack het punt van Rob hier echt kan ondersteunen. Ja. Het wordt thuis gebruikt, maar het wordt ook al zo’n tien jaar gebruikt in de grafische industrie.
En eigenlijk denk ik dat we vergeten hoe geavanceerd de drukindustrie is met haar technische mogelijkheden.
En eigenlijk zijn we te veel gefocust op de pluisjes en missen we het punt van de functie. Dus ja, ik wilde gewoon wat voorbeelden geven, Rob. Ik hoop dat je het niet erg vindt. Ja.
Ja. Ja. Nee. Nee. Heel goed. Nu terug naar je normale uitzending. Dus wat zit er eigenlijk in of wat kun je nog meer doen?
Laten we het vandaag wat tastbaarder maken. Omdat er veel hype is. Er is veel opwinding. Er is veel potentieel.
Generatieve AI is een enorme ontwikkeling geweest en heeft het spel echt veranderd. We hebben hier drie casestudy’s voor je. De eerste is weliswaar in industrieel vastgoed, maar wat we graag doen is dingen terugbrengen naar concepten.
Toch? Dus de klant waar ik mee werkte, dit is voor hun klantervaringsteam. Oké? Bijna elke organisatie, groot of klein, heeft wel een klantervaringsteam.
Nu kan het zijn dat de CEO nog steeds de persoon is die verantwoordelijk is voor de klantervaring, afhankelijk van de grootte van je bedrijf, maar er moet toch ergens iemand zijn die dat doet. En een van de problemen die deze jongens hadden, was dat ze een enorm bedrijf waren dat fysieke grond huurde, kantoren huurde, productieruimten huurde. En ze hadden een probleem waarbij als een van hun klanten een overtreding had en deze werd gemeld, het vijfenveertig tot zestig minuten duurde voordat het klantervaringsteam in staat was om uit te zoeken wat de overtreding door de klant was, de regels door te nemen, uit te zoeken wat de volgende stap zou moeten zijn, wat de straf is als gevolg hiervan, wat het proces is als die straf of als dat niet binnen een bepaalde tijd wordt hersteld, enzovoort, en wat de volgende stappen zijn.
Leg dat dan naast de relatieve situatie, stel de e-mail samen en stuur de e-mail naar de klant. Oké? En als het zo’n e-mail is, moet je natuurlijk heel voorzichtig zijn met hoe je bepaalde dingen verwoordt en is je toon en je inlevingsvermogen waarmee je overkomt, afhankelijk van de kwestie, essentieel. Dus het zou ze tussen de vijfenveertig en zestig minuten kosten.
Ze hadden meer dan twintig tot dertig van deze uitgaven per week. Oké? Daar doen ze zo lang over. Dus als we het een uur per uitgave noemen, dan zijn ze hier soms wel dertig uur mee bezig.
En het was een klantervaringsteam met ongeveer tien mensen. Dus wat dat ook betekende, was dat afhankelijk van de persoon die het probleem tegenkwam, ze misschien een andere regel oppikten en zeiden, eigenlijk heb je regel vijf punt één overtreden in plaats van zeven punt twee of stem a versa, dat soort dingen. Er was dus ook geen consistentie over de hele linie waar iedereen een iets andere kijk op had en iedereen ook iets anders verwoordde en e-mailde.
Door een GenAI-oplossing te gebruiken, konden ze dit terugbrengen tot vijf minuten per geval. Ze konden dus foto’s van de overtreding en een beschrijving van wat er was gebeurd invoeren in de GenAI-assistent.
De Gen AI assistent bekeek het spelregelboek, kwam terug en zei, dit zijn de drie regels, drie overtredingen waarvan we denken dat ze overtreden zijn. Dit is degene die volgens mij de hoogste score heeft. Dus je hebt nog steeds dat menselijke element om te beoordelen en te gaan, ik ben het ermee eens of niet. Eigenlijk is het nummer twee.
Het is nummer drie. En op basis van die selectie schreef ik de e-mail naar de klant. Nogmaals, de mens beoordeelde die e-mail. Goed?
Dus je hebt nog steeds dat menselijke proces dat belangrijk is. De mens beoordeelde nog steeds de e-mail, zorgde ervoor dat ze tevreden waren met ons, met de toon, met de gebruikte bewoordingen. En dat werd allemaal naar de klant gestuurd. Maar vervolgens kijk je naar een besparing van vijfenvijftig minuten per incident, dertig daarvan per dag, dertig daarvan per week, sorry.
Je bespaart achtentwintig en een half uur per week. Dat is bijna een voltijdse werknemer. Als je dat doortrekt over een maand, over een jaar, dan is dat een enorme, enorme besparing. Maar en dit is waar ik denk dat veel mensen ook als het gaat om AI-implementatie en erover spreken, het niet altijd gaat om het financiële element.
Dus ja, we kunnen zeggen, oké. Ze zijn efficiënter geworden. Dus, hé. Juist. Omdat ik ze tijd heb gegeven in hun tijd, waren ze misschien in staat om iets anders te doen.
Als klantenteam konden ze misschien sneller terugkomen op meer problemen. Fantastisch. Dat is geweldig. Maar ook vanuit de klantervaringsagenten zelf was dit een saaie, vervelende taak die geen van hen echt leuk vond om te doen.
Klinkt niet leuk. Je moet de regels handhaven. Niemand vindt die baan echt leuk. Sorry.
Er zijn een paar mensen die dat werk leuk vinden, maar de meerderheid van de mensen vindt dat werk niet per se leuk. Dus dit was er een waar ze, als een team, van hielden omdat de ervaring die ze hadden met het verbeteren van dit proces enorm was voor hen, omdat het nu een proces van vijfenvijftig, zestig minuten waar ze niet van genoten veranderde in een proces van vijf minuten dat extreem efficiënter was. En ze hadden het gevoel dat ze meer waarde toevoegden door zelf te bepalen wat de AI-tool hen teruggaf, in plaats van veel tijd te moeten besteden aan onderzoek, het doorlezen van alle regels en ervoor te zorgen dat ze het goed begrepen binnen de context van de situatie.
Dus voor mij is deze geweldig omdat het niet alleen om tijdsbesparing gaat. Het ervaringselement wordt er ook door verbeterd. Maar dat kan, hoewel dit niet is waar je het over had, overal worden toegepast waar je een klantervaringsteam hebt dat problemen oplost of problemen tegenkomt van een klant. Hoe kunnen we onze huidige processen doorlopen en ervoor zorgen dat we de juiste manier vinden om dit probleem van de klant op te lossen?
Jouw concept is hetzelfde en we praten veel over concepten in de verschillende workshops. Dat doen we ook.
Dus, Rob, dit is, dit vind ik echt leuk.
Eigenlijk, als ik het goed begrijp, is wat je hebt bijna een gestandaardiseerd proces en een gestandaardiseerde reactie op die kennisgeving. Klopt dat? Yep. Dus als je kijkt naar de voordelen van het standaardiseren van het proces en je hebt nog steeds de mens in de lus nodig, wat je noemde. Toch? De mens in de lus is AI AI krijgt een lading werk gedaan en dan zal de mens die e-mail bewerken, laten we zeggen, of een paar dingen op feiten controleren om ervoor te zorgen dat het correct is voordat het de deur uitgaat. Wat ik hier zo leuk aan vind, is dat als je, laten we zeggen, leiding geeft aan een team van verkopers in een drukkerij en je hebt vijftien verkopers en elk van die vijftien verkopers krijgt een output, een voorstel, of ze krijgen een snelle offerte, of ze doen iets als zeer maatwerk in termen van misschien ontwerpdiensten evenals verschillende afdrukken op verschillende activa.
Van wat je hebt gezegd, is een van de enorme voordelen het feit dat je nu een gestandaardiseerde tone of voice en een gestandaardiseerde persona van het bedrijf hebt, die door de markten wordt ontvangen. Toch?
En dat is dan voor mij cool omdat het nu niet meer uitmaakt of je met Bob, Peter of Paul praat, je krijgt je organisatiepersoonlijkheid teruggestuurd met de mens in de lus om het wat persoonlijker te maken.
Maar waar ik echt enthousiast over ben, is het feit dat als je dat eenmaal hebt gedaan, je begint met het verbeteren van het proces, je het resultaat voor de hele organisatie verbetert en je niet langer tien mensen, tien verkopers, probeert te verbeteren.
Wat je doet is ze allemaal verbeteren door kleine aanpassingen, kleine verbeteringen aan te brengen in dat voorstelproces en dat dan extrapoleren naar alles, toch? Stel je bezorgdiensten voor of stel je voor dat je samenwerkt met primaire partners.
Het is niet alleen in één gebied. Dit is echt een leuke use case. Ik vind dit echt leuk.
Ja. Ik denk, Carlo, dat ik twee andere dingen zie. Grappig dat je dat zegt. Ik zie twee andere dingen die me opvallen. Ten eerste zie ik merkconsistentie.
Dus met het proces heb je merkconsistentie. Dus, zoals je zegt, je hebt je ideale klant waar je achteraan gaat. Je weet hoe je weet, aan wie je wilt verkopen, maar dan heb je de merkconsistentie. Het merk zal keer op keer consistent zijn.
Je kunt je ontspannen. Daarom heb je volume. Maar dit gaat ook terug naar wat jullie in januari met ons deelden. Het draait allemaal om het vinden van die ene procent op elke taak.
Uiteindelijk krijg je een dag terug en daardoor kun je schalen, want als je nu een dag terug hebt, kun je meer en meer volume maken, enzovoort, enzovoort. Dus nogmaals, ik denk dat het zoals je zegt, Carlo, voor alles geldt.
Ja.
En ik zou zeggen dat het een wat je zegt, denk ik.
Dit is wat je zegt, Rob. Toch? Dus dit kan een vastgoed use case zijn, een vastgoedfocus, oplossing of engagement, maar eigenlijk vanuit een conceptueel oogpunt en Rob en ik, we zitten helemaal op één lijn wat betreft deze boodschap in de markt.
Als je kunt begrijpen hoe AI wordt gebruikt vanaf een conceptueel niveau, wow, dan heb je nu de wereld geopend omdat je nu kunt toepassen waar Rob het net over had op misschien een juridisch team of misschien op verschillende facetten van het bedrijf. Toch? Want wat je doet is dat je een proces neemt, je verbetert een proces dat door velen wordt gebruikt. Dus op conceptueel niveau is het briljant. Briljant.
Ik wil nog even ingaan op twee punten om daar iets aan toe te voegen, en dan gaan we door naar het volgende punt: Carlo, je had het over de incrementele winsten die in beweging komen. Deze in het bijzonder, zoals, dit was dit was een aantal weken lang engagement om te doen. Toch? Dus veel van wat we ook online zien gaat van, oh, het moet dit grote transformationele stuk zijn.
Het moet een project van zes maanden, negen maanden of twaalf maanden zijn. Dat hoeft niet. Als je kijkt naar die, zoals Chris zei, die ene procent winst, die incrementele winst die zal optellen tot het grotere stuk, ze hoeven geen zes, negen maanden durende projecten te zijn voordat je waarde begint te zien. Dit was een opdracht van een week om het probleem te identificeren, een oplossing te vinden die werkt, de oplossing te testen en deze vervolgens even in productie te nemen.
En ze gebruiken het sindsdien met veel plezier en we kijken nu naar de volgende gebieden. Maar aan de andere kant, het andere stuk dat je daar ook noemde, Carlo, ging het over merkconsistentie, en Chris, daar heb je het ook al over gehad. Dat brengt ons bij de tweede. De tweede is e-commerce.
Toch? En ik weet zeker dat veel van de mensen die vandaag deelnemen aan dit webinar, hoewel ze misschien zeggen dat ze drukkerijen zijn, ook e-commerce bedrijven zijn die nauw met hen verweven zijn. En veel van onze klanten zijn mogelijk ook e-commerce bedrijven. En een probleem dat een van de bedrijven waar ik mee werkte had, was dat ze snel groeiden.
En ze voegden elke week tussen de twintig en vijftig nieuwe skews toe.
En waar ze mee worstelden was de branding en de tone of voice in de beschrijvingen en het verhaal dat ze voor elk product wilden geven. Want er zijn een paar verschillende mensen in het team die helpen met het schrijven van de beschrijvingen naarmate ze binnenkomen, naarmate de producten binnenkomen en we klaar zijn om live te gaan. En iedereen is een individu. En dat iedereen individueel is, is geweldig, maar het betekent ook dat als je als bedrijf probeert te zeggen: dit is ons merk en onze tone of voice waar we naar streven, het heel, heel moeilijk is om dat consistent te houden als je verschillende mensen hebt die het doen en die beschrijvingen schrijven en die informatie samenvoegen. Dus wat ze gebruikten was dat we met hen samenwerkten om een heel, heel eenvoudig proces op te bouwen waarbij we hun richtlijnen voor de merkstem zouden volgen. Zo heeft iedereen een gids voor de merkstem.
We namen de afbeeldingen die ze hadden voor de nieuwe producten die ze erop gingen zetten, dus een paar afbeeldingen per SKU. En toen gaven we een aantal voorbeeldbeschrijvingen.
En dat hebben we in een AI-systeem gestopt en dat heeft ons concepten gegeven. Dus, nogmaals, hier is er een. Hier zijn er twee. Interessant is dat toen we net begonnen, de klant zei, ik wil vijf voorbeelden.
En ik had zoiets van, dat doe je wel, maar dat doe je niet echt, want ons doel hier is om consistent te blijven. Dus je denkt dat je er vijf wilt, maar eigenlijk geef ik je er twee. Omdat wij ook mensen zijn waarvan we denken dat we van keuze houden, maar we willen niet te veel keuze. Dus geef ons te veel keuze en dat zal onze beslissing vertragen en vertragen en vertragen. Dus we hebben een klein experiment met ze gedaan: voordat we AI-werk deden, namen we vijf van hun teamleden die al eerder productbeschrijvingen hadden geschreven en we plaatsten ze aan een individueel bureau waar ze niet met elkaar praatten.
We gaven ze foto’s van hetzelfde product en ze zeiden, hier, schrijf ons de beschrijving. En ze hadden precies dezelfde tools die de AI-tool had. Toch? Ze hadden de merkrichtlijn voor zich.
Ze hadden voorbeeldbeschrijvingen voor zich liggen en ze hadden de foto’s.
En het team waarmee ik samenwerkte, het hoofd marketing, werkte met hem samen en zei, oké. Laten we ze alle vijf bekijken. En hij had zoiets van, oh, dit vind ik leuk. Ik vind dit wel leuk.
Ik vind dit wel leuk. Het is oké. Maar als we er maar één van Jimmy hadden bekeken en dit was haar vorige proces, zou dat dan online zijn gegaan? Ja.
Het is als, oké. Dus kijk eens waar het stuk met opties ons kan afremmen, want nu vertraagt het ons. Dus we zeiden, oké. We hebben een compromis gesloten.
We zeiden twee opties. Dus we laten de AI-tool twee opties opstellen en dan, nogmaals, ben je een mens in de lus. Het hoofd marketing kiest optie a, optie b, en dat is de optie die online gaat. Goed?
En dat is het. Heel, heel eenvoudige workflow. Een van de dingen die ik echt leuk vond aan deze was dat we ons heel erg hebben gericht op wat het proces is dat ze vandaag de dag hebben.
Focus om ervoor te zorgen dat we duidelijk begrepen waar de problemen zaten, wat de frustraties waren met het huidige proces en wat we eigenlijk probeerden op te lossen. Want in dat scenario was het geen, hé. We wilden dit efficiënter maken omdat het ons geld gaat besparen. Dat was niet het doel.
Het doel was de stem van het merk. Dat is wat we willen. We willen daar consistentie in. Dus in het verlengde daarvan zijn opties ook een slechte zaak.
Maar dat is waar we met hen naar toe gingen en zeiden, oké. Laten we je proces vandaag aanpassen. Laten we het afbreken. Laten we een voorbeeld geven van hoe de AI-tool zou kunnen werken, maar we zullen het eerst vermenselijken.
Dus ze begrepen heel duidelijk, juist, dit is wat het gaat doen, maar we gaan dat proces gewoon automatiseren. Nogmaals, we hebben een paar testcycli gedraaid waar we tevreden mee waren om er zeker van te zijn dat de uitvoer en alles was wat we verwachtten, en toen hebben we het in productie genomen. Maar we houden de mens nog steeds op de hoogte. Dus de AI-tool zet de beschrijving niet direct op de website.
Ze worden nog steeds beoordeeld, maar nu gaat het een stuk sneller, eenvoudiger, om ze vervolgens goed te keuren en online te zetten. En dit heeft de zeer repetitieve taak teruggebracht tot een paar minuten, omdat het nu alleen nog maar de beoordeling is. Besluit over die dingen.
Rob, dat punt over de mens in de lus, kunnen we daar later op terugkomen? Want ik wil een heel belangrijke marketingles noemen die we hebben geleerd uit gesprekken met marketingconsultants in de AI-ruimte over de mens in de lus.
Absoluut. En het laatste wat ik hierover zou willen zeggen, vergelijkbaar met het bovenstaande, is dat het geen, hé. Hier is een stappenplan voor een transformatieproject van zes maanden dat we moeten volgen. Dit was ook een submap die we kunnen krijgen.
Toch? Kom binnen. Laten we bepalen waar we ons op willen richten. Laten we het proces begrijpen zoals het nu is.
Laten we begrijpen wat de pijnpunten zijn die we proberen op te lossen.
Laten we dat doen. En dat was wat we hier deden. Het is interessant.
Iedereen gaat op in zijn dagelijkse bezigheden.
Toch? Iedereen heeft het erg druk.
Niemand kan zich tijd veroorloven.
Maar ik denk dat we diep van binnen wel weten wat we moeten doen. Toch?
Als een bedrijf zijn behoeften definieert, zal AI de bedrijfswaarde definiëren.
Je moet de tijd nemen om te begrijpen wat er aan de hand is, wat werkt, wat niet werkt, waar er inefficiënties zijn, zodat je je kunt richten op het juiste gebied. En dus lijkt het erop, Rob, uit dat voorbeeld, dat je het extra voordeel hebt gegeven dat je ze de mogelijkheid hebt gegeven om een stap terug te doen en te kijken naar de zakelijke uitdagingen die ze hebben en de beste manier om die op te lossen. En dus, en ik weet dat toen we eerder met elkaar spraken, veel van het werk dat we doen tijdens de ontdekking eigenlijk fungeert als deze spiegel terug naar de klant.
En ze hebben zoiets van, woah. Dat is echt interessant. Zo heb ik mijn bedrijf nog nooit bekeken. Dus het extra resultaat is dat je je klant hebt geholpen om niet alleen de zakelijke uitdaging te zien, maar ook verschillende manieren om die uitdaging aan te gaan op een manier die ze zelf misschien niet hadden gedaan.
Ja. Ja. Ja.
Duidelijkheid. Het is helderheid, nietwaar? Het is een stap terug. Functioneren we correct als bedrijf? Zijn onze werkstromen efficiënt? Zijn de mensen efficiënt?
We zouden echt, AI is een trigger voor dat denkproces. Weet je, we hadden dat ook zonder AI kunnen doen. Het is gewoon wanneer je nu structuur brengt in een mindset.
Dus ja.
Het is goed. Het is goed. Dus ik zal oh, we hebben Jack terug. Hoi, Jack.
Hallo, heren.
Dus ik dacht, ik nodig mezelf even uit om terug te keren naar het podium, gewoon om te wachten tot deze dicht genoeg is.
Maar neem je tijd. Neem je tijd.
We hebben je gemist. We hebben je gemist.
Welkom. De volgende is een bedrijf voor zakelijke dienstverlening.
Creatief eigenlijk door zijn zakelijke functie. Ze werken in tentoonstellingen en hun product is in wezen een creatief ontwerp voor tentoonstellingsstands.
En de focus lag helemaal op de verkoopteams daar.
Nu heeft deze organisatie veel verschillende subafdelingen met hun eigen verkoopteam, hun eigen creatieve teams, enzovoort.
Maar in twee gevallen zagen ze in dat de voorstellen die werden gedaan een complete puinhoop waren. Er was geen echt gestandaardiseerd proces.
En als gevolg daarvan raakten sommige van de downstream-uitdagingen die ze hadden hun bedrijf gewoon kwijt. Toch? En ik weet zeker dat iedereen zich hierin kan vinden. Dus een aantal van de uitdagingen die ze hadden waren dat de voorstellen niet duidelijk genoeg waren, ze waren niet beknopt genoeg, en twee voorstellen, dus een eerste voorstel en een herzien voorstel, kunnen eigenlijk totaal verschillende benaderingen hebben.
Omdat het bijna lijkt alsof de verkopers gewoon bij nul beginnen.
Als we nu het bedrijf ingaan en dit begrijpen, hebben ze dan gestandaardiseerde voorstellen? Ja. Worden ze gebruikt? Nee.
Waarom worden ze niet gebruikt? Omdat de gestandaardiseerde voorstellen in de loop der tijd waren geëvolueerd en mensen of hun verkoopteam ontdekten dat ze niet voor hen werkten. Ze waren te lang. Weet je, een gemengde ontvangst dus.
Dus de aanpak die ik altijd volg bij vrij grote organisaties is om een online enquête uit te zetten voor iedereen die op dit gebied betrokken is.
Anonieme enquête, het is echt gemakkelijk. Mensen kunnen het vanuit hun luie stoel of thuis doen. Ze denken niet dat big brother meekijkt en ze zijn heel eerlijk.
Dus door dat over te brengen, wat originele of eerste inzichten te krijgen en dan crossfunctionele crossteamworkshops te houden om echt tot de kern van het probleem door te dringen, konden we verschillende standpunten innemen over dit probleem dat iedereen aanging. Ook al hadden ze gestandaardiseerde voorstellen die hun oplossing waren.
Een belangrijk deel van wat ik nu ga zeggen, komt later aan bod.
Maar als je een nieuw proces introduceert, moet je nadenken over veranderingsmanagement. En dan bedoel ik niet echt formeel. Maar je moet nadenken over hoe een organisatie of het personeel een nieuw proces gaat accepteren of ermee aan de slag gaat.
Anders kun je al je due diligence doen. Je kunt het beste verbeterde proces of de beste oplossing ter wereld hebben. Maar als het niet wordt overgenomen, vergeet het dan maar. Dan wordt de waarde ervan uitgehold.
Dus om dat te doen, moet je zo min mogelijk wrijving hebben.
Dus ik ben er een groot voorstander van dat als je op zoek bent naar nieuwe AI-oplossingen, en ik zal zo meteen uitleggen waarom, je kijkt naar de bestaande technologieën of leveranciers die je op dit moment hebt.
Dus de oplossing die we hier hadden, was om de bestaande gestandaardiseerde voorstellen die ze hadden en die werden opgeslagen in Microsoft OneDrive, beschikbaar te maken met behulp van Microsoft Copilot, wat een AI-assistent is die specifiek werkt in Office 35. En wat ze konden doen is Microsoft Copilot op een gestructureerde manier gebruiken om de gestandaardiseerde voorstellen te bewerken. En ze konden Microsoft Copilot op een gestructureerde manier gebruiken om de gestandaardiseerde voorstellen te bewerken.
En dit alles op een manier die in lijn was met de merkrichtlijnen, in lijn met de berichtgeving, met de kleine juridische mededelingen die ze nodig hadden in hun voorstellen, en met de garantie dat de prijzen op precies dezelfde manier gestructureerd waren.
En dit zorgde ervoor dat het verkoopteam sneller, efficiënter en sneller voorstellen kon doen.
Maar het gaf ook veel meer duidelijkheid voor de klant die ze ontving, omdat de voorstellen op een heel duidelijke manier gestructureerd waren.
En dit resulteerde in een enorme verduidelijking van de vergaderingen, die terugvielen van zestig procent van alle voorstellen die werden verstuurd naar tien procent. Stelt u zich nu eens voor hoeveel minder werk er is en hoeveel tijd deze verkopers nu aan andere verkoopactiviteiten kunnen besteden.
En bezwaren met zeventig procent verminderd.
De totale verkoopcyclus met dertig procent verhogen of verlagen. Dit zijn enorme resultaten. Toch? En als ik kijk naar Rob’s twee eerste use cases, twee case studies, en ik kijk hiernaar, Als we kijken vanuit een conceptueel perspectief, is wat we doen het verbeteren van een proces, het standaardiseren ervan, duidelijkheid scheppen zodat je duidelijkheid terug kunt krijgen, wrijving wegnemen.
Dus, ja, ze lijken erg op elkaar vanuit een conceptueel perspectief, maar ik denk dat het belangrijk is om te benadrukken dat je wilt kijken naar de bestaande tools die je hebt.
Veel van het advies dat ik klanten geef, is om je bestaande technologieleveranciers uit te nodigen en te vragen: “Wat hebben jullie op het gebied van AI? Want misschien hebben zij wel iets waar jullie al toegang tot hebben en waar jullie nog niet van op de hoogte zijn.
Ja. Maar wat me ook aanspreekt in deze, Carlo, is dat er eigenlijk twee grote elementen zijn. Ten eerste is de interactie met de klant nu drastisch verbeterd. Dus geweldig. We hebben een hoop tijd bespaard omdat we geen bezwaren meer krijgen of verduidelijkingen.
Maar ook mijn service aan mijn klanten is nu drastisch verbeterd. Dus dat element van klantervaring waar, weet je, misschien niet per se veel over is gesproken in termen van hier zit een waarde. In feite is dat nu aanzienlijk verbeterd omdat ze niet meer terugkomen met vragen of vragen omdat ze veel tevredener en duidelijker zijn over wat we ze hebben gegeven. Dat levert ons extra punten en bonuspunten op bij de aanbesteding, wat fantastisch is.
En om in te gaan op wat Chris eerder zei over het door de hype heen prikken, dat ene procent-stuk hier, in al deze scenario’s die we je tot nu toe hebben laten zien, hebben we niet gezegd, hé. Ik ga je verkoopproces volledig transformeren.
De AI transformeert nee. Nee. Als we kijken naar de laatste, Carlo, die een bepaald onderdeel van je verkoopproces van begin tot eind heeft uitgekozen, zich specifiek heeft gericht op het voorstelgedeelte en heeft gezegd, oké. Laten we hieraan gaan werken. En dat is waar je die ene, die twee procent winst in dat totale onderdeel behaalt en van daaruit je momentum begint op te bouwen.
Om in te gaan op Carol’s opmerking over het element van veranderingsmanagement, is het van groot belang om je belanghebbenden erbij te betrekken. En door ook een dergelijke benadering te kiezen en verbeter me als ik het mis heb, Carl, maar ik doe een aanname. Ik maak niet graag veronderstellingen over dit onderwerp, maar ik maak een veronderstelling.
Ga je gang.
Ga je gang. Omdat deze use case zo succesvol was, staat hetzelfde team meer open om een andere AI-oplossing toe te passen in hun huidige workflows, maar ook, normaal gesproken in mijn ervaring, succes kweekt succes. Toch? Dus het volgende, omdat dit verkoopteam erover praat, is dat de teams waar ze goed mee samenwerken, het technische team misschien dat soms een voorstel heeft gemaakt, nu veel minder naar hen teruggaan.
Misschien gaat het marketingteam, waar ze voor sommige elementen afhankelijk van zijn, nu veel minder naar hen terug. En een deel daarvan zal zijn dat ze iets zullen zeggen omdat we AI nu op deze manier gebruiken om ons hier te helpen. En dat succes zal zich binnen de organisatie voortplanten, zodat ze willen kijken of ze AI-tools in hun workflows kunnen opnemen. En dat is wat je zal helpen bij een meer bedrijfsbrede acceptatie, je grotere transformatie.
Mag ik daar even snel op ingaan? Want we hebben dit besproken in Berlijn op een wereldwijde conferentie. En een van de dingen waar we het over hadden, was dat punt van adoptie vanaf managementniveau, om iedereen aan boord te krijgen. En ik vroeg een paar mensen in de menigte: hebben jullie teams angst voor het gebruik van AI in hun dagelijkse werkzaamheden?
En iedereen zei ja, maar ik had veel geluk. Ik had een heel aardig publiek, en ze waren erg pro AI, en het waren waarschijnlijk ondernemers. Een van de dingen die we in Berlijn deelden, was een voorbeeld van een zeer proactieve, vooruitdenkende drukkerij-eigenaar die zijn oudere generatie van meer dan vijftig werknemers extra training liet volgen. En hij heeft ze nu niet alleen mondiger gemaakt en meer dan één procent eruit gehaald, maar ze zijn ook weer verliefd op hun werk.
Ze zijn nu minder bang voor technologie en ze hebben het omarmd omdat de houding van de top juist was om het op de juiste manier te omarmen. Dus ik wil gewoon dat je dat deelt omdat we dat zien in de printwereld waar het juiste leiderschap met de juiste mentaliteit nog meer haalt uit mensen waarvan de maatschappij zegt dat ze op de schroothoop zouden moeten liggen. Snap je?
Chris, dit is echt interessant. We hebben vandaag een whitepaper uitgebracht over de grafische industrie, AI-adoptie in de grafische industrie. En daaruit blijkt dat zestig procent van het management er geen vertrouwen in heeft dat ze begrijpen wat AI is.
Desondanks was negenennegentig procent van de verkopers en marketeers aan het prutsen met het gebruik van generatieve AI in hun bedrijf. Dus je hebt de leiders, waarvan de meerderheid niet echt begrijpt wat er aan de hand is. In plaats daarvan. Ja. Ze hebben geen vertrouwen in hun begrip van AI, laat staan hoe het kan worden gebruikt in hun bedrijf. Maar terwijl dat gebeurt, zijn hun werknemers aan het experimenteren met AI zonder enige vorm van structuur, begeleiding of regels.
En dus heb je deze schaduw-AI, zoals wij het noemen, waar mensen gewoon dingen uit zichzelf doen, wat goed is omdat ze initiatief nemen.
Maar als bedrijfseigenaar ja. Ik wil niet dat mensen in het wilde westen rondrennen. Absoluut.
Willy nilly.
Ik heb gelogen. Daar heb ik tegen gelogen. Het is interessant. Een van de dingen die we zien als we naar binnen gaan en als ik naar binnen ga om een soort proces en een workflow voor klanten in kaart te brengen, is het enorme verschil dat je ziet tussen wat het management je vertelt, dit is hoe het proces en de workflow werken, en wat de mensen in het veld die het proces en de workflow daadwerkelijk uitvoeren, doen en wat zij je vertellen.
En het is cool als je in de kamer zit. Dus ik schop de managers de kamer uit. Ik schop het leiderschap de kamer uit en dan zeg ik, oké. Geef me het frontlijnteam en we praten met hen.
We krijgen hun begrip. Want soms, als je nog steeds management in de kamer hebt, kunnen ze bang zijn om hun mond open te doen. Het is een beetje zoals Carlo’s anonieme bediende. Toch?
Iedereen zal een beetje praten als ze weten dat het goed is, maar als je grote broer toekijkt, kan het een beetje moeilijker zijn om te delen wat er echt aan de hand is.
En een van de statistieken die altijd terugkomt, komt van elke klant die ik dit heb gedaan. Voordat ik dat doe, praat ik met het management. Ik zeg, oké, jongens. Waar staat AI als bedrijf?
Gebruik je AI? En je hebt zoiets van, meestal niet. Nee. We hebben het nog niet uitgerold.
We doen er niet echt iets mee. We weten het niet zeker. Het is als, oké.
En dan ga je naar de individuen zelf. En we beginnen over processen te praten en zij hebben zoiets van, ik heb zoiets van, oké. Gebruik je AI? Ja.
Ja. Ja. Ik gebruik ChatGPT om me hiermee te helpen voor mijn werk. Ik gebruik Gemini. Ik gebruik Copilot.
Ik gebruik MidJourney. Ik gebruik dit. Ik gebruik dit om me te helpen met dit voor mijn werk. Oké?
Dus je hebt je frontlinieteam dat het echt gebruikt om hen te helpen iets te doen, en je hebt je management en je leiderschap met de baas die zegt, nee. Nee. Nee. We gebruiken het helemaal niet.
En wat ik echt heel interessant vind, is als je met het leiderschapsteam spreekt, één op één, dus haal ze weer uit de kamer en voer dat één op één gesprek met ze en zeg, oké. Gebruiken jullie het als bedrijf? Nee.
We gebruiken niet alles. Geen probleem. Je hebt het me al gezegd. Dat is fantastisch. Als individu, gebruik je het?
Ja. Ja. Ik gebruik ChachiPT om me hierbij te helpen. Normaal gesproken is het een werkgerelateerd scenario.
Ik gebruik Gemini. Ik gebruik dit. Ik gebruik Oké. Fantastisch. Ik gebruik Grammarly. Grammarly is ook een AI.
Ik gebruik Grammarly om me hierbij te helpen. Oké. Dus je hebt zelfs op bedrijfsniveau, op bedrijfsniveau, zoiets van, nee. We doen het niet.
We doen er niet niets mee. We weten niet wat we doen. Oké. Maar op individueel niveau gebruiken ze het bijna allemaal om iets voor hun werk te doen.
Dus we hebben dat grote gat dat bestaat om Carol’s punt rond dat schaduw-AI stuk.
Waar je team en het spijt me als er iemand aan de lijn is die zoiets heeft van, nee. Nee. Nee. Mijn team gebruikt het zeker niet voor honderd procent.
Wij gebruiken het helemaal niet. Zij wel. Sorry. We willen je het nieuws nu niet vertellen, maar ze gebruiken het wel.
Maar die grote kloof die er bestaat, en ik denk dat dat ook een stuk is dat voor mij het hype-element voedt, omdat je mensen hebt die praten over wat ze ermee doen, maar ze praten er niet over vanuit het volledige concept van hoe het is binnen een organisatie. Dit is hoe we het als organisatie doen. Ze praten erover in de trant van, dit is wat ik ermee doe voor mij, voor mijn specifieke manier waarop ik mijn proces doe. Maar dat werkt niet noodzakelijkerwijs binnen het bedrijf.
Als ze weer terugkomen op merkstandaarden, weet je, als je het vanuit een centraal punt doet, we hebben een centraal proces, dan kan iedereen het op de juiste manier gebruiken.
Yep. Sorry, heren. Is het goed als ik me er even mee bemoei? We gaan gewoon verder met de routekaart.
Ik kan niet geloven hoe snel de tijd is gegaan. Echt, vijfenveertig minuten al. Maar, ja, als we het niet erg vinden om verder te gaan met de routekaart, omdat ik het gevoel heb dat dat is wat we de mensen willen meegeven, gewoon een heel goed idee van waar ze hierna naartoe moeten. Dus laten we daarmee verder gaan.
Chris, als je kunt ga ik ervandoor, jongens. Dus, in je bedrijf, er zijn in elk bedrijf drie manieren om te kijken hoe je vooruitgang kunt boeken met AI. Nummer één is het laaghangende fruit. Dit is je personeelsbestand, de productiviteit van je personeel.
Dit zijn de mensen in het bedrijf.
Hier kijk je echt naar tools. Eerlijk gezegd kijk je naar Gemini, je kijkt naar Claude, je kijkt naar ChatGPT, wat overigens in mijn ogen waarschijnlijk de generatieve AI-tool is waar iedereen toegang toe heeft en die de meeste waarde heeft voor een organisatie omdat er zoveel verschillende manieren zijn waarop je ChatGPT kunt gebruiken.
Dit gaat dus allemaal over mensen, dit gaat allemaal over hun taken, hun activiteiten, hun workflows.
Het tweede gebied om naar te kijken zijn de bedrijfsprocessen.
Dus als je de werknemers, het personeelsbestand eenmaal een beetje efficiënter en effectiever hebt laten werken met behulp van AI, is de volgende blokkade in het bedrijf meestal het bedrijfsproces. Dus ja, ik kan mijn voorstel goed doen, ik kan een vergadering heel goed houden omdat ik wat onderzoek heb gedaan naar mijn klant. Het volgende is het nachtmerrieproces om een voorstel te krijgen. Dit is een bedrijfsproces.
Of verdomme, ik heb echt succes gehad en ik heb de deal gesloten. Nu moet ik intern een bestelling plaatsen. Zoals, je weet wel, deze bedrijfsprocessen. Dus bedrijfsprocesoptimalisatie is het volgende gebied om naar te kijken.
Daarna, of parallel, maar misschien als derde prioriteit, komen de core business systemen.
Dus Chris kan hier waarschijnlijk iets beter over praten dan ik voor de grafische industrie.
Maar hier kijken we naar AI in enkele van de enorm dure machines die jullie gebruiken en de twee printdiensten die jullie hebben. Dus deze gebieden, het is een beetje als een open hart operatie. Toch? Je pakt het verkeerd aan. En om terug te komen op Rob’s eerdere punt: vertrouwen wekt vertrouwen.
Dus je wilt beginnen met het laaghangende fruit, en dan naar de bedrijfsprocessen gaan.
Ja. Pas dan heb je het vertrouwen voor de echte openhartoperatie. Dus ik weet het niet, Rob, ben je het eens met deze aanpak?
Ja. Ja. Het is beginnen met je personeelsbestand. Dat is het laaghangende fruit. Zo begin je je momentum op te bouwen.
Het andere is, en dat hebben we in veel scenario’s gezien, dat we allemaal aan deze kant van de microfoon zitten, dat ze ook heel goed weten waar ze nu naartoe moeten. Want als je ze begint te versnellen en macht te geven, is het volgende waarmee ze naar je toe komen, oké. Ik kan mijn deel als individu heel goed doen, maar nu vertraagt dit proces me. Het is niet meer hoe snel kan ik een voorstel maken?
Dit proces, deze functie, deze workflow vertraagt me nu. En dat is echt een goede plek om te identificeren, zoals Carol zei, dat soort bedrijfsprocesoptimalisatie om ze te verbeteren. En wat ik ook heb gevonden, Chris, naar aanleiding van jouw opmerking over de vijftigplussers die echt weer plezier in hun werk hebben, weer plezier in wat ze doen. Ja.
Het is zo’n onderwerp op dit moment, en er is zo veel hype rond op dit moment, helaas.
Maar de hype kan een goed stuk zijn waar iedereen bij betrokken wil zijn. Iedereen wil meer weten. Iedereen wil er iets mee doen omdat het ook als opwindend wordt gezien. Dus je kunt door ook het personeel te versterken, die opwinding en dat vertrouwen weer opbouwen, zodat zij ook willen beginnen met het verbeteren van de bedrijfsprocessen. Opnieuw, je hebt minder van dat soort wegversperringen, die uitdaging. Dus een van de grootste uitdagingen, als we AI even buiten beschouwing laten, als je kijkt naar elke procesverandering, elke transformationele verandering, de term digitale transformatie wordt al jaren en jaren en jaren rondgeslingerd.
Maar een van de grootste redenen waarom zo’n verandering moeizaam verloopt, mislukt of niet de verwachte resultaten oplevert, is omdat niet alle belanghebbenden erbij betrokken zijn. En een van de belangrijkste belanghebbenden bij elke interne procesverandering zijn je werknemers. Dus, nogmaals, door te beginnen bij de eerste fase, het eerste stuk waarin je ze enthousiast maakt en ze resultaten beginnen te zien, zullen ze er meer achter staan als je nieuwe processen begint in te voeren en AI erbij te betrekken omdat ik weet dat dit zal werken. Ik weet dat dit me tijd zal besparen.
Ik weet dat dit mijn ervaring zal verbeteren. Fantastisch. Laten we het doen. Laten we gaan.
En je zult intern een veel grotere acceptatie zien en je zult minder wegversperringen tegenkomen.
Ja.
En dat zal leiden tot de waarde van je bedrijf.
Sorry, Carlo?
Nee. Dan ga je verder met het identificeren van de slimme AI-gebruiksgevallen. Toch? Degenen die niet het hele bedrijf transformeren. Wat ze doen is verbeteringen aanbrengen in de juiste gebieden. En dan moet je deze testen en dan opschalen.
Het gaat niet over, weet je, hoe eet je de olifant op? Je weet wel, sectie voor sectie. Toch? Dus je moet kijken naar het identificeren van die gebieden met een hoge waarde die vrij snel kunnen worden opgelost en dat vervolgens bewijzen en opschalen in het hele bedrijf. Dus bewezen oplossingen inbedden in de workflow en dan uitbreiden naar de organisatie.
Fantastisch heren. Ik waardeer het echt dat jullie dit stappenplan voor iedereen hebben uitgelegd. In de paar laatste minuten die we hebben en mijn hemel, ik kan nog steeds niet geloven dat het zo snel is gegaan. We gaan nu verder met de vragen en antwoorden en ik heb een paar vragen voor jullie. Allereerst begin ik met Carlo. Eén moment.
Niet de top heeft het momenteel niet naar zijn zin, maar ja. Dus Carlo, welke AI-platforms raad je ons aan om te gebruiken in ons bedrijf? En dan bedoel ik de specifieke merken of tools.
Dus het onzinantwoord dat niemand wil horen, is dat het afhangt van wat je doet.
Maar de eerste plaats waar je moet kijken is in je bestaande technologiestapel, zoals ze dat noemen. Dus als je Microsoft Office gebruikt, dan moet je gaan naar Microsoft Copilot drie zes vijf, wat een assistent is binnen Microsoft Office. Als je Google Workspace gebruikt, dan is Google Gemini het equivalent binnen Google Workspace.
Als je tools zoals Zoho gebruikt als ERP, dan hebben ze iets genaamd Zia, wat weer een assistent is binnen Zoho, die helpt op veel verschillende gebieden.
Dus ga naar je bestaande leverancier van je bestaande technologie en kijk gewoon even wat ze hebben. Voor mij is de beste allrounder zonder twijfel OpenAI Chat GPT, en ik durf te wedden dat minstens zestig procent van de mensen hier er wel eens mee te maken heeft gehad. Als je dit al twee jaar lang elke dag gebruikt en nooit formeel hebt geleerd hoe je een tool moet gebruiken, haal je er ongeveer vijf procent waarde uit. Er is zoveel dat het kan doen.
Fantastisch. Dank je wel. En ik weet niet zeker of jullie toegang hebben tot de vraag- en antwoordpagina, maar Mika heeft een unieke vraag gesteld die we volgens mij allemaal goed kunnen beantwoorden. Dus als jullie het niet erg vinden om daar even naar te kijken en het ons te laten weten.
Dus de vraag is, in de printindustrie, met name de automatisering van de workflow, dit is dezelfde routekaart. Als je kijkt naar de doelstellingen, problemen, probleemgebieden en wat je wilt oplossen, wat brengt AI dan op tafel? Rob?
Dus ik denk dat ik niet precies weet in welke richting de vraag wil gaan, omdat hij verschillende kanten op kan gaan. Maar wat we zien vanuit een ik-beeld met automatisering. Toch? Dus wat we zien op het gebied van automatisering is dat het nu veel gemakkelijker wordt voor mensen om processen intern zelf te automatiseren.
En er komen veel zogenaamde low-code, no-code automatiseringsplatforms uit die het heel eenvoudig maken om verschillende tools die je gebruikt aan elkaar te koppelen om je te helpen informatie door te geven en zo’n proces te automatiseren. En als we teruggaan naar de tweede use case waar ik het over had, gebruiken we een van die platforms om het proces te automatiseren van het binnenhalen van de afbeeldingen, het binnenhalen van de merkrichtlijnen, het binnenhalen van de samples, het naar een AI-tool sturen, het verkrijgen van de output en het naar de mensen sturen voor beoordeling. Daar hebben we dus een automatiseringsplatform voor nodig.
Maar wat ik ook wil zeggen is dat automatiseringsplatforms niet voor iedereen zijn. Toch? Het is er niet voor iedereen om te gebruiken. Het is niet een tool die iedereen zomaar morgen kan oppakken.
Hoewel je geen softwareontwikkelaar hoeft te zijn om ze te gebruiken. Er is een soort technisch denkproces voor nodig, vooral voor die eerste leercurve.
Maar dat brengt me bij het tweede deel van je vraag. Wat zien we in AI? Nou, twintig, vijfentwintig, afhankelijk van naar wie je luistert op LinkedIn, Instagram, TikTok, wat je favoriete social media platform ook is, zullen we het hebben over vijfentwintig als het jaar van agentic AI. En agentische AI is AI-agenten.
Dus het verschil tussen, laten we zeggen, een chat g p t vandaag, ze komen er, maar op dit moment, ChatGPT, zou ik zeggen, bijvoorbeeld, doet niet echt iets. De Broadwell-agentfunctionaliteit zal dat even terzijde schuiven. Maar als je het een input geeft, zal het je een output teruggeven. Toch?
Je stelt een vraag, help me een voorstel te schrijven. Hier zijn mijn richtlijnen, mijn context. Het zal het aan je teruggeven. Help me een e-mail op te stellen, help me een vakantie te plannen.
Je gaat naar Microsoft Copilot in Outlook, help me bij het opstellen van een e-mail, vat deze e-mail voor me samen, Copilot in Excel, help me bij het maken van een draaitabel, en het zal dat voor je doen. Maar het zal geen acties ondernemen op basis van een beslissing die jij wilde nemen of op basis van inzichten die het kan krijgen. Dat is waar de agentische AI om de hoek komt kijken. Dus wat we nu zien is een soort combinatie van AI en automatiseringsplatforms die samenkomen, waar je in staat bent om de beslissingen te automatiseren die worden genomen door de inzichten die de AI-tools verzamelen uit de informatie die het bekijkt en analyseert, maar dan ook begint met het misschien personaliseren en op maat maken van sommige inhoud die het dan automatisch bouwt als resultaat daarvan.
Dus daar beginnen we die twee misschien ook wat meer samen te zien komen. Ik zei dat ChatChimpT net agenten naar buiten heeft gebracht. Ik zei dat ik het even opzij zou zetten. Het is er.
Het is nog steeds als je allereerste mobiele telefoon, vanuit mijn gebruikservaring. Het doet dingen. Ja. Is het het beste dat het ooit zal zijn?
Nee. Moet er nog wat ontwikkelingswerk worden gedaan? Inderdaad. Maar het is nog steeds iets goeds om mee te beginnen.
En ik denk dat AI daar naartoe gaat naarmate ze meer autonome acties ondernemen.
Hartelijk dank, Rob. En Chris, als ik vragen mag, waar en hoe zie jij AI in de toekomst samenwerken met printsoftware?
En dit sluit aan bij Rob’s antwoord op de vraag die je net had. Het is al op zijn plaats. Het gebeurt al. Degenen onder u die bijvoorbeeld Electron kennen, dat volgens mij Fesper was in Berlijn, zijn een afwerkingsbedrijf.
Ze zijn al bezig met het leggen van de blauwdruk, de basis voor hun klanten om AI te hebben als onderdeel van ondersteuningsdiensten, automatisch problemen te detecteren en dan tickets aan te maken en dingen te doen. Dus ik zie nuttige ondersteuning en intelligentie op de hardware. Ik geloof dat sommige OEM’s dat al hebben op de persen. Ik zie dingen als automatisch laden weer opkomen.
Ik weet dat sommige afwerktafels dat nu gebruiken, dus ze verwachten een verbetering van twintig tot vijfendertig procent.
En ik denk dat ik de cijfers hier heb. Duizend vijfhonderd arbeidsuren bespaard door AI in te zetten voor de automatisering van de alledaagse taak van het verplaatsen van substraten en dergelijke. We hebben het nu al. We zien het nu al in onze personalisatie en onze web-to-print.
Ik denk dat als je nu kijkt naar direct mailing, XMPI onlangs een demo heeft gedaan waarbij je je naam en de stad waar je vandaan komt opgeeft. En meteen plugden ze er een aantal van de merken in, de AI-merken die de jongens net hebben gedeeld. En het gaf een gepersonaliseerd product op de landingspagina en deed zelfs wat onderzoek naar de stad waar je vandaan komt door gebruik te maken van een chat GPT esque om dat onderzoek te doen. Dus ik denk dat we personalisatie gaan verwachten.
Het zal geen keuze zijn. Ik denk dat we snelheid zullen hebben. Ik denk dat we tijd terug zullen krijgen. We zijn allemaal tijdarm.
Het is veel moeilijker om hetzelfde werk te doen dan het was. En ik denk dat de hoeveelheid intelligentie die we zeer binnenkort zullen zien in onze eigen sector, omdat veel van deze bedrijven die ik noem en die ik opnieuw focus, ik kom erop terug. MIS’en kunnen nu veel sneller offertes en directe prijzen naar de eindgebruiker sturen op de computer omdat de berekeningen sneller gaan. Dus ik denk dat wanneer we het gaan zien, ik denk in dit jaar.
Volgend jaar denk ik dat we een grote sprong zullen zien in de vooruitgang van onze software. Maar ik wil nog even terugkomen op het punt dat de jongens maken. Velen van jullie op deze uitnodiging hebben deze softwarestack al. U hebt een elektronmachine of u hebt een Enfocus-switch of u hebt een web-to-print-systeem of een MIS.
Praat met ze. Vraag ze wat er gaat gebeuren. Vraag ze wat er op de routekaart staat en vraag ze hoe je de persoperator of de of, je weet wel, of de operator zover kunt krijgen dat hij er meer over te weten komt in de voorbereiding.
Hartelijk dank, heren. Ik kan het niet geloven. Oh, sorry.
Als laatste opmerking over Chris’ stuk. En als ze je vertellen dat ze op dit moment zelf niets hebben, vraag ze dan waarom. Omdat ze dat wel zouden moeten hebben. Want elke andere industrie gaat mee met AI, brengt AI-functionaliteit in omdat de markt erom vraagt. Dus als je als leverancier van technologie dat niet doet, is dat zeker een reden om je zorgen te maken.
Hartelijk dank, jongens. En even snel voordat we afsluiten, laat ik jullie nog even met het publiek praten als je in contact wilt komen met een van deze jongens. En ik ga nog even snel Festa Middle East noemen, waar je gelukkig voor iedereen alle drie deze jongens kunt zien, waar we nog meer inzichten zullen delen. Maar deze keer zal het persoonlijk zijn.
Dus ik zet er een kleine registratielink bij als je het wilt bekijken. Ik moedig het je aan. Het is echt een heel gaaf evenement en het is in het prachtige Dubai, dus je kunt niet echt verkeerd gaan. Heel erg bedankt, jongens.
Deel gerust je gegevens en ik zal de link delen. Hartelijk dank.