Het laatste nieuws

In de moderne digitale werkomgeving draaien vrijwel alle bedrijfsprocessen op softwareapplicaties zoals ERP-systemen, HRM-tools, CRM-oplossingen en maatwerkapplicaties. Deze software vraagt om deskundig beheer om te zorgen dat systemen optimaal functioneren, aansluiten bij bedrijfsbehoeften en blijven meegroeien met de organisatie. Dit is precies waar de Applicatiebeheerder een belangrijke rol vervult.

AI is niet meer weg te denken uit het dagelijks werk, AI-tools staan binnen één klik tot je beschikking. En dat geldt niet alleen voor jou, maar ook voor je directe collega’s. Dus wat doe je als jij én de persoon naast je allebei één en waarschijnlijk meerdere slimme assistent tot je beschikking hebben? Hoe zorg je dat jij waarde toevoegt, opvalt en misschien wel de volgende stap in je carrière gaat maken.

Je hebt vast gemerkt dat kunstmatige intelligentie niet meer alleen iets is voor tech-nerds – nee, het heeft zijn weg gevonden naar de kern van hoe we allemaal werken. AI in HR is eigenlijk niks meer dan het toepassen van slimme technologie om menselijke beslissingen te ondersteunen of te automatiseren. Het gaat niet om robots die sollicitatiegesprekken voeren. Het gaat om systemen die patronen herkennen en volgen, data analyseren en HR-processen verbeteren.

AI en machine learning zijn termen die vaak door elkaar worden gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde. AI is een breed concept dat verwijst naar technologieën die menselijke intelligentie nabootsen, terwijl machine learning een specifieke techniek binnen AI is die computers leert om zelfstandig patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van data. Maar hoe werken deze technologieën precies en waarin verschillen ze?

Een prompt engineer ontwikkelt en optimaliseert instructies (prompts) die AI-modellen helpen om betere en nauwkeurigere resultaten te leveren. Waar een AI developer zich bijvoorbeeld richt op het bouwen en trainen van AI-modellen, ligt de focus van een prompt engineer op de interactie tussen mens en AI. Dit vakgebied speelt een steeds grotere rol naarmate bedrijven AI inzetten voor verschillende toepassingen.

Aangezien de veranderingen op de arbeidsmarkt onder invloed van technologie mij zowel professioneel als privé interesseren, heb ik geprobeerd een kort overzicht te geven op basis van rapporten en cijfers.

Efficiëntie, kostenbeheersing en de complexiteit van de supply chain blijven terugkerende uitdagingen. En dat terwijl de verwachtingen van klanten alleen maar blijven toenemen. Snellere leveringen, lagere kosten en flexibele logistieke processen zijn de norm geworden. Kunstmatige intelligentie en supply chain-technologieën bieden slimme oplossingen voor het voorspellen van vraag, het optimaliseren van routes en het automatiseren van magazijnen. Maar hoe zet je AI toepassingen in transport effectief in?

Organisaties die data goed benutten, maken slimmere beslissingen, optimaliseren processen, realiseren een hogere klanttevredenheid, innoveren sneller en behalen betere bedrijfsresultaten. Maar veel bedrijven worstelen met versnipperde data, slechte datakwaliteit en een gebrek aan overzicht en inzicht.

De termen CIO (Chief Information Officer) en CTO (Chief Technology Officer) worden vaak door elkaar gehaald. Beide functies zijn verantwoordelijk voor technologie en innovatie binnen een organisatie, maar de focus en verantwoordelijkheden verschillen. Wat doet een CIO? Wat doet een CTO? In deze blog zal ik dat proberen correct toe te lichten