De veranderende omstandigheden in AI. Dat is een veel gestelde vraag. In de praktijk krijg je bij de  eerste keer dat je binnenkomt van   de planner te horen: 'Weet je, het is nooit  elke dag hetzelfde. Waar heb je het over?' Op een gegeven moment komt  daar wel een bewustzijn in. Zeker naarmate je hier in  tijd een stukje verder bent. Dan krijg je bijvoorbeeld die forecastingsmodellen  waar je bezig bent met je algoritmes. Dan krijg je enorme dissonanten. Noem recentelijk bijvoorbeeld corona als dissonant  in, ik noem maar iets, een e-commerce situatie. Het prettige is dat als je heel  goed kijkt, je ziet dat er vrij   weinig variabelen zijn die  feitelijk dissonant zijn. Dat eigenlijk heel veel gelijk blijft behalve dat. Natuurlijk heb je te maken met als  die dissonant heel erg veel komt,   zoals de vermeerderde vraag in e-commerce heel erg   dichtbij komt bij de krapste kan van jouw  capaciteit, tja dan heb je een probleem. Maar dat doet niks af aan je forecastingsmodel  het is alleen een eerdere constatering. Dus de grote dissonanten of  disruptieve extra variabelen   waar je met AI mee te maken hebt, waardoor  je niet meer zou kunnen vertrouwen op AI. Het valt vaak enorm mee wat voor  effect dit heeft op je echte proces. Natuurlijk ook wel weer begeleid door  interne of externe business coaching. Dat gaat niet alleen maar om je data mining, maar ook dat je snapt wat je proces eigenlijk is. De houdbaarheid van rule based of  data quality of modelleren is... Het staat parallel aan hoe lang  het besef binnen de firma blijft   van het effect wat ze daarmee hebben ingekocht. Wat je ziet is dat er vaak ook een  ambassadeur is binnen de firma van de   extra slag die je aan het maken bent. Die ambassadeur is in het begin echt  een beetje een techie, een nerd,   ICT manager, financial of wat dan ook. Op een gegeven moment wordt de owner dat. De eigenaar zelf ziet namelijk  in zijn financiële resultaat,  maar ook in zijn  kwaliteitsstukken naar zijn klant,  die enorme voordelen komen waarmee die zelf ook  meer beslagen ten ijs komt bij zijn opdrachtgever. Wat niet echt onhandig is in deze tijd. Wat brengt dit? Als de enkele ambassadeur  weggaat dan vallen we om. Als het geïntegreerd is in het  bedrijf, dan blijft het in principe. En als je daarna ook op gezonde  modellen kan trainen met AI,  dan blijft het gewoon  geïntegreerd binnen bedrijven  en kijkt het bedrijf uit naar de  volgende ontwikkeling die in dit   soort data gedreven situatie zal gaan ontstaan. Ben je ooit klaar met het het in  gebruik nemen van je modellen? Ben je ooit klaar met het uit ontwikkelen? Nou, het data bewustzijn zorgt altijd voor   een nieuw soort eagerness in  waar je wilt zijn als bedrijf. Je trekt daarmee ook andere mensen aan bij je club  die het heel erg interessant vinden wat je doet. Dus die eagerness zal altijd wel weer  een nieuw leven ingeblazen gaan worden. Als ik mezelf nu hoor praten lijkt het net  of ik vind dat mijn producten steeds meer   en meer en meer verkocht moeten worden en  dat ze maar meer van mij moeten afnemen. Dat is niet de bedoeling. De bedoeling is dat het bedrijf  zichzelf daarin ook verder gaat brengen. Zolang dit botsend tegen de  asymptoot van optimalisatie   aan nog steeds extra rendement inbrengt  of kwaliteitsrendement of  in processnelheidsrendement,  blijf je doorgaan met aanhikken  tegen een gezonde vorm van eagerness  en daarmee dus ook ontevredenheid  waar je mee te maken hebt..