IFS Nexus Black bestaat rond deze tijd een jaar. Met dit programma wil IFS de ontwikkeling van AI-oplossingen binnen het bedrijf zoveel mogelijk ruimte geven om een zo groot mogelijke impact te hebben. Vandaar ook dat het een eigen CEO heeft gekregen. We spraken recent tijdens IFS Connect met deze CEO, Kriti Sharma, om te horen hoe het eerste jaar is gegaan.
IFS heeft altijd een eigen kijk op AI gehad. Het bedrijf zag vroeg in dat generatieve AI (wat inmiddels richting agentic AI is geëvolueerd) veel potentie had, maar maakte zich geen illusies over de rol die het speelde in de uitrol ervan. Dat wil zeggen, het zag zichzelf niet als voorloper, maar wilde er op een pragmatische manier mee omgaan en op inspelen. We hebben daar enkele jaren geleden nog een uitgebreid verhaal over geschreven.
AI krijgt grotere rol
Inmiddels zijn we enkele jaren verder en is de strategie van IFS in principe nog niet enorm veel veranderd. Het bedrijf is echter wel meegegaan met de tijd en heeft AI een steeds grotere rol gegeven in wat het doet. Het heeft zelfs een specifiek IFS.ai Industrial X Unleashed event gehouden in New York afgelopen november. Dit komt niet in de plaats maar naast het algemene IFS Unleashed, dat later dit jaar in Orlando plaats zal vinden.
Deze scheiding tussen het ‘gewone’ IFS en de AI-afdeling ervan is niet alleen duidelijk in de evenementen die het bedrijf organiseert. Ook intern is hier sprake van. Een jaar geleden zag IFS Nexus Black dan ook het levenslicht. Dat programma richt zich uitsluitend op het ontwikkelen van AI-oplossingen. Het staat dermate los van IFS als geheel dat het een eigen CEO heeft, Kriti Sharma. Het idee is dat IFS als geheel op deze manier sneller aan de slag kan met het ontwikkelen van AI-oplossingen, omdat een zelfstandige unit sneller kan schakelen en schalen.
Hoe ging het eerste jaar?
Tijdens het al eerder genoemde evenement in New York, kondigde Sharma de beschikbaarheid aan van het eerste wapenfeit van IFS Nexus Black, namelijk Resolve. Deze oplossing ontwikkelde het samen met Anthropic en richt zich op het oplossen van problemen binnen Field Service Management (FSM). Het was ten tijde van de officiële lancering ook al in gebruik overigens. Zo liet William Grant & Sons, de maker van onder andere Grant’s whisky en Hendrick’s gin, weten dat het verwacht 8 miljoen pond te besparen met de inzet van Resolve. Dit doordat er minder downtime is in de fabrieken dankzij de inzet van Resolve.
Lees ook: IFS werkt samen met Anthropic om AI in industriële omgevingen te versnellen
Als we Sharma moeten geloven, is William Grant & Sons niet het enige succesverhaal. Ze heeft het over “fenomenale resultaten” in de maakindustrie. Het gaat dan met name om zaken zoals planning, servicing en optimalisatie. Fabrieken lijken vanaf de buitenkant wellicht omgevingen waarin alles altijd hetzelfde verloopt, maar dat is niet zo. Denk hierbij aan het voorbeeld hierboven, waarbij het exacte tijdstip voor onderhoud een groot verschil kan maken in het al dan niet stilleggen van productie.
Een andere belangrijke drijvende kracht achter de adoptie van een AI-oplossing zoals Resolve, is volgens Sharma compliance. Met behulp van AI is het mogelijk om zeer gedetailleerde compliance-richtlijnen te analyseren en daar beleid op af te stemmen.
Geen hallucinaties
Als we aangeven dat we niet zomaar zouden vertrouwen op de output van een AI-model, al zeker niet als het gaat om het in de lucht houden van een vliegtuig bijvoorbeeld, doet Sharma een opmerkelijke uitspraak. Volgens haar is de markt voor AI-oplossingen in de wereld van IFS al behoorlijk volwassen inmiddels, ook als het gaat om de kopers. “We zien geen hallucinaties meer in ons gebied”, stelt ze vervolgens. Dat is nogal een uitspraak, wat ons betreft.
Bovenstaande uitspraak doet ze overigens niet ongefundeerd. IFS gebruikt een interne feedbackloop met duidelijke criteria voor evaluatie, geeft ze aan. Pas als de technologie doet wat deze moet doen, kunnen ze het ook daadwerkelijk in productie nemen. Daarnaast wordt ook dan nog het product beter naarmate men het meer gebeurt.
IFS en daarmee ook de producten die Nexus Black ontwikkelt, hebben ook het voordeel dat ze in een vrij nauwe markt opereren. Als we er gemakshalve even vanuit gaan dat bijvoorbeeld een mechanisch onderdeel van een machine op slechts enkele manieren stuk kan gaan, dan is het tijdig detecteren van de eerste signalen dat dit staat te gebeuren op papier in ieder geval redelijk goed te doen. De modellen moeten natuurlijk niet zorgen voor false positives of false negatives, maar daar is dan weer de feedback loop voor ingebouwd.
Pragmatische kijk
Het feit dat IFS Nexus Black de Resolve-oplossing niet alleen, maar in samenwerking met Anthropic heeft gebouwd, geeft aan dat Nexus Black zich liever niet te veel wil bezighouden met AI-modellen. “We zitten niet achter modellen aan, maar achter problemen [om op te lossen, red.]”, in de woorden van Sharma.
Dit betekent niet dat er klakkeloos een model van Anthropic in Resolve geïntegreerd wordt. IFS heeft zelf ook modellen, hoorden we recent nog van Chief Product Officer Christian Pedersen (zie de video en het gesprek hieronder). Een en ander moet goed op elkaar afgestemd worden. Dat is ook de reden dat Resolve daadwerkelijk door teams van zowel IFS als Anthropic samen is gebouwd.
Sharma merkt verder op dat de voornaamste winst voor organisaties die AI gebruiken (in dit geval Resolve) niet zit in hoe snel de modellen ontwikkelen. “De grootste winsten komen van het steigerwerk”, geeft ze aan. Dat wil zeggen, een AI-model alleen is niet genoeg, het moet op de juiste manier ingezet worden in de juiste omgevingen. Dat klinkt als een open deur, maar is toch goed om nogmaals te vermelden. AI-modellen zijn van zichzelf niet enorm snugger. Dat worden ze pas als ze goed ingezet worden.
Opschalen is een uitdaging
Het mag duidelijk zijn dat Sharma veel vertrouwen heeft in wat Nexus Black wil bereiken. “Ons doel is om oplossingen te bedenken die de zeer moeilijke problemen in de industriële sector oplossen”, geeft ze aan. Volgens haar is nu al aangetoond dat ze dit doen. De resultaten van Resolve laten zien dat het niet zomaar incrementeel beter gaat, maar significant beter. Dat is best een boude uitspraak op basis van de (eerste) resultaten van een enkele oplossing. We zouden toch nog iets langer wachten met dit soort claims, ook al snappen we het optimisme zeker ook wel.
Sharma ziet eigenlijk geen beperkingen op het gebied van technologie als het gaat om AI-adoptie. De voornaamste uitdaging zal zijn om de inzet van AI op te schalen, in eerste instantie op het gebied van FSM en de maakindustrie, maar daarna ook naar de andere verticals waar IFS zich op richt. Dat betekent dat organisaties processen anders in moeten richten, mensen anders moeten inzetten en anders moeten laten werken. Dat is een veel grotere uitdaging dan de juiste technologie ontwikkelen. De early adopters willen en kunnen dit, het is nog maar de vraag hoe lang het duurt voordat andere organisaties volgen.
“Industrial AI-moment komt er snel aan”
Ondanks de uitdagingen rondom het schalen van de inzet van AI in industriële omgevingen, lijkt Sharma geen twijfels te hebben. “Het Industrial AI-moment komt er snel aan”, stelt ze dan ook. Tot nu toe was het vooral kenniswerk dat profiteerde van AI, maar de industriële wereld gaat snel volgen als het aan haar ligt. “Er is geen reden om er niet mee aan de slag te gaan”, volgens haar.
Bovenstaande uitspraken zijn te verwachten van iemand die verantwoordelijk is voor de uitrol van AI in industriële omgevingen. De eerste geluiden en resultaten die we gezien en gehoord hebben zijn echter wel degelijk erg positief, dus de uitspraken zijn zeker niet ongefundeerd. We willen echter toch nog wel wat meer oplossingen uit IFS Nexus Black zien komen voordat we erin meegaan. Het eerste jaar mag echter zonder meer een succes worden genoemd. We gaan in de volgende jaren zien waar IFS Nexus Black nog meer mee komt.