Wij zijn uw partner bij uw

transformatie- innovatieprocessen. 

Wat we doen

Inpaqt levert AI ondersteunde Decision Support Systemen voor complexe
beslissingen in een snel veranderende omgeving op het terrein van o.a.
Business Analytics (i.e. Customer analytics, HR Analytics) en Medical Diagnostics. Onze platforms verbinden 4 leercurves aan elkaar: machine learning, ervaringsleren, organisationeel leren en wetenschappelijk
experimenteren cq leren; wij noemen dit Hyperlearning. Om dit mogelijk te maken werken we met vele partners in een ecosysteem. Deze partners variëren van wetenschappelijke onderzoeksgroepen tot adviseurs tot marktpartijen. Inpaqt is in dit ecosysteem de transformatie- en innovatiehub.

Visie van onze founder, Felix Janszen

We zitten in de ‘Age of innovation’. Voorbeelden zijn de opkomst van smart industry of industrie 4.0 en smart cities gevoed door digitalisering en digitale transformatie. Hele sectoren worden verstoord door disruptie van productie en waardeketens en disruptieve business modellen die door toepassing van nieuwe technologieën mogelijk zijn geworden. Denk aan de reisbranche die op zijn kop is gezet door de booking.coms, de taxibranche door Uber, het hotelwezen door AirbnB. In onze visie vraagt digitale transformatie van een organisatie het managen van gecombineerde innovatie op de volgende gebieden gebieden: technologie, proces, business model, sociaal en besturing of management. Snelheid van leren is hier een van de belangrijkste kerncompetenties.

 

Door het management van organisaties te ondersteunen met slimme besluitvormingsprocessen en tools op verschillende terreinen helpen wij bedrijven snel te leren en effectief en efficiënt onderweg te zijn in de digitale transformatie.

Geschiedenis

Inpaqt is in 2001 opgericht vanuit de Universiteit door prof.dr. Felix Janszen. Als hoogleraar Management van Innovatie en Technologie wilde hij theorieën over innovatiemanagement testen. Omdat hij een achtergrond had in experimentele wetenschappen zoals biochemie en farmacologie, wilde hij de theorieën ook in de praktijk testen. Om die reden besloot hij mindmapping tools te maken voor bijvoorbeeld stakeholder pain and gain analyse en voor het ontwikkelen van klantwaardeproposities met groepen klanten, marketeers, developers, mensen uit de operatie. Deze experimenten toonden aan dat de starthypothese niet klopte, maar dat de tools de communicatie verbeterden tussen de verschillende groepen die dezelfde woorden gebruikten maar elkaar niet goed begrepen.

Sindsdien zijn de tools uitgebreid met tal van andere tools en gebruikt in honderden startups tot grote bedrijven zoals Shell, Unilever, DSM, bijna alle Nederlandse banken, KMO’s, startups, ministeries zoals ministerie van Economische Zaken, Administraties van steden etc.

Terwijl de software in 2012 server-client was, werd besloten om het cloudgebaseerd te maken en er een SAAS-toepassing (Software as a Service) van te maken. In 2015 is besloten om het meer datagedreven te maken door het te ondersteunen met Machine learning. Vanaf het begin was duidelijk dat de onderliggende Artificial Intelligent (AI) modellen geen black boxes mochten blijven, maar de logica moest door de gebruikers begrepen worden. Terwijl AI-modellen gebruik maken van statistieken, was het nodig om te kunnen experimenteren om te weten welke van de correlaties tussen oorzaak en gevolg ook causale relaties waren. Om die reden is ervoor gekozen om de Baysesiaanse Statistiek een prominente plaats te geven.

Op dit moment ondersteunt de IMS SAAS-oplossing het proces van innovatie, transformatie cq transitie van organisaties en gemeenschappen inclusief verandermanagement op basis van een leerlus inclusief (her)diagnose, identificeren van knelpunten en zwakke punten, genereren, selecteren en toepassen van oplossingen en continue monitoring van voortgang waarbij het management de regie heeft maar alle belangrijke stakeholders van begin tot eind worden betrokken.

Heeft u een idee?

Wij denken graag met u mee.

Verified by MonsterInsights