Maarten van Haasteren: 'Met AI maken we Schiphol sneller en slimmer'

U bent nu twee jaar bij Schiphol. Was dit een bewuste keuze?

"Absoluut. Als student werkte ik al in de beveiliging op Schiphol. De dynamiek en de complexiteit van deze omgeving trokken me altijd aan. In eerdere rollen, bijvoorbeeld als CIO van Amsterdam, vond ik het al heel leuk om IT tastbaar te maken, zoals met slimme vuilnisbakken en AI op de vuiliniswagen die zwerfafval detecteert. Op Schiphol kun je alles wat je doet perfect uitleggen aan je vrienden: 'Kijk, we zorgen ervoor dat mensen sneller door de luchthaven gaan.' Deze baan is me op het lijf geschreven. Ik had mijn oog al op deze functie en toen de kans zich voordeed, heb ik meteen gebeld."

U bent sinds 2023 Hoofd IT & Data Operations. Wat houdt uw functie precies in?

"Ik ben verantwoordelijk voor alle IT, data en AI die we gebruiken voor de operatie van de luchthaven. Dat gaat echt over het vliegproces. We hebben een hoop ingekochte applicaties, van roostersystemen tot de 3.500 schermen in de terminal. Daarnaast hebben we een aantal hele grote systemen, zoals het centrale informatiesysteem dat alle vluchtinformatie bevat. Dat is de bron van alle data voor de hele sector, inclusief LVNL en alle luchtvaartmaatschappijen. Daarnaast hebben we hierboven een team van zo'n honderd man dat in DevOps-teams zelf applicaties ontwikkelt."

De digitale transformatie is een direct antwoord op de chaos van 2022. Wat was uw aanpak om dit te realiseren?

"De grootste uitdaging voor Schiphol in 2022 waren de lange rijen. Als je kijkt naar het aantal passagiers per vierkante meter is Schiphol een van de drukste luchthavens ter wereld. En de pieken worden groter maar de luchthaven niet. ,Dus is de oplossing IT,data en AI. Sommige sensoren hingen al aan het plafond, maar de data werd niet aan elkaar gekoppeld. Onze eerste stap was om echt te meten waar de knelpunten zitten. We hebben nu een dashboard in ons managementteam waarin we de volledige reis van een passagier kunnen volgen, van het moment dat iemand binnenkomt tot aan de gate."

U benadrukt het belang van co-creatie met medewerkers. Kunt u een specifiek voorbeeld geven van hoe de input van operationeel personeel leidde tot een significante verbetering van het AI-systeem?

"De uitdaging is altijd om te zorgen dat je product aansluit bij de vraag van de business. Bij de implementatie van 'augmented decision making' moest worden geadopteerd door mensen die al jaren op intuïtie werken. We hebben het systeem niet door hun strot geduwd. We hebben het er eerst naast gezet en gezegd: 'Je kunt hiernaar kijken, of niet.' Sommigen deden het wel. Zo ontstonden er 'early adopters' die aan hun collega's vertelden: 'Moet je nou eens kijken wat dat gekke systeem bedacht heeft.' De AI kan veel sneller data combineren dan een menselijk brein. Als het een paar keer met suggesties komt die heel goed uitpakken, denken mensen: 'Hé, dat is wel prettig eigenlijk.' Zo hebben we het langzaam opgebouwd naar een situatie waar ze nu grotendeels varen op de suggesties van het systeem, met een mens die meekijkt.

Een ander mooi voorbeeld, dat ook met klanttevredenheid te maken heeft, zijn de schermen bij de bagagebanden. Medewerkers kwamen met het idee om, omdat we toch al camera's op het proces hebben, aan te geven wanneer de bagage op de band ligt. De koffer komt er niet sneller door, maar de klanttevredenheid is daardoor enorm omhoog gegaan, omdat mensen weten hoe lang ze nog moeten wachten."

Het AI-systeem is afhankelijk van real-time sensordata en vluchtinformatie. Wat waren de grootste uitdagingen in het verzamelen, opschonen en integreren van al deze databronnen?

"De uitdaging is nooit de techniek, die komt wel goed. Het is de datakwaliteit. Je hebt data uit verschillende systemen, waar verschillende definities worden gehanteerd. De grootste uitdaging was om te zorgen dat we dezelfde definities hanteren, dat de business die definities accepteert en dat we vervolgens op die manier de systemen aan elkaar koppelen. We hebben de business er meteen bij betrokken en aan hen gevraagd: 'Is dit waarmee jullie kunnen werken?' Als zij ja zeggen, is het vervolgens een kwestie van het doorvoeren en afdwingen."

De 'Security Timeslots' werden tijdens de meivakantie door 25% van de reizigers gebruikt. Welke strategieën heeft u toegepast om reizigers aan te moedigen dit nieuwe systeem te gebruiken en hoe schaalt u dit in de toekomst naar een nog hoger percentage?

"We hebben een vrij intensieve campagne gevoerd met influencers, abri's en overal op onze website. In alle uitingen rondom de zomer hebben we de reizigers aangemoedigd een tijdslot te boeken. Voor de toekomst richten we ons op de samenwerking met luchtvaartmaatschappijen. Sommige, zoals Lufthansa, nemen de passagiers al mee in de reis door bij het boeken van een ticket direct een tijdslot aan te bieden. Dat lijkt heel logisch voor reizigers. Andere luchtvaartmaatschappijen doen dit nog niet, waardoor je zelf naar de Schiphol-website moet om een tijdslot te boeken. We werken eraan om dit over de hele linie aan te bieden."

De klanttevredenheidsscore van 4.4 uit 5 is indrukwekkend. Welke specifieke KPI's (Key Performance Indicators) heeft u naast klanttevredenheid en tijdsbesparing gedefinieerd om het succes van de AI-implementatie te meten?

"De klanttevredenheidsscore van 4.4 is specifiek voor de tijdslots en is inderdaad heel hoog. Mensen voelen zich een VIP en hebben geen stress. Naast de pure waardering meten we ook de wachttijd en de NPS-score. Ons managementdashboard brengt de punctualiteit van vluchten en de online performance tot in de puntjes in kaart. We zijn ook voorzichtig begonnen met een samenwerking met de marechaussee, die hun roosters nu baseren op onze data. We hebben nu een volledige 'end-to-end'-doorstroom van mensen in kaart, van binnenkomst tot aan het vliegtuig. Dit helpt ons precies te zien waar het vastloopt."

Wat is de volgende stap in de AI-strategie van Schiphol? Zijn er plannen om de 'Flow Balancing' en 'Security Timeslots' te integreren met andere luchthavenprocessen, zoals bagageafhandeling of gate-toewijzing?

"Dat is precies waar we naartoe willen. De grootste uitdaging is om alle afzonderlijke silo's aan elkaar te koppelen. Ik zag laatst een video van een nieuwe luchthaven in Saoedi-Arabië die vanaf de grond is opgebouwd. Daar hebben ze alles van tevoren bedacht en aan elkaar verbonden. Dat is een droombeeld dat wij hier nooit zullen bereiken, omdat we vanuit een bestaande situatie met veel losse systemen werken.

Bagage is bijvoorbeeld een volgend onderwerp. Dan zie je dat de ene luchtvaartmaatschappij het aantal koffers meet, de andere het aantal kilo's en weer een andere helemaal niets doorgeeft. Dan begin je weer een beetje aan het begin: je moet de datakwaliteit op orde krijgen en met elkaar standaarden afspreken. Dus het is een constant proces van onderhandelen en praten."

Heeft u nog advies voor andere IT-managers, op basis van uw ervaringen?

"Zonder de wijsneus uit te hangen: zorg dat je het eens bent over de data en dat iedereen naar dezelfde data kijkt. Dat is cruciaal. Daarnaast moet je gedurende het hele proces heel kort op de bal spelen, samen met je business-opdrachtgever. Dat zijn de kernelementen die hier elke dag weer waar blijken te zijn. Het motiveert ook enorm als iedereen binnen het team weet waarnaartoe we werken en wat het oplevert voor de reiziger. Als je een duidelijk doel voor ogen hebt, rennen mensen net even een stapje harder."

Door: Witold Kepinski