AI in MKB. Hoe kunnen MKB’s concurreren met giganten met behulp van AI? | AI in business #113

Voordelen van AI in MKB’s

Om het potentieel van kunstmatige intelligentie voor kleine en middelgrote bedrijven te ontdekken, moeten we eerst de gebieden begrijpen waar het het meest effectief kan zijn. AI is niet langer een technologie voor de giganten. Hoewel het gebruik ervan nog niet wijdverbreid is – volgens een recent KPMG-onderzoek heeft 15% van de kleine en middelgrote bedrijven in Polen in het afgelopen jaar AI-oplossingen geïmplementeerd, en nog eens 13% is van plan dit te doen.(https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html).

Deze groeiende enthousiasme is zeker geen toeval. Met de hulp van AI hebben kleinere bedrijven toegang tot tools die hen in staat stellen de efficiëntie te verhogen terwijl de operationele kosten worden verlaagd. Voor MKB’s betekent dit de mogelijkheid om operaties op te schalen, middelen efficiënter te gebruiken en uiteindelijk te concurreren met grotere rivalen op betere voorwaarden.

Echter, het potentieel van AI in MKB’s gaat verder dan besparingen. Flexibele AI-systemen kunnen trends vaardig voorspellen door enorme hoeveelheden data te analyseren, wat het proces van het nemen van strategische zakelijke beslissingen vergemakkelijkt.

Zakelijke processen die vatbaar zijn voor optimalisatie

AI-ondersteuning biedt MKB’s een enorme ruimte om sleuteloperaties te optimaliseren. Laten we eens kijken naar geselecteerde gebieden waar de implementatie van kunstmatige intelligentie tastbare resultaten oplevert:

  • automatiseren van repetitieve taken – AI-systemen voeren met succes taken uit zoals gegevensinvoer, het verzenden van facturen of het plannen van sociale media berichten. Ze gaan monotone taken efficiënter aan dan mensen, waardoor werknemers zich kunnen concentreren op complexere en creatievere uitdagingen,
  • inhoud genereren en het merk versterken – regelmatig nieuwe, boeiende inhoud publiceren ondersteunt de positionering van de site en bouwt merkbekendheid op. Dit is echter vaak een uitdaging voor kleine marketingafdelingen. AI maakt het gemakkelijk om unieke inhoud te creëren – van sociale media berichten tot graphics en video’s,
  • klantrelatiebeheer – alomtegenwoordige personalisatie speelt een steeds belangrijkere rol in het opbouwen van klantloyaliteit. AI stelt je in staat om de interacties van klanten met je merk in detail te volgen (bijv. de tijd die op de site wordt doorgebracht, de frequentie van bezoeken of de aankoopgeschiedenis). Op basis van deze gegevens kun je relevante producten en diensten aanbevelen om relaties te versterken,
  • data-analyse en geautomatiseerde inferentie – machines zijn veruit superieur aan mensen als het gaat om het verwerken van enorme hoeveelheden data. Dankzij zelflerende algoritmen kan AI zelfs kleine, subtiele patronen en trends detecteren die buiten de analytische capaciteiten van mensen liggen. Goed gebruikt, wordt deze data een bron van belangrijke inzichten ter ondersteuning van de bedrijfsontwikkeling.

AI-tools en platforms voor MKB’s

De opkomst van baanbrekende systemen zoals ChatGPT (https://chat.openai.com/) en Google Gemini (https://gemini.google.com/) revolutioneert al de manier waarop MKB’s de toepassing van AI benaderen. Gebaseerd op geavanceerde machine learning-algoritmen kunnen ze bijna alle informatie die beschikbaar is op het internet analyseren en inzichtelijke, op maat gemaakte antwoorden geven.

Hoewel het algemene tools zijn, kun je dankzij de mogelijkheid om AI vragen te stellen (prompting) inzichtelijke conclusies uit hen halen op basis van goed gekozen bronnen. De optie om je eigen documenten bij te voegen, maakt chatbots tot experts die binnen handbereik beschikbaar zijn.

Het aanbod van AI-tools voor MKB’s blijft groeien. Jasper (https://www.jasper.ai/) of Canva (https://www.canva.com) stellen de creatie van eersteklas tekst- en grafische materialen mogelijk, terwijl Synthesia (https://www.synthesia.io/) en Runway (https://runwayml.com/) zich richten op videoproductie. Open source-taalmodellen die kunnen worden aangepast voor specifieke zakelijke behoeften en zelfs op je eigen computer kunnen worden geïnstalleerd, zijn ook een interessante alternatieve optie.

Er zijn nu meer dan 13.000 tools die AI gebruiken, en het is de moeite waard om te beginnen met There’s An AI for That (https://theresanaiforthat.com/) of het iets kleinere Futuropedia (https://futurepedia.io/). Met een duidelijke categorisatie van tools en een zoekmachine is het gemakkelijk om een oplossing te vinden die past bij de behoeften van jouw organisatie.

Het is de moeite waard om te onthouden dat je naast tools ook gespecialiseerde training kunt overwegen. Immers, volgens een studie uitgevoerd onder medewerkers van Boston Consulting Group kan goed toegepaste kunstmatige intelligentie de productiviteit van werknemers met 40% verbeteren. Echter, slecht gebruikt – zal het deze met 18% verminderen (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321).

AI-strategie

De implementatie van AI is een proces dat zorgvuldige planning en consistente uitvoering vereist. Om succesvol te concurreren met grotere bedrijven en AI in MKB’s precies daar te implementeren waar het de meeste voordelen kan opleveren, zal het noodzakelijk zijn om:

  • een audit uit te voeren van de bedrijfsprocessen en bedrijfsgebieden die vatbaar zijn voor optimalisatie,
  • doelstellingen en verwachte voordelen te definiëren (bijv. verhoogde productiviteit, verlaagde kosten, verhoogde verkoop),
  • de investering, middelen en training die nodig zijn te schatten.

Het is de moeite waard om te beginnen met het lanceren van pilotprojecten om verschillende AI-oplossingen te testen. Dit stelt je in staat om snel je aannames te verifiëren en het gemakkelijker te maken om van richting te veranderen als de implementatie niet de verwachte resultaten oplevert.

Om de implementatie te vergemakkelijken, overweeg dan om samen te werken met experts die je kunnen helpen een strategie te ontwikkelen die is afgestemd op de specifieke behoeften van jouw organisatie. De sleutel tot succes zal regelmatige beoordelingen, evaluatie van resultaten en optimalisatie van de geïmplementeerde systemen zijn. Met andere woorden, een strategische aanpak en transparantie van operaties die het team van het bedrijf helpen de veranderingen te begrijpen en betrokken te zijn bij elke stap van het transformatieproces.

Bron: Midjourney, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Het operationele paradigma veranderen met AI

De implementatie van AI in MKB’s houdt een fundamentele verandering in het bedrijfsmodel in. Deze veranderingen hebben vaak invloed op bijna elk aspect van het bedrijf – van dagelijkse operaties tot klantinteracties en strategische operaties. Hier zijn voorbeelden van gebieden waar sterke paradigma verschuivingen al zichtbaar zijn:

  • documentverwerking – door middel van natuurlijke taalverwerking kan AI helpen de workflow van een bedrijf te automatiseren, van facturen tot correspondentie en logistieke documenten,
  • inhoud genereren en het merkimago verbeteren – AI-tools zoals ChatGPT worden de facto samenwerkingspartners van creatieve afdelingen. Ze maken het mogelijk om onmiddellijk unieke inhoud te creëren – professionele teksten, aantrekkelijke graphics en zelfs dynamische, trendy video-advertenties. Dit alles versterkt je merk en genereert leads,
  • bedrijfsanalyse – geavanceerde algoritmen verwerken gigantische hoeveelheden data en vangen zelfs subtiele patronen die door mensen mogelijk over het hoofd worden gezien. Deze diepgaande analyse van de markt en klanten maakt nauwkeurigere strategische beslissingen mogelijk op basis van data, niet intuïtie,
  • duurzame ontwikkeling – AI heeft ook de manier waarop we naar duurzaamheidskwesties kijken revolutionair veranderd. Intelligente systemen helpen bij het volgen van energieverbruik, analyseren van de ecologische voetafdruk van operaties en identificeren van optimalisatiegebieden. Bovendien kunnen ze afval voorspellen en voorkomen door toekomstige scenario’s te modelleren.

Beveiliging in het tijdperk van AI

Naarmate het belang van AI in het bedrijfsleven groeit, groeit ook de behoefte om de veiligheid van de verzamelde gegevens en hoe deze worden verwerkt te waarborgen. Even belangrijk zijn de ethische kwesties die verband houden met het gebruik van kunstmatige intelligentie, de implementatie van uitlegbare AI en transparante gegevensverwerkingspraktijken. Het ondersteunen van AI brengt dus zowel kansen als risico’s met zich mee:

  1. Cybersecurity. AI kan potentiële kwetsbaarheden in systemen identificeren en voorspellen wanneer er pogingen tot cyberaanvallen worden gedaan. Technologie ontwikkeld door Mastercard kan bijvoorbeeld potentieel frauduleuze transacties in slechts 50 milliseconden detecteren, drie keer efficiënter dan oudere systemen.(https://www.mastercard.com/news/press/2023/july/mastercard-leverages-its-ai-capabilities-to-fight-real-time-payment-scams/). Dit geeft MKB’s toegang tot geavanceerde beveiligingsfuncties die voorheen alleen beschikbaar waren voor giganten.
  2. Gegevensprivacy. Tegelijkertijd vereist de integratie van AI-systemen de hoogste normen voor gegevensbescherming, vooral voor gevoelige klant- of werknemersgegevens. Algoritmen, zelfs de beste, kunnen het risico met zich meebrengen van het maken van onjuiste conclusies die leiden tot beslissingen die de individuele privacy schenden. Daarom moeten AI-oplossingen voorzichtig worden geïmplementeerd, na het analyseren van de potentiële impact.
  3. Transparantie. Bij de implementatie van AI moet vanaf het begin rekening worden gehouden met de verantwoordelijkheid van systemen en de transparantie van gegevensverwerking. Dit is vooral belangrijk bij de verwerking van persoonlijke gegevens, zowel van klanten, werknemers als kandidaten die solliciteren naar banen bij het bedrijf.

Continue training en ontwikkeling

Een succesvolle implementatie van AI vereist dat MKB’s verschillende barrières overwinnen. De eerste is de noodzaak van aanvullende training voor werknemers, die moeten leren hoe ze de tools moeten gebruiken en vaak nieuwe verantwoordelijkheden op zich moeten nemen. De tweede is de toewijzing van een adequaat budget voor het transformatieproces.

Het overwinnen van beide obstakels vereist vastberadenheid en een bewuste inspanning om vaardigheden op veel niveaus te verbeteren. Het is noodzakelijk om niet alleen leidinggevenden en operationele teams te trainen, maar ook de vaardigheden van analytische of digitale productmanagers te ontwikkelen. Het is de moeite waard om te overwegen samen te werken met experts die je kunnen helpen de specificaties van elke AI-oplossing te begrijpen en de juiste tools te selecteren.

De door AI aangedreven digitale transformatie is een evolutionair proces. Regelmatig de geïmplementeerde systemen bijwerken en werknemers opnieuw trainen zorgt ervoor dat MKB’s op de golf van innovatie blijven en niet alleen gelijke tred houden met, maar ook voorblijven op de concurrentie.

Bron: Midjourney, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Samenvatting. Concurrentievoordeel door AI in MKB’s

Kan AI MKB’s helpen concurreren met de giganten? Zeker weten. De structuur van een bedrijf veranderen, nieuwe vaardigheden verwerven of innovatieve tools implementeren om de concurrentiekracht te vergroten, is veel gemakkelijker in een MKB.

MKB’s kunnen zeker profiteren van het potentieel van AI en het zien als een kans voor een echt concurrentievoordeel ten opzichte van grote corporaties.

Processen optimaliseren, personaliseren door middel van klantdata-analyse, product- en serviceaanbiedingen beter afstemmen, en zo de verkoop en klantloyaliteit verhogen – dit is nog maar het begin van de positieve impact van AI in MKB’s.

Met verbeterde tools (zoals PowerBI en Tableau) krijgen MKB’s ook toegang tot marktanalyse en inzichten op het niveau van grote corporaties. Ondertussen bieden geavanceerde AI-algoritmen de mogelijkheid om consumententrends te voorspellen en de groeistrategieën van het bedrijf nauwkeuriger te plannen.

Concurrentievoordeel door AI-ondersteuning komt voort uit een geheel nieuwe schaal en niveau van automatisering, analyse en optimalisatie van bedrijfsprocessen. Het resulteert ook uit het versterken van de capaciteiten van de werknemers van het bedrijf, die hun taken sneller en nauwkeuriger kunnen uitvoeren. Investeren in deze gebieden vandaag kan het toekomstige succes van zelfs het kleinste bedrijf bepalen.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid content die online wordt gepubliceerd, van…

2 days ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

2 days ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in business #127

Wist je dat je de essentie van een meerdaagse opname van een vergadering of gesprek…

2 days ago

AI-video generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in business #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

2 days ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Om het potentieel van Large Language Models (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve…

2 days ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

2 days ago