AI-technologie. Hoe koppel je een AI-oplossing aan een zakelijk probleem? | AI in business #51

AI-technologie voor uw bedrijf – hoe u zich kunt voorbereiden op de implementatie?

Wat is het waard om te weten om moderne technologieën ten goede te komen aan uw bedrijf? Allereerst het feit dat niet alle bedrijven AI-technologie nodig hebben in de huidige fase van ontwikkeling. Gezien het tempo van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie is het echter de moeite waard om nu na te denken over de kansen die het biedt voor bedrijven.

De meeste kleine bedrijven die afhankelijk zijn van een digitale aanwezigheid kunnen hun bedrijfsresultaten al aanzienlijk verbeteren door gebruik te maken van AI. Grotere bedrijven die klantgegevens gebruiken, logistiek plannen of moderne productielijnen ontwikkelen, zullen ook profiteren. Met andere woorden, bijna alle bedrijven zullen binnenkort niet zonder de hulp van AI-technologie kunnen als ze competitief willen blijven. Maar waar te beginnen?

Definieer het bedrijfsprobleem dat u wilt oplossen met kunstmatige intelligentie

De eerste stap bij het implementeren van AI-technologie in uw bedrijf is om het bedrijfsprobleem dat u wilt oplossen gedetailleerd te beschrijven. We moeten duidelijk zijn over en begrijpen hoe het zich verhoudt tot onze bedrijfsdoelen.

Laten we kijken naar het voorbeeld van een klein productiebedrijf dat moeite heeft met het voorspellen van de vraag naar zijn producten. AI-technologie kan worden gebruikt voor:

• Analyse van actuele marktgegevens,
• Concurrentieonderzoek, en
• Analyse van historische verkooptrends,

Dit zal de voorspellingen voor de toekomstige vraag nauwkeuriger maken.

Een grotere instelling kan hetzelfde doen. Bijvoorbeeld, een bank die haar kredietprocedures wil optimaliseren. Momenteel past het bepaalde filters toe op leningaanvragen die automatisch de risicovollere aanvragen afwijzen. De bank keurt echter nog steeds te veel aanvragen goed die later problemen met terugbetaling ondervinden.

In beide gevallen is het doel om een voorspellend model te creëren dat de planning vergemakkelijkt – het identificeren van potentieel slechte leningen of het voorspellen van seizoensgebonden fluctuaties in de vraag. Ongeacht de grootte van het bedrijf, moeten we in de eerste stap van de planning van de implementatie van AI-technologie verifiëren of de klantgegevens die we hebben de informatie bevatten die nodig is om dit specifieke bedrijfsprobleem op te lossen.

Definieer doelen en verwachtingen voor de implementatie van AI-technologie

Vervolgens is het een goed idee om de doelen voor data-analyse te definiëren die de vastgestelde bedrijfsdoelstellingen zullen bereiken. De doelen moeten specifiek zijn, dus gebruik bijvoorbeeld de SMART-methode. De naam komt van de woorden specifiek, meetbaar, haalbaar, relevant en tijdgebonden.

Een SMART-doel voor een klein accountantskantoor dat AI-technologie introduceert, zou als volgt kunnen zijn: “Automatiseer gegevensinvoer en -analyse binnen 12 maanden om de klantenservicetijd met 50% te verminderen en de nauwkeurigheid met 90% te verbeteren.”

• Specifieke doelen (SMART) zijn duidelijk en goed gedefinieerd. In plaats van de bepaling “we zullen meer klanten bedienen,” specificeert een SMART-doel wat er specifiek moet gebeuren – geautomatiseerde gegevensinvoer en -analyse – en over welke periode, binnen 12 maanden,
• Meetbare doelen helpen ons te beoordelen of een doel is bereikt. Bijvoorbeeld, het doel “de klantenservicetijd halveren en de nauwkeurigheid met 90% verbeteren” is meetbaar omdat we kunnen zien hoe de prestaties zijn verbeterd,
• Haalbare doelen zijn realistisch gezien de eerdere prestaties van het bedrijf. Het doel in het voorbeeld is haalbaar als het accountantskantoor al de kennis en ervaring heeft in gegevensinvoer en -analyse. AI-technologie kan het bedrijf helpen deze te bereiken.
• Relevante doelen hebben betrekking op de strategie van het bedrijf zoals in het voorbeeld en zijn bedrijfsdoelen, zoals het verbeteren van de productiviteit en klantenservice.
• Tijdgebonden doelen hebben een specifieke voltooiingsdatum. Dit maakt het gemakkelijk om de voortgang te beoordelen en ze op te splitsen in beheersbare subdoelen.

Hier kan AI-technologie helpen bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens, het detecteren van anomalieën en het waarborgen van nauwkeurigheid.

Met kunstmatige intelligentie moeten we succescriteria voor data-analyse definiëren (bijv. 90% nauwkeurigheid van een voorspellend model) en benchmarks voor het evalueren van succes (bijv. vermindering van foutpercentages). Dit stelt ons in staat te beoordelen of de implementatie van AI de beoogde bedrijfsvoordelen heeft opgeleverd.

Leer over de soorten AI-technologieën en hun toepassingen

Er zijn veel AI-technieken en -tools die helpen in het bedrijfsleven. Onder de meest populaire zijn:

• Machine Learning (ML) – algoritmen die leren en hun prestaties verbeteren op basis van gegevens zonder de noodzaak van expliciete programmering, een voorbeeld zou een algoritme zijn dat producten aanbeveelt aan klanten die hen mogelijk interesseren op basis van hun aankoopgeschiedenis en voorkeuren,
• Deep Learning (DL) – een meer geavanceerde variant van machine learning die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken. Het wordt onder andere gebruikt om gezichten van klanten in een winkel te herkennen, wat gepersonaliseerde service en aanbevelingen mogelijk maakt.
• Natural Language Processing (NLP) – begrijpen, interpreteren en genereren van menselijke taal in tekstuele of gesproken vorm, gebruikt bijvoorbeeld om gepersonaliseerde e-mails naar klanten te creëren,
• Virtuele assistenten en chatbots – geautomatiseerde systemen die gesprekken in natuurlijke taal voeren en bijvoorbeeld een voicebot in de klantenservice die automatisch de telefoon opneemt en gesprekken voert over de aanbiedingen van het bedrijf,
• Predictive analysis – het bouwen van modellen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van historische gegevens, die bijvoorbeeld kunnen worden gebruikt om klantverloop te voorspellen,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatiseert repetitieve taken, zoals gegevensinvoer of facturering,
• Generative AI – om tekst, afbeeldingen, stem of video te creëren, zodat u de creatie van marketingmaterialen aanzienlijk kunt versnellen of automatisch unieke productbeschrijvingen voor uw online winkel kunt genereren op basis van afbeeldingen en belangrijkste kenmerken,

Een nadere blik op de mogelijkheden van elk van deze technologieën zal ervoor zorgen dat u de juiste AI-tools kunt selecteren voor het specifieke bedrijfsprobleem van uw bedrijf.

Bereid uw gegevens voor op het gebruik van AI-technologie

Kleine bedrijven hebben vaak beperkte datasets, dus het is essentieel om deze goed te krijgen. Zelfs deze beperkte set kan echter worden gebruikt om eenvoudige AI-modellen te trainen. Een klein online winkel kan bijvoorbeeld klant aankoopgegevens gebruiken om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen.

Zodra u ervoor zorgt dat u voldoende historische gegevens heeft, bijvoorbeeld over klantgedrag, is het vaak voldoende om de gegevens die u heeft te combineren met kant-en-klare AI-tools die beschikbaar zijn in de cloud, zoals:

• Amazon SageMaker – een platform voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen,
• Microsoft Azure Machine Learning – een tool voor het creëren en gebruiken van voorspellende modellen,
• Vertex AI Platform – een set AI- en ML-tools in de cloud van Google.

Bron: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Met automatisering kunnen de interne systemen van een bedrijf worden geïntegreerd met externe AI-oplossingen zonder dat ontwikkelaars betrokken hoeven te worden om modellen vanaf nul op te bouwen. Dit verlaagt de kosten aanzienlijk en versnelt de implementatie van AI.

Verken de opties voor AI-implementatie en kies de juiste methode

Er zijn verschillende manieren om AI-technologie in het bedrijfsleven te implementeren:

1. Ontwikkeling van eigen AI-modellen en -systemen door een intern team van ontwikkelaars en data-analisten.
2. Het uitbesteden van de bouw van specifieke AI-oplossingen aan een extern bedrijf.
3. Gebruik van kant-en-klare AI-modellen en -tools die beschikbaar zijn in de cloud in een “AI as a service” (AIaaS) model.

Elk van de bovenstaande methoden heeft zijn voor- en nadelen op het gebied van kosten, implementatietijd of flexibiliteit. Kleine bedrijven zouden echter eerst kant-en-klare AI-oplossingen op de markt moeten overwegen – zoals de eerder genoemde AWS SageMaker of Vertex AI, die vaak kosteneffectiever en gemakkelijker te implementeren zijn, en kant-en-klare voorspellende modellen bieden die kunnen worden gebruikt om klantgedrag te analyseren. En zelfs meer gespecialiseerde tools, zoals:

• ClickUp, een AI-tool voor projectmanagement,
• Jasper AI – AI-gebaseerde assistentie bij het schrijven van marketingmaterialen,
• Microsoft Power BI – een van de beste datavisualisatietools die AI-technologie bevat voor beeldherkenning en tekstanalyse om verborgen, waardevolle informatie in uw gegevens te ontdekken.

Bron: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Overweeg de kosten en voordelen van de implementatie van AI

Het implementeren van nieuwe technologieën brengt altijd kosten met zich mee. In het geval van AI wegen de langetermijnvoordelen vaak op tegen de initiële kosten. Men moet echter evalueren:

• de kosten van het ontwikkelen en onderhouden van interne AI-systemen of het gebruik van een extern AI-platform,
• potentiële besparingen door geautomatiseerde processen en betere besluitvorming,
• de mogelijke stijging van de omzet door verbeterde klantenservice, relevantere aanbevelingen, enz.
• andere potentiële voordelen, zoals verkorte doorlooptijden en verminderde fouten.

Een klein logistiek bedrijf dat investeert in AI-systemen om bezorgroutes te optimaliseren, kan bijvoorbeeld de brandstofkosten en bezorgtijden aanzienlijk verlagen, wat direct zal vertalen naar verbeterde klanttevredenheid en de mogelijkheid om meer ritten in dezelfde tijd te maken.

Bereid u voor op verandering en monitor de resultaten van de implementatie van AI-technologie

Het implementeren van nieuwe technologie vereist aanpassing. Werknemers en bedrijfsprocessen moeten erop worden voorbereid. Voor een kleine kapsalon kan het implementeren van AI-technologie om klantafspraken en boekingen te beheren bijvoorbeeld training van het personeel vereisen, maar op de lange termijn kan dit leiden tot een betere organisatie en grotere klanttevredenheid.

Het is ook de moeite waard om de effecten van het AI-project voortdurend te monitoren en de koers te corrigeren als de resultaten afwijken van de verwachtingen. Maatregelen zoals:

• nauwkeurigheid van voorspellende modellen,
• conversieratio’s of
• klanttevredenheid

Ze zullen informatie geven over of AI helpt bij het bereiken van bedrijfsdoelen. Ze zullen ook continue verbetering van AI-modellen mogelijk maken om hun relevantie en waarde voor het bedrijf te vergroten.

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