AI temmen. Hoe de eerste stappen te zetten om AI in uw bedrijf toe te passen? | AI in business #119

Hoe gemakkelijk is het temmen van AI in een bedrijf? Inleiding

Hoewel Kunstmatige Intelligentie (AI) aan populariteit wint onder bedrijven in Polen, zijn er nog steeds veel bedrijven die het potentieel ervan niet volledig benutten. Volgens een KPMG-studie (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) gebruikt momenteel slechts 15% van de bedrijven in ons land AI-oplossingen, terwijl het wereldwijde gemiddelde 35-37% is. Tegelijkertijd monitort tot 62% van de bedrijven die AI hebben geïmplementeerd de effectiviteit van deze implementaties niet – dat wil zeggen, ze weten niet welke impact, indien aanwezig, ze hebben gehad.

Deze cijfers tonen het enorme onbenutte potentieel van kunstmatige intelligentie in het Poolse bedrijfsleven aan. Aan de andere kant heeft 13% van de bedrijven gepland om AI tegen het einde van 2023 te implementeren, wat een teken zou kunnen zijn van de komende golf van adoptie van deze disruptieve technologie. Inderdaad, bedrijven zien talrijke voordelen van AI, zoals verhoogde productiviteit, verbeterde product- en servicekwaliteit, betere financiële prestaties en een versterkte concurrentiepositie.

Stap 1. Begrijp het verschil tussen AI, machine learning en generatieve kunstmatige intelligentie

Als je overweegt de eerste stap te zetten naar de implementatie van AI in je bedrijf, is het de moeite waard om de basisprincipes van deze groep technologieën te leren. Voordat je het potentieel van AI in je bedrijf kunt realiseren, moet je het belangrijkste verschil begrijpen tussen Kunstmatige Intelligentie (AI) in de breedste zin, Machine Learning (ML) en Generatieve AI. Deze termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar beschrijven eigenlijk iets andere concepten.

AI verwijst naar het algemene vermogen van geprogrammeerde machines, zoals computers of robots, om ‘te denken’ op een manier die vergelijkbaar is met mensen en om intelligent gedrag na te bootsen. AI-systemen kunnen kennis uit de echte wereld assimileren, analyseren en gebruiken om nieuwe informatie af te leiden. Voorbeelden van AI-gebaseerde technologieën zijn spraak-, beeld- en gezichtsherkenning.

Daarentegen is machine learning (ML) een gebied van AI waarin computersystemen leren van gegevens en beslissingen nemen zonder directe menselijke tussenkomst. Een belangrijk kenmerk van ML is het vermogen om continu zelfverbetering en aanpassing van algoritmen op basis van nieuwe invoergegevens te realiseren.

Met de snelle ontwikkeling van generatieve AI, waarvan de belangrijkste aanwijzing de enorme populariteit van ChatGPT is, is het ook belangrijk om deze nieuwe trend te begrijpen. Generatieve AI is in staat om nieuwe gegevens te genereren, zoals tekst, afbeeldingen, video en audio, of zelfs computercode. Dit doet het door te leren van grote hoeveelheden trainingsgegevens. Taalmodellen, zoals ChatGPT, leren de patronen en regels die inherent zijn aan de invoergegevens en gebruiken deze kennis vervolgens om nieuwe, unieke teksten te creëren die lijken op die geschreven door mensen.

De kracht van generatieve AI ligt in de flexibiliteit en het vermogen om informatie op innovatieve manieren creatief te remixen en te synthetiseren.

Definieer zakelijke behoeften

De tweede stap is om de specifieke behoeften van je bedrijf te identificeren die kunnen worden vervuld door de implementatie van kunstmatige intelligentie en machine learning. Dit proces begint met een grondige analyse en zorgvuldige overweging van verschillende vragen:

1. Welke specifieke resultaten wil je bereiken? Het kan gaan om verhoogde omzet, optimalisatie van de toeleveringsketen of betere klantenservice.
2. Wat zijn de belangrijkste obstakels voor het bereiken van deze doelen?
3. Hoe kunnen AI en machine learning je helpen deze te overwinnen?
4. Hoe wil je het succes van een dergelijk initiatief meten? Het is de moeite waard om vanaf het begin te plannen hoe de resultaten zullen worden geëvalueerd, vooral gezien het aantal bedrijven dat deze belangrijke stap overslaat. Dit kan gebaseerd zijn op KPI’s, directe financiële voordelen of andere metrics die specifiek voor deze implementatie zijn gedefinieerd.
5. Welke gegevens heb je al? Gegevens zijn een belangrijke hulpbron die de nieuw geïmplementeerde AI van een bedrijf zal gebruiken. Vraag jezelf af, welke aanvullende gegevens heb je nodig om het volledige potentieel van AI te benutten?

Om de waarde van het beantwoorden van deze vragen volledig te begrijpen, laten we een praktisch voorbeeld bekijken. Stel je een klein accountantskantoor voor dat worstelde met langdurige, handmatige processen voor het verwerken van klantdocumenten. Ze definieerden hun doel als “de boekhouding automatiseren om de verwerking te versnellen en de productiviteit te verhogen”.

De belangrijkste obstakels waren de tijd die aan saaie taken werd besteed en de grote hoeveelheden documenten die moesten worden verwerkt. Na het bekijken van deze uitdagingen identificeerde het team AI-gebaseerde documentverwerking als een potentiële oplossing – Natural Language Processing (NLP) technologie die automatisch relevante financiële gegevens kan extraheren en categoriseren, fouten kan verminderen en processen kan versnellen.

Manieren om de impact te meten waren in dit geval een toename van het aantal verwerkte documenten per maand en een vermindering van de gemiddelde verwerkingstijd per order. Het was ook belangrijk om de gegevensbronnen te beoordelen – in dit geval het volume van bonnetjes, facturen en andere financiële documenten die nodig waren om de AI-systemen te trainen.

Dit voorbeeld illustreert het belang van het duidelijk definiëren van je zakelijke behoeften aan het begin van het AI-implementatieproces. Alleen op deze manier kun je de juiste oplossingen identificeren en ze op de juiste manier implementeren om maximale waarde voor je bedrijf te leveren.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Het is de moeite waard om contact op te nemen met tools zoals SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) of Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation maakt gebruik van Natural Language Processing (NLP) technologie om het begrip van documentinhoud te automatiseren, wat essentieel is voor robotische taken en besluitvormingsprocessen. Zodra de tekst is geanalyseerd, aggregeert het systeem de verzamelde gegevens en presenteert deze in een gestructureerde vorm, klaar voor gebruik in robotic process automation (RPA) en analytics-toepassingen. Met de technologie die we hebben ontwikkeld, is het mogelijk om efficiënt modellen te creëren die de informatie interpreteren die in een breed scala aan zakelijke documenten is opgenomen.

SensID Cognitive Automation maakt de integratie van gegevens uit verschillende tekstuele bronnen mogelijk, waaronder gestructureerde gegevens (zoals databases), semi-gestructureerde gegevens (zoals formulieren, csv, html, enz.) en ongestructureerde gegevens (zoals doc, pdf, enz.), waardoor een unified view van informatie wordt geboden.

Microsoft AI Builder maakt deel uit van het Microsoft Power Platform. Hiermee kun je AI-modellen maken en gebruiken om je bedrijfsprocessen te optimaliseren. Je kunt een vooraf gebouwd model gebruiken dat klaar is voor veelvoorkomende zakelijke scenario’s, zoals documentherkenning, of een aangepast model creëren dat voldoet aan de specifieke vereisten van je bedrijf.

Een andere optie die het proberen waard is, is Docsumo, dat OCR (Optical Character Recognition) gebruikt om documenten te lezen en wordt vertrouwd door grote bedrijven zoals PayU en Hitachi.

Stap 3. Ontdek hoe AI je bedrijf kan helpen

Na het identificeren van je zakelijke doelen en uitdagingen, is de volgende logische stap om de specifieke manieren te identificeren waarop AI waarde en winst aan je bedrijf kan toevoegen. Soms is het pad misschien niet voor de hand liggend, dus overweeg de brede waaier aan mogelijke voordelen.

Een van de belangrijkste waarde factoren van AI is om de waarde die aan klanten wordt geleverd te verhogen. Met de kracht van machine learning en geavanceerde data-analyse kan AI bedrijven helpen om consumentenvoorkeuren en -gedrag beter te begrijpen. Dit zorgt voor een meer gepersonaliseerde en bevredigende winkelervaring.

Een andere belangrijke factor is het potentieel van AI om de efficiëntie en productiviteit van werknemers te verhogen. Door repetitieve, tijdrovende taken te automatiseren, kan AI aanzienlijke kostenbesparingen opleveren en teams in staat stellen zich te concentreren op meer strategische, creatieve activiteiten, evenals de werktevredenheid aanzienlijk verbeteren. In feite gelooft 59% van de mensen die in managementfuncties werken dat het gebruik van AI op de werkplek de werktevredenheid verbetert (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Ten slotte moeten we de directe zakelijke voordelen niet vergeten die vaak voortvloeien uit de implementatie van AI-oplossingen. Door processen te optimaliseren, de operaties te verbeteren en gegevens beter te benutten, kunnen organisaties hun inkomsten en winsten maximaliseren.

Dus zal AI de tevredenheid van je klanten verhogen? Zal het de productiviteit van werknemers maximaliseren? Zal het bijdragen aan de omzetgroei? Als het antwoord op een van deze vragen “ja” is, dan verdient AI zeker je aandacht.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Stap 4. Beoordeel je eigen capaciteiten om AI te implementeren

Met een begrip van het enorme potentieel van AI sta je nu voor de grootste uitdaging – het beoordelen en voorbereiden van je eigen organisatorische capaciteiten en middelen om nieuwe technologieën effectief te implementeren. Helaas is er vaak een aanzienlijke kloof tussen wat we willen bereiken en wat we daadwerkelijk binnen een bepaalde tijd en budget kunnen leveren.

Als je talloze kansen ziet om AI in je bedrijf te gebruiken, moet je beginnen met een eerlijke beoordeling van je competenties en tools. Vraag je IT-professionals om de volgende vragen eerlijk te beantwoorden:

• Hebben we een interne ontwikkelingsteam met de juiste vaardigheden om een op maat gemaakte AI-oplossing vanaf nul te bouwen?
• Zo niet, moeten we overwegen een kant-en-klaar AI-product aan te schaffen dat door externe leveranciers wordt aangeboden?
• Of zou het kosteneffectiever zijn om strategisch samen te werken met een ervaren externe partner om gezamenlijk een oplossing te ontwikkelen die op onze behoeften is afgestemd?

Vanwege een gebrek aan interne middelen kan de beste oplossing zijn om je AI-implementatieproject volledig uit te besteden aan een gespecialiseerd extern bedrijf. Welke weg je ook kiest, een goede eerste stap is om grondig onderzoek te doen naar de AI-oplossingen die op de markt beschikbaar zijn en te beoordelen of een van deze aan de huidige behoeften van je organisatie kan voldoen. Het kopen van een kant-en-klaar product kan wel eens een kosteneffectievere optie zijn dan het vanaf nul bouwen.

Vergeet niet dat AI-integratie anders is dan een typische nieuwe software-implementatie. Het vereist expertise in machine learning, big data-verwerking en geavanceerde algoritmen. Als je organisatie deze expertise niet heeft, kan het werken met externe specialisten onvermijdelijk zijn om de kansen op succes van het project te maximaliseren.

Stap 5. Overweeg om een specialist te raadplegen

Ondanks de enthousiasme voor AI-technologie zijn veel managers nog steeds bang om de eerste stappen te zetten vanwege een gebrek aan vaardigheden binnen hun organisatie. Als jij een van hen bent, overweeg dan om een specialist of extern bedrijf in te schakelen.

Het bouwen van AI-systemen is aanzienlijk anders dan het ontwikkelen van typische zakelijke applicaties. Het is een zeer gespecialiseerd expertisegebied, dat geavanceerde vaardigheden vereist in machine learning, natural language processing, deep learning en big data-analyse.

Bijvoorbeeld, het creëren van een AI-virtuele assistent die effectief kan communiceren met klanten vereist niet alleen een solide full-stack basis, maar ook technologie voor natural language processing en generatieve kunstmatige intelligentie.

Als je team dergelijke gespecialiseerde vaardigheden mist, kan het zinvoller zijn om externe hulp te zoeken. Gespecialiseerde AI-adviesbureaus en -agentschappen kunnen niet alleen relevante expertise en ervaring bieden, maar ook bewezen processen en best practices om de kansen op succes van je initiatieven te vergroten.

Het inhuren van externe experts brengt natuurlijk extra kosten met zich mee. Het is echter belangrijk om te onthouden dat een onjuiste implementatie van AI kan leiden tot nog grotere financiële verliezen door fouten, stilstand en de noodzaak voor correcties. Of simpelweg een storing van het hele systeem, dat de taken waarvoor het is gemaakt niet zal uitvoeren. Daarom is samenwerken met specialisten vaak een verstandige investering die je op de lange termijn tijd en geld kan besparen.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

AI temmen – samenvatting

Het implementeren van kunstmatige intelligentie in een bedrijf is ongetwijfeld een serieuze en uitdagende onderneming, maar het is ook een enorme kans voor bedrijfsverandering en groei. Het opent de deur naar talloze mogelijkheden om de efficiëntie te verhogen, processen te optimaliseren en meer waarde aan klanten te leveren.

Zoals we al hebben gezien, maken veel bedrijven over de hele wereld – van kleine bedrijven tot grote ondernemingen – met succes gebruik van AI om saaie taken te automatiseren, grote datasets te analyseren en betere beslissingen te nemen op basis van feiten.

Natuurlijk is, net als bij elke serieuze zakelijke initiatief, de weg naar een succesvolle AI-implementatie gedetailleerde planning en naleving van bewezen principes.

Het implementeren van AI is een iteratief proces. Daarom is het het beste om te beginnen met een klein pilotproject, tests uit te voeren en feedback te verzamelen. Op basis hiervan zal het gemakkelijker zijn om beslissingen te nemen over verdere ontwikkeling of aanpassingen. Vergeet ook niet een belangrijke succesfactor – gegevens. Hoe meer kwaliteitsgegevens je je AI-systemen voedt, hoe beter ze zullen leren en presteren.

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