Simpel gezegd heeft AI (kunstmatige intelligentie) betrekking op systemen of machines die onze eigen intelligentie nabootsen om taken uit te voeren en die zichzelf tijdens dat proces kunnen verbeteren op basis van de vergaarde informatie. AI komt is er in verschillende vormen. Enkele voorbeelden zijn:
AI heeft eerder betrekking op het proces van en het vermogen tot uiterst doelgericht denken en analyseren van data dan dat het om een bepaalde indeling of functie gaat. Hoewel AI misschien het beeld wekt van geavanceerd werkende, mensachtige robots die de wereld gaan overnemen, is AI niet bedoeld om mensen te vervangen. Het is juist bedoeld om de capaciteiten en bijdragen die mensen leveren sterk te verbeteren. Daarom is AI voor bedrijven zo waardevol.
AI is een verzamelnaam geworden voor applicaties die complexe taken uitvoeren waarvoor voorheen menselijke input was vereist, zoals bij de online communicatie met klanten of een potje schaken. De term wordt vaak door elkaar gebruikt met onderliggende gerelateerde termen, zoals machine learning en deep learning. Er zijn echter verschillen. Machine learning is bijvoorbeeld gericht op het bouwen van systemen die kunnen leren of hun prestaties kunnen verbeteren op basis van de data waarmee de systemen worden gevoed. Hierbij is het van belang om op te merken dat machine learning altijd onder AI valt, maar AI niet altijd onder machine learning.
Om de waarde van AI optimaal te benutten, investeren veel bedrijven enorm in data science-teams. Data science is een interdisciplinair vakgebied waarin zowel wetenschappelijke als andere methoden worden gebruikt om waarde te genereren uit data. Vaardigheden uit vakgebieden zoals statistiek en computer science worden daarbij gecombineerd met zakelijke kennis om data uit meerdere bronnen te analyseren.
Ontwikkelaars gebruiken kunstmatige intelligentie om taken die normaliter handmatig worden gedaan, efficiënter uit te voeren en daarnaast ook om contact te leggen met klanten, patronen te identificeren en problemen op te lossen. Ontwikkelaars die met AI aan de slag willen, moeten een achtergrond in wiskunde hebben en zich vertrouwd voelen met algoritmen.
Wanneer je met kunstmatige intelligentie aan de slag gaat om een applicatie te bouwen, helpt het om klein te beginnen. Door een relatief eenvoudig project te bouwen, zoals bijvoorbeeld boter-kaas-en-eieren, leert u de basisprincipes van kunstmatige intelligentie. Leren door te doen is een goede manier om een vaardigheid naar een hoger niveau te tillen en voor kunstmatige intelligentie is dit niet anders. Als u eenmaal een of meer kleinschalige projecten succesvol hebt afgerond, zijn er geen grenzen meer aan de mogelijkheden die kunstmatige intelligentie u te bieden heeft.
AI is in essentie bedoeld om na te bootsen hoe mensen de wereld waarnemen en erop reageren, en daar dan beter in te worden. AI is in rap tempo een belangrijke hoeksteen van innovatie aan het worden. Dankzij de diverse vormen van machine learning die kunnen worden ingezet om patronen in data te ontdekken en voorspellingen te doen, kan AI op verschillende manieren van meerwaarde zijn voor uw bedrijf doordat:
AI-technologie verbetert de bedrijfsprestaties en productiviteit door processen of taken te automatiseren die voorheen menselijke inzet vereisten. Bovendien maakt AI het mogelijk om data te interpreteren op een schaal die geen mens ooit zou aankunnen. Die mogelijkheid kan een bedrijf aanzienlijke voordelen opleveren. Zo maakt Netflix bijvoorbeeld gebruik van machine learning om enige mate van personalisatie te bieden, wat ertoe heeft geleid dat het klantenbestand in 2017 met meer dan 25 procent is toegenomen.
De meeste bedrijven geven data science nu prioriteit en stoppen er veel geld in. In een recente enquête van Gartner onder ruim 3000 CIO's gaven respondenten aan analytics en business intelligence als de meest onderscheidende technologieën voor hun organisatie te beschouwen. De ondervraagde CIO's zien deze technologieën als de meest strategische keuze voor hun bedrijf, wat ook de reden is waarom het zo aantrekkelijk is hierin te investeren.
AI is van waarde voor vrijwel elke functie, elk bedrijf en elke branche. Het omvat algemene en branchespecifieke toepassingen zoals:
Volgens de Harvard Business Review gebruiken bedrijven AI voornamelijk om:
Drie factoren bevorderen de ontwikkeling van AI in uiteenlopende branches:
Hoewel veel bedrijven AI-technologie succesvol hebben toegepast, is er ook heel wat verkeerde informatie over AI en wat het wel en niet kan doen. In dit artikel onderzoeken we vijf veel voorkomende mythen over AI:
Er zijn talloze succesverhalen die de waarde van AI aantonen. Door machine learning en cognitieve interacties aan traditionele bedrijfsprocessen en -applicaties toe te voegen, kunnen organisaties de gebruikerservaring verbeteren en de productiviteit flink opkrikken.
Er zijn wel enkele struikelblokken. Maar weinig bedrijven hebben AI op grote schaal ingevoerd, om verschillende redenen. Bij AI-projecten van een bedrijf dat geen gebruikmaakt van cloud computing wordt het computingvermogen bijvoorbeeld vaak sterk aangesproken. Maar AI-systemen zijn ook complex om te bouwen en vereisen expertise waar veel vraag naar is, maar waar een tekort aan is. Weten wanneer en waar AI moet worden ingevoerd en wanneer u zich tot een externe partij moet wenden, helpt deze problemen te minimaliseren.
AI is de drijvende kracht achter enkele grote succesverhalen:
Met de opkomst van AI-oplossingen en -tools profiteren bedrijven van alle voordelen van AI, tegen lagere kosten en in minder tijd. Kant-en-klare AI wil zeggen dat de oplossingen, tools en software ofwel ingebouwde AI-functionaliteit bevatten of het besluitvormingsproces automatiseren op basis van algoritmen.
Kant-en-klare AI kan van alles zijn: van autonome databases die zichzelf repareren met behulp van machine learning, tot vooraf gebouwde modellen die voor uiteenlopende datasets lastige taken kunnen uitvoeren zoals beeldherkenning en tekstanalyse. Hiermee kunnen bedrijven een snellere rendabiliteit, hogere productiviteit, lagere kosten en betere relaties met klanten bereiken.
Communiceer met klanten via chatbots. Chatbots passen verwerking van natuurlijke taal toe om klanten te begrijpen, waardoor de klant vragen kan stellen en informatie kan inwinnen. Deze chatbots leren na verloop van tijd bij zodat de interacties voor de klant steeds waardevoller worden.
Houd zicht op uw datacenter. IT-teams kunnen enorm veel tijd en energie voor systeembewaking besparen door alle webcontent, applicatiedata, databaseprestaties, gebruikerservaringen en logdata op één dataplatform in de cloud te plaatsen, waar automatisch drempelwaarden worden bewaakt en afwijkingen worden opgespoord.
Voer een bedrijfsanalyse uit zonder expert. Dankzij analysetools met een visuele gebruikersinterface kunnen zelfs technisch niet-onderlegde mensen systemen gemakkelijk doorzoeken en antwoorden vinden die ze begrijpen.
Ondanks de belofte die AI brengt, realiseren veel bedrijven zich niet wat machine learning en andere AI-functies daadwerkelijk kunnen opleveren. Waarom niet? Ironisch genoeg blijkt het probleem grotendeels door de mensen zelf te worden veroorzaakt. Inefficiënte workflows kunnen bedrijven ervan weerhouden de waarde van hun AI-implementaties volledig te benutten.
Datawetenschappers kunnen bijvoorbeeld tegen problemen aanlopen wanneer ze aan de benodigde middelen en data proberen te komen voor het ontwikkelen van machine learning-modellen. Mogelijk loopt de samenwerking met hun collega's stroef. Ook kan het zijn dat ze veel verschillende open source-tools moeten beheren, terwijl applicatieontwikkelaars de door datawetenschappers ontwikkelde modellen soms helemaal opnieuw moeten coderen voordat ze in hun applicaties kunnen worden geïntegreerd.
Met een groeiend aantal open source AI-tools moet IT uiteindelijk meer tijd gaan besteden aan het continu bijwerken van werkomgevingen om de data science-teams te kunnen blijven ondersteunen. Dit probleem wordt nog verergerd door een gebrek aan overeenstemming over hoe data science-teams graag werken.
Bovendien zijn senior leidinggevenden soms niet in staat om volledig in beeld te brengen wat de investeringen in AI door hun bedrijf uiteindelijk kunnen opleveren. Het gevolg is dat ze onvoldoende sponsoring en middelen binnenhalen om het geïntegreerde ecosysteem voor samenwerking te creëren dat nodig is om AI te laten slagen.
Als u het maximale wilt halen uit AI en de problemen wilt vermijden die een succesvolle implementatie in de weg staan, moet u een teamspirit kweken waarin het AI-ecosysteem volledige steun krijgt. Voor dit type omgeving geldt het volgende:
Nu AI-functionaliteit is doorgedrongen tot in het alledaagse bedrijfsleven, doet een nieuwe term van zich horen: adaptive intelligence. Adaptive intelligence-applicaties helpen bedrijven betere zakelijke beslissingen te nemen door de kracht van interne en externe data in realtime te combineren met de wetenschap achter de besluitvorming en een uiterst schaalbare computinginfrastructuur.
Deze applicaties maken uw bedrijfsvoering wezenlijk 'slimmer'. Hierdoor kunt u uw klanten betere producten, aanbevelingen en services bieden, die allemaal betere bedrijfsresultaten opleveren.
AI is een noodzakelijke strategie voor elk bedrijf dat efficiënter wil worden, nieuwe omzetkansen wil creëren en de klantloyaliteit wil vergroten. AI wordt in rap tempo een concurrentievoordeel voor veel organisaties. Met AI kunnen bedrijven meer bereiken in minder tijd, gepersonaliseerde en boeiende klantervaringen creëren en bedrijfsresultaten voorspellen om meer winst te maken.
Maar AI is nog steeds een nieuwe en complexe technologie. Om AI optimaal te benutten, hebt u expertise nodig in hoe u AI-oplossingen op de juiste schaal kunt ontwikkelen en beheren. Om een AI-project tot een succes te maken is meer nodig dan alleen het inhuren van een datawetenschapper. Ondernemingen moeten de juiste tools, processen en managementstrategieën implementeren om succes met AI te garanderen.
In de Harvard Business Review staan enkele adviezen om aan de slag te gaan met AI:
Bij de AI-transformatie is afhaken geen optie. Om concurrerend te blijven, moet elke onderneming uiteindelijk AI omarmen en zelf een AI-ecosysteem opzetten. Bedrijven raken achterop als ze nalaten om de komende 10 jaar AI, in elk geval tot op zekere hoogte, in te voeren.
Hoewel uw bedrijf hierop een uitzondering zou kunnen vormen, beschikken de meeste bedrijven niet zelf over talent en expertise om het ecosysteem en de oplossingen te ontwikkelen waarmee de mogelijkheden van AI maximaal kunnen worden benut.
Als u hulp nodig hebt om de juiste strategie te ontwikkelen en de juiste tools te vinden om uw AI-transformatie te laten slagen, moet u op zoek naar een innovatieve partner met diepgaande branchekennis en een uitgebreide AI-portfolio.
Applicaties bouwen, testen en implementeren in Oracle Cloud - helemaal gratis.