Kansen die generatieve AI uw bedrijf kan bieden
Generatieve AI (GenAI) revolutioneert bedrijven door betere toegang tot geavanceerde AI-technologieën. Het biedt transformatieve klantervaringen en zelflerende producten. Ontdek de specifieke kansen die GenAI voor uw bedrijf biedt:
Toegankelijke AI voor iedereen
GenAI-tools zijn ontworpen om toegankelijker te zijn omdat ze vooraf zijn getraind zijn en geen grote gelabelde datasets of gespecialiseerde expertise vereisen. Bedrijven kunnen hun eigen data gebruiken, wat eenvoudiger is dan het labelen van data. Hierdoor worden AI-oplossingen beschikbaar voor een breder publiek, zelfs voor mensen zonder technische kennis. Dit democratiseert AI, waardoor de mogelijkheden en voordelen ervan voor veel organisaties toenemen.
Voorbeelden en reflecties:
- AI-gestuurde kwaliteitscontrolesystemen in de productie maken gebruik van computervisie om producten op de productielijn te inspecteren. Deze systemen kunnen zonder uitgebreide technische kennis worden opgezet en bediend, waardoor geavanceerde kwaliteitscontrole voor meer fabrikanten toegankelijk wordt.
- AI-aangedreven codebeoordelingstools helpen software-engineeringbedrijven de codekwaliteit automatisch te analyseren en te verbeteren. Deze tools detecteren bugs, passen codeerstandaarden toe en geven suggesties, waardoor AI toegankelijk wordt voor ontwikkelaars van alle vaardigheidsniveaus.
- AI-oplossingen voor voorraadbeheer voorspellen de voorraadbehoeften en optimaliseren de toeleveringsketens. Deze systemen maken gebruik van eenvoudige dashboards en analyses, waardoor geavanceerd voorraadbeheer toegankelijk wordt voor kleinere detailhandelaren en distributeurs.
- GenAI creëert en verwerkt data om AI-systemen te helpen bij het analyseren van medische beelden, waardoor nog nauwkeuriger diagnoses kunnen worden gesteld. Deze AI-gestuurde diagnosehulpmiddelen vereenvoudigen complexe medische evaluaties, waardoor hoogwaardige gezondheidszorg voor meer klinieken en ziekenhuizen toegankelijk wordt.
- De risico’s nemen toe omdat AI binnen het bereik van meer mensen komt. Organisaties moeten een beleid voor acceptabel gebruik van AI voor werknemers implementeren om de risico’s rond AI te beperken. Dit omvat doorgaans maatregelen om
- ervoor te zorgen dat iedereen begrijpt hoe de technologie werkt,
- data- en privacyschendingen te voorkomen,
- vooringenomenheid te voorkomen, …
- Large language models (LLM’s) maken furore met hun indrukwekkende mogelijkheden. Maar er is ook een keerzijde: hun hoge implementatie- en onderhoudskosten vormen een struikelblok voor heel wat bedrijven.
Een nieuwe adaptieve klantbeleving
Conversatie-interfaces, zoals chatbots, helpen gebruikers via natuurlijke taal met digitale systemen te communiceren. GenAI kan de klantervaring en de communicatie tussen bedrijven en hun klanten drastisch verbeteren.
Voorbeelden:
- Door AI aangedreven chatbots bevelen producten aan op basis van voorkeuren en eerdere aankopen, beantwoorden vragen en leiden gebruikers door het aankoopproces.
- AI-gestuurde stemassistenten behandelen routinevragen, geven accountinformatie en lossen problemen op via gesprekken in natuurlijke taal.
- In de productie analyseren AI-systemen apparatuurdata om te voorspellen wanneer onderhoud nodig is, waardoor storingen worden voorkomen en stilstand wordt verminderd. Deze proactieve aanpak verhoogt de efficiëntie en verlengt de levensduur van machines.
Zelflerende toepassingen
GenAI-systemen hebben een sterk zelflerend vermogen dankzij het netwerkeffect, een bedrijfsprincipe waarbij een applicatie waardevoller wordt naarmate meer mensen deze gebruiken. In AI-systemen krijgen we dan een datanetwerkeffect, waarbij extra datapunten de waarde en het leervermogen van de applicatie vergroten. Meer gebruik leidt tot meer data, waardoor het systeem beter wordt en de waarde voor gebruikers toeneemt.
Voorbeelden en reflecties:
- Google Maps maakt gebruik van AI om de snelste routes te bepalen door verkeerspatronen te analyseren op basis van uitgebreide gebruikersdata. Door de continue toestroom van data kan de app zijn voorspellingen verfijnen en de nauwkeurigheid in de loop van de tijd verbeteren. Routeaanbevelingen worden verder verbeterd op basis van gebruikersfeedback, waardoor een netwerkeffect ontstaat waar zowel gebruikers als Google van profiteren. Hoe vaker de app wordt gebruikt, hoe slimmer en waardevoller hij voor alle betrokken partijen wordt.
- Slimme thermostaten, zoals de Nest Learning Thermostat, gebruiken AI om een hogere energie-efficiëntie en meer comfort te bereiken op basis van gebruikersvoorkeuren en optimale verwarmings-/koelingsschema's. Bovendien ontvangen ze voortdurend extra data om hun prestaties te verbeteren.
- Een softwarebedrijf dat online trainingen aanbiedt, kan informatie verzamelen over waar studenten vastlopen als ze een opleiding volgen en die informatie gebruiken om in de toekomst soortgelijke studenten een gepersonaliseerd opleidingsaanbod aan te bieden.
Definieer uw GenAI speelveld
SHOWSTOPPERS
Hoewel AI talloze mogelijkheden biedt, moeten we erkennen dat u als bedrijf ook met uitdagingen te maken krijgt. We moeten rekening houden met twee belangrijke beperkingen.
KRUISPUNTEN
GenAI creëert ook verschillende dubbelzinnige situaties of ‘kruispunten’, waarvoor de gevolgen van Gen AI nog niet helemaal duidelijk zijn. In die gevallen staan een zorgvuldige exploratie en strategische planning centraal.
