AI kan worden beschouwd als de nieuwste toevoeging in de reeks opkomende specialismen binnen de IT, met voorgangers zoals Business Intelligence (BI), Big Data, Cloud, Cybersecurity, Data Science en Internet of Things (IoT). Elk van deze specialismen heeft zijn stempel gedrukt op hoe bedrijven technologie benutten, en AI is daarop geen uitzondering.
Een overzicht van AI en zijn deelgebieden
AI is een breed vakgebied. Hieronder volgt een korte en niet-uitputtende samenvatting van enkele kernconcepten:
- Machine Learning (ML) vormt de basis van AI. Dit draait om het leren van patronen in datasets en het trainen van modellen die bruikbare inzichten of voorspellingen opleveren. Bijvoorbeeld, het trainen van een model om een Large Language Model (LLM) te creëren.
- Deep Learning (DL) is een subset van ML en maakt gebruik van neurale netwerken. LLM’s, zoals GPT, vallen onder DL vanwege de complexiteit van natuurlijke taalverwerking.
- Big Data speelt een cruciale rol door grote hoeveelheden gegevens te leveren waarmee AI-modellen worden getraind.
- Transformers, zoals GPT (Generative Pre-trained Transformer), hebben een grote impact gehad. Ze leren de betekenis van woorden binnen de context van zinnen en kunnen dankzij pre-training en fine-tuning worden ingezet voor specifieke taken, zoals vragen beantwoorden.
Toepassingen en praktijkvoorbeelden
Op een generiek niveau zien we toepassingen als ChatGPT en vergelijkbare tools die breed inzetbaar zijn in het dagelijkse gebruik. Dit subveld van AI richt zich specifiek op LLM’s en Natural Language Processing (NLP).
Op een specifiek niveau rijst bij bedrijven vaak de vraag: “Wat kan AI voor mij betekenen?” Typische vraagstukken richten zich op omzetgroei, efficiëntieverbetering of het oplossen van specifieke problemen in bedrijfsprocessen.
Een paar voorbeelden:
- Dynamisch prijsmodel in de hotelsector
Stel een hotel wil altijd de juiste prijs hanteren. Een te hoog tarief leidt tot lege kamers, terwijl een te laag tarief zorgt voor overboekingen en lagere marges. Een AI-model dat dynamische prijzen bepaalt, kan hierbij een oplossing bieden. - Recruitment optimalisatie
Een recruitmentbedrijf wil de beste kandidaten selecteren uit een database van 100.000 cv’s. Een AI-model dat eerdere succesvolle matches analyseert, kan hierbij helpen door de meest geschikte kandidaten naar voren te brengen.
Elke branche of bedrijfsproces heeft zijn eigen AI-vraagstukken. Sommige van deze vraagstukken zullen snel uitgroeien tot generiek verkrijgbare oplossingen, maar vaak moeten bedrijven eerst ontdekken welke uitdagingen AI überhaupt kan oplossen. Zoals het gezegde luidt: “Je weet niet wat je niet weet.”
AI als strategisch hulpmiddel
De kernvraag bij AI-specialisatie is daarom het systematisch doorlopen van een aantal essentiële stappen:
- Welke data heb ik beschikbaar?
- Wat wil ik hiervan leren?
- Wat levert dit op?
- Hoe draagt dit bij aan mijn bedrijfsdoelen (KPI’s en OKR’s)?
Door AI te benaderen als een set van bouwstenen en te verbinden aan concrete bedrijfsdoelen, kan elke organisatie maximaal profiteren van deze revolutionaire technologie.
AI Proof of Concept (PoC): Van concept naar waarde
Het uitvoeren van een AI Proof of Concept (PoC) is een essentiële eerste stap om de waarde en haalbaarheid van een AI-oplossing te beoordelen en geeft inzicht in hoe AI een concreet probleem kan oplossen. Een PoC omvat de volgende stappen:
- Probleemdefinitie
Identificeer een specifiek probleem of proces en formuleer een heldere doelstelling, zoals: “Hoe verhogen we klanttevredenheid met een AI-chatbot?” - Dataverzameling
Verzamel, analyseer en bereid data voor. Zorg dat deze representatief en van hoge kwaliteit is. - Toolselectie
Kies geschikte tools zoals TensorFlow, PyTorch, of no-code platforms (DataRobot, H2O.ai). Overweeg cloudoplossingen zoals AWS SageMaker of Azure ML voor flexibiliteit. - Modelontwikkeling en -validatie
Train een passend AI-model met de data en evalueer de prestaties op basis van meetbare criteria zoals nauwkeurigheid of ROI. - Resultaten en besluitvorming
Analyseer en presenteer de resultaten aan stakeholders. Beoordeel of opschaling haalbaar en zinvol is.
Tips voor succes
- Begin met een duidelijk afgebakend probleem.
- Werk samen met stakeholders en gebruik multidisciplinaire teams.
- Test iteratief en blijf flexibel in aanpak.
- Met een goed uitgevoerde PoC ontdek je hoe AI waarde kan toevoegen aan je bedrijfsprocessen en kun je gericht opschalen.
Wij staan klaar voor jouw AI Proof of Concept
Benieuwd hoe AI jouw organisatie vooruit kan helpen? Wij helpen je graag bij het uitvoeren van een succesvolle AI Proof of Concept. Of je nu start met het verkennen van mogelijkheden of al een duidelijk idee hebt, wij bieden de expertise, tools en begeleiding om jouw PoC tot een succes te maken. Samen zetten we de eerste stap richting innovatie en duurzame groei. Neem contact met ons op en ontdek wat AI voor jouw bedrijf kan betekenen!