De onmisbare schakel voor je bedrijfsproces
Een introductie in Kunstmatige Intelligentie
Kunstmatige Intelligentie en ChatGPT… Met de komst van ChatGPT krijgen we bijna wekelijks vragen over wijze waarop wij van ChatGPT gebruikmaken, of dat ChatGPT het ‘geheim’ achter onze unieke resultaten is. Reden genoeg om een artikel te schrijven dat niet bedoeld is om te stoppen met ons hierover te contacteren, blijf dat vooral doen! Dit artikel is een leidraad om de lezer of bezoeker van onze website te informeren. Er zijn altijd situaties denkbaar met als resultaat dat er niet direct contact wordt opgenomen. Tegelijkertijd scherpt dit artikel onze eigen definitie van wat wij onder Kunstmatige Intelligentie beschouwen.
Formeel samengevat is Kunstmatige Intelligentie een simulatie van menselijke intelligentieprocessen. Zo’n simulatieproces komt vooral voor in computersystemen. Dit is in ieder geval de format waar wij ons hier tot beperken. Het intelligenter maken van systemen en het moment dat van Kunstmatige Intelligentie sprake kan zijn tref je onder meer aan in expertsystemen, natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning en machine vision.
Kunstmatige Intelligentie in de praktijk
Hoe werkt Kunstmatige Intelligentie precies? Daarmee is de vraagstelling van veel belangstellenden wel samengevat. Zelf brengen we daarbij wel het kosten en baten aspect in beeld zodra de vraag ons bereikt. Dat is voor EasyData allereerst een aspect van belang, weegt een aanvraag voor artificiële intelligentie qua kosten wel op tegen de te realiseren automatiseringswens? Anders gesteld, als je wilt weten hoe Kunstmatige Intelligentie er in jouw situatie eruitziet? Dan hebben beschrijvende voorbeelden nodig van het proces waarvan jij de mogelijkheden van artificiële intelligentie onderzoekt. In het verlengde daarvan krijg je van ons een invulling hoe slimme algoritmes in jouw aanvraag zullen werken. We presenteren zo’n voorstel samen met een prijsindicatie. Zo weet je van tevoren waar je aan toe bent.
Wat is Kunstmatige Intelligentie?
AI is simpelweg een onderdeel van verschillende technologieën die samenwerken. Denk hiervoor allereerst aan de Machine Learning technologie. In veel aanvragen brengen we de vraag naar Kunstmatige Intelligentie terug tot de basis. Een Machine Learning algoritme dat precies doet wat de opdrachtgever bij de aanvraag in gedachten had. Dat brengt ons tot de vraag welke componenten slimme algoritmes nog meer nodig hebben om er een Kunstmatige Intelligentie definitie op te kunnen plakken.
Machine Learning, het fundament
Daarvoor kijken we allereerst naar het fundament, om een Machine Learning algoritme goed te laten werken hebben is een goed passend fundament vereist, de hardware. EasyData heeft zelf geavanceerde hardware ontwikkeld waarop het ontwikkelen en trainen van machine Learning algoritmen extreem effectief verloopt. EasyData Engineers beperken zich niet tot bestaande Machine Learning algoritmen, we stellen deze zelf samen of bouwen bestaande Machine Learning algoritmen om naar een effectief model dat aansluit op de wensen van onze opdrachtgever.
Train de data
Over het algemeen werken AI-systemen door grote hoeveelheden gelabelde trainingsgegevens op te nemen. Die gegevens worden vervolgens geanalyseerd op correlaties en patronen. Deze patronen worden vervolgens gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige situaties. Op deze manier kan een chatbot die voorbeelden van tekst krijgt, leren levensechte uitwisselingen met mensen tot stand te brengen. Een ander voorbeeld is dat een beeldherkenningstool kan leren objecten in afbeeldingen te identificeren en te beschrijven door miljoenen afzonderlijke voorbeelden te bekijken. Met deze snel verbeterende generatieve Kunstmatige Intelligentie technieken kunnen realistische tekst, afbeeldingen, muziek en andere media gecreëerd worden. AI technieken bestaan ook al een tijdje. IBM geeft op deze pagina een aardig overzicht waarbij IBM claimt dat AI ontwikkelingen al in 1950 zijn begonnen.
Laten we in detail eens kijken naar de verschillende elementen die samen resulteren in Kunstmatige Intelligentie.
Je aanvraag voor proces automatisering
In dit artikel is dit element al aan de orde geweest. De oplettende lezer heeft kennisgenomen dat aan een succesvolle uitvoering een heldere procesbeschrijving met voorbeelden ten grondslag ligt. EasyData Engineers hebben geen Machine Learning algoritme dat een antwoord voor alle aanvragen geeft. Iedere keer opnieuw beoordelen we een aanvraag opnieuw op basis van de door de aanvrager geschetste situatie. Uiteraard maken we wel gebruik van de kennis die is opgebouwd in eerdere aanvragen, zoals dat bijvoorbeeld bij de EasyData Technische Tekeningen oplossing het geval is.
Machine Learning
Dit aspect van AI-programmering richt zich allereerst op het verzamelen van gegevens. Die gegevens kunnen we vervolgens gebruiker om het Machine Learning netwerk te trainen. Hiervoor zetten we aan de hand van de verzamelde gegevens en de wensen van de opdrachtgever bijpassende regel op. Het beoordelen van de ontvangen gegevens en creëren van regels om vervolgens een Machine Learning netwerk te trainen is bij EasyData in een vaste procedures vastgelegd. Deze manier van werken heeft voor de opdrachtgever het voordeel dat de manier waarop de ontvangen gegevens omzetten naar bruikbare informatie geen kostenintensief proces is.
Zelfcorrectie
Bij het ontwikkelen van specifieke Machine Learning netwerken is onze technologie in staat zelf correcties tijdens de training uit te voeren. In de praktijk betekent dit dat er al sprake is van Kunstmatige Intelligentie voordat de toepassing in gebruik wordt genomen. We gebruiken Kunstmatige Intelligentie om algoritmen al in het voorbereidende proces ‘mee te denken’ in het verfijnen van het data-model. Deze proces aanpak werkt kostenbesparend bij het ontwikkelen van oplossingen en we zijn zo tijdens het proces in staat onze Kunstmatige Intelligentie in de praktijk erop te richten om tot de meest nauwkeurige resultaten te komen.
Creativiteit
Data Science en de ontwikkeling van Kunstmatige Intelligentie oplossingen zijn onlosmakelijk verbonden aan Menselijke Creativiteit. Kunstmatige Intelligentie heeft moeite om iets echt nieuws te produceren, omdat deze technologie niet in staat is om concepten op dezelfde manier te begrijpen en te synthetiseren als mensen dat doen. Dat vertaalt zich terug op de wijze waarop Kunstmatige Intelligentie oplossingen worden samengesteld en tot welke effectiviteit deze oplossing leiden. Zonder de menselijke component die met kennis van zaken creatief verschillende technologieën verbindt, blijven Kunstmatige Intelligentie oplossingen zielloze resultaten leveren. Voorbeelden daarvan zijn er in de dagelijkse praktijk volop te vinden. Iedereen heeft wel eens te maken met een ‘domme chatbot’ die voorspelbare antwoorden geeft die vervolgens alleen maar tot irritatie leiden. EasyData Kunstmatige Intelligentie ontwikkelaars stappen over deze beperkingen heen. Ons doel is om Kunstmatige Intelligentie oplossingen te ontwikkelen die een waardevolle aanvulling leveren in dagelijkse processen.
De zakelijke kant van Kunstmatige Intelligentie
De vooruitgang op het gebied van Kunstmatige Intelligentie technieken heeft niet alleen bijgedragen aan een explosie van efficiëntie, maar heeft ook de deur geopend naar geheel nieuwe zakelijke kansen voor sommige grotere ondernemingen. Vóór de huidige golf van Kunstmatige Intelligentie technologie was het moeilijk voor te stellen om computersoftware te gebruiken om passagiers met taxi’s te verbinden, maar Uber heeft deze mogelijkheid in een succesvol Businessmodel geconverteerd.
Zo zie je dat Kunstmatige Intelligentie van cruciaal belang is geworden bij de succesvolle bedrijven van vandaag. Waar Kunstmatige Intelligentie wordt toegepast om de bedrijfsvoering te verbeteren merk je dat de concurrentie overtroffen wordt.
Verander je manier van werken
Kunstmatige Intelligentie is belangrijk vanwege veranderende manier waarop we leven, werken en recreëren. Internet en Data gedreven oplossingen hebben onze manier van leven definitief veranderd. In de positieve zin wordt Kunstmatige Intelligentie in het bedrijfsleven effectief gebruikt om taken die door mensen worden uitgevoerd te automatiseren. Denk aan het werk bij klantondersteuning of de service desk. EasyData is in staat om met bestaande data, zoals opgenomen supportgesprekken, een Support chatbot in te richten.
Kunstmatige Intelligentie voor je marketing
Een ander aspect is lead generatie. Kunstmatige Intelligentie stelt een verkooporganisatie in staat om met vooraf te definiëren parameters producten aan potentiële klanten te koppelen. Met de integratie van Kunstmatige Intelligentie bij het genereren van leads verandert de manier waarop bedrijven potentiële klanten identificeren en ermee omgaan. In tegenstelling tot traditionele methoden kunnen AI-algoritmen enorme datasets analyseren, koopgedrag voorspellen en vervolgende de communicatie met de potentiële klant automatiseren. Bedenk zelf maar wat een ongekende efficiëntie en nauwkeurigheid dit in het verkoopproces kan opleveren. Niet alleen voor de verkoper, ook de koper wordt in staat gesteld op maat kennis te nemen van producten die op basis van vooraf geselecteerde criteria zijn vastgesteld.
Dit zijn slechts enkele voor de lezer misschien minder voor de hand liggende voorbeelden van Kunstmatige Intelligentie. Doel van deze handreikingen is om Kunstmatige Intelligentie in een ander perspectief te plaatsen. Hoe kan je Kunstmatige Intelligentie toepassen en je bedrijfsprocessen effectiever inrichten? EasyData ken je organisatie hierin op praktische en uitvoerende wijze ondersteunen.
Neem je processen onder de loep
In combinatie met Kunstmatige Intelligentie kunnen automatiseringstools het volume en de soorten uitgevoerde taken vergroten. Een voorbeeld daarvan is robotprocesautomatisering (RPA). RPA is een soort software dat repetitieve (herhalende) werkzaamheden van de menselijke operator overneemt. In combinatie met afzonderlijke Machine Learning netwerken kan RPA interessante onderdelen van afzonderlijke bedrijfstaken automatiseren. Daarnaast kunnen tactische RPA bots de intelligentie van Kunstmatige Intelligentie doorgeven aan andere procesonderdelen. Als je zo’n architectuur slim opzet kunnen RPA-bots reageren op veranderingen in het proces en zo, binnen de mate van de gestelde automatiseringsdoelstellingen, autonoom bijdragen aan een effectiever bedrijfsproces
