Kunstmatige intelligentie biedt een schat aan voordelen voor je bedrijf, maar het brengt ook potentiële risico's met zich mee. Hier lees je hoe je de voordelen van AI benut en tegelijk de uitdagingen ervan aanpakt.
Missy Roback, Global Editorial Enablement Lead
Naarmate kunstmatige intelligentie zich blijft ontwikkelen en de zakelijke toepassingen zich verder uitbreiden, gaan steeds meer bedrijven ermee aan de slag. De belofte van kunstmatige intelligentie (KI) is groot, maar het gebruik ervan roept ook ethische en milieugerelateerde vragen op. Hoe kun je de vruchten plukken van AI terwijl je de mogelijke valkuilen van de technologie vermijdt? Laten we eens kijken naar de voordelen en nadelen van AI, de kansen die het biedt binnen verschillende sectoren en de uitdagingen die het met zich meebrengt.
AI is een verzameling technologieën waarmee machines menselijke intelligentie kunnen nabootsen zodat ze kunnen leren, redeneren en problemen oplossen. AI-systemen bieden een reeks mogelijkheden: ze kunnen worden getraind om complexe en genuanceerde taal te begrijpen, nieuwe content te creëren op basis van bestaande data en data te analyseren op patronen om toekomstig gedrag en gebeurtenissen te voorspellen. Voor deze toepassingen is menselijke input vereist, of het nu gaat om het trainen van een large language model (LLM) (een type AI-model dat menselijke reacties kan genereren door natuurlijke taal te verwerken), het schrijven van een prompt voor een tool voor content creation die wordt aangestuurd door generatieve AI, of het inspelen op een verkoopprognose die is opgesteld door voorspellende AI.
Maar sommige AI-systemen kunnen onafhankelijk opereren zonder directe menselijke supervisie. Deze autonome AI-agents kunnen redeneren, plannen en actie ondernemen om gespecialiseerde taken uit te voeren of specifieke doelen te bereiken. Ze kunnen bovendien meerdere taken tegelijk uitvoeren. Het mooiste is dat ze hun acties kunnen aanpassen op basis van nieuwe input en dat ze kunnen leren van ervaring.
AI biedt talloze voordelen voor teams zoals marketing, sales, klantenservice, IT en bedrijfsvoering. Dit zijn enkele voordelen van AI.
AI kan essentiële, veelvoorkomende handmatige taken stroomlijnen. Denk bijvoorbeeld aan het maken van afspraakherinneringen, het versturen van e-mails en het opstellen van offertes. Daardoor houden teams meer tijd over om zich te richten op waardevoller werk. Verkopers kunnen AI-agents vragen om de vijf belangrijkste leads aan te dragen en aanvullende informatie hierover te verstrekken. Maar autonome AI-agents kunnen nog meer. Ze kunnen bijvoorbeeld proactief gepersonaliseerde e-mails opstellen voor elke prospect, waarbij ze gebruikmaken van gegevens uit eerdere interacties. Zodra een lead is benaderd, kan een autonome agent het gesprek samenvatten en de volgende stappen aanbevelen.
Dit is allemaal mooi, maar gestroomlijnde workflows hebben geen nut als ze fouten veroorzaken. Gelukkig kan AI helpen menselijke fouten te beperken bij basistaken zoals data-invoer en ingewikkelde taken zoals data-analyse.
AI biedt veel voordelen voor e-commerce- en klantenserviceteams. E-commerceteams kunnen bijvoorbeeld AI-agents gebruiken voor gepersonaliseerde interacties en op maat gemaakte productaanbevelingen, gebaseerd op eerdere aankopen en het browsegedrag van de klant. Serviceteams kunnen klantvragen sneller oplossen door agents in te zetten voor 24/7 persoonlijke ondersteuning bij complexe vraagstukken. Ze kunnen ook door AI-gestuurde servicecentra implementeren waarmee klanten zelf antwoorden op veelgestelde vragen kunnen vinden.
Een van de grootste voordelen van AI is dat het je helpt datagestuurde beslissingen te nemen. Met behulp van grounding, waarbij AI-systemen worden ondersteund door data uit de praktijk, kan AI grote hoeveelheden data analyseren en snel patronen en trends herkennen. Door databronnen zoals social media, klantfeedback en verkooprecords te analyseren, kunnen AI-tools waardevolle inzichten en aanbevelingen geven om je bedrijfsvoering te verbeteren.
Bedrijven hebben al lange tijd toegang tot gestructureerde data, oftewel georganiseerde en geformatteerde data, meestal in een spreadsheet of een relationele database. Er is echter ook waardevolle informatie te vinden in ongestructureerde data zoals pdf's, e-mails en audio-, video- en afbeeldingsbestanden. Wanneer je een gespecialiseerde vectordatabase gebruikt die ongestructureerde data opslaat, verenigt en indexeert en deze combineert met gestructureerde data, krijg je toegang tot een completer klantbeeld om betere zakelijke beslissingen te nemen.
Automatisering vormt het hart van AI: taken die normaal door mensen worden uitgevoerd, kun je overlaten aan een AI-systeem. Deze taken kunnen eenvoudig zijn, zoals het aanmaken van contactpersonen, of complexer zoals het inplannen van serviceafspraken. Juist in die laatste categorie blinken AI-agents uit, waarbij ze laten zien dat ze kunnen redeneren, plannen en actie ondernemen.
Stel je voor dat een agent zelfstandig een serviceafspraak regelt om een wasmachine te laten repareren. De klant communiceert via natuurlijke taal met de agent op de website om een afspraak in te plannen. Als de klant om een afspraak op vrijdag vraagt, maar de agent vaststelt dat de benodigde onderdelen pas de volgende maandag beschikbaar zijn, kan de agent proactief met de klant in gesprek om een geschiktere servicedatum te vinden. Stelt de klant een vraag die buiten het bereik van de acties van de agent valt (vooraf gedefinieerde taken die een agent kan uitvoeren als reactie op een trigger of instructie), dan verbindt de agent de klant door naar een andere AI-agent of een menselijke medewerker die het probleem kan helpen oplossen.
Je kunt out-of-the-box agents gebruiken, of je eigen agents samenstellen met acties op maat en automatiseringstools inzetten om ze te integreren met je CRM-systeem (customer relationship management).
Met AI kun je 24/7 servicevragen oplossen via chatbots op selfserviceportalen en messagingkanalen. AI-agents kunnen in spreektaal chatten met klanten waarbij ze bovendien gebruikmaken van geavanceerd redeneervermogen. Ze kunnen nauwkeurig vragen beantwoorden over bestellingen of klantaccounts door informatie op te halen uit je kennisdatabank en klantgegevens.
Agents kunnen ook taken uitvoeren zoals het sluiten van een account of het opsturen van een vervangende pas — werkzaamheden die normaal gesproken menselijke tussenkomst vereisen. Omdat AI-agents ondersteuning bieden via meerdere kanalen, waaronder e-mail, chat, social media en telefoon, krijgen klanten altijd de service die ze nodig hebben, welke contactmethode ze ook kiezen.
De voortdurende beschikbaarheid van AI betekent dat je gemakkelijk je serviceactiviteiten kunt opschalen, of je nu een verhoogd seizoensvolume wilt verwerken of je totale bedrijf wilt uitbreiden. Naarmate het aantal cases toeneemt, kun je je AI-agents aanpassen om de extra werklast moeiteloos op te vangen, zodat klanten blijven profiteren van een betrouwbare en persoonlijke service.
Hoewel AI veel voordelen biedt voor je bedrijf, is het belangrijk om je bewust te zijn van de risico's en hoe je deze kunt aanpakken.
Elke AI-vooruitgang brengt nieuwe ethische zorgen met zich mee en de komst van autonome AI is daarop geen uitzondering. Hoe verzamel, bewaar en analyseer je persoonlijke gegevens op een manier die gevoelige informatie beschermt en het vertrouwen van klanten behoudt? Zorg ervoor dat het AI-platform dat je kiest beschikt over veiligheidsmaatregelen die zorgen voor meer veiligheid, nauwkeurigheid en vertrouwen van al je AI-producten. Deze maatregelen moeten de acties die een AI-agent kan uitvoeren beperken en vereisen dat mensen betrokken worden op cruciale momenten in de AI-ervaring. Daarnaast moeten ze transparant zijn over de aanwezigheid van door AI gegenereerde content, ervoor zorgen dat AI-systemen geen schadelijke of kwaadaardige inhoud produceren en het bereik van wat AI kan genereren beperken om hallucinaties te verminderen.
Zorg er daarnaast voor dat het platform dat je gebruikt het verantwoord gebruik van AI ondersteunt, met richtlijnen die zijn gericht op nauwkeurigheid, veiligheid en transparantie én op toegankelijkheid en duurzaamheid.
Wat betreft data-opslag, kun je met een zogenaamde zero copy-methode data op meerdere locaties openen en delen zonder dat je het hoeft te verplaatsen of te kopiëren. Dit vermindert dubbele data en zorgt voor nog betere databeveiliging.
LLM's vormen de basis voor moderne AI-toepassingen. Ze zijn getraind op enorme datasets, waardoor ze een diepgaand inzicht hebben in een breed scala aan informatie. Hierdoor kunnen ze redeneren, logische conclusies trekken en verbanden leggen. Je kunt je eigen LLM trainen, maar dat is een omvangrijke en dure klus die weken tot maanden in beslag neemt en een aanzienlijke hoeveelheid hardware-, software- en engineeringmiddelen vereist. Gelukkig heb je dit allemaal niet nodig als je een bestaand LLM gebruikt met slimme prompts die zijn gebaseerd op jouw data. Het is de makkelijkste en meest gebruikte aanpak voor het bouwen van LLM-gestuurde applicaties.
Het trainen van LLM's is niet alleen kostbaar voor bedrijven, het is ook kostbaar voor het milieu. Zo is er voor het trainen van een LLM zoals GPT-3, de voorloper van ChatGPT-4, ongeveer 1.300 megawattuur aan elektriciteit verbruikt, genoeg om 130 huishoudens een jaar lang van stroom te voorzien.
Zodra een LLM is getraind, kan de energie die nodig is om het draaiende te houden zelfs nog groter zijn, vooral als het op grote schaal wordt gebruikt. Een manier om deze enorme ecologische voetafdruk te vermijden, is door gebruik te maken van een kleiner, hoogwaardig getraind, domein- en taakspecifiek model, dat energiezuiniger is dan een algemeen toepasbaar LLM. Er worden momenteel verschillende kleine taalmodellen ontwikkeld, specifiek voor CRM-systemen.
Omdat AI doorgaans draait op cloudgebaseerde datacenters die eveneens aanzienlijke hoeveelheden energie en water verbruiken, is het kiezen van een datacenter met een lage CO2-uitstoot een extra manier om de milieubelasting zoveel mogelijk te beperken.
Je hebt waarschijnlijk wel eens gehoord dat generatieve AI soms behoorlijk overtuigend onwaarheden kan vertellen. Het verzint informatie, of hallucineert, tot wel 30% van de tijd . Dergelijke confabulaties kunnen leiden tot onnauwkeurige analyses, negatieve vooroordelen en andere fouten die het vertrouwen van de klant ondermijnen. Als je een LLM gebruikt, zijn er verschillende manieren om AI-hallucinaties te beperken. Je kunt bijvoorbeeld meer specifieke prompts en vervolgvragen voor het LLM formuleren en je kunt aangeven dat als het het antwoord niet weet, het geen antwoord mag verzinnen.
Maar de allerbeste prompts ter wereld zijn nutteloos als je geen gebruikmaakt van een betrouwbaar LLM. Domeinspecifieke modellen die zijn getraind op basis van je eigen kennisdatabank, bieden meer betrouwbare, actuele en relevante informatie dan standaardmodellen die zijn getraind op openbare internetbronnen en mogelijk niet de meest recente gegevens gebruiken.
De beste manier om hoogwaardige resultaten uit je LLM te halen, is door gebruik te maken van Retrieval Augmented Generation (RAG). Met deze AI-techniek kan je bedrijf zijn meest actuele en relevante eigen gegevens, zowel gestructureerd als ongestructureerd, automatisch en rechtstreeks in LLM-prompts integreren. Het resultaat? Minder hallucinaties en nauwkeurigere resultaten.
Of mensen nu online kleding kopen, medische onderzoeken ondergaan of op een functie solliciteren, ze hebben altijd het recht om te weten wanneer en hoe AI hun data gebruikt. Maar niet alle bedrijven zijn hier zo open over en dit gebrek aan transparantie kan het vertrouwen van consumenten ondermijnen en soms zelfs wettelijke grenzen overschrijden.
Om transparanter te zijn over AI, moet je duidelijk uitleggen welke rol AI binnen je organisatie speelt en inzicht geven in hoe deze technologie wordt toegepast. Stel beleid op voor datagebruik en leg uit hoe en waarom je AI-systeem zijn antwoorden formuleert. Geef duidelijk aan voor welke taken klantgegevens worden gebruikt, bijvoorbeeld wél voor productaanbevelingen en níet voor marketing. Bied indien mogelijk tools aan waarmee klanten kunnen zien welk type data door AI wordt gebruikt en geef hen de mogelijkheid om zich af te melden. Voer tot slot regelmatig bias-audits uit om er zeker van te zijn dat de resultaten eerlijk en niet-discriminerend zijn.
AI verandert de manier waarop bedrijven werken, verbetert de efficiëntie en productiviteit en zorgt voor sterkere klantrelaties. Pluk de vruchten van alles wat de technologie te bieden heeft, maar zorg ervoor dat je dit op een transparante, verantwoordelijke en betrouwbare manier doet.
Missy Roback is een bekroonde schrijver en redacteur met veel ervaring in journalistiek en marketing. Daarnaast schrijft ze fictie en is een singer-songwriter, ze is dol op vintage en een echte kattenliefhebber.
Voordelen zijn onder andere een verhoogde efficiëntie, automatisering van veelvoorkomende taken, verbeterde nauwkeurigheid, betere besluitvorming dankzij data-analyse en het vermogen om complexe problemen op te lossen.
AI automatiseert routineprocessen, analyseert snel grote datasets en levert voorspellende inzichten, Daardoor kunnen je medewerkers zich richten op meer creatieve en strategische taken, wat de algehele productiviteit verhoogt.
Nadelen zijn onder meer zorgen over het verlies van banen, ethische kwesties (bias, privacy), hoge implementatiekosten, kans op fouten, gebrek aan menselijke empathie en kwetsbaarheden op het gebied van beveiliging.
AI kan bepaalde banen automatiseren wat in sommige sectoren leidt tot banenverlies. Het creëert echter ook nieuwe rollen waarvoor AI-gerelateerde vaardigheden nodig zijn. Daarnaast versterkt het bestaande functies, waardoor de aard van werkzaamheden verandert.
Ethische zorgen omvatten algoritmische vertekening, privacyschendingen door dataverzameling, gebrek aan transparantie in AI-besluitvorming en aansprakelijkheid voor AI-fouten.
Ja, AI-systemen kunnen vooringenomenheid vertonen als ze getraind zijn op bevooroordeelde data. Dat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten op gebieden zoals werving, kredietverlening of wetshandhaving.
Je kunt de nadelen van AI beperken door het ontwikkelen van ethische AI-richtlijnen, investeren in verklaarbare AI, het waarborgen van diverse en onbevooroordeelde trainingsdata, de focus op de samenwerking tussen mens en AI en robuuste regelgeving.
