Wat is een AI-model?

Een AI-model is een getraind softwareprogramma dat leert van enorme hoeveelheden data om patronen te herkennen en uitkomsten te voorspellen, waardoor het zelfstandig beslissingen kan nemen over diverse taken met weinig tot geen menselijke tussenkomst.

Het model stuurt het intelligente gedrag aan voor AI-systemen. Het is getraind op enorme datasets, waardoor het systeem complexe taken aankan en gebruikers waardevolle inzichten biedt.

AI-modellen bieden enorme potentie en aanzienlijke voordelen voor bedrijven van elke omvang en in elke sector.

In grote lijnen kunnen we het gebruik van AI-modellen onderverdelen in twee categorieën:

1. Automatisering van veelvoorkomende taken.
2. Analyse van complexe datasets.

Deze twee toepassingen zorgen voor twee belangrijke voordelen voor alle soorten bedrijven:

1. Teams worden efficiënter.
2. Teams nemen betere beslissingen.

We kunnen deze verder opsplitsen om precies uit te leggen hoe bedrijven kunnen profiteren van AI-modellen.

AI-gestuurde automatisering kan bijvoorbeeld routinetaken afhandelen. Denk hierbij aan het bijwerken van klantrecords, het verwerken van orders of het monitoren van de voorraad.

Hierdoor houden medewerkers tijd over die ze kunnen besteden aan waardevollere werkzaamheden. Daarnaast kunnen mensen fouten maken bij deze alledaagse taken. AI-modellen zijn betrouwbaarder.

Ondertussen biedt data-analyse bedrijven de mogelijkheid om trends te identificeren en te anticiperen op klantbehoeften. AI-modellen kunnen data doorspitten en cruciale informatie vinden op een niveau dat ongekend is. Zo weten bedrijven precies wat er speelt bij de individuele klant en kunnen ze daar met een persoonlijk aanbod op inspelen.

Door betere toegang tot informatie en de mogelijkheid om deze snel te analyseren, kunnen bedrijven beter geïnformeerde beslissingen nemen.

• Optimaliseer je prijsstrategie.
• Stem marketingcampagnes af op specifieke klantsegmenten.
• Optimaliseer je salesfunnels.

Samen zorgen al deze mogelijke verbeteringen voor efficiëntere bedrijfsprocessen en een betere klantervaring. Oftewel: een duidelijke route voor duurzame groei.

De voordelen van AI-modellen in een notendop: ze zorgen ervoor dat je team slimmer werkt in plaats van harder, waardoor je betere resultaten behaalt.

Het volgende komt aan bod:

• Hoe werken AI-modellen?
• Wat zijn de verschillende soorten AI modellen?
• Hoe worden AI-modellen gebruikt?
• Hoe zouden AI-modellen zich in de toekomst kunnen ontwikkelen?
• Veelgestelde vragen

Je kunt een AI-model beschouwen als een stagiair die een vaardigheid aan het leren is. In het begin krijgt het veel voorbeelden (data) te zien (door mensen, de 'trainers'), evenals de juiste antwoorden. In de loop van de tijd vergelijkt het de eigen resultaten met deze antwoorden en past het zijn kennis bij elke feedbackronde aan om steeds beter te worden.

Net zoals een stagiair beter wordt door oefening, verfijnt het AI-model zijn patronen en voorspellingen onder menselijke begeleiding, totdat het zelfstandig en nauwkeurig nieuwe taken kan uitvoeren.

De kwaliteit van de data is van groot belang in dit trainingsproces.

Deze modellen leren van datasets, die vaak bestaan uit grote hoeveelheden ongestructureerde data, om patronen te herkennen, spraak of beelden te identificeren en taal te begrijpen.

Er zijn drie algemene categorieën voor dit 'leerproces':

• Leren onder toezicht (met gebruik van gelabelde data).
• Leren zonder toezicht (waarbij het AI-model zelfstandig verborgen patronen kan ontdekken).
• Reinforcement learning (verbeteren door feedbacklussen).

AI-onderzoekers kunnen voor het trainen van AI-modellen een combinatie van deze methoden inzetten om hun capaciteiten te verfijnen.

Dankzij diepe neurale netwerken en geavanceerde architecturen, zoals Generative Pre-trained Transformers (GPT) en diffusiemodellen, leren ze om complexe taken nog beter aan te pakken. Deze worden aangestuurd door complexe leeralgoritmen.

Na verloop van tijd presteren AI-modellen steeds beter naarmate ze in aanraking komen met meer data en verfijnde parameters. Laten we enkele van deze modellen en hun specifieke toepassingen eens nader bekijken.

Bedrijven moeten niet kiezen voor een hamer als ze eigenlijk een moersleutel nodig hebben. Stel je voor dat je een gereedschapskist hebt, vol met verschillende gereedschappen, elk ontworpen voor een specifieke taak. AI-modellen werken op een vergelijkbare manier, waarbij elk model is ontwikkeld om specifieke taken uit te voeren.

Het ‘supervised’ verwijst naar het idee dat deze modellen werken met gelabelde data. Elk voorbeeld bevat zowel de data-invoer als de juiste uitvoer. Het model kan deze duidelijke relatie gebruiken om te leren welke output bij bepaalde input verwacht wordt.

Technieken zoals lineaire regressie, logistieke regressie en beslissingsbomen helpen uitkomsten te voorspellen of invoer te classificeren. modellen worden vaak ingezet voor taken zoals kredietbeoordeling, salesprognoses of het detecteren van spam.

Zoals je misschien verwacht, vertrouwen leren zonder toezicht modellen op niet-gelabelde data. Dit betekent dat ze patronen ontdekken en proberen items te groeperen zonder vooraf vastgestelde categorieën.

Hoe werkt dat? Voor grote datasets worden clustering-algoritmen en technieken voor dimensionaliteitsreductie toegepast. Voor de doeleinden in deze blog is het belangrijk om te weten dat het model in staat is om segmenten te herkennen, afwijkingen te detecteren en verborgen verbanden in de aangeboden data te ontdekken.

Een online retailer kan bijvoorbeeld een model zonder toezicht inzetten om aankoopgeschiedenissen te analyseren. Het model kan klanten op natuurlijke wijze in groepen indelen op basis van vergelijkbare koopgewoonten (die voor het menselijk brein niet makkelijk te herkennen zijn).

Uiteindelijk helpt dit de retailer om marketingboodschappen te personaliseren, producten aan te bevelen en de algehele klanttevredenheid te verhogen, zonder het gebruik van vooraf gedefinieerde categorieën.

Reinforcement learning-modellen leren door middel van trial and error. Het team dat aan het model werkt, geeft feedback (beloningen of straffen) terwijl het model taken uitvoert. Het model is zo geprogrammeerd dat het zijn strategieën aanpast om beloningen te behalen in plaats van straffen te krijgen.

Deze aanpak is geschikt voor dynamische taken zoals het optimaliseren van toeleveringsketens en het beheren van voorraden. Dit type model wordt ook gebruikt om de nieuwste zelfrijdende voertuigen te optimaliseren.

Deep learning-modellen leren in lagen, waarbij elke laag meer details en complexiteit uit de gegevens haalt en verwerkt.

Stel je een team van experts voor, die zich elk richten op verschillende aspecten van een probleem en die vervolgens hun inzichten bundelen om het geheel te overzien.

Als voorbeeld: een type deep learning-model, een convolutioneel neuraal netwerk, werkt als een 'digitaal oog' dat een afbeelding scant. Het herkent patronen en objecten zonder dat deze vooraf gelabeld hoeven te worden.

Een ander type, dat bekend staat als een recurrent neuraal netwerk, kan informatie in een volgorde verwerken, zoals het woord voor woord volgen van een zin. Dit helpt bij het begrijpen van taal. Het betekent ook dat het toekomstige trends kan voorspellen op basis van een analyse van een reeks.

Dit soorten modellen maken verschillende taken mogelijk:

• Nauwkeurige productaanbevelingen op basis van afbeeldingen.
• Precieze tijdreeksvoorspellingen voor verkopen of voorraad.
• Spraakassistenten die gesproken verzoeken begrijpen.

Deep learning helpt bedrijven om complexe informatie op een intuïtieve manier te verwerken, waardoor ze slimmere voorspellingen kunnen doen en betere klantervaringen kunnen bieden.

Generatieve AI-modellen kunnen nieuwe content genereren, zoals afbeeldingen, tekst of code, op basis van patronen die het model heeft geleerd uit trainingsdatasets. Ze zijn een soort bekwame creators die talloze voorbeelden hebben bestudeerd en nu 'originele' resultaten kunnen genereren op basis van wat ze eerder hebben gezien.

De meest voorkomende typen die je zult tegenkomen zijn Generative Adversarial Networks (GAN's) en Large Language Models (LLM's).

Een GAN kan realistische beelden of ontwerpen 'voorstellen' door patronen te herkennen uit bestaande afbeeldingen uit zijn trainingsdata. Een LLM is als een schrijver die enorme hoeveelheden tekst heeft gelezen. Met deze basis kan het:

• Nieuwe zinnen schrijven (genereren van tekst).
• Lange documenten samenvatten.
• Vragen beantwoorden.
• Code genereren.

Beide modellen doen meer dan alleen patronen in data herkennen. Ze gebruiken deze patronen als basis om nieuwe content te produceren.

Bedrijven kunnen generatieve AI inzetten om:

• Gepersonaliseerde marketingcontent aan te bieden Genereer gemakkelijk en snel op maat gemaakte content op schaal, zoals productbeschrijvingen, nieuwsbrieven en ander promotiemateriaal.
• De klantenservice te verbeteren: Geavanceerde chatbots/virtuele assistenten begrijpen de context van een vraag om complexe gebruikersvragen te beantwoorden en problemen op te lossen.
• Creatieve ideeën te bedenken: Geef creatieve teams toegang tot frisse ideeën en versnel het creatieve proces met originele concepten voor branding of productprototypes.

AI-agents kunnen onder elk van de vier categorieën van AI-modellen vallen, afhankelijk van hoe een agent wordt ingezet of getraind. Bijvoorbeeld:

• Leren onder toezicht: Een AI-agent kan worden getraind aan de hand van gelabelde data.
• Leren zonder toezicht: AI-agents kunnen patronen ontdekken met niet-gelabelde data.
• Reinforcement learning: AI-agents kunnen communiceren met een leeromgeving en feedback ontvangen.
• Deep learning: AI-agents kunnen ook complexe neurale netwerken gebruiken om grote hoeveelheden data te verwerken en deze optimaal te benutten.

Hier zijn enkele voorbeelden uit Australië die laten zien hoe bedrijven in verschillende sectoren momenteel gebruikmaken van AI-modellen.

Bij het Peter MacCallum Cancer Centre➚ in Melbourne maken onderzoekers gebruik van machine learning-modellen om medische beelden te analyseren➚ . Ze hebben een AI-model getraind om patronen te herkennen om kanker vroegtijdig op te sporen.

Het basisprincipe is dat een AI-model enorme hoeveelheden medische data kan analyseren om waardevolle inzichten te verkrijgen, op een tempo dat voor een mens onmogelijk is.

Dankzij hun rekenkracht zijn ze een waardevolle bondgenoot binnen het onderzoeksproces. Door het toepassen van deep learning-technieken kunnen ze subtiele tekenen van ziekten zoals melanoom herkennen. Deze technologie kan artsen helpen de snelheid en nauwkeurigheid van diagnoses te verbeteren.

De Commonwealth Bank of Australia (CBA) maakt gebruik van AI-modellen voor fraudedetectie➚ die transacties in realtime monitoren.

De CBA verwerkt en analyseert dagelijks meer dan 20 miljoen betalingen. Dankzij de investering in generatieve AI signaleert de CBA nu verdachte transacties en stuurt het klanten automatisch proactieve meldingen via de app.

Dankzij dit initiatief is het aantal door klanten gemelde fraudegevallen met 30% gedaald.

Deze modellen herkennen snel ongebruikelijke activiteit (alles wat niet past binnen hun vooraf bepaalde ideaalbeeld van ‘gebruikelijke’ activiteit). Deze beveiligingsupgrade beschermt klantgegevens en vermindert tegelijkertijd financiële verliezen door frauduleus gedrag. Dit zorgt voor een groter klantvertrouwen.

Retailers zoals Woolworths maken gebruik van AI-modellen➚ om de klantenservice te verbeteren, de verkoop te voorspellen en de voorraadniveaus te optimaliseren.

Woolworths heeft een AI-gestuurde tool voor personeelsbeheer ➚ geïmplementeerd om de personeelsplanning te optimaliseren. Het systeem maak gebruik van AI om de bezoekersaantallen in de winkels te voorspellen.

Waarom? Zodat managers ervoor kunnen zorgen dat er voldoende personeel in de winkels is om effectief aan de vraag van klanten te voldoen. Woolworths maakt ook gebruik van AI-modellen om de toekomstige vraag te voorspellen.

Deze modellen voorspellen de vraag naar producten om ervoor te zorgen dat de schappen op de juiste manier gevuld zijn. Denk aan drukke tijden zoals de feestdagen. Vroeger moesten regiomanagers een weloverwogen inschatting maken van hoeveel voorraad nodig was en dit bestellen. Nu kunnen ze vertrouwen op AI om klantgegevens en eerdere kerstperiodes te analyseren om betere beslissingen te nemen over de voorraad.

AI kan ook helpen om prijzen dynamisch aan te passen➚ op basis van klantgedrag en marktomstandigheden. Er zijn zelfs plannen om meer 'slimme winkelwagentjes➚' uit te rollen in de winkels. Deze winkelwagens kunnen klanten door de winkel volgen en gerichte, gepersonaliseerde advertenties aanbieden via een scherm op het winkelwagentje. Je ziet zelfs aanbevelingen op het scherm op basis van wat je al in je winkelwagen hebt gelegd.

De drijvende kracht hier is tweeledig:

1. De klant krijgt een betere winkelervaring; persoonlijk, efficiënt, met personeel achter de hand en voldoende voorraad in de winkel.
2. Woolworths verhoogt zijn winst door een verbeterde klantervaring.

Bedrijven in heel Australië zullen AI-modellen op innovatieve manieren blijven inzetten. Bedrijven willen niet het risico nemen om achter te blijven bij concurrenten. Ze zetten AI-modellen in om kosten te verlagen en betere klantervaringen te bieden.

Het implementeren van AI is niet zonder risico's. Organisaties moeten voorzichtig en attent zijn in hoe ze deze openbaar beschikbare technologie gebruiken. Let op deze vier aandachtspunten:

AI-modellen leren van bestaande data, waardoor ze eventuele tekortkomingen van die oorspronkelijke input overnemen. Deze gegevens bevatten waarschijnlijk historische vooringenomenheid. Zonder zorgvuldig toezicht en verantwoorde AI-kaders kunnen deze vooroordelen de voorspellingen en beslissingen van het model beïnvloeden, wat kan leiden tot oneerlijke resultaten.

Als een AI-model dat getraind is op historische wervingsdata bijvoorbeeld voornamelijk succesvolle kandidaten uit één specifieke demografie of psychografie heeft gezien, kan het in de toekomst de voorkeur geven aan vergelijkbare kandidaten. Dit zou gekwalificeerde kandidaten met andere achtergronden uitsluiten.

Zoals inmiddels duidelijk zal zijn, zijn AI-modellen afhankelijk van verzamelde data. Een belangrijke uitdaging waar bedrijven aan moeten voldoen, is het waarborgen dat we deze gegevens veilig verzamelen, opslaan en verwerken.

Het is van cruciaal belang om schadelijke datalekken te voorkomen die uiteindelijk tot een verlies van vertrouwen zullen leiden.

Het is belangrijk om te begrijpen hoe modellen tot hun conclusies komen. Velen van ons zijn van nature sceptisch over het uitbesteden van belangrijke beslissingen aan programma's die worden aangestuurd door algoritmen, in plaats van aan morele, bewuste wezens.

Duidelijke uitleg helpt bij het opbouwen van vertrouwen bij klanten en belanghebbenden, met name bij gevoelige toepassingen zoals kredietbeoordelingen of medische diagnoses.

Hoewel ze altijd een beetje achterlopen op technologische vooruitgang, werken overheden wereldwijd aan het definiëren van best practices op het gebied van AI-beleid. Deze gezamenlijke inspanning zorgt voor het ethisch gebruik van technologie.

In Australië bestaat er geen officiële AI-regelgeving. De overheid beschouwt de huidige 'vrijwillige veiligheidsmaatregelen' als 'onvoldoende geschikt' en stelt voor om verplichte richtlijnen in te voeren➚ om de specifieke risico’s van AI aan te pakken.

Alle organisaties moeten voldoen aan deze zich ontwikkelende regelgeving om ervoor te zorgen dat klanten op de juiste wijze worden beschermd tegen schadelijke praktijken.

Conclusie: het is niet nodig om bang te zijn om AI te implementeren om de bedrijfsprestaties te verbeteren.

We moeten beseffen dat we bepaalde potentiële uitdagingen moeten aanpakken, zodat AI-modellen voor toegevoegde waarde kunnen zorgen zonder in te leveren op integriteit.

Naarmate AI zich verder ontwikkelt, kunnen we ervan uitgaan dat modellen efficiënter, beter te begrijpen, krachtiger en toegankelijker zullen worden. De mogelijkheden zijn eindeloos. Hoe we de kracht van AI benutten en tegelijkertijd de risico's beheersen, zal bepalend zijn voor de toekomst van AI.

Opkomende trends wijzen op kleinere, meer energiezuinige modellen➚ die op mobiele apparaten kunnen draaien. Deze vooruitgang zou de afhankelijkheid van grootschalige computermiddelen➚ verminderen.

Nieuwe trainingstechnieken en verbeterde architectuurontwerpen kunnen helpen ethische zorgen aan te pakken, waarbij AI-risicobeheer wordt geïntegreerd in het daadwerkelijke trainingsproces.

Om dit te onderbouwen, zullen overheden zeker een inhaalslag maken en governancekaders➚ opleggen die transparantie en privacybescherming vergroten, gericht op het aanpakken van de eerder genoemde risicofactoren.

Uiteindelijk moet dit zorgen voor een veilige en verantwoorde omgeving waarin we de mogelijkheden van AI-modellen kunnen verkennen, afgestemd op menselijke doelstellingen.

Op dit moment blijven AI-modellen bedrijven ondersteunen bij het optimaliseren van hun bedrijfsvoering, stimuleren ze innovatie binnen diverse sectoren en verbeteren ze de menselijke ervaring, terwijl vertrouwen, veiligheid en verantwoord gebruik gewaarborgd blijven.

AI-modellen staan centraal in de transformatie die bedrijven wereldwijd doormaken.

Ze helpen bij het omzetten van ruwe data in bruikbare inzichten voor bedrijven, waarmee besluitvorming wordt versneld en de klantervaring wordt verbeterd.

• Optimaliseren van salespipelines.
• Voorspellen van markttrends.
• Snellere responstijden van de klantenservice.
• Nieuwe content creëren of ondersteunen van het creatieve proces.
• Innoveren in samenwerking met professionals zoals artsen en onderzoekswetenschappers.
• De efficiëntie binnen teams verbeteren.

AI-modellen helpen organisaties om te concurreren, te groeien en betere diensten te leveren.

Ontdek hoe de AI-oplossingen van Salesforce je kunnen helpen deze slimme mogelijkheden te integreren in je workflows, verantwoordelijke praktijken te ondersteunen en betere resultaten te behalen, ongeacht je branche of bedrijfsgrootte.