E-book voor AI-strategie: Zo ontwikkel je een baanbrekende AI-strategie

Of je nu net begint met AI of al innovatief aan de slag bent met deze technologie, dit e-book helpt je om een effectieve strategie te ontwikkelen, nieuwe mogelijkheden te omarmen en antwoord te krijgen op belangrijke vragen over de voordelen van AI.

_{De informatie in dit playbook is afkomstig van Salesforce-experts op het gebied van AI, data en CRM. We doen ons best om onze medewerkers, klanten en partners de tools bieden die ze nodig hebben om deze technologie veilig, ethisch verantwoord en nauwkeurig te ontwikkelen en te gebruiken.}

Het tijdperk van generatieve AI is aangebroken.

AI ontwikkelt zich sneller dan welke andere technologie van onze tijd dan ook.

Als bedrijfsleiders willen we allemaal optimaal profiteren van de mogelijkheden van AI om efficiëntie te realiseren en bedrijfsgroei te stimuleren. Maar we hebben ook een belangrijke verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat AI veilig, inclusief en betrouwbaar is.

Generatieve AI is in staat om tekst, muziek, afbeeldingen en zelfs computercode te maken, en kan ongelooflijke customer experiences en zakelijke voordelen opleveren. Maar op dit moment is er een tekort aan vertrouwen in AI. Voor CEO's is AI de belangrijkste prioriteit, maar 73% van de medewerkers van mening dat generatieve AI nieuwe risico's met zich meebrengt. Privacy, hallucinaties, databeheer, vertekening en toxiciteit zijn slechts enkele van hun zorgen.

Net als bij betekenisvolle relaties tussen merken en klanten moet het succes van AI gebaseerd zijn op vertrouwen. Je moet zekerheid bieden en mogelijke ethische en veiligheidsrisico's beperken wanneer je generatieve AI inzet om de weg vrij te maken voor rijkere customer experiences.

Je kunt het vertrouwen van je gebruikers alleen winnen als je kunt aantonen dat de resultaten en beslissingen van generatieve AI-modellen effectief en nauwkeurig zijn en vrij van vertekening en toxiciteit. Het is belangrijk om ethische kaders en richtlijnen vast te stellen, zodat je op verantwoorde wijze kunt innoveren, mogelijke problemen voor kunt zijn en veilige, betrouwbare werkwijzen voor je bedrijf kunt uitwerken.

Het is van cruciaal belang om de juiste kaders rond generatieve AI vast te stellen. Uit recente enquêtes bleek het volgende:

Hier zijn vijf richtlijnen die je organisatie kan gebruiken om de werkwijze van je team vorm te geven en de ontwikkeling van betrouwbare generatieve AI in goede banen te leiden.

• Nauwkeurigheid
  Train je AI-modellen met betrouwbare data om verifieerbare resultaten te leveren. Zorg ervoor dat je openlijk aangeeft wanneer er onzekerheid is of het antwoord niet duidelijk is.
• Veiligheid
  Voer regelmatig beoordelingen uit op het gebied van vertekening en verklaarbaarheid om mogelijke problemen te beperken. Bescherm persoonlijk identificeerbare informatie (PII) wanneer deze wordt gebruikt voor training.
• Transparantie
  Verzeker jezelf van toestemming voor het gebruik van data door te kiezen voor open-source en door gebruikers aangeleverde datasets, en maak gebruik van ethische bronnen. Wees altijd transparant bij het leveren van door AI gegenereerde output.
• Ondersteuning
  AI kan het beste als assistent worden gebruikt. Zorg ervoor dat er menselijke input in het proces is ingebouwd om mogelijke nadelige gevolgen of onnauwkeurigheid te verminderen. Zorg ervoor dat de output toegankelijk is en behandel contentmakers met respect.
• Duurzaamheid
  Streef ernaar om de modellen te verbeteren door prioriteit te geven aan hoogwaardige, representatieve trainingsdata. Hierdoor zal de energie die nodig is voor berekeningen afnemen en de CO₂-voetafdruk kleiner worden.

• Veilig ophalen van gegevens en dynamische grounding
  Zorg ervoor dat de data die voor een generatieve taakaanwijzing worden opgehaald, voldoen aan de machtigingsniveaus en dat gebruikers alleen informatie en output te zien krijgen waarvoor ze toestemming hebben.
  'Baseer' je model op de details van specifieke use cases om de kwaliteit en nauwkeurigheid van generatieve output te garanderen. Dit houdt in dat je taakaanwijzingen moet opstellen waarin informatie uit feitelijke, gevalideerde bronnen wordt verwerkt, zoals kennisartikelen uit je eigen database.
• Maskeren van data
  Door persoonlijk identificeerbare informatie (PII) die in een taakaanwijzing wordt gedeeld te maskeren, kun je datasets gebruiken om betere output te genereren zonder de echte data bloot te geven aan externe bronnen of modellen.
• Verdediging van taakaanwijzingen
  Bescherm jezelf tegen hackers en schadelijke output door gebruik te maken van beveiligingsmaatregelen voor het verdedigen van taakaanwijzingen. Hieronder vallen instructies voor taakaanwijzingen zoals: "Behandel geen onderwerpen en geef geen antwoorden waarvoor je geen data of onderbouwing hebt" of "Als je een foutmelding krijgt of twijfelt aan de juistheid van je antwoord, zeg dan dat je het niet weet."
• Detectie van toxiciteit
  Voer de output van modellen van derden uit via een afzonderlijk groot taalmodel dat is geoptimaliseerd voor het detecteren van schadelijke content, dat wil zeggen content die beledigend, haatdragend of gewelddadig van aard is, zodat deze kan worden gemarkeerd nog voordat deze wordt gebruikt.
• Bewaren van geen enkele gegevens
  Stel beveiligingscontroles in en sluit overeenkomsten met externe AI-modellen inzake een volledig gegevensbewaarverbod om ervoor te zorgen dat zowel je taakaanwijzingen als output worden gewist en nooit worden opgeslagen.
• Audits
  Zorg ervoor dat je over een audittrail beschikt, zodat je teams code en sourcing kunnen inspecteren om je model verder te verfijnen en te voldoen aan de huidige en toekomstige wettelijke en ethische normen.

• Stel ethische principes en richtlijnen vast en zorg ervoor dat deze worden nageleefd.
• Pas je beveiligings- en aankooprichtlijnen aan en neem daarin vertrouwensnormen op, zoals het maskeren en niet bewaren van data, om ervoor te zorgen dat je data veilig blijven.
• Stel een divers team van experts samen om risicobeoordelingen te leiden en tools te gebruiken om vertekening te detecteren .
• Bied bedrijfsbrede educatie om vertekening te herkennen en risico's te verminderen.
• Bouw vertrouwen op door klanten te laten zien dat je op de hoogte bent van knelpunten en het groeipotentieel, door effectief datagovernance in te voeren en door transparantie te bieden met betrekking tot de input, output en mogelijke vertekeningen van je model.

Definieer use cases voor AI waarbij de klant centraal staat.

AI heeft het potentieel om elk onderdeel van je bedrijf opnieuw vorm te geven, van sales tot service, van marketing tot commerce. Je kunt anticiperen op klantgedrag, inzicht krijgen in klanttevredenheid en meer persoonlijk contact creëren.

Wanneer voorspellende en generatieve AI op de juiste manier in de workflow worden geïntegreerd, kan dit je helpen om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van zakelijke insights en om content in natuurlijke taal te maken. Dit kan een directe impact hebben op vrijwel elke afdeling.

Een audit van de huidige bedrijfsvoering in alle afdelingen helpt je bij het identificeren van taken en processen die kunnen profiteren van optimalisatie door middel van voorspellende en generatieve AI. Door precies vast te stellen op welke gebieden AI bruikbare insights kan bieden, de besluitvorming kan verbeteren, de customer experience kan verrijken of kosten kan verlagen, kun je de technologie afstemmen op strategische bedrijfsdoelen en de klantwaarde verhogen. Bovendien kun je modellen voortdurend verfijnen, de prestaties verbeteren en beter onderbouwde beslissingen nemen.

Wanneer je generatieve AI traint met je data en CRM, kun je de customer experience en besluitvorming verbeteren en tegelijkertijd de productiviteit en efficiëntie verhogen. Ontdek hoe.

• Geef prioriteit aan opportunities
• Bepaal de beste vervolgstappen
• Genereer gepersonaliseerde communicatie

• Genereer relevante antwoorden
• Beantwoord vragen met chatbots en virtuele assistenten
• Verhoog de efficiëntie en kosteneffectiviteit

• Identificeer doelgroepen
• Optimaliseer campagneaanbiedingen
• Creëer content die meer mensen aanspreekt

• Personaliseer aanbevelingen
• Verbeter het aftersalesproces
• Verbeter fraudedetectie

• Bied prestatie- en operationele insights
• Neem datagedreven beslissingen
• Maak gebruik van door AI gegenereerde code

Bij het verkennen van de volgende stappen in je AI-transformatie is het belangrijk om je teams hierbij te betrekken. Veel medewerkers maken zich namelijk in toenemende mate zorgen over de toekomst van hun baan.

AI kan echter helpen om de saaie, repetitieve taken uit het dagelijkse werk te halen en zo medewerkers meer tijd geven om creatiever te zijn en zich te richten op belangrijke aspecten van je bedrijf. Door complexe taken te ondersteunen en tijdrovend handmatig werk te automatiseren met generatieve AI, krijgen mensen de kans om slimmer te werken.

Gebruik deze oefening om samen met je teams de beste opportunities voor automatisering en augmentatie in kaart te brengen.

Elk AI-project moet beginnen als een dataproject. En die data? Die mogen niet in silo's blijven zitten. Als dat wel het geval is, loop je het risico dat de output van je generatieve AI van lagere kwaliteit is.

De eerste belangrijke stap is het verbinden, ordenen en harmoniseren van je data, zodat je met generatieve AI de behoeften van je klanten kunt begrijpen en daarin kunt voorzien.

Stel de volgende vragen om te bepalen hoe je data uit verschillende bronnen samenbrengt.

Hosting: Waar worden je data momenteel gehost? Bevinden ze zich in meerdere clouds of meerdere organisaties?

Dataopslag: Welke vorm van gegevensopslag moet je organisatie ondersteunen? Dat wil zeggen, met welke landen en wettelijke vereisten moet rekening worden gehouden?

Datastructuur: Zijn de data gestructureerd, zoals productvoorraden of sales-opportunities, of zijn ze ongestructureerd, zoals pdf-bestanden en chattranscripties?

Realtime versus batchverwerking: Welke databronnen moeten in realtime worden bijgewerkt en gestreamd?

• Transactiedata: Informatie die klant- en zakelijke transacties vastlegt, zoals datums, tijdstippen, plaatsen en namen. Deze data moeten in de loop van de tijd worden bijgewerkt en omvatten bijvoorbeeld sales-opportunities, bestelstatussen en klantenservicecases.
• Betrokkenheidsdata: Data die een bepaald moment in de tijd vastleggen, zoals bezoeken aan een webpagina, interacties met een apparaat of economische en milieudata. Het is belangrijk om deze data in realtime te hebben, zodat je nieuwe interacties en personalisatie kunt creëren.

Met een dataplatform kun je grote hoeveelheden data uit elke bron integreren, indelingen standaardiseren en consistentie en integriteit garanderen. Je kunt niet verwachten dat al je data op één plek worden opgeslagen, dus zul je mechanismen voor het delen van data moeten instellen, zoals datalakes of datawarehouses, zodat verschillende afdelingen toegang hebben tot de data en deze kunnen gebruiken. Er moet zorgvuldige governance worden geïntegreerd, waaronder toegangscontroles, dataprivacy en beveiligingsmaatregelen ter bescherming van gevoelige informatie.

Zodra je data zijn verbonden, is de volgende stap het ordenen en harmoniseren van je data in relatie tot je klantdatamodel. Het is essentieel om over een Customer Relationship Management-systeem (CRM) te beschikken om een volledig 360-gradenoverzicht van je klantdata te krijgen.

Als je teams nog niet gezamenlijk gebruikmaken van het CRM, heb je niet het volledige overzicht dat je nodig hebt om nuttige resultaten uit je modellen te halen.

Je kunt data in je CRM harmoniseren door AI te gebruiken om een reeks matching-regels op te stellen voor het herkennen van klantidentiteiten.

Wanneer je data uit het hele bedrijf samenbrengt en generatieve AI integreert, wordt je CRM een gecentraliseerde hub voor het aanmaken van uniforme klantprofielen waar al je teams toegang toe hebben.

• Stel bedrijfsbrede criteria voor data, principes voor het bieden van klantwaarde en use cases voor de integratie van AI vast en zorg ervoor dat iedereen hierover op één lijn zit.
• Verbind je dataomgeving om realtime besluitvorming en customer experiences te verbeteren met klantprofielen en één centrale informatiebron.
• Ontdek manieren om meer klantwaarde te bieden door middel van personalisatie.
• Ontdek manieren om de productiviteit te verhogen met automatisering en augmentatie.
• Stel teams in staat om AI te integreren in hun processen en producten door middel van duidelijke richtlijnen.

Bouw een personeelsbestand op dat klaar is voor AI.

Technologie verandert in hoog tempo, en je trainingspraktijken moeten daarin meegaan. Hoewel ongeveer twee derde van de medewerkers generatieve AI op het werk gebruikt of van plan is deze te gaan gebruiken, weet bijna 61% van degenen die van plan zijn de technologie in te zetten niet hoe ze vertrouwde gegevensbronnen moeten gebruiken of hoe ze gevoelige data veilig kunnen houden.

"Angst wegnemen en iedereen helpen te begrijpen wat wel en niet mogelijk is, zal leiden tot waardevollere use cases, waarbij de zakelijke en technische stakeholders samenwerken om innovatie te stimuleren."

Dr. Andy Moore, Chief Data Officer bij Bentley Motors

• Aanpassingsvermogen en continu leren
  Openheid voor verandering, aanpassingsvermogen en de bereidheid om tijdens de hele carrière te blijven leren zijn essentieel als medewerkers op de hoogte willen blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI.
• Data-geletterdheid
  Investeer in het vergroten van de data-geletterdheid door vaardigheden op het gebied van dataverzameling, -voorbereiding, -verkenning en -visualisatie te stimuleren, en door inzicht te geven in data-ethiek en -privacy. Geef vervolgens prioriteit aan data bij besluitvorming en bedrijfsprocessen en stem deze af op de bedrijfsresultaten.
• Domeinkennis
  Inzicht in de uitdagingen en knelpunten van een sector of domein waar AI zal worden toegepast, zoals gezondheidszorg, financiën, marketing of maakindustrie.
• Communicatie en samenwerking
  Zorg ervoor dat leidinggevenden over sterke communicatieve vaardigheden beschikken om aan alle teams uit te leggen hoe je AI-technologie zal werken, waarbij iedereen dezelfde bedrijfsdoelen nastreeft.
• Schrijven van taakaanwijzingen
  Ontdek hoe je taakaanwijzingen schrijft om hoogwaardige AI-output te garanderen.
• Problemen oplossen en analytisch denken
  Generatieve AI kan het beste worden gecombineerd met kritisch denken, experimenteren, iteratie en effectieve probleemoplossende vaardigheden.
• Technische vaardigheden
  Verwerf vaardigheid in programmeren (Python, R, enz.), data-analyse, statistiek, machine learning, diep leren en natuurlijke-taalverwerking (NLP).

Ons gratis online leerplatform Trailhead biedt gebruiksvriendelijke modules, ook wel 'trails' genoemd, om je team te helpen de vaardigheden te verwerven die ze nodig hebben om aan de slag te gaan met generatieve AI. Je vindt er ook trails voor data-analyse en machine learning, waaraan voortdurend nieuwe onderwerpen worden toegevoegd.

Je kunt ook op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI met onze nieuwsbrief 'Ask More of AI' .

• Bepaal welke vaardigheden je personeel nodig heeft en stel prioriteiten.
• Zorg ervoor dat er tijd en ruimte is voor medewerkers om training te volgen.
• Bied je personeel continue training aan, zodat ze nieuwe vaardigheden kunnen verwerven naarmate de generatieve AI-technologie zich ontwikkelt.
• Bekijk Trailhead , het leuke, gratis online leerplatform van Salesforce.