AI en machine learning: een hype of helpt het je bedrijf echt verder?

Alles is tegenwoordig opeens AI en alle oplossingen die bedrijven bieden zijn allemaal gestoeld op AI en machine learning (ML). Het heeft een magische aantrekkingskracht – in principe is een algoritme 'gewoon' een beslissingsregel en die gebruiken we al tientallen jaren. Dit is basisstatistiek, net als regressiemodellen, attributiemodellen en decision trees. Als bijen op honing springt iedereen op deze AI-trend.

Een interessante paradox is dat hoe meer we het erover hebben, hoe onduidelijker het is wat AI en ML nou eigenlijk precies zijn en wat jij er morgen mee kunt. Is het een hype of helpen deze modellen je bedrijf echt verder? Tijd om antwoord te geven op die belangrijke vraag.

Zelflerende modellen

Laat ik eens beginnen met een goede definitie van artificial intelligence en machine learning. Het is eigenlijk een verzamelnaam van modellen die zelflerend zijn en in zekere zin zelf kunnen ‘nadenken’. Je zou kunnen zeggen dat deze datamodellen steeds meer op mensen beginnen te lijken. Ze kunnen, net als wij, zelf beslissingen nemen. Denk aan zelfrijdende auto’s - die zitten vol met AI want er zijn duizend verschillende verkeerssituaties en die vragen iedere keer om een andere actie: remmen, gas geven, uitwijken, etc. Het model kan omgaan met veranderende omstandigheden zonder dat ‘de mens’ het model per keer moet aanpassen. Het model kan zelf denken, leren en keuzes maken.

Klinkt interessant, maar wat zou jij er concreet mee kunnen doen en hoe kun je zelf aan de slag gaan met slimme, ‘zelfdenkende’ voorspelmodellen?

Kortom, welke toepassingen zijn er?

1. Betere beslissingen nemen door AI: een bedrijf wil kunnen voorspellen hoe zij belangrijke metrics in hun organisatie (bijv sales, conversie, churn) kunnen beïnvloeden en welke acties ze moeten nemen om het beste resultaat te behalen, bij veranderende omstandigheden. AI en Machine Learing stellen je in staat ‘in de toekomst’ te kijken en uitgebreide scenario's te maken; ook als tussentijds de context verandert en er andere keuzes gemaakt moeten worden.

2. AI als wezenlijk onderdeel van een oplossing en dienst: Een bedrijf ontwikkelt een geavanceerde oplossing waarbij artificial intelligence kan helpen een betere dienstverlening voor je klanten te bieden. Dus AI is een fundamenteel onderdeel van je service en propositie. Jouw dienst is eigenlijk gebouwd op AI. Denk aan een chatbot of Spotify die al weet welke nieuwe muziek je leuk gaat vinden en Netflix dat al weet welke volgende serie je interessant gaat vinden.

3. Efficiencyslag en geld besparen dankzij AI Er zijn veel repeterende en arbeidsintensieve taken in je bedrijf die tijd en geld kosten. Artificial intelligence stelt je in staat deze handelingen geautomatiseerd over te nemen. Denk aan het automatisch invoeren van gegevens of handelingen die foutgevoelig zijn en nauwkeuriger door AI kunnen worden gedaan.

En in de tussentijd gaan de ontwikkelingen door en worden de modellen nog krachtiger en slimmer: met deep learning kunnen modellen daadwerkelijk foto’s en beelden ‘lezen' en snappen wat er precies staat. Geen cijfers maar beelden. Het model kan zien!

Tot slot: hoe kom je er achter of AI en ML van toegevoegde voor jouw business kunnen zijn?

Start met de why - wat is je businessprobleem: wil je kostenreductie in je bedrijfsvoering doorvoeren of wil je een concurrentievoordeel behalen met een unieke AI-propositie waarmee je je klant kunt behouden?

Zie artificial intelligence, machine learning en alle andere datatrends die nog komen gaan, niet als doel op zich. Denk niet: hier moeten we ook wat mee, maar denk na of het een middel kan zijn om jouw business te verbeteren en zaken beter en slimmer te doen. Dan kunnen AI en machine learning echt waarde creëren.