Kunstmatige intelligentie (AI) – gegevens gebruiken om computers te trainen om de wereld om hen heen te interpreteren en autonome beslissingen te nemen – is de volgende grote doorbraak voor onze wereld, gevolgd door de computer en vervolgens het internet. Hier zijn vijf manieren waarop bedrijven voordeel halen uit AI om hun potentieel te versterken.

 

Kunstmatige intelligentie (AI) is een term die onlangs werd gepopulariseerd door Alan Turing, hoewel het in eerste instantie werd bedacht door John McCarthy in 1955. De eerste karakterisering van kunstmatige intelligentie was van een ‘machine die intelligentie en menselijke logica simuleert’.

De huidige AI-systemen zijn meer dan alleen het uitbreiden van menselijke logica. In de onderstaande video geeft een van de grondleggers van de moderne AI een eenvoudige verklaring:

 

Kunstmatige intelligentie is een zeer brede term. Om te beginnen kunnen we het in twee grote categorieën opsplitsen:

  • Narrow AI: behelst meestal het trainen van een model of een groep modellen om een ​​smalle taak te volbrengen of om toekomstige resultaten te voorspellen binnen een eng gedefinieerd veld, op basis van gegevens uit dat smalle veld. De meeste AI van vandaag kan als smal worden gedefinieerd.
  • General AI: omvat het trainen van een computersysteem niet alleen om taken uit te voeren en resultaten te voorspellen binnen een eng afgebakend veld, maar ook om verder te generaliseren dan dat veld en te leren werken in nieuwe branches zonder (veel) overzicht. Algemene AI is de heilige graal, maar we zijn er ver van verwijderd.

 

We kunnen AI ook onderverdelen in drie deelgebieden van onderzoek:

  1. “Kunstmatige intelligentie”: hoewel AI in het verleden een gebied bestreek dat liep van op regels gebaseerde expertsystemen tot computers die geavanceerde computationele statistieken op grote schaal gebruiken, is AI tegenwoordig meer een overkoepelende term voor nauwkeurigere onderzoeksgebieden (hieronder). De term ‘AI’ wordt vaak in het rond geband en onjuist gebruikt als de toepassing alleen maar chique gegevensanalyses is.
  2. Machine Learning: machine learning is een subdomein van AI, dat zich richt op het trainen van computationele-statistische modellen om te leren van een bekende dataset A zodat deze een toekomstige dataset B kan begrijpen. Als u bijvoorbeeld een model “opleidt” om het verschil te leren tussen katten en honden in een hoop beelden, door “katten” en “honden” af te breken in de gepixelde functies waaruit ze bestaan, kan je model dan kijken naar andere foto’s van katten en honden die je niet hebt gelabeld en min of meer nauwkeurig identificeren.
  3. Deep Learning: deep learning is een subveld van machine learning. Het is losjes geïnspireerd door de manier waarop de hersenen informatie verwerken. Ze gebruiken een “neuraal netwerk” -architectuur van neuronen die zijn georganiseerd in lagen, die kunnen worden verborgen of “deep”, die elk het algemene netwerk helpen de gegevens beter te begrijpen dat het wordt gevoed. Deep learning is in essentie een neurologisch geïnspireerde vorm van machine learning die op het scherp van de snede is van AI-onderzoek.

 

5 manieren om AI in uw bedrijf te implementeren

Lezen over AI en het implementeren ervan zijn twee heel verschillende dingen. Aangezien u dit artikel leest, is het echter geen kwaad om de meest effectieve manieren te onderzoeken om van uw bedrijf een AI-advocaat te maken.

Hier zijn enkele van de beste manieren om AI toe te passen op uw bedrijf en positieve resultaten te creëren.

 

1.       Gebruik AI voor klantenservice

Om uw klantenservice naar een hoger niveau te tillen, moet u uw klanten de voldoening en trots laten horen. Je moet hun geschreeuw, hun problemen en hun behoeften horen en je moet snel een oplossing bieden.

AI-bots zijn al populair onder sociale kanalen. Wanneer u een gesprek met een merk start, ontvangt u vaak een automatisch antwoord van een bot. Die bot kan kunstmatige intelligentie hebben en hij zal antwoorden op basis van wat hij heeft begrepen vanuit je woorden en intentie.

Wanneer u een bank belt, kunt u bijvoorbeeld met een robot praten. De robots dienen als filters, maar ook als automatiseringstools die de snelheid en efficiëntie van de bankmedewerkers aanzienlijk optimaliseren.

 

2.       Automatiseer het saaie spul

Automatisering is de kunst om het werk op zichzelf te laten plaatsvinden. Als u een proces kunt automatiseren, kunt u zich concentreren op verschillende processen of op de ontwikkeling van aanvullende automatiseringssystemen die nog meer verantwoordelijkheden, kosten en energieverspilling verminderen.

AI is een ideaal middel om ons werk slimmer te maken. Tegenwoordig is elke vorm van automatisering mogelijk. Begin daarom te denken aan je grootste tijdverspillers en je meest vervelende verantwoordelijkheden. Probeer vervolgens een “ideale” oplossing voor te stellen, een “slimme” oplossing die deze taken zou automatiseren. Als u een antwoord vindt, betekent dit dat de oplossing toegankelijk kan worden gemaakt door het gebruik van (smalle) AI.

 

3.       Verbeter het management

Als u de impact en de inkomsten van uw bedrijf wilt vergroten en tegelijkertijd meer inzicht wilt krijgen in uw bedrijfsprocessen, is AI iets waar u rekening mee moet houden.

AI kan uw “gut instincts” vervangen als een manager en een leider met evidence-based en data-gegenereerde inzichten. En terwijl ‘zakelijke inzichten’ uit loutere gegevensanalyse u de patronen laten zien en u er betekenis aan geven, kan een goed gebruikt KI-model het een stap verder brengen, bepaalde paden benadrukken die u zou kunnen nemen, bepaalde beslissingen nemen die u zou willen nemen, gebaseerd op patronen of anomalieën in uw gegevens.

 

4.       Marketing en reclame op het volgende niveau

Als we betere controle hebben over gegevens, gebruikersgedrag en ingewikkelde patronen, wat weerhoudt ons dan om de aanwijzingen die we ontdekken te onderzoeken en onze marketing- en advertentiecampagnes om te zetten in winstgevende verkoopmachines?

Het antwoord is niets. AI geeft ons al de mogelijkheid om in een kwestie van seconden inhoud te schrijven en herschrijven, verschillende bots toe te wijzen om met onze doelgroep in contact te komen en andere eenvoudige maar tijdrovende taken te automatiseren.

 

 

5.       Betere personalisatie

Met machine learning leert u potentiële klanten kennen en contextualiseren, mensen die uw site bezoeken. Een goed afgestemde AI-toepassing kan patronen detecteren in de interacties van uw potentiële klant met uw website, raden wanneer ze op het punt staan ​​te vallen of wanneer het de beste tijd is om hen specifieke aanbiedingen of vormen van inhoud te bieden. En je kunt de resultaten van die pogingen voeden met een continu leerproces dat zichzelf na verloop van tijd verfijnt.

Tegenwoordig zijn er allerlei digitale marketing-apps die zijn begonnen met de integratie van AI in hun algoritmen en applicaties. Al snel zal het identificeren, classificeren en gebruiken van gegevens een enkel proces zijn in plaats van drie verschillende.

 

 

Takeaways

Zoals je waarschijnlijk al ziet, verandert de AI-industrie voortdurend en bepaalt hij de invalshoeken. Wat zeker is, is de richting. Het gaat vooruit en onze zakelijke omgeving en de wereld zelf past zich snel aan aan elk nieuw voordeel dat technologie met zich meebrengt.

AI is de volgende grote doorbraak, net als internet of tv. Het zal de wereld voor altijd veranderen.

Dat gezegd hebbende, we hebben een lange weg te gaan. We zijn de eerste berg AI beklommen en nu kunnen we alle anderen nog zien klimmen, terwijl we het ongrijpbare ideaal nastreven van een algemene AI die naast de mensheid zou kunnen werken.