Weet je nog hoe cool het voelde toen je voor het eerst een smartphone in je hand hield? Het compacte ontwerp en de op aanraking gebaseerde interactiviteit leken een sprong in de toekomst. Het duurde niet lang voordat smartphones een manier van leven werden voor organisaties over de hele wereld vanwege alles wat ze te bieden hebben voor zakelijke productiviteit en communicatie. generatieve AI (kunstmatige intelligentie) belooft een soortgelijke sprong in productiviteit en de opkomst van nieuwe manieren van werken en creëren.

Tools zoals Midjourney en ChatGPT krijgen steeds meer aandacht vanwege hun mogelijkheden voor het genereren van realistische afbeeldingen, video en verfijnde, mensachtige tekst, waardoor de grenzen van het creatieve potentieel van AI worden verlegd. Generatieve AI vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang in diepgaand leren en AI-ontwikkeling, waarbij sommigen suggereren dat het een stap in de richting van ontwikkeling is.sterke AI.” Deze evolutie toont aan dat computers verder zijn gegaan dan louter rekenmachines. Ze zijn nu in staat tot natuurlijke taalverwerking (NLP), het begrijpen van de context en het tentoonstellen van elementen van creativiteit.

Organisaties kunnen generatieve AI bijvoorbeeld gebruiken om: 

• Zet bergen ongestructureerde tekst snel om in specifieke en bruikbare documentsamenvattingen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor beter geïnformeerde besluitvorming.
• Automatiseer vervelende, repetitieve taken.
• Stroomlijn workflows met gepersonaliseerde contentcreatie, op maat gemaakte productbeschrijvingen en marktklare teksten.
• Ontwerp inhoud, advertentiecampagnes en innovatieve producten die zorgen voor betere klantervaringen.

Demystificerende generatieve AI

De kern van generatieve AI bestaat uit enorme databases met teksten, afbeeldingen, code en andere gegevenstypen. Deze gegevens worden ingevoerd in generatiemodellen, en er zijn er een paar om uit te kiezen, elk ontwikkeld om uit te blinken in een specifieke taak. Generatieve vijandige netwerken (GAN's) of variatieve autoencoders (VAE's) worden gebruikt voor afbeeldingen, video's, 3D-modellen en muziek. Voor tekst en taal worden autoregressieve modellen of grote taalmodellen (LLM's) gebruikt.

Net als ijverige studenten zuigen deze generatieve modellen informatie op en identificeren ze patronen, structuren en relaties tussen datapunten. Zo leren ze de grammatica van poëzie, artistieke penseelstreken en muzikale melodieën.

Generatieve AI maakt gebruik van geavanceerde machine learning algoritmen en technieken om patronen te analyseren en statistische modellen te bouwen. Stel je elk datapunt voor als een gloeiende bol, geplaatst in een uitgestrekt, multidimensionaal landschap. Het model brengt deze bollen nauwgezet in kaart, waarbij de relatieve hoogten, valleien, gladde hellingen en grillige kliffen worden berekend om een ​​waarschijnlijkheidskaart te creëren, een gids voor het voorspellen waar de volgende bol (dwz de gegenereerde inhoud) hoogstwaarschijnlijk zal landen.

Wanneer de gebruiker nu een prompt geeft – een woord, een schets, een muziekfragment of een regel code – fungeert de prompt als een baken, waardoor het model naar een specifiek gebied op die waarschijnlijkheidskaart wordt getrokken; Het model navigeert vervolgens door dit landschap en kiest probabilistisch het volgende element, het volgende en het volgende, geleid door de patronen die het heeft geleerd en het duwtje in de rug van de gebruikers.

Elke output is uniek en toch statistisch gekoppeld aan de gegevens waaruit het model heeft geleerd. Het is niet alleen maar kopiëren en plakken; het bouwt op creatieve wijze voort op een fundament van kennis, gevoed door waarschijnlijkheid en de leidende vraag. Hoewel geavanceerde modellen verschillende gegevenstypen kunnen verwerken, blinken sommige uit in specifieke taken, zoals het genereren van tekst, het samenvatten van informatie of het maken van afbeeldingen.

De kwaliteit van de resultaten hangt sterk af van trainingsgegevens, het aanpassen van de parameters van het model en snelle engineering, dus verantwoorde gegevensverzameling en het beperken van bias zijn van cruciaal belang. Stel je voor dat je een generatief AI-model traint op een dataset van uitsluitend romans. Het resultaat is onbruikbaar als een gebruiker het model vraagt ​​een feitelijk nieuwsartikel te schrijven.

Benutten van de waarde van generatieve AI

Generatieve AI is een krachtig hulpmiddel, maar hoe kunnen organisaties deze kracht benutten? Er zijn twee routes die de meeste bedrijven bewandelen om de waarde van generatieve AI te realiseren:

Kant-en-klare tools:

De optie ‘AI voor iedereen’: platforms als ChatGPT en Synthesia.io zijn vooraf getraind op enorme datasets, waardoor gebruikers hun generatieve mogelijkheden kunnen benutten zonder modellen helemaal opnieuw te hoeven bouwen en trainen. Organisaties kunnen deze modellen verfijnen met specifieke gegevens, en ze richting resultaten sturen die zijn afgestemd op specifieke bedrijfsbehoeften. Gebruiksvriendelijke interfaces en integratietools maken ze zelfs voor niet-technische mensen toegankelijk.

Deze openbare opties bieden beperkte controle, minder aanpassing van het gedrag en de resultaten van het model en de kans op vertekening die wordt geërfd van de vooraf getrainde modellen.

Op maat getrainde modellen:

De meeste organisaties kunnen AI niet produceren of ondersteunen zonder een sterk partnerschap. Vernieuwers die een op maat gemaakte AI willen, kunnen een “basismodel” zoals OpenAI's GPT-3 of BERT kiezen en hun gegevens hieraan invoeren. Deze gepersonaliseerde training vormt het model om tot op maat gemaakte generatieve AI, perfect afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen. Het proces vereist vaardigheden en middelen van hoog niveau, maar de resultaten zijn waarschijnlijk conform de regels, op maat gemaakt en bedrijfsspecifiek.

De beste optie voor een ondernemingsorganisatie hangt af van haar specifieke behoeften, middelen en technische mogelijkheden. Als snelheid, betaalbaarheid en gebruiksgemak prioriteiten zijn, zijn kant-en-klare tools wellicht de beste keuze. Op maat getrainde modellen kunnen verbeteren als maatwerk, controle en beperking van bias van cruciaal belang zijn.

Kies voor een use-case-gedreven benadering van generatieve AI

De sleutel tot succes ligt in het hanteren van een use-case-gedreven aanpak, waarbij de nadruk ligt op de problemen van uw bedrijf en hoe generatieve AI deze kan oplossen.

Belangrijkste overwegingen:

• Tech stack: Zorg ervoor dat uw bestaande technologie-infrastructuur aan de eisen van AI-modellen en gegevensverwerking kan voldoen.
• Model matchmaking: Kies een geschikt generatief AI-model voor uw specifieke behoeften.
• Teamwerk: Stel een team samen met expertise in AI, data science en uw branche. Dit interdisciplinaire team zorgt ervoor dat uw generatieve AI een succes wordt.
• Gegevens: Relevante gegevens van hoge kwaliteit zijn de brandstof die het succes van generatieve AI mogelijk maakt. Investeer in gegevenshygiëne en verzamelstrategieën om uw motor soepel te laten draaien. Vuilnis erin, afval eruit.

Generatieve AI-gebruiksscenario's

De opwinding over deze nieuwe technologie heeft zich snel verspreid over verschillende industrieën en afdelingen. Veel marketing- en verkoopleiders hebben snel gehandeld en zijn nu al generatieve AI in hun workflows aan het integreren. De snelheid en omvang van het vermogen van generatieve AI om nieuwe inhoud en nuttige middelen te creëren, is moeilijk te negeren voor elke discipline die afhankelijk is van het produceren van grote hoeveelheden geschreven of ontworpen inhoud. Gezondheidszorg, verzekeringen en onderwijs zijn terughoudender vanwege de juridische en nalevingsinspanningen waaraan zij zich moeten houden – en het gebrek aan inzicht, transparantie en regelgeving op het gebied van generatieve AI.

• Codegeneratie: Softwareontwikkelaars en programmeurs gebruiken generatieve AI om code te schrijven. Ervaren ontwikkelaars vertrouwen op generatieve AI om complexe codeertaken efficiënter uit te voeren. Generatieve AI wordt gebruikt om code op verschillende platforms automatisch bij te werken en te onderhouden. Het speelt ook een belangrijke rol bij het identificeren en oplossen van bugs in de code en bij het automatiseren van het testen van code; helpen ervoor te zorgen dat de code werkt zoals bedoeld en voldoet aan de kwaliteitsnormen zonder dat uitgebreide handmatige tests nodig zijn. Generatieve AI blijkt zeer nuttig bij het snel creëren van verschillende soorten documentatie die programmeurs nodig hebben. Dit omvat technische documentatie, gebruikershandleidingen en andere relevante materialen die de softwareontwikkeling begeleiden.

• Product ontwikkeling: Generatieve AI wordt steeds vaker door productontwerpers gebruikt voor het optimaliseren van ontwerpconcepten op grote schaal. Deze technologie maakt een snelle evaluatie en automatische aanpassingen mogelijk, waardoor het ontwerpproces aanzienlijk wordt gestroomlijnd. Het helpt bij structurele optimalisatie die ervoor zorgt dat producten sterk en duurzaam zijn en minimaal materiaal gebruiken, wat tot aanzienlijke kostenbesparingen leidt. Om de grootste impact te hebben, moet generatief ontwerp worden geïntegreerd in de gehele productontwikkelingscyclus, van het initiële concept tot de productie en de aanschaf. Bovendien gebruiken productmanagers generatieve AI om gebruikersfeedback te synthetiseren, waardoor productverbeteringen mogelijk zijn die rechtstreeks worden beïnvloed door gebruikersbehoeften en -voorkeuren.

• Sales en marketing: Genatieve AI ondersteunt marketingcampagnes door hypergepersonaliseerde communicatie mogelijk te maken met zowel potentiële als bestaande klanten via verschillende kanalen, waaronder e-mail, sociale media en sms. Deze technologie stroomlijnt niet alleen de uitvoering van campagnes, maar vergroot ook de mogelijkheid om de creatie van content op te schalen zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit. Op het gebied van verkoop verbetert generatieve AI de teamprestaties door diepgaande analyses en inzichten in klantgedrag te bieden. Marketingafdelingen maken gebruik van deze technologie om gegevens te doorzoeken, gedragspatronen van consumenten te begrijpen en inhoud te maken die echt aansluit bij hun publiek, wat vaak gepaard gaat met het suggereren van nieuwsverhalen of best practices die aansluiten bij de interesses van het publiek. Generatieve AI speelt een cruciale rol bij het dynamisch targeten en segmenteren van doelgroepen en het identificeren van hoogwaardige leads, waardoor de effectiviteit van marketingstrategieën en outreach-inspanningen aanzienlijk wordt verbeterd. Bovendien stuurt Well-ontwikkelde aanwijzingen en invoer directe generatieve modellen aan om creatieve inhoud voor e-mails, blogs, posts op sociale media en websites te produceren. Bestaande inhoud kan opnieuw worden bedacht en bewerkt met behulp van AI-tools. Organisaties kunnen ook op maat gemaakte generatieve AI-taalgeneratoren maken die zijn getraind op de toon en stem van hun merk om eerdere merkinhoud nauwkeuriger te matchen. 

• Projectmanagement en bedrijfsvoering: Genatieve AI-tools kunnen projectmanagers ondersteunen met automatisering binnen hun platforms. Voordelen zijn onder meer het automatisch genereren van taken en subtaken, het benutten van historische projectgegevens om tijdlijnen en vereisten te voorspellen, het maken van aantekeningen en het voorspellen van risico's. Met generatieve AI kunnen projectmanagers essentiële bedrijfsdocumenten doorzoeken en er direct samenvattingen van maken. Deze use case bespaart tijd en stelt gebruikers in staat zich te concentreren op een strategie op een hoger niveau in plaats van op het dagelijkse bedrijfsbeheer.

• Grafisch ontwerp en video: Met zijn vermogen om realistische beelden te creëren en animaties te stroomlijnen, zal generatieve AI de beste tool zijn voor het maken van video's zonder dat er acteurs, videoapparatuur of montage-expertise nodig is. AI-videogeneratoren kunnen direct video's maken in elke taal die ze nodig hebben om elke regio te bedienen. Het zal nog een tijdje duren voordat generatieve, door AI gemaakte video's menselijke acteurs en regisseurs effectief kunnen vervangen, maar organisaties experimenteren al met de technologie. Gebruikers gebruiken ook beeldgeneratoren om persoonlijke foto's te bewerken om professioneel ogende zakelijke portretten te maken voor zakelijk gebruik op Slack of LinkedIn.

• Bedrijfs- en personeelsmanagement: Bij de klantenservice kan generatieve AI in het hele callcenter worden gebruikt. Het kan ervoor zorgen dat de benodigde documentatie gemakkelijk toegankelijk en doorzoekbaar is, waardoor ondersteuningsagenten informatie over het oplossen van cases binnen handbereik hebben. Generatieve, op AI gebaseerde tools kunnen de interacties tussen medewerkers en managers aanzienlijk verbeteren. Ze kunnen prestatiebeoordelingen structureren en managers en medewerkers een transparanter raamwerk bieden voor feedback en groei. Bovendien generatief conversatie AI Portalen kunnen medewerkers feedback geven en verbeterpunten identificeren zonder dat het management hierbij betrokken hoeft te worden.

• Klantenondersteuning en klantenservice: Hoewel chatbots nog steeds veel worden gebruikt, zijn organisaties begonnen met het samenvoegen van technologieën om de manier waarop chatbots werken te veranderen. Generatieve AI-ontwikkelingen helpen bij het creëren van meer innovatieve chatbots die op natuurlijke wijze vloeiende gesprekken kunnen voeren, waardoor ze context en nuance kunnen begrijpen op dezelfde manier als een menselijke vertegenwoordiger dat zou doen. Generatieve AI-aangedreven chatbots hebben toegang tot enorme hoeveelheden informatie en kunnen deze verwerken om vragen van klanten en agenten nauwkeurig te beantwoorden; In tegenstelling tot menselijke agenten kunnen AI-chatbots 24 uur per dag vragen van klanten afhandelen om een ​​naadloze gebruikerservaring te bieden, dag en nacht. De verschuiving van traditionele chatbots naar generatieve AI-aangedreven metgezellen bevindt zich nog in de beginfase, maar het potentieel valt niet te ontkennen. Naarmate de technologie evolueert, kunnen we nog geavanceerdere en boeiendere AI-interacties verwachten, waardoor de grenzen tussen virtuele en menselijke hulp vervagen.

• Fraudedetectie en risicobeheer: Generatieve AI kan snel grote hoeveelheden gegevens scannen en samenvatten om patronen of afwijkingen te identificeren. Verzekeraars en schade-experts kunnen generatieve AI-tools gebruiken om beleid en claims te doorzoeken om de klantresultaten te optimaliseren. Generatieve AI kan op maat gemaakte rapporten en samenvattingen genereren die zijn afgestemd op specifieke behoeften en relevante informatie rechtstreeks aan verzekeraars, schade-experts en risicomanagers verstrekken, waardoor tijd wordt bespaard en de besluitvorming wordt vereenvoudigd. Menselijk oordeel en toezicht zijn echter nog steeds noodzakelijk om definitieve beslissingen te nemen en eerlijke resultaten te garanderen.

• Het genereren van synthetische gegevens voor training en testen: Bedrijven kunnen AI gebruiken om synthetische gegevens te genereren voor het trainen van AI-modellen, het testen van nieuwe producten en het simuleren van scenario's uit de echte wereld. Dit kan de afhankelijkheid van daadwerkelijke gegevens verminderen, die gevoelig kunnen zijn en privé moeten blijven of afkomstig moeten zijn van een dure externe gegevensbron. Omdat ze niet langer gebonden zijn aan de beperkingen van het verzamelen en voorbereiden van gegevens uit de echte wereld, kunnen ontwikkelingscycli worden versneld. Met direct beschikbare synthetische datasets kunnen bedrijven snel AI-modellen herhalen, nieuwe functies testen en oplossingen sneller op de markt brengen.

Hier volgen de belangrijkste tips voor de ethische implementatie van de generatieve AI-gebruiksscenario's van uw organisatie:

• Bescherm gevoelige gegevens: Gebruik alleen gedepersonaliseerde en niet-gevoelige gegevens om te voorkomen dat kwetsbare informatie wordt blootgesteld en om aan de regelgeving te voldoen.
• Blijf op de hoogte: volg nieuws uit de branche om betrouwbare tools te identificeren en onethische AI-praktijken te vermijden.
• Ontwikkel een AI-beleid: Creëer richtlijnen voor intern AI-gebruik en investeringen in tools van derden, op basis van beschikbare sjablonen.
• Investeer in bijscholing: Investeringen in omscholings- en bijscholingsprogramma’s zijn van cruciaal belang, waardoor werknemers vaardigheden kunnen ontwikkelen die resistent zijn tegen automatisering.

Best practices evolueren snel. Hoewel het potentieel van generatieve AI voor veel organisaties opwindend is, vereist het navigeren door dit landschap een evenwichtsoefening tussen vooruitgang en voorzichtigheid.

Toekomst van generatieve AI

Volgens McKinsey is¹ generatieve AI zal dit decennium waarschijnlijk niet beter presteren dan mensen. Tegen 2040 kunnen we echter een aanzienlijke sprong voorwaarts zien in de generatieve AI-capaciteiten. McKinsey verwacht dat AI een niveau zal bereiken waarop het kan concurreren met de top 25% van de menselijke artiesten op een breed scala aan taken. Dit betekent dat AI hoogwaardige creatieve inhoud zal schrijven, complexe wetenschappelijke problemen zal oplossen of inzichtelijke zakelijke beslissingen zal nemen, vergelijkbaar met ervaren professionals. Banen die van oudsher automatiseringsbestendig zijn, zullen verder worden beïnvloed door generatieve AI. Professionals in het onderwijs, recht, technologie en kunst zullen generatieve AI waarschijnlijk eerder hun beroep zien beïnvloeden. 

Panelleden op een MIT-symposium² on AI tools onderzocht verschillende toekomstige onderzoeksmogelijkheden op het gebied van generatieve AI. Een belangrijk interessegebied is de integratie van perceptuele systemen in AI. Deze aanpak zou AI in staat stellen menselijke zintuigen zoals aanraking en geur na te bootsen, en daarbij verder gaan dan de conventionele focus op taal en beeldspraak. Het potentieel van generatieve AI-modellen om de menselijke capaciteiten te overtreffen werd ook besproken, vooral in de context van emotionele herkenning. Deze geavanceerde modellen kunnen elektromagnetische signalen gebruiken om veranderingen in de ademhaling en hartslag van een persoon te interpreteren, waardoor een dieper inzicht in hun emotionele toestand ontstaat.

Deskundigen verwachten dat vooringenomenheid een hardnekkig aspect zal blijven van de meeste generatieve AI-modellen. Deze uitdaging zal naar verwachting aanleiding geven tot nieuwe markten waarin ethische datasets centraal staan. Bovendien zal zich waarschijnlijk een dynamisch scenario ontvouwen, gekenmerkt door voortdurende concurrentie tussen bedrijven en makers van inhoud die gebruik maken van generatieve tools.

Naarmate deze hulpmiddelen steeds wijdverspreider worden op de werkvloer, zullen ze onvermijdelijk veranderingen in de functies met zich meebrengen en nieuwe vaardigheden noodzakelijk maken. Naast deze ontwikkelingen gaat er steevast een toenemend misbruik van generatieve capaciteiten gepaard. Naarmate gebruikers de macht krijgen om diverse vormen van inhoud te creëren, waaronder afbeeldingen, audio, tekst en video, wordt verwacht dat de kans op kwaadwillig misbruik zal toenemen. Dit scenario onderstreept het belang van het ontwikkelen van robuuste mechanismen om dergelijke risico’s te beperken en het verantwoorde gebruik van generatieve AI-technologieën te garanderen.

Generatieve AI zal de bedrijfsactiviteiten in verschillende sectoren blijven transformeren, net zoals de smartphone de zakelijke communicatie en productiviteit heeft getransformeerd. Van het automatiseren van alledaagse taken tot het bevorderen van creativiteit bij het maken van inhoud en daarbuiten: het potentieel van generatieve AI is enorm en gevarieerd.

Het navigeren door ethische overwegingen, het maximaliseren van de gegevensbeveiliging en het aanpassen aan de evoluerende best practices zijn echter van het grootste belang. Voor bedrijven die klaar zijn om het volledige spectrum aan mogelijkheden te verkennen die generatieve AI biedt, zijn begeleiding en inzichten slechts één klik verwijderd. Ontdek meer over het benutten van de kracht van generatieve AI voor uw bedrijf IBM watsonx, het AI- en dataplatform gebouwd voor het bedrijfsleven.

Ontdek vandaag nog IBM Watsonx

voetnoten:

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129