Volgens een recente McKinsey-studiekan de impact van generatieve AI (GenAI) op de productiviteit biljoenen dollars aan waarde toevoegen aan de wereldeconomie, waarvan zij schatten dat dit jaarlijks het equivalent van $2.6 biljoen tot $4.4 biljoen zal toevoegen voor de 63 geanalyseerde gebruiksscenario's. Ongeveer 75% van de waarde die de gebruiksscenario's van GenAI kunnen opleveren, valt op vier gebieden: klantactiviteiten, marketing en verkoop, software-engineering en R&D. Het rapport stelde ook dat de schatting ruwweg zou verdubbelen als ze de impact zouden meerekenen van het inbedden van generatieve AI in software die momenteel wordt gebruikt voor andere taken dan deze gebruiksscenario's.

Terwijl sommige organisaties zich haastten om te leren hoe ze deze nieuwe technologie konden omarmen, waren anderen conservatiever en kozen ze voor een afwachtende houding. Wat de situatie ook is, bedrijven kunnen het komende jaar de volgende generatieve AI-trends verwachten:

1. De hype rond generatieve AI en het grote taalmodel (LLM) zal beginnen te vervagen

Zonder twijfel is GenAI een grote sprong voorwaarts; Veel mensen hebben echter enorm overschat wat feitelijk mogelijk is. Hoewel gegenereerde tekst, afbeeldingen en stemmen ongelooflijk authentiek kunnen lijken en de indruk kunnen wekken alsof ze zijn gemaakt met alle bedachtzaamheid en hetzelfde verlangen naar nauwkeurigheid als een mens, zijn het eigenlijk slechts statistisch relevante verzamelingen woorden of afbeeldingen die goed bij elkaar passen (maar in werkelijkheid kan dit volkomen onnauwkeurig zijn). Het goede nieuws is dat de daadwerkelijke resultaten van AI ongelooflijk nuttig kunnen zijn als de eindgebruiker alle voordelen en beperkingen ervan volledig in overweging neemt.  

Als gevolg hiervan zal 2024 voor organisaties een realiteitscontrole op de werkelijke beperkingen en voordelen inluiden GenAI en LLM's kunnen brengen voor hun bedrijf, en de uitkomsten van die beoordeling zullen de strategieën en de adoptie van die technologieën resetten. Leveranciers zullen deze voordelen en beperkingen duidelijk moeten maken aan eindgebruikers die terecht sceptisch staan ​​tegenover alles wat door AI wordt gecreëerd. Belangrijke elementen zoals nauwkeurigheid, verklaarbaarheid, veiligheid en totale kosten moeten in overweging worden genomen. 

Het komende jaar zal de GenAI-ruimte zich vestigen in een nieuw paradigma voor ondernemingen, een paradigma waarin ze slechts een handvol GenAI-aangedreven applicaties in productie inzetten om specifieke gebruiksscenario's op te lossen.

2. Natuurlijke taalinterfaces zullen alomtegenwoordig worden

Stel je dit scenario voor: je loopt een fysieke winkel binnen. Wanneer je de winkelbediende een vraag stelt, in plaats van een mondeling antwoord, wijzen ze naar een display met een lijst met opties of haasten ze zich naar een whiteboard om een ​​illustratie te schetsen met minimale tekst. In deze stille uitwisseling wordt de rijkdom van communicatie op menselijk niveau vervangen door een menu met opties of een groep beelden. Vreemd, toch? Toch is dit de afgelopen 25 jaar het paradigma geweest voor de meeste websites.

Er is al een race gaande om ‘intimiteit op schaal op internet’ te creëren, mogelijk gemaakt door GenAI en grote taalmodellen. Het is ingewikkeld om dit te bereiken, en de uitdaging om deze personalisatie te bereiken is goed begrepen. Een klein aantal leveranciers heeft ontdekt hoe deze problemen in een productieomgeving kunnen worden opgelost om nauwkeurige en vertrouwde interacties met deze taalmodellen mogelijk te maken.   

Als gevolg hiervan, en naarmate deze positieve ervaringen zich in 2024 zullen vermenigvuldigen, zullen meer mensen zich op hun gemak voelen bij het benutten en maximaliseren van hun gebruik van natuurlijke taalinterfaces. 

3. Bedrijven zullen leren dat het toevoegen van GenAI aan bestaande tools de fundamentele zwakheden niet zal aanpakken 

Hoewel GenAI waardevolle hulp kan bieden, kan het fundamentele problemen met betrekking tot de hoeveelheid informatie en de relevantie van zoekopdrachten via die gegevens niet op miraculeuze wijze oplossen. Als een bestaande tool tien maanden geleden niet op betrouwbare wijze relevante informatie naar boven kon halen, zal het koppelen van GenAI aan een van deze aanbiedingen er niet in slagen om ze beter te laten werken. Evenzo, als een oplossing eerder niet effectief vragen beantwoordde, zou de loutere toevoeging van GenAI de prestaties niet veranderen. Simpel gezegd: als het om GenAI gaat, levert garbage in, garbage out op.

In 2024 zullen enkele implementaties van Retrieval Augmented Generation (RAG) naar voren komen als de enige mogelijke manier om hallucinaties met succes te elimineren. RAG is een AI-framework dat probeert een beperkte en relevante reeks input aan GenAI te leveren om een ​​nauwkeurige en betrouwbare samenvatting te geven. De succesvolle uitvoering van dit raamwerk is echter geen gemakkelijke taak en daarom zijn niet alle exemplaren van RAG gelijk. Als RAG bijvoorbeeld pagina's met resultaten oplevert die al dan niet accuraat zijn en de taak van het ontcijferen van het juiste antwoord aan GenAI uitstelt, zal de uitkomst opnieuw ondermaats en ongeschikt zijn voor zakelijk gebruik. 

GenAI staat voor dezelfde uitdaging als een mens als hij probeert tien pagina's met relevante en irrelevante gegevens samen te vatten. Daarentegen kunnen zowel GenAI als mensen veel beter tien relevante zinnen synthetiseren. Bovendien kan RAG alleen er nog steeds niet in slagen zeer nauwkeurige antwoorden te geven als het gaat om het beantwoorden van vragen die een domeinspecifieke context bevatten. Om de relevantie van het resultaat te vergroten, is een laatste fase van verfijning van de LLM vereist. De gecombineerde RAG + fine-tuning-aanpak zal volgend jaar helpen om de prestaties van de GenAI-oplossing op productieniveau voor bedrijven te bereiken.

4. Generatieve AI-initiatieven zullen worden aangestuurd door de branche, niet door IT 

Leidinggevenden eisen van oudsher dat organisaties nieuwe tools adopteren om nieuwe (en betere) bedrijfspraktijken mogelijk te maken en geld te besparen, zelfs als de gebruikers liever vasthouden aan wat ze al weten. IT ondersteunt de uitrol terwijl de implementatieteams de procedures voor verandermanagement bespreken, uitgebreide trainingen geven aan potentieel onwillige gebruikers en elk voortgezet gebruik van de oudere tools uitroeien. Het garanderen van compliance en het snel realiseren van de gewenste voordelen is echter geen eenvoudige opgave.  

GenAI zal in 2024 het tegenovergestelde zijn. Het enthousiasme onder gebruikers voor GenAI-compatibele oplossingen is voelbaar, aangezien velen deze tools al in verschillende vormen hebben geprobeerd. Het gebruiksvriendelijke karakter van GenAI, met zijn natuurlijke taalinterfaces, vergemakkelijkt een naadloze adoptie voor niet-technische belanghebbenden. Technische teams blijven echter worstelen met inherente uitdagingen, waaronder hallucinaties, het gebrek aan verklaarbaarheid, domeinspecifieke kennisbeperkingen en zorgen over de kosten.

In sommige organisaties is het gebruik van GenAI verboden totdat hun technische teams op de hoogte zijn. Het detecteren van schaduwgebruik, waarbij individuen plotseling hyperproductief worden na een korte periode van stilte, voegt een extra complicatie toe aan de implementatie-uitdagingen. Volgend jaar zullen organisaties een proces uitwerken om de talloze beschikbare opties te evalueren en het bedrijf in staat te stellen de weinige tools te gebruiken die in staat zijn om alle uitdagingen van GenAI in een bedrijfsomgeving aan te pakken.

5. GenAI zal de onboarding van nieuwe medewerkers stroomlijnen

Organisaties hebben voortdurend te maken met personeelsverloop en pensioneringen in een omgeving met beperkte arbeidskrachten. Als gevolg hiervan zijn ze voortdurend bezig met het aannemen en inwerken van nieuwe medewerkers. Het probleem is dat deze nieuwe medewerkers vaak moeite hebben met het navigeren door ingewikkelde en verwarrende bedrijfsprocessen, beleid en specifieke taal die in de hele organisatie wordt gebruikt. Bestaande leersystemen slagen er vaak niet in om de juiste informatie naar boven te halen om de vragen van nieuwe medewerkers te beantwoorden. Tegelijkertijd zullen nieuwe medewerkers waarschijnlijk niet weten hoe ze een vraag op de juiste manier moeten formuleren om de informatie te verkrijgen die ze nodig hebben wanneer ze zoeken naar antwoorden die verborgen zijn in het trainingsmateriaal. In veel gevallen kan domeinspecifiek jargon niet-intuïtief zijn, waardoor het voor nieuwkomers moeilijk wordt om hun vragen effectief te communiceren. Deze hindernis leidt vaak al in een vroeg stadium tot langere leercurves en verminderde productiviteit.

GenAI, gekoppeld aan antwoordengines, komt naar voren als een oplossing om dit proces aanzienlijk te versnellen. In 2024 zullen organisaties steeds meer gebruik maken van GenAI en antwoordmotoren om dit proces dramatisch te verbeteren. Met behulp van deze technologieën kunnen medewerkers in hun eigen woorden vragen stellen, waardoor het niet langer nodig is om trefwoorden en domeinspecifieke terminologie vooraf onder de knie te krijgen. 

Deze oplossingen bieden ook relevante informatie die relevant is voor organisatiespecifieke diensten en programma's, waardoor nieuwkomers over de kennis beschikken die ze nodig hebben om hun taken competent uit te voeren. Bovendien stellen de door deze systemen gegenereerde analyses trainers in staat de inhoud op maat te maken, waarbij specifieke leerbehoeften en informatielacunes worden aangepakt. Het opnemen van antwoordmotoren in het onboardingproces zorgt ervoor dat individuen in een veel sneller tempo productieve bijdragers aan de organisatie worden. Door de kracht van AI te benutten en natuurlijke taalverwerking Om het leren en het ophalen van kennis te vergemakkelijken, kunnen nieuwe medewerkers enthousiaster zijn om de komende jaren onmiddellijk impact te hebben in hun nieuwe functie.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/benefitting-from-generative-ai-what-to-expect-in-2024/