Platforms voor kunstmatige intelligentie stellen individuen in staat om te creëren, evalueren, implementeren en bijwerken machine learning (ML) en diepgaand leren modellen op een meer schaalbare manier. AI-platformtools stellen kenniswerkers in staat gegevens te analyseren, voorspellingen te formuleren en taken uit te voeren met grotere snelheid en precisie dan ze handmatig kunnen. 

AI speelt een cruciale rol als katalysator in het nieuwe tijdperk van technologische vooruitgang. PwC berekent dat “AI in 15.7 tot 2030 biljoen dollar zou kunnen bijdragen aan de wereldeconomie, meer dan de huidige productie van China en India samen.” Hiervan schat PwC dat “6.6 biljoen dollar waarschijnlijk afkomstig zal zijn van de toegenomen productiviteit, en 9.1 biljoen dollar waarschijnlijk uit consumptie-neveneffecten.” Als we kijken naar de potentiële impact ervan binnen de industrie, McKinsey Global Institute schat dat alleen al in de productiesector opkomende technologieën die AI gebruiken tegen 2025 maar liefst 3.7 biljoen dollar aan waarde zullen toevoegen. AI-technologie blijkt snel een cruciaal onderdeel te zijn van business intelligence binnen organisaties in verschillende sectoren. Grote aanbieders van cloudinfrastructuur zoals IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure en Google Cloud hebben de markt uitgebreid door AI-platforms aan hun aanbod toe te voegen. 

AI-platforms bieden een breed scala aan mogelijkheden die organisaties kunnen helpen hun activiteiten te stroomlijnen, datagestuurde beslissingen te nemen, AI-toepassingen effectief in te zetten en concurrentievoordelen te behalen. Deze ontwikkelingsplatforms ondersteunen de samenwerking tussen datawetenschaps- en engineeringteams, waardoor de kosten worden verlaagd door overtollige inspanningen te verminderen en routinetaken, zoals het dupliceren of extraheren van gegevens, te automatiseren. Sommige AI-platforms bieden ook geavanceerde AI-mogelijkheden, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en spraakherkenning.  

Dat gezegd hebbende, kan het selecteren van een platform een ​​uitdagend proces zijn, omdat het verkeerde systeem hogere kosten kan veroorzaken en mogelijk het gebruik van andere waardevolle tools of technologieën kan beperken. Naast de prijs zijn er nog tal van andere factoren waarmee u rekening moet houden bij het evalueren van de beste AI-platforms voor uw bedrijf. Als u inzicht krijgt in de beschikbare AI-tools en hun mogelijkheden, kunt u weloverwogen beslissingen nemen bij het selecteren van een platform dat aansluit bij uw bedrijfsdoelstellingen. 

Welke soorten functies bieden AI-platforms? 

AI-platforms helpen bij een groot aantal taken, variërend van het afdwingen van databeheer tot een betere verdeling van de werklast tot de versnelde constructie van machine learning-modellen. Omdat het behalen van succes met AI meestal afhangt van het vermogen van een organisatie om modellen snel op grote schaal in te zetten, is het essentieel om te zoeken naar de juiste mogelijkheden in uw AI-platform om de doelstellingen van uw organisatie te ondersteunen. Deze kunnen omvatten, maar zijn niet beperkt tot: 

MLOps-mogelijkheden      

• Orkestatiepijplijnen: Dankzij één enkel uniform platform beschikken teams over een gemeenschappelijke set tools voor data-analyse, datawetenschap en ML, en ondersteunt het een uitgebreid scala aan machine learning-algoritmen, waaronder neurale netwerken voor complexe voorspellende analyses. Deze uniforme ervaring optimaliseert het proces van het ontwikkelen en implementeren van ML-modellen door workflows te stroomlijnen voor meer efficiëntie. 
• AutoML gereedschap: Geautomatiseerde machine learning, of autoML, ondersteunt snellere modelcreatie met low-code en no-code functionaliteit. 
• Beslissingsoptimalisatie: Stroomlijn de selectie en inzet van optimalisatiemodellen en maak de creatie van dashboards mogelijk om resultaten te delen, de samenwerking te verbeteren en optimale actieplannen aan te bevelen. U kunt de afwegingen tussen bedrijfsdoelen optimaliseren (zoals het verlagen van de kosten voor de klantenservice of het verbeteren van de klanttevredenheid) en bepalen wat de beste handelwijze in elke situatie is. 
• Visuele modellering: Combineer visuele datawetenschap met open source-bibliotheken en notebookgebaseerde interfaces in een uniforme data- en AI-studio. Door data vanuit verschillende perspectieven te verkennen met visualisaties, kun je patronen, verbanden, inzichten en relaties binnen die data identificeren en snel grote hoeveelheden informatie begrijpen. 
• Geautomatiseerde ontwikkeling: met AutoAIkunnen beginners snel aan de slag en kunnen meer gevorderde datawetenschappers het experimenteren met AI-ontwikkeling versnellen. AutoAI automatiseert datavoorbereiding, modelontwikkeling, feature-engineering en hyperparameteroptimalisatie. 
• Synthetische datagenerator: Synthetische gegevens kan worden gebruikt als alternatief of aanvulling op gegevens uit de echte wereld wanneer gegevens uit de echte wereld niet direct beschikbaar zijn, wat bijzonder nuttig kan zijn bij experimenten. Platformmogelijkheden kunnen u helpen bij het genereren van een synthetische gegevensset in tabelvorm die gebruikmaakt van de bestaande gegevens of een aangepast gegevensschema. U kunt verbinding maken met de bestaande database, een gegevensbestand uploaden, kolommen anonimiseren en zoveel gegevens genereren als nodig is om gegevenslacunes aan te pakken of klassieke AI-modellen te trainen.

Generatieve AI-mogelijkheden 

• Contentgenerator: generatieve AI verwijst naar deep-learningmodellen die tekst, afbeeldingen en andere inhoud kunnen genereren op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind. AI-platforms kunnen inhoud genereren en helpen bij verschillende taken, zoals het opstellen van marketing-e-mails en het creëren van klantpersonages. 
• Geautomatiseerde classificatie:  AI-platforms kunnen schriftelijke input lezen en classificeren, zoals het evalueren en sorteren van klachten van klanten of het beoordelen van klantfeedbacksentiment.
• Samenvattinggenerator: AI-platforms kunnen ook dichte tekst omzetten in een samenvatting van hoge kwaliteit, waarbij belangrijke punten uit financiële rapporten, transcripties van vergaderingen en meer worden vastgelegd. 
• Data-extractie: Platformmogelijkheden helpen bij het doorzoeken van complexe details en halen snel de benodigde informatie uit grote documenten. Dit gebeurt door benoemde entiteiten te identificeren, algemene voorwaarden te ontleden en meer. 

Belangrijkste voordelen van een AI-platform 

AI-platforms kunnen u helpen de kracht van AI-technologie te benutten, waardoor uw bedrijf een reeks voordelen krijgt, zoals verhoogde automatisering, schaalbaarheid, beveiliging en meer. Deze platforms stellen bedrijven in staat grote hoeveelheden gegevens te analyseren, waardevolle inzichten te verkrijgen en zich snel aan te passen aan de veranderende marktdynamiek, waardoor uiteindelijk innovatie en concurrentievoordeel worden bevorderd. 

Verhoogde automatisering 

Automatisering speelt een cruciale rol bij het versnellen van zowel de schaal als het tempo van activiteiten gedurende de hele datalevenscyclus. Zodra teams een succesvol, herhaalbaar proces identificeren, zoals consistent data-etikettering, kunnen ze zoeken naar manieren om het te automatiseren met machine learning. In dit geval zou het gebruik van de mogelijkheden van het AI-platform om het labelen van gegevens te automatiseren leiden tot een grotere nauwkeurigheid van de voorspellingen en een betere bruikbaarheid van gegevensvariabelen. 

Meer schaalbaarheid 

Schaalbaarheid in zowel de trainings- als de productiefase van machine learning-modellen is van cruciaal belang, omdat het construeren en trainen van modellen op een lokale machine, zoals een laptop, zijn beperkingen kent. Dit kan voldoende zijn voor kleinere datasets, maar datawetenschappers zullen deze aanpak niet kunnen gebruiken voor robuustere modellen. Om te kunnen opschalen hebben ze een gecentraliseerde workflow nodig, die transparantie en samenwerking met collega-professionals mogelijk maakt om gegevens af te stemmen op standaarden en de beschikbaarheid van computers te monitoren, samen met GPU- en TPU-gebruik.  

Betere integratie 

Een AI-platform moet ook gebruiksvriendelijke integraties bieden die het gebruik ervan vergemakkelijken open source software en bibliotheken. De meeste platforms zijn al compatibel met populaire open source-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en Scikit-learn, maar voor een uitgebreid AI-ecosysteem moet je een AI-platform zoeken dat naadloze en gemakkelijke toegang biedt tot open source-platforms zoals MongoDB, Redis en PostgreSQL.

Bovendien worden de beste AI-platforms ontwikkeld en onderhouden door organisaties en teams die nauw betrokken zijn bij de open source-gemeenschap. Ze dragen bij aan onderzoek, wijzen middelen toe en bieden hun expertise aan, waardoor de diversiteit aan vaardigheden en onderzoeksbijdragen wordt verrijkt en tegelijkertijd het scala aan innovatieve technologieën wordt uitgebreid dat toegankelijk is voor professionals op het gebied van datawetenschap en machine learning. 

IBM was een van de eerste kampioenen van open source, waarbij invloedrijke gemeenschappen als Linux, Apache en Eclipse worden gesteund en wordt aangedrongen op open licenties, open bestuur en open standaarden. IBM's associatie met open source werd daarna nog prominenter overname van RedHat. 

Bovendien is het van cruciaal belang om rekening te houden met de implementatie- en gebruiksstrategie voor uw AI-platform. Wordt het op locatie geïmplementeerd of gehost via een cloudplatform? Is het bedoeld voor intern teamgebruik of om toegankelijk te zijn voor externe klanten? Deze factoren zijn ook belangrijk bij het identificeren van het AI-platform dat het meest effectief kan worden geïntegreerd om aan te sluiten bij uw bedrijfsdoelstellingen. 

Verbeterde beveiliging  

Open source-pakketten worden vaak gebruikt door datawetenschappers, applicatieontwikkelaars en data-ingenieurs, maar kunnen een veiligheidsrisico vormen voor bedrijven. Beveiligingscontroles zijn essentieel om snel evoluerende bedreigingen te helpen identificeren en ertegen te beschermen. De beste AI-platforms beschikken doorgaans over verschillende maatregelen om ervoor te zorgen dat uw gegevens, applicatie-eindpunten en identiteit worden beschermd.  

De belangrijkste beveiligingsmaatregelen zijn onder meer: 

• Netwerk veiligheid: Netwerk veiligheid heeft drie hoofddoelen: het voorkomen van ongeoorloofde toegang tot netwerkbronnen, het opsporen en stoppen van cyberaanvallen en inbreuken op de beveiliging en ervoor zorgen dat geautoriseerde gebruikers veilige toegang hebben tot de netwerkbronnen die ze nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben. 

• Gegevensbeveiliging: Gegevensbeveiliging beschermt digitale informatie gedurende de gehele levenscyclus tegen ongeoorloofde toegang, corruptie of diefstal.  
• Beveiliging van medewerkers: Collaborator-beveiliging beschermt uw werkruimten door op rollen gebaseerde toegangscontroles toe te wijzen aan bijdragers.

Verbeterd bestuur 

AI-beheer streeft ernaar de ethische, verantwoorde en conforme ontwikkeling en implementatie van de AI- en ML-modellen van een organisatie te garanderen. Een AI-platform met doordachte beheermogelijkheden zorgt voor verbeterde samenwerking en coördinatie op het gebied van modelgoedkeuring, monitoring en compliance-beheer. AI-governance is essentieel om vertrouwen te wekken in de datagestuurde beslissingen die organisaties nemen met behulp van de inzichten van deze platforms. Dit vertrouwen strekt zich uit tot het voldoen aan zowel interne compliancemandaten als externe regelgeving. 

Een gebrek aan AI-beheer kan leiden tot gevolgen zoals inefficiëntie, financiële boetes en aanzienlijke schade aan de merkreputatie. Het kan ook de schaalbaarheid van ML-processen belemmeren, waardoor resultaten moeilijker te reproduceren zijn en het risico bestaat op fouten als gevolg van onjuiste of onvolledige gegevens. De straffen kunnen aanzienlijk zijn, waarbij bankexploitanten boetes van zeven cijfers krijgen voor bevooroordeelde modellen om in aanmerking te komen voor leningen. GDPR-boetes tot 20 miljoen euro of vier procent van de jaaromzet.

Bovendien is het garanderen van de juiste gebruikerstoegang een essentieel onderdeel van het bestuur binnen een AI-platform, omdat het kan voorkomen dat bepaalde rollen onbedoeld een fout maken die gevolgen heeft voor het hele systeem. IT-beheerders moeten de mogelijkheid hebben om accounts toe te wijzen op basis van functies, gebruikersactiviteiten te monitoren en naadloos delen en samenwerken tussen beoefenaars mogelijk te maken. 

Zoek naar een platform dat robuuste governancepraktijken implementeert om de standaardisatie van gegevens, het beperken van vooringenomenheid en naleving van brancheregelgeving te garanderen. 

Technische ondersteuning 

Als u hulp nodig heeft bij training en opleiding, betrouwbare bugrapportage en -tracking, het oplossen van problemen of het reageren op noodsituaties, is het verstandig om een ​​AI-platform te kiezen dat de ondersteuning kan bieden die u nodig heeft. 

Een sterke gebruikersgemeenschap en ondersteuningsbronnen (bijvoorbeeld forums, documentatie, klantenondersteuning) kunnen ook van onschatbare waarde zijn bij het oplossen van problemen en het delen van kennis. 

Beste voorbeelden van gebruiksscenario's voor AI-platforms 

Het omarmen van AI is essentieel voor organisaties om concurrerend te blijven en het risico van achterop raken te voorkomen. De volgende gebruiksvoorbeelden laten zien hoe organisaties AI in hun respectievelijke sectoren hebben geïntegreerd. 

Gezondheidszorg 

De sterke punten van AI kunnen helpen bij het aangaan van de talloze uitdagingen die gepaard gaan met de levering van gezondheidszorg-uitdagingen die alleen maar groter worden. 

Het aanpakken van uitdagingen in de radiologie 

Naarmate de hoeveelheid en complexiteit van patiëntgegevens toeneemt, neemt ook de druk op radiologen toe om efficiënter te zijn en grotere patiëntvolumes aan te pakken. De verschuiving naar op waarde gebaseerde zorg maakt terugbetalingen ongrijpbaarder, waardoor organisaties op zoek gaan naar manieren om de efficiëntie en productiviteit te verhogen om hun financiële doelen te bereiken. Zoals je zou verwachten, hebben deze veranderingen en de groeiende eisen geleid tot toenemende frustratie en burn-out bij leveranciers. 

Met zijn robuuste mogelijkheden voor beeld- en gegevensanalyse kan AI radiologen helpen bij: 

• Afbeeldingen verwerving 
• Eerste lezingen en interpretaties 
• Onderzoeksprioriteit en triage 
• Aanbevelingen van relevante bevindingen uit patiëntendossiers in het EPD 
• Aanbevelingen van relevante bevindingen uit de literatuur of klinische richtlijnen 

Financiële diensten 

Vandaag de dag, de bankwezen ondergaat een transformatie met behulp van AI. Voor bankiers die met consumenten werken, kunnen door AI aangedreven onderzoekssystemen hun toegang tot belangrijke informatie over de verschillende producten die de bank beschikbaar heeft aanzienlijk verbeteren, zoals gegevens over kenmerken, voordelen, voorwaarden, prijzen en andere belangrijke informatie, waardoor de bankiers in staat worden gesteld om te leveren betere dienstverlening. 

Deze verbeterde toegang tot informatie, mogelijk gemaakt door AI, geeft bankiers een krachtige toolkit om superieure service te bieden. Met een diepgaande kennis van het productaanbod van de bank en een duidelijk inzicht in de individuele klantprofielen kunnen zij hun aanbevelingen en oplossingen nauwkeuriger afstemmen op de unieke financiële doelstellingen en omstandigheden van elke klant. 

Eén bank ontdekte dat haar chatbots, die werden beheerd door IBM Watson, heeft 55 procent van alle vragen, verzoeken en berichten van klanten met succes beantwoord, waardoor de overige 45 procent sneller naar menselijke bankiers kon worden verwezen. Een deel van het effectief implementeren van AI is bepalen wanneer het tijd is voor de AI om het stokje door te geven. 

De financiële industrie heeft AI effectief ingezet om te helpen op andere gebieden, waaronder: 

• Automatisering van kredietbeoordelingen 
• Realtime fraudedetectie 
• Preventie van het witwassen van geld 
• Claimverwerking 

Retail 

De afgelopen twee jaar hebben we allemaal nieuwe hybride benaderingen moeten adopteren op het gebied van werken, ouderschap, socialiseren en winkelen. De opkomst van ‘hybride winkelen’, waarbij digitale en fysieke contactpunten in de winkel worden gecombineerd, is mainstream geworden. Hybride winkelen is de belangrijkste aankoopmethode voor 27 procent van alle consumenten en 36 procent van de Gen Z-ers. Over alle leeftijden heen zijn bijna drie op de vier (72 procent) consumenten afhankelijk van winkels als onderdeel van hun primaire aankoopmethode. 

Dit creëert zowel een uitdaging als een kans: hoe kunnen retailers naadloos hybride winkelervaringen met online, in-store, mobiele en virtuele kanalen met elkaar verweven binnen één klanttraject? 

De detailhandel transformeert digitaal en omarmt AI in de kern om belangrijke capaciteiten op vijf belangrijke gebieden mogelijk te maken: 

• Gepersonaliseerde winkelervaringen: AI levert hypergelokaliseerde inzichten en realtime aanbevelingen. 
• Superkrachtige medewerkers: AI-ondersteunde winkelmedewerkers communiceren met consumenten op alle contactpunten. 
• Intelligente workflows: AI optimaliseert winkelprocessen, voorraadbeheer en leveringen. 
• Operationeel centrum: AI-technologie monitort en lost winkelincidenten efficiënt op.  
• Winkelbedieningsplatform: Schaalbare en veilige basis ondersteunt AI aan de rand en data-integratie. 

Productie 

Fabrikanten worden vaak geconfronteerd met verschillende uitdagingen, zoals onvoorziene machinestoringen of problemen met productleveringen. Door de kracht van AI te benutten kunnen fabrikanten de operationele efficiëntie verbeteren, nieuwe producten introduceren, productontwerpen op maat maken en toekomstige financiële beslissingen bepalen, waardoor hun reis naar digitale transformatie wordt bevorderd. 

Belangrijke AI-oplossingen die deze uitdagingen rechtstreeks aanpakken, zijn onder meer: 

• Voorspellend Onderhoud: AI helpt fabrikanten apparatuurproblemen op te sporen via sensorgegevens, waardoor proactief onderhoud en kostenbesparingen mogelijk worden. 

• Kwaliteitsverzekering: AI-gestuurde machinevisie op datagestuurde assemblagelijnen identificeert productdefecten en geeft waarschuwingen voor corrigerende maatregelen om de kwaliteit te behouden. 
• Voorraadbeheer: Door AI aangedreven apps en tools voor vraagvoorspelling verbeteren het voorraadbeheer, waardoor overtollige voorraden en stockouts worden verminderd in vergelijking met traditionele methoden. 

Maak kennis met IBM WatsonX

IBM watsonx is een AI- en dataplatform met een reeks AI-assistenten die zijn ontworpen om u te helpen de impact van AI te schalen en te versnellen met vertrouwde gegevens in uw hele bedrijf.

De kerncomponenten zijn onder meer: ​​een studio voor nieuwe basismodellen, generatieve AI en machine learning; een geschikte dataopslag gebouwd op een open data lakehouse-architectuur; en een toolkit om AI-workflows te versnellen die zijn gebouwd met verantwoordelijkheid, transparantie en uitlegbaarheid. 

De AI-assistenten van Watsonx stellen individuen in uw organisatie in staat om zonder specialistische kennis werk te doen in een verscheidenheid aan bedrijfsprocessen en toepassingen, waaronder het automatiseren van de klantenservice, het genereren van code en het automatiseren van belangrijke workflows op afdelingen zoals HR.

Ontdek watsonx om AI te benutten en bedrijven te transformeren