‘Het’ verzuimt nooit en is 24/7 aan de slag
De globale it-uitgaven zullen dit jaar aftikken op 3,76 biljoen dollar, een stijging van 3,2 procent vergeleken met 2018. Dat berekende het marktonderzoeksbureau Gartner. Met name is er meer geïnvesteerd in zaken als blockchain-technologie, Internet of Things (IoT) en kunstmatige intelligentie (AI). En ook bij bedrijfssoftware en hardware (zoals smartphones) worden hogere investeringen verwacht. Binnen de aanhoudende trend gaat kunstmatige- of artificiële intelligentie – AI dus – een vooraanstaande rol spelen. Hoe belangrijk wordt AI voor ondernemingen?
Foto: Pixabay.com
Kunstmatige intelligentie is al overal aanwezig. Sommigen vinden dat verontrustend. Anderen vinden het geweldig. Eén ding is zeker: de komst van kunstmatige intelligentie laat niemand onverschillig en de kunstmatige intelligentie wordt steeds beter. Kijk bijvoorbeeld naar chatbots, een oplossing voor relatiebeheer die steeds meer bedrijven gebruiken. Chatbots – die aanvankelijk werden toegepast voor callcenters – gaan steeds natuurlijkere gesprekken aan via messaging-applicaties. Ze zijn in staat om aanvragen te behandelen (context, toon, prioriteit en inhoud) en evolueren nu naar een nieuwe vorm van intelligentie. Zo wordt gesproken over redenerende robots, die cognitieve technologie gebruiken. Ze zijn ‘zelflerend’ geworden: naarmate de tijd verstrijkt en zij meer gesprekken voeren, worden ze vanzelf nauwkeuriger.
Voorbeelden
Betreft het uitsluitend robots en cyborgs? Vaak wel, maar zeker niet altijd. Kunstmatige intelligentie zit ook in software, in virtuele karakters in videogames en de automobielsector. De (gedeeltelijk) zelfrijdende wagens van onder andere Tesla, Audi, Volvo en andere merken zitten allemaal propvol hard- en software met AI. Ze herkennen rijstroken, reageren als er een object op de weg ligt en kunnen verkeersborden lezen.
Spraakassistenten zoals Siri, Google Now en Cortana op de smartphone en computer zijn in principe ook tools met kunstmatige intelligentie. Aan de hand van bepaalde patronen, maken ze suggesties. Microsoft gebruikt dan weer AI voor vertaaltool Microsoft Translator. Via deze App hoef je simpelweg een zin in te spreken, Microsoft Translator zet alles onmiddellijk om in de gewenste taal. Ideaal om online (buitenlandse) conversaties te voeren. Eén-op-één of in de groep.
IBM’s Deep Blue
De eerste pogingen om onze intelligentie na te bootsen met software dateren al van de jaren 50. De eerste artificiële intelligenties waren in staat om te dammen, waarna nieuwere technieken ervoor zorgden dat schaakkampioen Kasparov in 1996 een wedstrijd verloor tegen IBM’s Deep Blue. Samengevat is deep learning een onderdeel van machine learning, dat dan weer tot de ruimere groep van artificiële intelligenties behoort. Welke aanpak er gebruikt wordt hangt af van het probleem en welke data er beschikbaar zijn. Ieder bedrijf is echter in staat om op zijn minst een eenvoudige vorm van AI in te voeren.
Probleemoplosser
Wanneer men machine learning toepast zonder een minimum aan software-kennis, zal de implementatie echter falen. AI kan het best aangezien worden als een onderdeel van de portfolio van toepassingen om allerhande problemen op te lossen. AI is in staat problemen aan te pakken die met traditionele programma’s onoplosbaar zijn. Elk probleem heeft echter een andere dataset en aanpak nodig om een goed resultaat te krijgen. Wanneer men een AI – die getraind is om klantenvragen op te lossen – vraagt wat de weersvoorspelling is, zal ‘het’ geen goed antwoord kunnen geven.
Trainings-software kopen
Het is juist dat bedrijven met veel data in staat zijn hun AI beter te trainen, dan wanneer men over een beperkte dataset beschikt. Gelukkig bestaan er verschillende manieren om dit te omzeilen. Zo zijn er toepassingen waarvoor publieke datasets beschikbaar zijn om de software mee te trainen. Bovendien hoeft AI niet van meet af aan perfect te gaan werken. Door een eerste versie te creëren worden klanten aangemoedigd om mee te werken aan extra dataverzameling om de software achteraf nog bij te schaven. Verder kan men professionals inhuren om de nodige data te generen en kan men computers gebruiken om simulatiedata te verkrijgen.
Offline
De meeste bedrijven trainen hun AI offline. Verstandig. Want wanneer alle data die door klanten wordt gegenereerd rechtstreeks aan de software zou worden toegevoegd, kan men erg onverwachte (ongewenste) resultaten krijgen. Denk maar aan Microsofts Chatbot Tay waarbij als trainingsdata publieke tweets werden gebruikt. Binnen de 24 uur verkondigde de robot racistische praatjes en moest Microsoft de chatbot offline halen.
Om bijvoorbeeld te voorkomen dat de bedrijfs-AI racistisch wordt, is offline-training het beste. Dat wil echter helemaal niet zeggen dat publiek verzamelde data nooit te gebruiken is. Met name de info over momenten waarop klanten geen goed antwoord kregen, is uitstekend bruikbaar de software te verbeteren. Door deze data in een gecontroleerde omgeving aan AI te voeren, wordt voorkomen dat de software discriminatie begint uit te kramen.
Veel bedrijven gaan er van uit dat AI op zich voor een goede gebruikerservaring zorgt. In plaats van de website te doorzoeken naar antwoorden of minutenlang aan een telefoon te moeten wachten, geeft een chatbot onmiddellijk antwoord. Uiteraard zullen de klanten dat weten te waarderen.
AI: nieuwe medewerker
Binnen niet al te lange tijd zullen alle moderne bedrijven een nieuwe medewerker gaan begroeten: Artificiële Intelligentie. ‘Het’ verzuimt nooit, is 24/7 aan de slag en is hoogstens af en toe een beetje van slag. Logisch dat er nogal wat argwanend gekeken wordt naar de nieuwe ‘mysterieuze’ software-collega. Artificiële intelligentie die bedrijven een concurrerend voordeel geeft, zit nog in de kinderschoenen. De populariteit van de technologie neemt echter gestaag toe. Het is slechts een kwestie van tijd voordat alle moderne firma’s een eigen AI in dienst hebben. Maar er blijven voorlopig nog heel wat hobbels te overbruggen.
Waanzinnig ver
Tegenwoordig gaat kunstmatige intelligentie al waanzinnig ver. Logisch, er is ontzettend veel data beschikbaar en ook de rekenkracht en opslagcapaciteiten van computers groeien zienderogen. Voeg daar nog bij dat processors en opslagmogelijkheden op het vlak van formaat alsmaar kleiner worden. Apparaten worden slimmer en slimmer en knappe koppen maken ze met behulp van allerlei algoritmes nóg intelligenter. De machines zullen dankzij Artificiële Intelligentie patronen leren herkennen en na verloop van tijd zelf beslissingen nemen. Zonder tussenkomt van een mens. Ze leren van hun eigen fouten en proberen telkens betere resultaten te boeken.
Te duur?
De investering om een artificiële intelligentie te implementeren zal in dezelfde orde van grootte liggen als de kosten van de eerste mobiele bedrijfsapp. Wanneer men afwacht met de implementatie van AI zullen deze kosten echter gaandeweg hoger worden. Bedrijven die AI voortvarend toevoegen aan hun beleid zullen hier op termijn voordeel uit halen. Bovendien zal hun software up-to-date zijn en erg accuraat werken vergeleken met de tijd dat men nog moet beginnen met de implementatie van een AI, hetgeen de concurrentie een duidelijke voorsprong geeft.
Menselijke interacties blijven
Het staat vast dat menselijke interacties blijven bestaan. In de echte fysieke winkels of aan de telefoon zullen er altijd mensen van vlees en bloed zijn om de klanten te helpen. Bijvoorbeeld dat een bedrijf investeert in de kwaliteit van persoonlijke service en zijn werknemers leert om empathisch te zijn, met warmte en respect voor de klant. Hoe komt dat bij de klant over? De kloof tussen zijn verwachting, jarenlang gevormd door ontmenselijking, zal dan zo groot zijn dat tevredenheid geen grenzen kent.
Gelukkig is het menselijk brein nog lang niet ingehaald door computers. De algoritmen hebben nog niet de creatieve kracht van de mens en het goede nieuws is dat de toegenomen automatisering het de mensen mogelijk maakt zich met extra energie te richten op datgene wat ze het beste kunnen: uitvinden, innoveren en vooral warme persoonlijke contacten.