Hoe AI en machine learning de toekomst van bedrijven zullen beïnvloeden

Door: Michiel van Egmond, Direct Sales Manager bij Crayon

In de komende jaren kunnen we dan ook een sterke toename verwachten van het gebruik van AI wereldwijd, waarbij bedrijven die al gebruikmaken van AI grote voordelen behalen. Maar ook voor bedrijven die nog geen gebruikmaken van AI, wordt het steeds gemakkelijker om toegang te krijgen tot deze technologie dankzij de opkomst van nieuwe toepassingen zoals apps, beheerde diensten en low-code omgevingen.

In dit artikel zal ik mijn voorspellingen delen over nieuwe technologieën zoals AI en machine learning (ML), en bespreken wat bedrijven kunnen doen om deze technologieën sneller te implementeren om hun inkomstenstromen te vergroten en te diversifiëren.

Democratisering

Hoewel we nog niet zijn waar we zouden willen zijn, zal de democratisering van AI naar verwachting in de nabije toekomst toenemen. Het gebruik van apps, managed services en low-code-omgevingen zal het voor iedereen gemakkelijker maken om AI te gebruiken en snel een verschil te maken in hun bedrijf. We zullen naar verwachting al dit jaar meer AI-toepassingen in organisaties zien, maar het is belangrijk dat mensen zich openstellen en niet bang zijn dat AI hun werk zal overnemen. Natuurlijk zal dit veranderingen in vaardigheden en eisen met zich meebrengen, maar als we begrijpen hoe AI-toepassingen mensen kunnen versterken in hun dagelijks werk, hoeven we niet bang te zijn voor deze veranderingen.

Snellere adoptie van nieuwe technologieën

Er zijn drie essentiële stappen in het proces van snellere adoptie van op AI gebaseerde oplossingen. Ten eerste moeten organisaties begrijpen hoe het bedrijfsbrede gebruik van op AI gebaseerde oplossingen waarde kan toevoegen aan het bedrijf. Het is essentieel om uit te vinden hoe elke afdeling AI kan gebruiken om nieuwe manieren te vinden om bestaande problemen op te lossen. AI helpt te bepalen welke problemen prioriteit hebben en wat de zakelijke redenen zijn om ze op te lossen.

Ten tweede is verandering essentieel voor een betere en soepelere uitvoering. Zoals bij elk veranderingsproces, ligt de basis in een inventarisatie van bestaande vaardigheden, technologieën en organisatiestructuren. Bedrijven moeten de bestaande AI- en ML-competenties, tools, processen en dataplatforms van de klant beoordelen om een gap-analyse te genereren. Vervolgens kunnen ze een implementatieplan ontwikkelen om alle geïdentificeerde lacunes op te vullen. Daarna moeten bedrijven kijken naar culturele veranderingen, vaak door enablement-sessies die zijn afgestemd op het publiek.

Ten derde moeten bedrijven AI-ambassadeurs aanstellen, mensen die dol zijn op technologie. In plaats van AI alleen te zien als een investering die geld kan opleveren, moeten we mensen intrinsiek motiveren om met AI te werken. Door teams te betrekken bij transformationele en futuristische projecten, moedigen we mensen aan om hun AI-vaardigheden te verbeteren en gemeenschappen te creëren rond hun enthousiasme, waar ze ervaringen kunnen uitwisselen en hun enthousiasme levend kunnen houden.

Factoren voor verantwoorde AI

Terwijl veiligheid als absolute voorwaarde wordt beschouwd voor betrouwbare AI-oplossingen, worden andere pijlers van verantwoorde AI, zoals rechtvaardigheid, controleerbaarheid en transparantie, vaak nog gezien als 'leuke extraatjes' of als pr-doeleinden. Het investeringsrendement van deze aspecten is namelijk nog onduidelijk, in tegenstelling tot de duidelijke bedrijfswaarde van veiligheid. Daarom zijn veel bedrijven terughoudend om zich te richten op verantwoorde AI-processen en beleid.

Echter voorspelt Gartner dat organisaties die transparantie, vertrouwen en veiligheid van AI opnemen in hun bedrijfsmodellen, tegen 2026 een verbetering van 50% zullen zien in termen van invoering, bedrijfsdoelstellingen en gebruikersacceptatie. Ook wordt voorspeld dat tegen 2028 AI-gestuurde machines 20% van de mondiale beroepsbevolking en 40% van alle economische productiviteit zullen omvatten.

Het is dus belangrijk dat bedrijven hun mindset bijstellen en hun bedrijfsdoelen afstemmen op een verantwoord gebruik van de AI-pijlers om het vertrouwen van klanten te vergroten, net zoals dat tien jaar geleden bij security het geval was. Organisaties kunnen dit bereiken door zichzelf bij te scholen en hun klanten te informeren over de zakelijke waarde van verantwoorde AI. Zo kunnen bedrijven transparantie, controleerbaarheid en rechtvaardigheid als absolute voorwaarden gaan beschouwen en in combinatie met effectieve beveiliging het vertrouwen in deze nieuwe technologie vergroten.

Conclusie

Bedrijven moeten hun bedrijfsstrategie verbinden met doelstellingen voor het ontwikkelen van AI-oplossingen, waarbij ze klein beginnen en groot denken. Het vinden van de juiste use case en het evenwicht tussen data en AI is cruciaal, evenals het afstemmen van data- en AI-werkzaamheden in de hele organisatie. Communicatie, educatie en betrokkenheid van gebruikers zijn essentieel voor succes, evenals het betrekken van topmanagement, eigenaren en technische middelen. Bij het opschalen van AI-inspanningen is het belangrijk om verder te kijken dan alleen de technologie en ook te focussen op processen, diensten, bestuur, financiering en vaardigheden die gebouwd zijn op analytics en dataplatforms.