Manieren om de productiviteit van bedrijven met 40 procent te verhogen door de toepassing van AI en machine learning.

Invoering

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn momenteel een van de meest besproken onderwerpen in de techwereld – en terecht. Nu techreuzen als Netflix, Amazon en Google het volledig omarmen, is het meer dan we ons ooit hadden kunnen voorstellen verweven met ons leven als consument.

De afgelopen jaren hebben we talloze technologieën die voorheen tot het domein van sciencefiction behoorden, werkelijkheid zien worden. Experts beschouwen kunstmatige intelligentie als een productiefactor die nieuwe groeimogelijkheden kan creëren en de manier waarop in verschillende sectoren gewerkt wordt, kan veranderen.

A rapportVolgens Accenture kunnen AI-technologieën de arbeidsproductiviteit tegen 2035 met 40% of meer verhogen. Dit zou de economische groei in twaalf ontwikkelde landen, die talentvolle en ervaren professionals blijven aantrekken om in dit vakgebied te werken, kunnen verdubbelen.

Met de huidige vooruitgang in rekenkracht, de migratie naar cloudcomputing en de dalende opslagkosten hebben deze technologieën hun aanwezigheid uitgebreid tot buiten de grote technologiebedrijven. Hoewel machine learning (ML) al decennia bestaat, werd het pas recentelijk erkend als een instrument om bedrijven te transformeren. Zonder twijfel kunnen ML en AI bedrijven helpen meer te bereiken door de productiviteit en efficiëntie te verhogen.

Volgens Gartner's rapport uit 2019Enquête over de agenda van de CIOHet percentage organisaties dat AI toepast, steeg tussen 2018 en 2019 van 4% naar 14%. Gezien de voordelen – AI en machine learning (ML) maken risicobeoordeling, bedrijfsanalyse en R&D mogelijk, en de daaruit voortvloeiende kostenbesparingen – zal de implementatie van kunstmatige intelligentie in 2020 blijven toenemen.

Laten we de concepten van kunstmatige intelligentie en machinaal leren eens nader bekijken.

Wat is kunstmatige intelligentie?

AI is een tak van de computerwetenschappen die ernaar streeft menselijke intelligentie in een machine te simuleren of na te bootsen, zodat machines taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Enkele programmeerbare functies van AI-systemen zijn planning, leren, redeneren, probleemoplossing en besluitvorming. AI-systemen worden aangedreven door algoritmen en maken gebruik van technieken zoals deep learning, machine learning en meer.ML-algoritmenComputergegevens worden aan AI-systemen gevoerd, waarbij statistische methoden worden gebruikt om kunstmatige intelligentiesystemen in staat te stellen te leren.

Dankzij machine learning worden kunstmatige intelligentiesystemen steeds beter in het uitvoeren van taken, zonder dat ze daarvoor specifiek geprogrammeerd hoeven te worden. AI-technologieën hebben de mogelijkheden van bedrijven wereldwijd getransformeerd, waardoor mensen voorheen tijdrovende taken kunnen automatiseren en ongekende inzichten in hun data kunnen verkrijgen door middel van snelle patroonherkenning.

Drie soorten kunstmatige intelligentie (AI)

Smalle AI

Het is het enige type AI dat we tot nu toe succesvol hebben gerealiseerd. Smalle AI is ontworpen om specifieke, doelgerichte taken uit te voeren – zoals spraakherkenning/spraakassistenten, gezichtsherkenning, internetonderzoek of autorijden – en is zeer intelligent in het voltooien van de taak waarvoor het is geprogrammeerd. Hoewel deze machines slim lijken, werken ze binnen een beperkt aantal beperkingen en randvoorwaarden, en daarom wordt dit type vaak zwakke AI genoemd. Smalle kunstmatige intelligentie imiteert of repliceert geen menselijke intelligentie; het simuleert slechts menselijk gedrag op basis van een beperkt aantal parameters en contexten.

Kunstmatige algemene intelligentie (AGI)

Het wordt ook wel sterke kunstmatige intelligentie of diepe AI genoemd. Het is het concept van een machine met algemene intelligentie die menselijk gedrag of intelligentie nabootst, met het vermogen om die intelligentie toe te passen en te leren om elk probleem op te lossen. AGI kan denken, begrijpen en handelen op een manier die niet te onderscheiden is van die van een mens in een bepaalde situatie. AI-wetenschappers en -onderzoekers zijn nog lang niet in de buurt van sterke AI. Om te slagen, zouden ze een manier moeten vinden om machines bewustzijn te geven en een complete set cognitieve vaardigheden te programmeren. Machines zouden het leerproces naar een hoger niveau moeten tillen, niet alleen door de efficiëntie bij individuele taken te verbeteren, maar ook door de capaciteit te verwerven om ervaringskennis toe te passen op een breder scala aan verschillende problemen. Sterke AI maakt gebruik van een AI-raamwerk gebaseerd op de theorie van de geest, wat verwijst naar het vermogen om emoties, behoeften, overtuigingen en denkprocessen van andere intelligente entiteiten te herkennen. AI op het niveau van de theorie van de geest gaat niet over simulatie of replicatie; het gaat erom machines te trainen om mensen echt te begrijpen.

Kunstmatige superintelligentie

Kunstmatige intelligentie (ASI) begrijpt niet alleen de menselijke intelligentie en het menselijk gedrag, maar imiteert deze ook; ASI is een vorm van zelfbewustzijn waarbij machines de menselijke capaciteiten en intelligentie overtreffen. Het concept van ASI houdt in dat kunstmatige intelligentie zich ontwikkelt tot een vorm die zo sterk lijkt op menselijke ervaringen en emoties dat ze deze niet alleen begrijpt, maar ook zelf emoties, overtuigingen, behoeften en verlangens oproept. Door de veelzijdige menselijke intelligentie te repliceren, zou ASI theoretisch gezien op alle vlakken, zoals wetenschap, wiskunde, sport, kunst, emotionele relaties, geneeskunde en hobby's, veel beter presteren. ASI zou een beter geheugen hebben en data en prikkels sneller kunnen verwerken en analyseren. Daardoor zouden de besluitvormings- en probleemoplossende vaardigheden van superintelligente wezens veel beter zijn dan die van mensen.

Wat is machine learning?

Machine learning is een methode voor data-analyse die het bouwen van analytische modellen automatiseert. Het is een vakgebied dat algoritmen gebruikt om van data te leren en voorspellingen te doen. Het is een toepassing van AI die systemen in staat stelt om te verbeteren en te leren van ervaringen, zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden. Machine learning legt de nadruk op het ontwikkelen van computerprogramma's die toegang hebben tot data en deze kunnen gebruiken om te leren.

In de praktijk betekent dit dat we data in een algoritme kunnen invoeren en deze kunnen gebruiken om voorspellingen te doen over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Het is een tak van AI die gebaseerd is op het idee dat systemen data kunnen verwerken en ervan kunnen leren, beslissingen kunnen nemen en patronen kunnen herkennen met minimale menselijke tussenkomst. Nu we de technologie kennen, laten we de technieken eens nader bekijken.

Technieken van machinaal leren

#1 Begeleid leren

Supervised learning is het bekendste paradigma voor machine learning. Het is effectief in tal van zakelijke scenario's, zoals verkoopprognoses, fraudedetectie en voorraadoptimalisatie. Supervised learning werkt door bekende historische input- en outputgegevens in machine learning-algoritmen te verwerken. In elke stap, na het verwerken van het input-outputpaar, past het algoritme het model aan om een output te creëren die zo dicht mogelijk bij het verwachte resultaat ligt.

Begeleid leren kan worden gebruikt om voorspellingen te doen, gegevens te classificeren of te herkennen.

Een model zou bijvoorbeeld gevoed kunnen worden met gegevens van duizenden banktransacties, waarbij elke transactie is gelabeld als frauduleus of niet.Het model zal patronen herkennen.dat leidde tot een "frauduleuze" of "niet-frauduleuze" situatie. Het model leert nauwkeurigere voorspellingen te doen.

Invoer- en uitvoergegevens kunnen worden verkregen uit historische gegevens via simulaties of handmatige gegevenslabeling. In gevallen met ongestructureerde gegevens, zoals afbeeldingen, video, audio of tekst, kunnen specifieke categorieën of eigenschappen als uitvoergegevens dienen. Supervised learning kan worden gebruikt om voorspellingen te doen, gegevens te herkennen of te classificeren.

Voorbeelden van toepassingen voor supervised learning zijn:

• Het herkennen van risicofactoren voor ziekten en het plannen van preventieve maatregelen.
• Het classificeren van een e-mail als spam of niet.
• Vaststellen of een leningaanvrager een laag of hoog risico vormt.
• Het voorspellen van het falen van mechanische onderdelen in industriële apparatuur

#2 Onbegeleid leren

Ongecontroleerd leren wordt gebruikt om voorspellende modellen te ontwikkelen op basis van gegevens die bestaan uit invoergegevens zonder historisch gelabelde antwoorden. Een set ongelabelde foto's of een klantenlijst kan bijvoorbeeld dienen als invoergegevens voor ongecontroleerd leren. De meest voorkomende toepassingen van ongecontroleerd leren zijn associatieproblemen en clustering. Clustering produceert een model dat objecten groepeert op basis van specifieke eigenschappen zoals kleur. Organisaties gebruiken deze clusters om regels te identificeren die ertussen bestaan.

Voorbeelden van toepassingen voor onbegeleid leren zijn:

• Klanten groeperen op basis van hun koopgedrag.
• Mensen indelen op basis van verschillende interesses
• Inventarissen groeperen op basis van productie- en verkoopcijfers

Ongecontroleerd leren kan ook worden gebruikt om data voor te bereiden op daaropvolgend gecontroleerd leren. Dit gebeurt door kenmerken of patronen te identificeren die kunnen worden gebruikt om data te categoriseren, comprimeren en de dimensionaliteit ervan te reduceren.

Hoe organisaties AI- en ML-technologieën implementeren

Hieronder volgen enkele belangrijke aandachtspunten voor een bedrijf bij de overweging om AI/ML te implementeren.

# EerstEr is een culturele verandering nodig waarbij alle groepen en afdelingen het belang van data begrijpen en inzien hoe data hen kan ondersteunen. De organisatie moet een datastrategie ontwikkelen om ervoor te zorgen dat data als een waardevolle asset wordt beheerd. Dit vereist het identificeren, reguleren en standaardiseren van de databronnen, zodat medewerkers inzicht hebben in de beschikbare data en de "bron van waarheid" voor hun bedrijf. Door te weten wat ze hebben, kunnen ze beter bepalen welke data ze moeten inzetten om hun bedrijfsdoelstellingen te behalen. Medewerkers moeten hun data-geletterdheid verbeteren en sommigen zullen hun huidige vaardigheden moeten versnellen om zich voor te bereiden op het werken met machine learning-technologie.

# Ten tweedeOrganisaties moeten zich richten op de situaties waarin AI/ML de meeste waarde aan het systeem kan toevoegen. Omdat elk aspect van een bedrijf in aanmerking komt voor een potentiële verandering, is het een uitdaging om een geschikte businesscase te identificeren. De meest bekende usecases draaien vaak om voorspelling, classificatie en besluitvorming met een hogere mate van zekerheid. Met machine learning kunnen organisaties deze doelen sneller en met grote nauwkeurigheid bereiken. Dit vereist schone en accurate data en wijst op de noodzaak van een uitgebreide datastrategie. Dit helpt niet alleen om sneller weloverwogen beslissingen te nemen, maar ook om kansen snel te herkennen, zodat bedrijven hierop kunnen inspelen voor betere resultaten.

# EindelijkHet is essentieel om bij zo'n grote onderneming organisatorische vermoeidheid in de gaten te houden. Vaak stagneert een bedrijf – tussen het identificeren van de juiste use case, het implementeren ervan in productie, het creëren van een ML/AI-model en het opschalen voorbij de pilotfase. Het hele proces kan in sommige gevallen tijdrovend zijn. Een van de manieren om overweldigd te raken en de stagnatie te doorbreken, is door projecten nauwkeurig te houden en continu te itereren.

Aan de hand van deze grafiek kunt u zien hoe groot het vertrouwen van bedrijfsleiders is in het vermogen van AI om belangrijke problemen in de industrie op te lossen, en hoe de adoptie van AI tijdens de pandemie is versneld.

Laten we eens kijken naar de belangrijkste technologietrends voor AI en machine learning in 2021.

In 2021 zullen AI- en ML-technologieën steeds gangbaarder worden. Organisaties die zichzelf traditioneel niet als potentiële gebruikers van kunstmatige intelligentie beschouwden, zullen deze technologieën steeds meer gaan omarmen naarmate ze eenvoudiger en betaalbaarder te implementeren zijn. Hieronder volgt een overzicht van de belangrijkste technologische trends:

Fraude-/afwijkingsdetectie en automatisering van invoer

Machine learning-toepassingen zijn geëvolueerd van het filteren van spam- en malware-e-mails naar het voorspellen en aanbevelen van acties. In 2020 zullen bedrijven profiteren van de realtime financiële toepassingen van machine learning/deep learning, zoals fraude- en anomaliedetectie, zelfcontrolesystemen en suggesties op basis van eerdere orders/transacties. De consolidatie van processen zal lekken en fouten voorkomen.

Verbetering van de werknemerservaring (vooral voor millennials)

Hoewel chatbots in 2019 gemeengoed werden voor klantbetrokkenheid, zal 2020 de werknemerservaring naar een hoger niveau tillen in de strijd om millennials aan te trekken en te behouden. Millennials hechten meer waarde aan een goede balans tussen werk en privé, snelle integratie in de bedrijfscultuur en minder 'saaie' bedrijfsfuncties. AI/ML- en Natural Language Processing-chatbots kunnen helpen om millennials te overtuigen en tegelijkertijd de productiviteit op de werkvloer te verhogen.

Gezichtsherkenning om de aanwezigheid en toegang tot de werkplek te verbeteren.

In 2020 zal gezichtsherkenning op de werkvloer steeds vaker worden toegepast, met name voor klantgerichte en cybersecurityfuncties. Bedrijven die deze technologie implementeren, vooral die met een groot personeelsbestand, zullen de eentonigheid van het bijhouden van werknemers verminderen, zo niet volledig elimineren. Het zal ook tal van problemen met wachtwoorden en toegangskaarten oplossen, wat nog meer tijd en kosten bespaart.

beeldherkenning gebaseerde identificatie

De op AI gebaseerde deep learning-techniek en machine vision-technologie worden ook ingezet voor taken die te maken hebben met defectdetectie en kwaliteitscontrole. In de luchtvaart- of textielindustrie maakt AI-gestuurde beeldherkenning het bijvoorbeeld mogelijk voor bedrijven om veelvoorkomende defecten te detecteren. Met een detectienauwkeurigheid van 90% automatiseert de toepassing het volledige kwaliteitscontroleproces binnen een organisatie en levert realtime data voor het nemen van tijdige beslissingen.

Conclusie

We kunnen dus concluderen dat de groei van intelligente systemen aan de rand van het netwerk waarschijnlijk sneller en ingrijpender zal zijn. Naarmate bedrijven steeds meer softwaregedreven te werk gaan om te voldoen aan de behoeften van systemen en klanten, wordt de wereld van intelligente systemen de verwachte norm.

Polestar Analyticsis een gevestigde naam in kunstmatige intelligentie/machine learning en helpt u bij het ontdekken van nieuwe digitale oplossingen om uw digitale transformatie naar een hoger niveau te tillen. Neem contact op.