Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Het is overduidelijk dat kunstmatige intelligentie in de nabije toekomst elk aspect van ons leven zal beïnvloeden. Ook organisaties hebben ingezien dat het gebruik van AI een gamechanger zal zijn en hen kan helpen concurrentievoordeel te behalen. De vraag die hen nu bezighoudt, is wat de mogelijkheden zijn van twee takken van AI: generatieve AI en voorspellende AI. Waarin verschillen ze? Is de ene superieur aan de andere?
Hoewel ze op het eerste gezicht op elkaar lijken, hebben ze duidelijke verschillen die aansluiten bij verschillende zakelijke behoeften. Deze blog onderzoekt deze verschillen en hun toepassingsmogelijkheden, en laat zien hoe ze samen kunnen werken om optimale resultaten te behalen.
Nu de aanvankelijke aarzeling is verdwenen, beginnen bedrijven de mogelijkheden te verkennen die AI-gestuurde tools te bieden hebben. Volgens een onderzoek van McKinsey gaf een derde van de respondenten toe dat hun organisatie AI, met name Gen AI, in ten minste één van hun functies gebruikt. Bovendien zei 40% dat hun organisatie van plan is om meer te investeren in AI.
Naarmate we dieper in de materie duiken, stuiten we op termen als machine learning, deep learning, predictive AI en generative AI. Deze termen kunnen behoorlijk verwarrend zijn. Laten we deze jargon eens ontleden en tot de kern komen. Wat betekenen deze termen? Wat is hun functie en hoe passen ze in het grotere geheel van kunstmatige intelligentie?
Of het nu gaat om machine learning, deep learning, generatieve AI of voorspellende AI, al deze technologieën kunnen van invloed zijn op de werking van een organisatie.
Laten we ze elk eens bekijken aan de hand van een verhaal uit een bakkerij. In een bakkerij werken vier bakkers:
- Machine learning: De wijze hoofdbakker - Net als een ervaren bakker kent machine learning de voorkeuren van de klant door en door. Het weet welke koekjes het beste samen verkopen, op welk tijdstip mensen specifieke koekjes kopen en wie de trouwe klanten zijn. Gewapend met deze kennis stelt het verschillende aanpassingen voor aan de huidige verkoopstrategie om beter aan te sluiten bij de klantvoorkeuren.
- Deep learning: De artistieke bakker: DL staat bekend als de bakker met een scherp oog voor detail als het gaat om het volgen van markttrends. Het heeft het vermogen om foto's van koekjes en andere desserts die trending zijn op sociale media te analyseren en ideeën aan te dragen om op die trends in te spelen.
- Voorspellende AI: De waarzeggende bakker: Deze bakker beschikt over een unieke vaardigheid: het analyseren van gegevens uit het verleden om toekomstige trends te voorspellen. Door patronen te herkennen en potentiële klanten te identificeren die mogelijk niet terugkeren, kan de bakker kortingen en gratis koekjes aanbieden.
- Generatieve AI: De inventieve bakker: GenAI is de nieuwste aanwinst voor het team, een zeer creatieve bakker die volledig originele koekjesconcepten kan genereren. Afhankelijk van de bestudeerde data kan het zelfs innovatieve baktechnieken ontwikkelen.
Let op: het bovenstaande voorbeeld dient alleen ter verduidelijking en begrip. ML, DL, PdAI en GenAI zijn niet beperkt tot de hierboven genoemde functies.
In het verleden waren de meeste applicaties ontworpen om bestaande data te analyseren en inzichten te genereren. Met Gen AI kan men echter unieke en originele content produceren. De algoritmes kunnen patronen herkennen in de trainingsdata, die afkomstig kunnen zijn uit open bronnen of van binnen de organisatie zelf. Ze kunnen die patronen nabootsen om, indien nodig, originele content te genereren.
De kern van generatieve AI wordt gevormd door de modellen, elk met hun eigen voordelen en beperkingen. De keuze voor een model hangt af van de behoeften van de organisatie en de mogelijkheden van het model.
| Generatieve AI-modellen | Gebruiksscenario's | Beroemd gereedschap |
|---|
| Generatief Adversarieel Netwerk | Documentgeneratie, productonderzoek en -ontwikkeling | StyleGAN (NVIDIA) |
| Transformer-gebaseerd model | Softwareontwikkeling, beeldcreatie | BERT |
| Diffusiemodel | Ontwerp, marketingcontent | - |
| Variationele auto-encoders | Slim operationeel technologiesysteembeheer (OTSM), intelligente kwaliteitscontrole | - |
| Groot taalmodel | Chatbots ontwikkelen, sentimentanalyse op sociale media | GPT 3 |
| Neurale stralingsvelden | 3D-modellering, architectuur | Nvidia NGP Instant NeRF 3 |
| Terugkerende neurale netwerken (RNN's) | Product- en procesontwikkeling, betere klantenservice | - |
Stel je een situatie voor waarin je toekomstige vraag kunt voorspellen, klantgevoelens kunt begrijpen, voorraden kunt optimaliseren en problemen kunt oplossen voordat ze zich voordoen. Dit zijn slechts enkele van de vele voordelen die voorspellende AI organisaties biedt. Voorspellende AI komt van pas wanneer er behoefte is aan de meest accurate data die gebruikt kan worden bij cruciale besluitvormingsprocessen.
Je vergist je echter als je voorspellende AI beschouwt als een krachtige trenddetector. Voorspellende AI gaat verder dan dat door onderbouwde voorspellingen te doen over wat er mogelijk gaat gebeuren.
| Voorspellende AI-modellen | Toepassingen |
|---|
| Classificatiemodel | E-mailspamfiltering, tekstanalyse op sociale media, taalherkenning |
| Clustermodel | Sociale media-analyse, marktsegmentatie, anomaliedetectie |
| Voorspellingsmodel | Voorraadoptimalisatie, vraagvoorspelling, verkoopvoorspelling |
| Uitschietermodel | Machinegezondheidsbewaking, fraudedetectie |
| Tijdreeksmodel | Voorspellingen van aandelenkoersen, vraagvoorspellingen voor seizoensproducten |
Nu je de mogelijkheden van generatieve AI en voorspellende AI begrijpt, is het belangrijk om de fundamentele verschillen ertussen te onderscheiden. Dit stelt je in staat om ze zo effectief mogelijk in te zetten.
| Functie | Generatieve AI (Gen AI) | Voorspellende AI |
|---|
| Primaire functie | Genereert nieuwe informatie die vergelijkbaar is met de trainingsgegevens, maar met een unieke invalshoek. | Analyseert bestaande gegevens om toekomstige uitkomsten te voorspellen. |
| Uitvoer | Nieuwe gegevenspunten (afbeeldingen, tekst, muziek, code, enz.) | Voorspellingen over toekomstige gebeurtenissen of waarden. |
| Focus | Creativiteit, innovatie, het verkennen van mogelijkheden. | Nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en bruikbare inzichten. |
| Toepassingen | Contentcreatie (tekst, afbeeldingen, muziek), productontwerp, geneesmiddelenonderzoek, kunstcreatie | Verkoopprognoses, financiële modellering, voorspelling van apparatuurstoringen, voorspelling van klantverloop |
| Uitdagingen | Gebrek aan verklaarbaarheid (black box-karakter) Potentieel voor misbruik (deepfakes, desinformatie) | Beperkt tot voorspellingen op basis van historische gegevens (waardoor onvoorziene gebeurtenissen mogelijk niet worden vastgelegd). |
Voor een organisatie kunnen zowel voorspellende AI als generatieve AI meerdere voordelen opleveren in de waardeketen. Generatieve AI is het meest geschikt voor taken die creativiteit vereisen, terwijl voorspellende AI beter geschikt is voor taken die nauwkeurigheid vereisen. Deze fundamentele verschillen leiden tot verschillende toepassingsmogelijkheden voor beide.
| Waardeketen | Voorspellende AI-casestudies | Generatieve AI-voorbeelden |
|---|
| Inkoop en aanbesteding | Risicobeoordeling van leveranciers - Analyse van de financiële situatie, de markt en de kredietwaardigheid om het risico van de leverancier te voorspellen. | Contractoptimalisatie - Analyseer standaardvoorwaarden uit het verleden om nieuwe contracten te genereren. |
| Productie en fabricage | Voorspellend onderhoud - Voorspel potentiële storingen aan apparatuur en plan onderhoud proactief in. | Productontwerpoptimalisatie - Het genereren van meerdere ontwerpvarianten voor een product, die digitaal verfijnd kunnen worden. |
| Voorraadbeheer | Vraagvoorspelling - Toekomstige vraagvoorspelling op basis van historische trends | Automatisering van aanvullingsorders - Op basis van eerdere aanvullingsorders wordt automatisch een nieuwe order aangemaakt zonder menselijke tussenkomst. |
| Logistiek en distributie | Risicobeoordeling voor bezorging - Voorspellende AI kan weerpatronen en historische verkeersgegevens analyseren om potentieel risicovolle routes te identificeren. | Dynamisch verpakkingsontwerp - Het genereren van op maat gemaakte verpakkingsontwerpen die ruimtebesparend zijn om de verzendkosten te minimaliseren. |
| Winkelbeheer | Personeelsoptimalisatie - Voorspel toekomstige personeelsbehoeften op basis van historische gegevens. | Winkelindelingoptimalisatie - Het optimaliseren van winkelindelingen om de klantstroom te verbeteren en de omzet te verhogen. |
| Marketing en verkoop | Verkoopprognoses - Het voorspellen van toekomstige verkopen om marketingbudgetten te optimaliseren. | Creatie van marketingcontent - Genereer gepersonaliseerde marketingcontent |
| Klantenservice | Voorspelling van klantverloop - Het identificeren van klanten die risico lopen op klantverloop om zo retentiestrategieën te kunnen implementeren. | Klantenservice via chatbots: 24/7 klantenservice via chatbots. |
Nu we hun impact op de waardeketen hebben gezien, moeten we een stap verder gaan om te begrijpen hoe de gezamenlijke inzet ervan hun individuele potentieel kan vergroten.
- Generatieve AI kan outputs (zoals chatbotreacties) nauwkeuriger maken door gebruik te maken van voorspellingen van voorspellende AI, wat leidt tot betere oplossingen voor gebruikersvragen en meer vertrouwen.
- De output van generatieve AI kan worden gebruikt als extra data voor het trainen van voorspellende AI-modellen, waardoor het trainingsproces wordt versneld. Bovendien kunnen generatieve AI-modellen, indien getraind op organisatiedata, data genereren die specifiek relevant is voor de organisatie en die vervolgens kan worden gebruikt voor de training van voorspellende AI-modellen. Dit verbetert de voorspellingsnauwkeurigheid van voorspellende AI en sluit beter aan bij de behoeften van organisaties.
Als u had verwacht dat we een winnaar zouden aanwijzen tussen generatieve AI en voorspellende AI, dan zult u teleurgesteld zijn. Het is simpelweg onmogelijk om de ene boven de andere te verkiezen. Ze dienen elk een ander doel. Uw keuze hangt af van de doelstellingen van uw organisatie en de kwaliteit van de beschikbare data.
| Voorspellende AI | Generatieve AI |
|---|
| Het voorspellen van toekomstige uitkomsten | ✓ | ✕ |
| Besluitvorming op basis van historische gegevens | ✓ | ✕ |
| Analyse van trends en patronen uit het verleden | ✓ | ✕ |
| Datagestuurde risicobeoordeling | ✓ | ✕ |
| Aangepast of gepersonaliseerd | ✓ | ✓ |
| Het creëren van nieuwe data en content. | ✕ | ✓ |
| Het stimuleren van creativiteit en innovatie. | ✕ | ✓ |
| Realistische simulaties genereren | ✕ | ✓ |
| Het opvullen van hiaten in bestaande datasets | ✕ | ✓ |
Nu we een duidelijk beeld hebben van de toepassingen van generatieve AI en voorspellende AI, is het ook belangrijk om ons te verdiepen in de mogelijke beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden.
- Data-afhankelijkheid - De output van zowel generatieve AI als voorspellende AI is afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van de data waarmee ze getraind zijn. De output bevat dezelfde inconsistenties als de trainingsdata, dus als de trainingsdata onnauwkeurig of bevooroordeeld is, zal de gegenereerde output dat ook zijn.
- Ethische overwegingen - Factoren zoals banenverlies en intellectuele-eigendomsrechten vormen een serieuze zorg bij de implementatie van AI.
- Controle - Een AI-model zonder menselijke controle kan onjuiste, schadelijke of valse inhoud doorgeven.
- Veiligheid en beveiliging - U heeft vast wel gehoord van de zaak waarbij een deepfake-stem werd gebruikt om een CEO voor $243.000 op te lichten. Deepfakes en toegang tot gevoelige informatie dragen bij aan het groeiende wantrouwen jegens AI.
- Beperkte reikwijdte - Voorspellende AI kan nauwkeurige voorspellingen doen op basis van historische gegevens. Onverwachte gebeurtenissen kunnen deze voorspellingen echter verstoren.
Ondanks de vele voordelen moeten er nog steeds enkele problemen met betrekking tot generatieve AI worden aangepakt.
Het is overduidelijk dat zowel generatieve AI als voorspellende AI een enorm potentieel hebben. Organisaties moeten verder kijken dan het debat over generatieve AI versus voorspellende AI. In plaats daarvan zouden ze zich moeten richten op het creëren van synergie tussen beide om hun AI-capaciteiten echt naar een hoger niveau te tillen. Dit houdt in dat ze de functionaliteit en beperkingen van beide moeten begrijpen en tegelijkertijd de specifieke gebieden moeten identificeren die met een combinatie van beide technologieën kunnen worden getransformeerd.
Wij van Polestar Analytics zijn experts in het bouwen van een robuuste AI- en analyse- infrastructuur voor uw organisatie. We hanteren een stapsgewijze aanpak en zorgen ervoor dat we uw verwachtingen overtreffen.
Stap 1: Bedrijfsdoelstellingen beoordelen en definiëren - We analyseren uw huidige situatie en identificeren verbeterpunten aan de hand van vele succesvolle cases uit het verleden en voorbeelden uit de branche.
Stap 2: Gegevensverzameling en -voorbereiding - We identificeren en verzamelen relevante gegevensbronnen die essentieel zijn en transformeren de gegevens voor nauwkeurigheid en consistentie.
Stap 3: Modelontwikkeling en -implementatie - We zullen modellen ontwikkelen, trainen en valideren met behulp van geschikte methoden voor machinaal leren, deep learning of kunstmatige intelligentie.
Stap 4: Monitoren, evalueren en herhalen - Na het monitoren en implementeren van de oplossing, zullen we een naadloos monitoringmechanisme opzetten en verdere ondersteuning bieden wanneer dat nodig is.
Neem contact met ons op Als u meer wilt weten over generatieve AI, voorspellende AI, hun synergie en de implementatie ervan in de waardeketen.