Hoe je in 2024 AI kunt gaan gebruiken – een complete gids voor beginners

Artificial Intelligence (AI) transformeert de manier waarop we leven en werken, waardoor het een cruciale vaardigheid wordt om te begrijpen in 2024. Van het automatiseren van alledaagse taken tot het verbeteren van de besluitvorming: de mogelijkheden van AI zijn enorm en groeien nog steeds. 

In deze gids onderzoeken we wat AI is, wat het niet is, de typen ervan en de voor- en nadelen ervan. Of u nu nieuw bent bij AI of uw kennis wilt verdiepen, dit is uw startpunt.

Als je al bekend bent met de basisprincipes van AI, kun je het eerste deel van de blog overslaan en direct naar de eerste stappen in AI gaan. Laten we beginnen met het leren van AI!

Wat is Artificial Intelligence (AI)?

Artificial Intelligence (AI) is een veld in de computerwetenschappen dat zich richt op het creëren van machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor menselijke intelligentie vereist is. Deze taken omvatten:

• Leren: informatie verwerven en gebruiken.
• Redeneren: conclusies trekken uit regels.
• Probleemoplossing: oplossingen vinden voor complexe problemen.
• Perceptie: de omgeving begrijpen door middel van sensorische gegevens.
• Taalbegrip: verwerken van en reageren op natuurlijke taal.

AI systemen gebruiken technieken als machine learning, deep learning en neurale netwerken om deze mogelijkheden te bereiken. Hierdoor kunnen ze leren van ervaringen, zich aanpassen aan nieuwe input en taken uitvoeren die vergelijkbaar zijn met mensen.

De definitie van AI kan echter complex en soms controversieel zijn. Laten we eens kijken naar wat algemeen als AI wordt beschouwd en wat niet, samen met enkele voorbeelden.

Wat wordt beschouwd als AI?

Artificial Intelligence is een steeds evoluerend veld dat een breed scala aan technologieën definieert die in staat zijn taken uit te voeren waarvoor doorgaans mensachtige intelligentie nodig is.

Hier zijn enkele prominente voorbeelden van AI:

• Machine Learning: systemen die leren en verbeteren van ervaringen zonder expliciete programmering. Het aanbevelingssysteem van Netflix stelt bijvoorbeeld films en tv-programma’s voor op basis van gebruikersgedrag.
• Computervisie: systemen die visuele informatie interpreteren. Gezichtsherkenningssystemen in de beveiliging en het ontgrendelen van smartphones zijn enkele voorbeelden waarbij computervisie wordt geïmplementeerd.
• Expertsystemen: AI die menselijke besluitvorming nabootst. Dergelijke systemen zijn medische diagnosesystemen die symptomen analyseren en aandoeningen suggereren.
• Robotica: AI-aangedreven robots die complexe taken uitvoeren en interactie hebben met hun omgeving. Denk aan autonome voertuigen en industriële robots in de productie.

Wat wordt beschouwd als AI?

Het is gemakkelijk om verkeerd te interpreteren welke systemen daadwerkelijk worden aangedreven door AI technologie. Hier zijn enkele voorbeelden van wat niet als AI wordt beschouwd:

• Eenvoudige automatisering: Programma’s die vooraf gedefinieerde regels volgen zonder te leren of aan te passen. Een eenvoudige rekenmachine of een thermostaat met ingestelde temperaturen wordt bijvoorbeeld niet als AI beschouwd.
• Tools voor gegevensanalyse: Software die gegevens verwerkt, maar niet leert en geen beslissingen neemt. Denk aan eenvoudige spreadsheetapplicaties of eenvoudige datavisualisatietools.
• Basiszoekmachines: systemen die alleen zoekwoorden matchen zonder AI. Een eenvoudige databasequery levert bijvoorbeeld exacte overeenkomsten op.
• Hardgecodeerde beslissingsbomen: vaste als-dan-regelsystemen die niet kunnen leren. Zo’n voorbeeld zou een eenvoudige chatbot zijn met vooraf geschreven antwoorden.
• Traditionele computerprogramma’s: Software die specifieke taken uitvoert op basis van expliciete instructies zonder verbeteringen. Een tekstverwerker of een videogame met vooraf bepaalde reacties is zo’n programma dat geen AI technologie omvat.

Het is duidelijk dat de grenzen tussen AI- en niet-AI-systemen vervagen, vooral naarmate de technologie vordert. Veel moderne systemen combineren AI met traditionele programmering, waardoor hybride benaderingen ontstaan. Naarmate AI evolueert, kan ons begrip van wat als AI wordt beschouwd, veranderen, waarbij regelmatig nieuwe technieken en toepassingen opduiken.

Nadat we de setting hebben opgehelderd tussen wat wel en wat niet als AI wordt beschouwd, gaan we dieper in op de voor- en nadelen als het om AI gaat.

De voordelen van Artificial Intelligence

Artificial Intelligence (AI) biedt talloze voordelen die de efficiëntie, nauwkeurigheid en mogelijkheden op verschillende gebieden verbeteren. Hier is een lijst met enkele van de belangrijkste voordelen die AI biedt:

• Verhoogde efficiëntie en productiviteit: AI kan repetitieve taken automatiseren en deze sneller uitvoeren dan mensen, waardoor mensen zich kunnen concentreren op complexer werk.
• Vermindering van menselijke fouten: AI voert taken met hoge precisie en nauwkeurigheid uit, waardoor fouten veroorzaakt door menselijke vermoeidheid of andere factoren worden verminderd.
• 24/7 beschikbaar: AI systemen kunnen continu werken zonder pauzes of slaap.
• Verbeterde besluitvorming: AI analyseert snel grote hoeveelheden gegevens om patronen en trends te identificeren, waardoor bedrijven betere beslissingen kunnen nemen.
• Verbeterde klantervaringen: AI aangedreven chatbots en virtuele assistenten bieden 24 uur per dag persoonlijke klantenondersteuning. Met de AI Chatbot voor klantenservice van DataNorth kunt u dit moeiteloos bereiken.
• Geavanceerde gegevensanalyse: AI verwerkt en analyseert enorme hoeveelheden gegevens om inzichten te ontdekken die mensen mogelijk over het hoofd zien.

Het is belangrijk op te merken dat hoewel AI veel voordelen biedt, het ook potentiële nadelen en ethische overwegingen met zich meebrengt die zorgvuldige aandacht behoeven naarmate de technologie zich ontwikkelt en zich verspreidt over verschillende industrieën.

De nadelen van Artificial Intelligence

Ondanks de voordelen brengt AI ook verschillende uitdagingen en nadelen met zich mee:

• Hoge implementatiekosten: Het opzetten van AI systemen vereist aanzienlijke financiële investeringen vanwege de complexe engineering en dure hardware-/softwarevereisten.
• Gebrek aan creativiteit, emotionele intelligentie en menselijk oordeel: AI mist het vermogen om creatief te denken of emoties te begrijpen zoals mensen dat doen. Het kan de menselijke creativiteit, empathie of out-of-the-box-denken niet echt reproduceren. Het is ook niet in staat ethische beslissingen te nemen of de context te begrijpen op dezelfde manier als mensen dat kunnen, wat problematisch kan zijn in complexe of genuanceerde situaties.
• Mogelijke banenverlies: Naarmate AI meer taken automatiseert, bestaat er bezorgdheid over banenverlies in bepaalde sectoren, met name voor repetitieve of routinematige banen.
• Gebrek aan transparantie: Veel AI systemen, vooral complexe machine learning-modellen, functioneren als ‘zwarte dozen’, waarbij het moeilijk te begrijpen is hoe ze tot beslissingen komen. Dit gebrek aan verklaarbaarheid kan problematisch zijn, vooral bij gevoelige toepassingen zoals het strafrecht.
• Vooroordelen en discriminatie: AI systemen kunnen bestaande vooroordelen bestendigen of versterken als ze worden getraind op bevooroordeelde gegevens of worden ontworpen met inherente vooroordelen.
• Privacy- en veiligheidsproblemen: Bij het gebruik van AI gaat het vaak om het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden persoonlijke gegevens, wat privacyproblemen met zich meebrengt. Bovendien kunnen AI systemen kwetsbaar zijn voor hacking of kwaadwillig gebruik.

Het is belangrijk op te merken dat, hoewel deze nadelen bestaan, veel onderzoekers en bedrijven actief werken aan het aanpakken van deze uitdagingen terwijl de AI-technologie zich blijft ontwikkelen.

De verschillende soorten Artificial intelligence

Om te beginnen kan AI op verschillende manieren worden geclassificeerd, bijvoorbeeld op basis van mogelijkheden, functionaliteit of onderliggende technologie.

Hier volgen enkele veel voorkomende categorisaties en hun verschillen:

Gebaseerd op capaciteiten

We hebben drie categorieën bij het classificeren van AI op basis van hun mogelijkheden, deze zijn:

• Narrow AI (Artificial Narrow Intelligence, ANI): Dit type AI is ontworpen om een ​​enkele taak of een reeks nauw verwante taken uit te voeren. Het werkt binnen een beperkt, vooraf gedefinieerd bereik of een beperkte context en kan niet buiten het geprogrammeerde gebied treden. Voorbeelden hiervan zijn chatbots en aanbevelingssystemen. De meeste AI die tegenwoordig wordt gebruikt, is Narrow AI.
• Algemene AI (Artificial General Intelligence, AGI): AGI verwijst naar een niveau van AI dat kennis kan begrijpen, leren en toepassen op een manier die niet te onderscheiden is van menselijke intelligentie. Het kan elke intellectuele taak uitvoeren die een mens ook kan. AGI kan kennis overdragen tussen domeinen en het leerproces aanpassen aan nieuwe problemen. Dit type AI is nog theoretisch en bestaat in de praktijk nog niet.
• Super AI (Artificial Superintelligence, ASI): Naast AGI ligt ASI: een stadium van AI waarin machines het menselijk intellect in elk aspect overtreffen: creativiteit, algemene wijsheid en probleemoplossing. Super AI blijft een concept uit sciencefiction en filosofisch discours, zonder praktische voorbeelden sinds mijn kennisafsluiting in 2023.

Gebaseerd op functionaliteit

Er zijn vier soorten AI op basis van functionaliteit. Laten we meer in detail treden:

• Reactive Machines: Deze AI systemen hebben geen geheugen en zijn ontworpen om te reageren op specifieke stimuli of inputs. Ze reageren op situaties met behulp van vooraf gedefinieerde algoritmen. De Deep Blue-schaakcomputer van IBM is daar een voorbeeld van.
• Beperkt geheugen: deze AI classificatie omvat machines die kunnen leren van historische gegevens om beslissingen te nemen. De meeste hedendaagse AI-toepassingen, zoals zelfrijdende auto’s of chatbots, vallen in deze categorie omdat ze grote hoeveelheden gegevens gebruiken om in de loop van de tijd te leren en te verbeteren.
• Theory of Mind: Dit is een toekomstige klasse van AI die niet alleen informatie begrijpt en onthoudt, maar ook het vermogen heeft om emoties, overtuigingen en gedachten te herkennen en te verwerken (dat wil zeggen: het schrijft mentale toestanden aan anderen toe). Het wordt beschouwd als een cruciale stap richting AGI.
• Zelfbewuste AI: Dit is het hoogste niveau van AI, waarbij machines hun eigen bewustzijn en zelfbewustzijn hebben. Dit type AI is nog steeds theoretisch en ligt op het terrein van de futurologie en speculatieve fictie.

Gebaseerd op technologie

Ten slotte kan AI worden geclassificeerd afhankelijk van de geïmplementeerde technologie. Daarom hebben we de volgende categorieën:

• Machine Learning (ML): AI systemen die in staat zijn om van gegevens te leren, patronen te identificeren en beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst vallen in deze categorie. ML omvat subvelden zoals leren onder toezicht, leren zonder toezicht en versterkend leren.
• Deep learning: een machine learning-techniek die kunstmatige neurale netwerken gebruikt om grote datasets te analyseren. Het helpt bij het oplossen van complexe problemen, zoals natuurlijke taalverwerking en beeldherkenning (bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s).
• Neurale netwerken: een subset van ML, dit zijn AI-systemen die zijn ontworpen om de onderling verbonden neuronenstructuur van het menselijk brein te simuleren. Convolutionele neurale netwerken (CNN’s), Recurrent Neural Networks (RNN’s) en Deep Neural Networks (DNN’s) zijn hiervan voorbeelden.
• Natural Language Processing (NLP): AI systemen die menselijke taal begrijpen, interpreteren en genereren vallen in deze categorie. Dit kan variëren van eenvoudige chatbot-interacties tot geavanceerde systemen die context, humor en emotie kunnen interpreteren.
• Robotica: Dit vakgebied combineert AI met werktuigbouwkunde, elektronica en informatica om machines te creëren die verschillende taken kunnen uitvoeren. Robotica kan bestaan ​​uit AI systemen met zeer beperkte taken tot complexere taken die adaptief met de fysieke wereld interageren.

Waarom is Artificial Intelligence zo populair in 2024?

AI is in 2024 ongelooflijk populair geworden dankzij verschillende sleutelfactoren en innovaties:

• Vooruitgang in generatieve AI: Generatieve AI-modellen zoals GPT-4 zijn krachtiger en veelzijdiger geworden en breiden zich verder uit dan alleen tekst en omvatten ook multimodale mogelijkheden met afbeeldingen, audio en video. Tools als DALL-E van OpenAI, Stability AI’s Stable Diffusion en Adobe’s Firefly hebben het internet overspoeld met afbeeldingen variërend van de paus die Balenciaga draagt ​​tot bekroonde kunst. Dit heeft nieuwe creatieve en praktische toepassingen in alle sectoren geopend.
• Verbeterde toegankelijkheid en maatwerk: AI tools worden gebruiksvriendelijker en aanpasbaarder, waardoor niet-technische gebruikers hun eigen AI applicaties kunnen creëren. Bedrijven als Google en OpenAI ontwikkelen platforms waarmee mensen aangepaste chatbots en AI-modellen kunnen bouwen zonder codeervaardigheden.
• Integratie in alledaagse technologieën: AI wordt naadloos geïntegreerd in gewone apparaten en software, van smartphones tot productiviteitstools, waardoor het een alomtegenwoordig onderdeel van het dagelijks leven wordt.
• Acceptatie door bedrijven: steeds meer bedrijven integreren AI in hun activiteiten, waarbij 83% van de bedrijven beweert dat AI een topprioriteit is in hun plannen. Deze wijdverbreide acceptatie stimuleert innovatie en creëert nieuwe gebruiksscenario’s.
• AI voor personalisatie en klantervaring: Bedrijven maken gebruik van AI om zeer gepersonaliseerde producten, diensten en marketingcampagnes te bieden om de klantervaring te verbeteren. Lily AI gebruikt bijvoorbeeld beeldherkenning om beschrijvingen toe te wijzen aan producten in mode-, woon- en schoonheidsruimtes, waardoor de productontdekking en -aanbevelingen worden verbeterd.
• Vooruitgang op gespecialiseerde gebieden: AI boekt aanzienlijke vooruitgang op gebieden als gezondheidszorg (ziektedetectie, ontdekking van medicijnen), wetenschappelijk onderzoek (klimaatmodellering, materiaalkunde) en autonome systemen (zelfrijdende auto’s).
• Kleine taalmodellen (SLM’s): Deze compactere AI modellen winnen aan populariteit omdat ze verbeterde efficiëntie bieden en kunnen worden uitgevoerd op apparaten met beperkte bronnen.
• Ethische AI ​​en regelgeving: Er is meer aandacht voor het ontwikkelen van verantwoorde AI systemen en het implementeren van regelgeving om zorgen over vooroordelen, privacy en maatschappelijke impact weg te nemen

Waarom is het belangrijk om in 2024 te beginnen met het leren over en gebruiken van AI??

Er zijn veel redenen waarom het cruciaal is om in 2024 te beginnen met het leren over en het gebruiken van AI. Hier zijn enkele redenen waarom het belangrijk is om in 2024 te beginnen met het leren over en het gebruiken van AI:

1. Concurrentievoordeel: de adoptie van AI neemt snel toe, waarbij 73% van de Amerikaanse bedrijven op sommige gebieden van hun bedrijf al AI gebruikt. Degenen die AI niet omarmen, lopen het risico achterop te raken bij concurrenten die AI gebruiken om de efficiëntie, besluitvorming en klantervaringen te verbeteren.
2. Verbeterde operationele efficiëntie: AI kan repetitieve taken automatiseren, processen optimaliseren en activiteiten stroomlijnen. AI aangedreven supply chain-optimalisatie kan bijvoorbeeld de kosten verlagen en de levertijden verbeteren. Hierdoor kunnen bedrijven middelen effectiever toewijzen en zich concentreren op strategische initiatieven.
3. Verbeterde besluitvorming: AI analyseert enorme hoeveelheden gegevens om bruikbare inzichten en voorspellingen te bieden. Dit maakt beter geïnformeerde, datagestuurde besluitvorming mogelijk binnen verschillende bedrijfsfuncties, van financiële planning tot marketingstrategieën.
4. Gepersonaliseerde klantervaringen: AI stelt bedrijven in staat zeer gepersonaliseerde producten, diensten en marketingcampagnes aan te bieden. Dit verbetert de klanttevredenheid en loyaliteit, waarbij 91% van de consumenten de voorkeur geeft aan merken die gepersonaliseerde ervaringen bieden.
5. Kostenbesparingen: Het implementeren van AI kan tot aanzienlijke kostenbesparingen leiden. Chatbots en virtuele assistenten kunnen bijvoorbeeld routinematige vragen van klanten afhandelen, waardoor de behoefte aan menselijke klantenservicemedewerkers wordt verminderd.
6. Omzetgroei: AI heeft het potentieel om de winstgevendheid aanzienlijk te vergroten. Tegen 2035 zal AI naar verwachting de winstgevendheid van bedrijven in 16 sectoren met gemiddeld 38% verhogen.
7. Innovatie en nieuwe bedrijfsmodellen: AI biedt mogelijkheden voor het creëren van innovatieve producten, diensten en bedrijfsmodellen die voorheen niet mogelijk waren.
8. Aantrekken en behouden van talent: Naarmate AI steeds vaker voorkomt, zal er veel vraag zijn naar werknemers met AI vaardigheden. Leren over AI kan u waardevoller maken voor uw organisatie en nieuwe carrièremogelijkheden openen.
9. Verbeterd risicobeheer: AI kan helpen fraude op te sporen, potentiële cyberbedreigingen te identificeren en de algehele risicobeoordeling en -beheer te verbeteren.

Door nu te beginnen met het leren kennen en implementeren van AI, kunt u uzelf en uw organisatie positioneren om ten volle te profiteren van deze transformatieve technologie, die de komende jaren groei, efficiëntie en innovatie zal stimuleren.

Hoe kun je stap voor stap beginnen met het leren over en gebruiken van AI?

Als professional in het bedrijfsleven kunt u met deze aanpak stap voor stap beginnen met het leren kennen en gebruiken van AI:

1. Maak jezelf (en uw team) vertrouwd met AI concepten: begin met het begrijpen van de basisterminologie en -concepten van AI. Dit zal u helpen de potentiële toepassingen in uw vakgebied te begrijpen. U kunt beginnen met het lezen van AI gidsen (zoals u die nu leest!) of online cursussen en AI trainingen volgen, waarin u kennis maakt met AI.
   
   Voor een diepgaand begrip van AI. technologie en hoe u deze effectief in uw organisatie kunt implementeren, kunt u kiezen voor deelname aan AI workshops. DataNorth biedt AI workshops die uw organisatie kunnen helpen aan de slag te gaan met AI.
   
2. Identificeer potentiële gebruiksscenario’s: Zoek naar gebieden in uw werk waar AI de efficiëntie zou kunnen verbeteren of inzichten zou kunnen verschaffen. Bijvoorbeeld in e-mailautomatisering of bij de optimalisatie van HR-processen.
3. Begin met gebruiksvriendelijke AI tools: er is een grote verscheidenheid aan tools online beschikbaar; Begin met toegankelijke tools zoals ChatGPT om praktische ervaring op te doen. DataNorth heeft ook een AI Tools Cheat Sheet gemaakt om u te helpen vertrouwd te raken met enkele van de nieuwste en meest populaire AI-tools die zijn ontwikkeld.
4. Experimenteer en leer: probeer AI tools uit in situaties met weinig inzet om hun mogelijkheden en beperkingen te begrijpen.
5. Blijf op de hoogte: volg AI nieuws en ontwikkelingen in uw branche om op de hoogte te blijven van de laatste trends. Doe dit door relevante mensen te volgen op LinkedIn of je aan te melden voor een nieuwsbrief over AI.
6. Overleg met AI experts: Praat met AI-experts om te zien hoe u AI impact kunt laten maken in uw organisatie. DataNorth biedt onder andere AI-diensten AI Consultancy aan om u te helpen AI oplossingen te identificeren en te implementeren, waardoor de efficiëntie van uw organisatie wordt verbeterd.

Op zoek naar inspiratie voor je eerste AI project? Hier is een eenvoudig gebruiksscenario om u op weg te helpen.

Use-Case: ChatGPT voor het opstellen van marketing-e-mails

1. Begin met het openen van ChatGPT (op chat.openai.com of via een zakelijk account); het zal worden gebruikt als uw schrijfhulpmiddel.
2. Geef een prompt als: ‘Stel een marketing-e-mail op voor de lancering van onze nieuwe producten. Het product is een slimme waterfles die het hydratatieniveau bijhoudt. De doelgroep bestaat uit gezondheidsbewuste professionals van 25 tot 45 jaar.”
3. Controleer de gegenereerde inhoud en verfijn deze indien nodig.
4. Gebruik vervolgaanwijzingen om specifieke aspecten te verbeteren, zoals ‘Maak de toon informeler’ of ‘Voeg aan het einde een call-to-action toe’.

Deze oefening geeft u praktisch inzicht in hoe AI kan helpen bij het creëren van inhoud en hoe u effectief met AI tools kunt omgaan. 

Het is echter belangrijk op te merken dat u nauwkeurig en concreet moet zijn bij het ontwerpen van uw prompt, om de verwachte resultaten te krijgen. Download de Prompt Engineering Cheat Sheet van DataNorth om uw vermogen bij het maken van effectieve prompts te verbeteren.

—

AI is niet langer slechts een concept van de toekomst; het is een essentieel instrument dat innovatie en efficiëntie in verschillende sectoren stimuleert. Door AI te begrijpen en in te zetten, kunt u voorop blijven lopen, uw professionele vaardigheden verbeteren en nieuwe kansen ontsluiten. Duik vandaag nog in AI en begin met het transformeren van uw benadering van zakendoen en technologie, neem contact op met DataNorth voor een AI advies en stap in de transformerende wereld van AI.