Lees het Digital Maturity Report 2026
✔ Official Microsoft Inner Circle Partner
✔ Trusted Microsoft Dynamics 365 Advisors
✔ Digitale transformatiepartner
Contact

De introductie tot kunstmatige intelligentie die jouw bedrijf niet mag missen

Inzicht in het potentieel van AI en hoe het kan worden ingezet in verschillende aspecten van de bedrijfsvoering is cruciaal voor organisaties die hun prestaties willen verbeteren en duurzame groei willen realiseren.
  1. Home
  2. Inzichten en events
  3. Artikelen
  4. De introductie tot kunstmatige intelligentie die jouw bedrijf niet mag missen

Deze technologie van computers die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, bestaat al sinds decennia. Met de lancering van AI kwam het beschikbaar voor de grotere gemeenschap en werd het beter toegankelijk voor de massamarkt. Laat ons onderzoeken hoe je AI kunt gebruiken om de efficiëntie en kwaliteit van je bedrijf te revolutioneren, kosten te verlagen en gebruik te maken van alle andere voordelen die de technologie met zich meebrengt. Dit artikel is het eerste in een reeks over uiteenlopende onderwerpen met betrekking tot AI.

Diederick

Diederick

CTO of 9altitudes

De geschiedenis van AI

Alan Turing wordt wel de peetvader van AI genoemd. Hij kwam al in de jaren vijftig met het idee van intelligente machines en ontwierp de schaakcomputer Turochamp. Computers waren toen echter nog niet sterk genoeg, nog niet in staat om verbanden te leggen of slimme technieken toe te passen. Het duurde tot 1997 om de beroemde schaker Garry Kasparov te verslaan. In 2016 versloeg de computer AlphaGo een wereldkampioen Go. Dit was een mijlpaal voor AI, omdat Go vanwege zijn complexiteit bekend staat als het meest uitdagende klassieke spel voor kunstmatige intelligentie.

Thomas van Buren

Thomas van Buren

Business development consultant, 9altitudes

AI-systemen verkennen

Het doel van AI is altijd geweest om computers te laten denken en reageren alsof ze mensen zijn. Met andere woorden, het is het maken van software om het gedrag en de capaciteiten van mensen na te bootsen. De technologie is in de loop der jaren geëvolueerd en heeft geleid tot verschillende AI-systemen, variërend van Machine Learning tot Generative AI (zie onderstaande grafiek).

In het eerste geval train je het systeem door het gegevens te geven en het te leren hoe het deze gegevens moet verwerken en interpreteren. Dit creëert modellen die helpen om nieuwe input te interpreteren. Het systeem doet dit door de nieuwe invoer te vergelijken met wat het via het model heeft geleerd. Het herkennen van facturen en het extraheren van de benodigde data uit inkomende facturen is een bekende use case.

Deep learning, een vorm van machinaal leren, creëert neurale netwerken die het systeem in staat stellen om zelf te leren en beslissingen te nemen. Het vereist veel meer gegevens dan klassiek machine learning, maar ook veel meer rekenkracht. Een belangrijk verschil is dat bij klassiek machinaal leren menselijke tussenkomst nodig is om het systeem te helpen definitieve beslissingen te nemen in geval van onnauwkeurigheden. Bij deep learning is er geen menselijke tussenkomst nodig om deze beslissing te nemen.

Generatieve AI gaat een stap verder en interpreteert niet alleen data en/of neemt beslissingen. De primaire functie is het genereren van inhoud. Een voorbeeld hiervan kan een concept zijn van de volgende presentatie die je moet maken.

Generatieve AI-systemen vertrouwen op Large Language Models (LLM), ontworpen voor het begrijpen en genereren van inhoud. Het verhoogt de prestaties van werknemers en is de “copiloot” van elke werknemer. Het kan nieuwe teksten, afbeeldingen of zelfs een compleet Power BI-dashboard genereren op basis van de data die jij als input aanlevert. Het resultaat is net zo goed als de input. Je moet er wel voor zorgen dat je specifiek vraagt wat je nodig hebt. Garbage in is garbage out. We zullen in een later artikel dieper ingaan op het schrijven van goede prompts.

Het kiezen van de juiste aanpak (machine learning kan voldoende zijn) en het juiste model voor jouw taak is cruciaal. Sommige modellen zijn meer gericht op tekst, terwijl andere meer gericht zijn op afbeeldingen. Daarbij heeft elke AI-oplossing zijn eigen sterke en zwakke punten, afhankelijk van het doel waarvoor je het wilt gebruiken.

Het potentieel van data benutten

Voor het trainen van AI-algoritmen zijn enorme hoeveelheden data van hoge kwaliteit nodig. Een IOT-platform (Internet of Things) zoals PTC ThingWorx, het platform van PTC dat zich richt op het Internet of Things (IoT), kan een bron van data zijn. Maar ook ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) met veel historische data kunnen een betrouwbare bron zijn. Alles hangt af van de use case die je wilt optimaliseren/automatiseren met AI.

Stel je voor dat je apparaten op willekeurige tijden uitvallen en dat de data wordt opgevangen door ThingWorx. In dit geval zou AI naar de redenen kunnen zoeken en trends kunnen vinden om mogelijke toekomstige storingen te voorspellen. Je data hoeft niet per se in de cloud te worden opgeslagen, maar de mogelijkheden van online computing zijn veel groter dan on-premises.

De impact van AI op verschillende gebieden

Gebieden zoals bedrijfsprocesoptimalisatie of assistentie van werknemers vereisen niet noodzakelijk AI, maar kunnen er wel voordeel uit halen.

Neem bijvoorbeeld Process Mining (9A Business Aanalytics tool) besproken in onze Nederlandse podcast), waarbij we de processen van een organisatie analyseren op basis van data. We houden bij welke formulieren een gebruiker heeft geopend, hoe hij naar een ander formulier is genavigeerd en hoe lang dit duurt in vergelijking met andere gebruikers, bijv. Met AI is het mogelijk om deze analyse te automatiseren en zelfs optimalisaties voor te stellen.

Het wordt nog interessanter als we kijken naar Worker Assistance. AI-software kan bijvoorbeeld buitendienstmedewerkers voorzien van de benodigde informatie om reparaties uit te voeren. Met AI wordt deze interactie menselijker. De technicus kan bijvoorbeeld vragen: “Hoe moet ik de olie verversen?”, waarna Copilot stap-voor-stap instructies geeft en deze haalt uit een combinatie van verschillende bronnen die beschikbaar zijn in je organisatie.


Wat is Microsofts benadering van AI?

Laten we beginnen met een ander voorbeeld. Je bent een ontwikkelaar die een app wil ontwikkelen. Je begint vanuit het niets met het opstellen van een basislay-out en het toevoegen van logica aan je formulier. Hoe lang duurt dat? Stel je voor dat je AI kunt vragen: “Maak een app om mijn uitgaven toe te voegen. Ik moet het uitgegeven bedrag kunnen toevoegen, het aan een project kunnen koppelen en een foto van mijn betalingsbewijs kunnen toevoegen.” Als antwoord op deze vraag tekent Copilot in Power Platform een basisformulier met de benodigde velden. Het is misschien niet perfect, maar dat is waar jij om de hoek komt kijken. Het saaie werk is al gedaan en nu kun jij het aanpassen om het helemaal top te maken!

Dat is precies wat Microsoft wil doen - jou in je kracht zetten. Microsoft Dynamics 365 Copilot geeft je een voorsprong met zijn AI-gestuurde digitale assistent. Hierdoor kun je efficiënter werken, creatiever zijn en je richten op echte toegevoegde waarde.

Deze innovatie, die parallellen trekt met de revolutionaire impact van de stoommachine tijdens de industriële revolutie, symboliseert de daaropvolgende krachtige vooruitgang naar een hogere productiviteit.

Let op: niet alle Copilot-oplossingen zijn beschikbaar in alle regio's.

Microsoft-oplossingen:

  • Microsoft 365 Copilot: Werkt naast je in de apps die je elke dag gebruikt
  • Dynamics 365 Copilot: Geef je personeelsbestand een boost met een copilot voor elke functie
  • Copilot in Power Platform: Stel het je voor, beschrijf het en Power Platform bouwt het.
  • Microsoft Security Copilot: Verdedig op machinesnelheid met Microsoft Security Copilot
  • GitHubCopilot: Verhoog de productiviteit van ontwikkelaars om innovatie te versnellen


Copilot in Dynamics 365 Field Services

We hebben geëxperimenteerd met inkomende e-mails voor klantenondersteuning. Een klant klaagt over een apparaat dat kapot is gegaan.

Een shortlist met acties die AI nu kan afhandelen:

  • Copilot kan het irritatieniveau van de klant opvangen en de juiste prioriteit aan de e-mail toekennen op basis van de inhoud. Het is zelfs slim genoeg om dialecten of onjuiste grammatica te doorzien.
  • Vervolgens wordt er automatisch een werkorder aangemaakt die alleen nog door de customer support agent hoeft te worden bekeken.
  • De klant krijgt ook een bevestiging wanneer de buitendienstmedewerker het apparaat komt repareren.
  • De buitendienstmedewerker wordt uitgebreid geïnformeerd over de geplande interventie.

Nieuwsgierig naar een voorproefje bij een van onze klanten?


Waar past Azure AI in?

Azure AI is Microsofts portfolio van kunstmatige intelligentieservices die zijn ontworpen voor ontwikkelaars en datawetenschappers. Op deze manier is het mogelijk om je eigen AI-oplossingen te bouwen en te implementeren met behulp van hun modellen. De snelheid waarmee Azure AI informatie verzamelt en lijnwerk versnelt is duizelingwekkend.

Bing Chat (onderdeel van Microsofts zoekmachine)

Chatbots zijn vooral bekend bij het grote publiek. Bing Chat en ChatGPT gebruiken allebei OpenAI's taalmodellen. Er is echter een belangrijk verschil, omdat de laatste de chatgeschiedenis opslaat om zijn modellen verder te trainen. Dat gezegd hebbende, een datalek is nooit ver weg.

Digital Maturity Report 2024: AI edition

Digital Maturity Report 2024: AI editie

Leer van experts van Microsoft, PTC, Tulip en 9altitudes

Lees het volledige rapport

Je AI-tools verstandig kiezen

Je moet niet in AI duiken alleen omdat het cool klinkt. Het is belangrijk om te evalueren welke use case voor jou relevant is en om prioriteiten te stellen. Beheers eerst je processen om te zien waar de toegevoegde waarde van AI zou kunnen liggen. Alle tools hebben een prijs. Zoals altijd is het belangrijk om de kosten af te zetten tegen de potentiële efficiëntiewinst.

De wereld van AI is enorm veelbelovend voor bedrijven die bereid zijn om de mogelijkheden ervan te benutten. Van het revolutioneren van processen tot het verbeteren van de klantenservice, de potentiële toepassingen zijn enorm. Door de verschillende AI-systemen te begrijpen, data te benutten en de juiste tools te kiezen, kunnen bedrijven het volledige potentieel van AI benutten en duurzame groei realiseren in het huidige concurrerende landschap.

Blijf kijken voor meer artikelen in deze serie als we dieper ingaan op de spannende wereld van kunstmatige intelligentie.

Ontdek relevante content