Kunstmatige intelligentie toepassen in uw bedrijf

Lees in deze blog concrete toepassingen voor bedrijven die met kunstmatige intelligentie willen starten.

5 Min
31/08/2023

Kunstmatige intelligentie (of artificial intelligence) gaat onze bedrijfsprocessen in een rap tempo drastisch veranderen. De verwachting is dat AI net zo veel impact gaat hebben op onze wereld als de introductie van elektriciteit of computers. Niet voor niets presenteerde het kabinet een actieplan om kunstmatige intelligentie voor het Nederlandse bedrijfsleven te versterken. Want, zo stelt het kabinet: "AI zal stevig bijdragen aan economische groei, welvaart en welzijn van Nederland.” Het kabinet roept bedrijven daarom op om zich in deze AI-kruistocht aan te sluiten bij kartrekkers als Philips, Ahold en IBM. Maar bijna de helft van de bedrijven in Nederland, is kunstmatige intelligentie nog een ‘ver-van-m’n-bed-show’. Meer over de basics van AI, leest u in deze blog. Ook hebben wij de valkuilen die u moet voorkomen voor u op een rij gezet.

In deze blog leest u over concrete toepassingen voor bedrijven die met kunstmatige intelligentie willen starten. Want hoewel het leuk is, al die zelfrijdende auto’s, wilt u vooral weten hoe u kunstmatige intelligentie kunt gebruiken in uw dagelijkse business. Toch?

Chapter 1

AI is volop in ontwikkeling

De explosie aan data, sterk toegenomen rekenkacht en verbeterde machine learning-algoritmes zorgen ervoor dat de ontwikkeling van AI in de lift zit. Bij AI denken we al gauw aan robots die net zo slim zijn als mensen. Op dat niveau zijn we echter nog niet. Wanneer de mens 1 op 1 vervangen kan worden en er een ‘bewuste’ computer is die zelfstandig kan handelen, spreken we van general intelligence. Maar alle voorbeelden van AI die nu ontwikkeld zijn, zoals zelfrijdende auto’s, vallen nog onder de eerste fase van AI - narrow of matige kunstmatige intelligentie. Hierbij neemt AI repeterende of specifieke taken uit handen en is nog heel erg gericht op het oplossen van een specifiek probleem. Narrow intelligence is dan ook de vorm van AI die uw bedrijf kan inzetten.

Chapter 1

Hoe kan kunstmatige intelligentie bedrijven helpen?

Doordat steeds meer bedrijven een AI-first strategie hanteren, wordt het voor de rest van het bedrijfsleven belangrijk om niet achterop te raken. Middels kunstmatige intelligentie kunnen bedrijven hun klanten namelijk instant service en gepersonaliseerde oplossingen bieden en bovendien hun winst maximaliseren. Nu zowel grotere bedrijven als innovatieve start-ups zich bezighouden met AI, wordt deze technologie gelukkig steeds toegankelijker en betaalbaarder. Ook voor uw bedrijf. Wat voor toepassingen van kunstmatige intelligentie kunnen interessant zijn voor uw bedrijf? We kunnen ze indelen in repeterende taken, data-analyse en vraagstukken oplossen, hieronder meer hierover. 

Chapter 1

1. Repeterende taken

Een groot voordeel van kunstmatige intelligentie is dat het ons 24 uur per dag repeterende werkzaamheden uit handen kan nemen, zodat wij meer tijd hebben voor complexere zaken. AI heeft bovendien geen pauze nodig en ligt ook niet met koorts op bed, waardoor de prestaties veel constanter zijn. Doordat AI ook data kan analyseren, kan het bovendien werkprocessen versnellen en verbeteren.

AI voorbeelden van repeterende taken:

  • Retail & logistiek - Door bedrijven als Amazon wordt bijvoorbeeld robotic orderpick gebruikt om pakketjes te lokaliseren en in te pakken. 
  • Industrie - Binnen de industrie worden productierobots ingezet om gecompliceerde of eentonige handelingen uit te voeren. 
  • Beveiliging - Ook binnen de beveiliging en politie wordt AI ingezet. Zo helpt AI met het beveiligen op afstand en neemt dus de surveillerende taak steeds meer uit handen. 
Chapter 1

2. Data-analyse

Door de digitalisering en alle data-sporen die mensen achterlaten, wordt het steeds belangrijker om inzichten te destilleren uit al deze data. Ook hierin kan kunstmatige intelligentie helpen. Middels het toepassen van bijvoorbeeld machine learning technieken, kan AI bedrijven helpen om snel en nauwkeurig grote hoeveelheden data te analyseren en hier learnings uit te halen. 

AI voorbeelden van slimme data-analyse:

  • Gezondheidszorg - Kunstmatige intelligentie wordt inmiddels ingezet om de diagnose van röntgenfoto's te verbeteren. Er zijn gevallen waarin AI in staat is sneller en betere diagnoses te stellen dan doktoren. 
  • Finance - Binnen de finance wereld gaat er veel data om. Ook hier wordt AI steeds meer ingezet om chocola te maken van al deze data. Zo wordt kunstmatige intelligentie ingezet om uitzonderlijke betaalpatronen van zakenrelaties te monitoren.  
  • Marketing & customer service - Data is eveneens belangrijk voor marketingbureaus en marketingafdelingen. Daarom wordt machine learning AI ook steeds meer gebruikt om bijvoorbeeld klantgedrag te analyseren en te voorspellen op basis van eerder gedrag en/of op basis van vergelijkbare klantprofielen. Ook wordt AI ingezet voor het beantwoorden van klantvragen, bijvoorbeeld middels chatbots.
Chapter 1

3. Vraagstukken oplossen

En als laatst wordt kunstmatige intelligentie bij bedrijven ingezet om moeilijke vraagstukken te beantwoorden. Deze laatste AI toepassingen zien we nog het minste gebeuren in de praktijk. 

AI voorbeelden van vraagstukken oplossen:

  • Wetenschap - Binnen de wetenschap wordt er momenteel volop met deze vorm geoefend. Denk bijvoorbeeld aan de case waarbij AI ‘ontdekt’ dat de aarde om de zon draait. Ook heeft AI een klassiek vraagstuk uit de biologie opgelost.
  • Politie - Binnen de politie is er in 2019 een AI team aangesteld, dat middels kunstmatige intelligentie onder andere cold cases moest gaan oplossen. Door het voeden van data hoopt de politie dat de AI-tool patronen zal herkennen en zo objectief zaken kan prioriteren op basis van forensische opsporingskansen.
Chapter 1

Start met kunstmatige intelligentie waar de behoefte ligt

Zoals u leest zijn er al een hoop concrete toepassingen en voorbeelden van AI. Wat voor uw bedrijf nuttig is, hangt enerzijds af van wat er speelt binnen uw sector, maar natuurlijk ook van waar de kansen en uitdagingen liggen binnen uw bedrijf. Zoek dus enerzijds naar concrete AI voorbeelden binnen uw sector of vakgebied. Maar kijk ook zeker naar de bedrijfsdoelstellingen:

  • Doelstelling: Kostenreductie. Is uw bedrijf vooral gebaat bij kostenreductie? Kijk dan bij welke processen u AI kunt inzetten om repeterende taken te vervangen. Denk aan productierobots, betere inkoopvoorspellingen of bijvoorbeeld aan het vervangen van stukjes in het primaire proces, zoals het automatiseren van klantacceptatie
  • Doelstelling: Optimale service. Wilt u uw service vooral verder verbeteren en versnellen? Denk dan aan slimme chatbots die 24/7 vragen kunnen beantwoorden en het aantal klantcontacten met medewerkers kunnen verminderen.
  • Doelstelling: Meer omzet. Denk aan het analyseren en voorspellen van klantgedrag middels machine learning algoritmes en het doen van automatische op maat gemaakte aanbiedingen. 
  • Doelstelling: Efficiëntere sales. Moet vooral uw commerciële afdeling effectiever handelen? Denk dan aan AI-tools die op basis van talloze patronen nog beter kunnen voorspellen welke leads de moeite waard zijn en dus uw leadscoring kunnen verbeteren.
  • Doelstelling: Financiële zekerheid. Denk aan slimme AI-tools die kunnen voorspellen welke klanten en markten gaan groeien of juist krimpen, zodat u weet waar u uw pijlen op moet richten. 
  • Doelstelling: Product verbreding. U kunt data ook gaan inzetten om ander soort diensten of producten te verkopen en hiermee uw markt te vergroten. Denk bijvoorbeeld aan supermarkten die op basis van uw koopgedrag ook dieetadvies kunnen geven.
Chapter 1

Hulp nodig bij kunstmatige intelligentie voor uw bedrijf?

Bent u benieuwd hoe kunstmatige intelligentie de processen binnen uw bedrijf drastisch kan veranderen? Wij helpen u graag verder! Middels machine learning technieken kunnen wij u bij GraydonCreditsafe helpen om:

Benieuwd hoe GraydonCreditsafe u kan helpen om kunstmatige intelligentie te implementeren?

Onze consultants helpen u graag verder.

Gerelateerde blogartikelen

De laatste trends in credit, risk en data management.