We staan er vaak niet bij stil, maar we gebruiken al massaal kunstmatige intelligentie (AI). Het heeft in de wereld al voor veel technologische veranderingen gezorgd. We unlocken onze smartphones met gezichtsherkenning, chatten op websites steeds vaker met AI-gestuurde chatbots, maken gebruik van virtuele assistenten zoals Siri en laten het denken en schrijven over aan ChatGPT. Je zou bijna zeggen dat we niet meer zonder kunnen. Kunstmatige intelligentie is de toekomst van technologie. En hoe mooi zou het zijn als je deze technologie ook in het voordeel kan gebruiken binnen je eigen organisatie? We vertellen je hoe je toepassingen van AI kan gebruikt in je dagelijkse werkzaamheden en hoe dat jouw bedrijf helpt groeien.
Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie, artificial intelligence (AI) is een breed begrip. Het is een tak van computerwetenschappen die zich bezighoudt met het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, redeneren, beslissingen nemen en het begrijpen van natuurlijke taal. We gebruiken AI in een breed scala aan toepassingen, van chatbots tot aan autonome voertuigen en diagnoses van medische aandoeningen. Het kan ingewikkelde problemen oplossen die voorheen onmogelijk of tijdrovend waren. Ook kan de technologie processen automatiseren, waardoor efficiëntie en nauwkeurigheid worden verbeterd en menselijke fouten worden verminderd. Het zet menselijke input om naar input die door computersystemen kan worden gebruikt op basis van eerder gevonden patronen en een ontstaan neuraal netwerk.
De technologie passen we toe in verschillende technieken, waaronder gezichtsherkenning, spraakherkenning, taalvertaling, robotica en machine learning.
Wat zijn voordelen van artificial intelligence binnen een organisatie?
Kunstmatige intelligentie helpt bij het automatiseren van routinematige taken. De technologie neemt eigenlijk taken over van medewerkers. Zo kunnen zij, door gebruik te maken van AI, meer waarde toevoegen aan de organisatie, zoals het hebben van meer tijd voor complexere taken en een hogere productiviteit.
Ook verbetert het de efficiëntie van bedrijfsprocessen. Zo helpt de technologie om processen efficiënter te maken. Bijvoorbeeld door gegevens te analyseren en te rapporteren waardoor bedrijven beter inzicht krijgen in hun prestaties en waar mogelijkheden zijn voor verbetering.
Kunstmatige intelligentie helpt ook met het voorspellen van trends. Dit gebeurt doormiddel van data-analyses. Dit helpt organisaties om betere beslissingen te nemen en zich beter voor te bereiden op toekomstige interne en externe ontwikkelingen.
Als laatste, helpt het ook bij het optimaliseren van producten en diensten door deze af te stemmen op de behoefte en wensen van klanten. Dit gebeurt door bijvoorbeeld het analyseren van klantdata. Deze data worden vervolgens gebruikt voor het verbeteren van producten en diensten van een organisatie.
Verschillende toepassingen van kunstmatige intelligentie binnen een organisatie
Beeldherkenning met AI
Een van de meest voorkomende toepassingen is AI gecombineerd met beeldherkenning. Beeldherkenning is een technologie die het mogelijk maakt om automatisch objecten, patronen of gezichten in digitale afbeeldingen en video’s te herkennen en te categoriseren. Kunstmatige intelligentie haalt daar vervolgens nuttige informatie uit om daarop (semi) acties te ondernemen. Je spreekt dan van computer vision.
Een van de belangrijkste toepassingen van beeldherkenning met behulp van kunstmatige intelligentie is bijvoorbeeld het identificeren van objecten uit beelden. Dit kan gebruikt worden voor verschillende doeleinden:
- Medische beeldvorming: AI-gebaseerde beeldherkenning kan artsen helpen bij het snel en nauwkeurig identificeren van medische aandoeningen op medische beelden, zoals MRI-scans en röntgenfoto’s. Dit kan leiden tot snellere diagnoses en betere patiëntenzorg.
- Autonome voertuigen: het wordt gebruikt in zelfrijdende auto’s om objecten en obstakels op de weg te detecteren en te identificeren. Hierdoor kunnen autonome voertuigen beter navigeren en ongelukken voorkomen.
- Veiligheid en beveiliging: hier wordt beeldherkenning gebruikt in bewakingscamera’s en beveiligingssystemen om verdachte activiteiten te detecteren en te rapporteren. Dit kan helpen bij het voorkomen van criminaliteit en het beschermen van eigendommen en mensen.
- Retail: de technologie wordt gebruikt in de detailhandel om klanten te volgen en hun koopgedrag te analyseren. Dit kan retailers helpen bij het verbeteren van de winkelervaring en het aanbieden van gepersonaliseerde aanbiedingen.
Bij Pegamento hebben we al jaren ervaring in het ontwikkelen van beeldherkenning i.c.m. kunstmatige intelligentie. Bij Bakkerij Amstelveld zetten we computer vision in om de kwaliteitscontrole te verhogen. En bij Rijkswaterstaat zetten we de technologie in om gevaarlijke situaties bij het bedienen van bruggen te detecteren en helpen te voorkomen.
In onderstaande video zie je hoe normale camera’s door middel van AI-modellen weggebruikers anoniem detecteert. Dankzij kenteken detectie kan er informatie verzameld worden als positie, gewicht, luchtvervuiling en geluidsoverlast. Deze data worden vervolgens geanonimiseerd en kunnen we gebruiken om waardevolle conclusies uit te trekken over het gebruik en de overlast van infrastructuur.
Taalvertaling & Spraakherkenning
AI gebruiken we ook voor taalvertaling. Taalvertaling is een technologie die het mogelijk maakt voor computers om tekst of spraak van een bepaalde taal naar een andere taal te vertalen. Taalvertalers worden vaak gebruikt in omgevingen waar mensen van verschillende culturen samenkomen zoals internationale bedrijven, toeristische bestemmingen en educatieve instellingen.
Een andere veelgebruikte toepassing is spraakherkenning. Dit is een technologie die het mogelijk maakt voor computers om gesproken taal te herkennen en begrijpen. Klantenservices maken gebruik van spraakherkenning om telefoongesprekken van klanten automatisch te transcriberen en te categoriseren. Op basis daarvan kan de technologie ook de emotionele toestand van de klant bepalen. Dit kan helpen bij het stroomlijnen van de klantenservice en het verbeteren van de klantervaring.
Sprinklr is bijvoorbeeld een omnichannel platform waarin AI wordt gebruikt voor taalvertaling en spraakherkenning. Zo kunnen mensen realtime met elkaar chatten ongeacht welke taal ze spreken. Wanneer bijvoorbeeld een medewerker een gesprek voert met een anderstalige klant, dan vertaalt een AI-engine tijdens het chatten de tekst direct in de juiste taal van de ontvanger en verzender. Iedereen kan hierdoor in zijn eigen taal communiceren waardoor je niet constant bezig bent met het vertalen van gesprekken. Op deze manier kan het contact met de klant sneller verlopen. Het AI-gedreven platform vertaalt niet alleen, maar herkent doormiddel van spraakherkenning ook of een klant tevreden of ontevreden is. Op basis hiervan geeft het platform antwoordsuggesties die de werknemer kan gebruiken tijdens het gesprek.
Hieronder zie je een afbeelding uit Sprinklr die aan de hand van spraak-/tekstherkenning automatische antwoordsuggesties geeft op een vraag over parkeervergunningen.
RPA & AI
Robotic process automation (RPA) richt zich op het automatiseren van repetitieve taken en processen in organisaties. Developers programmeren RPA-systemen voor het automatiseren van verschillende taken, bijvoorbeeld voor het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, het verwerken van facturen en andere administratieve taken. RPA is een softwarerobot die je kan zien als je virtuele medewerker die repetitieve taken voor je afhandelt. Geen fysieke robot, maar een computerrobot.
Doordat RPA niet zelf kan ‘nadenken’ komt de kracht van de technologie echt naar voren als het wordt gecombineerd met artificial intelligence. Zo kan je RPA gebruiken om bedrijfsprocessen te automatiseren, terwijl je AI kan gebruiken om deze processen te optimaliseren en te verbeteren. Dit kan leiden tot een hogere efficiëntie en betere resultaten.
RPA zonder AI
- Er komt een serviceaanvraag binnen via een extern portaal;
- Robot haalt de gegevens op uit het portaal en vraagt medewerker om urgentie te bepalen;
- Medewerker bepaalt de urgentie op basis van de omschrijving van de lekkage (interpretatie tekst);
- Robot maakt melding en planning aan op basis van input van de medewerker.
RPA met AI
- Er komt een serviceaanvraag binnen via een extern portaal;
- Robot haalt de gegevens op uit het portaal en vraagt het AI-model om urgentie te bepalen;
- AI-model bepaalt de urgentie op basis van de omschrijving van de lekkage (interpretatie tekst) en geeft hierbij een betrouwbaarheid score;
- Wanneer de betrouwbaarheid score boven x procent is maakt de robot een melding en planning aan op basis van de input van het AI-model. Lager dan x procent? De robot vraagt een second opinion aan de medewerker.
AI en RPA wordt steeds meer gebruikt in verschillende branches en sectoren waaronder financiële dienstverlening, gezondheidszorg, productie en logistiek. Bedrijven profiteren van de voordelen die AI en RPA bieden door hun processen te automatiseren, fouten te verminderen en kostenbesparingen te realiseren. Pegamento heeft o.a. de Mail Assistant en Process Assistant ontwikkelt.
De Mail Assistant automatiseert mailverkeer van een organisatie met behulp van beide technologieën. Een mail komt binnen in de mailbox. De RPA-software herkent de mail en pikt hem eruit. De AI-software achterhaalt de intentie en gebruikt slimme sjablonen om het mailverkeer automatisch af te handelen. Ook kan de AI-software (aan)vragen uit de mail herkennen en deze doorzetten naar de juiste persoon binnen de organisatie op het juiste moment. Dit is ook wel onze Process Assistant.
Hieronder een video waarin RPA i.c.m. AI wordt gebruikt om het proces van het openen van een (zakelijke) bankrekening sneller uit te voeren.
Machine Learning
Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie dat zich richt op de ontwikkeling van systemen die automatisch kunnen leren en zichzelf verbeteren zonder expliciete instructies van een programmeur. Door middel van machine learning kunnen systemen zichzelf aanpassen en verbeteren op basis van feedback, waardoor ze steeds effectiever en efficiënter worden. Dit gebeurt door het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het identificeren van patronen. Deze kunnen weer worden gebruikt om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Machine learning wordt gebruikt bij heel veel verschillende toepassingen van AI binnen allerlei sectoren. De potentie ervan is dan ook enorm.
ChatGPT is een voorbeeld dat is gemaakt met behulp van machine learning. De chat leert door interacties met zijn gebruikers om steeds beter te worden in het geven van het juiste antwoord op een vraag.
Er wordt weleens gespeculeerd dat AI de mens voorbij gaat lopen. De zorgen van mensen over de mogelijkheden van de technologie neemt toe. Als reactie daarop heeft de EU een voorstel aangenomen om AI internationaal te reguleren: de zogenoemde kunstmatige intelligentie verordening (AI Act). De wetgeving is bedoeld om AI legaal, ethisch verantwoord en technisch robuust te maken. Tegelijkertijd moet de wetgeving ervoor zorgen dat AI onder meer democratische waarden, mensenrechten en wetgeving respecteert.
Maar hoe kunnen toepassingen van kunstmatige intelligentie bijdragen aan mijn organisatie?
Kortom, AI wordt gebruikt voor een breed scala aan toepassingen gecombineerd met technologieën als beeldherkenning en robotic process automation. Het is een krachtige technologie die steeds vaker wordt gebruikt in organisaties. Kunstmatige intelligentie helpt bedrijven om hun processen te optimaliseren, kosten te besparen, de klanttevredenheid te verhogen en de omzet te vergroten. Processen worden ook steeds slimmer en efficiënter door het gebruik ervan. Bedrijven die slim gebruikmaken van de technologie hebben vaak een concurrentievoordeel ten opzichte van bedrijven die dat niet doen.
