Wat is AI? Een Gids for AI Coaches en Consultants

Ga dieper in op de basis concepten van AI die elke consultant moet kennen.
Randy Hereman
Geplaatst op:
10.4.2024
Wat is AI? Een gids voor AI Consultants in MKB Nederland
Wat is AI? Een gids voor AI Consultants in MKB Nederland

Welkom bij onze eerste duik in de wereld van AI voor coaches en consultants.

Door de komst van generative AI is er een enorme vraag ontstaan bij bedrijven in MKB Nederland om iets met AI te doen. In deze ‘LEER’ series vertellen we je alles over de technische kant van AI en de business applicaties.

Na het lezen van deze series zie jij het volledige speelveld van AI in business voor MKB Nederland. Ons doel is om de concepten en theorie zo makkelijk mogelijk uit te leggen zodat jouw klanten het begrijpen.

In deze blog leggen we basis concepten uit zodat jij het speelveld van AI beter begrijpt en kan implementeren bij jouw klanten.

Als AI-consultants zijn we de brug tussen geavanceerde technologie en de bedrijven die ervan kunnen profiteren.

In deze blog ontdek je:

  • Wat is AI?: We starten met de basics van AI en de impact op onze toekomst.
  • De 2 kerncomponenten van AI: Wat zijn algoritmen en data? De kern van AI.
  • Wat AI vandaag kan: de 2 krachten van AI vandaag.
  • Ethiek in AI: Het belang van privacy, voorkomen van bias, en vertrouwen. AI moet eerlijk en transparant zijn.
  • Waar gaat AI naartoe?: Wat komt er aan? Neemt AI echt banen over?
  • Vaardigheden voor AI Consultants: Hoe kan je bedrijven ondersteunen met AI vandaag.

Als AI-consultant sta je in een bijzondere positie. Je begrijpt niet alleen de basis van AI, maar kunt deze ook toepassen en duidelijk maken aan je klanten.

Met deze kennis kun je bedrijven helpen door alle AI-veranderingen heen, ze voorbereiden op wat komt en nieuwe groeimogelijkheden ontdekken voor jou en je klanten.

Samen met een netwerk van AI experts delen we kennis, tools en ervaringen om deze blog serie steeds beter en relevanter te maken.

Laten we beginnen.

Wat is AI?

Definitie Volgens de Europese Commissie

“Kunstmatige intelligentie (AI) wordt gedefinieerd als systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren en actie te ondernemen (met een bepaalde mate van autonomie) om specifieke doelen te bereiken.

Dit betekent dat AI-systemen niet alleen reageren op directe input, maar ook actief situaties kunnen beoordelen en zelfstandig beslissingen kunnen nemen om hun doelstellingen te bereiken.”

source:
https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai_hleg_definition_of_ai_18_december_1.pdf

Deze technologieën zijn in staat tot:

  • Leren
  • Redeneren
  • Problemen oplossen
  • Begrijpen van taal

Hoe zijn we hier gekomen?

De Vierde Industriële Revolutie

We bevinden ons in de Vierde Industriële Revolutie. Deze periode kenmerkt zich door slimme technologieën.

De 4e Industriële Revolutie - De AI Revolutie.
De 4e Industriële Revolutie - De AI Revolutie.

Maar wat betekent dit precies?

Laten we even terugkijken om te zien hoe we hier zijn gekomen:

AI is de 4e industriële revolutie
AI is de 4e industriële revolutie

Wat maakt de AI revolutie mogelijk

Diverse technologieën en ontwikkelingen komen samen, wat een explosie van innovatie creëert. Voor AI zijn drie ontwikkelingen belangrijk:

  1. Verwerkingskracht: Computers zijn sneller dan ooit, waardoor ze complexe taken steeds beter en sneller kunnen uitvoeren.
  2. Opslagcapaciteit: We kunnen nu steeds meer informatie opslaan in minder ruimte, tegen lagere kosten.
  3. Data Generatie: We maken veel data aan, van zoekgedrag, tot online shoppen, social media, en nog veel meer...

Deze 3 componenten samen maken slimme systemen mogelijk. Slim omdat ze zelf kunnen leren en beslissingen nemen.

De 2 bouw blokken van AI

AI draait om twee fundamentele bouwstenen:

  1. Algoritmen
  2. Data.

Samen zijn ze het hart van AI, waardoor machines slim kunnen handelen.

1. Algoritmen

Ze zijn de instructies (reeks regels) die bepalen hoe:

  • data wordt geanalyseerd
  • beslissingen worden gemaakt

In tegenstelling tot traditionele software die instructies volgt, leren AI-systemen patronen uit gegevens. Dit is vergelijkbaar met hoe mensen leren van ervaringen.

Er zijn verschillende soorten algoritmen.

Deterministic algoritmen

Ze werken als een bakrecept dat altijd hetzelfde resultaat oplevert als je precies dezelfde ingrediënten en hoeveelheden gebruikt (input).

Deze formulas zijn getraind om altijd dezelfde resultaat (output) te produceren, wanner dezelfde input gegeven wordt.

Bijvoorbeeld: In een CRM-systeem kunnen we automatisch leads toewijzen aan verkopers op basis van criteria zoals locatie. Zo krijgt elke lead de meest geschikte verkoper.

Probabilistic algoritmen

Het is alsof je beslist wat je gaat koken zonder precies te weten wat je in huis hebt, maar gokt op basis van wat je vaak koopt.

Deze formulas gebruiken kansberekening om met onzekerheden om te gaan.

Bijvoorbeeld: in datzelfde CRM-systeem kan een probabilistisch algoritme klantgedrag voorspellen. Door eerdere aankopen te analyseren, kan het systeem klanten producten aanbevelen die ze waarschijnlijk willen kopen.

AI algoritmen combineren

AI-oplossingen kunnen tegelijkertijd werken met zowel deterministische als probabilistische algoritmen. Door deze combinatie kunnen AI-systemen zowel gestructureerde taken efficiënt afhandelen als flexibel inspelen op onzekerheden.

Dit maakt AI heel handig en goed inzetbaar, zowel op het werk als in ons eigen leven.

2. Data

Data is het nieuwe goud en de brandstof voor AI. Zonder data heeft AI niets om van te leren. De kwaliteit, diversiteit en hoeveelheid van de data bepalen hoe goed AI presteert (Garbage in, Garbage out).

AI heeft uitgebreide en diverse datasets nodig om goed te kunnen 'leren' en functioneren.

De initiële datasets waarmee een AI-model wordt getraind, zijn als de eerste lessen in een nieuwe taalcursus. Deze vormen de basis en de AI moet kennis maken met een breed scala aan data om alle perspectieven goed te kunnen begrijpen.

Net zoals een student beter wordt in een taal door veel te luisteren, oefenen en feedback te ontvangen, leert AI van verschillende soorten data om goede voorspellingen en keuzes te maken.

Voor een effectieve toepassing van AI is de kwaliteit van de onderliggende data cruciaal.

Laten we even terugkeren naar de basis:
AI werkt op de combinatie van twee cruciale elementen - algoritmen en data.

Algoritmen zijn de set instructies die de AI vertellen hoe te leren van de data, terwijl data de informatie is waarvan AI leert.

Nu we dit fundament helder hebben, duiken we in enkele specifieke voorbeelden van AI-modellen, die combinaties zijn van diverse algoritmen en datasets.

We zullen beginnen met de bespreking van Grote Taalmodellen (LLMs) en Kleine Taalmodellen (SLMs), en daarna kort enkele andere types AI-modellen introduceren.

Al deze modellen zijn praktische toepassingen van de basisprincipes van AI: algoritmen plus data.

Grote Taalmodellen (LLMs) - Foundation Models

Grote Taalmodellen, zoals GPT-4, zijn krachtige voorbeelden van hoe uitgebreide datasets en complexe algoritmen samenkomen. Deze modellen zijn getraind op miljarden woorden uit het internet, waardoor ze in staat zijn tot indrukwekkende taakuitvoeringen, van teksten genereren tot vragen beantwoorden. De 'grootte' verwijst naar de enorme hoeveelheid data en de complexiteit van de algoritmen die gebruikt worden om de modellen te trainen.

Kleine Taalmodellen (SLMs)

Kleine Taalmodellen zijn gespecialiseerder. Ze gebruiken minder data en eenvoudiger algoritmen, gericht op specifieke taken of sectoren. Deze efficiëntie maakt ze sneller en kosten effectiever, hoewel ze niet de breedte van kennis hebben die LLMs bezitten. Het zijn perfecte voorbeelden van hoe een kleiner volume aan data, gecombineerd met doelgerichte algoritmen, toch krachtige AI-tools kan opleveren.

Andere AI-Modeltypen

Buiten LLMs en SLMs zijn er talrijke andere modeltypen, elk ontworpen voor specifieke doeleinden en taken. Enkele voorbeelden zijn:

  • Regressiemodellen: Ideaal voor voorspellingen, zoals verkoopvoorspellingen, gebaseerd op historische data.
  • Beslisboommodellen: Gebruikt voor classificatie- en beslissingsprocessen, deze modellen stellen vragen en volgen paden naar de meest waarschijnlijke antwoorden.
  • Neurale Netwerken: Complexe structuren die patronen in data kunnen identificeren, uitstekend voor beeld- en spraakherkenning.
  • Ensemblemodellen: Combineren de voorspellingen van verschillende modellen om de nauwkeurigheid te verbeteren.

Elk van deze modellen is een unieke samensmelting van specifieke algoritmen en datasets, ontworpen om bepaalde problemen op te lossen of taken uit te voeren. Dit illustreert de diversiteit en potentieel van AI wanneer verschillende soorten algoritmen en data samenkomen.

Het scala aan AI-modellen kan behoorlijk complex aanvoelen. Om het overzichtelijk te houden, concentreren we ons op de twee essentiële functies van AI.

Wat AI vandaag kan

Slimme systemen gebruiken AI op twee manieren:

  1. Besluitvorming: Om beslissingen te nemen
  2. Leren: Machine Learning

1. Besluitvorming

AI die zelf beslissing maakt op basis van data.

Het system gebruikt data om slimme keuzes te maken en een specifieke doel te behalen.

Denk aan een webshop die precies weet wat jij wilt kopen. Of een zelf-rijdende auto die veilig door het verkeer navigeert.

Zo werkt het:
Informatie komt binnen,
het system verwerkt de gegevens,
en neemt de beste actie om zijn doel te behalen.

Om je een voorbeeld te geven:

  1. Ik plaats een AI-Systeem in mijn woonkamer.
  2. Dit systeem regelt de lichtsterkte op basis van comfort & energy besparing.
  3. Via sensoren komt informatie binnen (data).
  4. De data wordt verwerkt zodat het AI Model het kan lezen.
  5. Dan maakt de AI beslissingen.
  6. Op basis van de beslissingen neemt de AI acties.
Een praktisch voorbeeld van hoe AI beslissingen maakt (besluitvorming)
Een praktisch voorbeeld van hoe AI beslissingen maakt (besluitvorming)

2. Leren (Machine learning)

In dit geval, AI gebruikt data om te leren.
Het verbetert zichzelf door ervaring.
Net zoals mensen leren van hun fouten en successen.
AI heeft veel data nodig, vaak complex en in grote hoeveelheden (Big Data).

Laten we beginnen met hoe mensen leren.

We leren door:

  • Interactie met anderen; zoals in de klas of van onze ouders,
  • Door directe observatie van de wereld om ons heen; denk aan Newton die een appel ziet vallen en zo zwaartekracht ontdekt.
  • Door de positieve of negatieve gevolgen van onze acties te ervaren; ik raak een warme pan aan, ik voel pijn, ik doe het nooit weer.

De principes van hoe wij als mensen leren vinden we terug in hoe AI-systemen leren. Dit helpt ons te begrijpen hoe deze technologie werkt.

AI kan (nu) op 3 manieren leren:

1. Supervised learning (Begeleid leren)

Dit is wanneer je vragen met antwoorden aan de AI geeft als trainings data. De AI gaat patronen zoeken die vragen met antwoorden verbinden, totdat de machine genoeg weet om altijd het goede antwoord te geven.

Net als de juf op school die ons leert over landen en steden. Door foto’s in boeken en een kaart op de muur, leren kinderen waar Amsterdam, Eindhoven of Sneek ligt op de Nederlandse kaart.

Hieronder zie je hoe je de AI kan trainen door het geven van foto’s met namen (tags/metadata). Zo kan het AI Model leren om dieren te onderscheiden op basis van foto’s.

Bij Supervised Learning vertel je de AI wat iets is.
Bij Supervised Learning vertel je de AI wat iets is.

2. Unsupervised learning (Onbegeleid leren)

Hier zoekt de AI zelfstandig naar patronen in de data zonder dat we vertellen wat het moet vinden. Een goed voorbeeld is het ontdekken van klant segmenten in marketingdata. De AI kan groepen klanten identificeren die vergelijkbaar gedrag vertonen zonder dat we vooraf specifieke categorieën opgeven.

Bij Unsupervised Learning geef je de AI data en zoekt die zelf naar patronen.
Bij Unsupervised Learning geef je de AI data en zoekt die zelf naar patronen.

3. Reinforcement learning (Versterkend leren)

Dit type leren is gebaseerd op het principe van trial-and-error. De AI onderneemt acties en ontvangt beloningen of straffen, afhankelijk van de uitkomst. Het is vergelijkbaar met hoe een kind leert dat het niet nog eens tegen de muur moet lopen na de eerste keer pijn ervaren te hebben.

Er zijn nog 2 manieren waardoor AI kan leren maar iets anders werken.

  1. Transfer Learning: Stel je voor dat je een computermodel hebt dat heel goed is in het sorteren van allerlei documenten: van recepten tot nieuwsartikelen. Dit model heeft geleerd van een enorme, algemene verzameling data.

    Nu krijg je de taak om financiële rapporten te sorteren. In plaats van vanaf nul te beginnen, neem je dit slimme, algemeen getrainde model en 'leer' je het verder met specifieke data over financiële documenten.

    Het resultaat? Het model past de algemene kennis toe en wordt snel expert in het classificeren van financiële stukken.
  2. Federated Learning: Federated learning is een machine learning techniek die het mogelijk maakt voor meerdere apparaten of servers, om samen een gedeeld model te trainen zonder hun gegevens uit te wisselen. Denk b.v. aan de zorg en privacy van ziekenhuizen in Nederland die samen een algemeen model kunnen trainen om èèn overzicht te krijgen van de gezondheid in het land zonder de privacy van hun patiënten te schaden.

    Het model wordt getraind op elk apparaat met lokale gegevens, en alleen de leerresultaten worden gedeeld met een centrale server, waardoor de trainingsgegevens gedecentraliseerd blijven.

Machine learning is veelzijdig: het kan alles doen, van spam herkennen tot ziektes voorspellen.

Het ziet patronen die wij niet zien en geeft ons nieuwe ideeën.

Hoewel nu veel AI op supervised learning steunt door de directe feedback, denken experts dat unsupervised learning de toekomst gaat worden.

Dit komt omdat supervised learning erg duur en tijdrovend kan zijn. Je moet namelijk veel voorbeelden met de juiste antwoorden geven, wat veel tijd en moeite kost.

Unsupervised learning leert uit data zonder dat die vooraf zijn gelabeld, wat het een krachtige methode maakt om de enorme hoeveelheden beschikbare data te gebruiken.

Diepgaand Leren in AI (Deep Learning)

Binnen Machine Learning, is er een geavanceerde techniek genaamd diepgaand leren, of "deep learning".

Deep learning gebruikt iets dat lijkt op het menselijk brein, genaamd neurale netwerken (Neural Networks). Deze netwerken verwerken informatie in lagen, waarbij elke laag bouwt op wat eerder is geleerd.

Machine Learning is een onderdeel van AI net als Deep Learning een onderdeel kan zijn van Machine Learning.
Machine Learning is een onderdeel van AI net als Deep Learning een onderdeel kan zijn van Machine Learning.

Simpel gezegd, beginnen ze met het leren van basisdingen zoals kleuren, en naarmate er meer lagen worden toegevoegd, kunnen ze complexere dingen begrijpen, zoals het herkennen van verschillende objecten in foto's. Dit maakt deep learning zeer effectief voor taken als beeldherkenning.

Met deep learning kunnen computers taken aan zoals:

  • Spraakherkenning NLP (denk aan Siri of Alexa): Deep learning wordt gebruikt voor het begrijpen en genereren van menselijke taal. Dit wordt toegepast in chatbots, automatische vertalingen en sentiment-analyse voor klantenservice.
  • Beeldherkenning: zoals het herkennen van je vrienden op Facebook-foto's of het diagnosticeren van ziekten op basis van scans zoals MRI's en CT-scans.
  • Zelf-rijdende autos: Diep leren wordt gebruikt om objecten te detecteren, verkeersborden te herkennen en beslissingen te nemen op basis van omgevingsinformatie.
  • Fraudepreventie: Financiële instellingen gebruiken deep learning om verdachte transacties te identificeren en fraude te voorkomen.
  • Voorspellen: van klantgedrag, markttrends en het optimaliseren van voorraadniveaus.
Neural Networks imiteren de structuur van het menselijk brein.
Neural Networks imiteren de structuur van het menselijk brein.

Menselijk Brein vs. AI, wie wint?

“AI streeft ernaar om menselijke intelligentie na te bootsen, maar onderscheidt zich door gespecialiseerde toepassingen. “

Stel je een robot voor, die elke taak in de tuin kan uitvoeren, net zoals een ervaren tuinman dat zou doen. Deze robot kan planten verzorgen, het weer voorspellen en zelf beslissen wanneer het tijd is om te snoeien. Allemaal dankzij zijn training specifiek voor tuinwerk (data over tuinwerk).

Maar een AI in de tuin, hoe geavanceerd ook, kan alleen de taken uitvoeren waarvoor het getraind is. Haal je het uit de tuin, dan kan het niets meer. Het kan niet koken of praten, ook niet een ziekte behandelen of kinderen leren op school.

Dit is bekend als Narrow AI, of weak AI.

Narrow AI kan nu al vele specifieke taken beter en sneller uitvoeren dan mensen.
Narrow AI kan nu al vele specifieke taken beter en sneller uitvoeren dan mensen.

Narrow AI Systemen kunnen alleen specifieke taken uitvoeren.

Onze impact als consultants op dit moment, is afhankelijk van hoe goed we deze specifieke tools kunnen inzetten als groei kansen voor onze klanten.

AI is tot nu toe, niet zo veelzijdig en aanpasbaar als het menselijk brein.

Tenminste, nog niet…

Een kijkje in de toekomst van AI

Volgens Jensen Huang, CEO van NVIDIA, zullen AI-systemen binnen de komende 5 jaar evolueren om elke menselijke activiteit te kunnen nabootsen, dit markeert de verandering van Narrow AI naar General AI (AGI - Artificial General Intelligence).

Deze AGI's hebben de capaciteit om alles te doen wat mensen kunnen, van marketing tot koken of ziektes behandelen, zonder dat ze specifiek getraind zijn voor elke taak.

Is dit het einde?

Nee.

De volgende stap na General AI (AGI) is Super AI (ASI - Artificial Super Intelligence) een vorm van AI die slimmer is dan welke mens dan ook.

Artificial Super Intelligence: AI slimmer dan mensen.

In de komende 10 jaar zal AI slimmer, sneller en beter presteren dan mensen op bijna alle gebieden (ASI).
In de komende 10 jaar zal AI slimmer, sneller en beter presteren dan mensen op bijna alle gebieden (ASI).

De verschillen tussen Narrow AI, General AI en Super AI zitten in hun mogelijkheden en intelligentieniveaus

Narrow AI (ANI - Artificial Narrow Intelligence)

De AI van vandaag, ook wel zwakke AI genoemd. Het doet alleen wat het van tevoren is geleerd en kan niet omgaan met problemen die het niet kent. Narrow AI kan beter presteren dan mensen alleen in specifieke taken waarvoor het is gemaakt, omdat het alleen die specifieke taken heel nauwkeurig en snel kan uitvoeren.

Bijvoorbeeld, systemen voor gezichtsherkenning kunnen in seconden duizenden gezichten scannen en individuen identificeren. Of robots die alleen auto deuren kunnen monteren.

General AI (AGI - Artificial General Intelligence)

Dit wordt ‘sterke AI’ genoemd. AGI kan een breed scala aan taken uitvoeren. AGI kan net als mensen denken, leren en redeneren. Het unieke aan AGI is dat het in staat zal zijn om elk examen te halen waar een mens ook voor kan slagen, van rechten en geneeskunde tot natuurkunde en verder. Zonder training.

Mensen zijn misschien gespecialiseerd in één of twee vakgebieden, AGI kan in alle gebieden tegelijk excelleren. AGI kan je zien als een supermens die alles weet en in elke taak beter presteert dan mensen.

AGI ligt volgens experts binnen handbereik en zal voor 2030 een realiteit zijn.

Super AI (ASI - Artificial Super Intelligence)

Op dit moment is ASI pure fictie. Het is zo slim dat wij mensen het niet kunnen begrijpen. Het kan alle taken beter uitvoeren dan wij. ASI kan problemen oplossen waar wij geen antwoord op hebben. Super AI kan dingen doen die wij als mensen niet kunnen en zal onze beperkingen overstijgen.

Hoe mensen en AI samen kunnen werken

Het wordt voorspelen dat AI snel banen overneemt.

Hoe mensen en AI samen kunnen werken

Dit betekent dat mensen en bedrijven nieuwe vaardigheden moeten leren om samen te werken met AI. De vraag is dus, wat zijn de taken die AI straks niet kan doen, zoals creatief denken (?) of persoonlijke service bieden (?).

De komst van General AI kan klinken als een scenario uit een sciencefictionfilm. Het opent de deur naar een toekomst met ongelofelijke kansen maar ook nieuwe uitdagingen.

Hoe zullen onze werkplekken veranderen als elke taak door een AI uitgevoerd kan worden?

Hoe zorgen we ervoor dat iedereen mee kan in deze nieuwe wereld?

Deze toekomstige ontwikkeling, hoewel misschien een beetje intimiderend, is een natuurlijke volgende stap in onze evolutie. Het is niet te stoppen. Daarom is het enorm belangrijk dat we begrijpen hoe we deze technologie het beste kunnen gebruiken en de mogelijkheden volledig benutten.

We hebben nu een idee van de huidige mogelijkheden van AI en waar het naartoe gaat, maar wat voor risico’s breng AI naar ons leven en ons werk?

De gevaren van AI - wat kan fout gaan?

Als consultant moet jij risico’s duidelijk in kaart kunnen brengen. AI gaat steeds meer deel uitmaakt van ons leven en in bedrijven, daarom moeten we ethisch nadenken over het gebruik van deze technolgieën.

De gevaren van AI

Hier zijn kernpunten die iedereen moet kennen:

  • Ondergebruik van AI
  • Vooroordelen
  • Privacy
  • Eerlijk en open AI
  • Gevaar voor marktdominantie
  • Banen in het AI-tijdperk

Ondergebruik van AI

Bedrijven die AI negeren lopen een enorm risico. Door de exponentiële groei van deze technologie zullen bedrijven die nu al actief zijn met AI snel een voorsprong krijgen die moeilijk in te halen is.

Als je de kansen van AI niet benut zal dit leiden tot een steeds groter gat tussen jou en je competitie in de markt. Dit is niet alleen het geval voor bedrijven maar ook voor landen en mensen. Het negeren van AI leidt tot economische stilstand en minder mogelijkheden voor burgers.

De redenen dat we AI misschien niet genoeg gebruiken, kunnen zijn:

  • het ontbreekt aan AI visie.
  • mensen en bedrijven vertrouwen AI niet echt.
  • er wordt niet genoeg moeite voor gedaan.
  • er wordt niet genoeg geld in wordt gestopt.
  • de data is niet goed georganiseerd.

Vooroordelen in AI:

AI is nooit bevoordeeld of racistisch maar door de trainingsdata kan AI zich wel zo gedragen. AI kan partijdig zijn omdat het leert van data die zelf niet eerlijk is.

Neem een AI die sollicitaties sorteert; als het getraind is met data waarin meer vrouwen zijn gekozen, kan het onbewust vrouwen boven mannen verkiezen. Dit komt door oude fouten of onevenredige gegevens.

Experts werken eraan om AI met behulp van 'volledige data' te laten leren, voor eerlijkere beslissingen.

Privacy

AI verzamelt veel persoonlijke informatie. Dit is handig, zoals Netflix die jouw de beste series aanbeveelt. Maar het is minder fijn als gezichtsherkenning privacy schendt. Wat als straat camera's worden gebruikt om mensen in de gaten te houden?

In sommige landen, zoals Engeland, worden camera's met AI al gebruikt om mensen te betrappen die afval op straat gooien. Hoewel het idee op het eerste gezicht fantastisch lijkt, brengt het onbedoeld ook een zorg met zich mee; de hoeveelheid persoonlijke informatie die verzameld wordt, kan voor geheel andere doeleinden gebruikt worden.

Neem bijvoorbeeld het sociale kredietsysteem in China, waarbij AI ingezet wordt om het gedrag van burgers te monitoren en te beoordelen. Als de sociale score te laag is, mag je niet meer met de trein of een hypotheek aanvragen. Dit heeft enorme gevolgen voor jou als burger of bedrijf.

Door deze redenen zoeken we naar manieren om AI te trainen zonder al te specifieke informatie over mensen, zodat ieders privacy beschermd blijft.

Eerlijkheid en Openheid

Wat als een Tesla botst tegen mijn huis? Soms is het moeilijk te begrijpen hoe AI beslissingen maakt. Stel je voor dat een zelf-rijdende auto beslist om plotseling te stoppen. Als passagier wil je weten waarom die keuze is gemaakt, vooral als het leidt tot een botsing.

Mensen willen graag dat AI uitlegt waarom het bepaalde beslissingen neemt, vooral in belangrijke zaken zoals gezondheidszorg of rechtspraak. Dit zorgt ervoor dat we AI kunnen vertrouwen en is het duidelijk wie we aansprakelijk kunnen stellen als er iets misgaat.

Overheden en organisaties werken aan regels om te zorgen dat AI transparant en verantwoordelijk is.

Een ander probleem met transparantie is dat mensen soms niet weten of ze interactie hebben met AI of met een persoon.

Gevaar voor marktdominantie

De accumulatie van informatie bedreigt de verstoring van de concurrentie, aangezien spelers met meer informatie (data) een voordeel hebben en concurrenten zouden kunnen uitschakelen.

Dit is een groot en serieus risico voor het MKB in Nederland die niet kan concurreren tegen de grote hoeveelheden aan data beschikbaar bij corporates.

Banen in het AI-tijdperk

Het gebruik van AI op het werk zou veel banen kunnen elimineren, maar ook nieuwe creëren. Onderwijs en training zullen cruciaal zijn om op lange termijn werkloosheid te voorkomen en een gekwalificeerde arbeidskracht te garanderen.

De AI revolutie is nog maar net begonnen. Het heeft de potentie om veel te veranderen en te verbeteren, maar samen moeten we wel zorgen dat het op een goede en eerlijke manier gebeurt.

En dit brengt ons naar de volgende vraag….

Waar begin je met AI? De Weg Vooruit voor mens en bedrijf

AI gaat ons naar een tijd van meer gemak en nieuwe ideeën leiden. Maar als we deze nieuwe richting op gaan, moeten we ook plannen maken voor een toekomst waarin mensen en machines goed samen kunnen werken.

Wie bepaalt de richting en hoe zorgen we dat iedereen mee kan doen?

Samen werken met AI

Hier zijn enkele stappen die we nu al kunnen zetten om in het plaatje te passen:

Voor Individuen:

  1. Blijf Leren: Houd de nieuwste AI-trends bij. Dit betekent het volgen van cursussen, het bijwonen van workshops, of het lezen van relevante literatuur om je kennisbasis voortdurend te vergroten. Door actief te leren, zorg je ervoor dat je vaardigheden relevant blijven in een snel veranderende arbeidsmarkt.
  2. Werk aan Soft Skills: In een AI-gedreven wereld, zullen menselijke eigenschappen zoals emotionele intelligentie, creatief probleemoplossen, en effectieve communicatie steeds waardevoller worden. Het ontwikkelen van deze soft skills kan je onderscheiden en ervoor zorgen dat je onmisbaar blijft in elke organisatie.
  3. Strategieën voor Toekomstbestendigheid: Investeer in diverse vaardigheidsontwikkeling, praktijkervaringen, persoonlijke branding en erkende expertise. Het doel is om jezelf te positioneren als een expert in je vakgebied, waardoor je aantrekkelijk blijft voor toekomstige werkgevers.

Voor Bedrijven:

  1. Leer over AI: Help je team de impact van AI te begrijpen. Het is belangrijk voor organisaties om de fundamenten en de impact van AI op hun industrie te begrijpen.
  2. Bied Training: Leer je werknemers hoe ze AI kunnen gebruiken. Zorg ervoor dat je medewerkers niet alleen de technische aspecten van AI-tools begrijpen, maar ook hoe ze deze kunnen toepassen binnen hun specifieke rollen. Dit kan door het aanbieden van op maat gemaakte opleidingsprogramma's die aansluiten bij zowel de behoeften van het individu als die van het bedrijf.
  3. Focus op Menselijke Vaardigheden: Terwijl machines uitblinken in snelheid en nauwkeurigheid, brengen mensen creativiteit, empathie en strategisch denken aan tafel. Moedig een cultuur aan die creatief en kritisch denken waardeert, en bouw teams die zowel technologisch geavanceerd als menselijk georiënteerd zijn.
  4. Investeer vandaag: De toekomst is nu. Bedrijven die vroeg investeren in AI en de mogelijkheden ervan verkennen, zullen een voorsprong hebben. Dit kan variëren van het investeren in AI-technologieën voor data-analyse tot het ontwikkelen van automatiserings-tools die dagelijkse taken vereenvoudigen. Begin klein, maar denk groot. Start vandaag!
  5. Begin met 1 kleine implementatie: Kies een proces binnen je organisatie dat rijp is voor automatisering en start daar. Het kan iets eenvoudigs zijn als het automatiseren van klantenservice met chatbots of het gebruik van AI voor voorraadbeheer. Door klein te beginnen, minimaliseer je het risico en krijg je waardevolle inzichten in hoe AI je bedrijf kan transformeren.

Vaardigheden voor AI Consultants Vandaag

In een tijd waarin technologische vooruitgang niet te stoppen is, spelen wij als consultants een cruciale rol in het ondersteunen van bedrijven bij het omarmen van AI en automatisering.

Het is cruciaal dat Nederlandse bedrijven de waarde van AI integratie inzien en hun teams hierin trainen. Want AI is hier om te blijven! En het zal het verschil bepalen tussen winnende en verliezende landen!

Vaardigheden voor AI Consultants

Als consultants spelen we daarom een cruciale rol in het competitief houden van Nederlandse bedrijven, zowel lokaal, binnen Europa als wereldwijd.

Het is onze taak om de noodzaak van AI-implementatie te onderstrepen, en het belang van actie te benadrukken, zodat bedrijven niet alleen kunnen overleven maar ook de mogelijkheid krijgen om te groeien.

Nummer 1 skill: AI-audits

Wat ons onderscheidt als AI-consultants is de capaciteit om te zien waar AI nu waarde kan toevoegen. Dit doen we door AI-audits uit te voeren.

Een AI-audit laat ons diep in een bedrijf duiken om te ontdekken waar slimme technologie het verschil kan maken. We kijken naar alles, van hoe het bedrijf dagelijks werkt en waarde creëert tot hoe het met klanten omgaat.

We beoordelen de datastromen, de technologische infrastructuur, en de strategische doelstellingen van het bedrijf, om een plan op maat te smeden.

Dit plan kan zorgen voor:

  • Kostenbesparingen
  • Efficiëntieverbeteringen
  • Hogere kwaliteit werk
  • Sterke ROI%

Consultants moeten het potentieel voor kostenbesparingen en inkomstengroei duidelijk in kaart brengen, waarbij we de nadruk leggen op de significante ROI% die AI kan opleveren.

In de komende blogs gaan we dieper in op het belang en de kracht van AI-audits. Daarin verkennen we hoe we dit proces efficiënter kunnen maken voor elke consultant. Ook delen we onze eigen processen.

Dit wordt dé kans om je te onderscheiden en je klanten te laten zien wat er mogelijk is met AI.

Communicatie skills voor mindset verandering:

Als AI-consultants spelen we een cruciale rol in het benadrukken van de exponentiële groeimogelijkheden die AI biedt aan bedrijven.

AI-integratie opent de deur naar verbeterde efficiëntie en productiviteit.

Het gebruiken van AI maakt bedrijven efficiënter en productiever. Door klein te beginnen en steeds te verbeteren, worden de voordelen van AI steeds groter.

Een belangrijk aspect van ons werk is het faciliteren van een mindset verandering bij bedrijfs eigenaren.

We moeten hen helpen te begrijpen dat nu investeren in AI, de weg vrij maakt voor aanzienlijke toekomstige groei.

Dit betekent duidelijke communicatie en verwachtingsbeheer rondom AI-implementaties.

Vaak beginnen deze implementaties klein en zullen er fouten gemaakt worden. AI system moeten worden onderhouden en constant verbeteren op basis van de lessen die we leren. Dit is essentieel voor het realiseren van volledige operationele automatisering op lange termijn.

Zo werken we als consultants samen met bedrijven naar grote verbeteringen toe.

Het Belang van een Technisch AI Team

Achter elke succesvolle consultant staat een technisch AI team.

AI Tech Team

Deze teams zijn cruciaal voor het uitvoeren van automatiseringen en technische implementaties die tastbare waarde creëren voor klanten.

Kennis van nieuwe technologieën, tools, en methodes is cruciaal om advies te geven en om resultaat te creëeren.

Door samen te werken met technische teams leren we als consultants niet alleen sneller maar het zorgt er ook voor dat we bedrijven kunnen transformeren naar een AI-gedreven toekomst.

Onthoud, de beste inzichten komen van doen.

Door te experimenteren krijgen we feedback over hoe technologische oplossingen echt werken.

Deze praktijkervaring is ongelooflijk waardevol; het laat ons zien wat werkt, wat niet werkt, en welke strategieën effectief zijn voor welke klanten.

Als we een tip mogen geven aan elke AI-consultant: vind een technisch team dat met jou samenwerkt en hun technische kennis met jou deelt zodat je steeds meer waarde kan brengen naar jouw klanten.

Alleen op deze manier kunnen we de bedrijven echt AI-gedreven maken, en alleen op deze manier kunnen onze klanten snelheid maken en concurreren in de nabije toekomst.

Ontwikkel een sterk AI Netwerk

AI is een team sport en ‘your network is your net-worth’.
Wij nodigen je uit om onze krachten te bundelen en je aan te sluiten bij MKBNL.ai, het netwerk voor AI Consultants in MKB Nederland.

Elke maand organiseren we bijeenkomsten bedoeld om:

  • Vragen te beantwoorden: Met onze gezamenlijke kennis vinden we oplossingen voor elke uitdaging.
  • Ervaringen delen: Leer van de successen en uitdagingen van anderen om je eigen advies te verbeteren.
  • Toegang tot een AI tech team: Breng meer waarde naar jouw klanten door samen te werken met ons AI tech team. Dit team staat klaar om de AI-automatiseringen en oplossingen te ontwerpen die jouw klanten nodig hebben.

Het MKBNL.ai netwerk geeft ons de kans om samen te groeien, van elkaar te leren, en echte verandering te brengen bij de bedrijven die wij adviseren.

Samen vormen we een sterk netwerk, klaar om NKB Nederland AI gedreven te maken.

Heb je vragen? Wil jij dat we dieper in gaan op specifieke onderwerpen? Of heb jij technische vragen of support nodig?

Connect met ons op LinkedIn of meld je aan bij het MKBNL.ai netwerk.

Conclusie

De wereld van AI is enorm. Dit is onze eerste blog post in de ‘LEER’ series voor AI Consultants in MKB Nederland.

Wij blijven onze learnings delen om samen te groeien zodat de Nederlandse MKB-bedrijven voorop lopen en kunnen winnen in dit nieuwe tijdperk.

Samen maken we MKB Nederland AI gedreven!

Groetjes,

en tot de volgende blog.

Iratxe & Randy