Waar past GenAI in het data-analyselandschap?

Gezien de recente hype zou je haast denken dat AI een nieuwe technologie is, maar in werkelijkheid gebruiken bedrijven al jaren een of andere vorm voor AI, zelfs als ze zich dat niet helemaal realiseren. Een van de vele toepassingen van AI in het huidige landschap is predictive analytics.

Door datasets te analyseren om patronen te identificeren en toekomstige resultaten te voorspellen, kunnen bedrijven de omzet nauwkeuriger voorspellen, de voorraad beter beheren, fraude opsporen en de benodigde middelen in kaart brengen. Door datavisualisatietools te gebruiken om complexe data eenvoudiger te begrijpen en toegankelijker te maken, kunnen besluitvormers gemakkelijk trends, correlaties en uitschieters opmerken, waardoor ze sneller beter geïnformeerde, datagestuurde beslissingen kunnen nemen.

Wat is er nieuw?

Wat verandert met de commercialisering van GenAI is de mogelijkheid om geheel nieuwe datasets te creëren op basis van wat eerder is geleerd. GenAI kan de miljoenen afbeeldingen en informatie die het heeft doorzocht gebruiken om documenten te schrijven en beelden te creëren op een schaal die nog nooit eerder is gezien. Dit is enorm spannend voor de creatieve teams van organisaties en biedt ongekende mogelijkheden om nieuwe inhoud te creëren voor het bedenken, testen en leren op grote schaal. Hiermee kunnen bedrijven snel unieke, gevarieerde inhoud genereren ter ondersteuning van marketing en het merk.

De technologie kan gegevens over klantgedrag gebruiken om unieke gepersonaliseerde winkelervaringen te bieden. Retailers kunnen bijvoorbeeld unieke productcatalogi aanbieden die zijn afgestemd op de voorkeuren van een individu, om een totaal meeslepende, persoonlijke ervaring te creëren. Naast het verbeteren van klantvoorspellingen kan GenAI gepersonaliseerde aanbevelingen doen op basis van eerdere winkelkeuzes en mensachtige interacties bieden om de klanttevredenheid te vergroten.

Bovendien ondersteunt GenAI werknemers door een verscheidenheid aan taken te automatiseren, waaronder klantenservice, aanbevelingen, data-analyse en voorraadbeheer. Dit zorgt er op zijn beurt voor dat medewerkers zich kunnen concentreren op meer strategische taken.

AI reguleren

De nieuwste generatie GenAI-tools voor consumenten heeft het AI-bewustzijn op elk niveau van het bedrijfsleven en de samenleving getransformeerd. Daarbij hebben ze ook goed werk geleverd door de problemen aan te tonen die kunnen ontstaan als deze tools worden misbruikt. Gebruikers die zich bijvoorbeeld niet bewust zijn van de risico’s die gepaard gaan met het invoeren van vertrouwelijke gegevens op commerciële platforms, en zich er niet van bewust zijn dat ze vertrouwelijke informatie lekken die zou kunnen worden opgenomen in de toekomstige reacties van de Chatbot aan andere mensen over de hele wereld.

Hoewel de nieuwste versie van GenAI-tools voor consumenten het bewustzijn vergroot over de mogelijkheden van deze technologie, is er een gebrek aan voorlichting over de manier waarop deze het beste kan worden gebruikt. Bedrijven moeten rekening houden met de manier waarop werknemers GenAI gebruiken, wat mogelijk de gegevensbronnen en de reputatie van het bedrijf in gevaar kan brengen.

Nu GenAI de bedrijfstransformatie zal versnellen, domineren AI en analytics terecht het debat in het bedrijfsleven. Terwijl bedrijven GenAI adopteren om samen met hun werknemers te werken, is het van cruciaal belang dat zij de risico’s en voordelen van cloudgebaseerde AI-technologieën zo snel mogelijk begrijpen.

Betrouwbare bronnen

Een van de zorgen waarmee bedrijven rekening moeten houden, is de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens die door GenAI-tools worden geleverd. Daarom is het zo belangrijk om onderscheid te maken tussen de consumententools die de krantenkoppen halen en alternatieven voor bedrijven die al enkele jaren bestaan.

Bedrijfsspecifieke taal is van cruciaal belang, vooral in markten waarin veel jargon wordt gebruikt. Het is dus van essentieel belang dat de gebruikte GenAI-tool is getraind in branchespecifieke taalmodellen.

Hiernaast is veiligheid essentieel. Met commerciële tools kan een bedrijf zijn eigen lokale AI-omgeving opzetten waar informatie wordt opgeslagen binnen de virtuele veiligheidsperimeter. Deze omgeving kan worden aangepast met de documentatie, kennisbanken en inventarissen van een bedrijf, zodat de AI waarde kan leveren die specifiek is voor die organisatie. Hoewel deze tools enorm intuïtief zijn, is het ook belangrijk dat mensen begrijpen hoe ze ze effectief kunnen gebruiken.

Gestructureerde aanwijzingen geven en specifiek zijn in de manier waarop vragen worden gesteld, is één ding, maar gebruikers moeten niet vergeten kritisch na te denken in plaats van de resultaten simpelweg voor lief te nemen. Een sceptisch standpunt is een vereiste – althans in eerste instantie. De kwaliteit van GenAI-resultaten zal in de loop van de tijd verbeteren naarmate de technologie evolueert en mensen leren hoe ze de juiste data kunnen invoeren, zodat ze waardige resultaten naar buiten kunnen brengen. Voorlopig moeten mensen de resultaten echter met een korreltje zout nemen.

Het is ook een must om rekening te houden met het ethische gebruik van AI. Het vermijden van vooringenomenheid is een kerncomponent van elk milieu-, sociaal- en governancebeleid (ESG). Helaas bestaat er een inherente vooroordeel in AI-algoritmen, dus bedrijven moeten voorzichtig zijn, vooral bij het gebruik van GenAI-tools op consumentenniveau. Financiële bedrijven moeten bijvoorbeeld voorkomen dat algoritmen bevooroordeelde resultaten opleveren tegen klanten die toegang willen hebben tot bepaalde producten, of zelfs verschillende rentetarieven ontvangen op basis van discriminerende gegevens.

Op dezelfde manier moeten medische organisaties zorgen voor volledig beschikbare zorg in alle demografische categorieën, vooral wanneer verschillende etnische groepen verschillende risicofactoren voor bepaalde ziekten ervaren.

In het kort

AI zorgt voor een nieuw niveau van datademocratisering, waardoor individuen in alle bedrijven gemakkelijk toegang krijgen tot complexe analyses die tot nu toe voorbehouden waren aan datawetenschappers. De toename van het bewustzijn en de interesse heeft ook de investeringen versneld, waardoor bijvoorbeeld de natuurlijke taalmogelijkheden van chatbots zijn getransformeerd. De toetredingsdrempel is verlaagd, waardoor bedrijven kunnen innoveren en bedrijfsspecifieke gebruiksscenario’s kunnen creëren.

Maar goede bedrijfs- en dataprincipes moeten nog steeds van toepassing zijn. Hoewel het fantastisch is dat bedrijven nu actief de aangeboden transformatieve mogelijkheden onderzoeken, moeten ze een stap terug doen en begrijpen wat GenAI voor hun bedrijf betekent.

Voordat bedrijven zich haasten om te voldoen aan de verwachtingen van aandeelhouders ten aanzien van AI-investeringen om concurrentievoordeel te voltooien, moeten bedrijven zich eerst afvragen: hoe kunnen we GenAI op de meest veilige en impactvolle manier  implementeren om optimaal te profiteren?