Generatieve AI is nu een buzzword in verschillende sectoren dat een soort innovatie brengt om de standaard manier van zakendoen te veranderen. De positieve resultaten variëren van productie tot klantenservice op grond van de nieuwe, zeer positieve resultaten van bedrijfsprocessen.
Het implementeren van AI is echter geen eenmalige stap, maar een proces met meerdere stappen. In welke fase van uw bedrijf moet u beginnen met het implementeren van AI binnen uw bedrijf? Het startpunt is het hebben van een goed doordacht plan van wat de behoefte is en hoe AI-implementatie daaraan gaat voldoen. Dit plan moet ook goed aansluiten bij uw bedrijfsdoelen op het gebied van prestaties, klanttevredenheid en andere belangrijke factoren voor uw bedrijf.
Om Generative AI toe te passen in uw bedrijf, moet u eerst de mogelijkheden en nadelen van de technologie inschatten. Generatieve AI is een coole tool die specifieke taken kan automatiseren en de gebruikerservaring kan aanpassen. De implementatie van AI brengt echter ook een aantal potentiële problemen met zich mee, zoals ethisch gebruik en de bescherming van gebruikersgegevens.
Enkele van de cruciale stappen die moeten worden genomen, zijn onderzoek naar de manier waarop AI een sector ontwricht, zodat het inzicht kan geven in hoe u AI kunt overnemen in uw activiteiten en welke maatregelen u kunt nemen om enkele potentiële problemen ermee te beperken.
Weet u dat AI het beste werkt bij het oplossen van bepaalde bedrijfsproblemen? Generatieve AI kan uw bedrijf systematisch maken, het in staat stellen om een veel betere klantervaring te leveren, enzovoort, maar het is goed om te evalueren welk deel van uw activiteiten echt moet worden verbeterd om AI op een voordelige manier te kunnen gebruiken.
Belangrijkste gegevens: Start klein, denk aan een proefproject gericht op één onderdeel, productontwerp, contentproductie of zelfs chatbot-ondersteunde klantenservice. Als u deze implementeert, zal uw organisatie gaan begrijpen wat AI-implementatie inhoudt en met welke meetgegevens de toename in productiviteit en ROI wordt gemeten.
Een goed generatief AI-model is gebaseerd op een goede trainingsdataset. Zijn uw gegevens klaar en voorbereid om AI toe te passen in uw activiteiten? De eerste vereiste zijn schone, volledige en relevante gegevens. Als u de tijd neemt om ervoor te zorgen dat uw gegevens klaar zijn, levert dit de best mogelijke resultaten op voor uw implementatieplan.
Belangrijke meetgegevens: Controleer uw gegevens in de praktijk om er zeker van te zijn dat ze schoon zijn en klaar voor het trainen van AI. Het is net zo belangrijk om het gegevensbeleid van uw organisatie bij te werken en in overeenstemming te brengen met de normen voor legaliteit en bedachtzaamheid om elke vorm van ongeoorloofde toegang te voorkomen.
Om een strategie te implementeren, moet u over de juiste vaardigheden beschikken. Een goede manier om dit te garanderen is door samen te werken met een externe partner die kan helpen bij het verhogen van uw implementatiestrategie en die u de best passende oplossing voor uw organisatie kan bieden. Als u niet in een vroeg stadium over de juiste partner beschikt, kan dit de beweging en de mogelijkheden van uw implementatieproces ernstig belemmeren. Het andere kritieke punt hier is dat uw mensen voldoende voorbereid moeten zijn om zich aan te passen aan het gebruik van AI in hun dagelijkse werkzaamheden. Hier zou het dus zeker zijn dat AI inderdaad dingen makkelijker maakt en waarde toevoegt aan uw werk en prestaties.
Key Performance Indicators: Kies een partner met een hoge waarschijnlijkheid om u te kunnen wapenen met de nieuwste geavanceerde technologie op het gebied van AI en informatie die zorgen voor een verdere uitbreiding van de productiviteit en mogelijkheden van uw bedrijf. De meest effectieve manier waarop een organisatie AI in de bedrijfsvoering kan introduceren, is door het stap voor stap in het bestaande kader te implanteren.
Adoptieve generatieve AI stopt niet wanneer uw systeem draait. Hoewel het de eerste keer behoorlijk effectief is, is het altijd een goede gewoonte om de controles te doorlopen zodat alles op de lange termijn soepel werkt. Als u dit niet doet, kan dit uiteindelijk worden beloond met fouten op kritieke momenten, waardoor de productiviteit en de algehele prestaties kunnen dalen.
Stel de juiste doelen, zodat u weet hoe u de effectiviteit van uw AI-implementatie kunt meten in termen van tijdsbesparing of klanttevredenheid, evenals elke andere essentiële factor die is afgestemd op de doelstelling van uw bedrijf, niet alleen om reeds ontwikkelde AI-modellen te verbeteren, maar ook voor toekomstig gebruik of toepassingen van AI-technologie.
Zolang er meer gebruiksscenario’s van generatieve AI worden uitgevonden, neemt het onethisch gebruik toe.
Hoe zorgt u ervoor dat uw organisatie ethisch verantwoord te werk gaat? U zorgt er bijvoorbeeld voor dat alle gebruikte AI-modellen transparant zijn en dat alle gebruikersgegevens op een verantwoorde manier worden verzameld en verwerkt. Naïef gezien is het waarschijnlijk dat AI-beleid wordt ingezet op een manier die niet inherent gevaarlijke vooroordelen bevat. Het kan echter niet worden vermeden om ze te modelleren op een manier die geen inherente vooroordelen bevat die mogelijk onethisch gebruik in de hand werken. Als u dit niet doet, vergroot u alleen maar het risico op wetsovertredingen en vernietiging van uw merkimago.
Enkele van deze belangrijke maatregelen zijn het opstellen van een beleid dat iets te zeggen heeft over AI-verantwoordelijkheid, transparantie en oplossingen voor vooroordelen. Er is veel mogelijk, zoals: gebruikers op de hoogte houden, gegevens anonimiseren voor een model of modellen testen met verschillende methoden. Is uw investering toekomstbestendig?
Hoewel AI-oplossingen en andere digitale strategiecomponenten van cruciaal belang kunnen zijn voor elk bedrijf, moet dit worden gedaan met het begrip dat toekomstige ontwikkelingen op dit gebied de eerdere overbodig kunnen maken. Dit risico kan worden bestreden door een uitstekende selectie van alleen cloud-gebaseerde oplossingen, die in hoge mate aanpasbaar zijn.
Maatregelen: Om bij te blijven in het veranderende AI-landschap, doet u zelf onderzoek naar technologieën, waaronder multi-modale AI en AI-gebaseerde besluitvormingstechnologie. Zo blijft u op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen.
AI in uw bedrijfsvoering gaat niet alleen over het bijhouden van uw bedrijfsbehoeften. Dat zal u helpen een hogere productiviteit te ontwikkelen en een betere klantervaring te geven. We weten heel goed dat AI moeilijk is, maar met de juiste samenwerking wordt het een soepele en duurzame overgang; ontwikkel de juiste strategie voor uw bedrijfsbehoeften om klaar te zijn voor toekomstige innovaties. Laten we samenwerken om uw bedrijf naar nieuwe hoogten te katapulteren met generatieve AI.
Adnan Sial, Presales Manager bij Intwo, blinkt uit in het implementeren van Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations en AX 2012 oplossingen. Zijn expertise in het transformeren van As-Is landschappen in geoptimaliseerde To-Be oplossingen zorgt voor betere bedrijfsresultaten. Adnan heeft een passie voor presales en zijn strategische aanpak heeft consequent bijgedragen aan omzetgroei.
AI levert de meeste waarde wanneer deze rechtstreeks is verbonden met de resultaten die uw organisatie wil bereiken. Zonder deze afstemming lopen organisaties het risico te investeren in technologie die technische output genereert, maar geen verschil maakt op het gebied van prestaties, klanttevredenheid of operationele efficiëntie. Een duidelijke verbinding tussen AI-initiatieven en bedrijfsdoelstellingen zorgt ervoor dat elk project een strategisch doel dient, maakt het eenvoudiger om het rendement op de investering te meten en helpt het leiderschap prioriteiten te stellen op de plaatsen waar AI de grootste impact kan creëren.
De eerste stap is het opstellen van een duidelijk plan waarin u vastlegt wat AI voor u moet doen en hoe dit aansluit op uw bedrijfsdoelstellingen. Dit betekent dat u de specifieke problemen of kansen identificeert waar AI waarde kan toevoegen, of het nu gaat om het automatiseren van taken, het personaliseren van klantinteracties of het verbeteren van de besluitvorming met betere data. Voordat u tools of platforms selecteert, dient uw organisatie te onderzoeken hoe AI binnen uw sector wordt toegepast en de eigen gereedheid te beoordelen op het gebied van datakwaliteit, infrastructuur en interne capaciteiten.
Organisaties dienen specifieke, meetbare doelen te stellen voordat een AI-project van start gaat. Denk daarbij aan tijd die wordt bespaard op handmatige processen, verbeteringen in klanttevredenheid, een hogere operationele doorvoer of een lager aantal fouten. De sleutel ligt in het kiezen van metrics die aansluiten bij uw bedrijfsdoelstellingen, en niet uitsluitend technische prestatie-indicatoren. Het volgen van KPI’s in de tijd biedt een helder beeld van de vraag of de investering tastbaar rendement oplevert. Bovendien ontstaat er zo een feedbackloop die teams helpt modellen te verfijnen en succesvolle toepassingen uit te breiden.
De voornaamste risico’s zijn ethische kwesties rondom de manier waarop AI-modellen data verwerken, de kans op vertekende output wanneer trainingsdata onevenwichtigheden bevat en de uitdaging om transparantie te behouden bij door AI aangestuurde beslissingen. Daarnaast bestaat het risico van technologische veroudering, aangezien het AI-landschap zich in hoog tempo ontwikkelt. Organisaties kunnen deze risico’s ondervangen door duidelijk governancebeleid vast te leggen, te kiezen voor cloudoplossingen die flexibiliteit en updates mogelijk maken, en ervoor te zorgen dat alle praktijken rondom dataverzameling en -verwerking voldoen aan de relevante privacywetgeving.
Ethisch gebruik van AI begint met transparantie. Organisaties dienen ervoor te zorgen dat de ingezette AI-modellen uitlegbaar zijn en dat gebruikers begrijpen hoe beslissingen tot stand komen. Dataverzameling moet gebeuren volgens verantwoorde praktijken, waaronder het verkrijgen van juiste toestemming en het beschermen van de privacy van gebruikers. Even belangrijk is het regelmatig auditen van AI-modellen op vooringenomenheid, zodat de output geen oneerlijke resultaten oplevert. Het opzetten van een formeel AI-governancekader met heldere verantwoordelijkheden helpt organisaties om ethische normen te handhaven terwijl zij AI-capaciteiten opschalen over verschillende bedrijfsonderdelen.
Veel AI-projecten mislukken doordat zij worden gestart zonder een duidelijke verbinding met de bedrijfsprioriteiten. Organisaties omarmen AI soms omdat het een trend is, in plaats van omdat zij een specifiek probleem hebben geïdentificeerd dat AI kan oplossen. Andere veelvoorkomende oorzaken zijn een gebrekkige datakwaliteit, een tekort aan interne vaardigheden om AI-systemen te beheren en onrealistische verwachtingen over hoe snel resultaten zichtbaar worden. Het implementeren van AI is een meerstappenproces dat voortdurende verfijning vraagt. Wanneer het wordt behandeld als een eenmalige uitrol in plaats van een cyclus van continue verbetering, leidt dat vaak tot teleurstellende uitkomsten.
Datakwaliteit vormt het fundament van elk AI-initiatief. AI-modellen leren van de data waarop zij worden getraind, dus wanneer die data onvolledig, inconsistent of slecht gestructureerd is, weerspiegelt de output diezelfde gebreken. Voordat u AI implementeert, dient uw organisatie te beoordelen of de data in het juiste formaat staat, toegankelijk is over de relevante systemen heen en een nauwkeurige weergave is van de processen die worden gemodelleerd. Investeren in datagovernance, opschoning en integratie voordat u AI-projecten opstart, vergroot aanzienlijk de kans dat uw AI-investering betrouwbare, bruikbare inzichten oplevert.
Het AI-landschap ontwikkelt zich snel, en oplossingen die vandaag geavanceerd zijn, kunnen binnen enkele jaren verouderd zijn. Organisaties kunnen hun investeringen beschermen door voorrang te geven aan cloudgebaseerde AI-oplossingen die aanpasbaar zijn en regelmatig worden bijgewerkt. Op de hoogte blijven van opkomende ontwikkelingen zoals multimodale AI en door AI ondersteunde besluitvorming helpt het leiderschap om verschuivingen te anticiperen en zich daarop aan te passen. Door AI-capaciteiten op te bouwen op flexibele platforms binnen het Microsoft-ecosysteem zorgt uw organisatie ervoor dat nieuwe functies en modellen kunnen worden geïntegreerd zonder de volledige infrastructuur te vervangen.
Vrijwel elke sector profiteert van een strategische afstemming van AI, maar de impact is vooral aanzienlijk in sectoren met grote datavolumes of complexe workflows. In de maakindustrie wordt AI ingezet voor voorspellend onderhoud en kwaliteitsoptimalisatie. Financiële dienstverleners passen het toe voor fraudedetectie en compliancemonitoring. De retailsector benut AI voor vraagvoorspelling en gepersonaliseerde marketing. Zorgorganisaties gebruiken het om diagnostiek en patiëntresultaten te verbeteren. De rode draad is dat AI de sterkste resultaten oplevert wanneer het wordt toegepast op goed gedefinieerde bedrijfsvraagstukken met duidelijke succesmetrics.
Een technologiepartner brengt de expertise die nodig is om de kloof te overbruggen tussen het potentieel van AI en de praktische zakelijke toepassing ervan. Intwo helpt organisaties bij het ontwikkelen van een AI-strategie die verbonden is met hun bedrijfsdoelstellingen, bij het beoordelen van de datagereedheid, bij het selecteren van de juiste tools binnen het Microsoft-ecosysteem en bij het implementeren van oplossingen die meetbare resultaten opleveren. Met diepgaande ervaring binnen Azure, Dynamics 365 en het Power Platform zorgt Intwo ervoor dat AI-initiatieven geïntegreerde onderdelen zijn van een bredere digitale strategie, ontworpen voor duurzame groei en continue verbetering.
Rest assured. We've got you.
Laten we contact opnemen en samen uw zakelijke uitdagingen aanpakken.