Er wordt voorspeld dat in 2025 10% van alle data door AI wordt gegenereerd. Hierdoor krijgen organisaties uitzonderlijke mogelijkheden om te innoveren en werk te optimaliseren.
Door AI te integreren in je bedrijfsprocessen kan je talloze voordelen ondervinden die van invloed zijn op je creativiteit, productiviteit, automatisering en kostenoptimalisatie.
Maar omdat generatieve AI zo nieuw is, kan het een uitdaging zijn om uit te vinden waar je moet beginnen. Om je te helpen, hebben we hier een aantal stappen voor je op een rijtje gezet.
Identificatie en selectie
Identificeer de specifieke bedrijfsbehoeften die kunnen worden aangepakt met generatieve AI, samen met de verwachte resultaten en hoe je dit meet.
Beoordeel of je bedrijf klaar is om generatieve AI te implementeren, rekening houdend met de beschikbare middelen, budget en de technische expertise van je teams.
Selecteer vervolgens het juiste type generatieve AI voor je organisatie. Houd hierbij de specifieke use cases, het type en kwaliteit van je data en de middelen die nodig zijn om het model te trainen én in te zetten in je achterhoofd.
Customization
De volgende stap is het customizen van je generatieve AI-model. Hoe je dit precies vormgeeft, is per organisatie verschillend.
De meeste bedrijven gebruiken de modellen zoals ze nu op de markt zijn, zonder enkele aanpassing. En dit is in veel gevallen de juiste oplossing, omdat deze modellen zijn getraind om op een breed scala aan data, AI-content te genereren.
Ze zijn echter niet toegespitst op voor jou specifieke taken of domeinen. De output kan variëren in kwaliteit en is onderhevig aan hun gebruiksbeleid en beperkingen. Hoewel ze geweldig zijn voor bedrijven die met AI aan de slag gaan, raden we aan om, zodra je een specifieke use case hebt, middelen in te zetten om je AI-model te customizen.
Afhankelijk van de middelen van je organisatie, kan je het vooraf getrainde model afstemmen, verfijnen of het model helemaal opnieuw trainen.
Prompt tuning, of few-shot training, is de eenvoudigste methode hiervoor. Je geeft het vooraf getrainde model taakspecifieke context door het voorbeelden te geven van verzoeken die je in de toekomst zou kunnen stellen. Dit leidt het model in de richting van een gewenste beslissing of voorspelling. Dat betekent dat wanneer jij een vraag stelt, het je een antwoord geeft op basis van de door jou getrainde logica.
Een andere optie is fine-tuning, Hier maken vooral meer geavanceerde bedrijven gebruik van. Voor fine-tuning moeten vooraf getrainde modellen verbeterd worden met behulp van grote hoeveelheden gelabelde data voor een specifieke taak, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) of beeldclassificatie. Dit kan echter een tijdrovend en resource-intensief proces zijn. Voor het afstemmen van modellen heb je een datascienceteam nodig, gecombineerd met data-infrastructuur, krachtige hardware en expertise op het gebied van deep learning.
De moeilijkste en duurste manier is om je eigen model te maken. Om dat te doen, moet je een van de bestaande modellen gebruiken – bijvoorbeeld een large language model (LLM) zoals ChatGPT of diffusion-model zoals Midjourney – en het vanaf nul trainen. Omdat dit minimaal vijf miljoen dollar kost, kunnen alleen de grootste bedrijven deze route volgen.
Modelmanagement
Zodra je je generatieve AI-model hebt aangepast, integreer je het model in bedrijfsprocessen en data/ Dit houdt waarschijnlijk in dat je het model moet implementeren in een cloudservice, aangepaste software moet maken voor interactie met een ander model of bedrijfsdocumenten en kennisdatabases moet integreren.
Je moet ook processen opzetten voor data-integratie, toezicht (zoals een contentmoderatiesysteem), data-invoer, modeluitvoer en foutafhandeling.
Tot slot moet je het model in de loop van de tijd bijhouden en aanpassen. Generatieve AI-modellen kunnen gevoelig zijn voor fouten en vertekeningen. Daarnaast kunnen hun prestaties in de loop van de tijd verslechteren naarmate de echte data verandert en groeit.
Controleer regelmatig de prestaties van het model en pas het zo nodig aan. Dit kan betekenen dat je het model opnieuw traint aan de hand van nieuwe data, dat je parameters van het model bijstelt of dat je nieuwe processen voor foutafhandeling en/of -bewaking implementeert. Als de data van je organisatie groeit, moet je het model daarop aanpassen.
Mogelijke uitdagingen bij het integreren van generatieve AI
Generatieve AI integreren in bedrijfsprocessen is niet gemakkelijk. Om de uitdagingen van het implementeren van AI het hoofd te bieden, moet je weten hoe je ze kan overwinnen.
Uitdaging: beschikbaarheid en kwaliteit van trainingsdata
Generatieve AI-modellen vereisen grote hoeveelheden hoogwaardige trainingsdata. Het verkrijgen hiervan kan een uitdaging zijn, vooral als gegevens schaars of moeilijk te verzamelen zijn. Bovendien moet je de kwaliteit, nauwkeurigheid en relevantie van de data voortdurend bewaken omdat deze een cruciale rol spelen in de prestaties van het model.
Oplossing:
- Investeer in dataverzameling en pre-processing. Maak budget en personen vrij aan het verzamelen van data die realistische scenario’s weerspiegelen.
- Implementeer methoden om data op te schonen, de norm te bepalen en data aan te vullen om de kwaliteit te verbeteren.
- Werk samen met deskundigen. Zij kunnen inzicht geven in de data-vereisten en helpen bij het maken van hoogwaardige datasets.
Uitdaging: voortdurende modelcontrole en -aanpassing
Omdat data verandert en groeit, kunnen generatieve modellen gevoelig zijn voor fouten, vertekening en prestatievermindering. Om dit te voorkomen, moet je het model voortdurend bewaken en corrigeren als het foutieve content begint te produceren.
Oplossing:
- Implementeer monitoringsprocessen. Deze helpen je om de prestaties van het model te volgen, afwijkingen te identificeren en de resultaten te vergelijken met benchmarks.
- Update het model met nieuwe data. Als er nieuwe data beschikbaar is, hertrain het model dan regelmatig om ervoor te zorgen dat het altijd relevant blijft en in lijn met de behoeften van je organisatie.
Uitdaging: vereisten voor middelen en infrastructuur
Naarmate generatieve AI zich verder ontwikkelt, neemt de vraag naar rekenkracht en infrastructuur toe, wat een uitdaging vormt voor bedrijven. Dit geldt vooral voor kleine bedrijven die zich geen gespecialiseerde hardware kunnen veroorloven. Clouddiensten kunnen hen echter een schaalbaar en toegankelijk platform bieden en het volledige potentieel van generatieve AI benutten.
Oplossing:
- Gebruik cloudservices. Deze bieden een schaalbare en kosteneffectieve infrastructuur voor het uitvoeren van AI-workloads. Dit kan de inzet en het beheer van generatieve AI-modellen versimpelen. Zelfs zonder gespecialiseerde hardware kunnen bedrijven de mogelijkheden van generatieve AI gebruiken om hun activiteiten te verbeteren, innovatie te stimuleren en een concurrentievoordeel te behalen.
- Verken samenwerkings- of outsourcingsmogelijkheden. AI-consultancybedrijven kunnen de expertise, infrastructuur en ondersteuning bieden om generatieve AI te integreren in je bedrijfsprocessen.
Door AI naadloos te integreren in de processen van je bedrijf, verbeter je de snelheid, nauwkeurigheid en toepasbaarheid aanzienlijk. Medewerkers en klanten kunnen zich richten op je producten of diensten, terwijl er tijd wordt bespaard bij ondersteunende taken.
In ons dagelijks werk gebruikt DEPT® veel AI-tools, waardoor we efficiënter met klanten kunnen communiceren, dezelfde taal spreken en we elkaar sneller begrijpen. Theorie wordt praktijk, waardoor de communicatie verbetert en de activiteiten worden gestroomlijnd.
