AI-brein: logica en creativiteit bepalen samen het succes van generatieve AI

Girish Pai headshot (1)

Steeds meer bedrijven zijn de experimenteerfase voorbij en passen generatieve AI (Gen AI) breder binnen de organisatie toe. Gartner voorspelt dat Gen AI dit jaar een stijging van bijna 10% in de wereldwijde IT-uitgaven zal veroorzaken, terwijl Deloitte meldt dat zo’n driekwart van de managers ervan overtuigd is dat deze technologie hun organisatie de komende drie jaar ingrijpend zal transformeren.

Het is een spannende periode, omdat Gen AI nieuwe niveaus van creativiteit, probleemoplossing en automatisering gaat ontsluiten. Voordat bedrijven deze technologie implementeren, doen ze er verstandig aan een sterk datafundament te leggen, inclusief kwaliteit, governance en vertrouwen, wendbaarheid in data-engineering en AI-kennis. Zonder zo’n fundering kan Gen AI namelijk niet effectief functioneren, of de resultaten leveren die organisaties ervan verwachten.

In de consumentenwereld gebruiken al ruim 400 miljoen mensen ChatGPT als een oplossing om de kracht van Gen AI te benutten. Implementatie op bedrijfsniveau vereist echter een geavanceerdere aanpak: bedrijven kunnen Gen AI niet zomaar 'out of the box' gebruiken. Om goed te functioneren, moet Gen AI worden gebouwd op een basislaag van kwaliteitsdata die gecontextualiseerd is voor de omgeving waarin het bedrijf opereert. Zonder deze laag is de kans groot dat Gen AI onbetrouwbare, bevooroordeelde en onjuiste uitkomsten oplevert, wat leidt tot hallucinaties en nalevingsrisico's.

Samenwerking linker en rechter hersenhelft

Om Gen AI optimaal te benutten, moeten organisaties het zien als een systeem dat net zo werkt als de twee helften van een menselijk brein. De rechter hersenhelft stimuleert creativiteit, innovatie en probleemoplossing, gebieden waarin Gen AI uitblinkt. Dit creatieve potentieel vereist echter ook een evenwicht, en dat is de rol van de linkerhersenhelft. Net als bij mensen bestuurt de linkerhersenhelft van AI logica, waarvoor een robuuste databasis vereist is. Voordat Gen AI in belangrijke processen wordt geïntegreerd, moeten bedrijven ervoor zorgen dat de linkerhersenhelft goed is voorbereid om de structuur en input te bieden die nodig zijn om de rechterhersenhelft met de realiteit te verbinden.

Om te beginnen moeten organisaties het bestaande datalandschap in kaart brengen en een robuuste architectuur voor data-analyses ontwikkelen. Data-aggregatie, -opslag en -opvragingsprocessen moeten allemaal worden herzien om ervoor te zorgen dat het bedrijf Gen AI realtime de benodigde input kan leveren. Daarna moeten ze aanvullende databronnen identificeren die waardevol kunnen zijn, zodat Gen AI zo veel mogelijk waardevolle input heeft om de business vooruit te helpen.  

Vervolgens moeten bedrijven hun dataverzameling beoordelen om er zeker van te zijn dat deze schoon en robuust genoeg is om de activiteit van de rechterhersenhelft betrouwbaar te informeren. Data evolueert voortdurend, dus bedrijven moeten een end-to-end inzicht hebben in alle input, zodat ze snel conflicten kunnen identificeren en oplossen, in de wetenschap dat hun Gen AI toepassingen betrouwbare data-inzichten gebruiken.  

De laatste stap om een sterke linkerhersenhelft te ontwikkelen, is het gebruik van traditionele, op logica en redenering gebaseerde AI-modellen om specifieke taken uit te voeren. Dit wordt vaak 'narrow AI' genoemd, maar bedrijven moeten zich hierdoor niet laten afschrikken. Narrow AI speelt een belangrijke rol bij het identificeren van patronen in data en het doen van nauwkeurige voorspellingen waaruit Gen AI bruikbare inzichten kan halen.

Implementatie Gen AI-toepassingen

Zodra de linker hersenhelft-basis aanwezig is, kunnen organisaties verder met de implementatie van Gen AI-toepassingen, wetende dat ze alles in huis hebben om de creativiteit te stimuleren en nieuwe mogelijkheden te ontsluiten. Door input vanuit de linker hersenhelft te benutten kan Gen AI intelligente, datagestuurde aanbevelingen genereren, die de besluitvorming en operationele flexibiliteit in verschillende bedrijfsonderdelen verbeteren.  

Bijvoorbeeld voor marketing doelgroepmatching transformeren, waarbij klantgegevens worden gebruikt om potentiële kopers te bereiken met maatwerk in communicatie. De linker hersenhelft, aangestuurd door traditionele AI, kan grote aantallen klanten segmenteren op basis van statistische analyses van hun kenmerken en historisch (koop)gedrag. Met deze basis kan de rechter hersenhelft Gen AI, de segmenten personaliseren en campagnes aanbevelen die sales- en marketingteams kunnen benutten om ze te activeren, met een grotere kans op het behalen van de gewenste respons.  

Succes realiseren met AI voor het hele brein

Om de kracht van generatieve AI volledig te benutten, moeten organisaties een holistische strategie hanteren, waarbij gestructureerde logica wordt gecombineerd met creatieve intelligentie. Met een sterke linker hersenhelft kan Gen AI effectief functioneren en innovatieve, datagestuurde oplossingen bieden. Door structuur en creativiteit in balans te brengen, net zoals het menselijk brein dat doet, kunnen bedrijven het volledige potentieel van Gen AI benutten om te innoveren en waarde te creëren.

Girish Pai, Global Head – Data & AI, Hexaware Technologies  

Meer over
Lees ook
NetApp en NVIDIA geven deep learning een extra impuls met nieuwe AI-architectuur

NetApp en NVIDIA geven deep learning een extra impuls met nieuwe AI-architectuur

NetApp heeft de beproefde architectuur van NetApp ONTAP AI gelanceerd. Deze wordt aangedreven door DGX-supercomputers van NVIDIA en via de cloud verbonden NetApp AFF A800 all-flash storage om de datapipeline door edge, core en cloud heen te vereenvoudigen, versnellen en te schalen om zo deep learning te implementeren en klanten te helpen echte imp1

HPE voegt AI en cloudautomatisering toe aan HPE 3PAR-storage

HPE voegt AI en cloudautomatisering toe aan HPE 3PAR-storage

Hewlett Packard Enterprise (HPE) kondigt nieuwe functies voor HPE 3PAR aan. Door kunstmatige intelligentie (AI) en automatiseringsfuncties toe te voegen, kunnen bedrijven meer waarde uit hun data halen. Updates aan HPE 3PAR omvatten: Nieuwe voorspellende supportautomatisering met HPE InfoSight, de meest ervaren AI voor datacenters. Dit zorgt voor1

Capgemini zet AI en Machine Learning in tijdens de Rugby World Cup

Capgemini zet AI en Machine Learning in tijdens de Rugby World Cup

Capgemini lanceert aan de vooravond van het Rugby World Cup Sevens weekend in San Francisco een reeks digitale producten om de beleving van rugbyfans te verbeteren. De producten - Match Predictor game, Live Match Tracker and Media Stats Hub - zijn elk ingericht met Data Science, Artificial Intelligence (kunstmatige intelligentie) en Machine Learni1