Bedrijfsactiviteiten transformeren met GenAI:begin met strategie en schaal vervolgens op

Of ze het nu gebruiken om routinetaken te hyperautomatiseren of om producten en diensten een boost te geven, bedrijven omarmen steeds vaker generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) om een concurrentievoordeel te behalen. Maar het succesvol implementeren van GenAI is makkelijker gezegd dan gedaan. Het vereist een goed gedefinieerde strategie en een diepgaand inzicht in uw zakelijke behoeften en gegevensvereisten.

De eerste vraag die bedrijven zichzelf moeten stellen is welke gebieden binnen hun organisatie het meeste baat zouden hebben bij GenAI. Moeten initiële GenAI-projecten gericht zijn op het verbeteren van de interne bedrijfsvoering, zoals het efficiënter maken van de marketing- of HR-afdeling? Of moeten ze klantgericht zijn, zoals het optimaliseren van het callcenter of het verbeteren van de algehele digitale aanwezigheid van een bedrijf?

Wat de gebruikssituatie ook is, GenAI kan als eerste stap zeer effectief zijn bij het optimaliseren en stroomlijnen van complexe bedrijfsprocessen en workflows. In sectoren als de gezondheidszorg, technologie, productie en detailhandel zijn er ingewikkelde procedures die meerdere afdelingen en instanties bestrijken. Bedrijven beginnen nu plaatsen te identificeren waar het genereren, analyseren en samenvatten van AI-inhoud de overdracht tussen teams kan automatiseren en tijdlijnen en resultaten kan versnellen.

Eén klant waarmee we samenwerken, een grote zorgaanbieder die de planning van radiologieafspraken voor ziekenhuizen beheert, heeft met AI enorme efficiëntiewinsten kunnen boeken. Bij het plannen van één radiologieafspraak moeten tientallen verschillende parameters worden geëvalueerd, zoals de arts, de apparatuur en de beschikbaarheid van de patiënt – een proces dat voorheen gemiddeld acht tot tien minuten duurde. Door GenAI te gebruiken om snel alle datapunten te analyseren, heeft de provider de planningstijd teruggebracht tot slechts 2 tot 3 minuten. Dat is groot. Voor een aanbieder met grote volumes vertaalt het verminderen van de planningstijd met zelfs maar een paar minuten per afspraak zich in miljoenen dollars aan kostenbesparingen per jaar.

Maar de realiteit is dat de meeste organisaties moeten leren omgaan met GenAI voordat ze kunnen rennen. Ruim tien jaar geleden verdeelde adviesbureau McKinsey de stadia van innovatie in drie verschillende horizonten. De eerste, die plaatsvindt gedurende de eerste één of twee jaar, is incrementele innovatie, waarbij geleidelijke verbeteringen of optimalisaties worden aangebracht aan bestaande producten, diensten of processen. De tweede horizon, die zich in de komende twee tot vijf jaar afspeelt, is het verkennen en ontdekken van nieuwe uitbreidingen. De derde horizon, doorgaans vijf tot tien jaar vooruit, omvat het bedenken en creëren van compleet nieuwe bedrijfsmodellen of marktkansen die nog niet eerder bestonden.

Ik geloof dat deze innovatiehorizons nog steeds geldig zijn, maar dat hun tijdschema enorm zal worden versneld in het tijdperk van GenAI. Volgens een recent rapport van IDC duurt 92% van de AI-implementaties twaalf maanden of minder, waarbij organisaties binnen veertien maanden een gemiddeld rendement op hun investeringen realiseren.

Zie ook: Waardelagen afleiden uit GenAI-applicaties

Vijf stappen om GenAI optimaal te gebruiken voor bedrijven

Hoewel de potentiële voordelen van GenAI enorm zijn, vereist het succesvol operationaliseren en opschalen van de technologie een pragmatische aanpak met duidelijke doelstellingen. Hier zijn vijf stappen om positieve resultaten te bereiken voor uw GenAI-implementatie.

1:Garandeer de nauwkeurigheid van AI

Een cruciale uitdaging waarmee bedrijven worden geconfronteerd, is het verifiëren van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van door AI gegenereerde resultaten. De meeste AI-modellen, zoals ChatGPT, worden geleverd met disclaimers dat hun inhoud mogelijk onnauwkeurig of verkeerd is. Daarom hebben bedrijven nog steeds mensen nodig die de nauwkeurigheid van de AI-resultaten beoordelen en valideren.

Het goede nieuws is dat er nieuwe tools op de markt zijn waarmee mensen door AI gegenereerde inhoud kunnen evalueren, feedback kunnen geven over wat juist en onnauwkeurig is, en modellen voortdurend kunnen verfijnen. Het hebben van een zekere mate van menselijk toezicht zal essentieel zijn voor het opbouwen van vertrouwen en verantwoordelijkheid naarmate GenAI in zakelijke workflows wordt geoperationaliseerd.

2:Kwantificeer de business case

Een andere belangrijke overweging is de ROI. Je moet kijken of je energie moet steken in iets met AI dat anders via traditionele automatisering of bestaande workflows zou kunnen worden gedaan. Hoeveel geld geeft u uit om iets te bereiken dat op een eenvoudiger manier gedaan kan worden?

Naast de financiële ROI moeten bedrijven ook de potentiële tijdsbesparingen door het gebruik van AI voor het genereren, analyseren en andere taken van content in kaart brengen. Als u inhoud wilt genereren en analyseren met behulp van AI, hoeveel uur zou u dan besparen als u dit handmatig zou doen? Wat is de totale tijdsreductie voor dat bedrijfsproces? Die tijdsbesparingen kunt u vervolgens omzetten in kostenbesparingen. De tijd- en kostenbesparingen die mogelijk worden gemaakt door het stroomlijnen van processen met AI kunnen overtuigende drijfveren zijn. Deze besparingen kunnen echter sterk variëren per gebruiksscenario en domein.

3:Zoek een ervaren partner

De snelle evolutie van GenAI in de afgelopen 18 maanden heeft begrijpelijkerwijs voor verwarring gezorgd. Aanvankelijk was er sprake van het in eigen huis bouwen van aangepaste modellen. Maar dat lijkt op het creëren van uw eigen mobiele app-platform. Het is voor de meeste bedrijven duidelijk een te complexe en kostbare onderneming.

De verstandigste aanpak voor de meeste organisaties is het uitvoeren van proof-of-value (POV)-projecten. In tegenstelling tot een proof-of-concept dat de technologie zelf valideert, demonstreert een POV de concrete waarde die uw bedrijf kan behalen door GenAI in te zetten voor specifieke gebruiksscenario's. Laat u niet verzanden in het bewijzen van wat al vaststaat:dat deze modellen werken. Concentreer u in plaats daarvan op het bewijzen van de waarde ervan voor uw activiteiten.

Om een effectieve POV uit te voeren, maakt u gebruik van de expertise van partners en IT-serviceproviders met diepgaande GenAI-domeinkennis, ondersteund door bewezen platforms zoals Microsoft, Google of AWS. Deze specialisten brengen waardevolle ervaring met zich mee bij het implementeren van soortgelijke oplossingen voor andere klanten.

4:Geef prioriteit aan gegevenskwaliteit

De sleutel tot geweldige GenAI-resultaten is datavoorbereiding. Het draait allemaal om de kwaliteit, beschikbaarheid, organisatie en beheer van uw gegevens, en niet alleen om het trainingsproces zelf. Het komt erop neer dat het onmogelijk is om succes te behalen met AI als uw gegevens van slechte kwaliteit zijn of niet beschikbaar zijn.

Veel CXO's blijven sceptisch over hoe GenAI effectief met hun data kan werken, aangezien grote taalmodellen doorgaans vooraf zijn getraind op internetdata. Dit idee moet worden gedemystificeerd. AI-modellen kunnen goed werken met de gegevens van een organisatie, zolang deze correct gestructureerd zijn. Het belangrijkste is dat u over hoogwaardige, goed georganiseerde gegevens beschikt.

5:Implementeer AI-vangrails

GenAI kan onvoorspelbaar zijn. Het kan vooroordelen versterken, de privacy in gevaar brengen en tot onethische beslissingen leiden. Dit is een van de meest geduchte belemmeringen voor wijdverbreide adoptie. Maar de uitdaging kan worden overwonnen als ethische overwegingen, databias en soortgelijke kwesties zorgvuldig worden aangepakt. Bijvoorbeeld het veelbesproken onderwerp onverwachte en ongewenste uitlatingen. Er zijn nu hulpmiddelen die de middelen bieden om spraak die verband houdt met haat, geweld of zelfbeschadiging te controleren en te filteren. Dergelijke tools zijn cruciaal en zullen vertrouwen wekken bij gebruikers.

Met name grote technologieleveranciers zoals Microsoft, Google en AWS, evenals veel startups, ontwikkelen tools en add-ons om GenAI-oplossingen te helpen implementeren terwijl de vangrails al aanwezig zijn. Het doel van deze technologieën is ervoor te zorgen dat gebruikers zich minder zorgen hoeven te maken over het filteren van bevooroordeelde output en het blokkeren van beledigende inhoud. Die taak wordt achter de schermen afgehandeld. Maar AI-veiligheidsinstrumenten bevinden zich nog in de beginfase. Het implementeren van robuuste vangrails zal aanzienlijke inspanningen vergen van elk bedrijf dat wil profiteren van GenAI.

Zie ook: Beyond Buzzwords:een diepere blik op GenAI

Laatste conclusie

GenAI transformeert nu het bedrijfsleven in realtime. En organisaties die niet meedoen, blijven achter. Maar bedrijven die zich haasten om GenAI te omarmen, moeten eerst kijken – en plannen maken – voordat ze de sprong wagen. Door deze vijf stappen te volgen en op de hoogte te blijven van de nieuwste trends en best practices kunnen bedrijven het transformerende potentieel van GenAI ontsluiten om meer innovatie, efficiëntie en groei te stimuleren.