AI Is Meer Dan Een App – Het Is Een Krachtige Methodologie voor Zakelijk Succes

AI is een buzz in de zakelijke wereld. Terwijl velen praten over kunstmatige intelligentie methoden en applicaties voor bedrijven (inclusief ons), merken we een trend in de discussie: een zware focus op apps.

Het probleem is dat dit een smalle manier is van denken over AI. Dat is OK. Tegen de tijd, we zijn alleen maar mens. Maar AI is meer dan een app of een nuttige manier om apps te bouwen. AI is een methodologie.

Geschiedenis van AI

Het meest significante verschil tussen apps aangedreven door AI en elke andere app is de technologie erachter. AI kan onafhankelijke beslissingen nemen op basis van invoerdata. Ontwikkelaars creëren een kunstmatig neuraal netwerk, dat vertrouwt op algoritmen om dingen te "onthouden" en vervolgens conclusies te trekken en patronen te observeren.

AI ontstond langzaam vanuit mensen die probeerden te begrijpen hoe onze menselijke hersenen functioneren. Ze vroegen zich af "wat is intelligentie?" Intelligentie is gecompliceerd en omvat:

● Interactie met de wereld, waarnemen, begrijpen van beelden, talen

● Plannen en redeneren om problemen, onzekerheden te managen

● Leren en aanpassen, veranderen zoals nodig wanneer nieuwe informatie wordt gepresenteerd

Al dit binnen een computer te creëren duurde decennia. Naarmate AI ontstond, werden deze neurale netwerken, of frameworks, ontworpen door data scientists, niet door ontwikkelaars. Ze probeerden een "hersenen" te bouwen die dergelijke taken kon aanpakken en daarom vertrouwt op onze menselijke manieren van verwerken, inclusief:

● Zoeken en redeneren

● Logica

● Waarschijnlijkheid

● Classificateurs en controllers

Menselijke Limieten in AI

AI vanaf nul bouwen vereist enorme middelen. Daarom wordt AI vandaag als een dienst aangeboden. Amazon, Microsoft en IBM bieden allemaal AI-producten aan die ontwikkelaars kunnen aansluiten om apps aan te drijven. Op deze vele meer mensen AI kunnen benutten zonder een onafhankelijk neuraal netwerk te bouwen. Deze API's bieden een verscheidenheid aan AI-functies, zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking. Machine learning software, een subset van AI, wordt typisch getraind om een specifiek probleem op te lossen.

Dit heeft geleid tot dat minder mensen werken aan het bouwen van de basisprincipes van AI, met veel meer die proberen te bepalen hoe deze technologie het beste te benutten. Er zijn slechts tot 10.000 mensen in de wereld die de vaardigheden hebben om AI te bouwen. Deze mensen eisen hoge salarissen, en de markt is competitief voor hun diensten onder de grote namen.

Dit betekent dat als een ontwikkelaar een applicatie bouwt, zoals een chatbot, hij of zij gefocust is op het gebruik van AI voor een eindresultaat. Maar hij of zij begrijpt niet noodzakelijk de kern van AI, wat het is en hoe het werkt.

Amazon en Google bieden nu consulting aan naast hun AI-diensten, als een manier om hun AI-experts in-house te behouden terwijl ze het veld nog steeds vooruitduwen over de industrie. Facebook begon "te delen" zijn AI-experts met de telecom-industrieën. Microsoft markeert een suite van online cursussen genaamd AI School. Amazon duwt ook educatie om onderdeel te worden van het leren programmeren op college-niveau.

In de tussentijd hebben we beperkt denken over de technologie. In plaats van te focussen op nieuwe applicaties, moeten we ons eerst richten op hoe we onze bestaande applicaties kunnen verbeteren, met name de line-of-business apps die ons bedrijf aandroven. Zonder een paradigma-shift in ons denken, kunnen we jarenlang vastzitten met de kracht om veel meer te doen dan onze verbeelding kan gissen.

Immers, wanneer mensen een neuraal netwerk bouwen, doen we dat met onze menselijke capaciteit om iets te creëren dat "denkt" zoals wij. Zou een machine dezelfde aanpak nemen? Sommigen argumenteren dat AI's methodologie ver anders is dan onze huidige benaderingen van software engineering. Google experimenteert nu met AI die andere AI kan bouwen.

Bij Imaginovation proberen we niet nieuwe manieren te ontwikkelen om AI te bereiken. In plaats daarvan werken we aan het benutten van de bestaande technologie die gepionierd is door bedrijven zoals Google, Amazon en IBM om uw applicaties aan te drijven. We benutten technologieën zoals chat, spraak, aanbevelingen en intelligente zoekopdrachten om de applicaties die uw bedrijf al aandraven, te verbeteren.

Bij het toepassen van AI in zakelijke applicaties, is de gebruikersinterface een uitstekende plek om te beginnen. Sinds de vroege dagen van mainframe-terminals, zijn bedrijven vertrouwd op formulier-gebaseerde software om alles te managen van verkoop tot boekhouding. Het enige verschil vandaag is de verschuiving van een terminal naar een webbrowser.

Het toevoegen van chat- en/of spraakinterfaces aan deze formulier-gebaseerde applicaties kan de workflow verbeteren terwijl de software echt wordt gemoderniseerd. Dit is vooral waar voor legacy-systemen. Via een mobiele applicatie kan uw team toegang krijgen tot Enterprise Resource Planning (ERP) software via stem. Hetzelfde geldt voor Customer Relationship Management (CRM) voor verkoop. Uw verkoopteam in het veld kan klanten toevoegen en zoeken via stemcommando's tijdens (veilig) rijden.

Als het vinden van nieuwe manieren om uw zakelijke applicaties te verbeteren en de productiviteit te verhogen u intrigeert, praat met ons over custom oplossingen voor uw bedrijf.