Mastering the AI Landscape: AI toepasbaar maken

⏰ Geschatte leestijd: 2 minuten

Sta klaar om te ontdekken hoe AI als katalysator dient voor innovatie, efficiëntie en gepersonaliseerde gebruikerservaringen, die allemaal cruciaal zijn voor het succes in het digitale tijdperk. Deze blogreeks bestaat uit drie delen:

1. AI toepasbaar maken
2. AI-gedreven marketingorganisaties
3. AI-Driven User Experience Analytics

Elke blog belicht hoe bedrijven AI kunnen benutten om niet alleen hun operationele efficiëntie te verhogen, maar ook om een diepere, meer persoonlijke connectie met hun klanten te vormen. Van praktische implementatie tot het scheppen van ongeëvenaarde klantenervaringen, we verkennen de veelzijdige impact van AI op de digitale transformatie binnen organisaties.

AI in bedrijven – De kloof tussen theorie en praktijk overbruggen

Artificial Intelligence (AI) heeft zich ontwikkeld van een futuristisch concept tot een realiteit in de dagelijkse bedrijfsactiviteiten. De toepassing van AI zorgt voor hervormingen bij ondernemingen door het verbeteren van belangrijke aspecten, zoals prijsstelling, klantbetrokkenheid en bijvoorbeeld het preventief oplossen van mogelijke machinestoringen. valantic loopt voorop bij het integreren van AI op verschillende gebieden, waarmee toegevoegde waarde wordt gecreëerd en een concurrentievoordeel wordt bevorderd.

De toepasbaarheid van AI – met name in automatisering, door middel van robotic process automation (RPA) en generative AI – resulteert in snelle, kostenefficiënte oplossingen die helpen om bedrijfsactiviteiten op te schalen. Met behulp van AI kunnen theoretische modellen gemakkelijker
worden omgezet naar winstgevende real-life toepassingen. Dit zorgt er niet alleen voor dat bedrijven kunnen voortbestaan, maar helpt ze ook om te slagen en te evolueren naar een toekomst met AI. Het is daarom van belang dat de implementatie van AI deel uitmaakt van elke lange termijn bedrijfsstrategie.

De 4 fasen van AI-integratie

Een data-driven organisatie worden dat op alle gebieden AI gebruikt ter ondersteuning is geen kort proces, maar verloopt meestal in vier verschillende fasen:

1. Lanceren van het AI-initiatief
2. Uitvoeren van gerichte experimenten
3. Opbouwen van bedrijfsbrede AI-expertise
4. Verankeren van AI-kennis in het DNA van het bedrijf

Er zijn twee cruciale kerncompetenties die een belangrijke rol spelen in elk van deze fasen en achtereenvolgens moeten worden verfijnd:
1. De analytische kerncompetentie van de organisatie: Data van goede kwaliteit, bekwame medewerkers (zoals datawetenschappers en AI-experts) en AI-tools die zijn afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen en toepassingsscenario‘s.
2. Bedrijfsexpertise als aanvulling op analytische componenten: De AI strategie moet steun en goedkeuring krijgen van de C-level executives en alle business units.

Uitdagingen en strategieën bij de implementatie van AI

Uwe Tüben, Partner & Managing Director

“Technische haalbaarheid, ethische overwegingen, klantacceptatie en innovatiepotentieel: De introductie van AI brengt op deze gebieden specifieke uitdagingen met zich mee. Dit vergt een goed doordachte strategie en evaluation framework. Bedrijven dienen kritisch te kijken naar hun technische gereedheid, data kwaliteit en computing resources om er zeker van te zijn dat ze AI-initiatieven goed kunnen ondersteunen.”

Daarnaast is het evalueren van AI-toepassingen met betrekking tot ethische implicaties en het naleven van gegevensbescherming wetten cruciaal om vooroordelen en discriminatie te voorkomen. Ten slotte is het belangrijk om de verwachtingen van de klant te begrijpen en het vertrouwen in AI-gegenereerde resultaten te bevorderen. Daarom moeten bedrijven gebruikerstesten uitvoeren en feedback verzamelen om te laten zien dat AI als aanjager dient voor innovaties en het ontdekken van groei-kansen.

In de volgende blog gaan we dieper in op AI-gedreven marketingorganisaties.

Lees ook: