Artificiële intelligentie (AI) in de industrie
Een antwoord op veel gestelde vragen
Artificiële intelligentie (A.I.) is één van de meest spraakmakende technologieën van de afgelopen jaren en heeft een aanzienlijke impact op verschillende industrieën. Van voorspellend onderhoud tot kwaliteitscontrole en van supply chain management tot procesoptimalisatie, AI-toepassingen bieden ongekende mogelijkheden voor bedrijven om efficiënter, sneller en doelgerichter te werken. Maar wat is AI nu eigenlijk? Hoe is het ontstaan? Zijn er verschillende soorten? Wat is de invloed van AI op de industrie? Onyx One geeft je inzicht.
Hoe is artificiële intelligentie (A.I.) ontstaan?
De droom om computers te ontwikkelen met menselijke intelligentie begon in de jaren 50 en 60. Onderzoek naar machinaal leren, besluitvorming onder onzekerheid en taalverwerking leidde tot de opkomst van AI. In de afgelopen decennia, dankzij snellere computers en meer data, is AI’s potentieel volle kracht gaan ontwikkelen. Nu wordt AI gebruikt in alle industrieën. AI blijft evolueren en wordt steeds geavanceerder dankzij machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking. Bedrijven en overheden investeren steeds meer in AI-ontwikkeling, wat aangeeft dat AI een sleutelrol zal spelen in de toekomstige technologie en economie.
Machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking
Wat is machine learning?
Machine learning: het automatisch patronen en relaties in data herkennen, zonder specifiek te worden geprogrammeerd. Hierdoor kunnen ze zichzelf aanpassen en verbeteren, zonder verder menselijke ingreep, naarmate ze meer data verzamelen en analyseren.
Met “normale” software vertellen we de computer wat hij moet doen. Bij machine learning vertellen we de computer hoe hij zelf het antwoord kan vinden, met behulp van de input die we hem geven.
Bij deep learning maken computerprogramma’s gebruik van complexe netwerken om informatie te verwerken en beslissingen te nemen. Dit doen ze door grote hoeveelheden gegevens te gebruiken om te leren en te verbeteren.
Wat is deep learning?
Deep learning is een subcategorie van machine learning die zich richt op het ontwikkelen van complexe, multi-layer artificial neural networks (ANN’s) om patronen in gegevens te herkennen en voorspellingen te maken.
Stel je voor dat je een computerprogramma wilt ontwikkelen om foto’s van dieren te herkennen. Met deep learning train je het programma door het duizenden foto’s van dieren te geven, zodat het programma zelf kan ontdekken welke kenmerken dieren hebben en hoe ze moeten worden herkend. Het programma zal steeds beter worden in het herkennen van dieren naarmate het meer foto’s ziet en meer informatie verzamelt.
Deep learning wordt veel gebruikt in allerlei toepassingen, zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking. Het voert deze taken sneller en nauwkeuriger uit dan traditionele manieren van artificiële intelligentie.
Wat is natuurlijke taalverwerking?
Natuurlijke taalverwerking of natural language processing (NLP) is een onderdeel dat zich richt op het verbeteren van de interactie tussen computers en mensen door middel van taal. NLP bevat technieken en methoden voor het analyseren, begrijpen en genereren van menselijke taal, zowel op tekstueel als op spraakgebied.
Doelen van NLP zijn onder meer:
- Tekstclassificatie: automatisch categoriseren van tekst op basis van hun inhoud of stijl.
- Sentimentanalyse: bepalen van de emotionele toon van een tekst, zoals positief, negatief of neutraal.
- Named entity recognition: automatisch herkennen van personen, plaatsen, organisaties en andere entiteiten in een tekst.
- Machine translation: automatisch vertalen van een tekst van een taal naar een andere.
- Spraakherkenning: automatisch omvormen van spraak naar tekst en spraakcommando’s interpreteren.
NLP wordt gebruikt in veel verschillende toepassingen, waaronder chatbots, virtuele assistenten, klantenservice-systemen en meer.
Hoe beïnvloedt en transformeert AI de industrie?
Artificiële intelligentie wordt in de industrie ingezet om sneller en vooral efficiënter te werken. Zo kunnen bedrijven hun concurrentiepositie versterken en betere resultaten behalen. AI-technologieën zijn vooral doeltreffend om processen te automatiseren, de productiviteit te verhogen, de klantenservice te verbeteren, nieuwe businessmodellen te ontwikkelen en betere beslissingen te nemen op basis van nauwkeurige gegevens en analyses.
Hoe verhoogt AI de productiviteit en efficiëntie?
- Verhoogde efficiëntie
AI-technologieën kunnen bepaalde taken en processen automatiseren, wat de efficiëntie van bedrijven verhoogt. Zo kunnen bedrijven bijvoorbeeld AI-toepassingen gebruiken om gegevens te analyseren en trends te ontdekken, waardoor snellere en meer datagestuurde beslissingen kunnen worden genomen. - Verhoogde productiviteit
AI helpt bij het verhogen van de productiviteit van werknemers door repetitieve taken over te nemen. Dit geeft werknemers meer tijd om zich te concentreren op complexere taken en innovatie. - Verbeterde klantenservice
AI-toepassingen, zoals chatbots en virtuele assistenten, helpen bij het verlenen van betere en snellere klantenservice. Dit leidt een hogere klanttevredenheid. - Nieuwe businessmodellen
AI stelt bedrijven in staat om nieuwe businessmodellen te ontwikkelen en te implementeren. Zo kunnen bedrijven bijvoorbeeld AI-technologieën gebruiken om nieuwe producten en diensten te creëren, nieuwe markten te betreden of bestaande markten te veranderen. Met concurrentievoordeel, kostenbesparing en hogere winsten tot gevolg. - Betere besluitvorming
AI helpt bij het verbeteren van besluitvormingsprocessen door ondernemingen te voorzien van meer accurate en uitgebreide gegevens en analyses. - Lagere foutenmarge
AI-technologieën worden gebruikt om geautomatiseerde systemen te ontwikkelen die processen en workflows nauwkeuriger en efficiënter kunnen uitvoeren dan mensen. Dit zorgt voor minder fouten en afwijkingen in productieprocessen, wat op zijn beurt resulteert in betere productkwaliteit, hogere klanttevredenheid en kostenbesparingen.
Investeren Europese bedrijven in AI?
Specifieke cijfers voor Europa zijn er niet, maar volgens onderzoek van Accenture is ongeveer 60% van de bedrijven in de hele wereld bezig met het integreren van AI in hun bedrijfsprocessen en producten. Andere rapporten geven echter een lagere schatting voor de adoptie van AI door bedrijven, met cijfers die variëren van 30% tot 50%. Het exacte percentage varieert afhankelijk van de manier waarop het wordt gemeten en de sector waarin het bedrijf werkzaam is.
Loopt Europa achter op Amerika en China?
De groei van AI-toepassingen is in China in een hoger tempo gegroeid dan in andere regio’s. De Chinese overheid speelt een belangrijke rol bij het ondersteunen en bevorderen van deze ontwikkelingen. Ook in de Verenigde Staten zijn er meer ondernemingen actief bezig met AI. Noord-Amerika heeft een rijk ecosysteem van AI-bedrijven, investeerders en onderzoeksinstellingen. Bij ons in Europa is het inzetten van AI minder verder gevorderd dan in Noord-Amerika en China, maar de laatste jaren zijn onze ondernemingen met een inhaalbeweging bezig. Europa beschikt immers over een sterk technisch talent en wetenschappelijk onderzoek ecosysteem, en er is een groeiende focus op het bevorderen van het inzetten van AI-technologieën.
Reeks webinars over Artificiële intelligentie
Onyx organiseert binnenkort een reeks webinars waarin experts dieper ingaan op de mogelijkheden van AI in de industrie. Deze webinars bieden een unieke gelegenheid om meer te weten te komen over de nieuwste ontwikkelingen op dit gebied en hoe bedrijven deze technologieën kunnen inzetten om hun productiviteit te verhogen en hun concurrentiepositie te verbeteren. Laat je gegevens na en we sturen je een persoonlijke uitnodigingslink.
