{"id":2703,"date":"2020-06-08T10:57:29","date_gmt":"2020-06-08T08:57:29","guid":{"rendered":"https:\/\/staging-eqeep.com\/?p=2703"},"modified":"2022-08-17T15:13:44","modified_gmt":"2022-08-17T13:13:44","slug":"the-beginning-of-artificial-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eqeep.com\/nl\/the-beginning-of-artificial-intelligence\/","title":{"rendered":"Hoe echt kan kunstmatig zijn?"},"content":{"rendered":"

Although artificial intelligence (AI) may seem a subject only discussed in recent years, the term had been first introduced in 1956 by Nathaniël Rochester, designer of the IBM 701 and Claude Shannon, founder of information theory. <\/p>

In de loop van de decennia werden verschillende vorderingen gemaakt die verdere investeringen in Ai-onderzoek stimuleerden, zoals het computerprogramma Eliza en het General Problem Solver Program. <\/p>

The downside to these programs was that they assumed that human intelligence could be formalized in “if-then” statements. The same was case with IBM’s deep blue chess program, that although was able to beat the world champion Gary Kasparov, could not perform seemingly simple tasks such as distinguishing an apple from a car. <\/p>

Een echte AI daarentegen kan externe gegevens correct interpreteren, van die gegevens leren en die informatie gebruiken om specifieke doelen en taken te bereiken door flexibele aanpassing.<\/p>

De Turing Test<\/h2>

In de loop der jaren werd duidelijk dat het veel langer zou duren voordat een computerprogramma zou slagen voor de Turingtest, die een machine intelligent acht wanneer een mens niet in staat is interacties tussen een ander mens en een machine te onderscheiden.<\/p>

Bovendien stagneerde het gebrek aan rekenkracht in die tijd het onderzoek naar andere statistische methoden om tot echte AI te komen, zoals het onderzoek naar kunstmatige neurale netwerken, dat het proces van neuronen in het menselijk brein wil nabootsen.<\/p>

AI als onderdeel van digitale transformatie<\/h2>

Tegenwoordig vormen kunstmatige neurale netwerken en Deep Learning echter de basis van de meeste toepassingen die wij als AI herkennen. De beeldherkenning die Facebook gebruikt, slimme luidsprekers en zelfrijdende auto's zijn allemaal het resultaat van de vooruitgang die de afgelopen decennia is geboekt.<\/p>

Recente technologische ontwikkelingen hebben de publieke belangstelling voor AI nieuw leven ingeblazen en velen verwachten dat AI ons leven en ons bedrijfsleven op ongekende wijze zal veranderen. Het onderwerp AI is echter nog steeds met veel mysterie omgeven en vaak vermengd met onrealistische verwachtingen en beweringen. <\/p>

Hierdoor weten bedrijven niet zeker hoe ze AI in hun huidige en toekomstige activiteiten moeten implementeren en gebruiken en welke plaats het inneemt binnen het domein van digitale transformatie.<\/p>

In this article we want to offer businesses a realistic view on AI and mention the prerequisites needed to successfully implement AI and conclude with an actual real-world example of how AI can make a difference in your business, today.<\/p>

Dingen die je moet overwegen voordat je AI toepast<\/h2>

The first key point is to remember that the application of AI is usually not used in isolation but is rather one of the components of a business’s digital transformation strategy, consisting of several other complementary technologies alongside exiting IT. <\/p>

Een telecombedrijf kan bijvoorbeeld geavanceerde gegevensanalyse gebruiken in combinatie met IoT en AI om de klanttevredenheid en service-interacties te automatiseren en te verbeteren en zo de kosten te verlagen en de inkomsten te verhogen.<\/p>

Bovendien hangt een succesvolle AI-implementatie, net als elke andere technologische innovatie, niet alleen af van de technologische vaardigheden en kennis, maar ook van organisatorische capaciteiten en kenmerken zoals bedrijfsflexibiliteit, leiderschap, investeringen, geduld, partners, cultuur en betrokkenheid van werknemers.<\/p>

Een andere factor voor AI-succes is de beschikbaarheid, de hoeveelheid en de toegang tot nauwkeurige en tijdige gegevens. Gegevens vormen de basis van AI en zijn nodig om machine learning-technieken waarde te laten genereren in de vorm van bruikbare inzichten. <\/p>

Het is ook belangrijk om je AI-project eerst op kleine schaal te beginnen en het te integreren in je huidige bedrijf en processen. Door het proces te testen en ervan te leren, kan het vervolgens op grotere schaal worden toegepast. Wat succesvolle bedrijven die AI gebruiken ook onderscheidt, is de manier waarop ze omgaan met hun belangrijkste bedrijfsprocessen op het gebied van gegevensbeheer. <\/p>

Met andere woorden, de mate waarin ze hun activiteiten hebben gedigitaliseerd en bedrijfsbreed hebben laten verbinden en integreren om waarde te cre\u00ebren en kennis te genereren. Omdat kennis over AI schaars is, moedigen we bedrijven ook aan om na te denken over met wie ze moeten samenwerken om hun succes op het gebied van AI of digitale transformatie te ondersteunen.<\/p>

Enkele AI-toepassingen<\/h2>

De toepassing, voordelen en gebruiksmogelijkheden van AI zijn niet beperkt tot een bepaalde sector, maar zullen zich verspreiden over alle traditionele industri\u00eble sectoren - energie, vervoer, telecommunicatie, gezondheidszorg, financi\u00eble diensten, productie, mijnbouw, logistiek, bouw, overheid en alle andere onderliggende subsectoren.<\/p>

Telecom<\/h3>

Met de enorme hoeveelheden gegevens waarover telecombedrijven beschikken, beginnen het gebruik en de waarde van beelddetectie, natuurlijke taalverwerking en videoanalyse duidelijk te worden. Beeld- en videodetectie worden bijvoorbeeld gebruikt om te analyseren wanneer en welk type video wordt gestreamd. <\/p>

\"\"<\/figure>
<\/div>

Deze gegevens kunnen vervolgens worden gebruikt om klanten meldingen te sturen wanneer een favoriete show, aflevering of team speelt. Informatie over betrokkenheid kan dan ook worden bijgehouden en terugverkocht aan adverteerders om nieuwe inhoud aan te passen, te optimaliseren of te leveren.<\/p>

Service bedrijven<\/h3>

In today’s service economy, customer expectations are higher than ever before. To meet those expectations, organizations need to be flexible and have rapid response times and ensure first time fixes.<\/p>

Om optimale dienstverlening en klanttevredenheid te garanderen, kunnen servicebedrijven AI inzetten voor predictief onderhoud & service, optimalisatie van de field service<\/a> en planning en programmering<\/a>. <\/p>

\"\"<\/figure>
<\/div>

At Eqeep, we’ve been thinking about AI for a long time, and instead of fueling the hype concerning AI and creating unrealistic expectations, we offer real and practical solutions to make companies better and more efficient, today.<\/p>

Eqeep als partner in digitale transformatie<\/h2>

Wij helpen bedrijven hun voorsprong op de concurrentie te vergroten door hun waardeketen te analyseren, organiseren en vereenvoudigen via digitale transformatie. Met onze klant- en oplossingsgerichte aanpak stellen wij onze klanten in staat hun bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Neem dan contact met ons op<\/a> om te ontdekken hoe onze AI-mogelijkheden jouw activiteiten ten goede kunnen komen.<\/p>