Benut jouw bedrijf al de mogelijkheden van AI? Steeds meer processen zijn slimmer, sneller en automatischer in te richten met behulp van kunstmatige intelligentie. Dat kan met algemene AI-modellen als ChatGPT en Gemini, maar als je niet wil inboeten op kwaliteit, dan kies je voor een AI-model op maat.
Van de klantenservice tot aanbevolen producten en van voorspellend onderhoud tot automatische rapportages, de mogelijkheden zijn enorm. In deze blog leggen we je uit wat de kracht is van een AI-model dat aansluit bij jouw data, processen en bedrijfsdoelstellingen. Daarnaast geven we je vele voorbeelden van interessante toepassingen van AI-modellen.
Wat is een AI-model en hoe werkt het?
In de kern is een AI-model een algoritme dat patronen leert te herkennen in data. Denk hierbij aan gegevens over het koopgedrag van klanten, de analyse van medische beelden of patronen in de onderhoudsbehoefte van voertuigen. Je kan er alle kanten mee op.
Hoe worden AI-modellen getraind?
Het trainen van AI-modellen is een cruciale stap. Hierdoor wordt het steeds beter in het voorspellen of uitvoeren van taken. De dataset kan bestaan uit tekstgegevens, maar ook uit afbeeldingen, video of audio. Hoe beter de dataset, hoe sneller het model leert en hoe nauwkeuriger de uitkomsten zijn.
Hoe zet je AI-modellen in?
Na het trainen is het AI-model klaar om in gebruik te worden genomen. Bijvoorbeeld om als chatbot vragen van klanten te beantwoorden, om de voorraad in supermarkten automatisch te beheren of om aanbevelingen te doen aan klanten in een webshop. Een AI-model kan suggesties doen, content genereren of complexe taken uitvoeren.
Welke soorten AI-modellen zijn er?
AI bestaat in verschillende soorten en maten. Dit zijn de belangrijkste types van AI-modellen:
- Convolutionele neurale netwerken (CNN’s) – Deze variant van AI is vooral sterk in beeldherkenning. Denk hierbij aan productfoto’s of medische scans.
- Recurrente neurale netwerken (RNN’s) – RNN’s zijn goed met tijdreeksen, chatlogs of beursdata. Het is dus sterk in de verwerking van sequentiële data.
- Natuurlijke taalverwerking (NLP) – Op basis van natuurlijke taalverwerking begrijpt AI menselijke taal. Hiermee kan het bijvoorbeeld samenvattingen genereren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Deze vorm van AI combineert taalmodellen met externe bronnen om contextuele antwoorden te genereren. Dit is ideaal voor een RAG-chatbot.
Voorbeelden van AI-modellen voor Nederlandse bedrijven
Nederlandse bedrijven lopen voorop bij toepassingen van AI. In uiteenlopende sectoren, zoals in de zorg, zien we een verhoging van de efficiëntie dankzij kunstmatige intelligentie. We lichten hieronder toepassingen toe die vandaag de dag al gebruikt worden.
Zorg
- Analyse van medische beelden. AI röntgenfoto’s of MRI-scans sneller en nauwkeuriger analyseren dan het menselijk oog.
- Transcriberen van gesprekken. AI kan gesprekken tussen zorgverleners en patiënten nauwkeurig transcriberen, bijvoorbeeld met diensten zoals die van ons zusterbedrijf VeiligNotuleren.nl, wat helpt bij het maken van medische rapporten en het verbeteren van de communicatie.
- Triage door AI-assistenten. AI-modellen helpen patiënten om sneller bij de juiste zorgverlener terecht te komen.
- Voorspellen van complicaties. Op basis van historische gegevens van patiënten is het mogelijk om risico’s vroegtijdig te signaleren.
Financiële sector
- Detectie van fraude. AI-modellen die getraind zijn op basis van financiële transacties herkennen verdachte patronen in betalingen. Zo is fraude snel op te merken.
- Beoordeling van krediet. Met behulp van machine learning is de beoordeling van kredietwaardigheid nauwkeuriger dan bij traditionele methoden.
- Inzichten en voorspellingen. AI geeft klanten van banken meer inzicht in hun uitgaven en kan ook toekomstige uitgaven voorspellen en vooruitzichten genereren.
Detailhandel
- Aanbevelingen van producten. Op basis van het klik- en koopgedrag presenteert AI interessante producten voor iedere bezoeker.
- Voorspelling van voorraden. Op basis van sensoren in schappen en voorspellingen over de lokale vraag zorgt AI voor een slim inkoopbeleid.
- Automatisering van klantenservice. Chatbots beantwoorden veelgestelde vragen van klanten en verwerken retouren volledig automatisch.
Logistiek
- Optimalisatie van routes. AI-modellen bepalen de ideale route voor vrachtwagens op basis van actuele gegevens. Dit bespaart tijd en uitstoot van CO₂.
- Voorspelling van onderhoud. AI kan op basis van gegevens over onderhoud en kilometerstanden bepalen wat het beste moment is om onderhoud te plegen.
- Slimme planning van personeel. AI zorgt voor de juiste bezetting op drukke momenten dankzij een data-analyse van historische gegevens.
Industrie
- Visuele kwaliteitscontrole. AI-modellen kunnen producten snel en grondig controleren op mogelijke gebreken. Zo kan er sneller ingegrepen worden.
- Optimalisatie van processen. Dankzij een AI-model is het mogelijk om verspilling te verminderen en de productie te optimaliseren.
- Efficiënter gebruik van energie. Door machines op basis van AI aan te sturen en alleen te laten draaien als het nodig is, besparen bedrijven energie.
Onderwijs
- Adaptieve leermiddelen. AI in het onderwijs kan de lesstof aanpassen aan het niveau van de leerling. Een leerling die veel vragen goed beantwoord, gaat sneller door de niveaus heen.
- Automatische beoordelingen. Het nakijken van toetsen is veel makkelijker met AI. Bovendien is het dankzij AI-modellen objectiever.
- Analyse van klassen. Met AI is duidelijker in kaart te brengen hoe leerlingen en klassen presteren. Ook maakt het risico op uitval van leerlingen en docenten inzichtelijk.
Overheid
- Verwerking van vergunningen. AI-modellen kunnen aanvragen voor vergunningen snel controleren. Zo is meteen duidelijk of alles compleet is ingevuld.
- Voorspelling van onderhoud. Naast de logistiek en de industrie kan ook de overheid AI voor voorspellend onderhoud benutten. Bijvoorbeeld voor wegen, bruggen en leidingen.
- Slimme verkeerslichten. AI kan de doorstroming van het verkeer optimaliseren op basis van sensoren die auto’s, fietsers en voetgangers opmerken.
Energie en duurzaamheid
- Balanceren van netbelasting. AI kan de vraag en het aanbod op het stroomnet met een hoge nauwkeurigheid voorspellen op basis van verschillende data.
- Voorspelling van groene energie. AI-modellen zijn in staat om de opbrengsten van zonne- en windenergie te voorspellen voor een efficiënte distributie.
- Aansturing van apparaten. AI-modellen sturen slimme apparaten als warmtepompen of laadpalen aan om optimale prestaties te leveren tijdens piekmomenten.
Hoe Brthrs bedrijven helpt met kunstmatige intelligentie
Bij Brthrs hebben we ervaring met het op maat maken van AI-modellen. We benutten iedere technologie om jouw bedrijf vooruit te helpen met kunstmatige intelligentie. Hierbij nemen we je mee in iedere stap van het proces, van het oorspronkelijke idee tot de technische details.
Uiteraard houden we hierbij altijd rekening met actuele wet- en regelgeving. Zo weet je zeker dat je AI-toepassing voldoet aan de eisen omtrent privacy en veiligheid van data. Daarnaast zorgen we graag voor een stapsgewijze handleiding om alles uit je AI-model te halen.
En omdat we merken dat veel organisaties nog zoekende zijn: we geven ook trainingen in AI-geletterdheid. Zo weet je wat er technisch mogelijk is, maar vooral ook wat je er concreet mee kunt in jouw werk.
Tijd voor de volgende stap: je eigen model van AI
Als je meer efficiëntie wilt bereiken, kies dan voor innovatie met behulp van AI. We leggen je er graag nog meer over uit. Neem gerust contact met ons op, dan denken we met je mee over de mogelijkheid voor jouw bedrijf tijdens een persoonlijk gesprek.
