AI-adviesdiensten

AI of kunstmatige intelligentie is een tak van de computerwetenschap die zich richt op het ontwerpen en creëren van machines die de menselijke intelligentie imiteren en reageren en denken als mensen. Het grootste voordeel van AI is dat het een aanzienlijke hoeveelheid gegevens kan verwerken op manieren die wij niet kunnen. En als we hem van voldoende gegevens voorzien, kan hij beslissingen nemen, patronen herkennen en zelfs menselijke oordelen vellen.

Tegenwoordig vormt AI de kern van toepassingen zoals beeldclassificatie en -herkenning, en talloze voorspellingssystemen, zoals verkeerslichtsystemen. Van zelfrijdende auto's tot AI-chatbots zoals Google's Bard, Amazon's Alexa en Apple's Siri en generatieve AI-tools zoals ChatGPT, DALL-E en Midjourney: AI is nu onderdeel geworden van ons dagelijks leven.

AI-consulting omvat het samenwerken met bedrijven om te begrijpen hoe AI kan worden toegepast in hun sector en het bedenken van een strategie om deze te implementeren. Het voornaamste doel ervan is het slechten van de barrières voor de adoptie van AI als gevolg van de beperkte toegang tot expertise en de hoge kosten van het maken van AI-toepassingen.

AI-adviesdiensten helpen bedrijven het ware potentieel van AI te ontsluiten en hoe dit de groei kan stimuleren en de bedrijfsvoering kan verbeteren. Het is ook nodig omdat:

• AI is niet alleen complex, maar evolueert ook voortdurend, waardoor het voor bedrijven moeilijk is om te begrijpen hoe ze het voor hun gebruik kunnen implementeren.
• Veel bedrijven slagen er niet in het ware potentieel van AI te benutten of zijn zich er niet van bewust hoe ze dit in hun specifieke sector kunnen toepassen.
• Het implementeren van AI is niet alleen duur: het vergt een aanzienlijke hoeveelheid tijd en middelen, en om ervoor te zorgen dat bedrijven het maximale uit hun investeringen halen, hebben ze deskundige begeleiding nodig.

Bij AI Superior maken we gebruik van een robuuste AI-engine en geavanceerde algoritmen om waardevolle inzichten te bieden en transformatieve resultaten te garanderen.

Een kunstmatig intelligente consultant is iemand die bedrijven helpt AI te begrijpen en hen uitgebreide begeleiding biedt bij de implementatie, het onderhoud en de optimalisatie van op AI gebaseerde oplossingen. Deze professionals werken met zowel grote als kleine bedrijven en voeren een reeks taken uit, zoals:

• Beoordeel het potentieel van AI voor een bedrijf
• Identificeer en bepaal hoe AI de groei kan stimuleren en de activiteiten kan verbeteren
• Ontwikkel een alomvattende strategie voor de implementatie van AI op basis van de behoeften van het bedrijf
• Help AI-modellen te selecteren, integreren, aanpassen en implementeren
• Helpen bij het optimaliseren van AI-oplossingen voor een betere ROI en prestaties
• Bied continue ondersteuning en onderhoud voor AI-systemen
• Beheer verschillende AI-gestuurde projecten
• Ontwikkel toekomstige strategieën voor bedrijven om uit te breiden

AI-adviesactiviteiten kunnen grofweg in vijf categorieën worden onderverdeeld:

Strategie ontwikkeling: Strategieontwikkelingsactiviteiten omvatten het beoordelen van de gereedheid van uw bedrijf voor de adoptie van AI en het opstellen van een actieplan. Consultants op het gebied van kunstmatige intelligentie hebben doorgaans bijeenkomsten met klanten om gebieden voor AI-integratie te bepalen en de tools op te sommen die nodig zijn voor adoptie. Het doel hier is om de noodzakelijke datapijplijnen en IT-infrastructuur te creëren om AI te integreren met de bestaande systemen van het bedrijf en de ontwikkeling te garanderen van AI-systemen die een positieve gebruikersinzet garanderen.

Bewijs van concept: Het bepalen van de haalbaarheid en impact van een AI-oplossing voordat deze op grotere schaal wordt geïmplementeerd, is essentieel. Veel AI-projecten worden uiteindelijk stopgezet vanwege een gebrek aan beoordeling en evaluatie. Daarom testen onze AI-consultants eerst een kleinschalig systeem om u te helpen een oplossing te kiezen die commercieel levensvatbaar is, waardoor het risico op mislukking wordt verkleind.

Implementatie: Zodra er een plan is opgesteld en een AI-oplossing levensvatbaar wordt geacht, gaat het AI-adviesbureau aan de slag om het project te implementeren. Dit omvat het bouwen van het noodzakelijke raamwerk, het selecteren en aanpassen van het model en het integreren van de AI-oplossing met het bestaande systeem.

Optimalisatie: Consultants op het gebied van kunstmatige intelligentie optimaliseren voortdurend de ingezette modellen om de kwaliteit van de resultaten te verbeteren en de hoogste ROI te garanderen.

Onderhoud: Onderhoudsactiviteiten omvatten doorgaans het regelmatig controleren van de systemen op fouten en het upgraden van functies om ervoor te zorgen dat bedrijven eersteklas services kunnen bieden aan klanten die AI gebruiken.

De prijs van AI-advies kan variëren, afhankelijk van de omvang, vereisten en complexiteit van het project. Andere factoren zoals aanpassingsbehoeften, beschikbaarheid van gegevens en integratievereisten hebben ook invloed op de prijs. Hoewel we vooraf geen exact bedrag kunnen geven zonder het project te kennen, beginnen onze AI-adviesdiensten doorgaans vanaf een paar duizend euro en kunnen vanaf daar stijgen, afhankelijk van de aard van uw project. We hebben een transparant prijsmodel en bieden flexibele prijsopties, samen met vaste AI-ontwikkelingsplannen voor startups.

De AI-projectlevenscyclus is een gestructureerde aanpak voor de ontwikkeling van AI-oplossingen die de bestaande softwareontwikkelingscyclus volgt en tegelijkertijd de unieke uitdagingen aanpakt die AI/ML-projecten met zich meebrengen. De levenscyclus bestaat uit verschillende fasen, elk met zijn eigen doelen, doelstellingen en criteria voor kwaliteitsborging, waaraan moet worden voldaan voordat het project naar de volgende fase kan gaan. De fasen van de levenscyclus van een AI-project zijn:

Verzameling en analyse van vereisten: In deze fase gaat het om het begrijpen van het probleem en hoe een AI-oplossing kan helpen. De vereisten, doelstellingen en beperkingen van het project worden in deze fase behandeld.

Gegevensanalyse, acquisitie en voorbereiding: Het team analyseert bestaande gegevens die zullen worden gebruikt voor training en evaluatie van het AI-model. Er zijn pijplijnen voor het verzamelen, opschonen en voorbewerken van gegevens gebouwd om de gegevenskwaliteit te garanderen.

Model ontwikkeling: Deze fase omvat het kiezen van de juiste algoritmen, het configureren van parameters en hyperparameters, het trainen van het model met behulp van de gegevens die in de eerdere fase zijn voorbereid, en het experimenteren om de beste resultaten te krijgen.

Toekomstige validatie: In deze fase worden de prestaties van het model beoordeeld om er zeker van te zijn dat het voldoet aan de vooraf gedefinieerde criteria en het gewenste niveau van betrouwbaarheid en nauwkeurigheid.

Modelimplementatie: Het ontwikkelde model en de datapijplijn worden vervolgens geïntegreerd in de doelomgeving (de processen van de klant). Dit kan een reeks activiteiten omvatten, waaronder het integreren van het model met bestaande oudere systemen, het garanderen van schaalbaarheid, het testen van het geïntegreerde systeem op juiste functionaliteit en het oplossen van eventuele problemen.

Retrospectieve validatie: In de productieomgeving wordt het model opnieuw getest en gevalideerd om te garanderen dat het voldoet aan de gewenste kwaliteitsnorm.

Monitoring & optimalisatie: Het AI-model wordt voortdurend gecontroleerd op zijn prestaties en om ervoor te zorgen dat er geen afwijkingen zijn. Er worden regelmatig verbeteringen en updates doorgevoerd om de mogelijkheden van het model te vergroten en ervoor te zorgen dat het voldoet aan de veranderende zakelijke behoeften.

De tijd die nodig is om de levenscyclus van een AI-project te voltooien, hangt af van een aantal factoren, waaronder de beschikbaarheid van gegevens, de complexiteit van het probleem dat u wilt oplossen en de schaalbaarheid die u zoekt. Het kan enkele weken tot enkele maanden duren; we kunnen een betere tijdsinschatting geven zodra we meer weten over uw behoeften.

Gegevens zijn essentieel voor elk AI-project: ze zijn nodig om modellen te trainen en ze specifieke taken te laten uitvoeren, zoals het voorspellen van dingen en leerpatronen. Zonder data is het onmogelijk om een accuraat en goed presterend AI-model te trainen dat aan uw behoeften voldoet. Theoretisch kun je realistische, willekeurig gegenereerde data gebruiken om een prototype te maken, maar de relevantie, kwaliteit en kwantiteit van de data hebben grote invloed op hoe goed een AI-systeem presteert. En als u AI succesvol in uw bedrijf wilt integreren en implementeren, is voldoende hoogwaardige en relevante data essentieel.

Welke data nodig zijn voor AI is afhankelijk van de aard van uw project en de doelstellingen die u wilt bereiken. U hebt bijvoorbeeld tekstgegevens nodig voor NLP, beeldgegevens als uw project computervisie of sensorgegevens voor IoT-toepassingen betreft. Ongeacht uw gebruiksscenario moeten de gegevens nauwkeurig de scenario's uit de praktijk weerspiegelen die de AI uiteindelijk zal tegenkomen om een zeer betrouwbaar model te krijgen.

Normaal gesproken kunnen de gegevens die u nodig heeft, worden onderverdeeld in vier categorieën:

• Trainingsgegevens die het probleemdomein vertegenwoordigen. Het moet worden gelabeld om de gewenste output aan te geven.
• Validatiegegevens gebruikt voor het verfijnen en evalueren van het AI-model. Het helpt de nauwkeurigheid van het model te optimaliseren en de prestaties ervan te beoordelen.
• Testgegevens die worden gebruikt voor het evalueren van het getrainde model. Deze dataset moet verschillen van de trainings- en validatiegegevens om een onbevooroordeelde beoordeling van de prestaties van het model te garanderen.
• Productiegegevens die het geïmplementeerde model gebruikt om zijn taken in een productieomgeving uit te voeren.

Bij AI Superior verzorgen wij de datavoorbereiding voor u. Wij helpen u de gegevens te verzamelen en te ordenen, deze op te schonen om fouten en inconsistenties te verwijderen en deze voor te verwerken om ze geschikter te maken voor het ontwikkelen van een AI-model, zodat u zich geen zorgen hoeft te maken over al dat gedoe. Met onze data-enablementdiensten kunnen we u helpen de ware kracht van uw data te benutten, zodat u uw doelen met succes kunt bereiken.

U kunt weten of u er klaar voor bent om AI in uw project te integreren door eerst de tijd te nemen om te analyseren wat AI werkelijk is. Analyseer vervolgens de problemen waarmee u momenteel wordt geconfronteerd en hoe AI kan helpen deze op te lossen. Zodra u een lijst met ideeën heeft, kunt u gebruik maken van adviesdiensten op het gebied van kunstmatige intelligentie om uw ideeën te analyseren en de beste te kiezen die uw probleem efficiënt oplost. Uw adviseur kan u vervolgens helpen uw idee tot leven te brengen.

Tegenwoordig wordt AI gebruikt voor een reeks toepassingen, maar het wordt vooral gebruikt voor expertsystemen voor AI-gestuurde besluitvorming en voorspellingen, AI-aangedreven chatbots die gebruik maken van NLP en spraakherkenning, en slimme systemen die gebruik maken van machine vision.
Vooral bedrijven hebben zich tot AI gewend voor het voorspellen van taken als personeelsplanning, voorraadoptimalisatie, medische diagnostische toepassingen en verkoop. Door AI te gebruiken voor besluitvorming en voorspelling kunnen bedrijven kansen identificeren en de gedragspatronen en behoeften van klanten begrijpen.

Op dezelfde manier gebruikten de meeste bedrijven al een soort non-AI-chatbot om klanten te helpen, maar conversationele AI-chatbots tillen klantenservice naar een geheel nieuw niveau. Ze zorgen voor een groter reactievermogen en bieden een meer persoonlijke ervaring door gebruik te maken van NLP om ons te begrijpen en menselijke ondersteuning te bieden. Zowel grote als kleine bedrijven, en zelfs banken, gebruiken AI-chatbots en assistenten om klanten beter van dienst te zijn.

Andere toepassingen van AI zijn onder meer AI voor marketing waarbij bedrijven de technologie gebruiken om meer uit hun budget te halen, AI in de banksector voor fraudedetectie en -preventie, AI-aangedreven assistenten, AI voor autonome voertuigen en AI voor verwerking om bedrijven te helpen bij het verwerken gegevens sneller en efficiënter.