Wat betekent de term kunstmatige intelligentie?
De term kunstmatige intelligentie verwijst naar een machine, systeem of software met menselijke of mensachtige intelligentie. Denk daarbij aan menselijke vaardigheden om dingen te doen of dingen te leren (machine learning), zoals de interpretatie van gebeurtenissen.
Kunstmatige intelligentie wordt vaak AI genoemd, een afkorting van het Engelse artificial intelligence. AI-systemen worden steeds slimmer doordat ze enorme hoeveelheden data analyseren. Daardoor kunnen ze processen automatiseren, aanbevelingen doen of zelfs zelfstandig beslissingen nemen.
Voorbeelden AI
De afgelopen jaren zijn de ontwikkelingen rond AI in een stroomversnelling terechtgekomen. Een paar voorbeelden van snelgroeiende toepassingen met een enorme impact die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie:
- Chatbots en tekst-AI: Tools zoals ChatGPT, Perplexity en Copilot die informatie opzoeken, stukken schrijven of code genereren op basis van een prompt.
- Beeldgeneratoren: Systemen zoals Midjourney of DALL-E, die gedetailleerde afbeeldingen maken uit jouw tekstbeschrijvingen.
Daarnaast zijn er heel wat toepassingen van AI-software waar we de afgelopen jaren heel vertrouwd mee zijn geraakt. Denk aan Siri, Google Assistant en andere virtuele assistenten. Je kunt dus allerlei soorten AI-tools inzetten.
Deelgebieden artificial intelligence
Kunstmatige intelligentie omvat drie belangrijke deelgebieden:
- Machine learning
- Deep learning
- Natural language processing.
Machine Learning
Bij machine learning leert software van data. Het systeem ontdekt patronen en gebruikt die kennis om voorspellingen te doen of processen slimmer aan te sturen.
Bedrijven gebruiken machine learning bijvoorbeeld voor voorraadbeheer, routeplanning, fraudedetectie of gepersonaliseerde marketing. Een webshop kan hiermee voorspellen welke producten klanten waarschijnlijk interessant vinden.
Deep Learning
Deep learning is een verdere uitwerking van machine learning. Bij deze technologie worden data laag voor laag geïnterpreteerd, waardoor patronen herkennen makkelijker wordt. Een beetje zoals dat werkt in het menselijk brein, waar neurale netwerken ook een belangrijke rol spelen in het vastleggen van patronen.
Deze technologie wordt onder meer gebruikt voor gezichtsherkenning, spraakherkenning en het automatisch genereren van teksten en afbeeldingen. Ook veel moderne AI-tools draaien op deep learning.
Natural language processing
Natural language processing (NLP) draait om het begrijpen en produceren van menselijke taal. Daardoor kunnen computers teksten analyseren, samenvatten of zelf schrijven.
Denk aan chatbots, automatische klantenservice, transcriptiesoftware en AI-tools voor contentcreatie. Vooral sinds de opkomst van ChatGPT is deze vorm van AI voor veel ondernemers zichtbaar geworden.
AI gebruiken in je bedrijf
Als ondernemer is het verstandig om je te verdiepen in AI. Tenminste, als je dat nog niet doet, want AI wordt al op veel plekken ingezet. Het is namelijk een ontwikkeling die je veel tijdwinst (en dus geld) kan opleveren.
Denk maar eens aan het vereenvoudigen van bepaalde taken met behulp van een chatbot. Zo kun je met minder personeel meer klantvragen beantwoorden. Of wat te denken van toepassingen waarmee klanten persoonlijke aanbevelingen krijgen op basis van koopgedrag? Of het opzetten van een marketingcampagne. De mogelijkheden en toepassingen zijn eindeloos.
Het succesvol inzetten van AI vereist dat medewerkers goed worden getraind om de tools effectief en veilig te gebruiken.
Automatisering van repeterende taken
Elk bedrijf kent processen of taken die herhaaldelijk gedaan moeten worden:
- Bestellingen verzamelen en versturen
- Opstellen van offertes of e-mails
- Data invoeren
- Interactie en communicatie met klanten
- Gebouwbeveiliging
- Plannen van afspraken
- Berichten plaatsen op sociale media
- Administratieve taken
Voor veel van dit soort taken wordt AI ingezet. Voor ondernemers zit de grootste winst vaak in tijdsbesparing en grotere efficiëntie. AI kan repetitieve taken overnemen, problemen oplossen, processen versnellen en helpen om betere beslissingen te nemen. Met slimme software kun je met hetzelfde team meer werk verzetten en het zorgt voor groei van productiviteit.
Slimmere beslissingen dankzij data-analyse
Bedrijven verzamelen dagelijks grote hoeveelheden gegevens, oftewel big data. Bijvoorbeeld via kassasystemen, websites, apps of klantcontacten. AI helpt om die grote datasets om te zetten in bruikbare inzichten.
Zo kun je beter voorspellen:
- wat klanten willen kopen
- wanneer de vraag stijgt
- welke marketingcampagne werkt
- waar risico’s ontstaan
- welke processen efficiënter kunnen
Een bekend voorbeeld zijn de aanbevelingen van streamingdiensten en webshops. Op basis van eerder gedrag voorspelt AI welke films, series of producten interessant zijn.
Augmented Reality
AI speelt ook een belangrijke rol bij augmented reality (AR). Daarbij wordt digitale informatie toegevoegd aan de echte wereld.
Webshops gebruiken dit bijvoorbeeld om klanten meubels virtueel in hun woonkamer te laten plaatsen of brillen digitaal te laten passen. Dat maakt online winkelen interactiever en helpt klanten sneller een beslissing te nemen.
Autonomous things
Steeds meer apparaten kunnen zelfstandig taken uitvoeren. Dat wordt ook wel autonomous things genoemd. Denk hierbij aan concrete toepassingen als een robotstofzuiger, een drone die een bestelling bezorgt, slimme fabrieken, zelfrijdende auto’s of robots in de gezondheidszorg waarmee de taken van het personeel deels kunnen worden vervangen.
Whitepaper Controle Belastingdienst
Let ook op regels rond AI
De inzet van AI biedt kansen, maar brengt ook uitdagingen en verantwoordelijkheden mee. Sinds februari 2025 gelden de eerste regels uit de Europese AI Act. Bedrijven die AI gebruiken, moeten onder meer zorgen dat medewerkers voldoende AI-kennis hebben en bepaalde risicovolle toepassingen vermijden.
Gebruik je AI voor klantcontact, personeelszaken of besluitvorming? Dan is het slim om ook kritisch te kijken naar privacy, dataveiligheid en transparantie.
Begin klein met AI
Niet ieder bedrijf hoeft direct volledig met AI aan de slag. Vaak is het slimmer om eerst te kijken waar de grootste winst zit.
Kijk eerst:
- welke taken veel tijd kosten
- waar fouten ontstaan
- welke processen repeterend zijn
- waar klanten sneller geholpen kunnen worden
- welke data beschikbaar is
Juist daar liggen vaak de grootste kansen voor AI.
