.png)
Generative AI is inmiddels alomtegenwoordig. Het creëert teksten, beelden, analyses en applicaties op een schaal en snelheid die voorheen ondenkbaar waren. Deze technologie geraakt zo diep verweven in onze dagelijkse werking dat het moeilijk te geloven is dat het ooit anders was.
Maar deze vooruitgang is geen toeval. Het is het resultaat van een gestage evolutie binnen AI en analytics. Een traject dat begon met eenvoudige data-analyse en voorspellende algoritmes, en dat nu heeft geleid tot modellen die zelf inhoud genereren. Begrijpen hoe deze technologie zich heeft ontwikkeld, is essentieel om de mogelijkheden van vandaag écht te benutten.
De evolutie van AI en analytics verliep volgens duidelijke stappen. Elke stap bracht nieuwe mogelijkheden, maar ook beperkingen:
1. Descriptive analytics: Wat is er gebeurd?
De eerste stap in analytics was gericht op het begrijpen van het verleden. Denk aan rapporten over maandcijfers, jaarcijfers, winst en verkoop. Deze analyses bieden inzicht in wat er is gebeurd, zonder verder te kijken naar oorzaak of toekomst.
2. Diagnostic analytics: Waarom is het gebeurd?
Met diagnostic analytics gingen we een stap verder. Hier draait het om het begrijpen van oorzaak en gevolg. Deze methode is bekend van dashboards die complexe gegevens visualiseren en relaties tussen verschillende factoren aantonen.
3. Predictive analytics: Wat gaat er gebeuren?
Hier begint het gebruik van AI in de klassieke zin. Op basis van historische data worden algoritmes ontwikkeld die voorspellingen kunnen maken. Denk aan systemen die klanten aanbevelen wat ze willen kopen (Netflix, Amazon,…) of de verkeersdrukte kunnen inschatten (Waze, NMBS,…).
4. Prescriptive analytics: Wat moet ik doen?
Voorspellingen zijn nuttig, maar acties zijn essentieel. Prescriptive analytics richt zich op automatische acties om specifieke doelen te bereiken. In industriële omgevingen worden deze technologieën bijvoorbeeld gebruikt om automatisch productielijnen bij te sturen bij fouten of afwijkingen.
Bij elk van deze technologieën waren er echter nog drie inherente beperkingen:
- Toepassingen werden specifiek ontwikkeld voor één context. Een algoritme dat films aanbeveelt, kan niet zomaar ingezet worden om het weer te voorspellen.
- Grote hoeveelheden gestructureerde data waren noodzakelijk. Alle informatie moest in een vaste structuur gegoten worden.
- De uitkomsten waren beperkt tot vaste categorieën: een cijfer, een naam, een voorspelling. Alles was vooraf bepaald.
Met generative AI krijgen we mogelijkheden die ons voorbij deze beperkingen helpen. De technologie kan niet alleen werken met ongestructureerde data in verschillende contexten, maar ook unieke output genereren zonder vooraf vastgelegde mogelijkheden. Het is deze enorme sprong vooruit die zorgt voro de brede waaier aan nieuwe toepassingen.
Generative AI is geen eindpunt, maar een nieuw begin
De evolutie van AI stopt hier niet. Generative AI heeft deuren geopend die voorheen gesloten bleven, maar de echte uitdaging ligt in het strategisch inzetten van deze technologie. Het gaat niet alleen om begrijpen wat AI kan, maar om weten hoe je het effectief benut binnen jouw organisatie.
Bij NXTGN begrijpen we dat generative AI slechts één stap is in een veel groter proces. Als consultancy-expert helpen we organisaties om niet alleen de technologie te begrijpen, maar ook om deze op een doordachte manier te integreren in hun strategie. Van visie en planning tot implementatie en adoptie. Geen losse experimenten, maar een structurele aanpak die waarde oplevert.
Wil je weten hoe generative AI jouw organisatie kan versterken? Neem contact op met NXTGN en ontdek de mogelijkheden.
