Menu
Software

Artificial Intelligence vereist nieuwe denkwijze

Inzet van machine learning verandert de organisatie

Artificial Intelligence is op dit moment een van de populairste buzzwoorden. Iedereen heeft het erover en wil er dolgraag iets mee doen. Maar wat is AI eigenlijk? Zijn de hooggespannen verwachtingen wel realistisch? En wat kun je er in de praktijk mee als bedrijf?

"Artificial Intelligence oftewel Kunstmatige Intelligentie houdt in dat onderzoekers proberen de menselijke intelligentie te doorgronden, om vervolgens ons brein na te bouwen met software en hardware," legt Klaas Bollhoefer uit. Hij is Chief Evangelist bij Basefarm "Dit ultieme doel is alleen nog lang niet bereikt. Op dit moment bestaat er dan ook zelfs helemaal geen AI. We begrijpen niet eens wat menselijke intelligentie is. Daarnaast is het momenteel onmogelijk om zoiets complex als een menselijk brein na te bouwen." Waarom is AI dan toch een hype?


Basefarm beheert IT-oplossingen en voert deze uit op cloudplatforms die het beste aansluiten op uw behoeften. Met meer dan 17 jaar ervaring met het beheren van onlineoplossingen en helpen zij hun klanten met het realiseren van hun digitale ambities. Meer weten over Basefarm? Bezoek dan hun website.

Continu leren van data

Als je kijkt naar wat er in werkelijkheid onder het labeltje AI schuilgaat, dan gaat het bijna altijd om machine learning en deep learning, stelt Bollhoefer. Dat zijn begrijpelijke en bewezen technologie├źn die je als bedrijf vandaag de dag al prima kunt inzetten in software, hardware, services en producten. "Dankzij machine learning in bijvoorbeeld zelfrijdende auto's, robots en een product als de Amazon Echo, veranderen we de wereld nog steeds fundamenteel, maar beetje bij beetje. Daarmee zijn het spannende tijden." Machine learning is momenteel volledig gebaseerd op data en daarmee is het nauw verwant aan big data. "Data kun je zien als de brandstof voor machine learning systemen. Een algoritme in de software of hardware leert hierbij continu van data en is in staat deze data te begrijpen, er patronen in te herkennen en deze kennis te gebruiken om nieuwe data te maken en zichzelf aan te passen bij veranderingen."

Zo traint Google zijn zelfrijdende auto's door er maanden mee rond te rijden. Scenario's uit de echte wereld leveren enorme hoeveelheden data op, waarmee het algoritme van de auto alsmaar beter en robuuster wordt. Op een gegeven moment is de autonome auto volwassen genoeg om volledig zelfstandig en veilig rond te rijden. En zelfs dan blijft hij continu doorleren.

Nieuwe mindset nodig

Bedrijven die AI inzetten, machine learning dus, doorlopen een digitale transformatie. En daar komt veel meer bij kijken dan alleen data, technologie en algoritmes, aldus Bollhoefer. "Het gaat om een nieuwe werkwijze en dat vraagt om grote organisatorische veranderingen. Als bedrijf moet je niet alleen veel nieuwe dingen leren, er zijn ook zaken die je juist moet afleren om AI-systemen te bouwen, draaien en te beheren. Er is een nieuwe mindset voor nodig. Via een strategisch framework genaamd AI Thinking kun je zowel de technologische als organisatorische veranderingen in goede banen leiden."

Een klein voorbeeld van iets wat je moet leren, is dat machine learning fundamenteel verandert hoe je software ontwikkelt. "Nu schrijven we nog rule based software. Je kent de data, schrijft een stuk code die het op een vooraf bepaalde manier verwerkt en de gewenste output genereert", zo beschrijft Bollhoefer het huidige proces. Bij machine learning systemen werkt het volgens hem volledig anders. "Daar gebruik je de data om het algoritme continu te trainen. Zodat je bij gewijzigde of nieuwe data nog steeds de juiste output krijgt. Het wordt ook wel Software 2.0 genoemd." Het gaat dus zeker niet alleen om veranderingen in de technologie. "De echte veranderingen zijn nodig door de hele organisatie heen."

3 / 19