In de afgelopen jaren hebben we de opkomst van AI-integratie in het bedrijfsleven gezien en hoe impactvol dit is geweest. De integratie van AI heeft bijgedragen aan het verbeteren van de efficiëntie en innovatie. Met de verschillende soorten implementaties die beschikbaar zijn, kunnen bedrijven data-driven beslissingen nemen, taken automatiseren en hun customer experience verbeteren door intelligente chatbots te introduceren. AI-integratie heeft zich bewezen als een echte game-changer in veel sectoren, waardoor bedrijven de concurrentie voor kunnen blijven.

In onze vorige blog Wat AI-integratie in Mobile App en Web App Development is & hoe bedrijven ervan profiteren deelden we de enorme voordelen van AI-integratie, en stonden we stil bij waarom het zo belangrijk is voor bedrijven om dit te integreren. In deze blog behandelen we de verschillende typen AI-integratie en waar je als bedrijf rekening mee moet houden voordat je ermee aan de slag gaat.

Wat zijn de verschillende typen AI-integratie?

Omdat de term AI in een algemene context zo vaak rondslingert – waarbij de meeste mensen meteen aan robots denken – is het grote publiek zich vaak nog niet bewust van de verschillende typen AI-integraties die er bestaan. Hier helpen we je de verschillende AI-integraties van vandaag de dag beter te begrijpen. Natuurlijk zijn het er te veel om hier allemaal te behandelen, dus hebben we het teruggebracht tot de 7 meest populaire typen AI-integraties.

1. Assistive AI

Dit type AI-integratie is, zoals de naam al doet vermoeden, ontworpen om gebruikers te ondersteunen bij taken. Hierbij neemt AI echter niet de volledige controle over; het fungeert puur als een ondersteunende en versterkende tool voor menselijke handelingen. Dit type integratie strekt zich uit over een breed scala aan toepassingen, van iets complex als het ondersteunen van mensen met een beperking tot iets simpels als het verbeteren van de efficiëntie op de werkvloer.

Simpele voorbeelden van dit type AI-integratie zijn spellingscontrole, recommendation systems en persoonlijke virtuele assistenten die acties voorstellen op basis van gebruikersgedrag en voorkeuren. Een complexer voorbeeld is Babylon Health, dat AI gebruikt om patiënten medisch advies te geven op basis van gerapporteerde symptomen en hen helpt te beslissen wanneer ze medische hulp moeten zoeken.

2. Augmentative AI

Augmentative AI, ook wel bekend als Augmented Intelligence, verwijst naar AI-systemen die zijn ontworpen om menselijke capaciteiten te vergroten en niet te vervangen. Door samen te werken met mensen helpen deze systemen de besluitvorming, productiviteit en algehele prestaties in verschillende domeinen te verbeteren.

Laten we eens duiken in de wereld van Business en Finance – er zijn AI-tools die analisten helpen inzichten te krijgen uit grote datasets en hen ondersteunen bij het snel identificeren van trends. Dit stelt analisten in staat om tijdig weloverwogen beslissingen te nemen, elimineert menselijke fouten en zorgt ervoor dat professionals hun aandacht kunnen richten op het verbeteren van hun strategische planning. Salesforce Einstein gebruikt bijvoorbeeld AI om klantdata te analyseren, verkooptrends te voorspellen en acties aan te bevelen om de customer engagement te verbeteren.

3. Autonomous AI

Autonomous AI omvat de integratie van systemen die onafhankelijk kunnen opereren zonder menselijke tussenkomst. De AI is in staat om zelfstandig taken uit te voeren en beslissingen te nemen, waarbij het leert van zijn omgeving en zich aanpast aan nieuwe situaties. Dit gebeurt via geavanceerde algoritmen en machine learning. Dit type integratie is bij het grote publiek vooral bekend in de vorm van zelfrijdende auto's. Het is echter te vinden in tal van sectoren, van productierobots tot het analyseren van milieudata.

Siemens' Digital Factory heeft bijvoorbeeld AI geïntegreerd die assemblagelijnen beheert en optimaliseert. Dit betekent dat het systeem (de AI) zich kan aanpassen aan de verschillende soorten producten die worden geproduceerd. Van het aanpassen van instellingen tot automatische workflows, waardoor de fabriek snel en efficiënt kan schakelen tussen de productie van verschillende producten.

4. Embedded AI

Bij Embedded AI is de AI-technologie direct geïnstalleerd in de hardware of software van het apparaat of de applicatie die je gebruikt. Hierdoor kan het taken uitvoeren zonder afhankelijk te zijn van externe bronnen zoals cloud-based computing. Simpele voorbeelden hiervan zijn AI-chips in smartphones of andere apparaten, waardoor deze sneller werken en betere verwerkingscapaciteiten hebben, zelfs als ze offline zijn.

Neem bijvoorbeeld de Apple Watch: embedded AI wordt gebruikt om de functies voor gezondheidsmonitoring te verbeteren, wat het een geweldige tool maakt voor persoonlijke gezondheidszorg. De Apple Watch heeft een ECG-sensor die de hartslag en het ritme kan monitoren, en kan vallen detecteren via geavanceerde versnellingsmeter- en gyroscoopsensoren die veranderingen in beweging en oriëntatie waarnemen.

5. Conversational AI

Dit is misschien wel het meest populaire type AI-integratie dat bekend is bij het grote publiek. Hierbij wordt AI geïntegreerd in de vorm van chatbots, virtuele assistenten of interactieve voice response-systemen. De meeste mensen gebruiken dit in de vorm van Siri, Alexa of Google Assistant, de drie bekendste virtuele assistenten ter wereld. Conversational AI is gebouwd om in te springen als klantenservicemedewerker die vragen van klanten afhandelt en pas support tickets doorzet naar menselijke collega's als het probleem complexer wordt.

Een ander voorbeeld van conversational AI zijn Facebook Messenger Bots, die bedrijven gebruiken om met hun klanten te communiceren, vragen te beantwoorden, afspraken te boeken en zelfs hun producten te promoten. Hier gebruikt Facebook Natural Language Processing (NLP) om de AI te trainen om te begrijpen wat de gebruiker invoert en wat de juiste reacties zijn.

6. AI-Driven Automation

AI-driven automation gebruikt AI om taken, processen en besluitvorming te automatiseren. Het wordt in alle sectoren gebruikt om de efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid te verbeteren. Dit vermindert de noodzaak voor menselijke tussenkomst, waardoor medewerkers zich kunnen richten op belangrijkere zaken, en verkleint de kans op menselijke fouten.

Hier is een voorbeeld: BMW gebruikt een door AI aangedreven computer vision-systeem om auto-onderdelen te inspecteren op defecten tijdens het productieproces. Hierbij is de AI getraind met een grote hoeveelheid zeer nauwkeurige afbeeldingen (dataset) die defecten tonen, waardoor de AI vervolgens de auto-onderdelen kan scannen en deze fouten kan identificeren.

7. Predictive Analytics

Dit type AI-integratie gebruikt historische data om toekomstige resultaten te voorspellen. Het is uiterst nuttig en wordt veelvuldig gebruikt in de hedendaagse retailwereld. Het wordt ook gebruikt in andere sectoren, zoals finance voor risicoanalyses, de gezondheidszorg voor diagnostische voorspellingen, of om het energieverbruik te voorspellen.

Laten we hier eens kijken naar energieverbruik. Bedrijven gebruiken dit type AI-integratie – predictive analytics – om de vraag naar energie te voorspellen. Door gebruik te maken van machine learning-modellen en het analyseren van eerdere verbruikspatronen, weersvoorspellingen en zelfs economische indicatoren, kunnen bedrijven voorspellen hoeveel energie er nodig zal zijn en hoe ze het aanbod daarop kunnen optimaliseren.

Volg Lizard Global op Facebook, Instagram en LinkedIn.

Waar moet je rekening mee houden voordat je AI integreert in je bedrijf?

Het is belangrijk om in gedachten te houden dat AI geen wondermiddel is dat vanzelf uitgroeit tot wat er van wordt verwacht. Er komt veel kijken bij het bouwen en integreren van AI in je bedrijf, zoals training en modeling. Het is het beste om precies te weten waar je op moet letten voordat je diep in AI-integratie duikt, zodat je alles goed op de rit hebt voordat je de nodige stappen zet om het te implementeren.

Op basis van onze eerdere ervaringen hebben we hier 12 dingen op een rij gezet waar je rekening mee moet houden voordat je AI integreert in je bedrijf:

1. Sluit AI-integratie aan bij mijn business objectives?

Wanneer je AI wilt integreren in je bedrijf, is het cruciaal om het doel van het project duidelijk te definiëren. Daarbij hoort ook het afstemmen van de integratie op je business strategy. Onthoud altijd dat AI wordt gebruikt om bedrijven te ondersteunen in hun processen. Richt je dus op je focusgebieden, zoals het verbeteren van de efficiëntie of het optimaliseren van de klantenservice. Zorg ervoor dat het doel kristalhelder is en dat iedereen die erbij betrokken is op één lijn zit.

2. Beschikt je bedrijf over voldoende kwalitatieve data?

Het enige wat AI-systemen echt nodig hebben om optimaal te functioneren is data, en niet zomaar data, maar een enorme hoeveelheid kwalitatieve data. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat je toegang hebt tot dit type data, terwijl je er tegelijkertijd voor zorgt dat je je houdt aan de wetgeving rondom data privacy. Implementeer strikte data governance-praktijken door data cleaning, data validatie en het uitvoeren van regelmatige updates te integreren.

3. Is je IT-infrastructuur in staat om AI-integratie te ondersteunen?

Soms hebben bedrijven geweldige ideeën, maar worden ze beperkt door hun IT-capaciteiten. Zorg ervoor dat je bestaande IT-infrastructuur de AI-integratie waar je naartoe werkt kan ondersteunen. Controleer je hardware- en softwaremogelijkheden en de stabiliteit van je netwerk extra goed. Er zullen momenten zijn waarop een upgrade van je systemen of technologieën vereist is. Maar een investering in deze technologieën en systemen zal je bedrijf op de lange termijn ten goede komen. Het is beter om nu te investeren dan later verlies te lijden door systemen en technologieën die niet worden ondersteund.

4. Heeft je bedrijf de juiste experts in huis om de AI-integratie te onderhouden?

Het gaat niet alleen om het integreren van AI waarna het op miraculeuze wijze voor altijd soepel blijft draaien. Je moet ervoor zorgen dat je experts klaar hebt staan – in-house of outsourced – om deze AI-systemen te ontwikkelen, te deployen en vooral te onderhouden. De beste manier om dit aan te pakken als je niet over voldoende experts beschikt, is door te investeren in training- en ontwikkelingsprogramma's met externe AI-consultants.

Neem vandaag nog contact op met onze AI consultancy-experts en begin je reis in de eindeloze mogelijkheden van AI-integratie.

5. Heb je een ethisch kader voor de AI-integratie?

Er is altijd al discussie geweest rondom AI en ethiek, zoals bias, transparantie en verantwoordelijkheid. Het kan schadelijk zijn voor je bedrijf als je geen volledig uitgedacht kader hebt dat deze zorgen adresseert. Ontwikkel een uitgebreid plan om deze zorgen aan te pakken en zorg ervoor dat je AI-systeem eerlijk, ethisch en transparant is.

6. Voldoet de AI-integratie aan de dataregelgeving?

Dit behoeft weinig uitleg: elk land heeft zijn eigen regelgeving als het gaat om data (zoals de AVG/GDPR voor Europa en PDPA voor Maleisië) en zelfs AI. Zorg ervoor dat je de details van deze regelgeving begrijpt en dat je AI-systeem hieraan voldoet.

7. Is het bedrijf klaar om de complexiteit van de integratie aan te pakken?

AI-integratie kan een complexe onderneming zijn wanneer je het integreert in je bestaande systemen. Het brengt de nodige technische uitdagingen, compatibiliteitsproblemen en mogelijke verstoringen van je huidige operationele processen met zich mee. Het is belangrijk om deze complexiteiten te begrijpen en te testen of je bedrijf klaar is om ze te overwinnen.

8. Kan deze AI-integratie help bij de schaalbaarheid van je bedrijf?

Het ultieme doel van AI-integratie voor bedrijven is opschalen. Zorg er daarom bij het overwegen van AI-integratie voor dat het AI-systeem of de oplossing die je wilt bouwen schaalbaar is in lijn met je bedrijfsbehoeften, zonder dat er een complete herziening van de huidige structuren, systemen en technologieën nodig is. Het is er om de systemen die al worden gebruikt te verbeteren en te versterken. Je kunt indien nodig ook cloud-based AI-services verkennen en gebruiken, zodat je kunt profiteren van de beschikbare schaalbare infrastructuur en resources.

9. Hoe zullen de gebruikers reageren op de AI-integratie?

Vaak is de grootste hindernis waar bedrijven tegenaan lopen bij het integreren van AI de weerstand van hun gebruikers. Als de visionair achter de push naar een digitale oplossing moet je ervoor zorgen dat je weet hoe je gebruikers – zowel intern als extern – zullen reageren op en omgaan met deze nieuwe systemen. Zorg voor voldoende training en ondersteuning waar nodig om de weg vrij te maken voor een soepele transitie en adoptie.

10. Wat is de impact van de AI-integratie op werknemers en bedrijfsprocessen?

Nauw verwant aan het bovenstaande: met de integratie van AI is er een kans dat sommige werknemers worden beïnvloed, of het nu gaat om hun functies, vereiste vaardigheden, workflows of zelfs behoud. Houd hier allemaal rekening mee en zorg ervoor dat je voldoende resources beschikbaar hebt om een naadloze overgang te ondersteunen.

11. Heeft het bedrijf een uitgebreide beveiliging tegen securityrisico's?

AI-integratie is niet alleen een kwestie van een nieuw systeem opzetten en klaar. Er kunnen kwetsbaarheden en unieke securitydreigingen optreden bij AI-integratie, zoals data poisoning en modeldiefstal. Het is belangrijk dat je je bewust bent van de typen kwetsbaarheden die uniek zijn voor het type AI dat je bedrijf integreert, en dat je ervoor zorgt dat je bedrijf solide securitymaatregelen heeft getroffen om zowel het systeem als de data te beschermen. Zorg er bij het implementeren van een solide securityplan voor dat de focus ligt op verbeterde encryptie, het uitvoeren van regelmatige security-audits en betere monitoringsystemen.

12. Heeft het bedrijf voldoende budget voor de AI-integratie?

Het is geen geheim dat AI niet goedkoop is. Zorg er dus voor dat je een goede evaluatie maakt van de kosten die gepaard gaan met het integreren en onderhouden van je AI-systeem. Dit omvat alles van de initiële investeringen, upgrades, beheer, training en onderhoud. De beste aanpak hiervoor is de agile manier van werken, waarbij je begint met een klein testproject om de waarde en schaalbaarheid te peilen voordat je overgaat naar de complexere gebieden. Zorg er gedurende dit hele proces voor dat je de return on investment (ROI) continu meet en optimaliseert.

Want to find out how much it costs to build your dream app or web app?

click to find out

Hoe integreert Lizard Global AI in Mobile App en Web App Development?

Bij Lizard Global hebben we jarenlange ervaring met AI-implementaties voor onze klanten. We begrijpen het belang en de impact die AI kan hebben op een bedrijf, waarbij AI de efficiëntie, customer experience, besluitvorming en nog veel meer verbetert. We hebben onder andere gewerkt aan de implementatie van gezichtsherkenning voor identiteitsvalidatie, objectherkenning voor het tellen en kwalificeren van de oogst, patroonherkenning voor advies over hypotheekwaardigheid, chatbots voor customer support, ChatGPT-integratie en machine learning-integratie.

Om je een idee te geven van hoe we AI integreren, spraken we met een van onze in-house full stack developers, Hafiz, om zijn ervaring te delen over hoe een ChatGPT-integratie in zijn werk gaat.

"Net zoals je ChatGPT gebruikt om een vraag te stellen, is dit project in de basis hetzelfde. Het enige verschil is dat we, in plaats van de ChatGPT-interface te gebruiken, een nieuwe interface bouwen die ChatGPT aan de backend integreert. De mobiele app of web-app van onze klant wordt dus het gezicht waarmee gebruikers communiceren, en ChatGPT is de vertegenwoordiger aan de backend die de antwoorden op de vragen levert. Voor de klant is er aan elke gestelde vraag een tarief verbonden.

Neem bijvoorbeeld WAPA (War Additional Premium Application), een web-app die real-time trackingtechnologieën biedt om proactief schepen, reizen en HRA's (High Risk Areas) te volgen om de blootstelling aan diefstal of schade in te schatten. Stel dat de gebruiker zijn reis van start tot bestemming en terug wil samenvatten; dat bevat een enorme hoeveelheid data om door te spitten. Dus in plaats van dat de gebruiker handmatig de essentie van zijn reis moet ontcijferen, kan hij dit gewoon in het systeem invoeren met de prompt: "Wat is de samenvatting die gemaakt kan worden van route A naar route B". Daarmee krijgt de gebruiker een vrijwel onmiddellijke samenvatting van de reis, gegenereerd in natuurlijke taal op basis van de prompt."

We begrijpen dat het onderwerp AI soms wat complex kan worden en in de vertaling verloren kan gaan. Onze ervaren experts begeleiden je graag door dit proces, ook als je de mogelijkheden alleen nog maar aan het verkennen bent. Neem vandaag nog contact met ons op voor een gratis consult en begin je digital transformation-reis met de beste partners in de business.