Organisaties gaan Artificial Intelligence verder opschalen in 2020

Het afgelopen jaar zagen we weer veel nieuwe ontwikkelingen en speculaties over hoe Artificial Intelligence (AI) de toekomst gaat veranderen. Maar wat kunnen we volgend jaar verwachten van deze technologie? BrainCreators, een aanbieder op het gebied van Digitale Intelligentie doet vijf AI-voorspellingen voor 2020.

5 AI-voorspellingen voor 2020

1. In 2020 zullen organisaties AI-initiatieven verder gaan opschalen. Organisaties die momenteel alleen nog maar experimenteren staan op het punt om AI in de praktijk te brengen, omdat ze aantoonbare positieve resultaten zien. Een eerdere peiling van BrainCreators, onder 140 professionals, onderstreept dit. Uit de peiling blijkt dat maar liefst 54 procent van de respondenten al Machine Learning strategieën hebben geïmplementeerd binnen de organisatie. 28 procent van deze groep is bezig om zijn Machine Learning initiatieven op te schalen en 35 procent gaf aan dat ze een aantoonbare Return On Investment (ROI) konden laten zien.
2. Datawetenschappers worstelen volgend jaar nog steeds met het verzamelen, transformeren en voorbereiden van de data die ze nodig hebben om een machine learning project te starten. Ze hebben bijvoorbeeld vaak moeite om toegang te krijgen tot data, omdat ze toestemming nodig hebben van een IT-beheerder voordat ze aan de slag kunnen. Een andere uitdaging waar datawetenschappers steeds vaker tegenaan lopen zijn besluitvormingsprocessen. Hoewel data science-workflows steeds gebruiksvriendelijker worden, zijn ze niet altijd geïntegreerd in de besluitvormingsprocessen en -systemen van een bedrijf. Hierdoor is het voor managers soms lastig om kennis te delen met datawetenschappers. Zonder die integratie is het voor managers moeilijk te begrijpen waarom het proces van prototype naar productie zo lang moet duren. Bovendien zullen zij niet snel achter investeringen staan in projecten die zij te traag vinden gaan. Daarom zullen in 2020 steeds vaker Chief Data & Analytics Officers, met een top-down mandaat, naar voren worden geschoven om dergelijke uitdagingen te omzeilen.
3. Gezien bedrijven steeds vaker werken op digitale platformen, zal het gebruik van ‘Power-apps’ in 2020 toenemen. AI zal hierdoor steeds vaker service- en applicatie gestuurd zijn, waardoor organisaties sneller kunnen reageren, leren en veranderen op basis van voortdurende interacties. Door nieuwe uitkomsten te voorspellen en aanbevelingen te geven worden processen en klantervaringen beter, waardoor organisaties concurrentievoordeel kunnen bewerkstelligen. Dit maakt AI alom vertegenwoordigd.
4. Organisaties blijven teleurgesteld in Natural Language Processing (NLP). Ook in 2020 zullen veel bedrijven erachter komen dat NLP toepassingen nog geen menselijk gesprek kunnen voeren. Hoewel NLP toepassingen kunnen zorgen voor een efficiencyslag in het beantwoorden van de meest voorkomende vragen, blijven klanten en prospects behoeften houden aan menselijk contact. De reden dat NLP toepassingen klanten niet altijd kunnen helpen is dat we AI-toepassingen niet kunnen voorzien van goede causale veronderstellingen. Het verklaren van oorzaken en gevolgen is essentieel als we een volgende stap willen maken in cognitieve ontwikkeling. Alleen op deze manier kan een NLP toepassing belangrijke beslissingen gaan maken. Denk hierbij aan vragen als: Moet de patiënt morgen medicijn A of B gebruiken? Moet het bedrijf volgend jaar beleid A of B aannemen? Er is nog altijd een menselijk oordeel nodig om een NLP toepassing verklarend vermogen te geven. Voorlopig zullen organisaties NLP toepassingen moeten zien als een handige tool die alleen repetitieve vragen kan overnemen.
5. Het vertrouwen in AI zal in 2020 verder toenemen. Overheden zien dat AI positief kan bijdragen aan onze maatschappij en voeren steeds meer beleidsbepalingen om ethisch gebruik van AI te stimuleren. Hierdoor worden vooroordelen weggenomen en zullen de investeringen in AI voor maatschappelijk doelen verder toenemen. Er zijn inmiddels vele voorbeelden die illustreren waarom het nut heeft om AI te omarmen. Denk aan slimme energienetwerken die op basis van data reageren op de wisselende vraag naar energie. Of denk aan wetenschappers die dankzij algoritmen unieke inzichten krijgen over de invloed van klimaatverandering. Dankzij nieuwe investeringen en aankomende veranderingen in het huidige beleid zal machine learning voor meer mensen toegankelijker worden. 

Transparantie

Om in de toekomst het vertrouwen in AI verder te verbeteren zullen organisaties zich zo transparant mogelijk moeten opstellen. Dit is te realiseren door bijvoorbeeld uit te leggen waarom een beslissing op basis van AI is genomen en waarop de AI beslissing is gebasseerd. Als mensen een AI-model beter begrijpen zullen ze eerder vertrouwen krijgen in de technologie. Bovendien kunnen ze op deze manier AI-modellen beter beoordelen indien deze bijvoorbeeld een fout maakt. 

“Ik verwacht dat volgend jaar de tijd van experimenteren met Artificial Intelligence (AI) voor veel organisaties voorbij is. Er zijn immers veel organisaties die positieve ervaringen hebben met AI. Voor hen is volgend jaar dan ook de periode van opschalen aangebroken,” aldus Jasper Wognum, CEO en mede-oprichter van BrainCreators. “Het is belangrijk dat organisaties bedachtzaam en zorgvuldig te werk gaan bij het opschalen. Verkeerde keuzes die op basis van AI worden gemaakt kunnen aanzienlijke impact hebben, bijvoorbeeld als algoritmes (onbedoeld) vooringenomen blijken te zijn.”