AI

“7 opwindende AI-trends die het bedrijfsleven in 2024 transformeren!”

Kleinere taalmodellen bieden hyper-customized inzichten

Kleinere taalmodellen worden steeds meer de standaard in het gebruik van AI in het bedrijfsleven. Terwijl er nog steeds grote modellen zullen zijn, zullen de meeste leveranciers zich richten op het verfijnen van kleinere modellen die gericht zijn op specifieke branches en use cases. Dit betekent dat er in de toekomst miljoenen kleinere taalmodellen zullen zijn die op bedrijfs- of afdelingsniveau werken en hyper-customized inzichten bieden op basis van de specifieke behoeften van medewerkers.

Deze kleinere taalmodellen zijn gemakkelijker te onderhouden, kunnen binnen de bestaande securityperimeters van een bedrijf worden gebruikt en zijn over het algemeen sneller en nauwkeuriger. Dit komt omdat ze geoptimaliseerd zijn voor een beperkte set taken, in tegenstelling tot de grotere modellen die tot nu toe het meeste aandacht kregen.

Generatieve AI-apps zoals chatbots inzetten voor dagelijkse taken

Generatieve AI-modellen, ook wel Large Language Models (LLM’s) genoemd, zijn niet alleen krachtig, maar ook eenvoudig te gebruiken. Ontwikkelaars hebben al duizenden generatieve AI-apps gemaakt met behulp van deze modellen. Het gebruik van een eenvoudige API heeft geleid tot een golf van innovatie in de open-sourcegemeenschap. Nu brengen grote data- en rekenplatforms deze eenvoudige API’s naar grote organisaties. In de toekomst verwachten we een nog grotere creativiteit en nieuwe toepassingen binnen de zakelijke sector, waardoor generatieve AI een integraal onderdeel wordt van de dagelijkse bedrijfsvoering en taken.

Het oplossen van het hallucinatieprobleem

Een van de uitdagingen van generatieve AI-modellen is het optreden van hallucinaties, waarbij de modellen verzonnen informatie genereren. Gelukkig zijn er technische ontwikkelingen die dit probleem kunnen oplossen. Eén van deze ontwikkelingen is Retrieval Augmented Generation (RAG), waarbij de LLM eerst echte, contextueel relevante informatie krijgt voordat het een gebruikersvraag beantwoordt. Alhoewel deze techniek nog nieuw is, heeft het al aangetoond dat het hallucinaties drastisch kan verminderen. In de toekomst zal RAG, samen met beter getrainde modellen, ervoor zorgen dat het hallucinatieprobleem grotendeels wordt opgelost en dat generatieve AI breder kan worden toegepast binnen zakelijke workflows.

AI als je beste collega

AI-assistenten hebben het potentieel om de productiviteit op het werk te verhogen door werknemers efficiënter en effectiever te maken. In de toekomst verwachten we dat AI-assistenten steeds meer afgestemd zullen worden op specifieke afdelingen en rollen, en dat ze ook gekoppeld zullen zijn aan de individuele persoonlijkheden van werknemers. Wanneer organisaties volwassener worden, kunnen AI-agents getraind worden om deze processen toe te passen. Nieuwe medewerkers zullen vanaf het begin toegang krijgen tot de volledige kennis van het bedrijf. Op deze manier worden AI-assistenten de meest behulpzame collega’s door continu nieuwe kennis en optimalisaties aan te dragen.

AI helpt securityteams

Hoewel cybercriminelen AI ook kunnen benutten, zal AI uiteindelijk ook securityteams helpen bij het beschermen van bedrijfsgegevens. Bedrijven zijn soms terughoudend bij het gebruik van nieuwe technologieën, maar cybercriminelen wachten daar niet op. Ze maken al gebruik van generatieve AI om bijvoorbeeld phishingmails te optimaliseren. Uiteindelijk zal er een balans komen en zullen securityteams vertrouwen krijgen in het werken met generatieve AI.

De toeleveringsketen van AI-data wordt een doelwit voor aanvallen

De snelle ontwikkeling van AI brengt nieuwe uitdagingen met zich mee, vooral op het gebied van beveiliging. Misbruik van AI kan leiden tot kwetsbaarheden in de langetermijndata, omdat onjuiste of bevooroordeelde data geïnjecteerd kunnen worden in LLM’s. Het is belangrijk dat bedrijven samenwerken met betrouwbare partners en leveranciers om de integriteit van de toeleveringsketen van AI-data te waarborgen.

Nieuwe uitdagingen voor ontwikkelaars, datawetenschappers en -ingenieurs

Generatieve AI zal ook de productiviteit van ontwikkelaars verhogen door het genereren van code gemakkelijker te maken. Dit geeft ontwikkelaars meer tijd voor creatief denken en probleemoplossing. Data-engineers zullen zich richten op het integreren en verbinden van AI-modellen met datastromen om waarde-extractie te automatiseren. Datawetenschappers zullen moeten leren samenwerken met externe leveranciers en verantwoordelijk zijn voor het vinden van de juiste AI-modellen, het minimaliseren van hallucinaties en het stellen van de juiste vragen aan LLM’s.

Dit zijn slechts enkele van de voorspellingen van Snowflake over hoe het gebruik van AI in het bedrijfsleven zich zal ontwikkelen. Het belooft een spannende toekomst te worden waarin AI een grotere rol zal spelen in onze dagelijkse werkzaamheden.

Deze pagina is volledig AI gegereerd.

Deze pagina/nieuwsartikel is genereerd op basis van andere Artikelen. Benieuwd hoe dit werkt lees dan onze over hcai.nl pagina.

Shares:

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *