Heb je je ooit afgevraagd hoe AI werkt en hoe het de manier van werken van toekomstige generaties zal veranderen? Voordat we ingaan op hoe het werkt, bespreken we eerst wat AI is. AI-technologie bootst menselijke intelligentie na, waardoor machines en computers kunnen leren van ervaringen via algoritmische training en iteratieve verwerking.

 

Wat maakt AI-technologie nuttig?

AI biedt meerdere belangrijke voordelen die het een uitstekend hulpmiddel maken voor vrijwel elk modern bedrijf of organisatie, waaronder:

Analyse

AI kan gegevens sneller analyseren dan mensen, waardoor het snel patronen kan identificeren. Bovendien kan het grotere datasets analyseren, waardoor het patronen kan vinden die mensen zouden missen.

 

Automatisering

Mensen gedijen op creativiteit en repetitieve taken zijn voor hen alledaags en geestdodend. AI kan een repetitieve taak die mensen handmatig uitvoeren effectief automatiseren zonder dat ze pauzes hoeven te nemen of vermoeidheid voelen zoals een mens dat zou doen.

 

Verbetering

Door mogelijkheden zoals geoptimaliseerde klantenservice, conversatiebots en betere productaanbevelingen maakt AI diensten/producten slimmer en verbetert het de klantervaring.

 

Nauwkeurigheid

AI kan nauwkeuriger zijn dan mensen. Het kan gegevens verzamelen en analyseren om betere beslissingen te nemen voor taken zoals het herkennen van kwaadaardige gezwellen op röntgenfoto's, het kiezen van financiële investeringen, enz.

 

Rendement op investering

Omdat AI complexe, multivariate relaties effectiever kan analyseren dan mensen, verhoogt het de waarde van gegevens. Uiteindelijk is het een cruciaal hulpmiddel voor elke organisatie die afhankelijk is van gegevens en op schaal werkt.

Nu we begrijpen waarom AI belangrijk is voor bedrijven en ons dagelijks leven, bespreken we hoe het werkt.

 

Hoe werkt AI?

 

Gegevensverzameling

Gegevens zijn het kroonjuweel van AI, omdat de nauwkeurigheid van AI toeneemt met het volume van gegevens. Of je nu externe gegevens gebruikt om je interne gegevens aan te vullen of als primaire bron om een veelvoorkomend probleem aan te pakken, er zijn 3 manieren om ze samen te voegen.

  • Voorverpakte gegevens - Het lijkt misschien een snelle manier om gegevens te verzamelen, maar soms kost het meer moeite dan je had gepland. Met voorverpakte gegevens moeten organisaties vaak code schrijven, API's maken voor integratie en andere aanpassingen doen.
  • Openbare crowdsourcing - Meerdere organisaties gebruiken openbare crowdsourcingdiensten zoals Amazon Mechanical Turk om het verzamelen en voorbereiden van gegevens te verdelen. Taken zijn onder andere datanormalisatie, beeldherkenning, algoritmetraining, enz.
  • Private crowds - Organisaties die vertrouwelijkheidsovereenkomsten nodig hebben om aan hun gegevens te werken en die sneller willen werken, wenden zich tot private crowds van gegevensspecialisten. Private crowds bieden een grotere nauwkeurigheid bij het verzamelen van gegevens, het voorbereiden van labels, identificatie en trainingstaken.

 

De gegevens analyseren

AI helpt marketeers hun besluitvorming te versnellen door grote hoeveelheden gegevens te analyseren om consumentengedrag, trends en andere relevante informatie te identificeren. Marketeers kunnen hun strategieën snel aanpassen om beter aan de behoeften van de klant te voldoen. Door AI te gebruiken, besteden marketeers minder tijd aan het struikelen over technologische obstakels en meer tijd aan het ontwikkelen van strategische en creatieve campagnes.

Bovendien kan AI twee soorten gegevens analyseren:

  • Kwantitatieve gegevens - Gegevens die kunnen worden gemeten en gebruikt voor statistische analyse. AI gebruikt datamining om trends en patronen te vinden in kwantitatieve gegevens.
  • Kwalitatieve gegevens - Gegevens die niet gemeten kunnen worden en gebruikt worden voor beschrijvende doeleinden. Typisch kwalitatief gegevensonderzoek omvat interviews, enquêtes en focusgroepen.

 

Door gegevens uit verschillende bronnen te analyseren, bieden AI-systemen datagestuurde inzichten over wat werkt en wat niet werkt. Voor marketeers kan het voorspellingen doen over productontwikkeling, klantvoorkeuren en marketingkanalen. Bovendien kan het ook de vraag naar producten/diensten voorspellen op basis van seizoensgebonden trends, beschikbare voorraden, aankoopgedrag in het verleden, enz.

Om de gegevens te analyseren, zijn er verschillende tools beschikbaar om de gegevens te sorteren en te visualiseren voor inzichten. De beste tools die data-analisten gebruiken, maken snel interactieve visualisaties, ondersteunen complexe berekeningen, hebben geen beperkingen wat betreft snelheid of geheugen en integreren naadloos met bestaande applicaties.

 

 

De AI-gedreven inzichten implementeren

AI-gestuurde inzichten kunnen in meerdere sectoren worden gebruikt, waaronder:

    • AI in marketing

AI in marketing helpt bij voorspellende analyses en stroomlijnt marketinginspanningen. AI-programma's kunnen bijvoorbeeld informatie geven over potentiële leads op basis van gedetailleerde demografische gegevens. Bovendien kunnen AI-inzichten helpen bij productpersonalisatie. Under Armour heeft bijvoorbeeld IBM's Watson gebruikt om gegevens van derden te combineren met klantgegevens om een gepersonaliseerde gezondheids- en fitnesstracking-app te ontwikkelen, "Opnemen.”

    • AI in productie

In de productie-industrie levert AI innovatieve ontwerpen op productieniveau met behulp van een generatief ontwerpproces. De ontwerper voert de historische en bestaande productcatalogus, doelen en parameters van het bedrijf in, zoals materialen, kosten, ruimte, enz. De software creëert vervolgens verschillende permutaties waaruit gekozen kan worden en verbetert de toekomstige prestaties door van elke iteratie te leren.

    • AI in het bedrijfsleven

AI-algoritmes geïntegreerd in analyse- en CRM-platforms kunnen inzichten blootleggen om klanten beter van dienst te zijn. Websites integreren bijvoorbeeld chatbots om onmiddellijke klantenservice te bieden. Klik hier voor meer informatie over de rol van AI in het succes van chatbotten. Daarnaast is het automatiseren van functies een gespreksonderwerp geworden onder IT-analisten.

 

AI heeft bewezen cruciaal te zijn voor bedrijven voor alles van het automatiseren van overbodige taken tot het verbeteren van klantervaringen. Volgens Technaviowordt voorspeld dat de wereldwijde AI-as-a-service (AIaaS) industrie tussen 2021 en 2025 met $14,7B zal groeien. In het huidige tijdperk, waarin gegevens zich snel opstapelen, hebben bedrijven die AI implementeren om weloverwogen beslissingen te nemen een voorsprong op de concurrentie.

Nu we hebben besproken hoe AI werkt, gaan we dieper in op waarom het essentieel is om AI-software van derden te integreren of samen te werken met externe serviceproviders.

 

Belangrijkste redenen om AI-tools van derden te integreren of een bedrijf met AI-specialisten in te huren

Marketeers en bedrijven moeten AI-as-a-service of AIaaS gebruiken om te experimenteren met meerdere doelstellingen met minder risico's en investeringen vooraf. De belangrijkste redenen om AI-technologie van derden te gebruiken zijn onder andere de volgende:

 

1. Je hoeft geen up-to-date technische vaardigheden te hebben

Als je geen AI-programmeur hebt, kan AIaaS worden gebruikt om een laag no-code infrastructuur toe te voegen. Bedrijven die AIaaS leveren, vereisen op geen enkel moment tijdens het installatieproces enige technische kennis of codering.

 

2. Transparantie

Bedrijven van derden geven je niet alleen toegang tot AI, maar zorgen ook voor minder werk dat geen toegevoegde waarde heeft; het biedt ook transparantie. Natuurlijk kun je een AI-systeem vanuit het niets creëren, maar daar is te veel rekenkracht voor nodig. De kosten voor het maken van een systeem zullen aanzienlijk hoog zijn. Met AI-systemen van derden kun je echter betalen op basis van gebruik. Sommige systemen geven zelfs meer controle over de AI-automatisering.

 

3. Schaalbaarheid

Met AI-software of -bedrijven van derden kun je beginnen met kleinere projecten. Het helpt je te bepalen of het bij je past. Bovendien helpt het je om je unieke behoeften te begrijpen. Naarmate je meer ervaring krijgt met je gegevens, kun je je service verfijnen en op- of afschalen naarmate de complexiteit van het project toeneemt. Bovendien hebben bedrijven met een beperkte gegevensinfrastructuur AI-oplossingen van derden gekozen voor hun behoeften op het gebied van gegevensbeheer, omdat deze eenvoudig kunnen worden geïntegreerd met de cloud.

 

Wat zijn de beste AI-technologieën die marketeers helpen bij het schalen van een bedrijf?

 

Geavanceerd machinaal leren

Machine learning zorgt ervoor dat voorspellende algoritmen na verloop van tijd steeds nauwkeuriger worden. Het wordt gebruikt om de meest relevante doelgroepen te vinden en creatieve elementen te bepalen die bij deze doelgroepen aanslaan.

 

Neurale netwerken

Neurale netwerken vormen de kern van geavanceerde AI. Ze stellen marketeers in staat om complexe patronen in het koopgedrag van klanten te identificeren. Neurale netwerken worden ook gebruikt voor het optimaliseren van biedingen, om marketeers te helpen de juiste balans te vinden tussen ROI en kosten.

 

Natuurlijke taalverwerking

NLP geeft computers de mogelijkheid om spraak en tekst te analyseren. Dit stelt marketeers in staat om waardevolle inzichten (zoals klantpersoonlijkheden en stemmingen) uit sociale mediaplatforms en andere bronnen te halen. Het maakt ook de integratie van geautomatiseerde communicatietools zoals chatbots mogelijk.

Computervisie

Het maakt patroonherkenning en beeldverwerking mogelijk om de creatie van betere creaties te versnellen en te optimaliseren.

 

Laten we eens kijken naar een paar casestudy's van AI in marketing om je te helpen begrijpen hoe grote merken AI gebruiken.

L.L.Bean gebruikte AI-marketing om conversies voor nieuwe producten te verbeteren.

L.L.Bean wilde meer bekendheid geven aan zijn high-end athleisure-kledinglijn. Door samen te werken met IBM Watson Advertising Accelerator bereikten ze het juiste publiek met de juiste creatieve advertentie-units. Met behulp van deze campagne konden ze het aantal bestellingen met 48% verhogen, terwijl de kosten met 76% per sitebezoek en 68% per bestelling daalden.

 

De American Marketing Association gebruikte AI-marketing om gepersonaliseerde e-mails te schrijven.

De AMA wilde haar abonnees de meest relevante content bieden. Daarom schakelden ze rasa.io in, een AI-systeem dat machine learning en natuurlijke taalverwerking gebruikt om gepersonaliseerde nieuwsbrieven te genereren en om nieuwsbrieven te automatiseren. Door gebruik te maken van een AI-systeem heeft AMA de betrokkenheid van de lezers aanzienlijk verbeterd.

 

Het eindoordeel

AI-technologie herdefinieert hoe bedrijfsactiviteiten worden uitgevoerd op verschillende gebieden, zoals marketing. Organisaties onderzoeken nieuwe manieren om veel voordeel te halen uit deze technologie. Door de sterke gegevensanalysecapaciteit van AI kunnen bedrijven nu de hardwarekosten verlagen om grote hoeveelheden gegevens te beheren. Bovendien vermindert het de menselijke inspanningen en werkzaamheden om alles handmatig te beheren. Voor het maken van content is AI echt een handige tool die de productiviteit drastisch verhoogt. Met AI is één menselijke input voldoende en AI-systemen doen de rest van het werk.

Daarnaast zijn verhalen vertellen, empathie en medeleven allemaal menselijke kwaliteiten die technologie nog niet kan evenaren. AI wordt uiteindelijk niet beperkt door menselijke grenzen. Als de Wet van Moore nog een tijdje standhoudt, is het onmogelijk te voorspellen wat AI in de nabije toekomst zal bereiken. Ondertussen begrijpen we hoe AI werkt en waarom het voor bedrijven en marketeers de hoogste tijd is om AI te implementeren voor duurzame groei.