Aangezien 'artificial intelligence' zo'n veelomvattende term is, zal het geen verrassing zijn dat machine learning is opgenomen in de definitie van AI. ML is een deelgebied van AI, een ondersteunende technologie die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen die leren van en voorspellingen doen op basis van gegevens. In tegenstelling tot traditionele op regels gebaseerde systemen identificeren ML-algoritmen patronen in grote gegevenssets en verbeteren ze hun prestaties in de loop van de tijd (idealiter zonder menselijke correctie). Daardoor kunnen machines intelligenter en autonomer worden naarmate ze meer gegevens verwerken.  

Met behulp van historische gegevens kunnen ML-modellen nauwkeurige voorspellingen doen en bruikbare inzichten bieden, waardoor efficiëntie en innovatie in diverse branches worden gestimuleerd. 

Artificial intelligence en machine learning delen verschillende belangrijke kenmerken, ondanks het feit dat het afzonderlijke termen zijn die verwijzen naar verschillende aspecten van intelligente technologieën. Enkele van de belangrijkste overeenkomsten zijn: 

• Beide zijn afhankelijk van gegevens 
  Zowel AI- als ML-systemen vereisen aanzienlijke hoeveelheden gegevens om effectief te kunnen functioneren, waarbij deze gegevens worden gebruikt om complexe uitvoer te genereren en geïnformeerde beslissingen te nemen.
  
• Beide zijn disciplines op het gebied van de computerwetenschappen
  AI en ML zijn takken van computerwetenschappen die gericht zijn op het creëren van systemen die gegevens op complexe manieren kunnen analyseren en interpreteren.
  
• Beide maken gebruik van mensachtige probleemoplossing
  AI en ML zijn ontworpen om taken te verwerken die doorgaans menselijke intelligentie vereisen, zoals besluitvorming, patroonherkenning en leren van ervaringen.
• Beide hebben toepassingen in vrijwel elke branche
  AI- en ML-technologieën worden in diverse sectoren gebruikt, zoals gezondheidszorg, financiën, landbouw en entertainment, om innovatie en efficiëntie te stimuleren. 

AI en ML hebben veel met elkaar gemeen, dus het is geen wonder dat ze zo vaak als een en hetzelfde concept gezien worden. Hoewel AI en ML nauw aan elkaar verwant zijn, zijn er toch ook enkele opmerkelijke verschillen: 

• Ze hebben verschillende primaire doelstellingen
  AI streeft ernaar systemen te creëren die taken uitvoeren waarvoor menselijke intelligentie vereist is, zoals besluitvorming en probleemoplossing. ML ondersteunt AI door zich specifiek te richten op het ontwikkelen van algoritmes waarmee intelligente systemen kunnen leren van gegevens om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.
• Ze hebben een ander verantwoordelijkheidsgebied 
  AI streeft ernaar systemen te creëren die menselijke intelligentie en menselijk gedrag kunnen simuleren en omvat alle benaderingen waarmee dat doel bereikt wordt. ML richt zich specifiek op het ontwikkelen van algoritmen die leren en zich verbeteren op basis van gegevens. Hoewel sommige AI-toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking, AI-automatisering en voorspellende analyse kunnen worden gebouwd met behulp van ML-technieken, kunnen ze afhankelijk van de benodigde oplossing ook worden geïmplementeerd met andere dan ML-benaderingen.
• Ze gebruiken verschillende methoden 
  AI gebruikt diverse technieken, zoals op regels gebaseerde systemen, genetische algoritmen en neurale netwerken, om de simulatie van menselijke intelligentie vanuit verschillende hoeken te benaderen. ML omvat altijd gegevens. ML-methoden zijn gecategoriseerd in begeleid, onbegeleid en versterkt leren, en alle methoden omvatten subtiele variaties in de manier waarop modellen worden getraind met beschikbare gegevens.
• Ze worden op verschillende manieren geïmplementeerd 
  AI kan complexe systemen omvatten die een reeks technologieën integreren, vaak toegankelijk via Application Programming Interfaces (API's). Er zijn vaak jaren van onderzoek en enorme hoeveelheden resources nodig om een AI-oplossing te ontwikkelen en te implementeren. Daarom werken gebruikers over het algemeen liever met vooraf gemaakte opties. ML vereist minder probleemspecifieke engineering en vermindert de noodzaak om gespecialiseerde oplossingen in codering vast te leggen. In plaats daarvan worden gegevens gebruikt die eigen complexiteit introduceren bij het verzamelen, voorbereiden en onderhouden van hoogwaardige gegevenssets.
• Ze hebben verschillende gegevensbehoeften 
  ML-systemen zijn inherent afhankelijk van gegevens voor trainingsmodellen, waarbij hun effectiviteit direct gekoppeld is aan de kwantiteit en kwaliteit van trainingsgegevens. AI-systemen kunnen met of zonder gegevens worden gebouwd. Sommige AI-benaderingen, zoals op regels gebaseerde systemen en genetische algoritmen, kunnen puur door middel van geprogrammeerde logica en evolutionaire berekening functioneren zonder dat daarvoor trainingsgegevens nodig zijn. Wanneer AI-systemen wel gegevens gebruiken, is dat vaak voor optimalisatie en verfijning, maar zijn de gegevens niet fundamenteel voor de centrale werking van de systemen. In ML zijn diverse en uitgebreide gegevenssets echter essentieel omdat de mogelijkheid van het model om patronen te leren en nauwkeurige voorspellingen te doen volledig afhankelijk is van de gegevens waarop het is getraind.

Zoals eerder gezegd, fungeert ML als kritiek deelgebied binnen de bredere reikwijdte van AI. AI omvat een breed scala aan technologieën en technieken die ontworpen zijn om systemen te maken die taken kunnen uitvoeren waarvoor vaak menselijke intelligentie vereist is. ML richt zich specifiek op het ontwikkelen van algoritmen die machines in staat stellen te leren, patronen in gegevens te identificeren, voorspellingen te doen of beslissingen te nemen zonder expliciet te worden geprogrammeerd voor elke nieuwe taak. Met andere woorden: dankzij machine learning kunnen AI-tools evolueren. 

Een andere manier om naar deze relatie te kijken, is dat AI het overkoepelende framework en de doelstellingen voor het creëren van intelligent gedrag biedt, terwijl ML de tools en methoden biedt om deze doelen te bereiken door middel van gegevensgestuurd leren. Een AI-systeem dat is ontworpen voor vertalingen maakt bijvoorbeeld gebruik van ML-algoritmen om de nauwkeurigheid te verbeteren door te leren van grote gegevenssets van meertalige teksten. 

De mogelijkheid van ML om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en daarvan te leren, verbetert het aanpassingsvermogen en de functionaliteit van AI-systemen. Technieken zoals neurale netwerken en deep learning, die zelf weer deelgebieden van ML zijn, leveren AI het vermogen om steeds complexere en genuanceerde taken efficiënter en nauwkeuriger te voltooien. Generatieve AI (GenAI) is een relatief nieuwe toepassing van machine learning in AI die algoritmen gebruikt waarmee GenAI-tools patronen kunnen detecteren die ze vervolgens kunnen gebruiken om nieuwe content in de vorm van onder andere afbeeldingen, tekst en video's te genereren.

Ondanks hun relatief jonge bestaan zijn AI en ML krachtige technologieën die hun waarde al hebben bewezen. De volgende mogelijkheden zijn ontstaan door AI en ML te integreren in uniforme oplossingen:

• Voorspellende analyse 
  Hiermee kunnen organisaties trends en gedragingen voorspellen door historische gegevens te analyseren om oorzaak-en-gevolgrelaties te ontdekken. Daardoor kunnen bedrijven geïnformeerde beslissingen nemen en anticiperen op toekomstige resultaten
• Spraakherkenning en Natural Language Understanding 
  AI- en ML-systemen kunnen gesproken taal identificeren en verwerken, en geschreven of gesproken tekst begrijpen. Deze mogelijkheid is cruciaal voor virtuele assistenten, AI-chatbots en spraakgestuurde toepassingen.
• Sentimentanalyse 
  AI en ML kunnen tekstgegevens analyseren om het sentiment daarvan te bepalen, dat wordt gecategoriseerd als positief, negatief of neutraal. Dat is nuttig om meningen van klanten te meten en de klantenservice te verbeteren.
  
• Aanbevelingsengines 
  Deze systemen analyseren gebruikersgegevens om producten of content voor te stellen die gebruikers interessant zouden kunnen vinden. Ze verbeteren de gebruikerservaring en stimuleren de betrokkenheid bij platforms zoals e-commercesites en streamingservices.
• Verwerking van afbeeldingen en video's 
  AI en ML kunnen objecten, gezichten en activiteiten in afbeeldingen en video's herkennen en interpreteren. Deze mogelijkheid wordt gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder beveiliging en contentbeheer.
  
• Automatisering 
  AI en ML automatiseren routinetaken, waardoor ze de efficiëntie verhogen en de productiviteit van mensen verbeteren. Dit is van toepassing in branches zoals productie om productieprocessen en voorspellend onderhoud te optimaliseren.
• Fraudedetectie 
  Deze technologieën worden gebruikt om afwijkende patronen en activiteiten te identificeren die op frauduleus gedrag kunnen duiden. Dit is essentieel in branches zoals bijvoorbeeld financiën en e-commerce om fraude tegen te gaan en de beveiliging van transacties te waarborgen.
• Verbeterde gegevensanalyse 
  Met AI en ML kunnen organisaties effectiever waardevolle inzichten verkrijgen. Dit kan strategische besluitvorming ondersteunen en innovatie in vrijwel alle branches stimuleren.

Er zijn enorm veel toepassingen van AI en ML in het bedrijfsleven en het worden er steeds meer. Ze transformeren branches doordat ze de efficiëntie, nauwkeurigheid en klantbeleving verbeteren. Dit zijn enkele belangrijke manieren waarop organisaties deze technologieën tegenwoordig inzetten:

• Banken 
  AI en ML verbeteren fraudedetectie door transactiepatronen te analyseren en afwijkingen te identificeren. Ze stroomlijnen ook de klantenservice door middel van chatbots en automatiseren de beoordeling van risico's en kredietwaardigheid.
• Detailhandel en e-commerce 
  Deze technologieën personaliseren niet alleen de winkelbeleving met behulp van aanbevelingsengines, ook optimaliseren ze het voorraadbeheer en verbeteren ze de klantenservice door gebruik te maken van virtuele assistenten.
• Financiële services 
  AI en ML maken voorspellende analyses voor markttrends, geautomatiseerde handelssystemen en nauwkeurige fraudedetectie mogelijk.
• Gezondheidszorg 
  AI helpt bij de diagnostiek door medische beelden te analyseren, patiëntresultaten te voorspellen en gepersonaliseerde behandelplannen te bieden. ML helpt bij het beheren van patiëntendossiers en het voorspellen van uitbraken van ziektes.
• Telecommunicatie 
  AI en ML verbeteren de netwerkoptimalisatie, het voorspellend onderhoud en de automatisering van de klantenservice, waardoor de algehele operationele efficiëntie wordt verbeterd.
• Leveringsketenbeheer 
  Deze technologieën optimaliseren de logistiek, voorspellen de vraag en beheren de inventaris, waardoor de kosten worden verlaagd en de levertijden worden verbeterd.
  
• Productie 
  AI en ML automatiseren de kwaliteitscontrole, het voorspellend onderhoud en de productieplanning, waardoor de productiviteit geoptimaliseerd wordt en de downtime van apparatuur geminimaliseerd wordt.

Artificial intelligence en machine learning zijn twee verschillende concepten, maar ze zijn ook intrinsiek met elkaar verbonden. Bedrijven profiteren het meeste wanneer deze technologieën tezamen worden gebruikt, doordat ze elkaar aanvullen bij het verbeteren van de efficiëntie, de besluitvorming, de klantbeleving en nog veel meer.

ServiceNow onderscheidt zich als toonaangevende leverancier van AI-oplossingen voor bedrijven. Door AI en ML te integreren in het bekroonde Now Platform®, biedt ServiceNow organisaties de geavanceerde oplossingen die ze nodig hebben om workflows te automatiseren, activiteiten te optimaliseren en diepere inzichten te verkrijgen uit hun gegevens. Van voorspellende analyses tot intelligente automatisering en persoonlijke klantenservice: ServiceNow helpt bedrijven om het volledige potentieel van AI en ML te benutten.

Ervaar zelf de voordelen van AI en ML: vraag vandaag nog een demo aan en ontdek hoe hun innovatieve oplossingen je bedrijfsactiviteiten naar de toekomst kunnen leiden.