Moderne AI heeft bijna onbeperkte toepassingen, en als zodanig omvat AI as a Service vele verschillende tools en platforms. Elk systeem is ontworpen om te voldoen aan specifieke behoeften, door geavanceerde AI-oplossingen toe te passen om activiteiten te stroomlijnen, klantervaringen te verbeteren, gegevensgestuurde besluitvorming te ondersteunen en nog veel meer.
Hieronder vind je enkele van de meest voorkomende soorten AIaaS en hoe deze effectief kunnen worden gebruikt:
Bots, waaronder AI-chatbots en virtuele assistenten, worden veel gebruikt in klantenservice en marketing. Deze tools worden aangedreven door natuurlijke taalverwerking (NLP) en simuleren menselijke gesprekken. Ze kunnen door voortdurende interactie worden verbeterd. Bedrijven gebruiken chatbots om repetitieve vragen af te handelen, bieden 24/7 klantenondersteuning en geven werknemers de ruimte om te werken aan complexe, waardevollere taken. Bots kunnen ook de interne activiteiten, zoals IT-ondersteuning, verbeteren door snelle oplossingen te bieden voor bekende technische problemen.
Een goed voorbeeld hiervan is een retail website die een chatbot implementeert om gebruikers door het winkelproces te begeleiden, producten aan te bevelen of retourzendingen af te handelen. Zo levert deze een gepersonaliseerde en intuïtieve klantervaring.
API's (Application Programming interfaces) stellen bedrijven in staat AI-mogelijkheden in hun bestaande systemen te integreren zonder dat ze zelf modellen hoeven te ontwikkelen. AIaaS API's bieden functies zoals sentimentanalyse, vertaling, beeldherkenning en entiteit-extractie.
Een bedrijf kan een natuurlijke taalverwerking-API gebruiken om feedback van klanten te analyseren en het sentiment te meten, zodat de marketingstrategie kan worden verfijnd. Op dezelfde manier kunnen computervisie-API's een logistiek bedrijf helpen bij het analyseren van afbeeldingen van pakketten om potentiële schade nauwkeuriger te identificeren tijdens de processen voor kwaliteitscontrole.
ML-services (machine learning) stellen bedrijven in staat voorspellende modellen te bouwen en te implementeren zonder dat daarvoor geavanceerde technische expertise nodig is. Deze services variëren van no-code en low-code platforms met vooraf gemaakte modellen tot uitgebreide frameworks voor volledig aangepaste oplossingen.
Organisaties gebruiken ML om trends te identificeren, activiteiten te optimaliseren en op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen. Een zorgverlener kan ML bijvoorbeeld gebruiken om patiëntgegevens te analyseren en potentiële gezondheidsrisico's te voorspellen.
Gegevenslabeling is het proces van het labelen van grote gegevenssets om ze voor te bereiden op machine learning-training. Gelabelde gegevens zijn essentieel voor het waarborgen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-modellen, en AIaaS-oplossingen bieden meestal gegevenslabeling-tools met 'human-in-the-loop'-benaderingen, waarbij mensen samenwerken met AI-systemen om het labelproces te beoordelen, corrigeren en verbeteren om kwaliteit en precisie te behouden.
Voorbeelden van use cases voor gegevenslabeling zijn het ordenen van gegevenssets voor beeldherkenningsmodellen, het categoriseren van klantbeoordelingen voor sentimentanalyse, het annoteren van audiobestanden voor spraakherkenning, enzovoort Met deze tools kunnen bedrijven allerlei soorten gegevens efficiënt structureren, waardoor deze bruikbaar zijn voor AI-toepassingen, en naadloze gegevensintegratie in grotere analytische pipelines of operationele systemen wordt bevorderd.
De convergentie van AI en het Internet of Things (IoT) heeft geleid tot intelligente verbonden apparaten, collectief bekend als de Artificial Intelligence of Things (AIoT). Hier gebruiken slimme apparaten AI om gegevens te analyseren en autonome beslissingen te nemen. Hiervoor maken AIoT-toepassingen gebruik van realtime gegevensverwerking, patroonherkenning en voorspellend onderhoud.
AIoT-apparaten in de productiesector kunnen bijvoorbeeld voorspellen wanneer machines onderhoud nodig hebben, waardoor de downtime wordt beperkt en kostbare storingen worden voorkomen. Op dezelfde manier gebruiken smarthomesystemen AIoT om gebruikersvoorkeuren te leren en het energieverbruik te optimaliseren, waardoor het gemak en de efficiëntie toenemen.
Klanttevredenheid is essentieel voor de groei van het bedrijf, maar het bereiken en handhaven van een hoge mate van tevredenheid brengt verschillende uitdagingen met zich mee. Deze uitdagingen vloeien voort uit de noodzaak om consistent uitzonderlijke CX te leveren in een snel veranderende omgeving. Hieronder volgt een overzicht van enkele veelvoorkomende uitdagingen om rekening mee te houden:
- De overstap maken naar proactieve klantenservice
- Consistente CX in alle kanalen handhaven.
Er zijn mogelijk tientallen kanalen en contactpunten die een klant vaak gebruikt, en naarmate dat aantal groeit, wordt het moeilijker om voor elk een naadloze ervaring te garanderen. Investeren in geïntegreerde systemen en omnichannel ondersteunende oplossingen bevordert consistentie. Dit kan verder worden verbeterd door CX regelmatig in alle kanalen te controleren om eventuele bestaande hiaten te identificeren en aan te pakken.
- Een balans vinden tussen innovatie en CX
- Negatieve ervaringen effectief aanpakken
Veel bedrijven hebben moeite om verder te gaan dan reactieve klantenservice en reageren pas nadat problemen zijn gerapporteerd. Implementeer proactieve servicestrategieën, zoals contact opnemen met klanten voor feedback of AI gebruiken om potentiële problemen te voorspellen en te voorkomen voordat ze complicaties kunnen veroorzaken.
Innovatie in het bedrijfsleven is een goede zaak, maar niet als er prioriteit aan wordt gegeven ten koste van de klantervaring. Als dit van invloed is op je bedrijf, kan het een kwestie van bedrijfscultuur zijn. Verleg de focus op innovatie zodat CX erbij betrokken is, met de belofte om nieuwe ideeën en concepten te gebruiken om het klanttraject te verbeteren (in plaats van het te compliceren).
Eén negatieve ervaring kan je reputatie en klantenbinding aanzienlijk beïnvloeden, maar dat hoeft niet. Een uitgebreide feedbacklus maakt het mogelijk om problemen snel te identificeren en op te lossen voordat ze overdreven frustrerend kunnen worden voor de koper, waardoor negatieve ervaringen worden omgezet in kansen om je betrokkenheid bij klanttevredenheid te tonen.
Hoewel AIaaS met bepaalde uitdagingen gepaard gaat, wegen de voordelen ervan vaak zwaarder dan de potentiële nadelen. Hieronder vind je een aantal van de belangrijkste voordelen voor het outsourcen van AI:
- Schaalbaarheid
- Toegankelijkheid
- Snelheid
- Productiviteit
- Transparantie
- Omzet en kostenbesparingen
Bedrijven zijn niet statisch; ze evolueren in de loop van de tijd. Met AIaaS kunnen bedrijven hun AI-mogelijkheden naar behoefte uitbreiden of verkleinen, zodat ze zonder noemenswaardige verstoring kunnen inspelen op groei en veranderende behoeften.
Veel AIaaS-platforms bieden no-code of low-code opties, waardoor niet-technische teams AI in hun workflows kunnen integreren. Dit democratiseert AI-toegang, waardoor organisaties zonder of met beperkte in-house ontwikkelaars of AI-specialisten kunnen profiteren van geavanceerde technologieën.
AIaaS is een van de snelste manieren om AI-mogelijkheden te implementeren. Met vooraf gemaakte tools, aanpasbare oplossingen en cloudgebaseerde levering kunnen bedrijven AI-technologieën snel implementeren en waarde beginnen af te leiden zonder de vertragingen die gepaard gaan met het bouwen van interne systemen.
AIaaS verhoogt de productiviteit door slimmere besluitvorming en efficiëntere toewijzing van resources mogelijk te maken. Virtuele assistenten en automatiseringsfuncties zorgen ervoor dat kritieke processen consistent en nauwkeurig worden uitgevoerd, waardoor fouten en vertragingen tot een minimum worden beperkt.
De meeste AIaaS-prijsstructuren zijn gebaseerd op verbruik, waardoor je duidelijk inzicht hebt in de kosten. Dit niveau van transparantie helpt bedrijven verborgen kosten te vermijden en zorgt ervoor dat ze alleen betalen voor de services die ze daadwerkelijk gebruiken.
AIaaS vermindert de investering vooraf doordat bedrijven geen dure hardware hoeven aan te schaffen of AI-systemen van de grond af aan hoeven te ontwikkelen. Daarnaast kan AI-gestuurde automatisering op lange termijn besparingen opleveren door de arbeidskosten te verlagen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Tot slot zorgt een verbeterde klantervaring met behulp van AI voor omzetgroei, waardoor bedrijven concurrerend kunnen blijven in zich ontwikkelende markten.
Zoals eerder vermeld, werkt AI as a Service via cloudgebaseerde platforms die artificial intelligence bieden via externe leveranciers. Simpel gezegd: het maakt het voor bedrijven overbodig om hun eigen AI-oplossingen te creëren. In plaats daarvan kunnen ze de AI-mogelijkheden van verschillende leveranciers 'huren'.
Hier bespreken we hoe AIaaS werkt om bedrijven te ondersteunen.
AIaaS-platforms worden geleverd via cloudgebaseerde softwarelicenties. Met dit pay-as-you-use-model kunnen organisaties AI implementeren zonder aanzienlijke investeringen vooraf in hardware of software te doen. Door zich te abonneren op deze platforms krijgen bedrijven toegang tot AI-functies die snel kunnen worden geïmplementeerd en geschaald.
Een van de belangrijkste voordelen van AIaaS is de compatibiliteit met bestaande workflows. Leveranciers bieden API's en softwareontwikkelingskits (SDK's) die het voor organisaties mogelijk maken om AI-mogelijkheden direct in hun huidige systemen te integreren, zonder dat ze hun IT-infrastructuur hoeven te herzien.
Veel AIaaS-providers bieden vooraf gemaakte AI-modellen die kunnen worden afgestemd op specifieke bedrijfsbehoeften. Deze modellen worden vaak getraind met behulp van de gegevens van de gebruiker, waardoor het voor organisaties mogelijk is AI-oplossingen te creëren die hun eigen unieke uitdagingen en kansen aanpakken. Aanpassing zorgt ervoor dat de AI-tools in lijn met de doelstellingen van de organisatie werken en tegelijkertijd nauwkeurige en relevante resultaten leveren.
AIaaS-providers bieden doorgaans doorlopende updates, verbeteringen en ondersteuning voor hun tools en services. Bedrijven hebben voortdurend toegang tot de nieuwste AI-technologie en kunnen hun strategieën verfijnen met steeds geavanceerdere oplossingen. Providers monitoren ook de systeemprestaties en identificeren problemen en lossen ze op proactieve wijze op wanneer deze zich voordoen.
Nu AI branches blijft transformeren, ziet de toekomst van AIaaS er rooskleurig uit. Bedrijven wenden zich steeds vaker tot AIaaS om interne en externe processen te ondersteunen en om extra intelligentie en automatisering te bieden waar dat nodig is. Met snelle ontwikkelingen en een groeiende wereldmarkt staat AIaaS klaar om een hoeksteen van digitale transformatie te worden.
Hier volgen enkele belangrijke trends en voorspellingen voor de toekomst van AIaaS:
- Natuurlijkere en menselijkere AI-interacties
- Verbeterde personalisatie op schaal
- Geïntegreerde samenwerking en gegevens-unificatie
- Verhoogde adoptie
- Marktgroei en innovatie
Vooruitgang in NLP en generatieve AI (GenAI) zal naar verwachting AI-gestuurde agents nog meer conversationeel en intuïtief maken. Toekomstige iteraties zorgen voor echte menselijke interacties, waardoor de klantbetrokkenheid en -tevredenheid toenemen.
Naarmate AI beter wordt in het analyseren en begrijpen van gebruikersgedrag, zullen AIaaS-oplossingen bedrijven in staat stellen om zeer gepersonaliseerde ervaringen te leveren. Vooraf getrainde modellen en realtime gegevensanalyse maken meer op maat gemaakte interacties mogelijk die voldoen aan zeer individuele voorkeuren.
AIaaS zal waarschijnlijk betere samenwerking stimuleren door gegevenssilo's te elimineren en interdisciplinair teamwerk te faciliteren. Tools die gefragmenteerde gegevens consolideren en moeiteloos integreren tussen afdelingen helpen organisaties efficiënter en met meer vertrouwen te werken.
Op dit moment wordt AIaaS het meest toegepast in technologische branches. Maar ook in sectoren als gezondheidszorg, productie en landbouw zullen hun gebruik van AIaaS naar verwachting blijven uitbreiden, waarbij gebruik wordt gemaakt van domeinspecifieke AI-modellen om specifieke uitdagingen en kansen aan te pakken.
De AIaaS-markt zal naar verwachting in de komende vijf jaar aanzienlijk groeien. Deze groei zal verdere innovatie stimuleren, wat zal leiden tot meer geavanceerde tools, concurrerende prijsmodellen en brede toegankelijkheid, waardoor veel van de belemmeringen voor de volledige invoering en integratie van AI in alle branches zullen worden weggenomen.
AIaaS biedt organisaties de belangrijkste mogelijkheid om geavanceerde AI-mogelijkheden te implementeren en te benutten, ongeacht hun niveau van interne expertise, infrastructuurbeperkingen of budgetbeperkingen. Natuurlijk moeten ze hiervoor eerst de juiste partner vinden. Het ServiceNow AI Platform biedt een alles-in-één oplossing voor bedrijfstransformatie door de kracht van AI in je organisatie te benutten.
Verhoog de productiviteit met ingebouwde generatieve AI-ervaringen voor automatische samenvattingen, voorspelling en generatie van content. Geef je team de beschikking over autonome AI-agents die acties ondernemen en uitdagingen binnen je bedrijf oplossen, in IT, klantenservice, human resources, softwareontwikkeling en nog veel meer. Stroomlijn activiteiten door machine learning te gebruiken om essentiële taken te automatiseren, resultaten te voorspellen en problemen op te lossen. Maak gebruik van procesmining en prestatie-analyses om knelpunten te identificeren en workflows te visualiseren. Bovendien kan intelligente gespreks-AI verzoeken afhandelen namens je team, waardoor klanten en werknemers een naadloze ervaring krijgen.
Ongeacht je use case of waar je je bevindt in je AI-traject, ServiceNow biedt alle AI-mogelijkheden die je nodig hebt in één vertrouwd platform dat mensen, processen en gegevens met elkaar verbindt.
Til je bedrijf naar een hoger niveau met AI Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog!