Traditionele AI maakt gebruik van vooraf gedefinieerde regels en algoritmen om gegevens te analyseren en resultaten te voorspellen en werkt het best als het wordt toegepast op zeer specifieke taken. Generatieve AI leert van gegevenspatronen om nieuwe content zoals tekst of afbeeldingen te creëren, waardoor het beter geschikt is voor innovatievere en creatievere toepassingen.
Artificial intelligence lijkt misschien een eenvoudig concept, namelijk het ontwerpen van machines die menselijke intelligentie kunnen simuleren. Maar de term zelf is uitgebreid met een groeiend scala aan technologieën. Een van de meest noemenswaardige en meest gebruikte variaties is generatieve AI (GenAI). Dankzij de toenemende populariteit van generatieve vooraf getrainde transformators (GPT) en ontwikkelingen in terugkerende neurale netwerken (RNN's) en grote taalmodellen (LLM) verandert GenAI de manier waarop de wereld intelligente systemen gebruikt.
Dat roept de vraag op: Wat maakt GenAI uniek? Hoe verschilt traditionele AI van generatieve AI? En misschien nog belangrijker, hoe kan een bedrijf AI en GenAI toepassen om efficiëntie te stimuleren, innovatie te verbeteren en een duidelijk concurrentievoordeel te behalen? De eerste stap is inzicht verkrijgen in de overeenkomsten en verschillen tussen deze technologieën.
AI kan verschillende dingen betekenen, afhankelijk van de context. In brede zin is 'artificial intelligence' een overkoepelende term die alle tools, technologieën, processen en onderzoeksgebieden omvat die te maken hebben met het ontwerpen, implementeren en ondersteunen van machines bij het uitvoeren van taken waarvoor in het verleden menselijke intelligentie vereist was. Als zodanig kan AI verwijzen naar alles van zelfrijdende voertuigen en voorspellende analyses tot autonome processen en computerwetenschappelijk onderzoek.
Maar als mensen het over traditionele AI als technologie hebben, bedoelen ze over het algemeen een subset van AI die steunt op duidelijke regels om historische gegevens te analyseren en voorspellingen te doen over toekomstige resultaten. Traditionele AI wordt ook wel 'voorspellende AI' (of 'zwakke AI' of 'smalle AI') genoemd en is zeer gespecialiseerd. Het werkt binnen de enigszins restrictieve grenzen van zijn algoritme en is beperkt tot de specifieke toepassingen waarvoor het is ontworpen.
Ondanks de kleinerende benaming 'zwakke AI' heeft deze duidelijk gedefinieerde aanpak verschillende voordelen. Wanneer traditionele AI correct wordt gebruikt en op de juiste taken wordt toegepast, biedt het:
- Hoge nauwkeurigheid bij specifieke taken
Traditionele AI is erg goed in het uitvoeren van specifieke, goed gedefinieerde taken met een hoge nauwkeurigheid. Dit omvat taken zoals gegevensanalyse en automatisering.
- Schaalbaarheid
Deze systemen kunnen effectief worden opgeschaald in stabiele omgevingen zoals financiën en productie waar processen gestandaardiseerd zijn. Mits de taken goed gedefinieerd zijn, kunnen zelfs extreem grote hoeveelheden gegevens en complexe processen in de AI worden opgenomen zonder dat de kosten aanzienlijk stijgen.
- Transparantie
De op regels gebaseerde aard van traditionele AI maakt het gemakkelijker om de besluitvormingsprocessen te begrijpen en te valideren. Gebruikers kunnen de processen die zich voordoen eenvoudig interpreteren.
Niet elke tool is de juiste voor elke taak. Traditionele AI heeft zijn beperkingen, waaronder:
- Beperkte flexibiliteit
Deze systemen kunnen geen innovatieve oplossingen genereren die verder gaan dan waarvoor ze expliciet waren geprogrammeerd. Als ze te maken krijgen met iets wat in hun training niet volledig aan bod gekomen is, leveren deze AI-systemen vrijwel zeker onnauwkeurige, onvolledige of irrelevante uitvoer op. Ze hebben dus hun beperkingen bij het omgaan met onvoorziene scenario's.
- Ethische kwesties
Voorspellende AI is volledig afhankelijk van de trainingsgegevens. Als die gegevens vooringenomenheid, vooroordelen of onnauwkeurigheden bevatten, kunnen die in de uitvoer van de AI worden weerspiegeld en bestendigd. Dat leidt tot oneerlijke of foutieve voorspellingen en beslissingen.
Generatieve AI vertegenwoordigt een belangrijke beweging weg van traditionele AI. Hoewel ook de GenAI-tool wordt beheerst door regels en algoritmen, maken deze regels het mogelijk om diepgaand inzicht toe te passen op onbekende problemen. Daardoor kan die zich richten op het maken van nieuwe content zoals tekst, afbeeldingen en muziek door de relaties tussen gegevenspunten binnen grote gegevenssets te leren. De technologie heeft aan populariteit gewonnen door de ontwikkeling van geavanceerde machine learning-technieken, waaronder neurale netwerken en deep learning-modellen.
Generatieve AI maakt gebruik van technologieën zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) en variationele auto-encoders (VAE's). Deze modellen kunnen leren nieuwe gegevens te genereren door onderliggende patronen in de trainingsgegevens te identificeren. Het eindresultaat is iets wat tot voor kort onmogelijk leek: machines die originele visuele beelden, muziekstukken, schriftelijke content en zelfs video's kunnen maken. En dat allemaal met weinig of geen menselijk toezicht: de meeste generatieve AI-tools vereisen slechts een op tekst gebaseerde prompt om ze te vertellen wat ze moeten produceren.
In tegenstelling tot traditionele AI, die deterministisch is (wat betekent dat dezelfde omstandigheden altijd tot dezelfde uitkomsten zullen leiden), is generatieve AI probabilistisch en in staat om een grote verscheidenheid aan uitvoer te genereren op basis van een gegeven invoerset. Dit en andere factoren maken het een waardevolle technologie die een aantal duidelijke voordelen biedt:
- Creativiteit en innovatie
Generatieve AI kan nieuwe en gevarieerde content produceren, waardoor nieuwe mogelijkheden op gebieden als kunst, design en entertainment ontstaan. Voor traditionelere bedrijfstoepassingen kan het innovatieve oplossingen ontwikkelen om de betrokkenheid van klanten te verbeteren, marketingstrategieën te optimaliseren, het maken van content te stroomlijnen en gebruikerservaringen te personaliseren. - Veelzijdigheid
Deze modellen kunnen zich aanpassen aan verschillende taken, buiten de restricties die traditionele AI zouden beperken. GenAI kan dynamisch reageren op nieuwe gegevens en veranderende vereisten, waardoor bedrijven zelfs in snel veranderende omgevingen kunnen innoveren en concurrerend kunnen blijven. - Omgaan met ambiguïteit
Generatieve AI blinkt uit in het omgaan met onzekerheid en complexiteit, waardoor het geschikt is voor toepassingen waar smalle AI tekortschiet.
Net als traditionele AI kent ook generatieve AI bepaalde uitdagingen. Hieronder vallen:
- Toegenomen behoefte aan resources
Het trainen van generatieve AI-modellen vereist veel rekenkracht en gegevens, wat kostbaar kan zijn. Het hogere energieverbruik in verband met GenAI kan gevolgen hebben voor de duurzaamheid en de uitstoot van CO2. - Ethische overwegingen
Het vermogen om realistische content te creëren, roept vragen op over authenticiteit, auteursrecht en de mogelijkheid van misbruik. Generatieve AI is niet van nature ethisch, maar volgt de prompts die eraan gegeven worden. Zelfs als er ethische regels zijn geïmplementeerd, kunnen deze blokkeringen omzeild worden om content te creëren die schadelijk, misleidend, ongepast of illegaal is.
- Traditionele AI
Traditionele AI focust op het analyseren van gegevens en het bieden van inzichten op basis van vooraf gedefinieerde regels. Deze aanpak zorgt ervoor dat de uitvoer voorspelbaar is en in overeenstemming is met logische frameworks die tijdens de programmeerfase zijn vastgesteld. Het primaire doel is het herkennen van patronen en het genereren van inzichten die helpen bij het nemen van beslissingen en het oplossen van problemen binnen vastgestelde parameters. - Generatieve AI
Generatieve AI creëert nieuwe gegevens en content door patronen te leren uit gegevens. Anders dan bij traditionele AI is de uitvoer gevarieerd en kan verschillende media omvatten, waaruit blijkt dat generatieve AI het vermogen heeft te innoveren en nieuwe content te genereren.
- Traditionele AI
De besluitvormingsprocessen in traditionele AI zijn expliciet, waardoor het gemakkelijker is om te begrijpen en te valideren hoe conclusies worden bereikt. Deze transparantie is belangrijk bij toepassingen waarbij inzicht in de redenering achter beslissingen essentieel is. - Generatieve AI
Processen binnen GenAI zijn lang niet zo transparant. Ze zijn een soort 'black box', waardoor het moeilijk is om te interpreteren hoe beslissingen tot stand komen. De complexe algoritmen, met name in deep learning-modellen, kunnen de redenering achter specifieke uitvoer verhullen.
Gebruik
- Traditionele AI
Traditionele AI wordt toegepast in omgevingen waarin taken duidelijk gedefinieerd zijn, zoals voorspellend onderhoud, aanbevelingsengines en gegevensanalyse. Deze toepassingen profiteren van het vermogen van de AI om grote gegevenssets te verwerken en nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van vooraf gedefinieerde regels. Traditionele AI is sterk in het automatiseren van routinetaken en het verbeteren van de operationele efficiëntie in gestructureerde omgevingen. - Generatieve AI
Generatieve AI breekt met gestructureerde omgevingen om zichzelf te definiëren in velden en toepassingen die het genereren van originele content vereisen, zoals design en natuurlijke taalverwerking (NLP). Dankzij het vermogen om originele media te produceren, is het een krachtige tool voor creatieve branches. Daarnaast kan het helpen bij het genereren van synthetische gegevens voor de training van andere AI-modellen, waardoor die hun mogelijkheden kunnen verbeteren zonder uitsluitend te vertrouwen op authentieke gegevenssets.
De verschillen tussen traditionele AI en generatieve AI maken elke technologie uniek geschikt voor verschillende toepassingen:
- Spamfiltering
Traditionele AI kan e-mailpatronen en -content analyseren om spamberichten nauwkeurig te identificeren en uit te filteren, zodat gebruikers worden beschermd tegen ongewenste e-mails en potentiële kwaadaardige aanvallen.
- Fraudedetectie
In de financiële dienstverlening kan traditionele AI frauduleuze activiteiten detecteren door transactiepatronen te analyseren en afwijkingen te identificeren, zodat financiële verliezen worden voorkomen.
- Aanbevelingssystemen
E-commerce, streamingservices en andere klantgerichte bedrijven gebruiken traditionele AI om gebruikersgedrag en -voorkeuren te analyseren om product- en serviceaanbevelingen af te stemmen op de interesses van gebruikers.
- Voorspellend onderhoud
In productie kan traditionele AI storingen in apparatuur voorspellen door historische gegevens en gebruikspatronen te analyseren, waardoor downtime en onderhoudskosten worden gereduceerd.
- Klantsegmentatie
Marketingteams gebruiken traditionele AI om klanten te segmenteren op basis van aankoopgedrag, demografische gegevens en andere gegevenspunten, waardoor marketingstrategieën doelgerichter en effectiever zijn.
- Content maken
Generatieve AI kan tekst, afbeeldingen, muziek en video's van hoge kwaliteit produceren. Daardoor is het waardevol voor creatieve branches zoals marketing, reclame en entertainment. - Klantinteracties
AI-chatbots op basis van generatieve AI kunnen persoonlijke en dynamische antwoorden geven op vragen van klanten, waardoor de klantenservice en de betrokkenheid van klanten worden verbeterd. - Codegeneratie
Generatieve AI wordt gebruikt om softwareontwikkelaars te helpen door codefragmenten te genereren, programmeertalen te vertalen en code automatisch te voltooien. Dit versnelt het ontwikkelingsproces en breidt de mogelijkheden van minder ervaren programmeurs uit. - Gezondheidszorg
Generatieve AI kan synthetische medische beelden voor onderzoek maken, gepersonaliseerde behandelingsplannen ontwerpen en nieuwe geneesmiddelen genereren, waardoor medisch onderzoek en patiëntenzorg radicaal veranderen.
In de kern draait generatieve AI om leren: het leert patronen te herkennen zodat het vervolgens de relatie in die patronen kan repliceren om iets nieuws te creëren. Hiervoor wordt intensief gebruikgemaakt van deep learning.
Diffusie- en transformatormodellen zijn belangrijke componenten van generatieve AI. Diffusiemodellen maken het mogelijk realistische beelden te genereren en transformatormodellen hebben geavanceerde mogelijkheden voor het genereren van tekst. Samen hebben deze technieken de mogelijkheden voor het maken van synthetische media uitgebreid.
Transformatoren zijn een krachtige deep learning-architectuur die natuurlijke taalverwerking radicaal veranderd hebben. Ze zijn getraind op grote gegevenssets van internet om het volgende token in een sequentie te voorspellen, en ontwikkelen een diepgaand inzicht in taal dat kan worden verfijnd voor verschillende taken. Dankzij het aandachtmechanisme van transformatoren kunnen ze contextuele informatie en afhankelijkheden over lange afstand effectief vastleggen. Dit heeft grote doorbraken mogelijk gemaakt op gebieden als genereren, vertalen en samenvatten, waardoor transformatoren een hoeksteen van moderne GenAI-systemen zijn.
Traditionele, generatieve en andere vormen van artificial intelligence veranderen de manier waarop organisaties zakendoen. ServiceNow loopt voorop in deze digitale transformatie en optimaliseert bedrijfsprocessen door middel van de geavanceerde AI-mogelijkheden van het Now Platform®.
Het Now Platform maakt naadloos gebruik van AI om alle bedrijfsfuncties te ondersteunen en biedt intelligente oplossingen voor het automatiseren van taken, het verbeteren van voorspellend onderhoud en het optimaliseren van activiteiten. En met de nieuwe Controller voor generatieve AI kunnen organisaties toonaangevende LLM's integreren in ServiceNow-services, waardoor ze de kracht van generatieve AI kunnen benutten in hun bestaande workflows. Creëer betekenisvolle contacten met klanten, verbeter de zoekfunctionaliteit en de ervaringen voor zowel interne als externe gebruikers met GenAI van ServiceNow. En de mogelijkheden van GenAI gaan verder: door de samenwerking met Nvidia kan ServiceNow zijn generatieve AI-mogelijkheden verder uitbreiden met innovatieve toepassingen voor IT-afdelingen, klantenserviceteams en ontwikkelaars.
Zowel traditionele AI als generatieve AI heeft de kracht om je bedrijfsvoering te verbeteren en beide zijn beschikbaar via ServiceNow. Vraag vandaag nog een demo aan!