Hoewel AI-agents kunnen reageren op complexe query's, beslissingen kunnen nemen en zelfstandig actie kunnen ondernemen, zijn ze nog steeds afhankelijk van gegevens voor enige vorm van inzicht. Daarom kan AI niet als mensen denken.

Menselijke gedachten en beslissingen zijn gebaseerd op een algemeen bewustzijn gecombineerd met ervaringen uit het verleden. Deze worden beïnvloed door gevoelens, intuïtie en gezond verstand om ons te helpen beslissingen te nemen. Dit alles ontwikkelt zich gedurende ons leven en stelt ons in staat om na te denken en de tijd te nemen om een weloverwogen keuze te maken. In marketing kan een menselijke werknemer bijvoorbeeld een emotionele band ontdekken met actuele gebeurtenissen om je merk te laten opvallen en viraal te laten gaan, terwijl een AI-marketeer markttrends kan voorspellen op basis van actuele gebeurtenissen.

Aan de andere kant maakt AI gebruik van de gegevens waarop het is getraind om snelle beslissingen te nemen op basis van patronen die in de AI-gegevensanalyse zijn geïdentificeerd. De keuzes van AI worden niet beïnvloed door emotie en levering.

Voor bedrijven betekent dit dat je kunt vertrouwen op een goed opgeleide AI-werknemer om gegevens te analyseren en oplossingen te bieden voor verbeteringen op basis van hun bevindingen. Menselijke werkers zijn echter nog steeds noodzakelijk voor een echte emotionele verbinding en complexe of creatieve probleemoplossing.

Aangezien AI is getraind om te vertrouwen op gegevens om te kunnen functioneren, zal het AI-platform zelf ook bevooroordeeld zijn als die gegevens vooroordelen bevatten. Een goed voorbeeld hiervan zijn historische aanwervingsgegevens. Historisch gezien hebben veel mannen leidinggevende posities bekleed, dus AI die op deze informatie is getraind en cv's voor een hogere positie analyseert, zou mannen bevoordelen.

Zelfs met onbevooroordeelde gegevens kan een AI-algoritme ook vooroordelen introduceren. Gewoonlijk verschijnen algoritmische vooroordelen door menselijke keuzes in het ontwerpproces of tijdens het ontwikkelingsproces. Als een AI-algoritme bijvoorbeeld is ontworpen om het leenrisico te bepalen en ontwikkelaars functies invoegen die sociale netwerken doorzoeken, kan het systeem per ongeluk personen met bepaalde demografische gegevens discrimineren. Zorg ervoor dat je je technologie traint zodat deze prioriteit geeft aan de ethiek van AI in CX om vooroordelen op alle plekken te voorkomen, vooral bij het werken met klanten.

Om te voorkomen dat vooroordelen je AI-systemen binnendringen, moet je de technologie regelmatig controleren en opnieuw evalueren op bevooroordeelde informatie. Dit houdt in dat je regelmatig een audit van je gegevens en algoritmen plant om te zorgen voor actuele, duidelijke, betrouwbare en onbevooroordeelde informatie. Neem feedback van gebruikers op en implementeer regelmatig eventuele correcties. ServiceNow zet zich in voor de ontwikkeling van verantwoorde AI die veilig, onbevooroordeeld en betrouwbaar is voor mensen en bedrijven.

Een van de meest voorkomende misvattingen over AI is dat het menselijke werkers in vele branches volledig zal verdrijven. Hoewel de technologie ongetwijfeld de arbeidsmarkt zal transformeren, zal het waarschijnlijk de soorten taken die aan menselijke werkers worden toegewezen en de manier waarop zij hun werk doen veranderen in plaats van dat het tot massaontslagen leidt.

Veel AI-platforms helpen bij het automatiseren van eenvoudige taken, waardoor menselijke werkers meer tijd hebben om creatiever te zijn en te werken aan geëscaleerde taken. In de klantenservicebranche betekent dit dat menselijke werkers complexe problemen aanpakken en empathie kunnen bieden, terwijl klanten snel service kunnen krijgen voor basisbehoeften, zoals het rapporteren van ontbrekende items in een bestelling.

AI helpt ook bij het creëren van nieuwe banen, met name in technologische rollen. Terwijl functies die gericht zijn op meer eentonige taken zoals gegevensinvoer en klantinname geautomatiseerd zullen worden, zullen er nieuwe rollen ontstaan die specifiek gericht zijn op AI. Voorbeelden zijn AI-training en -ontwikkeling, gegevenswetenschap en AI-onderhoud. Daarom moeten werknemers zich richten op bij- of omscholing om te kunnen blijven concurreren op de arbeidsmarkt naarmate AI zich uitbreidt.

Er is ook het voordeel van AI aan het werk zetten voor mensen om mogelijkheden te stimuleren. Wanneer AI-processen en AI-agents vervelende en tijdrovende taken afhandelen, hebben menselijke werkers meer ruimte om zich te richten op strategische en creatieve taken.

We weten al dat een AI-systeem wordt beperkt door de gegevens waarop je het traint. Daarom is de kennis ook beperkt door die gegevens. Dit betekent dat AI niet alwetend is, omdat het geen toegang heeft tot informatie buiten die specifieke gegevensset. Als er onnauwkeurigheden in de gegevens zitten, kan AI zelfs fouten maken en verkeerde informatie geven.

Online informatie die met zoekmachines wordt gevonden, is bijvoorbeeld afhankelijk van enorme hoeveelheden tekstgegevens die door grote taalmodellen (LLM's) worden gebruikt. Als valse informatie als feit wordt gepresenteerd en meerdere keren wordt herhaald, zal AI concluderen dat de informatie correct is en deze als feit presenteren. Dit kan leiden tot de massale verspreiding van misinformatie op gebieden die van groot belang zijn, zoals gezondheid, wetgeving, politiek en financiën.

Of je nu werkt met een van de grootste AI-bedrijven of je eigen systeem bouwt, het is belangrijk om AI verantwoord te gebruiken en bewust te zijn van de mogelijke beperkingen.

AI is nuttig voor verschillende branches, niet alleen voor branches die specifiek op technologie zijn gericht. Een specifiek voorbeeld is de populariteit van agentic AI, die AI-agents inzet die niet alleen kunnen helpen door het verstrekken van informatie, maar ook actie kunnen ondernemen, kunnen communiceren met andere AI-agents en menselijke werknemers, en geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.

Enkele voorbeelden van niet-tech-gebaseerde branches waar AI nuttig is, zijn:

• Gezondheidszorg: AI wordt in de hele zorgsector gebruikt om nauwkeurigere diagnoses te bieden, meer gepersonaliseerde patiëntenzorg te bieden en nieuwe geneesmiddelen en behandelingsopties te ontwikkelen. Een voorbeeld hiervan is AI die wordt gebruikt in medische beeldvorming, zoals mammogrammen om borstkanker te detecteren of MRI's om hersentumoren en andere neurologische aandoeningen te analyseren. Het gebruik van deze technologie leidt tot een grotere nauwkeurigheid in diagnose, eerdere detectie en de mogelijkheid van meer gepersonaliseerde behandelplannen.
• Productie: AI helpt productieprocessen te schalen, kwaliteitscontrole te verbeteren en storingen in apparatuur en systemen te voorspellen. AI biedt bijvoorbeeld voorspellend onderhoud voor productiesystemen door de gegevensinvoer van meerdere sensoren op afwijkingen te controleren. Voorspellend onderhoud bespaart productiebedrijven tijd en geld in vergelijking met traditionele preventieve of reactieve onderhoudsmaatregelen, die productielijnen voor langere tijd kunnen stilleggen.
• Financiën: AI in de financiële sector detecteert fraude eerder, biedt gepersonaliseerd financieel advies, beheert risico's en beveelt investeringen aan. Bij het detecteren van fraude analyseert AI machine learning banktransacties in real time, waardoor het ongebruikelijke uitgavenpatronen, transacties op onbekende locaties, meerdere snelle transacties en uitgaven buiten de gebruikelijke patronen kan opmerken. Dit komt ten goede aan zowel banken als consumenten, omdat het hen behoedt voor verliezen als gevolg van fraude, de beveiliging verhoogt en zorgt voor nauwkeurigere fraudewaarschuwingen.
• Retail: AI zorgt voor een meer gepersonaliseerde klantervaring, monitort prijstrends en beheert de winkelvoorraad. AI-algoritmen met machine learning-modellen analyseren bijvoorbeeld klantgegevens om de voorkeuren en gewoontes van een individuele klant te begrijpen. Het model kan vervolgens aanbevelingen op maat weergeven en naar deze personen sturen, wat leidt tot een hogere verkoop, een betere klantbetrokkenheid en klantenbinding, en een efficiënter voorraadbeheer.
• Landbouw: AI kan helpen de gewasopbrengst te verbeteren door landbouwgegevens te delen, irrigatiesystemen te optimaliseren en de gezondheid van planten en dieren te monitoren. Boeren kunnen gegevens invoeren van dronebeelden, sensoren en weerpatronen om gebieden van hun land te identificeren die onmiddellijke aandacht nodig hebben. Zo kunnen ze zieke gewassen en onkruidbesmetting voorkomen en irrigatie of bemesting optimaliseren. Dit leidt tot hogere gewasopbrengsten, minder en duurzaam gebruik van resources, lagere arbeidskosten en een snellere detectie van gewasproblemen.

De potentiële voordelen van AI zijn enorm en blijven groeien naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, ongeacht de branche waarin je werkt en wilt optimaliseren.

Voor het ontwikkelen van nieuwe AI-systemen en algoritmen is hooggekwalificeerde technische expertise nodig, maar het gebruik van AI-tools om innovatie om te zetten in actie kan door vrijwel iedereen worden gedaan. Eigenlijk gebruikt de gemiddelde persoon AI dagelijks zonder het te weten.

Voorbeelden van dagelijkse toepassingen van AI zijn:

• Spelling- en grammaticacontrole om de communicatie met de klant te verbeteren
• Stemassistenten (bijvoorbeeld Siri of Alexa) voor snelle antwoorden op vragen
• Gezichtsherkenning voor extra veiligheidsmaatregelen
• Gepersonaliseerde aanbevelingen voor streamingservices

Voor carrièregebaseerde toepassingen zijn standaard AI-tools en -platforms die door bedrijven worden ontwikkeld vaak gebruiksvriendelijk, met intuïtieve interfaces. Bedrijven moeten bij gebruik op het werk specifieke AI-training aanbieden aan huidige en nieuwe werknemers om ervoor te zorgen dat de technologie binnen de bedrijfsnormen valt.

Een feit over AI is dat het de productiviteit aanzienlijk kan verhogen, maar het kan geen verhoogde productiviteit garanderen. AI is een krachtige tool, maar tenzij je het effectief gebruikt, zal het niet automatisch leiden tot een productievere workflow.

AI kan worden gebruikt om de productiviteit te verhogen via geoptimaliseerde efficiëntie zoals optimalisatie van de leveringsketen, logistieke routeplanning en beheer van het energieverbruik in gebouwen. AI kan echter ook de productiviteit verminderen wanneer het bijvoorbeeld een 'black box'-situatie creëert die geen mens kan begrijpen. Dit leidt tot wantrouwen en de noodzaak om het werk dat AI uitvoert dubbel te controleren, waardoor tijd wordt verspild.

Enkele belangrijke tips voor een effectieve implementatie van AI-tools zijn:

• Maak gebruik van een goede planning en uitvoering door de tijd te nemen om te begrijpen waar AI nuttig is.
• Zorg dat belanghebbenden op alle niveaus meedoen, inclusief leidinggevenden, werknemers, klanten en investeerders.
• Stel realistische en op gegevens gebaseerde verwachtingen van hoe AI kan helpen je bedrijf te verbeteren.
• Implementeer training om ervoor te zorgen dat iedereen in je bedrijf weet hoe AI moet worden gebruikt.
• Train het op gegevens van hoge kwaliteit om verkeerde informatie, onnauwkeurigheden en vooroordelen te voorkomen
• Zorg voor menselijk toezicht op alle AI-systemen om ervoor te zorgen dat de technologie accuraat en effectief is

Kortom, het draait allemaal om hoe je AI-tools gebruikt en hoe ze in je bedrijf integreren om de productiviteit te verhogen.

De kosten van AI zijn afhankelijk van je aanpak om het in je bedrijf te implementeren. Het ontwikkelen van een AI-model vanaf het begin en het blijven testen van nieuwe algoritmen om op de hoogte te blijven van ontwikkelingen kan kostbaar zijn. Een voordeligere aanpak is echter het gebruik van bestaande tools of samenwerking met een AI-bedrijf om een interface op maat te ontwikkelen op basis van hun platform.

Samenwerken met een AI-provider in plaats van het bouwen van je eigen platform kan je helpen gewend te raken aan de technologie en het vinden van de beste opties voor je specifieke behoeften. Met de wijdverbreide beschikbaarheid van nieuwere AI-tools en -platforms hebben deze providers de technologie toegankelijker en betaalbaarder gemaakt.

Als je begint met het implementeren van verschillende AI-tools in je bedrijf, is het belangrijk om deze veelvoorkomende AI-mythen te ontkrachten om misbruik van technologie te voorkomen en ervoor te zorgen dat werknemers erin meegaan. Investeren in één platform waarmee je de kracht van AI en AI-agents naar elke hoek van je bedrijf kunt brengen, is de meest effectieve manier om de voordelen van je investering ten volle te benutten en de effectiviteit te garanderen.

Wil je meer weten over hoe je AI kunt laten werken voor je bedrijf? Plan een ServiceNow-demo of neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie.

Lees hieronder verder om meer vragen te beantwoorden over AI-mythen:

Welke invloed hebben AI-mythen op mijn bedrijf?

Of nou jij, je belanghebbenden of je klanten geloven in gemeenschappelijke AI-mythen, ze kunnen je bedrijf schaden als ze niet worden ontkracht. Om de transformatieve kracht van AI te ervaren, moet je transparant zijn met alle partijen die betrokken zijn bij je bedrijf - intern en extern. Leg in niet-technische termen uit hoe je AI gebruikt, hoe de technologie werkt en waarom het nuttig is. In deze uitleg moet je ook van de gelegenheid gebruikmaken om veelvoorkomende AI-mythen te ontkrachten en interessante feiten over AI te delen.

Wat is het grootste probleem bij AI?

Hoewel het moeilijk is om het grootste probleem te identificeren, vereisen veel verbonden uitdagingen aandacht om ervoor te zorgen dat AI op verantwoorde wijze wordt ontwikkeld en gebruikt. Deze uitdagingen omvatten:

• Vooroordelen en oneerlijkheid voorkomen
• Transparantie en uitleg bieden
• Misinformatie en manipulatie voorkomen
• Zorgen voor realistische effecten op de arbeidsmarkt en vaardigheden
• Gegevenslekken en privacylekken voorkomen
• Toegankelijkheid en rechtvaardigheid bieden
• Gebrek aan diversiteit voorkomen
• Zorgen voor controles om de veiligheid te waarborgen

Hoe begin ik met AI in mijn bedrijf?

Om met AI aan de slag te gaan, moet je ontdekken welke huidige AI-trends nuttig kunnen zijn en een positieve verandering in je bedrijf teweeg kunnen brengen. Overleg daarna met een vertrouwd AI-bedrijf, zoals ServiceNow, om te voldoen aan je specifieke behoeften.