AI-automatisering maakt gebruik van artificial-intelligencetechnologieën om complexe taken en processen te automatiseren. Door gebruik te maken van deze technologieën kunnen taken die menselijke intelligentie vereisen nauwkeuriger en consistenter worden uitgevoerd.
Het concept van automatisering heeft het landschap van bedrijfsactiviteiten fundamenteel veranderd. In het verleden was de rol van automatisering in het bedrijfsleven beperkt tot de productie, maar door de ontwikkelingen op het gebied van digitale technologieën kon automatisering zich vanaf de assemblagelijnen naar elke sector uitbreiden, waarbij processen worden gestroomlijnd en menselijke fouten verminderd.
Meer recentelijk heeft de opkomst en toename van effectieve artificial intelligence een nieuw tijdperk in deze evolutie ingeluid. Het vermogen van AI om grote gegevenssets te analyseren, voortdurend van resultaten te leren en weloverwogen beslissingen te nemen, opent ongekende mogelijkheden voor bedrijven om activiteiten te stroomlijnen, de efficiëntie op schaal te verhogen en producten en services te innoveren die zijn afgestemd op de behoeften van de klant.
Door de revolutionaire mogelijkheden van moderne AI en automatiseringoplossingen was het bijna vanzelfsprekend dat deze twee technologieën zouden worden gecombineerd om bedrijfsfuncties verder te verbeteren. Organisaties automatiseren door de samenvoeging van traditionele automatiseringstechnologieën met AI niet alleen routinetaken, maar breiden ook hun vermogen uit om meer complexe, strategische bedrijfsactiviteiten uit te voeren.
Hoewel de termen AI en automatisering vaak door elkaar worden gebruikt, vertegenwoordigen ze afzonderlijke (maar complementaire) technologieën. Kennis van de verschillen tussen deze technologieën is cruciaal voor bedrijven die deze tools willen gebruiken om een concurrentievoordeel te behalen.
Automatisering verwijst naar het gebruik van technologie om taken uit te voeren waarvoor anders buitensporige menselijke interventie nodig is. Traditioneel zijn dit repetitieve, op regels gebaseerde acties die eenmalig worden geprogrammeerd en meerdere keren zonder variatie worden uitgevoerd. Robotische procesautomatisering (RPA) is een veelvoorkomende vorm van bedrijfsautomatisering, waarbij basistaken zoals gegevensinvoer en factuurverwerking worden afgehandeld.
Ter vergelijking, AI omvat het maken van systemen die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans niet alleen menselijke interventie nodig is, maar ook menselijke intelligentie en probleemoplossende mogelijkheden. AI's simulatie van menselijke intelligentie wordt gekenmerkt door het vermogen om te leren van gegevens, zich aan te passen aan nieuwe situaties en goed onderbouwde beslissingen te nemen op basis van de conclusies.
AI-automatisering (en het gerelateerde concept intelligente automatisering) combineert de inherente voordelen van beide disciplines, waarbij de snelheid en betrouwbaarheid van automatisering worden gebruikt met de probleemoplossende mogelijkheden van AI. RPA kan bijvoorbeeld het invoerproces van gegevens in een systeem automatiseren, maar AI kan een stap verder gaan door de gegevens te analyseren, voorspellingen op basis van de gegevens te doen en vervolgens inzichten te genereren om de menselijke besluitvorming te verbeteren.
Deze combinatie vormt een belangrijke kans voor bedrijven om veel complexe processen te automatiseren die aanpassingsvermogen en training vereisen, kwaliteiten waarover tot voor kort alleen menselijke operators beschikten. Het resultaat is niet alleen meer efficiëntie, maar ook meer innovatie, omdat AI-gestuurde automatisering patronen en inzichten kan identificeren die mensen wellicht over het hoofd zien.
Net zoals AI wereldwijd steeds vaker wordt toegepast, staat intelligente automatisering klaar om belangrijke veranderingen door te voeren in vrijwel elke branche, waardoor ongekende productiviteit en innovatie mogelijk zijn. Naarmate deze technologie dieper doordringt in verschillende sectoren en disciplines, herdefinieert het wat mogelijk is en opent het de deur naar een nieuw tijdperk van operationele uitmuntendheid.
In veel sectoren is deze verandering al begonnen. Bekijk hoe AI-automatisering de volgende bedrijfstypen verbetert:
Landbouw
In de landbouw zorgt AI-automatisering voor nauwkeurigere landbouwmethoden. Technologie optimaliseert hoe voedsel wordt geteeld, van geautomatiseerde drones die de gezondheid van gewassen monitoren tot AI-gestuurde systemen die irrigatie en plaagbestrijding optimaliseren. Deze technologieën vergroten de oogst en verminderen de noodzaak van chemische interventies.
Auto-industrie
De auto-industrie profiteert aanzienlijk van AI-automatisering op gebieden zoals productie en kwaliteitscontrole. Geautomatiseerde machines die zijn uitgerust met AI kunnen storingen in apparatuur voorspellen, de assemblagelijn stroomlijnen en strenge kwaliteitsnormen waarborgen. Daarnaast speelt AI een belangrijke rol in de ontwikkeling en toepassing van autonome voertuigen.
Financiële sector
AI-automatisering in de financiële sector omvat het gebruik van algoritmen om markten in real time te analyseren om transacties uit te voeren. Bovendien kunnen de technologieën worden uitgebreid om fraudepatronen beter te identificeren, en meer vragen aan de klantenservice te beantwoorden via chatbots die geautomatiseerde klantenserviceprocessen kunnen starten.
Gezondheidszorg
In de gezondheidszorg wordt AI-automatisering gebruikt om medische gegevens te analyseren, medische processen te ondersteunen en zorgplannen voor patiënten te personaliseren. Geautomatiseerde systemen kunnen patiëntendossiers effectiever en nauwkeuriger beheren, terwijl AI-gestuurde diagnostische tools helpen bij vroegtijdige detectie van ziekten zoals kanker, waardoor de behandelingen effectiever zijn. In de komende decennia zullen AI-gestuurde robotsystemen aspecten van chirurgie afhandelen.
Verzekeringen
AI-automatisering vermindert de noodzaak om prijzen handmatig te berekenen. AI-algoritmen kunnen ook snel gegevens analyseren om fraude te detecteren, schade te beoordelen en claims te bespoedigen, waardoor de klanttevredenheid en operationele efficiëntie aanzienlijk worden verbeterd.
Biowetenschappen
In de biowetenschappen versnelt AI-automatisering de ontwikkeling van geneesmiddelen en klinische studies door uitgebreide gegevenssets te analyseren om potentiële geneesmiddelen te identificeren en hun effectiviteit te voorspellen. Deze technologie versnelt niet alleen de time-to-market voor nieuwe behandelingen, maar elimineert ook het risico op fouten bij het volgen van nauwkeurige documentatie voor de farmaceutische productie.
Productie
Bij intelligente automatisering kan de productie profiteren van geoptimaliseerde productielijnen, minder downtime door voorspellend onderhoud en verbeterd voorraadbeheer. Bovendien analyseren AI-automatiseringssystemen productiegegevens om machinestoringen te voorspellen voordat deze zich voordoen, waardoor de verstoring tot een minimum wordt beperkt en de continue productiestroom wordt gehandhaafd.
Marketing en reclame
AI-automatisering in marketing en reclame maakt gepersonaliseerde klantbelevingen mogelijk door met gedragsanalyse advertenties en productberichten op maat te maken. AI-automatisering kan ook met verbazingwekkende nauwkeurigheid voorspellen bij welke advertenties de kans op conversie het meest waarschijnlijk is, zodat de ROI (Return on Investment) bij reclamebudgetten wordt gemaximaliseerd.
Retail
In de retail personaliseert AI-automatisering de winkelbeleving en optimaliseert het de logistiek van de leveringsketen. Van AI-gestuurde aanbevelingsengines tot geautomatiseerde voorraadbeheersystemen, deze technologieën helpen retailers ervoor te zorgen dat ze de juiste voorraad bij de hand hebben om effectiever en efficiënter te kunnen voldoen aan de vraag van consumenten.
Transport
AI-automatisering verbetert de planning en het wagenparkbeheer in de transportbranche. Geautomatiseerde routeringsystemen optimaliseren leveringsroutes en -schema's, waardoor het brandstofverbruik wordt verlaagd en de levertijden worden verbeterd.
AI-automatisering combineert verschillende technologieën om systemen te creëren die taken automatiseren terwijl ze tegelijkertijd leren om de processen efficiënter te maken. Elk element speelt een essentiële rol in deze processen, van gegevensverwerking tot besluitvorming en verder.
De belangrijkste elementen van intelligente automatisering zijn:
Algoritmen voor machine learning
Algoritmen voor machine learning zijn essentieel voor intelligente automatisering, zodat systemen kunnen leren van gegevens en patronen kunnen herkennen. Deze algoritmen passen zich in de loop van de tijd aan, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie worden verbeterd naarmate ze meer informatie verwerken. Ze zijn van cruciaal belang in alle branches en voeren taken uit die uiteenlopen van het voorspellen van klantgedrag tot fraudedetectie.
Beheer van bedrijfsprocessen/intelligente procesorkestratie
Beheer van bedrijfsprocessen (BPM) en intelligente procesorkestratie gaan verder dan eenvoudige taakautomatisering door geautomatiseerde workflows te optimaliseren en te coördineren. Ze zorgen ervoor dat bedrijfsprocessen zo efficiënt mogelijk worden uitgevoerd, waarbij verschillende geautomatiseerde taken worden geïntegreerd in samenhangende, gestroomlijnde activiteiten die zijn afgestemd op de doelen en strategieën van de organisatie.
Robotische procesautomatisering (RPA)
Zoals eerder besproken, wordt RPA gebruikt voor het automatiseren van repetitieve, op regels gebaseerde taken waarvoor eerder menselijke interventie nodig was. Door routinetaken uit te voeren, maakt RPA de AI (en mensen) vrij om zich te richten op meer complexe en veeleisende acties.
Computervisie
Met technologie voor computervisie kunnen machines beslissingen interpreteren en nemen op basis van visuele gegevens. Met behulp van beeldherkenning en objectdetectietechnieken wordt computervisie toegepast in verschillende scenario's, zoals kwaliteitscontrole tijdens de productie, waarbij storingen in producten sneller en betrouwbaarder kunnen worden geïdentificeerd dan met het menselijk oog.
Natuurlijke taalverwerking
Met natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen machines menselijke taal begrijpen en genereren, waardoor chatbots en virtuele assistenten op een natuurlijke manier een gesprek met gebruikers kunnen voeren. NLP helpt bij het automatiseren van klantenservicetaken, het analyseren van het sentiment in posts op sociale media en het ophalen van nuttige informatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens.
Geavanceerde analyses
Geavanceerde analyses omvatten de toepassing van geavanceerde analysetechnieken en -tools om complexe gegevenssets te verwerken en samen te stellen, die verder gaan dan traditionele gegevensanalyse. De discipline gebruikt verschillende technieken, waaronder voorspellende analyses, prescriptieve analyses, beschrijvende analyses en diagnostische analyses. Net als bij machine learning veranderen geavanceerde analyses met meer informatie.
Nu AI-automatisering verschillende branches transformeert, brengt het natuurlijk een reeks uitdagingen met zich mee die organisaties het hoofd moeten bieden. Deze uitdagingen komen voort uit de complexe wisselwerking tussen technologische factoren, menselijke factoren en regelgeving. Het effectief aanpakken van deze uitdagingen is cruciaal voor organisaties om de voordelen van AI-automatisering te maximaliseren.
Een van de primaire uitdagingen van AI-automatisering is het garanderen van gegevensprivacy. Naarmate systemen slimmer worden en meer onderling verbonden raken, hebben ze grotere toegang tot meer gevoelige gegevens nodig. Helaas verhoogt deze toegang het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang. Organisaties kunnen deze risico's beperken door uitgebreide cyberbeveiligingsmaatregelen te implementeren, zoals gegevensencryptie, regelmatige beveiligingsaudits en zero-trust beveiligingsmodellen. Het onderwijzen van werknemers over phishing en andere cyberdreigingen kan het cyberbeveiligingsframework van een organisatie versterken.
AI-automatisering kan leiden tot verstoringen in de arbeidsmarkt, omdat bepaalde banen worden getransformeerd of overbodig raken. Organisaties kunnen investeren in bijscholing en omscholing om dit aan te pakken en werknemers te helpen bij de overgang naar nieuwe rollen die AI-technologieën ondersteunen en aanvullen. Tegelijkertijd kan het bevorderen van een cultuur waarin voortdurend leren en aanpassen wordt gewaardeerd, de overgang vergemakkelijken en weerstand van werknemers verminderen.
De transparantie van AI-besluitvormingsprocessen is van het grootste belang. Complexe AI-systemen hebben een concept dat 'black box' wordt genoemd, waarmee een gebrek aan duidelijkheid wordt bedoeld over de manier waarop AI-beslissingen worden genomen. Om dit tegen te gaan kunnen organisaties principes voor ethisch AI-gebruik toepassen, waaronder het ontwerpen van systemen die verklaarbaar en controleerbaar zijn. Belanghebbenden betrekken bij discussies over het ethische gebruik van AI en ervoor zorgen dat AI-systemen zo transparant mogelijk zijn, helpt om vertrouwen en verantwoordelijkheid op te bouwen.
De integratie van AI-automatisering in bestaande systemen brengt aanzienlijke technische en operationele uitdagingen met zich mee. Bestaande systemen zijn vaak complex en vereisen zorgvuldige planning en uitvoering om de juiste compatibiliteit met intelligente automatiseringsoplossingen te garanderen. Organisaties kunnen deze obstakels overwinnen door modulaire integratiebenaderingen te gebruiken, waarbij AI-systemen in fasen worden geïmplementeerd. Samenwerking met ervaren IT-serviceproviders kan ook de benodigde expertise bieden om een soepele integratie te garanderen.
AI is een relatief nieuwe ontwikkeling en regelgevende instanties haasten zich om hun achterstand weg te werken. Organisaties moeten op de hoogte blijven van nieuwe regelgeving, zodat ze compliance kunnen garanderen en juridische sancties kunnen vermijden. Het is van cruciaal belang om een agile systeem voor compliancebeheer te implementeren dat zich aanpast aan wijzigingen in het juridische landschap. Regelmatige training en updates voor de juridische en complianceteams zorgen er ook voor dat de organisatie de veranderende wetten voorblijft.
Naast uitdagingen biedt het transformerende potentieel van AI-automatisering een enorme kans voor bedrijven die het succesvol kunnen implementeren. Als intelligente automatisering met succes is geïmplementeerd, kan het leiden tot:
AI-automatisering verhoogt de productiviteit aanzienlijk door een reeks taken te automatiseren, van eenvoudige en repetitieve taken tot meer uitgebreide en complexe taken. Deze verschuiving versnelt workflows en helpt om het gebruik van menselijke resources te optimaliseren, omdat werknemers hun inspanningen kunnen richten op het leveren van een zinvollere bijdrage.
Dankzij AI-gestuurde automatiseringssystemen kunnen bedrijven gepersonaliseerde klantbelevingen bieden via doelgerichte communicatie, aanbevelingen en ondersteuning. AI-gestuurde chatbots kunnen 24 uur per dag en 7 dagen per week direct klantenservice bieden, waarbij vragen veel sneller worden beantwoord en problemen veel sneller worden opgelost dan bij traditionele methoden. Bovendien verbetert AI-automatisering de gemiddelde oplossingstijd (MTTR) in de klantenondersteuning en versnelt het de time-to-market voor hoogwaardige producten.
AI-automatisering bevordert snelle besluitvorming door grote hoeveelheden gegevens veel sneller te verwerken en te analyseren dan een mens aankan. Met geavanceerde analyses en machine learning kan AI trends identificeren, resultaten voorspellen en bruikbare inzichten voorstellen, waardoor het besluitvormingsproces wordt versneld en de flexibiliteit van het bedrijf wordt verbeterd.
Door routinetaken te automatiseren minimaliseert AI-automatisering onnodige kosten en verbetert het de resourcetoewijzing. Dit levert aanzienlijke besparingen op, vooral in arbeidsintensieve branches.
AI-systemen verminderen menselijke fouten door taken consistent uit te voeren volgens de exacte standaarden die tijdens het programmeren zijn ingesteld. Deze verbeterde nauwkeurigheid is vooral nuttig in velden zoals gegevensverwerking, waar precisie van cruciaal belang is. Verbeterde nauwkeurigheid leidt tot een betere kwaliteitscontrole, minder herstelwerkzaamheden en betere compliance met branchenormen en -voorschriften.
Aangezien AI-systemen in staat zijn om steeds grotere hoeveelheden werk met een consistente kwaliteit te verwerken, kunnen bedrijven hun activiteiten schalen zonder de proportionele toename van arbeidskosten of andere resources. Deze schaalbaarheid is essentieel voor bedrijven die hun marktaanwezigheid willen uitbreiden of zich willen aanpassen aan seizoensgebonden vraag zonder dat dit ten koste gaat van de servicekwaliteit of operationele efficiëntie.
De processen achter AI-automatisering omvatten zeven belangrijke stappen, die elk essentieel zijn voor de ontwikkeling en uitvoering van AI-gestuurde oplossingen. Hieronder vind je een overzicht van elke stap die betrokken is bij AI-automatisering:
1. Gegevensverzameling
De eerste taak bij AI-automatisering is het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen. Dit proces kan databases, sensoren, sociale netwerken, klantenforums of digitale interacties omvatten die waardevolle inzichten bieden. Hoe meer gegevens er worden opgenomen, hoe effectiever de daaropvolgende training zal zijn.
2. Gegevensvoorbereiding
De verzamelde gegevens moeten zodanig worden voorbereid dat het AI-model ze kan gebruiken voor training en analyse. Bij de voorbereiding moeten de gegevens worden opgeschoond door uitschieters en inconsistenties te verwijderen, en worden geformatteerd om compatibiliteit met AI-tools te garanderen.
3. Modeltraining
Wanneer de gegevens zijn voorbereid, is het tijd om het model te trainen met behulp van algoritmen voor machine learning. Deze algoritmen leren van de opgeschoonde, geannoteerde gegevens om patronen, relaties en mogelijke afwijkingen te herkennen. Technologieën zoals NLP en deep learning zijn van essentieel belang in deze fase. Ze helpen bij tekstanalyse en zorgen ervoor dat het model geleerde patronen kan toepassen op toekomstige gegevensanalyses.
4. Gegevensverwerking
Het getrainde model kan nu worden toegepast op nieuwe gegevenssets om taken uit te voeren zoals luisteren naar sociale media, analyse van feedback van klanten of het detecteren van afwijkingen.
5. Continu leren
AI-systemen zijn ontworpen om voortdurend te leren en zich aan te passen. Terwijl het model nieuwe gegevens verwerkt, werkt het zijn inzicht bij en verfijnt het de voorspellingen en activiteiten op basis van de meest recente informatie.
6. Implementatie
Wanneer het model is getraind en getest, is het klaar om in de echte bedrijfsomgeving te worden geïmplementeerd. Bij de implementatie wordt het AI-model in bestaande systemen en automatiseringen geïntegreerd, waar het bedrijfsprocessen kan gaan automatiseren.
7. Doorlopende monitoring en onderhoud
De laatste stap in het proces van AI-automatisering is doorlopende monitoring en onderhoud. Door de prestaties van het systeem regelmatig te controleren en de nodige aanpassingen te doen, kun je er zeker van zijn dat het systeem optimaal blijft werken.
Hoewel er veel redenen zijn om optimistisch te zijn over de manier waarop AI-automatisering taken binnen verschillende branches verbetert, gaat deze innovatieve technologie de toekomst van het werk waarschijnlijk ook op vele manieren verstoren.
In de komende jaren gaan mensen zich het meest richten op taken waarvoor grote creativiteit en emotionele intelligentie nodig zijn, terwijl AI-automatisering steeds meer alledaagse verantwoordelijkheden zal afhandelen. Omdat veel repetitieve en routinetaken worden geautomatiseerd, zullen de meeste banen veranderen. Sommige rollen gaan verdwijnen, terwijl andere zich ontwikkelen om intelligente automatisering beter te integreren. Tegelijkertijd zullen er waarschijnlijk nieuwe soorten rollen ontstaan ter ondersteuning van automatiseringsoplossingen en de nieuwe mogelijkheden die ze vertegenwoordigen.
Net als bij elke technologische revolutie blijven werknemers altijd het belangrijkst voor succes. Veel huidige werknemers moeten echter prioriteit gaan geven aan continu leren als ze relevant willen blijven op de banenmarkt van de toekomst.
AI-automatisering transformeert bedrijfsprocessen en brengt steeds complexere taken en end-to-end processen onder de steeds groter wordende paraplu van automatisering. Omarm deze verschuiving en help je bedrijf groeien met het ServiceNow AI Platform van ServiceNow.
Het ServiceNow AI Platform integreert deep learning, inzicht in natuurlijke taal, intelligente documentverwerking en voorspellende analyses om een compleet end-to-end platform voor intelligente automatisering te bieden. Het platform omvat generatieve AI, machine learning, natuurlijke taalverwerking, AI-zoeken, robotische procesautomatisering, API-integraties, analyses, procesmining en meer. Alle functionaliteiten werken samen om je belangrijke workflows efficiënter te maken.
En omdat intelligente automatisering ook beschikbaar moet zijn voor meer mensen dan alleen computerwetenschappers, is het ServiceNow AI Platform ontworpen voor gebruikers op alle technische niveaus, zodat ze beschikken over krachtige AI-tools zonder uitgebreide training te hoeven volgen.
Ontdek zelf wat de toekomst van intelligente automatisering voor je organisatie inhoudt. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog!