Shorts - Hoe meet je succes van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie belooft wonderen, maar levert het ook echt iets op? In deze aflevering delen we cruciale tips over het meten van de echte impact van AI op je organisatie. Je luistert naar een aflevering van AIToday Live Shorts. Actuele onderwerpen over AI in 5 minuten. AI introduceren in je organisatie, of deze nu groot of klein is, kan spannend zijn. Hoe weet je nu of het echt werkt en dingen verbetert? Dit is vooral belangrijk bij iets zo gehyped als artificial intelligence. Je wilt harde metrieken en geenloze beloftes van verkopers. Dus welke metrieken moet je volgen om de echte impact van AI op je organisatie te evalueren? Hier zijn de belangrijkste om in de gaten te houden. Laten we beginnen met Return on Investment of ROI. Deze metriek vergelijkt de kosten van ontwikkelen, aanschaffen en implementeren van een AI oplossing met het financiële rendement. Je hebt 10.000 euro uitgegeven aan een ER-chatbot voor je klantenservice. Je berekent dat het je menselijke medewerkers zo'n 20 uur per week scheelt wat 15 euro per uur zou kosten. Dus dan heb je 300 euro bespaard per week. Dat is een ROI van 15% of 1500 euro per maand. Niet verkeerd toch? Een andere belangrijke waar je op zou kunnen meten is productiviteit. Je wil nauwkeurig bijhouden hoeveel productiever je team is met AI vergeleken zonder AI. Als het aantal verkoopgesprekken per dag omhoog gaat, nadat ze een AI assistent hebben gekregen, dan is de productiviteit gestegen. Natuurlijk is omzetgroei ook een cruciale metriek. Als bijvoorbeeld je voorraadbeheer de vraag nauwkeuriger voorspelt, zou je een omzetstijging moeten zien doordat je altijd de juiste voorraad hebt. Vergelijk de omzet van voor en na de introductie van AI. Kijken we naar de klant. Klanttevredenheid is natuurlijk belangrijk. Vraag je klanten hoe tevreden ze zijn met bijvoorbeeld je AI-chatbot voor je customer service versus eerder menselijke medewerkers. Je zoekt dan hogere tevredenheidsscores. Dit is vooral belangrijk als de AI direct met klanten communiceert. Een andere belangrijke metriek is operationele efficiëntie. Je kan berekenen hoeveel tijd en geld je bespaart op taak als planning, rapportages, transactie, et cetera, sinds de automatisering met AI. AI wordt ook vaak ingezet voor zogenaamde predictive analytics. Dus het voorspellen van iets. En dan is de vraag hoe neauwkeurig zijn de voorspellingen dan? Als je voorspelling binnen 2% van de echte vraag zit per kwartaal, Dat is echt behoorlijk degelijk, maar bepaal voor andere toepassingen welke nauwkeurigheid je nodig hebt. Dit is van cruciaal belang. Wanneer AI beslissingen neemt voor je organisatie, evalueer het resultaat dan grondig. Als de AI de conversie verhoogt, mooi. Maar het mislopen van verkoopkansen is ook belangrijk om te weten. En natuurlijk, monitor altijd veiligheidsincidenten als je AI in risicovolle domeinen als gezondheidszorg Of bijvoorbeeld transport gebruikt wordt. Veiligheid is de allerbelangrijkste prioriteit. Belangrijk is dat je deze metrieken vroeg in je ontwerp meeneemt. Want uiteindelijk wat er gebeurt bij machine learning en AI systemen is dat je ergens op optimaliseert. Je optimaliseert op een bepaalde metriek. Dus op de metrieken die we net hebben besproken, daar ga je dan mee aan de slag. Als je dit soort zaken van tevoren niet hebt duidelijk gemaakt aan het team wat hiermee aan de slag gaat, dan heb je een hele grote kans dat zij andere metrieken nemen waarop het model wordt geoptimaliseerd. Dus belangrijk, consistent volgen van metrieken, maar ook dus een vroegtijdig stadium de metrieken definiëren. Dit is relevant voor elk van je AI toepassingen. Zo begrijp je namelijk de echte business value van begin, midden, eind. En zo zorg je dat je AI investeringen zich terugbetalen en kun je het succes van je AI daadwerkelijk meten. Vind je deze podcast interessant? Raad hem dan eens aan aan een collega, vriend of familie. Dankjewel voor het luisteren. [Muziek]