Wat leer je in deze aflevering?
In deze aflevering van AIToday live verkennen we de wereld van generatieve AI. Deze technologie, die nieuwe, realistische data kan genereren op basis van aangeleerde input, biedt spannende mogelijkheden voor diverse sectoren. Van het revolutioneren van de retailervaring tot het toegankelijker maken van complexe documenten, generatieve AI opent deuren naar innovatieve toepassingen. We bespreken ook de belangrijke rol van synthetische data en de uitdagingen die komen kijken bij het praktisch inzetten van generatieve AI. Luister mee om te ontdekken hoe deze technologie de manier waarop we werken en leven zou kunnen veranderen.
Transcript
Hoi, leuk dat je weer luistert naar een korte aflevering van AIToday Live. Met vandaag antwoord op de vraag "Hoe herken je een goede use case van generatieve AI?" Mijn naam Joop Snijder, CTO bij Aigency. Generatieve AI, een term die steeds vaker in de mond genomen wordt, is veel meer dan alleen een geavanceerde chatbot. Maar wat betekent generatieve AI nu concreet? En hoe herken je uitdagingen die geschikt zijn om aan te gaan met generatieve AI? Generatieve AI verwijst naar systemen die kunnen leren van bestaande gegevens om nieuwe, realistische output te genereren die de kenmerken van de input data weer spiegelt, maar niet simpelweg kopieert. Het kan uiteenlopende inhoud produceren zoals afbeeldingen, video, muziek, spraak, tekst, softwarecode en zelfs 3D ontwerpen. Deze technologie kan taken uitvoeren die hiervoor onmogelijk waren voor een machine en kan een kant zijn voor ondernemingen die zoeken naar schaalbaarheid en innovatie. Maar goed, hoe herken je dus uitdagingen, use cases, waarvoor generatieve AI een oplossing biedt? Wat ik zelf een mooie use case vind is het inspreken van rapportages. Niet iedereen vindt het fijn om te schrijven en zelfs met goed gekozen steekwoorden kan generatieve AI een rapportage voor je schrijven. Denk hierbij aan de rapportage die geschreven moet worden in de zorg. Of wanneer je onderweg bent als monteur, auditor, sales. Hoe handig is het dan als je direct je bevindingen inspreekt voor je rapportage? Een ander aantrekkelijk gebruikscenario van generatieve AI is binnen de retail. Stel je een online winkelervaring voor waarbij klanten kleding virtueel kunnen aanpassen. Via door AI gegenereerde beelden van zichzelf in verschillende outfits. Dit zou niet alleen de online winkelervaring transformeren maar ook de noodzaak voor fysieke voorraad en winkels kunnen verminderen en misschien nog belangrijker het aantal retouren verminderen. Uiteindelijk voor iedereen prettig. Generatieve AI kan ook complexe taal ontcijferen en toegankelijk maken. Iets wat bijzonder waardevol kan zijn bij het vertalen van juridische documenten of het uitleggen van overheidsbrieven aan een lekenpubliek. Een praktisch voorbeeld is de app LeesSimpel van Lucas Meijer. Deze app zet lastige geschreven brieven om naar eenvoudige taal. Of zoals Lucas zelf bij de app schrijft. Maak een foto van de brief. Je ontvangt de samenvatting. De samenvatting bevat geen moeilijke taal. Prachtig voorbeeld toch? Generatieve AI speelt ook een belangrijke rol in datatransformatie. Het kan helpen bij het maken van synthetische data. Die gebruikt kan worden om schaarse data aan te vullen, vooringenomenheid te verminderen, privacy van data te waarborgen en zelfs toekomstige scenario's te simuleren. Stel je je eens voor hoe dit de manier verandert waarop we AI modellen trainen. We kunnen ze daarmee robuuster en misschien zelfs wel rechtvaardiger maken. Een ander voorbeeld uit de techniek is die van het omzetten van verouderde code of het genereren van code. Er zijn applicaties waar de organisaties niets meer aan durven te veranderen omdat de applicaties verouderd zijn en de kennis over het systeem verdwenen is en wat als er iets misgaat. Ontwikkelaars zijn moeilijk te vinden omdat de gebruikte programmeertaal haast niet meer gebruikt wordt. Oftewel een steeds groter hoofdpijndossier. Generatieve AI kan hier een uitkomst zijn. Het kan niet alleen verouderde code analyseren en converteren naar modernere talen. Maar het kan ook juist nieuwe code genereren die efficiënter, veiliger en makkelijker te onderhouden is. Hoe doet hij dit nu? Door bestaande code-beesten te gebruiken als een soort leerstof om zo patronen en functies te herkennen die in de nieuwe taal overgezet kunnen worden. Natuurlijk zijn er uitdagingen. Het genereren en converteren van code met AI vereist nauwkeurige supervisie en grondige validatie om ervoor te zorgen dat de nieuwe code niet alleen technisch correct is, maar dat het ook blijft doen wat het moet doen. Een andere innovatieve toepassing is het gebruik van generatieve AI voor trainings- en educatieve doeleinden. AI kan realistische trainingsvideo's genereren die scenario's simuleren die anders moeilijk, duur of onpraktisch zouden zijn om die te filmen. Dit kan gaan om veiligheidstrainingen, klantenservice scenario's of technische probleemoplossing. Wat je hopelijk als rode draad door deze voorbeelden heen ziet van deze aflevering is dat je menselijke taken aan het opschalen bent. Die óf zorgen voor nieuwe mogelijkheden, óf het uit handen nemen van complexe taken. Maar zoals met alle technologie moet generatieve AI vooral doelgericht worden ingezet wat mij betreft. Het mag nooit een oplossing op zoek naar een probleem zijn. Als organisatie moet je duidelijk definiëren welke uitdagingen je wil aangaan en hoe generatieve AI je hierin kan ondersteunen. Het is duidelijk dat generatieve AI de potentie heeft om de kern te vormen van talloze oplossingen voor hedendaagse uitdagingen. Maar de sleutel tot succes ligt in het identificeren van de juiste toepassingen die echte waarden toevoegen en het verbinden van de technische mogelijkheden met concrete doelstellingen. Ik hoop dat je met deze voorbeelden beter ideeën kan opdoen hoe generatieve AI jouw uitdaging makkelijker maakt. Bedankt voor het luisteren en tot de volgende aflevering. [Muziek] [Muziek]