Inleiding De laatste jaren heeft kunstmatige intelligentie (AI) zich ontwikkeld tot een krachtig instrument met het potentieel om bestaande markten te ontwrichten. Een van de meest besproken toepassingen van AI is ChatGPT, een geavanceerd taalmodel dat in staat is gesprekken te voeren, teksten te genereren en een breed scala aan taken uit te voeren. De populariteit van ChatGPT is ongeëvenaard en veel organisaties zien het als een essentiële stap in hun digitale transformatie. Toch blijft de inzet van AI door veel bedrijven beperkt tot de mogelijkheden van ChatGPT. Dit resulteert vaak in een beperkte visie op wat AI werkelijk kan bieden. Terwijl ChatGPT indrukwekkend is in zijn capaciteiten, blijft het benutten van enkel deze technologie een gemiste kans voor diepgaandere innovatie en concurrentievoordeel. Om echt te profiteren van de AI-revolutie, is het essentieel voor C-level executives en beslissers om verder te kijken dan de hype. Door AI te combineren met andere opkomende technologieën zoals edge computing, 5G, serverless applicaties en cradle-to-cradle principes, kan een geheel nieuw speelveld ontstaan. Deze geïntegreerde benadering opent deuren naar disruptieve bedrijfsmodellen en nieuwe marktkansen, die veel verder reiken dan wat ChatGPT alleen kan bereiken. AI als Hype: De Beperking van ChatGPT De afgelopen jaren heeft de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) een ongekende mate van aandacht en belangstelling gekregen. AI wordt gezien als de drijvende kracht achter de volgende industriële revolutie, met de belofte om bedrijfsprocessen te transformeren, efficiëntie te verhogen en innovatie te stimuleren. In het bijzonder ChatGPT, een taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Echter, deze enorme populariteit heeft ook geleid tot een zekere oppervlakkigheid in de adoptie van AI door veel organisaties. ChatGPT wordt gezien als de belichaming van AI, terwijl het in werkelijkheid slechts een enkel aspect van een veel groter potentieel vertegenwoordigt. De reden dat veel bedrijven blijven 'hangen' bij beperkt gebruik van ChatGPT is divers. Ten eerste is er een wijdverbreid misverstand dat AI gelijkstaat aan geavanceerde chatbots en tekstgeneratie. Dit beeld wordt versterkt door de media en marketing, die vaak de meest opvallende en gemakkelijk te begrijpen toepassingen van AI belichten. Ten tweede ontbreekt het vaak aan diepgaande technische kennis binnen organisaties, waardoor er een natuurlijke neiging ontstaat om vast te houden aan wat bekend en bewezen is. Dit wordt nog versterkt door het feit dat de implementatie van ChatGPT relatief eenvoudig is en snel resultaten oplevert, wat het aantrekkelijk maakt voor organisaties die op korte termijn succes willen boeken. Daarnaast zijn er praktische beperkingen en uitdagingen die het breder gebruik van AI bemoeilijken. Veel bedrijven hebben te maken met legacy-systemen die niet gemakkelijk geïntegreerd kunnen worden met geavanceerde AI-oplossingen. Ook speelt de hoge initiële investering in zowel technologie als training een rol, wat bedrijven afschrikt om verder te gaan dan de basisimplementatie van AI lees ChatGPT. Om echt te profiteren van de kracht van AI, moeten organisaties verder kijken dan de hype van ChatGPT en de onderliggende technologieën die AI aandrijven beter begrijpen. Dit betekent investeren in een bredere AI-strategie die niet alleen chatbots en media omvat, maar ook andere geavanceerde technologieën en toepassingen die samen een krachtig ecosysteem kunnen vormen. Alleen dan kunnen bedrijven echt het concurrentievoordeel behalen dat AI belooft. Een Uniek Moment van Technologieën die Elkaar Versterken We bevinden ons in een tijdperk waarin verschillende baanbrekende technologieën zich gelijktijdig ontwikkelen en elkaar versterken, waardoor een uniek moment in de geschiedenis ontstaat. Voor organisaties biedt dit een ongeëvenaarde kans om deze technologieën te combineren en zo een concurrentievoordeel te behalen. AI is een belangrijk onderdeel van dit ecosysteem, maar het ware potentieel wordt pas gerealiseerd wanneer het wordt geïntegreerd met andere opkomende technologieën en principes. Hieronder volgt een overzicht van enkele van de meest impactvolle complementaire technologieën naast AI: Edge Computing Edge computing brengt rekenkracht en data-analyse dichter bij de bron van de data, zoals sensoren en IoT-apparaten, in plaats van alles naar een centrale server te sturen. Dit vermindert latency, verhoogt de snelheid en maakt real-time beslissingen mogelijk. Door AI-algoritmen aan de edge te implementeren, kunnen bedrijven sneller en efficiënter reageren op data. 5G De uitrol van 5G-netwerken levert ongekende snelheid en bandbreedte, waardoor een enorme hoeveelheid data in real-time kan worden verwerkt en verzonden. Dit opent de deur voor meer geavanceerde AI-toepassingen die afhankelijk zijn van snelle, betrouwbare verbindingen, zoals autonome voertuigen en slimme apparaten- en steden. Serverless Applicaties Serverless computing, waarbij de infrastructuur volledig wordt beheerd door de cloudprovider, stelt bedrijven in staat om zich te concentreren op de ontwikkeling van applicaties zonder zich zorgen te maken over de onderliggende infrastructuur. Dit maakt het eenvoudiger en kosteneffectiever om AI-oplossingen te schalen en te implementeren, omdat ontwikkelaars zich kunnen richten op code en functionaliteit in plaats van op serverbeheer. Cradle to Cradle Principes Duurzaamheid is een steeds belangrijker wordend aspect van bedrijfsvoering. Cradle to cradle (C2C) principes streven naar de volledige herbruikbaarheid van producten en materialen. Door AI te integreren in dit proces, kunnen bedrijven nauwkeuriger en efficiënter duurzame productieprocessen ontwerpen, afval verminderen en materialen optimaal hergebruiken. Multi LLM (Large Language Models) Oplossingen Naast ChatGPT zijn er talloze andere grote taalmodellen die specifieke taken beter kunnen uitvoeren of aanvullende functionaliteiten bieden. Door verschillende LLM's te combineren, kunnen bedrijven veelzijdige en robuuste AI-oplossingen creëren die beter kunnen inspelen op complexe en diverse behoeften binnen hun operaties. In deze unieke tijd van technologische synergie ligt de sleutel tot succes in het vermogen van een organisatie om deze technologieën effectief te combineren. Voor C-level executives en beslissers betekent dit een strategische visie die verder gaat dan de implementatie van enkele AI-oplossingen en gericht is op het creëren van een geïntegreerd technologisch ecosysteem dat duurzame concurrentievoordelen biedt. Case Study: Van B2B naar B2C door Innovatie In deze case study bekijken we hoe een toonaangevende apparatenproducent zijn bedrijfsmodel drastisch heeft omgevormd door innovatieve technologieën en markttrends te omarmen. Deze transformatie van een traditioneel B2B-model naar een dynamisch B2C-model illustreert de kracht van technologische innovatie in combinatie met een strategische AI visie. Overgang van een Monolithisch Systeem naar Uitneembare Recyclebare Componenten Het bedrijf in kwestie produceerde oorspronkelijk complexe apparaten die als monolithische systemen werden ontworpen. Deze systemen waren moeilijk te repareren en te recyclen, wat leidde tot hoge kosten en milieuproblemen. Om aan de toenemende eisen van duurzaamheid en recyclebaarheid te voldoen, besloot het bedrijf een radicale koerswijziging door te voeren: de ontwikkeling van apparaten met uitneembare recyclebare componenten. Deze overgang vereiste een complete herontwerping van hun productportfolio. De apparaten werden modulair, waardoor componenten eenvoudig konden worden vervangen en gerecycled. Dit nieuwe ontwerp vergemakkelijkte niet alleen de reparatie en het onderhoud, maar verlengde ook de levensduur van de producten en verminderde de milieu-impact aanzienlijk. Implementatie van Zelfservice Strategie door Personeelstekorten Naast de technologische transformatie stond het bedrijf ook voor een praktische uitdaging: een toenemend tekort aan gekwalificeerd onderhoudspersoneel. Om dit probleem aan te pakken, ontwikkelde het bedrijf een zelfservice strategie. Dit hield in dat de apparaten zo ontworpen werden dat eindklanten zelf eenvoudige reparaties konden uitvoeren. Door componenten nog eenvoudiger uitneembaar te maken en duidelijke instructies te bieden via een mobiele app, konden klanten zelf defecte onderdelen vervangen. Dit model verminderde de afhankelijkheid van monteurs en stelde klanten in staat hun apparaten sneller en efficiënter te repareren. Gebruik van Slimme Meters en AI voor Data-analyse en Klantinteractie via een Mobiele App Een essentieel onderdeel van deze transformatie was de integratie van slimme meters en AI. De apparaten werden uitgerust met slimme meters die real-time gegevens verzamelden over hun prestaties en toestand. Deze data werd geanalyseerd door AI-algoritmen om voorspellend onderhoud mogelijk te maken en problemen te identificeren voordat ze zich voordeden. De analyses werden teruggekoppeld aan de klanten via een gebruiksvriendelijke mobiele app. Deze app bood niet alleen inzicht in de status van hun apparaten, maar stelde klanten ook in staat om automatisch onderdelen te bestellen wanneer dat nodig was. Dit zorgde voor een naadloze en proactieve klantinteractie, wat de klanttevredenheid aanzienlijk verhoogde. Verandering van Businessmodel van B2B naar B2C door Technologische Innovatie en Markttrends Deze technologische innovaties gingen gepaard met een strategische verschuiving in het businessmodel van het bedrijf. Historisch gezien verkocht het bedrijf zijn producten uitsluitend aan andere bedrijven (B2B). Echter, door de nieuwe zelfservice mogelijkheden en de directe interactie met eindklanten via de mobiele app, kon het bedrijf nu rechtstreeks aan consumenten (B2C) verkopen. Deze verschuiving naar een B2C-model werd verder versterkt door markttrends zoals de groeiende vraag naar duurzame en gebruiksvriendelijke producten. Het bedrijf kon nu inspelen op de behoeften van individuele consumenten, wat leidde tot nieuwe verkoopkansen en een bredere marktbasis. Voordelen en Resultaten van de Strategische Veranderingen De strategische veranderingen hebben aanzienlijke voordelen en resultaten opgeleverd: Duurzaamheid: De overgang naar uitneembare recyclebare componenten heeft de milieu-impact van de producten aanzienlijk verminderd en bijgedragen aan een circulaire economie. Kostenbesparing: Door de zelfservice strategie werden de onderhoudskosten verlaagd en kon het bedrijf efficiënter opereren ondanks personeelstekorten. Klanttevredenheid: De integratie van slimme meters en AI in combinatie met de mobiele app heeft de klanttevredenheid verhoogd door proactieve en directe ondersteuning te bieden. Marktexpansie: De verschuiving van B2B naar B2C heeft het bedrijf in staat gesteld nieuwe markten te betreden en een breder klantenbestand op te bouwen. Concurrentievoordeel: Door deze innovatieve benadering heeft het bedrijf een duidelijk concurrentievoordeel verkregen, wat resulteerde in een sterkere marktpositie en groeiende omzet. Conclusie In deze blog hebben we het potentieel van AI besproken, voorbij de populaire toepassingen van ChatGPT. Hoewel ChatGPT een krachtig en veelzijdig hulpmiddel is, vertegenwoordigt het slechts een fractie van wat AI kan bieden. Veel organisaties beperken zich tot het gebruik van AI-toepassingen zoals ChatGPT, waardoor ze kansen missen voor diepgaandere innovatie en concurrentievoordeel. We leven in een uniek tijdsmoment waarin verschillende elkaar versterkende technologieën, zoals edge computing, 5G, serverless applicaties, cradle-to-cradle principes en multi LLM-oplossingen, samen een nieuw speelveld creëren. Het combineren van AI met deze technologieën opent deuren naar disruptieve bedrijfsmodellen en nieuwe marktkansen. Een gedetailleerde case study van een apparatenproducent illustreerde hoe een bedrijf zijn bedrijfsmodel kon transformeren van B2B naar B2C door technologische innovaties en strategische (AI) visie. Door uitneembare recyclebare componenten te implementeren, een zelfservice strategie te ontwikkelen, slimme meters en AI te gebruiken voor data-analyse en klantinteractie, en door te schakelen naar een B2C-markt, behaalde het bedrijf aanzienlijke voordelen zoals duurzaamheid, kostenbesparing, verhoogde klanttevredenheid en een breder marktaandeel. Het is cruciaal voor bedrijven om verder te kijken dan de hype van ChatGPT en AI breder te benutten. Door de integratie van AI met complementaire technologieën, kunnen bedrijven innovatieve en disruptieve oplossingen ontwikkelen die hun concurrentievoordeel vergroten. Vervolgstappen Reflecteer op uw eigen gebruik van AI binnen uw organisatie. Onderzoek hoe u AI en aanvullende technologieën kunt integreren om een concurrentievoordeel te behalen en nieuwe marktkansen te verkennen. Cloud4Managers ondersteunt u graag bij deze reis.

Organizations are increasingly recognizing the potential of generative AI technologies like ChatGPT, shaping their policies around these advancements. This strategy often leads to policies that are a response to the AI-related disruptions experienced in late 2022. Now, as the initial adjustment phase concludes, there is a golden opportunity to explore how AI can be smoothly implemented into organizational frameworks. This exploration leads to crucial questions, such as identifying the most effective AI strategies to bolster an organization and choosing the best AI solutions for specific needs. Moreover, crafting a bespoke AI strategy could be key to securing a competitive advantage or meeting unique requirements, beginning with the careful selection of suitable Large Language Models (LLMs). Selecting the ideal LLM for an organization is a considerable challenge. The AI landscape is broad, with countless options designed to cater to the unique needs and use cases of any organization. Following consultations with CEOs and CIOs, we recommend six critical steps to initiate this process. Step: 1: Define your AI strategy Interacting with generative AI presents both opportunities and challenges. The potential for innovation is immense, yet there exists the risk of overlooking market opportunities or falling into indecision. Thus, the primary challenge for organizations is to identify where to begin. Considering AI's disruptive potential, creating a specific AI strategy that complements the broader corporate strategy is advisable. An AI strategy defines how AI will benefit the organization, its customers, and stakeholders, emphasizing realistic assessment of the organization's capabilities. McKinsey's three AI archetypes—Taker, Shaper, Builder—offer valuable perspectives on organizational approaches to AI adoption. Does your organization rely on readily available AI solutions, thus being a 'Taker'? Or does it act as a 'Shaper', customizing AI Platforms as a Service (PaaS) for unique AI applications? Perhaps it's a 'Builder', venturing into developing proprietary Large Language Models (LLM)? It's important that organizations grasp their current standing, available options, and the steps required to effectively utilize AI technology. This must be done with a keen awareness of their capabilities and strategic goals. Step 2: Form an Artificial Intelligence advisory board Before advancing with the AI strategy, it's crucial to ensure that all key stakeholders are thoroughly briefed and aligned with its direction. To ground this approach, forming an Artificial Intelligence Advisory Board with key stakeholders is essential to foster a unified vision. Transparency and realism about the strategy's benefits and potential limitations are imperative. Emphasize the importance of open dialogue through essential presentations and workshops for the advisory board. At this juncture, clear and effective communication is paramount. Furthermore, considering the ethical implications of artificial intelligence is paramount. Notably, there are exemplary guidelines on this matter, such as Microsoft's responsible AI practices, which provide an outstanding reference point. Step 3: Establish the criteria for selecting your LLM It's essential to grasp that Large Language Models (LLMs) vary greatly in their architecture and functionalities. The true intricacies and nuances pose the biggest hurdles. AWS provides a set of criteria dimensions as an initial guide. Accuracy: Measure of accuracy in response, completeness and coverage of facts Speed: Measure of time to first byte and complete result Economics: Measure of the cost to host and invoke LLM Transparency: Measure of hallucination in responses and accuracy of citations and sources. Responsibility: Measure and management of security, privacy and governance. Large Language Models (LLMs) are being incorporated into a wide variety of technological platforms, raising an important question about their compatibility with your current technical infrastructure and principles. At this stage, the architectural team is crucial in establishing the criteria and ensuring alignment with contemporary architectural principles. Step 4: Evaluate your Large Language Models By now, you should have narrowed down your choice of Large Language Models (LLMs) to a select few that have the capability to enhance your AI strategy and meet the established criteria dimensions effectively. Several strategies can be employed to rank the chosen LLM. The majority of these ranking methodologies adopt a version of the ELO system, which is similarly utilized for ranking chess players. The LMSYS chatbot arena offers an impressive initiative to rank Large Language Models (LLMs) by leveraging a public platform focused on assessing LLMs' performance. This platform has amassed more than 500,000 human preference votes, employing the Elo ranking system to accurately evaluate LLMs according to user feedback. You can also perform your own LLM ranking by leveraging Arthur Bench, an open-source Python library that integrates seamlessly with LLM PaaS solutions such as AWS Bedrock, or with LLM integration frameworks like LangChain. The ranking process effectively engages stakeholders and garners widespread support for the subsequent steps to be taken. Step 5: Outline your strategy for implementation Every decision taken in the previous steps should be meticulously recorded and serve as the cornerstone of your strategy for implementation. Building on the previous steps, here are some potential scenarios that could shape your implementation strategy. Scenario A: Opt for the standard Large Language Model (LLM) solutions provided by your current cloud supplier. Although this may appear as a less-than-ideal outcome, there are numerous compelling reasons to remain with your existing provider, including considerations related to architecture, security, knowledge, SLAs, and administrative processes. Scenario B: Choosing a Private LLM. Numerous organizations encounter challenges when applying proprietary data to public LLMs. Nevertheless, there are options available for operating LLMs within your company's private cloud network, ensuring it is safeguarded from external access. For example, with LocalAI, you have the opportunity to operate your preferred Large Language Model (LLM) within a Docker container. Scenario C: Selecting one or more Large Language Models (LLMs) is crucial, as different LLMs deliver varied outcomes. Therefore, it's likely that integrating more than one LLM will best meet your company's needs. In these cases, a Platform as a Service (PaaS) solution, like AWS BedRock, provides a solid base to implement your multi LLM strategy effectively. Furthermore, LLM integration frameworks, such as LangChain, enable the seamless 'chaining' of these LLMs within a business application, enhancing functionality and efficiency. Scenario D: Not choosing a LLM, opt for one of the shelve solutions. One possible result of the preceding steps is the realization that your use case may not be as unique as initially thought. Upon careful consideration, a Software as a Service (SaaS) solution with integrated AI might emerge as the optimal choice. Another approach could be to choose ready-made AI solutions categorized by functionality, such as Text-to-Speech or Intelligent Search. For example, Azure AI offers a comprehensive suite of AI solutions that can scale with a customer's evolving AI proficiency, ranging from machine learning to low-code virtual assistant solutions. Step 6: Assess the results and iterate as necessary Regardless of the method chosen for AI deployment, it's critical to quickly identify and address any associated risks. Microsoft outlines four essential phases to be integrated into the AI application lifecycle: Identify: Pinpoint and prioritize potential harms your AI system might cause by engaging in iterative red-teaming, stress-testing, and thorough analysis. Measure: Quantify the frequency and severity of these harms by setting clear metrics, developing measurement test sets, and conducting iterative, systematic testing—both manually and automatically. Mitigate: Reduce harms using strategies and tools like prompt engineering and content filters. After implementing mitigations, repeat measurements to gauge their effectiveness. Operate: Establish and carry out a plan for deployment and operational readiness. In conclusion, the journey of incorporating Large Language Models (LLMs) into your organizational framework is both intricate and rewarding. By meticulously following the outlined steps, from evaluation to the implementation strategy, organizations can not only leverage the cutting-edge capabilities of LLMs but also ensure that their deployment aligns with the company's values and technical requirements. The final assessment phase is crucial for maintaining the integrity and effectiveness of your AI systems, allowing for continuous improvement and adaptation to emerging challenges. With careful consideration, strategic planning, and ongoing assessment, your organization can harness the power of LLMs to drive innovation, enhance productivity, and create more meaningful interactions. Adopting such advanced technology is not just a leap towards future-proofing your business but also a commitment to responsible and impactful use of AI.

In het dynamische MKB-klimaat fungeert kunstmatige intelligentie (AI) als katalysator voor transformatie. Deze technologische vooruitgang belooft verbeterde efficiëntie en concurrentievoordeel, waardoor een nieuw tijdperk aanbreekt voor innovatieve bedrijven. Niettemin brengt de praktische uitvoering van deze beloften cruciale vragen met zich mee die beantwoord moeten worden. Deze blog onderzoekt de implicaties van de evoluerende rol van AI binnen het MKB. Automatisering van Routinetaken AI opent de poorten naar een nieuw tijdperk van bedrijfsautomatisering. Intelligente algoritmen en bots nemen tijdrovende taken uit handen, wat ruimte schept voor significante innovaties. Dit heeft een disruptieve impact op de arbeidsverdeling binnen ondernemingen, waarbij werknemers de ruimte krijgen om zich op complexere vraagstukken te storten. Hierdoor ontstaat een verschuiving in de organisatiecultuur, die zowel de betrokkenheid als de tevredenheid van het personeel ten goede komt. Verbeterde Klantinzichten en Dienstverlening Geavanceerde AI-tools bieden gedetailleerd inzicht in klantgedrag door data-analyse, hetgeen bedrijven in staat stelt hun strategieën en besluitvormingsprocessen te verfijnen. Door het persoonlijk afstemmen van producten en diensten wordt er een nieuwe standaard voor klanttevredenheid en -loyaliteit gecreëerd. Uitdagingen en Aandachtspunten bij AI-Adoptie De toepassing van AI gaat gepaard met uitdagingen die niet onderschat mogen worden, waaronder initiële kosten, complexiteit van implementatie, en de noodzaak van digitale competentie en organisatiecultuur aanpassingen. Deze factoren benadrukken de noodzaak voor een strategische en weloverwogen aanpak. Het MKB moet zich bewust zijn van deze obstakels en zich adequaat voorbereiden om de volledige potentie van AI te benutten. Kosten en Implementatie van AI De aanvangskosten en technische training kunnen voor kleinere ondernemingen aanzienlijke uitdagingen vormen. Het is cruciaal om te investeren in AI-oplossingen die naadloos integreren met bestaande operationele procedures en een tastbare return on investment bieden. Privacy en Veiligheid Met de expansie van AI, rijst de verantwoordelijkheid om gevoelige informatie te beschermen. Bedrijven dienen robuuste beveiligingssystemen te hanteren en zich aan strikte gegevensbeschermingsrichtlijnen te conformeren om gebruikersvertrouwen te waarborgen. Kennisbeheer Het actief bijspijkeren van kennis is fundamenteel om effectief gebruik te maken van AI. Erkenning van kennislacunes en voortdurende educatie zijn centraal voor het realiseren van groei. Integratie en Optimalisatie Het succesvol integreren van AI in gevestigde bedrijfsprocessen vergt zorgvuldige planning en diepgaand technisch inzicht. Het inschakelen van deskundige begeleiding is cruciaal om de beoogde voordelen van AI daadwerkelijk te realiseren. MKB AI kansen en uitdagingen - conclusie De toekomst van AI binnen het MKB vertegenwoordigt een landschap vol mogelijkheden en vereist een strategische benadering om deze potentieel omzetten in succes. Het implementeren van AI oplossingen voorziet ondernemingen van een unieke kans om efficiëntie te versnellen, innovatie te stimuleren en een aanzienlijke concurrentievoorsprong te realiseren. Echter, het navigeren door de uitdagingen van kosten, implementatie, privacy, veiligheid en kennisbeheersing vergt vastberadenheid en een bereidwilligheid tot aanpassing en leren. Door een vooruitziende blik te combineren met een pragmatische uitvoering, kunnen MKB's de volledige potentie van AI omarmen en benutten. Dit vereist een cultuur van voortdurende verbetering, waar kennis en technologische vaardigheden worden gekoesterd en ontwikkeld. Samenwerking met technologische partners en het investeren in werknemerstraining zijn cruciaal om te waarborgen dat AI-technologieën optimaal worden geïntegreerd en toegepast.