AI IN ONDERNEMEN
INLEIDING
WAT KAN IK VAN DE LESSEN VERWACHTEN?
Projectwe
rk:
– Jullie werken in groep aan een AI-use case, aangeleverd door een bestaande
organisatie.
– Doel: aanbevelingen formuleren voor hoe AI kan helpen een bestaand probleem
van die organisatie op te lossen.
– Alles wat jullie in de lessen zien (strategie, tools, ethiek, toekomst van werk, …)
moet terugkomen in jullie analyse en eindpitch.
WAT MOET IK KUNNEN?
1
,LES 1 - INTRODUCTIE TOT AI
LEERDOELEN
Aan het einde van deze lessen ben je in staat om:
– Je eigen verwachtingen en voorkennis rond AI te benoemen;
– Een basisdefinitie van AI te geven en enkele voorbeelden te herkennen;
– Minstens twee verschillen te benoemen tussen mens en AI;
– Minstens één kans en één uitdaging van AI in ondernemerschap te benoemen.
WAT IS A.I.?
= Artificial Intelligence = Kunstmatige Intelligentie
= AI is niet één technologie, maar een verzameling van diverse technologieën die
samenwerken om taken uit te voeren die traditioneel menselijke intelligentie of menselijk
handelen vereisen.
VOORBEELDEN
Voorbeeld van AI:
– Spraak assistent Siri
-> het systeem leert van data (jouw stem), past zich aan, neemt beslissingen,
interpretatie van wat je zegt -> autonomie + leren
– Aanbevelingssysteem van Netflix
-> patroonherkenning + voorspelling + personalisatie = typisch AI
– Fraudedetectiesysteem bij bank
-> ML-modellen die afwijkingen vinden, zelflerend + beslissingen nemen zonder
dat elke stap door de mens is geprogrammeerd
2
,Wat is dan geen AI?
– Bloeddrukmeter met limieten
-> jij pompt zelf de manchet of hij blaast op, het meet de druk en geeft een
waarde
-> het werkt volgens vaste regels + sensoren -> druk tot een grens, dan stopt hij
met opblazen, dan meten
-> er is geen ‘leren van data’, de bloeddrukmeter wordt niet beter naarmate je het
meer gebruikt
-> het neemt geen beslissingen buiten de vaste procedure of past zich niet aan
Wanneer kan het wel AI zijn?
Als het een systeem is dat leert van historische metingen om nauwkeuriger te
worden en die kan helpen om ernstige complicaties zoals beroertes te voorkomen
– Beveiligingscamera die opneemt bij beweging
-> sensor registreert wanneer er iets verandert in het beeld, hij neemt op als er
beweging is, maar heeft geen idee wat er beweegt = regel gebaseerd
Wanneer kan het wel AI zijn?
o Differentiatie tussen mens, dier en voertuig
o Minder valse alarmen door te herkennen wat het vals alarm veroorzaakt,
bv schaduw, bewegende bomen,…
o Intelligente waarschuwingen
– Automatisch sprinklersysteem
-> tijdgebaseerde automatisering, geen reactie op de omgeving, geen zelflerend
gedrag
Wanneer kan het wel AI zijn?
Als het systeem zich aanpast op basis van data (weer/bodem), voorspelt behoefte,
en beslist autonaam wanneer en hoeveel te sproeien, met zelfcontrole op
storingen
WAAROM IS AI NU RELEVANT?
– AI is een GPT = General Purpose Technology
= een technologie die groots is qua bereik: die niet slechts voorgenoemde taak
doet, maar in veel sectoren gebruikt kan worden, implicaties heeft voor economie,
samenleving, innovatie, en die steeds beter wordt in de tijd
o Omvattend - gebruikt in veel domeinen, niet beperkt tot één niche
o Verbeteren continu - nieuwe versies, meer mogelijkheden, efficiënter,
slimmer
3
, o Andere innovaties ontstaan eromheen – verandert hoe het traditioneel
gedaan wordt
bv nieuwe businessmodellen, diensten, producten, etc.
Waarom AI vaak als GPT gezien wordt:
o AI (in brede zin) kan in onderwijs, gezondheidszorg, productie,
entertainment, financiën etc. worden toegepast. Niet beperkt tot 1 sector.
o De snelheid waarmee AI-tools beschikbaar worden is groot (lagen toegang,
brede verspreiding), waardoor de adoptie relatief snel kan zijn.
o Generatieve AI-modellen zijn voorbeelden: ze worden gebruikt voor tekst,
beeld, programmeren, contentcreator tools etc.
Voorbeelden van andere GPT’s
o Elektriciteit – veranderde vrijwel alles: verlichting, machines, transport
o Stoommachine, spoorwegen, etc. – infrastructuur en industrie werden
anders georganiseerd
o Internet – hele economie en samenleving door beïnvloed, nieuwe
bedrijven, jobs, manieren van werken,…
≠
ChatGPT = Generative Pretrained Transformer
– AI is krachtiger dan ooit
Om AI te voeden heb je verschillende voedingselementen/bouwstenen nodig:
1. (Big) Data
-> AI-modellen leren van data
-> hoe meer en hoe kwalitatiever digitale data is, hoe beter AI zijn werk
kan doen
2. Computing power / Rekenkracht
-> rekenkracht is nodig om te ‘trainen’ en te ‘draaien’
3. Algoritmes
-> dit kun je vergelijken met een recept in een kookboek die je stap per
stap instructies geeft om een bepaalde taak uit te voeren of een probleem
op te lossen
4. Adoptie
-> hoe meer mensen het gebruiken, hoe meer ingang AI krijgt
4
INLEIDING
WAT KAN IK VAN DE LESSEN VERWACHTEN?
Projectwe
rk:
– Jullie werken in groep aan een AI-use case, aangeleverd door een bestaande
organisatie.
– Doel: aanbevelingen formuleren voor hoe AI kan helpen een bestaand probleem
van die organisatie op te lossen.
– Alles wat jullie in de lessen zien (strategie, tools, ethiek, toekomst van werk, …)
moet terugkomen in jullie analyse en eindpitch.
WAT MOET IK KUNNEN?
1
,LES 1 - INTRODUCTIE TOT AI
LEERDOELEN
Aan het einde van deze lessen ben je in staat om:
– Je eigen verwachtingen en voorkennis rond AI te benoemen;
– Een basisdefinitie van AI te geven en enkele voorbeelden te herkennen;
– Minstens twee verschillen te benoemen tussen mens en AI;
– Minstens één kans en één uitdaging van AI in ondernemerschap te benoemen.
WAT IS A.I.?
= Artificial Intelligence = Kunstmatige Intelligentie
= AI is niet één technologie, maar een verzameling van diverse technologieën die
samenwerken om taken uit te voeren die traditioneel menselijke intelligentie of menselijk
handelen vereisen.
VOORBEELDEN
Voorbeeld van AI:
– Spraak assistent Siri
-> het systeem leert van data (jouw stem), past zich aan, neemt beslissingen,
interpretatie van wat je zegt -> autonomie + leren
– Aanbevelingssysteem van Netflix
-> patroonherkenning + voorspelling + personalisatie = typisch AI
– Fraudedetectiesysteem bij bank
-> ML-modellen die afwijkingen vinden, zelflerend + beslissingen nemen zonder
dat elke stap door de mens is geprogrammeerd
2
,Wat is dan geen AI?
– Bloeddrukmeter met limieten
-> jij pompt zelf de manchet of hij blaast op, het meet de druk en geeft een
waarde
-> het werkt volgens vaste regels + sensoren -> druk tot een grens, dan stopt hij
met opblazen, dan meten
-> er is geen ‘leren van data’, de bloeddrukmeter wordt niet beter naarmate je het
meer gebruikt
-> het neemt geen beslissingen buiten de vaste procedure of past zich niet aan
Wanneer kan het wel AI zijn?
Als het een systeem is dat leert van historische metingen om nauwkeuriger te
worden en die kan helpen om ernstige complicaties zoals beroertes te voorkomen
– Beveiligingscamera die opneemt bij beweging
-> sensor registreert wanneer er iets verandert in het beeld, hij neemt op als er
beweging is, maar heeft geen idee wat er beweegt = regel gebaseerd
Wanneer kan het wel AI zijn?
o Differentiatie tussen mens, dier en voertuig
o Minder valse alarmen door te herkennen wat het vals alarm veroorzaakt,
bv schaduw, bewegende bomen,…
o Intelligente waarschuwingen
– Automatisch sprinklersysteem
-> tijdgebaseerde automatisering, geen reactie op de omgeving, geen zelflerend
gedrag
Wanneer kan het wel AI zijn?
Als het systeem zich aanpast op basis van data (weer/bodem), voorspelt behoefte,
en beslist autonaam wanneer en hoeveel te sproeien, met zelfcontrole op
storingen
WAAROM IS AI NU RELEVANT?
– AI is een GPT = General Purpose Technology
= een technologie die groots is qua bereik: die niet slechts voorgenoemde taak
doet, maar in veel sectoren gebruikt kan worden, implicaties heeft voor economie,
samenleving, innovatie, en die steeds beter wordt in de tijd
o Omvattend - gebruikt in veel domeinen, niet beperkt tot één niche
o Verbeteren continu - nieuwe versies, meer mogelijkheden, efficiënter,
slimmer
3
, o Andere innovaties ontstaan eromheen – verandert hoe het traditioneel
gedaan wordt
bv nieuwe businessmodellen, diensten, producten, etc.
Waarom AI vaak als GPT gezien wordt:
o AI (in brede zin) kan in onderwijs, gezondheidszorg, productie,
entertainment, financiën etc. worden toegepast. Niet beperkt tot 1 sector.
o De snelheid waarmee AI-tools beschikbaar worden is groot (lagen toegang,
brede verspreiding), waardoor de adoptie relatief snel kan zijn.
o Generatieve AI-modellen zijn voorbeelden: ze worden gebruikt voor tekst,
beeld, programmeren, contentcreator tools etc.
Voorbeelden van andere GPT’s
o Elektriciteit – veranderde vrijwel alles: verlichting, machines, transport
o Stoommachine, spoorwegen, etc. – infrastructuur en industrie werden
anders georganiseerd
o Internet – hele economie en samenleving door beïnvloed, nieuwe
bedrijven, jobs, manieren van werken,…
≠
ChatGPT = Generative Pretrained Transformer
– AI is krachtiger dan ooit
Om AI te voeden heb je verschillende voedingselementen/bouwstenen nodig:
1. (Big) Data
-> AI-modellen leren van data
-> hoe meer en hoe kwalitatiever digitale data is, hoe beter AI zijn werk
kan doen
2. Computing power / Rekenkracht
-> rekenkracht is nodig om te ‘trainen’ en te ‘draaien’
3. Algoritmes
-> dit kun je vergelijken met een recept in een kookboek die je stap per
stap instructies geeft om een bepaalde taak uit te voeren of een probleem
op te lossen
4. Adoptie
-> hoe meer mensen het gebruiken, hoe meer ingang AI krijgt
4
