De effectieve implementatie van kunstmatige intelligentie onderscheidt concurrerende organisaties van organisaties die dat niet zijn en/of zullen worden. In dit artikel onderzoek ik vijf mogelijke strategieën voor het optimaliseren van AI-mogelijkheden.

‍

Beheersing van aanwijzingen helpt bij interactie met ia, met name beheersing van booleans. Goed gestructureerde prompts verbeteren de kwaliteit en relevantie van antwoorden. Technieken zijn onder andere:

• Prompt met voorbeelden om het leren te begeleiden
• Kettingaanzetten voor logisch redeneren
• Contextuele vragen voor specifieke antwoorden

Voor degenen die dieper willen gaan, zie ook dit paper

Dit gaat echter niet ver genoeg. Het fundamentele concept dat we moeten begrijpen is dat hoe meer kennis over een specifiek onderwerp, hoe beter het antwoord. Net zoals een natuurkundige betere antwoorden zal krijgen over natuurkundige onderwerpen, zal een advocaat betere antwoorden krijgen over juridische kwesties, vanwege het gebruik van de juiste technische taal. Het klinkt misschien paradoxaal, maar hoe meer je weet over een specifiek onderwerp, hoe nauwkeuriger antwoorden je krijgt. Zo was het met Google-zoekopdrachten, zo is het met AI. Ik zal hier later dieper op ingaan, met verwijzing naar wat hier is gezegd en in plaats daarvan naar het gebruik van prompts bij het trainen van generieke modellen.

Integratie van extensies in LLM's. Bijv. Gemini in het Google ecosysteem

Een andere nuttige benadering om het potentieel van dit hulpmiddel te benutten is het gebruik van zogenaamde 'extensies' binnen een bestaand 'ecosysteem'.

Gemini Extensions brengen AI-functionaliteit naar alledaagse tools:

• Automatische samenvattingen van YouTube-video's
• E-mails analyseren in Gmail
• Hulp bij het plannen van reizen
• Documentaire samenvattingen

Dynamische doelgroepsegmenten maken met AI, of waarom het niet nodig is om de gedachten van mensen te lezen om hun gedrag te voorspellen of te beïnvloeden.

Doelgroepsegmentatie met AI maakt snelle feedback op marketing en content mogelijk:

• Definitie van gedetailleerde doelen
• Training met branchegegevens
• Interface voor het evalueren van ideeën
• AI-feedbackanalyse
• Ondersteuning voor creatief brainstormen

Het gebruik van speciale platforms en/of eigen algoritmes die het gedrag van een koper volgen, maakt het mogelijk om een 'psychologisch' profiel van de koper te maken en soms zelfs zijn toekomstige gedachten en koopgedrag te voorspellen. Lees hier meer

AI-chatbots bouwen

De transformatie van bedrijfskennis in interactieve systemen vereist:

• Systematisch verzamelen van bronnen
• IA platform selectie
• Implementatie van trainingsprotocollen
• Voortdurend bijwerken van inhoud

Implementatie van IA tutoren

In het onderwijs ondersteunen AI-tutoring systemen het leren door:

• Communicatie in natuurlijke taal
• Aangepaste routes
• Integratie met bestaande programma's
• Aanpassen aan leerstijlen
• Ondersteuning voor opvoeders

Toekomstperspectieven:

• Focus op menselijke capaciteitsopbouw
• Iterating op basis van feedback
• Kennis bijwerken
• IA afstemmen op de doelstellingen van de organisatie
• Nieuwe toepassingen evalueren met een strategische aanpak

Bedrijven die een evenwicht vinden tussen technologie en concrete doelstellingen hebben het meeste baat bij deze tools.