AI van A tot Z: De woordenlijst over generatieve AI voor managers

Het lijkt wel alsof iedereen de laatste tijd terloops woorden als ‘generatieve AI’, ‘Large Language Models’ of ‘deep learning’ laat vallen. Maar wat nu als je niet precies weet wat het allemaal betekent? Om dat op te lossen hebben we een inleiding gemaakt met alles wat je moet weten over de nieuwste, krachtigste technologie van de afgelopen decennia. Laten we in de wereld van generatieve AI duiken.

We hebben een lijst met de belangrijkste begrippen samengesteld, zodat elke medewerker van je bedrijf – ongeacht zijn of haar technische achtergrond – inzicht kan krijgen in de kracht van generatieve AI. Elk begrip wordt gedefinieerd op basis van de betekenis voor je klanten en voor je team.

En om de praktische toepassingen van generatieve AI te illustreren, hebben we het gebruikt voor dit artikel. We hebben onze experts geraadpleegd voor de kernbegrippen en onze generatieve-AI-tool heeft de basis gelegd voor deze woordenlijst. Aan elke definitie moest nog wel een menselijke hand te pas komen om deze publicabel te maken, maar het heeft veel tijd bespaard.

Generatieve-AI-begrippen per onderwerp

Kunstmatige intelligentie (AI)

AI is het brede concept van machines, die zoveel mogelijk denken en handelen zoals mensen dat doen. Generatieve AI is een specifiek type AI (meer informatie verderop).

• Wat dit betekent voor je klanten: AI kan je klanten helpen door hun volgende wensen te voorspellen op basis van wat ze in het verleden hebben gedaan. Het biedt ze relevantere berichten en productaanbevelingen en kan ze herinneren aan toekomstige taken (bijvoorbeeld dat het tijd is om opnieuw te bestellen). Het maakt alles aan hun ervaring met je organisatie handiger, beter gepersonaliseerd, efficiënter en soepeler.
• Wat dit betekent voor je teams: AI helpt je teams om slimmer en sneller te werken door routinetaken te automatiseren. Dit bespaart medewerkers tijd, biedt klanten snellere service en resulteert in beter gepersonaliseerde interacties, wat allemaal leidt tot een betere klantenbinding en hogere omzet.

Kunstmatig neuraal netwerk (ANN)

Een ANN (Artifical Neural Network) is een computerprogramma dat de manier waarop het menselijke brein informatie verwerkt nabootst. Onze hersenen bestaan uit miljoenen onderling verbonden neuronen: op dezelfde manier heeft een ANN (dat ook een ‘neuraal netwerk’ wordt genoemd) allerlei kleine verwerkingseenheden die samenwerken. Vergelijk het met een team dat samenwerkt aan hetzelfde project. Elk teamlid voert zijn taak uit en geeft het resultaat door. Aan het eind krijg je het antwoord dat je zocht of de uitkomst die je nodig hebt. Bij mensen en computers draait het allemaal om teamwork.

• Wat dit betekent voor je klanten: klanten profiteren op allerlei manieren wanneer ANN’s problemen oplossen en nauwkeurige voorspellingen doen – zoals sterk gepersonaliseerde aanbevelingen die leiden tot een optimaal toegesneden, intuïtieve en bevredigende customer experience. Neurale netwerken kunnen patronen herkennen, zodat ze essentieel zijn bij de detectie van ongebruikelijk of opvallend gedrag, dat op fraude kan duiden. Dit helpt bij het beschermen van de persoonlijke informatie en financiële transacties van klanten.
• Wat dit betekent voor je teams: teams hebben hier ook profijt van. Ze kunnen klantverloop voorspellen en proactieve manieren suggereren om de klantenbinding te verbeteren. Daarnaast kunnen ANN’s ook helpen bij de klantsegmentatie om de marketinginspanningen gerichter en effectiever te maken. In een CRM-systeem kunnen neurale netwerken worden gebruikt om klantgedrag te voorspellen, klantfeedback te begrijpen of productaanbevelingen te personaliseren.

Augmented intelligence

Beschouw augmented intelligence als een samensmelting van mensen en computers om het beste van beide te krijgen. Computers kunnen goed grote hoeveelheden data verwerken en snel complexe berekeningen uitvoeren. Mensen zijn goed in het begrijpen van context, het zien van verbanden – ook met onvolledige data – en het nemen van instinctieve beslissingen. Augmented intelligence combineert beide vaardigheden. Hierbij vervangen computers geen mensen en doen ze niet al het werk voor ons. Het lijkt meer op de beschikking over een bijzonder slimme, goed georganiseerde assistent: het heeft dus vooral een ondersteunende functie. 

• Wat dit betekent voor je klanten: augmented intelligence laat een computer berekeningen uitvoeren, waarna mensen kunnen bepalen welke acties worden uitgevoerd op basis van deze informatie. Dit leidt tot betere dienstverlening, marketing en gerichtere productaanbevelingen voor je klanten.
• Wat dit betekent voor je teams: augmented intelligence kan je helpen om betere strategische beslissingen te nemen. Een CRM-systeem kan klantdata analyseren en sales- of marketingteams wijzen op het beste moment om contact op te nemen met een prospect, of producten aanbevelen waarvoor een klant belangstelling kan hebben.

CRM (Customer Relationship Management) met generatieve AI

CRM is een technologie waarmee klantrecords op één plaats worden opgeslagen, zodat elke afdeling beschikt over één centrale informatiebron. Dit helpt bedrijven bij het beheren van huidige en potentiële klantrelaties. Generatieve AI kan CRM nog krachtiger maken. Denk aan kant-en-klare e-mails voor salesteams, productbeschrijvingen voor e-commerce die worden gemaakt op basis van afbeeldingen, landingspagina’s voor marketingcampagnes, contextuele antwoorden op klantenservicetickets en meer.

• Wat dit betekent voor je klanten: een CRM biedt klanten een consistente ervaring via alle interactiekanalen, van marketing tot sales tot klantenservice en meer. Hoewel klanten een CRM-systeem niet zien, beïnvloedt het al hun interacties met een merk. Het verbetert dus de klantervaring. 
• Wat dit betekent voor je teams: een CRM-systeem is voor veel bedrijven een instrument om op de juiste manier contact en gevoel te behouden met hun klanten, processen te stroomlijnen en meer winst te genereren. Hiermee kunnen je teams contactinformatie van klanten en prospects opslaan, verkoopkansen opsporen, serviceproblemen vastleggen en marketingcampagnes beheren, allemaal vanaf één centrale locatie. Het maakt bijvoorbeeld informatie over elke klantinteractie beschikbaar voor iedereen die het nodig heeft. Generatieve AI verbetert het CRM-systeem doordat je sneller en eenvoudiger op grote schaal contact met klanten kunt opnemen. Denk aan marketingcampagnes voor het genereren van leads die automatisch worden vertaald om wereldwijd de belangrijkste markten te bereiken, of aanbevolen antwoorden voor de klantenservice waarmee medewerkers snel problemen kunnen oplossen en toekomstige verkoopkansen kunnen waarnemen.

Deep learning

Deep learning is een geavanceerde vorm van AI waarmee computers zeer goed complexe patronen in data kunnen herkennen. Het bootst de werking van ons brein na met behulp van zogeheten gelaagde neurale netwerken. Daarbij is elke laag een patroon (zoals kenmerken van een dier), waarna je voorspellingen kunt doen op basis van de patronen die je eerder hebt geleerd (bijvoorbeeld het herkennen van nieuwe dieren op basis van waargenomen kenmerken). Het is zeer nuttig voor zaken zoals beeldherkenning, spraakverwerking en begrip van taal.

• Wat dit betekent voor je klanten: CRM-systemen met deep learning kunnen kansen bieden voor proactief contact. Ze kunnen de beveiliging verbeteren, de klantenservice efficiënter maken en ervaringen personaliseren. Als je gewoonlijk bijvoorbeeld vóór elk voetbalseizoen een nieuwe supportersoutfit koopt, kan een CRM-systeem met deep learning je een maand voor het begin van het seizoen advertenties of marketingberichten met producten van je favoriete team tonen, zodat je voorbereid bent op de wedstrijddag.
• Wat dit betekent voor je teams: in een CRM-systeem kan deep learning worden gebruikt om klantgedrag te voorspellen, klantfeedback te begrijpen of productaanbevelingen te personaliseren. Als de omzet in een bepaald klantsegment bijvoorbeeld stijgt, kan een CRM-systeem met deep learning het patroon herkennen en aanraden om de marketinguitgaven te verhogen, zodat je deze doelgroep beter kunt bereiken.

Discriminator (in een GAN)

In een Generative Adversarial Network (GAN) is de discriminator een soort detective. De discriminator moet afbeeldingen (of andere data) beoordelen en bepalen welke echt en welke onecht zijn. De ‘echte’ afbeeldingen komen uit een dataset, terwijl de ’onechte’ zijn gemaakt door een ander onderdeel van het GAN, dat generator wordt genoemd. De discriminator heeft de taak om beter te worden in het onderscheiden van echte en onechte items, terwijl de generator beter moet worden in het maken van onechte items. De software probeert hier eigenlijk doorlopend een betere muizenval te maken. 

• Wat dit betekent voor je klanten: discriminators in GAN’s vormen een belangrijk onderdeel van fraudedetectie. Daardoor zorgen ze voor een veiligere customer experience.
• Wat dit betekent voor je teams: met discriminators in GAN’s kan je team de kwaliteit van synthetische data of content evalueren. Ze zijn nuttig voor fraudedetectie en gepersonaliseerde marketing.

Ethisch AI-volwassenheidsmodel

Een ethisch AI-volwassenheidsmodel is een framework waarmee organisaties ethische praktijken bij het gebruik van AI-technologieën beoordelen en verbeteren. Het toont hoe organisaties hun huidige ethische AI-praktijken kunnen evalueren om vervolgens verantwoordelijker en betrouwbaarder AI-gebruik mogelijk te maken. Het beslaat onderwerpen met betrekking tot transparantie, eerlijkheid, dataprivacy, toerekenbaarheid en vooroordelen in voorspellingen. 

• Wat dit betekent voor je klanten: door een ethisch AI-model te benutten en aan te geven op welke wijze je AI gebruikt, bouw je vertrouwen op en verzeker je je klanten dat hun data op verantwoordelijke manieren wordt gebruikt.
• Wat dit betekent voor je teams: als je je AI-praktijken regelmatig evalueert en doorlopend transparantie biedt over je gebruik van AI, blijf je voldoen aan de ethische overwegingen en maatschappelijke waarden van je bedrijf.

Explainable AI (XAI)

Herinner je je nog dat je soms je huiswerk moest laten zien tijdens de wiskundeles? Dat verlangen we ook van AI. Explainable AI (XAI) moet laten zien waarop resultaten van AI zijn gebaseerd, zodat gebruikers deze resultaten kunnen interpreteren (en vertrouwen). Dit soort transparantie is belangrijk bij het gebruik van gevoelige systemen, zoals in de gezondheidszorg of financiële sector, om beslissingen te verantwoorden met het oog op de eerlijkheid, toerekenbaarheid en – in bepaalde gevallen – naleving van regelgeving.

• Wat dit betekent voor je klanten: als een AI-systeem uitleg kan bieden over beslissingen op een manier die klanten begrijpen, nemen de betrouwbaarheid en geloofwaardigheid toe. Het vergroot ook het vertrouwen van gebruikers, met name in gevoelige sectoren zoals gezondheid of financiën.
• Wat dit betekent voor je teams: XAI kan medewerkers inzicht bieden in de reden waarom een model een bepaalde voorspelling heeft gedaan. Dit leidt niet alleen tot meer vertrouwen in het systeem, maar ondersteunt ook betere besluitvorming en kan resulteren in een verfijnder systeem. 

Generatieve AI

Generatieve AI is het domein van kunstmatige intelligentie dat zich richt op het maken van nieuwe content op basis van bestaande data. In een CRM-systeem kan generatieve AI voor allerlei nuttige zaken worden gebruikt, van het schrijven van gepersonaliseerde marketingcontent, tot het genereren van synthetische data om nieuwe functies of strategieën te testen.

• Wat dit betekent voor je klanten: betere en meer gerichte marketingcontent, waarmee ze exact de vereiste informatie krijgen en niets meer. 
• Wat dit betekent voor je teams: marketingcampagnes en salesprocessen kunnen sneller worden gemaakt, en het is mogelijk meerdere strategieën te testen met synthetische datasets en deze te optimaliseren voordat ze worden uitgevoerd. 

Generative Adversarial Network (GAN)

GAN’s zijn een van de twee soorten deep learning-modellen en bestaan uit twee neurale netwerken: een generator en een discriminator. De twee netwerken concurreren met elkaar: de generator creëert output op basis van bepaalde input en de discriminator probeert te bepalen of de output echt of onecht is. De generator verfijnt de output vervolgens op basis van de feedback van de discriminator en de cyclus gaat door totdat de discriminator wordt overtroefd.

• Wat dit betekent voor je klanten: GAN’s maken toegesneden marketing mogelijk met gepersonaliseerde afbeeldingen of tekst – zoals aangepaste promotieafbeeldingen voor elke klant. Dit komt de klantenbinding ten goede.
• Wat dit betekent voor je teams: GAN’s kunnen je ontwikkelteam helpen bij het genereren van synthetische data als er een gebrek aan klantdata is. Dit is met name nuttig als er privacyproblemen optreden bij het gebruik van echte klantdata. 

Generative Pre-trained Transformer (GPT)

GPT is een type neurale netwerken dat is getraind om content te genereren. GPT-modellen zijn vooraf getraind op een grote hoeveelheid tekstdata, zodat ze duidelijke en relevante tekst kunnen genereren op basis van aanwijzingen of vragen van gebruikers.

• Wat dit betekent voor je klanten: klanten kunnen beter gepersonaliseerde interacties met je bedrijf krijgen die zijn gericht op hun specifieke behoeften.
• Wat dit betekent voor je teams: GPT kan worden gebruikt om automatisch klantgerichte content te maken of inzichten te verkrijgen uit geanalyseerde klantfeedback.

Generator

Een generator is een softwaretool op basis van AI waarmee nieuwe content wordt gemaakt op basis van een verzoek of input. De generator leert van verstrekte trainingsdata en creëert vervolgens nieuwe informatie met dezelfde patronen en kenmerken. ChatGPT van OpenAI is een bekend voorbeeld van een tekstgebaseerde generator.

• Wat dit betekent voor je klanten: met generators kunnen AI-chatbots worden getraind die leren van echte klantinteracties en daardoor doorlopend betere en nuttigere content maken.
• Wat dit betekent voor je teams: met generators kunnen realistische datasets worden gemaakt voor test- of trainingsdoeleinden. Daarmee kan je team fouten in een systeem opsporen voordat het in gebruik wordt genomen en kunnen nieuwe medewerkers snel wegwijs worden in je systeem zonder dat ze echte data gebruiken. 

Hallucinatie

Een hallucinatie vindt plaats wanneer generatieve AI de content analyseert die wij verstrekken, maar een onjuiste conclusie trekt en nieuwe content produceert die niet overeenkomt met de werkelijkheid. Denk bijvoorbeeld aan een AI-model dat is getraind op duizenden foto’s van dieren. Wanneer vervolgens wordt gevraagd om een nieuwe afbeelding van een ’dier’ te genereren, wordt mogelijkerwijs het hoofd van een giraffe gecombineerd met de slurf van een olifant. Hoewel ze interessant kunnen zijn, vormen hallucinaties een ongewenst resultaat en wijzen ze op een probleem in de output van het generatieve model.

• Wat dit betekent voor je klanten: als bedrijven controleren of dit probleem optreedt in hun software en het verhelpen en het daarmee kunnen  voorkomen, wordt de customer experience beter en betrouwbaarder.
• Wat dit betekent voor je teams: kwaliteitsbewaking blijft een belangrijke taak van een AI-team. Door te controleren of hallucinaties optreden en deze te verhelpen neemt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-systemen toe. 

Large Language Model (LLM)

Een LLM is een type kunstmatige intelligentie dat is getraind op een grote hoeveelheid tekstdata. Een LLM lijkt daardoor op een bijzonder slimme gesprekspartner die menselijk klinkende tekst kan creëren op basis van bepaalde aanwijzingen. Sommige LLM’s kunnen vragen beantwoorden, essays schrijven, dichten en zelfs code genereren. 

• Wat dit betekent voor je klanten: gepersonaliseerde chatbots bieden menselijk klinkende interacties, zodat klanten snel en eenvoudig oplossingen voor gangbare problemen kunnen krijgen op een manier die vertrouwd aanvoelt.
• Wat dit betekent voor je teams: teams kunnen automatisch klantgerichte content maken, klantfeedback analyseren en vragen van klanten beantwoorden.

Machine learning

Machine learning is de manier waarop computers nieuwe dingen kunnen leren zonder dat ze daarvoor worden geprogrammeerd. Als je kinderen bijvoorbeeld leert om dieren te herkennen, laat je afbeeldingen zien en geef je feedback. Naarmate ze meer voorbeelden zien en feedback krijgen, leren ze om dieren in te delen op basis van hun unieke kenmerken. Machine learning-modellen leren op vergelijkbare wijze van gelabelde data om nauwkeurige voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Ze generaliseren en passen hun kennis toe op nieuwe voorbeelden, net als mensen doen.

• Wat dit betekent voor je klanten: als een bedrijf beter begrijpt wat klanten belangrijk vinden en wensen, leidt dit tot verbeteringen van de huidige producten of diensten, of zelfs tot de ontwikkeling van nieuwe producten of diensten die beter voldoen aan de behoeften van de klant.
• Wat dit betekent voor je teams: machine learning kan worden gebruikt om klantgedrag te voorspellen, marketingcontent te personaliseren of routinetaken te automatiseren.

Machine learning bias

We kennen allemaal het gezegde “garbage in, garbage out”. Vooringenomenheden bij machine learning zijn daar een versterkte AI-versie van. Als systemen worden getraind met vooringenomen informatie, nemen ze vooringenomen beslissingen. Dit kan het resultaat zijn van een bewuste beslissing van mensen die de data verstrekken aan systemen, per ongeluk optreden door het toevoegen van vooringenomen data of voortkomen uit onjuiste veronderstellingen van het algoritme tijdens het leerproces, resulterend in vooringenomen resultaten. 

Voorbeeld: als een model voor het goedkeuren van leningen wordt getraind met historische data met daarin een trend waarbij leningen voor bepaalde demografische groepen (bijvoorbeeld een geslacht of ras) werden goedgekeurd, worden de vooringenomenheden aangeleerd en toegepast door het model. Dit komt niet door vooroordelen in het systeem, maar door een vooringenomenheid in de trainingsdata. Het heeft echter enorme implicaties op de nauwkeurigheid en effectiviteit van het systeem, de gelijkheid en het vertrouwen van klanten.

• Wat dit betekent voor je klanten: werken met bedrijven die actief vooringenomenheden proberen te voorkomen, leidt tot onpartijdige ervaringen en bouwt vertrouwen op.
• Wat dit betekent voor je teams: het is belangrijk om te controleren of er geen vooringenomenheden zijn en deze te verhelpen, zodat alle klanten eerlijk en goed worden behandeld. Als je team inzicht heeft in de vooringenomenheden van machine learning en weet dat de organisatie erop let, krijgt het vertrouwen in je processen.

Model

Dit is een programma dat is getraind om patronen in data te herkennen. Je kunt een model hebben dat het weer voorspelt, talen vertaalt, afbeeldingen van katten herkent, enzovoort. Net zoals een modelvliegtuig een kleinere, eenvoudigere versie van een echt vliegtuig is, is een AI-model een mathematische versie van een proces uit de praktijk.

• Wat dit betekent voor je klanten: dankzij een model kunnen klanten veel nauwkeurigere productaanbevelingen krijgen. 
• Wat dit betekent voor je teams: het kan teams helpen om klantgedrag te voorspellen en klanten te segmenteren in groepen.

Natuurlijke taalverwerking, of Natural Language Processing (NLP)

NLP is een domein van kunstmatige intelligentie dat ingaat op de manier waarop computers de menselijke taal kunnen begrijpen, interpreteren en genereren. Deze technologie wordt bijvoorbeeld gebruikt voor spraakgestuurde virtuele assistenten, vertaalapps en chatbots.

• Wat dit betekent voor je klanten: NLP maakt de interactie van klanten met systemen mogelijk via normale menselijke taal in plaats van complexe opdrachten. Spraakgestuurde assistenten zijn een goed voorbeeld hiervan. Dit maakt technologie toegankelijker en gebruiksvriendelijker, zodat de gebruikerservaring verbetert.
• Wat dit betekent voor je teams: NLP kan worden gebruikt voor chatbots, om klantfeedback te analyseren of om automatisch klantgerichte content te maken. 

Prompt engineering

Hiervoor heb je geen technische opleiding nodig. Prompt engineering is uitvinden hoe je een vraag zó moet stellen om exact het gewenste antwoord te krijgen. Het gaat erom dat je de input (prompt) die je invoert in een machine learningmodel zorgvuldig kiest en aanpast om de best mogelijke output te krijgen.

• Wat dit betekent voor je klanten: als je generatieve-AI-tool een goede prompt krijgt, kan het goede output leveren. Hoe krachtiger en relevanter de prompt is, des te beter is de eindgebruikerservaring.
• Wat dit betekent voor je teams: hiermee kan een Large Language Model worden gevraagd om een gepersonaliseerd e-mailbericht op te stellen voor een klant of klantfeedback te analyseren om belangrijke inzichten te vergaren.

Sentimentanalyses

Met sentimentanalyse wordt de emotionele toon van woorden vastgesteld om inzicht te krijgen in de houding, standpunten en emoties van een spreker of schrijver. Het wordt veel in CRM-systemen gebruikt om klantfeedback of conversaties op social media over een merk of product te begrijpen.

• Wat dit betekent voor je klanten: klanten kunnen feedback geven via nieuwe kanalen. Door deze interactie kunnen bedrijven beter weloverwogen beslissingen nemen.
• Wat dit betekent voor je teams: met sentimentanalyse kan inzicht worden verkregen in de gevoelens van klanten over een product of merk, op basis van hun feedback of socialmediaberichten. Dit kan informatie bieden over allerlei aspecten van de reputatie en het beheer van merken of producten.

Supervised learning

Supervised learning is het proces waarin een model leert van voorbeelden. Het is vergelijkbaar met een scenario van een docent en een student: de docent stelt de student (het model) vragen en geeft de juiste antwoorden. De student bestudeert deze informatie en leert na verloop van tijd zelf vergelijkbare vragen te beantwoorden (en het juiste antwoord te geven). Het is bijzonder nuttig om systemen te trainen die afbeeldingen herkennen, talen vertalen of het juiste resultaat voorspellen. (Lees ook unsupervised learning verderop).

• Wat dit betekent voor je klanten: betere efficiëntie en systemen die hun behoeften begrijpen op basis van vorige interacties.
• Wat dit betekent voor je teams: kan worden gebruikt om klantgedrag te voorspellen of klanten te segmenteren in groepen, op basis van historische data.

Transformer

Transformers zijn een type deep learning-model dat met name nuttig is voor taalverwerking. Ze begrijpen de context van woorden in een zin goed doordat ze output genereren op basis van sequentiële data (zoals een lopend gesprek), in plaats van alleen maar afzonderlijke datapunten (zoals een zin zonder context). De naam ’transformer’ is afgeleid van de manier waarop ze invoerdata (zoals een zin) kunnen veranderen in uitvoerdata (zoals een vertaling van de zin).

• Wat dit betekent voor je klanten: bedrijven kunnen de klantenservice-ervaring verbeteren met gepersonaliseerde AI-chatbots. Deze kunnen voorgaand gedrag analyseren en gepersonaliseerde productaanbevelingen bieden. Ze genereren ook geautomatiseerde antwoorden die menselijk aanvoelen en bieden daardoor een gerichtere communicatiewijze met klanten.
• Wat dit betekent voor je teams: transformers helpen je team om klantgerichte content te genereren en chatbots te maken die eenvoudige interacties met klanten kunnen afhandelen. Transformers kunnen ook geavanceerde sentimentanalyse toepassen op klantfeedback, zodat je beter kunt reageren op klantbehoeften. 

Unsupervised learning

Met unsupervised learning zoekt AI verborgen patronen in je data zonder enige begeleiding. Hierbij verkent de computer zelf data om interessante dingen te ontdekken. Stel dat je een zak vol puzzelstukken hebt, maar niet de doos met de afbeelding, zodat je niet weet wat je moet maken. Bij unsupervised learning wordt in feite onderzocht welke puzzelstukjes bij elkaar passen door overeenkomsten of groepen te zoeken, zonder te weten hoe het eindresultaat eruitziet.

• Wat dit betekent voor je klanten: als we verborgen patronen of segmenten aan het licht brengen in klantdata, kunnen we volledig gepersonaliseerde ervaringen leveren. Klanten krijgen de relevantste aanbiedingen en aanbevelingen, zodat de klanttevredenheid stijgt.
• Wat dit betekent voor je teams: teams krijgen waardevolle inzichten en een beter begrip van complexe data. Hiermee kunnen teams nieuwe patronen, trends of afwijkingen ontdekken die eerder zijn gemist. Dat resulteert in betere besluitvorming en strategische planning. Dit verbetert vervolgens de productiviteit en bevordert innovatie in de organisatie.

Validatie

Bij machine learning is validatie een stap waarmee de prestaties van een model tijdens of na het trainingsproces worden gecontroleerd. Het model wordt getest op een subset van data (de validatieset) die niet als trainingsdata is gebruikt, zodat kan worden vastgesteld of het model iets heeft geleerd in plaats van alleen maar antwoorden op te slaan. Het is in zekere zin een tussentijdse toets voor AI. 

• Wat dit betekent voor je klanten: beter getrainde modellen leiden tot gebruiksvriendelijkere programma’s, wat de gebruikerservaring prettiger maakt.
• Wat dit betekent voor je teams: hiermee kan worden gecontroleerd of een model voor het voorspellen van klantgedrag of het maken van klantsegmenten werkt zoals bedoeld.

Zone of Proximal Development (ZPD)

De Zone of Proximal Development (ZPD) is een concept uit het onderwijs. Stel bijvoorbeeld dat leerlingen steeds beter worden in wiskunde: van optellen en aftrekken, tot vermenigvuldigen en delen en later zelfs tot complexe algebra en vergelijkingen. Er wordt vooruitgang geboekt door deze vaardigheden achtereenvolgens te leren. Bij machine learning wordt ZPD gebruikt om modellen steeds moeilijkere vaardigheden aan te leren, zodat hun leercapaciteit wordt verbeterd.

• Wat dit betekent voor je klanten: als je generatieve AI op de juiste wijze wordt getraind, zal deze naar verwachting nauwkeurigere resultaten bieden. 
• Wat dit betekent voor je teams: dit kan worden toegepast op medewerkerstraining, zodat een medewerker kan leren om complexere taken uit te voeren of de CRM-functies beter te gebruiken. 

Zet de volgende stap met generatieve AI

Met generatieve AI kunnen al je teams nauwer contact onderhouden met klanten, de creativiteit stimuleren en de productiviteit verhogen. Vanuit een zakelijk perspectief kunnen vrijwel alle onderdelen van je organisatie efficiënter worden gemaakt met AI. Met krachtige generatieve AI kunnen sales-, service-, marketing- en commerce-applicaties snel betere – en beter aangepaste – oplossingen aan je klanten leveren. 

Door de hulp van AI in te roepen bij routinetaken om onze klanten vooruit te helpen, geven we onze menselijke teams de tijd om te doen waar ze goed in zijn : nieuwe ideeën bedenken en nieuwe manieren vinden om samen te werken, terwijl ze unieke relaties opbouwen zoals alleen mensen kunnen. 

Nu je weet wat generatieve AI voor CRM is, kun je het in de praktijk zien.