Kunstmatige intelligentie (KI) en data science hebben in 2023 veel aandacht gekregen, voornamelijk vanwege de opkomst van generatieve KI. Wat kunnen we verwachten voor deze vakgebieden in 2024 en hoe zullen deze ontwikkelingen van invloed zijn op bedrijven?
Om inzichten te verkrijgen, hebben we drie onderzoeken uitgevoerd onder data- en technologie-executives, waaruit de vijf belangrijkste opkomende kwesties naar voren zijn gekomen die nauwlettend in de gaten moeten worden gehouden:
1. Het ontsluiten van de waarde van generatieve KI:
Generatieve KI heeft zowel de aandacht van bedrijven als consumenten weten te trekken, maar de vraag is nog steeds of het economische waarde kan leveren aan organisaties. Hoewel er immense opwinding is over de technologie, suggereren enquêtes dat de realisatie van waarde nog moet plaatsvinden. Bedrijven bevinden zich nog grotendeels in de experimentele fase, met slechts een klein percentage dat generatieve KI op grote schaal heeft geïmplementeerd. Om volledig te profiteren van deze technologie, moeten organisaties aanzienlijke investeringen doen, bedrijfsprocessen herzien, werknemers bijscholen en de nieuwe KI-mogelijkheden integreren in bestaande systemen. Daarnaast speelt datastrategie een cruciale rol bij het halen van waarde uit generatieve KI, maar veel bedrijven hebben nog geen significante veranderingen doorgevoerd in hun datapraktijken.
2. De industrialisatie van data science:
Er is een groeiende behoefte om de productie van data science-modellen te versnellen. Organisaties maken de overgang van ambachtelijke naar industriële benaderingen in data science. Deze verschuiving houdt in dat het datascienceproces wordt gestroomlijnd en gestandaardiseerd, waardoor snellere ontwikkeling en implementatie van modellen mogelijk wordt. Het doel is om data science schaalbaarder te maken en minder afhankelijk van individuele expertise. Tools en platforms die automatisering en samenwerking ondersteunen, krijgen steeds meer belang om aan de toenemende vraag naar data science-capaciteiten te voldoen.
3. Ethische en verantwoorde KI:
De ethische implicaties van KI worden steeds meer onder de loep genomen naarmate de technologie breder wordt toegepast. Organisaties erkennen het belang van de ontwikkeling van eerlijke, transparante en verantwoordelijke KI-systemen. Privacy van gegevens, algoritmische vooringenomenheid en ethische besluitvorming zijn belangrijke aandachtspunten. Het waarborgen van een ethische benadering van KI voorkomt niet alleen reputatierisico’s, maar bevordert ook het vertrouwen van klanten en belanghebbenden.
4. Democratie van KI:
Naarmate KI toegankelijker wordt, is het cruciaal om het gebruik ervan binnen organisaties te democratiseren. Bedrijven overbruggen actief de kloof in vaardigheden door training en bijscholingsmogelijkheden aan werknemers te bieden. Dit stelt individuen uit diverse achtergronden en functies in staat om bij te dragen aan KI-initiatieven, wat leidt tot een bredere adoptie en meer innovatie.
5. Aanvulling, geen vervanging:
In tegenstelling tot angst voor baanverlies, wordt verwacht dat KI de menselijke capaciteiten zal versterken in plaats van deze volledig te vervangen. De focus ligt op het creëren van symbiotische relaties tussen mensen en KI-systemen, waarbij KI helpt bij besluitvorming en het uitvoeren van repetitieve taken, waardoor mensen zich kunnen richten op complexere en creatievere activiteiten.
Hoewel deze trends naar verwachting de landschap van KI en data science in 2024 zullen vormen, is het voor organisaties belangrijk om op een zorgvuldige manier om te gaan met de uitdagingen en kansen die zich voordoen. Door goed geïnformeerd en proactief te blijven, kunnen bedrijven het potentieel van KI en data science benutten om innovatie, productiviteit en concurrentievoordeel te stimuleren.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk