- Data is een hot commodity
- Krachtige chips zorgen ervoor dat KI sneller werkt
- Komt er een eind aan black box-KI?
- Kunstmatige intelligentie maakt ons gezonder
- Universiteiten krijgen een KI-makeover
- Slimme algoritmen blijven de economie transformeren
De opkomst van kunstmatige intelligentie in de afgelopen jaren heeft ons leven – zowel privé als zakelijk – volledig getransformeerd. Van dagelijkse taken als boodschappen doen tot industriële processen als autoproductie, een samenleving zonder kunstmatige intelligentie is haast niet meer voor te stellen. Niet iedereen heeft deze ingrijpende veranderingen altijd omarmd en net als bij elke andere ontwrichtende technologie hebben we ook hier met voor- en nadelen te maken. Maar zowel grote gevestigde bedrijven als kleine startups investeren steeds meer in KI om concurrentievoordeel te behalen en het is dan ook belangrijk om de trends die de toekomst van KI bepalen te analyseren en de bevindingen te gebruiken om de groei van je bedrijf veilig te stellen.
Dit is echter niet eenvoudig, vooral omdat verschillende trends vaak samenkomen en soms leiden tot onverwachte resultaten. Een gedegen begrip van KI is in ieder geval van cruciaal belang, vooral omdat de marktwaarde zal groeien van $7,3 miljard in 2018 naar bijna $90 miljard in 2025. Sterker nog, tegen 2020 zal 85 procent van de klantinteracties zonder menselijke tussenkomst afgehandeld worden. De verwachting is bovendien dat kunstmatige intelligentie 1,8 miljoen bestaande banen overbodig zal maken maar tegelijkertijd ook 2,3 miljoen nieuwe banen zal creëren. Bedrijven die KI implementeren kunnen hun winstgevendheid mogelijk met wel 38 procent verhogen. Jaarlijkse investeringen in KI, machine learning en robotprocesautomatisering zullen in 2025 naar verwachting oplopen tot $232 miljard.
We hebben de belangrijkste KI trends voor 2019 verzameld en geanalyseerd. Van het groeiende belang van data en nieuwe krachtige chips tot de revolutie in de gezondheidszorg en het hoger onderwijs; de toekomst van kunstmatige intelligentie ziet er veelbelovend uit.
Data is een hot commodity
Als mens maken we gebruik van onze ervaringen uit het verleden om weloverwogen, intelligente keuzes te kunnen maken. Op eenzelfde soort manier leert KI van data om slimmer te worden en betere beslissingen te nemen. Veel bedrijven die KI al geïmplementeerd hebben, realiseren zich echter dat “hun enthousiasme voor wat betreft KI-adoptie wel samen moet gaan met een KI-waardige dataomgeving”. Topkwaliteit data voor KI-machines wordt vanaf 2019 dan ook een hot commodity. Sterker nog, gespecialiseerde providers van cruciale datasets wrijven al in hun handen met het oog op de winst die ze gaan maken.
Informatie- en technologiebedrijf Bloomberg beschikt bijvoorbeeld over enorme hoeveelheden historische gegevens over de wisselmarkt, aandelenkoersen en Amerikaanse staatsobligaties. Het bedrijf besloot een samenwerkingsverband aan te gaan met de Japanse KI-startup Alpaca. De bedoeling is om de datasets te gebruiken om software te ontwikkelen die “kortetermijnprognoses voor marktprijzen biedt voor belangrijke markten zoals USD/JPY, EUR/USD, AUD/JPY, CME Nikkei 225 Futures Index en Amerikaanse 10-jaars staatsobligaties”. Een speciaal ontwikkeld KI-aangedreven algoritme zal proberen koersschommelingen op de markt te begrijpen en managers helpen met het nemen van de juiste investeringsbeslissingen.
Meer data betekent ook meer vraag naar dataspecialisten “die in staat zijn om omvangrijke datasets te verwerken ter voorbereiding op KI-implementatie”. IBM schat dat het aantal banen voor dataprofessionals alleen al in de VS binnen vier jaar zal toenemen tot 2,7 miljoen. Meer dan de helft van deze banen zullen vrijkomen in de financiële sector, de verzekeringsindustrie, IT en andere soorten professionele dienstverlening. Dit zullen bovendien goedbetaalde banen zijn. Het gemiddelde salaris van bijvoorbeeld een data scientist ligt zo rond de $105.000 per jaar en data engineers verdienen ongeveer $117.000, afhankelijk van hun ervaring en kwalificaties. Het niet inhuren van data science-experts kan een aanzienlijke “verstoring veroorzaken in de productontwikkeling en de go-to-market-strategieën”.
Krachtige chips zorgen ervoor dat KI sneller werkt
Naarmate KI-technologie steeds krachtiger wordt, hebben we ook krachtigere hardware nodig om de steeds complexer wordende wiskundige berekeningen sneller uit te voeren. Als oplossing voor de beperkingen van bestaande CPU’s wordt verwacht dat chipfabrikanten als NVidia, Qualcomm en Intel dit jaar “gespecialiseerde chips gaan produceren die de uitvoering van KI-compatible applicaties versnellen”. Deze nieuwe chips worden geoptimaliseerd voor specifieke KI-gerelateerde taken op het gebied van computervisie, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning. Amazon, Microsoft, Google en Facebook gaan ook meer investeren in de productie van chips die vraagverwerking en voorspellende analyses kunnen verbeteren. De KI-chipmarkt zal dan ook blijven groeien en de waarde ervan bedraagt in 2023 naar verwachting $10,8 miljard. Dit wordt mede mogelijk gemaakt door een toename van de “vraag naar slimme woningen, de ontwikkeling van slimme steden en de opkomst van kwantumcomputing”.
Komt er een eind aan black box-KI?
De werking van veel KI-systemen die momenteel in gebruik zijn – en waar ons leven soms vanaf hangt – is voor burgers en zelfs autoriteiten onbekend. Deze ‘black box‘-uitdaging kan de groei van KI in de weg staan. “Gebruikers willen duidelijke uitleg, voorbeelden en volledige transparantie over hoe KI eigenlijk functioneert”, zegt Tom Wilde, CEO en oprichter van het KI-bedrijf Indico. Het ziet ernaar uit dat bedrijven in de toekomst maatregelen zullen nemen om de transparantie van hun KI te vergroten nu het belang van dit probleem “in het publieke debat waarschijnlijk zal groeien”.
Consumenten zullen geen genoegen nemen met uitspraken als: “omdat de machine dat zei”, wanneer hun verzekeringspremies omhoog gaan of ze bij een sollicitatie worden afgewezen. De Europese algemene verordening gegevensbescherming, de GDPR, kan bedrijven verplichten uitleg te geven over de manier waarop hun KI-algoritmen beslissingen nemen. Maar zelfs zonder de druk van openbare instellingen zouden bedrijven er verstandig aan doen de gevolgen van de algoritmen die ze hebben gebouwd kritisch te onderzoeken – waarvan ze de interne werking vaak niet volledig kunnen verklaren. Zoals Tommi Jaakkola, hoogleraar computerwetenschappen aan het MIT, zegt: “Of het nu gaat om een investeringsbeslissing, een medische beslissing of misschien een militaire beslissing, je wilt niet klakkeloos op een ‘black box‘-methode vertrouwen.”
Kunstmatige intelligentie maakt ons gezonder
Hoe complex en controversieel KI vaak ook is, je kunt er ook enorm veel goeds mee doen, vooral in de gezondheidszorg. Accenture voorspelt dat kunstmatige intelligentie de gezondheidszorg in 2026 alleen al in de VS potentieel $150 miljard dollar zou kunnen besparen. De KI-gezondheidsmarkt bereikt tegen 2021 naar verwachting bovendien een waarde van $6,6 miljard. De toepassingen voor deze technologie in de zorg zijn indrukwekkend. Slimme algoritmen zijn bijvoorbeeld al gebruikt om de werkzaamheid van immunotherapie bij kankerpatiënten te voorspellen door medische beelden te analyseren. Algoritmen kunnen op een dag misschien zelfs gebruikt worden om de “biologische verschijnselen in een tumor in het lichaam te identificeren zonder dat artsen een biopsie hoeven uit te voeren”. Vergelijkbare projecten komen we in de toekomst steeds vaker tegen. Bovendien zullen we een toename zien van het aantal wearables waarmee bijvoorbeeld de bloeddruk, de bloedsuikerspiegel en andere belangrijke functies gemonitord kunnen worden zodat artsen op tijd kunnen ingrijpen.
Universiteiten krijgen een KI-makeover
Ook op universiteiten wordt in de toekomst steeds meer gebruik gemaakt van kunstmatige intelligentie. De nieuwe, technisch onderlegde generaties leren namelijk op een heel andere manier dan hun voorgangers. Generatie Z – geboren tussen 1996 en 2010 – vormen nu het grootste deel van de 16 miljoen Amerikanen die colleges volgen. Deze groep is vertrouwd met digitale hulpmiddelen als Skype of online forums. Bovendien zijn de meesten van mening dat leren niet uitsluitend in het klaslokaal hoeft plaats te vinden en vindt de helft dat “ze het beste leren door te doen”.
Met technologie als kunstmatig intelligente onderwijsassistenten, adaptieve leerplatforms en op KI-gebaseerde studentenadviesdiensten kan het hoger onderwijs bij de nieuwe leertrends aansluiten. Deze hulpmiddelen kunnen studenten helpen met onderwijs op maat dat past bij hun vaardigheden en voorkeuren, in plaats van het “traditionele model van één modulehandleiding voor iedereen”. En nu de ontwikkelingen in snelheid toenemen, duurt het waarschijnlijk niet lang meer voordat ook universiteiten en andere onderwijsinstellingen onherkenbaar veranderen.
Slimme algoritmen blijven de economie transformeren
KI heeft de laatste jaren enorme ontwikkelingen doorgemaakt en het gebruik van deze technologie kan in de huidige economie het verschil betekenen tussen winnen of verliezen. Talloze bedrijfstakken zijn al door slimme algoritmen getransformeerd, van de maakindustrie en de landbouw tot de detailhandel en de gezondheidszorg. Nu we in 2019 zijn beland wordt het steeds belangrijker om te weten welke trends de toekomst van kunstmatige intelligentie gaan bepalen. Daarbij is het voor bedrijven van belang om hun KI-software te verfijnen, zich te richten op het verzamelen van data, gebruik te maken van geavanceerde KI-chips en lessen uit sectoren als de gezondheidszorg en het hoger onderwijs in hun eigen organisatie toe te passen.
De toepassingen voor kunstmatige intelligentie breiden zich in de toekomst steeds meer uit: “van het lab naar kantoren, fabrieken, ziekenhuizen, bouwplaatsen en het leven van consumenten”. En aangezien leidinggevenden rendement willen op hun investeringen in kunstmatige intelligentie, is het belangrijk om een oogje te houden op the big picture en deze technologie te integreren met bijvoorbeeld blockchain, het IoT en big data-analyse. Op die manier kunnen bedrijven het volledige potentieel van KI benutten en op verschillende manieren inkomsten genereren door producten te innoveren, kosten te besparen en de klantervaring te verbeteren. Advies- en belastingdienstenbedrijf PwC concludeert dat “KI in 2019 zijn eigen organisatiestructuur en personeelsplannen nodig heeft; betrouwbare algoritmen en de juiste data om die algoritmen te trainen; een plan om het bedrijf opnieuw uit te vinden om omzet en winst te vergroten met KI; en convergentie met andere bestaande en opkomende technologieën”. Dit zijn ambitieuze doelen, maar om competitief te blijven in de moderne economie is het bereiken van deze doelen van cruciaal belang.
