De snelle opmars van de creatieve generatieve AI-technologie heeft ertoe geleid dat organisaties nu ook de meer analytische AI-beslissingsoplossingen gaan inzetten. Dit blijkt uit wereldwijd onderzoek van Pegasystems onder meer dan 500 zakelijke beslissers over hun begrip en gebruik van AI en ook over de uitdagingen en kansen die zij zien bij de succesvolle implementatie van deze technologie.
De studie onderzocht hoe AI wordt geïmplementeerd aan de hand van de twee kanten van het menselijk brein: de meer rationele, analytische AI-beslissingskant (het linkerbrein) en de meer creatieve, generatieve kant (het rechterbrein). Maar liefst 95 procent van de respondenten geeft aan dat zij door de snelle opmars van GenAI ook andere type AI-tools binnen hun organisatie inzetten – volgens een derde speelde het zelfs een grote rol bij hun beslissing dit daadwerkelijk doen.
Volgens Don Schuerman, Chief Technology Officer bij Pega, is generatieve AI de aanjager van het enthousiasme over nieuwe AI-technologie en is het dan ook geen verrassing dat zoveel bedrijven het gebruiken als katalysator om niet alleen andere soorten AI te verkennen, maar ook om meer creativiteit en innovatie te stimuleren. “De komende jaren blijven we een aanhoudende groei zien, niet alleen in de versnelling van kunstmatige intelligentie in alle verschillende vormen, maar ook qua adoptie. Om hier optimaal van te profiteren, moeten organisaties ervoor zorgen dat ze beschikken over de vereiste vaardigheden, expertise en kennis om hun AI-projecten tot een succes te maken. In de komende jaren verwachten we dat steeds meer bedrijven niet alleen AI-productiviteitstools gaan inzetten, maar ook gaan samenwerken met AI om innovatie te stimuleren voor de best mogelijke resultaten voor henzelf en hun klanten.”
Generatieve AI is omarmd als tool
Generatieve AI – dat dus een beroep doet op het rechterbrein – blijkt de meest gebruikte vorm van AI binnen bedrijven. Hierbij gebruikt 43 procent van de respondenten het voornamelijk voor creatieve of productiviteitsverhogende taken zoals contentcreatie (61 procent), het beheren van grote informatiestromen (54 procent) of in conversatiechatbots (51 procent). Duidelijk is dat het is omarmd als tool om de productiviteit te verhogen en als creatieve tool voor innovatie. Minder dan een derde van de respondenten (30 procent) gebruikt vooral rationele ‘linkerbrein’ AI-beslissingsoplossingen, zoals voorspellende analyses (57 procent) of decision management tools (42 procent). Slechts 25 procent van de respondenten gebruikt evenveel ‘linker-‘ als ‘rechterbrein’ AI-tools.
Andere bevindingen uit het onderzoek zijn onder meer:
• AI-uitgaven stijgen en daarmee de verwachtingen over de impact: 92 procent van de respondenten geeft aan de komende vijf jaar meer AI te gaan gebruiken. 74 procent is er vrijwel zeker van dat AI de komende 5 tot 10 jaar van toegevoegde waarde kan zijn. De meerderheid (82 procent) denkt dat ze de komende drie jaar tot de helft van hun hogere winsten direct kunnen toeschrijven aan het gebruik van AI. Echter geeft 85 procent aan tot de helft van hun jaarlijkse IT-budget te besteden aan AI-oplossingen. 77 procent geeft toe dat door gebrek aan een juiste strategie soms budget wordt verspild en dat er meer aandacht zou moeten zijn voor het waarom van gedane investeringen.
• Bedrijven overschatten hun kennis van AI: De overgrote meerderheid van de respondenten (93 procent) zegt te weten wat AI is en hoe het werkt. Toch denkt 80 procent dat AI pas minder dan vijf jaar zakelijk wordt gebruikt en slechts 7 procent denkt 10 jaar of langer, terwijl het gebruik van AI sinds de jaren tachtig al mainstream is. Bijna tweederde (65 procent) kan geen juiste definitie van generatieve AI geven en slechts 3 procent geeft toe niet te weten wat de technologie is. Deze cijfers verklaren enigszins waarom bijna tweederde (61 procent) aangeeft mislukte AI-implementaties te hebben gehad.
• AI en vertrouwen blijft ingewikkeld: Bijna de helft van de respondenten (47 procent) is bezorgd om het succes van hun merk te laten afhangen van AI. 51 procent geeft ook aan zorgen te hebben over transparantie en vooringenomenheid (bias) van AI. Tweeënveertig procent ziet AI als een bedreiging voor hun banen en 40 procent uit zijn zorgen over de mogelijke controle die AI-gestuurde robots over mensen gaat hebben. Ondanks deze zorgen heeft een meerderheid (62 procent) enigszins vertrouwen in AI om een afdeling volledig te runnen als dit de algehele resultaten zou verbeteren. Voor het opbouwen van klantrelaties geeft 41 procent van de respondenten de voorkeur aan een mens, op voorwaarde dat die assistentie van AI krijgt, vergeleken met slechts 15 procent die meer vertrouwen heeft in een mens zonder AI-interventie.
• De vraag naar AI-vaardigheden groeit: Twee op de tien (20 procent) respondenten denkt dat hun organisatie matige AI-vaardigheden en -ervaring heeft en meer dan een kwart (28 procent) geeft aan dat dit een barrière vormt voor verder AI-gebruik binnen hun bedrijf. Echter, 98 procent beschouwt eerdere ervaring en vaardigheden met AI als waardevol bij het selecteren van nieuwe teamleden. Hieruit blijkt het groeiende besef van het belang van medewerkers met AI-vaardigheden. Degenen met praktische AI-ervaring, zoals ‘prompt engineering’, zijn het meest gewild (64 procent), gevolgd door experts in AI-theorie en academici (46 procent). Slechts 5 procent is niet proactief op zoek naar nieuwe medewerkers op basis van hun AI-vaardigheden of -ervaring.
Methodologie
Pega stelde een reeks van tien stellingen op, gelijk verdeeld over categorieën die geassocieerd worden met ‘linkerbrein’ en ‘rechterbrein’ AI-technologieën die vaak binnen ondernemingen worden gebruikt. Deze stellingen werden in willekeurige volgorde aan de deelnemers voorgelegd. Zij moesten kiezen welke het beste aansloten bij de vorm van AI die hun organisatie gebruikt. Het aantal ‘linkerbrein’- en ‘rechterbrein’-stellingen dat elke deelnemer koos, werd geteld. Degenen die een gelijk aantal uit beide categorieën kozen, werden gecategoriseerd als ‘middenbrein’. Respondenten kregen het label ‘linkerbrein’ als ze meer ‘linkerhersenhelft’-technologieën kozen, en ‘rechterbrein’ als hun keuzes meer ‘rechterhersenhelft’-technologieën betroffen.
7 november (online seminar op 1 middag)Praktische tutorial met Alec Sharp Alec Sharp illustreert de vele manieren waarop conceptmodellen (conceptuele datamodellen) procesverandering en business analyse ondersteunen. En hij behandelt wat elke data-pr...
11 t/m 13 november 2024Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde trainer Lawrence Corr over het modelleren Datawarehouse / BI systemen op basis van dimensioneel modelleren. De workshop wordt ondersteund met vele oefeningen en pr...
18 t/m 20 november 2024Praktische workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over het modelleren met Entity-Relationship vanuit business perspectief. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikbare ...
26 en 27 november 2024 Organisaties hebben behoefte aan data science, selfservice BI, embedded BI, edge analytics en klantgedreven BI. Vaak is het dan ook tijd voor een nieuwe, toekomstbestendige data-architectuur. Dit tweedaagse seminar geeft antwoo...
De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Management Professional (CDMP) certificatie biedt een traject voor het inleidende niveau (Associate) tot en met hogere niveaus van...
3 april 2025 (halve dag)Praktische workshop met Alec Sharp [Halve dag] Deze workshop door Alec Sharp introduceert conceptmodellering vanuit een non-technisch perspectief. Alec geeft tips en richtlijnen voor de analist, en verkent datamodellering op c...
10, 11 en 14 april 2025Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over herkennen, beschrijven en ontwerpen van business processen. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikba...
15 april 2025 Praktische workshop Datavisualisatie - Dashboards en Data Storytelling. Hoe gaat u van data naar inzicht? En hoe gaat u om met grote hoeveelheden data, de noodzaak van storytelling en data science? Lex Pierik behandelt de stromingen in ...
Deel dit bericht