Deze opinie is van een externe deskundige. De inhoud vertegenwoordigt dus niet noodzakelijk het gedachtegoed van de redactie.

De volgende stap voor ai en machine learning

Deel 2/3

Dit artikel delen:

Deze driedelige reeks belicht de ontwikkelingen die op stapel staan in het technologielandschap. Nadat we in het eerste artikel zijn ingegaan op de benodigde stappen binnen het bedrijfsleven om beschikbare data om te zetten in concrete acties, passeren nu technologieën de revue die voor data onontbeerlijk zijn. Steeds meer bedrijven ontwikkelen toepassingen met artificial intelligence (ai) en machine learning (ml). Dit tweede artikel gaat over wat de volgende stap voor deze ingrijpende technologieën is.

  • Aanvechten menselijk vooroordeel

Het zijn mensen die machines gegevens verstrekken over hoe mensen zich gedragen. Hierdoor eindigen replica van menselijke vooroordelen in de regels en beperkingen van machines die ze gebruiken om te leren en te ontwikkelen. We kennen bijvoorbeeld gevallen waarin machines de onbewuste vooroordelen van hun menselijke tegenhangers hebben gerepliceerd en deze vervolgens gebruiken bij het selecteren van sollicitanten. Als deze menselijke vooroordelen in algoritmes verwerkt blijven worden, zullen producten op een bevooroordeelde manier worden voorgesteld, fraude op een bevooroordeelde manier worden beoordeeld of een verkeersroute op een bevooroordeelde manier worden aangeraden. In plaats van menselijke beslissingen aan machines te geven en ze te programmeren om die beslissingen na te bootsen, moeten bedrijven machines voorzien van de gewenste resultaten en hen in staat stellen de patronen objectiever te identificeren om die resultaten te bereiken. Om dit te doen, zullen machines en ai toegang moeten hebben tot een breder gegevensbereik van verschillende bronnen.

  • Vaag naar verantwoordelijke ai neemt toe

2018 was het jaar van ontwaken, 2019 zal het jaar van actie zijn. Het benadrukken van het belang van mensenrechten en het eisen van transparantie binnen technologie is niet enkel een kwestie voor data-ethiek- en mensenrechtenactiegroepen, maar zal ook meer gaan leven onder consumenten.

Zo verandert de manier waarop consumenten Facebook gebruiken. Deze trend zal zich waarschijnlijk verspreiden naar andere sociale media en andere services die gebruikmaken van persoonlijke gegevens. Er zal een groter aantal toezeggingen en verklaringen over de verantwoorde oprichting en het gebruik van ai worden geschreven en bedrijven zullen onder druk worden gezet om ze goed te keuren. Deze bewustwording zal leidend worden bij bedrijven en of ze ai-oplossingen kopen of bouwen. 

  • Sociale verdeeldheid en angst zullen erger worden

Van filterbubbels in sociale media tot fake-nieuws en het hacken van verkiezingen; in 2019 zal de polarisatie van meningen en wantrouwen ten opzichte van feiten en democratie toenemen. Zonder regulering en beschikbare middelen om deze slechte actoren te bestrijden, blijft het publiek in een waardeoorlog.

  • Ai-augmented analytics wordt de norm

2019 zal het jaar worden waarin ai-geleide analyses, ook wel automated discovery genoemd, de norm wordt. Menselijke hersenen zijn niet bekwaam om miljoenen data-combinaties te beoordelen. Ml-processen zijn letterlijk gebouwd voor dit probleem en bieden dan ook de perfecte oplossing. Bedrijfsleiders en data-analisten krijgen meer begrip voor het feit dat ai geen banen gaat vervangen, maar juist meer en nieuwe mogelijkheden creëert.

  • Voorspellende analytics zullen een functie zijn en geen extraatje

Voorspellende analytics zal niet langer een wetenschappelijk project zijn dat in een klein hoekje van bedrijven wordt uitgevoerd; het wordt leidend voor elk bedrijf. Zakelijke gebruikers realiseren zich dat ze niet nog een ander dashboard of visualisatie nodig hebben die alleen hen over het verleden vertelt, maar betere resultaten voor de toekomst nodig hebben, evenals geïnspireerde aanbevelingen en verklaringen die de voorspellingen nuttig en uitvoerbaar maken. Voorspellende en prescriptieve analyses behoren tot de belangrijkste vereisten voor elk analyseproject.

Na een optimistische, maar langzame start van ai en ml staat het belang van ethiek centraal. Het is dan ook van belang om aandacht te besteden aan het ontwerp van de algoritmes. Daarbij zorgen de ontwikkelingen omtrent data-analytics voor tal van nieuwe mogelijkheden.

Auteur Eva Heffernan is country leader Nederland bij Salesforce.

x

Om te kunnen beoordelen moet u ingelogd zijn:

Dit artikel delen:

Uw reactie

LET OP: U bent niet ingelogd. U kunt als gast reageren maar dan wordt uw reactie pas zichtbaar na goedkeuring door de redactie. Om uw reactie direct geplaatst te krijgen moet u eerst rechtsboven inloggen of u registreren

Vul uw naam in
Vult u een geldig e-mailadres in
Vult u een reactie in
Jaarbeurs b.v. gaat zorgvuldig en veilig om met je persoonsgegevens. Meer informatie over hoe we omgaan met je data lees je in het privacybeleid
Als u een reactie wilt plaatsen moet u akkoord gaan met de voorwaarden

Stuur dit artikel door

Uw naam ontbreekt
Uw e-mailadres ontbreekt
De naam van de ontvanger ontbreekt
Het e-mailadres van de ontvanger ontbreekt

×
×
article 2019-02-18T11:14:00.000Z Eva Heffernan
Wilt u dagelijks op de hoogte worden gehouden van het laatste ict-nieuws, achtergronden en opinie?
Abonneer uzelf op onze gratis nieuwsbrief.