Voorspel de toekomst met artifical intelligence

We laten u zien hoe kunstmatige intelligentie voorspellingen doet voor uw bedrijf en helpen u de juiste beslissingen te nemen.

Met dataverwerkingssystemen kunnen al adequate analyses worden uitgevoerd. Kunstmatige intelligentie daarentegen kijkt naar de toekomst en maakt forecasting. Hieronder willen we nader bekijken hoe deze in de toekomst waardevol kunnen zijn voor bedrijven en welke toepassingsgebieden denkbaar zijn bij het voorspellen van AI's.

Bijna elke dag ontvangen we nieuws over nieuwe innovaties en toepassingsgebieden met betrekking tot AI. Veel experts zien technologie rond AI als de belangrijkste stap van onze tijd. En AI heeft zijn weg al gevonden in ons dagelijks leven, denk bijvoorbeeld aan stemassistenten of smart home-toepassingen.

Maar om precies te kunnen begrijpen wat kunstmatige intelligentie is en vooral wat het niet is, is het de moeite waard om naar de algemene definitie van deze term te kijken. Daarna willen we ons wijden aan de toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie in relatie tot het maken van forecasting. We willen de toegevoegde waarde laten zien die bedrijven kunnen halen uit deze innovatie.

Wat is artificial intelligence? - een definitie

De term "artificial intelligence" (AI) beschrijft een subgebied van de informatica dat zich bezighoudt met de automatisering van intelligent gedrag en machine learning. De term is behoorlijk misleidend omdat er geen duidelijke definitie van intelligentie is. Desalniettemin heeft de term AI de overhand gehad.

AI is bedoeld om te proberen bepaalde besluitvormingsstructuren bij mensen te begrijpen. Hiervoor worden programma's gemaakt die zelfstandig problemen moeten kunnen oplossen. In principe is het veld verdeeld in sterke en zwakke AI's.

Sterke AI

Dit beschrijft computersystemen die fundamenteel in staat zijn om op ooghoogte te werken met menselijke intelligentie en mensen met moeilijke taken kunnen ondersteunen.

Zwakke AI

Zwakke AI gaat meer over specifieke applicatieproblemen. Op deze manier moeten mensen en technologie op individuele gebieden worden ondersteund.

Kenmerken van artificial intelligence

Ongeacht of het om sterke of zwakke AI gaat, het leervermogen moet deel uitmaken van een kunstmatige intelligentie. Een AI moet ook kunnen omgaan met onzekerheden en problematische informatie.
Uiteindelijk gaat het erom intelligent gedrag te simuleren om specifieke problemen bij zwakke AI op te lossen en een dieper bewustzijn bij sterke AI te creëren. Deze laatste is nog utopisch, maar er is de afgelopen jaren grote vooruitgang geboekt op het gebied van zwakke AI.

Hoe artificial intelligence werkt

Allereerst moet worden opgemerkt dat de AI zich op verschillende gebieden beweegt. Enerzijds zijn er op kennis gebaseerde systemen. Ze creëren een rationele intelligentie die een vraag moet kunnen beantwoorden.

De basis hiervoor is concrete geformaliseerde specialistische kennis en de logische conclusies die daaruit worden getrokken. Deze vorm van AI wordt voornamelijk gebruikt bij de diagnose van ziekten of bij het opsporen en elimineren van fouten in technische systemen.

Herken en voorspel patronen

Bij patroonanalyse of patroonherkenning wordt visuele intelligentie gezocht, die bijvoorbeeld beelden of vormen herkent en analyseert. Dit wordt bijvoorbeeld gebruikt voor handschrift of gezichtsherkenning. Deze technologie maakt ook gebruik van vingerafdrukidentificatie. Bij de productie wordt visuele intelligentie gebruikt bij kwaliteitscontrole of bij fabricage-automatisering.

Bij patroonvoorspelling, een uitbreiding van patroonherkenning, wordt een reeks afbeeldingen gebruikt om te identificeren waar een object de volgende zal zijn. Dit zal bijvoorbeeld een doorslaggevende rol spelen bij autonoom rijden.

Er zijn andere deelgebieden van het veld van AI, zoals robotica of kunstmatig leven. Op dit moment willen we echter niet te diep gaan en ons eerder richten op het toepassingsgebied van AI voor het maken van forecasting in het bedrijfsgebied.

Voorbeelden van AI in de praktijk

Laten we dus eens kijken naar de concrete toepassingsvoorbeelden van kunstmatige intelligentie in de praktijk. We hebben al een paar van deze voorbeelden gegeven maar de lijst is vrij lang.

Karakterherkenning en zelfonderhoudende machines

Zo heeft AI al zijn weg gevonden naar bedrijven op het gebied van OCR (Optical Character Recognition). Hier worden gescande documenten met betrekking tot hun inhoud herkend en verwerkt. AI's worden ook gebruikt bij productie en machine learning. Op deze manier kunnen sommige machines herkennen wanneer individuele componenten waarschijnlijk zullen worden vervangen.

Verwachtingen van klanten

Op het gebied van klantenbeheer en vooral op het gebied van marketing en verkoop kunnen AI's ook een beslissende bijdrage leveren aan het vergroten van het succes. Zo kunnen klantgegevens zo worden geëvalueerd dat nieuwe inzichten in klanten kunnen worden verkregen.

Op basis van historische gegevens kan bijvoorbeeld worden vastgelegd welke klantengroep, welke producten in welke volgorde gekocht zijn en met welke tijdsintervallen. Hierdoor kunnen forecasting worden gemaakt voor andere nieuwe klanten die mogelijk geïnteresseerd zijn in hetzelfde koperspad.
Dit is een eenvoudig, maar zeer levendig voorbeeld van een concrete toepassing van kunstmatige intelligentie die vandaag al bestaat. In deze context geïnteresseerd en vooral op het gebied van forecasting.

Wat is forecasting? - een definitie

Het woord forecasting betekent over het algemeen een verklaring over gebeurtenissen, omgevingsfactoren of ontwikkelingen in de toekomst. De forecasting heeft een duidelijke wetenschappelijke referentie en onderscheidt zich daarom duidelijk van andere uitspraken over de toekomst, zoals profetieën.
Feiten vormen de basis van een forecasting. Deze feiten worden verzameld met behulp van geformaliseerde methoden. Deze kunnen vervolgens worden gebruikt om met een zekere waarschijnlijkheid voorspellingen te maken en beslissingen te nemen.

Verschillende soorten forecastingtechnieken

In principe kan forecasting worden onderverdeeld in forecasting op korte, middellange of lange termijn met betrekking tot hun tijdsbestek. Ook kwalitatieve en kwantitatieve forecastingmethoden zijn van elkaar te onderscheiden.

Kwalitatieve methoden

Deze zijn soms aanzienlijk complexer en gebaseerd op slechts enkele gegevens. Hierbij wordt vaak gebruik gemaakt van vakkennis. Deze creëren subjectieve, zij het op feiten gebaseerde voorspellingen.

Kwantitatieve methoden

Het is anders met kwantitatieve forecastingtechnologie. Deze bestaan ​​voornamelijk uit de verwerking van datamateriaal en geven concrete numerieke resultaten. Bijvoorbeeld toekomstige belastinginkomsten, bevolkingsontwikkelingen of verkiezingsresultaten.

Forecasting voor commercieel gebruik

Beide vormen, d.w.z. zowel kwalitatieve als kwantitatieve forecastingtechnieken, worden gebruikt in een ondernemerscontext. Bijvoorbeeld:

• Maak langetermijnvoorspellingen over verkoopkansen,
• Kwantificeer het potentieel voor nieuwe producten op de markt,
• Maak verkoopprognoses van diverse producten,
• Leid subdoelen en strategieën af
• Voorspel productlevenscycli voor nieuwe artikelen
• Maak voorraad- en verkoopvoorspellingen,
• voorspellen van belangrijke prijspunten en inflatie.

Conclusie - veel verschillende toepassingsgebieden 

Zoals we kunnen zien, zijn er al verschillende toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie voor het maken van een forecasting. Het wordt steeds belangrijker om niet alleen de markt te kennen, maar ook tijdig op de hoogte te zijn van de ontwikkelingen.

Uw eigen processen moeten zich altijd aanpassen aan nieuwe omstandigheden. Wie door een onderbuikgevoel op het verkeerde paard vertrouwt, loopt het risico achtergelaten te worden. Dergelijke mogelijkheden worden steeds belangrijker zodat het management van een bedrijf de juiste beslissingen kan nemen.

Met AI kunnen de wensen en behoeften van klanten nauwkeuriger dan ooit tevoren worden voorspeld, wat hun eigen marktpositie versterkt en nieuwe groeimogelijkheden biedt. Stel je voor dat een AI kan voorspellen of een investering zijn vruchten zal afwerpen of niet. Dat zou veel markten duurzaam kunnen veranderen.

Stel dat er een nieuw type intelligente verpakking op de markt komt. Deze heeft informatie over de locatie, inhoud etc. Het systeem kan, rekening houdend met veel verschillende gegevens, berekenen of een omschakeling zinvol is voor het eigen systeem, in welke mate en op welk moment.
Het is niet de vraag of, maar eerder wanneer dergelijke forecasting over de hele linie mogelijk zullen zijn.