Innovatie & Strategie

Dit is een bijdrage van SAS
Artificial Intelligence
Trends analytics en AI

8 essentiële trends in AI en analytics

Van duurzaamheid tot synthetische data.

16 januari 2023
Door: SAS , partner

Van duurzaamheid tot synthetische data.

Nu Artificiële Intelligentie (AI) en analytics overal zijn ingeburgerd, kijken we uit naar nieuwe toepassingen die zowel de bedrijfsvoering als onze samenleving zullen verrijken. Hieronder ontdek je acht belangrijke trends en uitdagingen om het volle potentieel van de technologie te kunnen benutten.

1. Bedrijven stellen eigen regels op rond verantwoorde en duurzame AI

Aangezien artificiële intelligentie intussen overal ingeburgerd geraakt, wordt het ook belangrijk dat AI-oplossingen verantwoord en duurzaam zijn. Daarom is de Europese Commissie bezig met de EU AI Act, een wettelijk kader dat vermoedelijk tegen eind 2023 op tafel zal liggen. Veel bedrijven zullen hier niet op wachten en zelf een soort interne regelgeving rond AI-toepassingen opstellen. Die zal uiteraard zo compliant mogelijk zijn met het wetsvoorstel dat Europa momenteel aan het uitwerken is. Organisaties doen dit uit vrees voor imagoschade, aangezien er intussen wel al enkele incidenten rond AI geweest zijn.

In sommige sectoren is het bovendien essentieel dat de ethische kant van de technologie in kaart wordt gebracht. Denk aan verzekeringsmaatschappijen die onder zware concurrentiedruk staan en daarom vooral winstgevende klanten zoeken. Als ze hiervoor een AI-model gebruiken, dan bestaat het risico op bias waarbij bepaalde klantengroepen worden uitgesloten en heel wat mensen gewoonweg niet meer in aanmerking komen om een verzekering af te sluiten.

Een duurzamere en betere wereld is ook een prioriteit voor veel bedrijven. Daarom zijn er steeds meer organisaties die met behulp van Analytics en AI duurzame initiatieven ontwikkelen. Denk aan de inzet van AI om verspilling tegen te gaan, of voorraden beter te voorspellen.

2. Privacy officers krijgen meer verantwoordelijkheid in AI-processen

Aansluitend bij de focus op duurzame AI moeten organisaties uiteraard ook rekening houden met privacyregels rond de data die ze gebruiken. In de meeste organisaties hebben privacy officers zich vooral met operationele zaken beziggehouden, om wetgeving als de AVG op de verschillende plekken in de organisatie te verankeren. Maar nu organisaties op het gebied van data veel volwassener geworden zijn, komt ook het AI-speelveld meer en meer in hun domein terecht. Mag het bedrijf bepaalde gegevens volgens de wetgeving wel gebruiken? En wat is de privacy impact van een AI initiatief? Moet er niet eerst een AI-impactassessment worden uitgevoerd?
Daarnaast moeten deze rollen in de organisatie evolueren om interne toezichthouder ook businesspartner te zijn. In plaats van enkel in actie te treden wanneer iets niet mag, moeten ze ook mee nadenken over wat juist wel mag en kan om businesstoepassingen te versterken. Uiteraard speelt hier ook de ethiek agenda een belangrijke rol: ‘technisch kan het, juridisch mag het, maar wil ik het ethisch ook als organisatie’?

3. Positieve bias draagt bij tot een betere maatschappij

Zoals in het eerder genoemde voorbeeld van de verzekeraars moeten we ons bewust zijn van de risico’s op bias bij het gebruik van AI. Maar eigenlijk is die bias toch heel vaak een vertaling van wat er in de maatschappij gebeurt. In 2023 zal de industrie de bias die uit AI modellen komt en die als het ware de maatschappij een spiegel voorhoudt, converteren naar een positieve bias. Uiteindelijk zal dit ervoor zorgen dat we data en algoritmes gaan genereren die neutraler zijn dan onze menselijke maatschappij en op die manier kunnen helpen om een betere wereld te creëren.

4. Synthetische data stimuleert de ontwikkeling van AI-toepassingen

In 2023 zal de trend naar synthetische datasets als wondermiddel voor AI zich verder doorzetten. Deze kunstmatige data die de eigenschappen en kenmerken van de originele, privacy-gevoelige data weerspiegelt, maakt het voor organisaties eenvoudiger om rekening te houden met uitdagingen zoals privacyregels en gegevensbescherming. Veel boetes die bedrijven vandaag krijgen, hebben te maken met beveiliging van persoonsgebonden data. Dankzij het gebruik van artificieel ontwikkelde gegevens hoeven ze zich hier geen zorgen over te maken. Zeker in gereguleerde sectoren, zoals gezondheid, zit veel potentieel voor synthetische data. Mogelijk ligt hier zelfs een opportuniteit voor het gebruik van ChatGPT, een chatbot ontwikkeld door OpenAI die voor iedereen toegankelijk is en op basis van dialogen met gebruikers teksten kan genereren.

5. Bedrijven gaan nadenken over de kostprijs van cloud voor analytics

Van innovatie en governance op een gecentraliseerd platform tot schaalbaarheid en snellere time-to-market … Ieder bedrijf heeft wel een reden waarom ze het vizier op de cloud richten. Ondanks de vele voordelen van cloudtechnologie is het normaal dat bedrijven ook over de kostprijs nadenken. Vooral bedrijven die cloud verkiezen om kosten te besparen, komen bedrogen uit. Cloud biedt immers geen enkele garantie op kostenbesparing. Wel laat het organisaties op een schaalbare manier met resources omgaan. In 2023 zullen bedrijven deze schaalbaarheid verder optimaliseren. Pas als ze dit onder controle hebben, kunnen ze ook echt van de financiële voordelen van cloud genieten.

6. Trend naar democratisering en low code, no code platformen

Organisaties blijven worstelen met het tekort aan data scientists op de arbeidsmarkt. Daarom staat de democratisering van analytics nog steeds hoog op de agenda. De opmars van de citizen data scientists maakt duidelijk dat werken met data niet langer beperkt hoeft te blijven tot medewerkers met een technische achtergrond. Low code- en no code-platformen zorgen ervoor dat eindgebruikers in de hele organisatie hun werk met analytics-toepassingen kunnen ondersteunen.

7. DecisionOps: AI moet beslissingsprocessen aandrijven

De speeltijd van AI is definitief voorbij. Waar organisaties zich vroeger beperkten tot experimenteren, moeten analytische modellen vandaag waarde opleveren en helpen bij het nemen van beslissingen. De stijgende energieprijzen zijn een belangrijke drijfveer in dit verhaal. In manufacturing maken veel bedrijven bijvoorbeeld gebruik van AI om zowel de kwaliteit van producten te verbeteren als om producten op het juiste moment – lees: de tegen meest voordelige energietarieven – te produceren. Daarnaast zien we dat AI vaak wordt ingezet in de context van Smart Cities en IoT. Ook daar moet de technologie helpen om beslissingen te optimaliseren.

Deze trends sluiten ook aan bij een voorspelling van Gartner die stelt dat bedrijven steeds meer gebruik zullen maken van analytics en AI om beslissingen te nemen. Het zorgt ervoor dat de focus niet langer uitsluitend op ModelOps mag liggen. Op basis van een model kan je immers geen beslissing nemen. In 2023 zal het belang van DecisionOps dus blijven groeien. Hoe kunnen we inzichten uit AI snel operationaliseren en in beslissingsprocessen opnemen? DecisionOps wordt een overkoepelend geheel waar ModelOps een onderdeel van is.

8. Organisaties moeten het gebruik van opensource beter beheren

Tot slot zal ook het succes van opensource in 2023 blijven toenemen. Bedrijven maken er steeds meer gebruik van om analytische modellen te bouwen. Een van de pijnpunten die ze daarbij ervaren, is het risico op wildgroei aan toepassingen, programmeertalen (R, Python, Java, …) en verschillende versies van opensourcepakketten. Daarom zullen organisaties in 2023 meer gaan nadenken over het beheer van opensource en knopen doorhakken, bijvoorbeeld over hun geprefereerde programmeertaal.

Dit is een bijdrage van Rein Mertens, Head of Customer Advisory bij SAS, en Véronique Van Vlasselaer, SAS Data & Decision Scientist. 

 

Reactie toevoegen