Filter
ChatGPT De 5 AI-trends om naar uit te kijken in 2019
De interesse in artificial intelligence (AI) stijgt naar een hoogtepunt. In 2018 was er al een aanzienlijke groei van bedrijfsapplicaties op basis van AI en machine learning (ML). Deze trend zet zich voort, maar er is meer. Vanuit de markt, die ik vanuit mijn functie als head of research center AI zie, zijn een aantal trends af te lezen. In dit artikel bespreek ik vijf AI-trends om naar uit te kijken in 2019.
1. Meer samenwerking tussen mens en machine
De discussie over mens versus machine zal in 2019 verschuiven naar samenwerking. We gaan ons meer en meer richten op machines die mensen helpen. We komen tot het inzicht dat we beter af zijn met machines die zwaar en repeterend werk voor ons uitvoeren. En ons voorzien van kennis en informatie om betere besluiten te nemen. Het uitvoerende werk van de machine versterkt ons als mens. We presteren beter met samenwerkingen, dan als we elkaar beconcurreren.
2. Data scientists met software development skills
Een AI- en ML-toepassing omvat meer dan een AI- en ML-model. Een data scientist kan prachtige modellen maken. Maar er zijn vaardigheden nodig op het gebied van software engineering om een zakelijke applicatie te bouwen.
In 2019 maakt de data scientist deel uit van een multidisciplinair team. Daarom moet de data scientist meer kunnen dan het ontwikkelen van een model. Een model kan niet op zichzelf leven. Het moet een integratie zijn in de applicatie. We vragen in 2019 dus meer en meer software skills van data scientists.
3. DevOps voor AI
2018 was het jaar van experimenten en proof-of-concepts, waarbij technologie bewees waardevol te zijn. Nu is het tijd om op te schalen. En met opschaling komt de behoefte aan een framework voor de ontwikkeling van robuuste en schaalbare AI-oplossingen. In 2019 zien we de opkomst van DevOps voor AI.
Veel activiteiten die we nodig hebben om AI-toepassingen te maken, zijn traditionele software engineering-activiteiten. Deze activiteiten blijven hetzelfde voor AI-applicaties. In DevOps voor AI concentreren we ons op de belangrijkste activiteiten die verschillen van de traditionele software engineering-DevOps.
4. Gegevenskwaliteit over gegevenshoeveelheid
Het mantra voor AI was altijd ‘hoe meer gegevens, hoe beter’. Dit verandert in 2019. We hebben nog steeds veel gegevens nodig, maar betere gegevens. Als we moeten kiezen, geven we de voorkeur aan kwaliteit boven kwantiteit.
Met een beter begrip van AI binnen bedrijven, neemt de behoefte aan kwaliteit toe. Bedrijven begrijpen dat de kwaliteit van de gegevens de kwaliteit van het AI-model bepaalt.
5. Focus op betere anonimisering van gegevens
Het is nog geen sexy onderwerp, maar data-anonimisering wordt hot in 2019. De EU Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) is de belangrijkste verandering in de regelgeving voor gegevensprivacy in twintig jaar. Als een bedrijf de verordening overtreedt, kan het een boete krijgen van maximaal 2% van de wereldwijde inkomsten van het vorige boekjaar. De inzet is dus hoog.
In 2019 besteden we meer aandacht aan algemeen bruikbare algoritmen en hulpmiddelen om gegevens te anonimiseren. De mogelijkheid om persoonlijke informatie op te halen, neemt toe.
We hebben meer hulpmiddelen en technieken nodig om dit te voorkomen. Om dat te realiseren, zien we in 2019 meer wetenschappelijk onderzoek en toegepaste wetenschap in differentiële privacy en anonimisering van gegevens.
AI in 2019
AI gaat de IT-industrie aanzienlijk beïnvloeden. Machine learning en kunstmatige intelligentie worden de belangrijkste technologische trends van 2019. Dus wees klaar voor de vooruitgang.
Hoe kijk jij aan tegen AI in 2019? Deel je ideeën hieronder in een reactie!
Over de auteur
