Zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie

Zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie

Klik voor meer informatie over auteur Irfan Ak.

Kunstmatige intelligentie en big data zijn twee van de populairste en meest besproken onderwerpen in de technische kring. Desondanks zijn er veel misvattingen over zowel big data als kunstmatige intelligentie. Er is ook veel hype rond beide onderwerpen, wat soms kan leiden tot nog meer misvattingen en mythen. Dat is precies wat er is gebeurd bij big data en kunstmatige intelligentie.

In dit artikel leer je over zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie.

Expert nemen

Jean Michel Franco, Senior Director of Products bij Talend, benadrukt wat big data kan doen:

“Als we veel informatie over een zakelijk onderwerp kunnen vastleggen die je kunt verbeteren, wil je niet alleen maar aan de oppervlakte komen. U wilt het onbekende ontdekken, de hoofdoorzaak achterhalen, voorspellen wat er zal gebeuren, problemen met uiterste precisie aanpakken. Dit is meer dan wat mensen alleen kunnen doen, zonder de hulp van de machine. “

Jean Paul Baritugo, directeur bij Tempo Harmon, een bedrijfstransformatie- en outsourcingadviesbureau, denkt dat “er zeker een sterke relatie bestaat tussen big data en AI.” Volgens hem “is big data de brandstof en is AI het middel.”

Zeven veelvoorkomende misvattingen over big data en kunstmatige intelligentie

1. AI is niet altijd afhankelijk van big data

Je hebt misschien nodig big data wanneer je kunstmatige intelligentie moet trainen en AI-toepassingen moet voeden. Mogelijk hebt u veel gegevens nodig wanneer uw AI antwoorden op vragen moet verzinnen of enorme gegevenssets moet analyseren om patronen te identificeren. Dat betekent niet dat je altijd big data nodig hebt. Stel dat u chatbots wilt trainen – u kunt hiervoor een kleine hoeveelheid gegevens gebruiken. Het hangt meestal af van de complexiteit van het probleem dat AI probeert op te lossen. Hoe complexer het probleem, hoe meer data AI nodig heeft.

2. U hebt geen AI-toepassing nodig voor big data

Kunstmatige intelligentie kan uw analytische mogelijkheden verbeteren door het analyseproces te automatiseren en te stroomlijnen, maar dat betekent niet dat het verplicht is om zinvolle inzichten uit grote datasets te halen. Bedrijven kunnen profiteren van datawarehousing, business intelligence en analytics om inzichten en data te visualiseren, zelfs zonder dat AI nodig is. Het valt niet te ontkennen dat machine learning het zware werk kan doen als het gaat om het identificeren van patronen uit enorme datasets. Dit is een van de opvallende kenmerken, maar je hebt niet altijd AI-toepassingen nodig om het meeste uit big data te halen.

3. Er zijn belangrijke verschillen tussen geavanceerde analyse en AI

De meeste mensen maken geen onderscheid tussen geavanceerde analyses en kunstmatige intelligentie. Ze gebruiken deze termen niet alleen door elkaar, maar denken ook dat ze hetzelfde zijn. Hoewel kunstmatige intelligentie en geavanceerde analyse sterk met elkaar zijn geassocieerd, zijn er ook belangrijke verschillen die hen onderscheiden.

Kunstmatige intelligentie kan zijn analysemogelijkheden verbeteren met geautomatiseerd leren. Integendeel, geavanceerde analyses missen deze mogelijkheid en zijn afhankelijk van mensen om de grenzen te bepalen. AI doet dat niet. Zelfs als u enkele aannames heeft, kunt u uw aannames testen met AI, maar u kunt niet hetzelfde doen met geavanceerde analyses.

4. Big data kunnen AI-modellen scheeftrekken

Big data vormt de kern van kunstmatige intelligentie en machine learning. Hoe meer gegevens u aan uw machine learning-modellen toevoegt, hoe beter ze worden. Maar net als al het andere heeft big data ook zijn nadelen. Het kan vooringenomenheid introduceren in modellen voor machine learning en kunstmatige intelligentie, vooral wanneer u er geen controle over hebt.

Let bij data op kwaliteit in plaats van kwantiteit. Dit betekent dat u niet veel gegevens van lage kwaliteit aan algoritmen moet invoeren en mag verwachten dat deze een beter resultaat opleveren. U moet het voeden met gegevens van hoge kwaliteit, zelfs als het in kleine hoeveelheden is. Het verzamelen van tonnen gegevens in uw datameer garandeert u geen succes met kunstmatige intelligentie en machine learning.

5. Integratie van AI en big data zonder het zelfs maar te weten

Zoals eerder vermeld, is er veel hype rondom kunstmatige intelligentie. Een van de directe gevolgen van deze hype is dat het softwareontwikkelaars en -providers dwong om AI-gerichte functies aan hun software toe te voegen. Daarom zie je software die is uitgerust met AI-mogelijkheden. Misschien gebruikt u er enkele in uw bedrijf, maar het is u misschien niet opgevallen. Het beste van deze op AI gebaseerde oplossingen is dat ze kunnen voldoen aan de specifieke behoeften van uw organisatie en de acceptatie van AI kunnen versnellen. Dit kan de gebruikerservaring drastisch verbeteren. U hoeft geen AI-wizard te zijn om volledig te profiteren van deze tools.

6. Mensen zijn cruciaal voor de fusie van big data en AI

Een van de grootste obstakels die bedrijven beletten kunstmatige intelligentie toe te passen, is het gebrek aan vertrouwen en transparantie. De meeste bedrijven laten het idee helemaal achterwege of proberen te gooien personeelszaken in de mix. Volgens Jean Michel Franco:

“Je moet de mens op de hoogte brengen met Data Governance om controle te krijgen over de data (datakwaliteit, representativiteit, data privacy) en de algoritmen (gebruik verklaarbare AI om te kunnen begrijpen wat er onder de dekmantel van de algoritmen zit). “

7. Niet alle gegevens zijn nuttig

Alleen het verzamelen van gegevens omwille ervan zal het niet redden. Bedrijven moeten dit begrijpen en ervoor zorgen dat de gegevens die ze verzamelen of gebruiken om kunstmatige intelligentie te trainen, van hoge kwaliteit zijn. Wayne Butterfield, directeur cognitieve automatisering en innovatie bij ISG, zei:

“Er is een dunne lijn tussen het hebben van data en het hebben van de juiste data om inzichten te verschaffen in combinatie met AI … AI is niet het wondermiddel voor elk probleem – althans nog niet – en het kan niet uit het niets iets creëren. Bedrijfsleiders moeten zich hiervan bewust zijn. “

Welke misverstanden heeft uw bedrijf over big data en kunstmatige intelligentie? Laat het ons weten in de comments.

Meer informatie over ?

Zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie
Of weten wat het voor jouw organisatie kan betekenen?

Onze business consultants komen het graag op locatie uitleggen.

Meer kennis uit deze categorie

Zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie

Gratis scan aanvragen
voor jouw organisatie?

    Zeven veelvoorkomende misvattingen die bedrijven hebben over big data en kunstmatige intelligentie

    Gratis scan aanvragen
    voor jouw organisatie?

    Gratis Download

    Het Business Intelligence Playbook

    Met praktische stappen en tips geven we je de handvatten om BI van de grond te krijgen én bij te laten dragen in jouw bedrijfsdoelstellingen.

    De juiste BI experts

    Wacht!! Ga nog niet weg zonder gratis dashboard.

    Jij bent hier toch ook voor meer inzicht in jullie data?