Vertrouwen is essentieel bij het adopteren van generatieve AI

Masterdiploma in de Rechten (Grote taalmodellen) vertegenwoordigt vooral een technologie van transformatie. Het beperkt zich niet tot het verbeteren van bestaande technologie, noch tot het voldoen aan een reeds bestaande behoefte. In feite heeft generatieve AI niet alleen het potentieel om de producten van een bedrijf te verrijken en nieuwe behoeften te genereren, maar vooral om de manier waarop mensen als medewerkers samenwerken en als klanten met elkaar omgaan radicaal te veranderen.

Het opnieuw uitvinden van de concepten productiviteit en organisatie

In het klassieke bedrijfsproces bestaat de aanpak uit het identificeren van zwakke punten en het vervolgens voorstellen van de passende oplossing. Nu generatieve AI echter diepgaand transformeert, komt deze traditionele methode steeds meer onder de loep. LLM's zijn geen product op zichzelf, maar eerder een aanjager van transformatie en innovatie. Generatieve AI vertegenwoordigt een tool en mogelijkheid die kan worden aangepast aan veel producten, diensten en toepassingen met als doel deze te verbeteren, personaliseren en efficiënter te maken. Ze kunnen bijvoorbeeld worden geïntegreerd in chatbots om interacties natuurlijker te maken, in aanbevelingssystemen om relevantere suggesties te geven, of in tools voor data-analyse om nauwkeurige inzichten te genereren.

Kortom, het is een technologie die een zorgvuldige integratie en aanpassing aan specifieke contexten vereist om haar volledige potentieel te kunnen benutten. In zekere zin zijn er geen vooraf gedefinieerde gebruiksscenario's, omdat bijna elk aspect van het bedrijf en de bedrijfsorganisatie kan worden beïnvloed. Bovendien worden de verschillen tussen bedrijfstakken minder belangrijk als het gaat om op inhoud gebaseerde automatisering. Het is echter belangrijk op te merken dat deze nauwkeurigheid niet betekent dat LLM's alles voor elkaar kunnen krijgen, dat alle klanten hetzelfde zijn, of dat aanpassingen niet nodig zijn.

Integendeel. Algemene LLM-houders demonstreren hun opmerkelijke vermogen om alle soorten inhoud te absorberen en te creëren. De kans ligt echter in het aanpassen van deze modellen om geavanceerde problemen op te lossen. Van geautomatiseerde financiële rapportage tot het maken van productbeschrijvingen voor e-commerceplatforms: elke functie heeft unieke behoeften die specifiek zijn voor de organisatie waarvoor u werkt.

Pas je aan de zakelijke verwachtingen aan en speel in op het gebruik ervan

Ook al zijn OpenAI of Anthropic LLM's erg krachtig, dat betekent niet dat ze de beste oplossing zijn voor een specifiek gebruik. Het is feitelijk noodzakelijk om de LLM en de omvang ervan aan te passen aan de use case. De adaptieve technieken van RAG (Retrieval Augmented Generation) maken het dus mogelijk dit probleem op te lossen door het model te trainen op gegevens die het context geven. We verkrijgen dan een LLM die efficiënter is dan het algemene model, maar tegelijkertijd compacter en zuiniger is. Dankzij deze aanpassing kunnen modellen complexe uitdagingen aangaan, zoals fraudedetectie, klantrelatiebeheer of het lezen van een complex contract. Het verfijnde LLM-certificaat kan worden gecombineerd met een generiek LLM-certificaat om aan verschillende gebruiksscenario's te voldoen. Het TheLLMa-project belichaamt bijvoorbeeld een baanbrekend initiatief op het gebied van grootschalige taalmodellering (LLM), specifiek afgestemd op het Franse industriële ecosysteem.

Uiteindelijk is de kans groot dat soortgelijke initiatieven zich de komende maanden en jaren zullen verspreiden. Succesvolle transformatie door middel van AI zal afhangen van het vermogen van organisaties om gemeenschappelijke en verfijnde modellen te identificeren en te gebruiken, maar ook van de waardeketens die daarmee samenhangen.