Versnelling kunstmatige intelligentie

De impact van kunstmatige intelligentie wordt nog altijd fors onderschat. Allereerst blijkt elke technologie in de afgelopen decennia een veel grotere impact te hebben dan vooraf werd verwacht. Bovendien gaat de implementatie ook steeds sneller. Alleen al deze combinatie (groter en sneller) zou betekenen dat kunstmatige intelligentie ook in de komende jaren positief zal blijven verrassen. Daar komt nog bij dat de impact van kunstmatige intelligentie (de vierde industriële revolutie) groter is dan impact van de tweede industriële revolutie. De tweede industriële revolutie ging namelijk in essentie over de automatisering van menselijke spierkracht. Kunstmatige intelligentie gaat over de automatisering van menselijke denkkracht.

Productiviteitspotentieel

De tweede industriële revolutie raakte vooral de agrarische sector. Lange tijd werkte in ontwikkelde landen zo’n 30 procent van de bevolking in de agrarische sector. Inmiddels is dat zo’n 2 procent, maar die paar procent produceert een veelvoud van wat er vroeger werd geproduceerd. In de producerende sector gingen wel meer mensen werken, maar dan vooral ook omdat er veel meer (en goedkoper) werd geproduceerd. Door de productiviteitsvoordelen in de agrarische en industriële sector, kwam er ruimte vrij voor de dienstverlenende sector. Dat is nu veruit de grootste sector in de economie. Kunstmatige intelligentie raakt al die drie sectoren en de invloed is groot. In theorie zijn er nauwelijks meer mensen nodig en communiceert de ene robot straks met de andere robot.

Hyperscalers

Op de beurs ging het geld de afgelopen jaren vooral naar bedrijven die kunstmatige intelligentie mogelijk maken. Inmiddels staan die bekend als de Magnificent Seven, hoewel er natuurlijk wel meer techbedrijven mee bezig zijn. De basis voor kunstmatige intelligentie is – net als voor de PC, het internet en de iPhone- nog altijd de semiconductor. Kunstmatige intelligentie wordt getraind op data, waarbij meer altijd beter is. Data die vooral beschikbaar is in de cloud en daardoor werd er al snel gesproken over zogenaamde hyperscalers. Dat zijn bedrijven die gespecialiseerd zijn in. cloud computing en data management. Dat zijn onder andere Amazon (Web Services), Google (Cloud), Microsoft (Azure), IBM (Cloud) en Alibaba (Cloud). De naam hyperscalers is ontleend aan de manier waarop data wordt verwerkt. Als de sofware architectuur schaalbaar is en kan meegroeien met de vraag (door het systeem uit te breiden) spreekt men van hyperscalers.

Zo’n hyperscaler biedt een betrouwbare manier om technologieën zoals kunstmatige intelligentie, internet of things (IoT), machine learning en big data analytics te ontwikkelen en in te zetten. Hyperscalers zijn in staat om deze services op grote schaal te ondersteunen, door gebruik te maken van meerdere datacenters over de hele wereld, met duizenden fysieke servers waarop miljoenen virtuele machines draaien. Door toegang te bieden tot een kant-en-klare, schaalbare infrastructuur, geven hyperscalers hun klanten de mogelijkheid om te experimenteren, bouwen, innoveren en elk type applicatie te draaien, van een sociaal netwerk tot een slimme stad tot online bankieren, en dat alles terwijl de kosten worden beheerd en er wendbaar wordt gewerkt. Daarnaast zorgt het uitbesteden van infrastructuurbeheer ervoor dat ontwikkelaars zich kunnen richten op het bouwen van applicaties en dat operationele teams meer tijd hebben om zich te richten op innovatie in plaats van onderhoud.

Software

Na de hardware volgt de software. Softwareapplicaties die gebruikmaken van generatieve AI worden geïntroduceerd en bedrijven gebruiken deze nieuwe tools in hun workflows. Als gevolg daarvan verzamelen softwareontwikkelaars in realtime gegevens en feedback van gebruikers, die wordt gebruikt om het softwareaanbod effectiever te maken. Nu deze nieuwe generaties AI-producten online komen, moet dit leiden tot een hogere productiviteit en sterkere economische groei. Enkele van de eerste voorbeelden van AI-gestuurde verbeteringen zijn ontwikkeld door softwarebedrijven die zich toeleggen op klantenservice, marketing en verkoop. Verschillende bedrijven meldden dat een aanzienlijk deel van hun zakelijke klanten al gebruik maakt van AI-functies.

Steeds grotere invloed

Deze AI-tools zijn in eerste instantie gericht op routinetaken die geautomatiseerd, versneld of verbeterd kunnen worden. En dergelijk saai en geestdodend werk is er in overvloed. AI-gerelateerde software kan bijvoorbeeld e-mails opstellen (variërend in stijl van formeel tot informeel) en deze combineren met AI-gegenereerde afbeeldingen voor gebruik in een marketingcampagne. De campagne kan ook follow-ups van vergaderingen en geautomatiseerde planning. Intern houdt de software gegevens bij en analyseert ze, waardoor een transparant, real time overzicht ontstaat van de verkooppijplijn van een bedrijf. Daarnaast ontstaan er ook tal van creatieve doeleinden, zoals videoadvertenties en content voor social media, (cyber)beveiliging.

Agents

Een AI-agent is software die is ontworpen om autonoom of semiautonoom complexe taken uit te voeren. AI-agentenkunnen actieplannen maken, redeneren, de behoefte aan externe acties of hulpmiddelen bepalen, extra informatie verzamelen van de gebruiker verzamelen in een conversatievorm, communiceren met andere AI-agenten, tools gebruiken om te communiceren met externe systemen (websites, software-API’s), zijn plan herzien op basis van zijn onderzoek en proactief een reeks acties starten. AI agents zijn bevoegd en hebben toegang tot tools, maar ze hebben wel toezicht en sturing nodig. Met software die lijkt op een virtuele werknemer die kan plannen, redeneren, leren en handelen op basis van de gegevens die het creëert en ophaalt, creëert nieuwe mogelijkheden. In tegenstelling tot zijn niet-agent tegenhanger kan een AI-agent op hoog niveau handelen.

Conclusie

Nog geen twee jaar geleden veranderde de komst van ChatGPT de perceptie van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie. Twee jaar later blijkt dat het bereik en de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie nog altijd te worden onderschat. Ondertussen ontstaan bedrijven die AI met succes hebben omarmd en daardoor een sterkere concurrentiepositie innemen ten opzichte van hun langzamere of minder bekwame concurrenten of minder bekwame collega’s.

Uiteindelijk zijn beleggers op zoek naar de bedrijven die het goed doen – die “killer use cases” ontwikkelen en effectieve AI-infrastructuur en -apps bouwen die leiden tot winst. Dat blijft niet beperkt tot ChatGPT-achtige toepassingen. We zitten ook dicht tegen het moment aan dat kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om voertuigen autonoom te laten rijden (bedenk dat het beroep van chauffeur het meest populaire beroep onder mannen is in de wereld). Ook zal kunstmatige intelligentie een impuls geven aan robotisering in de industrie. In de wereld werkt nu circa  30 procent van de bevolking in de industrie. Dat zal – vergelijkbaar met de agrarische sector – gereduceerd kunnen worden tot slechts enkele procenten. Ondertussen groeit de techniek bijna sneller dan het tempo waarin nieuwe toepassingen kunnen worden bedacht.

Han Dieperink

Disclaimer