Gebruik van AI in het bedrijfsleven: Use Cases en waarom het belangrijk is

Machinaal leren

Machine learning richt zich op het in staat stellen van systemen om te leren van gegevens en beslissingen te nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. 

In plaats van vaste regels te volgen, identificeren deze systemen patronen in grote datasets en verbeteren ze geleidelijk hun vermogen om voorspellingen te doen of ongebruikelijke activiteiten te signaleren.

Een machine-learningmodel kan een bedrijf bijvoorbeeld helpen toekomstige inkomsten te voorspellen of vreemde transacties te signaleren. Het is vooral effectief als het gelabelde voorbeelden krijgt (gegevens die mensen al hebben gecategoriseerd) zodat het weet waar het naar moet zoeken.

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

Natuurlijke taalverwerking (NLP) stelt computers in staat om geschreven en gesproken menselijke taal te interpreteren en te genereren. 

Het is wat machines in staat stelt om met taal te werken op een manier die natuurlijk aanvoelt en het is gebouwd om ongestructureerde invoer te verwerken: tekst uit e-mails, spraakopdrachten, supporttickets, transcripties, berichten op sociale media en nog veel meer. 

NLP maakt een breed scala aan tools mogelijk, waaronder:

• AI-chatbots en virtuele assistenten die vragen van klanten afhandelen of gebruikers door taken begeleiden
• Spraakassistenten zoals Alexa, Siri en Google Assistant
• Automatische correctie, voorspellende tekst en grammaticale hulpmiddelen in toepassingen zoals Gmail of Microsoft Word
• Vertaaldiensten zoals Google Translate of DeepL
• Spraak-naar-tekstsystemen die worden gebruikt voor ondertiteling, spraakopdrachten of transcriptiediensten

In combinatie met machine learning en deep learning kan NLP in enorme hoeveelheden rommelige, ongestructureerde taalgegevens graven en er waardevolle informatie uithalen.

Diep leren

Deep learning is een vorm van machinaal leren die gebruik maakt van grote, gelaagde netwerken, neurale netwerken genaamd, om te leren van gegevens op een manier die de werking van het menselijk brein nabootst. Deze netwerken bestaan uit vele lagen van eenvoudige verwerkingseenheden die samenwerken om patronen te herkennen.

Wat deep learning zo bijzonder maakt, is dat het rechtstreeks leert van ruwe gegevens zoals afbeeldingen, geluid of tekst en zichzelf aanleert hoe het deze gegevens moet interpreteren. Elke laag in het netwerk bouwt voort op de vorige: vroege lagen kunnen randen in een foto detecteren, terwijl diepere lagen een heel gezicht kunnen herkennen.

Hierdoor is deep learning vooral krachtig voor complexe taken. Het wordt gebruikt voor zaken als gezichtsherkenning en het herkennen van creditcardfraude. Het zit ook achter veel recente ontwikkelingen op het gebied van AI, zoals zelfrijdende auto's.

Generative AI 

Generatieve AI creëert nieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen, muziek of code door patronen te leren van bestaande gegevens. 

Het maakt gebruik van deep learning-modellen, vooral grote taalmodellen, om structuur en stijl te begrijpen en vervolgens originele uitvoer te genereren als reactie op aanwijzingen.

Je kent waarschijnlijk wel tools als ChatGPT, DALL-E of MusicLM - allemaal voorbeelden van generatieve AI in actie. 

Agentschappelijke AI

AI agents zijn software die niet alleen is ontworpen om inhoud te genereren of te reageren op aanwijzingen, maar ook om doelgericht actie te ondernemen voor een specifiek doel. 

Voorbeelden van AI-agenten in actie zijn onder andere: 

• Een gegevenspijplijn bewaken en automatisch een engineer waarschuwen als belangrijke statistieken dalen
• Meerdere agenda's scannen, open tijdvensters zoeken en een vergadering plannen
• Onderzoek de productprijzen op websites en doe aankoopaanbevelingen
• Log in op een platform voor klantenondersteuning, escaleer een ticket en genereer een samenvatting voor het team

In tegenstelling tot chatbots die vertrouwen op heen-en-weer instructies, wordt agentische AI gedefinieerd door zijn autonomie. Het kan uitzoeken wat er moet gebeuren en hoe het moet gebeuren, waarbij het zijn gedrag aanpast op basis van de resultaten. 

1. Lagere kosten

Bedrijven die AI gebruiken, rapporteren een verlaging van 52% in arbeidskosten. 

Dat komt omdat AI tijdrovende taken automatiseert, zoals gegevensinvoer, planning en het afhandelen van veelvoorkomende verzoeken van klanten. In plaats van meer mensen aan te nemen om dit werk te doen, kunnen teams op AI vertrouwen om het direct, 24 uur per dag en zonder pauzes te doen.

2. Datagestuurde inzichten

AI helpt bedrijven om inzicht te krijgen in grote, rommelige datasets, of het nu gaat om feedback van klanten, verkoopactiviteiten of supportlogs. In plaats van spreadsheets of rapporten handmatig te analyseren, kunnen teams AI gebruiken om automatisch patronen te ontdekken, belangrijke trends aan het licht te brengen en te benadrukken wat aandacht nodig heeft.

Ik zal je een voorbeeld uit eigen ervaring geven. Bij Botpress gebruikt mijn team een bot om verkoopkansen te ontdekken door productgebruiksgegevens te scannen. 

Het maakt verbinding met Mixpanel, HubSpot en ons interne platform om signalen zoals API-pieken of pieken in actieve gebruikers te monitoren. Wanneer er een activiteit met een hoge intentie wordt waargenomen, wordt de juiste verkoper op Slack gepingd met context en een aanbevolen volgende stap.

Zoals je je kunt voorstellen, zou dit bijna onmogelijk (en ongelooflijk vervelend) zijn voor een mens om te doen. Met AI kunnen we belangrijke momenten opvangen op het moment dat ze zich voordoen, zodat we sneller kunnen handelen.

3. Operationele efficiëntie

AI verhoogt de efficiëntie door terugkerende, tijdrovende taken over te nemen. Het kan rapporten genereren, berichten inplannen, workflows beheren of follow-ups triggeren, allemaal zonder handmatige inspanning. 

Hierdoor kunnen teams hun focus verleggen van het micromanagen van taken naar het aansturen van de strategie. Het is dan ook geen verrassing dat 63% van de bedrijven die AI gebruiken een verbeterde efficiëntie van hun activiteiten rapporteren.

4. Schaalbaarheid

Als bedrijven groeien, groeit ook de werkdruk. Maar dat betekent niet dat je je moet haasten om je team te verdubbelen. AI kan met je meegroeien. 

AI-leadgeneratie kan bijvoorbeeld moeiteloos worden opgeschaald naarmate de inkomende interesse toeneemt. Ze kwalificeren prospects automatisch en routeren ze naar de juiste teams, hoeveel leads er ook binnenkomen.

Hier zijn enkele andere manieren waarop AI kan meegroeien met de groei van een bedrijf:

• Verwerk steeds grotere hoeveelheden supporttickets of FAQ's zonder dat er meer medewerkers nodig zijn.
• Automatiseer training voor nieuwe gebruikers of werknemers met AI-gestuurde gidsen en chatbots.
• Vragen over secundaire arbeidsvoorwaarden, PTO-aanvragen of beleidsverklaringen beheren voor een groeiend team.
• Handelen van routinematige technische problemen en het opnieuw instellen van wachtwoorden naarmate het aantal medewerkers toeneemt.

5. Verbeterde klantervaringen

De adoptie versnelt snel: Gartner verwacht dat 80% van de klantenserviceteams generatieve AI zal gebruiken om de klantervaring te verbeteren. Dat komt omdat AI grote hoeveelheden verzoeken kan verwerken, interacties kan personaliseren en problemen direct kan oplossen.

Een online retailer kan bijvoorbeeld een AI-chatbot inzetten om artikelen aan te bevelen op basis van zijn browsegeschiedenis en direct taken afhandelen zoals het volgen van bestellingen, het verwerken van retourzendingen of het bijwerken van verzendgegevens.

Kosten van AI-oplossingen voor starters

Als je wilt experimenteren met een AI-agent voor je kleine bedrijf en gewoon een eenvoudige manier nodig hebt om je tenen in AI te dompelen, kun je gratis basisplannen vinden of opschalen tot $30-$90 dollars per maand. 

Deze startopties bieden meestal eenvoudige automatiseringen en lichte analyses. Ze zijn een geweldige manier om AI uit te proberen zonder veel uit te geven, of het nu gaat om een lead gen bot, een klantenservice helper of een eenvoudige HR-assistent.

Kosten van middelgrote AI-oplossingen

Als je op zoek bent naar iets geavanceerders, dan zijn er de mid-tier AI-abonnementen van $200 tot $1.000 per maand, afhankelijk van de functies. 

Deze plannen ondersteunen meestal meer geavanceerde gebruiksmogelijkheden zoals aangepaste workflows, diepere analyses, integraties met tools van derden en hogere gebruikslimieten.

Kosten van ondernemingsbrede AI-oplossingen

Aan de zakelijke kant beginnen de prijzen over het algemeen bij $15.000 per jaar en gaan omhoog op basis van schaal en aanpassingsbehoeften. 

Deze plannen omvatten vaak zaken als geavanceerde analyses, auditlogs, aangepaste SLA's en hands-on ondersteuning door technische specialisten.

Marketing

Marketeers kunnen sneller werken met AI-agenten voor digitale marketing om de planning en uitvoering van campagnes te verbeteren. Hierdoor kunnen teams efficiënter werken en relevantere ervaringen leveren aan klanten.

Dit is hoe AI marketing vandaag de dag verandert:

• Klantgedrag voorspellen met modellen die de kans op churn of conversie voorspellen, zodat teams op het juiste moment kunnen ingrijpen of verdubbelen
• Genereer en personaliseer content op schaal, afgestemd op elk publiekssegment
• Maak doelgroepsegmenten door real-time gedrag te analyseren, zoals websiteactiviteit, campagnebetrokkenheid en productgebruik
• A/B-tests automatiseren door CTA's en timing te optimaliseren op basis van live prestaties
• Campagne-uitkomsten voorspellen met behulp van historische gegevens om betrokkenheid en ROI in te schatten voordat iets live gaat

Verkoop

AI helpt verkopers meer deals te sluiten door gedragsgegevens te analyseren om te voorspellen welke leads het meest waarschijnlijk zullen kopen. Tools zoals verkoopchatbots kennen scores toe om deze prospects te prioriteren, zodat vertegenwoordigers minder tijd hoeven te besteden aan het najagen van nutteloze leads en meer tijd kunnen besteden aan leads met een hoge intentie. Het resultaat: kortere verkoopcycli en hogere winstpercentages.

AI kan verkoopteams op verschillende manieren ondersteunen:

• Leads automatisch scoren en prioriteren op basis van gedrag, geschiktheid en intentie
• Houd CRM's up-to-date door interacties te loggen en de voortgang van deals bij te houden
• Mogelijkheden voor upsell of cross-sell identificeren door gebruikspatronen en aankoopgeschiedenis te analyseren
• Voorspel het risico op churn of de waarschijnlijkheid van een deal om vertegenwoordigers te helpen focussen waar het telt
• De volgende beste acties aanbevelen, zoals wanneer op te volgen of welk bericht te sturen, op basis van het dealstadium, historische resultaten en kopersgedrag
• AI leadgeneratie kwalificeert prospects en routeert ze naar de juiste teams

Een voorbeeld: Waiver Consulting Group zette een AI-assistent in die bezoekers begroette, consulten boekte en synchroniseerde met agenda's, waardoor het aantal consulten in slechts drie weken met 25% toenam.

Cyberbeveiliging

AI speelt een cruciale rol in cyberbeveiliging door bedreigingen in realtime te detecteren en erop te reageren. Het controleert netwerkactiviteiten op ongebruikelijke patronen - zoals phishingpogingen of ongeautoriseerde toegang - en markeert problemen zodra deze zich voordoen.

Hier detecteert AI subtiele afwijkingen en past zich aan nieuwe aanvalsmethoden aan. Het vermindert vals-positieven en kan automatisch maatregelen in gang zetten om de schade te beperken voordat menselijke teams ingrijpen.

Volgens het Ponemon Institute zegt 70% van de cyberbeveiligingsprofessionals dat AI zeer effectief is in het opsporen van voorheen onontdekbare bedreigingen.

Personeelszaken 

Als het op HR aankomt, maakt AI - met name HR-chatbots - echt een verschil door de dagelijkse vragen te behandelen die zich snel kunnen opstapelen, zoals "Hoeveel vakantiedagen heb ik nog over?" of "Waar is dat inwerkdocument ook alweer?". In plaats van te wachten op een antwoord, krijgen werknemers direct antwoord.

Hier bij Botpress gebruiken we een Slack bot genaamd Harry Botter (ja, echt) die fungeert als een 24/7 HR-assistent. Hij helpt het team met van alles, van het opzoeken van beleidsregels tot loonkalenders en onboardingherinneringen. Het heeft ons team talloze uren bespaard en het leven van de rest van ons ook een stuk makkelijker gemaakt.

Voorraadbeheer

AI houdt de voorraad onder controle door voorraadniveaus, vraagtrends en aankooppatronen te analyseren. Het waarschuwt teams voordat er problemen ontstaan en helpt te grote voorraden en stockouts te voorkomen. 

Zara, bijvoorbeeld, gebruikt AI om wereldwijde modetrends te monitoren en de productie snel aan te passen, waardoor de verkoop met 7% steeg.

Klantenservice

Klantenservice wordt getransformeerd door AI om 24/7 directe en accurate hulp te kunnen bieden. Ze behandelen routinevragen en lossen problemen autonoom op. Het resultaat: snellere reacties, minder achterstanden en een hogere klanttevredenheid.

In tegenstelling tot traditionele bots kunnen AI-chatbots voor klantenservice intentie interpreteren, kennisbanken raadplegen en taken voltooien. Na verloop van tijd leren ze van interacties om de snelheid, precisie en klantervaring te verbeteren.

Neem Able, een platform voor gepersonaliseerde gezondheidscoaching. Door een AI-chatbot te integreren om routinematige vragen van klanten af te handelen, hebben ze het aantal handmatige supporttickets met 65% teruggebracht en jaarlijks meer dan 50.000 dollar aan supportkosten bespaard.

Financiën en boekhouding

In de boekhouding kan AI taken afhandelen zoals facturatie en categorisatie van onkosten, waarbij afwijkingen automatisch worden opgemerkt en menselijke fouten worden verminderd. Dit versnelt de maandafsluiting en helpt teams zich te concentreren op analyses op een hoger niveau.

In de financiële sector ondersteunt AI het meer strategische werk. Het kan cashflow voorspellen en verschillende financiële scenario's modelleren. In plaats van handmatig inzichten uit spreadsheets samen te stellen, kunnen financiële teams financiële chatbots gebruiken om belangrijke statistieken automatisch aan het licht te brengen.

Werkzaamheden

AI verbetert de operationele efficiëntie door terugkerende taken zoals documentverwerking en gegevensinvoer te automatiseren. Het houdt workflows in beweging zonder handmatige invoer, waardoor ops-teams zich kunnen richten op procesverbetering.

Bij Botpress gebruiken we bijvoorbeeld AI-enquêtebots om interne feedback te verwerken. Ze scannen reacties, detecteren patronen in toon en sentiment en genereren gestructureerde samenvattingen, waardoor uren van handmatig onderzoek worden omgezet in slechts enkele minuten inzicht.

1. Botpress

Als je AI-gestuurde chatbots wilt bouwen of je workflow wilt automatiseren, dan is Botpress een toonaangevend platform voor het bouwen van AI-agenten dat speciaal daarvoor is ontworpen.

Het gaat veel verder dan eenvoudige chatbots. Of je nu het supportvolume wilt verlagen, terugkerende taken wilt automatiseren of interne activiteiten wilt stroomlijnen, Botpress biedt de flexibiliteit en diepgang om het aan te kunnen.

Met ingebouwde analyses, foutopsporingstools en een visuele flow builder kunnen teams snel verzenden en itereren zonder een groot ontwikkelteam.

2. Lucidchart

Als je in de planningsfase zit en in kaart wilt brengen hoe je chatbot moet werken voordat je iets gaat bouwen, is Lucidchart een goed hulpmiddel.

Het is een intuïtieve diagramapplicatie waarmee je chatflows, beslissingsbomen en technische workflows kunt schetsen met eenvoudige drag-and-drop tools. Het is perfect voor het visualiseren van logica, het opsporen van potentiële problemen en het krijgen van feedback van je team in een vroeg stadium van het proces.

3. Coveo

Coveo helpt bedrijven slimmere, meer gepersonaliseerde digitale ervaringen te leveren met behulp van AI-gestuurde zoekopdrachten en aanbevelingen. 

Of je nu een e-commercesite of een ondersteuningsportaal hebt, Coveo maakt gebruik van machine learning om de meest relevante inhoud weer te geven op het moment dat gebruikers die nodig hebben.

Het is vooral waardevol voor bedrijven met grote catalogi of complexe klanttrajecten. 

Door zoekresultaten en aanbevelingen in realtime aan te passen, verbetert Coveo de vindbaarheid, verhoogt het de betrokkenheid en stimuleert het hogere conversieratio's zonder handmatige inspanning.

4. HubSpot

HubSpot is al een go-to platform voor het beheren van sales en marketing. Nu biedt het ingebouwde AI-functies die versterken wat teams al doen. In plaats van je stack te reviseren, kun je nu AI in bestaande workflows integreren.

AI-tools helpen bij leadkwalificatie, het plannen van vergaderingen, het maken van content en CRM-automatisering, wat ideaal is voor teams die AI willen gaan gebruiken zonder een steile leercurve. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai is een AI-automatiseringsplatform dat is ontworpen voor grote organisaties die schaalbare, meertalige chatbots nodig hebben. 

De no-code/low-code builder maakt het toegankelijk voor niet-ontwikkelaars, en met voorgebouwde sjablonen en integraties kunnen teams snel bots lanceren die zijn afgestemd op hun behoeften. 

Yellow.ai is ideaal voor bedrijven die ondersteuning willen stroomlijnen en operationele belasting op schaal willen verminderen.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant is een AI-platform voor conversatie dat is ontworpen om virtuele en spraakassistenten te bouwen voor klantenserviceapplicaties. 

Het maakt gebruik van grote taalmodellen om te leren van klantinteracties, met als doel de efficiëntie bij het oplossen van problemen te verbeteren en de wachttijden voor klanten te verkorten.

In tegenstelling tot traditionele chatbots kan de watsonx Assistant kennisbanken raadplegen, om opheldering vragen of indien nodig escaleren naar een menselijke agent. Hij kan in verschillende omgevingen worden gebruikt, waaronder cloud- en on-premise-opstellingen.

Het platform biedt ook spraakmogelijkheden, waardoor integratie in telefonische klantenservicesystemen mogelijk is.

7. Kore.ai

Kore.ai biedt een veelzijdig AI-chatbotplatform dat is ontworpen voor ondernemingen en kleine bedrijven. 

Het platform onderscheidt zich door zijn no-code aanpak, waardoor gebruikers intelligente virtuele assistenten (IVA's) kunnen maken zonder codeervaardigheden. Het biedt ook low-code opties voor diepere aanpassingen.

Kore.ai richt zich ook op beveiliging en compliance, cruciaal voor gevoelige sectoren zoals het bankwezen en de gezondheidszorg. 

De aanpasbaarheid van het platform in verschillende sectoren helpt bedrijven om processen te stroomlijnen en klantinteracties te verbeteren. 

8. LivePerson

LivePerson biedt spraak- en berichtmogelijkheden in hun chatbots en stelt gebruikers in staat om hun bots te integreren met andere communicatiekanalen. 

Hun chatbot-app bevat op mensen lijkende conversaties met geavanceerde conversational AI, generative AI en voice AI-mogelijkheden, allemaal gehost op hun Conversational Cloud. Hun product is bedreven in het digitaliseren van spraakconversaties voor je websitebezoekers. 

LivePerson heeft partnerschappen met derden die een omnichannel conversatiesuite ondersteunen, waardoor uw bot de mogelijkheid heeft om verbinding te maken met uw gegevens met Avaya en Amazon Connect.

Hoe weet ik of mijn bedrijf klaar is voor AI?

Je bedrijf is klaar voor AI als je een duidelijk probleem hebt dat tijd of geld kost, voldoende digitale gegevens met betrekking tot dat probleem en de bereidheid om te experimenteren met nieuwe tools en je team te trainen, zelfs als je klein begint met slechts één use case.

Is AI alleen geschikt voor techbedrijven, of kunnen traditionele industrieën er ook van profiteren?

AI is niet alleen voor techbedrijven, traditionele industrieën zoals productie, detailhandel, gezondheidszorg en logistiek profiteren allemaal van het gebruik van AI om toeleveringsketens te optimaliseren, onderhoudsproblemen te voorspellen, klantervaringen te personaliseren of fraude op te sporen, waardoor het in elke sector waardevol is.

Wat is het verschil tussen AI, machine learning en automatisering in een zakelijke context?

AI is het brede veld van het bouwen van machines die menselijke intelligentie nabootsen, machine learning is een subset waarbij systemen leren van gegevens om na verloop van tijd beter te worden zonder expliciete programmering, en automatisering betekent het uitvoeren van repetitieve taken zonder handmatige tussenkomst.

Betekent het gebruik van AI in mijn bedrijf dat ik mijn werknemers moet vervangen?

Het gebruik van AI in je bedrijf betekent niet per se dat je medewerkers moet vervangen; in plaats daarvan bevrijdt het je team vaak van repetitieve taken zodat ze zich kunnen richten op strategisch of creatief werk, waardoor mensen en AI kunnen samenwerken.

Welke gegevens heb ik nodig om AI effectief te gaan gebruiken?

Om AI effectief te kunnen gebruiken, heb je gestructureerde of semigestructureerde gegevens nodig die relevant zijn voor je bedrijfsprobleem - zoals klantinteracties, verkoopgegevens, supporttickets of productgegevens - en die schoon en consistent zijn, zodat je AI-tools patronen kunnen leren en nauwkeurige resultaten kunnen leveren.