Maak generatieve AI direct toepasbaar voor je organisatie

Want als je er bewust mee omgaat, dan zijn generatieve AI veilig en transparant te gebruiken in je organisatie.

Veilige LLM-oplossing voor interne kennisbanken
Hoewel er talloze toepassingen zijn, springt één specifieke vraag vanuit verschillende branches er met kop en schouders bovenuit: is het mogelijk om een ChatGPT-achtige oplossing te realiseren die compliant én secure is, en waarmee ik niet direct gevoelige informatie uit handen geef? De grootste behoefte is het creëren van een snel doorzoekbare interne kennisbank. Het antwoord is volmondig ‘ja’. Het is mogelijk om een large language model (LLM) in te zetten dat afgeschermd opereert en alleen getraind wordt met data binnen je eigen organisatie. Hiermee kan bijvoorbeeld een interne kennisbank worden gemaakt die alleen toegankelijk is voor specifieke medewerkers met de juiste rechten.

Het belang van een grondig vooronderzoek
Bij het ontwikkelen van generatieve AI-oplossingen is een grondige intake en vooronderzoek essentieel. Welk probleem dient te worden verholpen en welke voordelen moeten minimaal worden behaald? Start met het interviewen van de business. Dit geeft een duidelijk beeld van de situatie, de betrokken partijen en mogelijke impact van de oplossing. Vervolgens maak je een inventarisatie van de beschikbare bronnen om de volledigheid en kwaliteit te beoordelen. Zo wordt duidelijk of de oplossing aansluit bij de wensen en verwachtingen van de business en of de beschikbare databronnen geschikt zijn.

Hoe draagt generatieve AI bij aan je huidige bedrijfsvoering?

Een LLM biedt veel voordelen, zoals:

• Het verbeteren van de customer journey Het inzetten van een LLM kan zorgen voor snellere antwoorden op klantvragen, zowel via chatbots als via klantenservicemedewerkers. Het sneller bieden van het juiste antwoord draagt bij aan een hogere klanttevredenheid en kan bijvoorbeeld de (telefonische) wachtrij verkorten.
• Het optimaliseren van processen Generatieve AI kan processen efficiënter maken door het genereren van relevante content en het automatiseren van taken. De tijdsbesparing die hiermee wordt behaald is enorm. Tegelijkertijd is er altijd een zogeheten handmatige (menselijke) eindcontrole op bruikbaarheid en toepasbaarheid. De zogeheten Human in the loop.
• Het maximaliseren van kennisdeling Organisaties met een groot historisch archief kunnen direct de vruchten plukken van generatieve AI. Met behulp van een LLM kunnen alle kennis en expertise in het archief eenvoudig doorzoekbaar worden gemaakt, waardoor relevante content direct kan worden benut.

Let altijd op de gevaren van generatieve AI
Het toepassen van LLM’s binnen de eigen organisatie kan op een veilige manier. Besluit je toch de online toepassingen te gebruiken, let dan altijd op de kleine lettertjes.

1. De ingevoerde data wordt gemeenschapsgoed Alle gedeelde en gegenereerde tekst- en data-input wordt eigendom van de makers van bijvoorbeeld ChatGPT, zodat het model zich verder kan ontwikkelen. Upload dus nooit gevoelige data van jezelf of je organisatie!
2. Gebruik gezond verstand bij het gebruik van output Het is belangrijk om kritisch te blijven op de output. Zelfs het algoritme kan er wel eens naast zitten en dat kan zorgen voor ongemakkelijke situaties.
3. Beschouw het als een toevoeging, geen vervanging De komst van ChatGPT en andere toepassingen moeten worden gezien als versnellers, maar kunnen nog niet dienen als complete vervanging van de mens.

Over Future Facts (onderdeel van het Conclusion ecosysteem)
Future Facts is de responsible AI-partner van Nederland en sinds 2021 onderdeel van het veelzijdige Conclusion ecosysteem. Met een team van bevlogen AI-specialisten en onze krachtige executiestrategie, bewerkstelligen wij in korte tijd duurzame verandering en positieve impact bij onze klanten door inzet van state-of-the-art technologie.

Future Facts is in het DX300-onderzoek van MT/Sprout verkozen tot beste Data- en AI-specialist van Nederland.