Generatieve AI heeft in recordtempo de wereld veroverd. Ook binnen het mkb worden ChatGPT, DALL-E en andere tools volop gebruikt. Maar voor IT-dienstverleners en kleinere bedrijven ligt de werkelijke meerwaarde van AI vooral in softwareontwikkeling en het slim benutten van data. Hoe zet je generatieve AI effectief in op deze gebieden?
Generatieve AI is vooral -populair geworden door content-creatie. Tekstbureaus en marketingprofessionals hebben ontdekt hoe je handig gebruik kunt maken van deze tools. En hoewel dat voor veel mkb-bedrijven voldoende reden is om AI te gebruiken, kun je er veel meer mee. Bijvoorbeeld als hulp bij softwareontwikkeling. Met tools zoals GitHub Copilot, AWS CodeWhisperer en ChatGPT kun je code automatisch laten genereren, verbeteren en debuggen. Ontwikkel je software, apps en tools voor je eindklanten, dan heb je deze mogelijkheden vast al ontdekt.
Met generatieve AI kun je routine-taken automatiseren en complexe problemen sneller oplossen. Copilot en vergelijkbare platforms geven real–time suggesties, nog tijdens het -coderen, gebaseerd op miljoenen regels beschikbare open source–code. De ontwikkelcyclus wordt daarmee korter en het bespaart flink op de kosten. Dit is vooral prettig in het mkb waar capaciteit en budget beperkt zijn.
Praktijkvoorbeelden
Een mkb-softwarebedrijf dat een nieuwe applicatie wil ontwikkelen, kan met generatieve AI snel meters maken. In plaats van urenlang handmatig code schrijven, helpt AI direct met voorgeprogrammeerde functies, foutopsporing en optimalisatie van de softwarearchitectuur. Ook bij het testen van code en betaversies kan generatieve AI goede diensten bewijzen. AI doet daarbij voorstellen voor testscenario’s, genereert deze, spoort fouten op en geeft suggesties voor verbeteringen. Hiermee kan zelfs een klein ontwikkelteam efficiënt software maken.
Maar daarmee zijn de voordelen nog niet op. Generatieve AI kan ook de bijbehorende technische documentatie maken en aanvullen met instructies voor de klant. Dit versnelt dan weer het implementeren van de software en maakt het onderhouden ervan eenvoudiger.
Waarde halen uit data
Generatieve AI kan ook helpen bij het chocola maken van grote hoeveel-heden data. Geen wonder natuurlijk bij een technologie die juist getraind is met grote datasets. Generatieve AI biedt functionaliteit waarmee ook mkb-bedrijven meer waarde kunnen halen uit hun data. Veel mkb-ondernemingen verzamelen data, maar worstelen met het effectief analyseren en benutten daarvan. Generatieve AI kan helpen om inzichten te genereren en toegankelijk te maken.
Zo kan AI bijvoorbeeld automatisch rapporten genereren uit datasets, waarbij het trends, kansen en -risico’s presenteert in begrijpelijke taal. Dat gaat meestal verrassend goed en maakt het voor mkb-bedrijven -mogelijk om strategische beslissingen te nemen op basis van hun eigen data, zonder dat daarvoor -gespecialiseerde dataprofessionals nodig zijn.
Een concreet voorbeeld is predictive analytics. Er zijn generatieve AI-tools die op basis van de data uit het verleden toekomstige klantbehoeften, omzettrends en operationele bottlenecks kunnen voorspellen. Een productiebedrijf kan zo anticiperen op onderhoud, voorraadbeheer optimaliseren of en verkoopprognoses verbeteren.
‘Anomaly detection’ is een andere klus waar generatieve AI goed in is. Dit wordt natuurlijk al volop ingezet voor cybersecurity of fraude-detectie. AI-systemen leren wat normaal gedrag is en genereren waar-schuwingen wanneer afwijkingen optreden. Dit is niet per se -alleen voor bedrijven van enterprise-omvang interessant. Juist in het mkb, waar vaak geen eigen IT-afdeling is, biedt dit mogelijk-heden om criminelen te snel af te zijn, en snel te reageren op potentiële dreigingen.
Begeleiding en advies
Voor de IT-dienstverlener voor het mkb ligt er een belangrijke taak op het gebied van advisering en implementatie. AI-tools lijken weliswaar vaak toegankelijk, maar de praktijk leert dat mkb-bedrijven struikelen over complexiteit, privacy-issues en beveiligingsrisico’s. Je kunt belangrijke adviezen bieden omtrent de selectie van passende AI-platforms voor softwareontwikkeling en data–analyse. De behoefte aan training en begeleiding van medewerkers bij het effectief inzetten van AI is daarnaast iets wat je niet moet onderschatten. AI staat feitelijk nog maar in de kinderschoenen en niet iedereen kan daar al -meteen goed mee omgaan. Compliance-vraagstukken en beveiliging van gevoelige data zijn kwesties die op een -zeker -moment in het traject aan bod (moeten) komen. En last but not least, bij het integreren van AI in bestaande bedrijfsprocessen -hebben bedrijven zeker hulp nodig.
Valkuilen vermijden
Generatieve AI houdt voor de nabije toekomst grote beloften in voor het mkb. Maar daarbij moeten de uitdagingen niet onderschat worden. Een van de grootste risico’s is het klakkeloos vertrouwen op gegenereerde resultaten. Zoals iedereen die een chatsessie met een AI-bot heeft gehad al eens heeft gemerkt, spreken ze niet altijd de waarheid. Datzelfde voorbehoud geldt ook voor AI-gegenereerde software en data-inzichten. Je ontkomt er niet aan om deze kritisch te beoordelen op nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.
Concreet betekent dit dat je een belangrijke rol speelt in het bewust maken van klanten van de mogelijkheden én de beperkingen. Zet kritische controlemechanismen op en implementeer procedures voor kwaliteitscontrole.
