Wouter Hoeffnagel - 08 mei 2024

GenAI is meest ingezette AI-oplossing

Generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) is de meest ingezette soort AI-oplossing binnen organisaties. Bijna drie op de tien organisaties is hiermee inmiddels aan de slag.

GenAI is meest ingezette AI-oplossing  image

Dit blijkt uit onderzoek van Gartner, uitgevoerd onder 644 respondenten van organisaties in de VS, Duitsland en het VK in het vierde kwartaal van 2023. 29% van de respondenten meldt dat ze GenAI hebben geïmplementeerd en gebruiken. GenAI is daarmee populairder dan andere oplossingen zoals grafische technieken, optimalisatie-algoritmen, op regels gebaseerde systemen, natuurlijke taalverwerking en andere vormen van machine learning.

Vaak onderdeel van bestaande applicaties

Respondenten geven aan GenAI te gebruiken als onderdeel van bestaande applicaties (zoals Microsoft’s Copilot for 365 of Adobe Firefly). Zo zegt 34% van de respondenten zegt dat dit hun primaire methode voor het inzetten van GenAI. Respondenten noemen verder het aanpassen van GenAI-modellen met snelle engineering (25%), het trainen of verfijnen van op maat gemaakte GenAI-modellen (21%), of het gebruik van zelfstandige GenAI-tools, zoals ChatGPT of Gemini (19%). .

“GenAI fungeert als katalysator voor de uitbreiding van AI in de onderneming”, zegt Leinar Ramos, Sr Director Analyst bij Gartner. “Dit creëert een kans voor AI-leiders, maar ook een test of ze in staat zullen zijn om van dit moment te profiteren en op grote schaal waarde te leveren.”

Waarde aantonen is obstakel

Het belangrijkste obstakel voor de adoptie van AI, is de moeilijkheid bij het inschatten en aantonen van de waarde van AI-projecten. 49% van de respondenten wijst hierop. Dit probleem is daarmee groter dan andere barrières, zoals tekorten aan talent, technische problemen, datagerelateerde problemen, gebrek aan afstemming tussen bedrijven en vertrouwen in AI.

“Bedrijfswaarde blijft een uitdaging voor organisaties als het gaat om AI”, zegt Ramos. “Als organisaties AI opschalen, moeten ze rekening houden met de totale eigendomskosten van hun projecten, evenals met het brede spectrum aan voordelen die verder gaan dan productiviteitsverbetering.”

Figuur 1: Belangrijkste belemmeringen voor de implementatie van AI-technieken


Bron: Gartner (mei 2024)

"GenAI heeft de mate van AI-adoptie binnen het hele bedrijf vergroot en heeft onderwerpen als AI-bijscholing en AI-beheer veel belangrijker gemaakt", aldus Ramos. "GenAI dwingt organisaties om hun AI-capaciteiten te rijpen."

Lessen van AI-volwassen organisaties

“Organisaties die moeite hebben om bedrijfswaarde uit AI te halen, kunnen leren van volwassen AI-organisaties”, aldus Ramos. “Dit zijn organisaties die AI op grotere schaal toepassen in verschillende business units en processen, en veel meer gebruiksscenario’s inzetten die langer in productie blijven.”

Uit het onderzoek blijkt dat 9% van de organisaties momenteel volwassen is op het gebied van AI. Wat deze organisaties anders maakt, is dat ze zich richten op vier fundamentele capaciteiten:

  1. Een schaalbaar AI-bedrijfsmodel dat gecentraliseerde en gedistribueerde mogelijkheden in evenwicht brengt.
  2. Een focus op AI-engineering, het ontwerpen van een systematische manier om AI-projecten te bouwen en in productie te nemen.
  3. Een investering in bijscholing en verandermanagement in de hele organisatie.
  4. Een focus op TRiSM-mogelijkheden (trust, risk and security management) om de risico's die voortvloeien uit AI-implementaties te beperken en betere bedrijfsresultaten te behalen.

Investeren in fundamentele capaciteiten

“Organisaties die volwassen zijn op het gebied van AI investeren in fundamentele capaciteiten die relevant blijven, ongeacht wat er morgen gebeurt in de wereld van AI, en die hen in staat stellen hun AI-implementaties efficiënt en veilig op te schalen”, aldus Ramos.

Door zich te concentreren op deze fundamentele capaciteiten kunnen organisaties volwassener worden en de huidige uitdaging van het tot productie brengen van AI-projecten verlichten. Uit het onderzoek blijkt dat gemiddeld slechts 48% van de AI-projecten in productie komt, en dat het acht maanden duurt om van het AI-prototype naar productie te gaan.

Klanten van Gartner kunnen meer lezen in 'Survey Shows How GenAI Puts Organizational AI Maturity to the Test'. Ook is het gratis Gartner-webinar ‘What Mature Organizations Do Differently for AI Success’ beschikbaar.

Zscaler BW 04-06 tm 18-06-2024 Axians 11-06-2024 tm 18-06-2024 BW V5
Axians 11-06-2024 tm 18-06-2024 BN V5

Wil jij dagelijkse updates?

Schrijf je dan in voor onze nieuwsbrief!