My Sensor Data

AI-agenten zijn momenteel de populairste in de technologie. Inmiddels zijn grote bedrijven druk bezig om grote taalmodellen te verbeteren met de mogelijkheid om taken zelfstandig uit te voeren. Dergelijke systemen, zijn snel het nieuwe speerpunt geworden van de nieuwste innovaties. Iedereen heeft het erover en hoe ons leven op zijn kop gaat zetten.

Dit jaar zullen de eerste AI-agenten zien en dit zal de manier van werken van bedrijven wezenlijk veranderen.

In de breedste zin is een data gedreven stukje software dat iets gaat doen, vaak met minimale tot geen supervisie. Hoe complexer dat de taak is, hoe slimmer het model moet zijn. Voor veel taken zijn grote taalmodellen nu slim genoeg om dingen data gedreven aan te sturen om zo een hele reeks nuttige taken voor ons uit te voeren, zoals het invullen van formulieren, het opzoeken van een recept en het toevoegen van de ingrediënten aan een online boodschappenmandje, of het gebruiken van een zoekmachine om last-minute onderzoek te doen voor een vergadering of Chatgpt voor snelle samenvatting.

De volgende grote stap zijn AI-agenten die complexere taken kunnen uitvoeren. De meest geavanceerde agenten tot nu toe zijn een uitbreiding van het taalmodel. Hiermee kun je opdracht geven om een ​​computer te gebruiken zoals een mens dat zou doen, door een cursor te verplaatsen, op knoppen te klikken en tekst te typen. In plaats van gewoon een gesprek te voeren, kun je nu vragen om taken op het scherm voor je uit te voeren.

De functies zijn nog steeds omslachtig en foutgevoelig. Maar het is al beschikbaar voor een handvol testers, waaronder externe ontwikkelaars.

Dit computergebruik is een voorproefje van wat ons te wachten staat. Om te weten wat er nog komen gaat.

Er zijn twee scenario’s om over na te denken over wat AI kan. Eén is de vraag hoe complex de taak is die een systeem kan uitvoeren. En naarmate AI-systemen slimmer worden, worden ze beter in die richting. Maar een andere richting die erg relevant is, is welke soorten omgevingen of tools de AI-agent kan gebruiken.

Als je nu bijna 10 jaar teruggaat hadden we AI-systemen die bovenmenselijk waren in termen van hoe goed ze bordspellen konden spelen. Maar als je alleen met een bordspel kunt werken, dan is dat een zeer beperkende omgeving. Het is eigenlijk niet nuttig, zelfs als het heel slim is. Met tekstmodellen, en vervolgens multimodale modellen, en nu computergebruik en misschien in de toekomst met robotica ga je richting het brengen van AI in verschillende situaties en taken, en het nuttig maken.

Tot voor kort was het bij grote taalmodellen nodig om ze een heel specifieke prompt te geven, ze heel specifieke tools te geven, en dan worden ze beperkt tot een specifiek soort omgeving. Dat het gebruik waarschijnlijk snel zal verbeteren in termen van hoe goed modellen verschillende taken en complexere taken kunnen uitvoeren. Maar ook door te beseffen wanneer ze fouten hebben gemaakt, of wanneer er een belangrijke vraag is, de gebruiker om feedback moet worden gevraagd.

We moeten veel leren over specifieke situaties en de beperkingen waaronder de AI-agenten opereren om nuttig te zijn. Dingen zoals welke specifieke rol je hebt, welke schrijfstijlen of welke behoeften jij en je organisatie hebben.

Zolang we daar verbeteringen zien door te onderzoeken en echt leren wat nuttig voor ons is. Het is noodzakelijk dat systemen niet alleen nuttig zijn, maar ook veilig, en doen wat je verwacht.

Een ander ding is dat veel taken niet vereisen dat er veel geredeneerd wordt. We hoeven niet urenlang na te denken voordat we Google Docs of zoiets openen. En dus is veel van wat we zullen zien niet alleen redeneren, maar ook de toepassing van redeneren wanneer het echt nuttig en belangrijk is, maar ook geen tijdverspilling wanneer het niet nodig is.

Naarmate systemen beter worden, kunnen ze breder worden gebruikt en echt samenwerken aan verschillende activiteiten.

Experimenteren met verschillende soorten interacties en het ontwerpen ervan met behulp van AI.

We verwachtten dat AI heel snel zou evolueren en [dachten] dat veiligheidszorgen onvermijdelijk relevant zullen zijn. En dat dit jaar steeds meer zichtbaarder zullen worden, omdat deze agents steeds meer geïntegreerd zullen worden in het werk dat we doen. We moeten klaar zijn voor de uitdagingen.

Waarschijnlijk is een van de belangrijkste dingen waar we aan denken in termen van, zoals, breder gebruik van deze AI-agenten. Vooral belangrijk als iets waar we heel actief aan werken, want eenmaal op grote schaal ingezet, dan kunnen er, zoals, schadelijke processen of iets dergelijks zijn die proberen AI-agenten te overtuigen om iets te doen wat het niet zou moeten doen.

Met geavanceerdere modellen is er gewoon meer risico. Ze hebben een robuust schaalbeleid waarbij, naarmate AI-systemen voldoende capabel worden, het gevoel hebben dat we echt moeten kunnen voorkomen dat ze worden misbruikt. Bijvoorbeeld, als ze terroristen zouden kunnen helpen, dat soort dingen.

Dus erg enthousiast over hoe AI nuttig zal zijn, hoe het versnelt en op allerlei manieren te gebruiken is, is vooral afwachten. Maar ja, er zullen ook veel uitdagingen zijn. Maar het wordt een interessant jaar.

Google heeft een uitgebreid whitepaper gepubliceerd waarin de ontwikkeling en functionaliteit van Generative AI-agenten wordt onderzocht. Dit document beschrijft hoe deze agenten werken door externe tools te gebruiken om hun mogelijkheden te vergroten die verder gaan dan traditionele taalmodellen.

De belangrijkste componenten van de architectuur van de agent een cognitief raamwerk dat redenerings-, plannings- en besluitvormingsprocessen structureert.

Met tools, zoals extensies en functies, waarmee agenten kunnen communiceren met externe systemen.

Waarbij Data Stores toegang bieden tot dynamische informatie voor agenten, zodat reacties relevant en feitelijk correct blijven.

Stel je voor dat je een virtuele assistent hebt die niet alleen je vragen beantwoordt, maar je ook helpt bij het nemen van beslissingen. Dat is wat een AI-agent doet.

Een AI-agent is een computerprogramma dat taken kan uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.

Deze taken omvatten het begrijpen van taal, het herkennen van patronen, het oplossen van problemen en het nemen van beslissingen.

AI-agenten worden aangestuurd door geavanceerde technologieën zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking.

Ze analyseren enorme hoeveelheden data om menselijke commando’s te begrijpen en erop te reageren.

Terwijl deze agenten met gebruikers communiceren, leren en verbeteren ze, en worden ze na verloop van tijd effectiever.

Reactieve machines zijn het eenvoudigste type AI-agenten.

Ze kunnen specifieke taken uitvoeren, maar slaan geen eerdere ervaringen op en leren er niet van.

Ze werken op basis van voorgeprogrammeerde regels en directe gegevensinvoer.

Hoewel reactieve machines beperkt zijn in hun mogelijkheden, gaat het volgende type AI-agent een stap verder door eerdere ervaringen op te nemen.

AI-agenten met beperkt geheugen kunnen eerdere ervaringen gebruiken om huidige beslissingen te informeren.

Ze slaan eerdere gegevens en voorspellingen op, wat hen helpt om in de loop van de tijd betere beslissingen te nemen.

Sommige AI-agenten gaan verder dan beperkt geheugen en proberen menselijke emoties en intenties te begrijpen.

AI-agenten met Theory of Mind zijn ontworpen om menselijke emoties, overtuigingen en intenties te begrijpen en te simuleren.

Hoewel ze nog grotendeels theoretisch zijn, zouden deze agenten complexe menselijke interacties kunnen interpreteren en erop kunnen reageren.

Zelfbewuste AI-agenten zijn hypothetische entiteiten die zelfbewustzijn en -bewustzijn bezitten.

Ze zouden niet alleen emoties en intenties begrijpen, maar ook een gevoel van zelf en persoonlijke identiteit hebben.

Persoonlijke assistent-AI-agenten zijn ontworpen om gebruikers te helpen met dagelijkse taken, van het instellen van herinneringen tot het verstrekken van informatie en het beheren van schema’s.

Ze gebruiken natuurlijke taalverwerking om gebruikersopdrachten te begrijpen en erop te reageren.

Persoonlijke assistenten zijn al een groot deel van ons leven en laten de praktische voordelen van AI-agenten zien. Laten we nu de verschillende toepassingen bekijken waar deze AI-agenten het verschil maken.

AI-agenten transformeren veel gebieden van ons leven. Ze fungeren als persoonlijke assistenten en helpen ons schema’s te beheren en snel informatie te vinden.

Ondanks hun voordelen, worden AI-agenten geconfronteerd met enkele uitdagingen.

Ze hebben veel gegevens en krachtige computers nodig om goed te werken.

Er zijn ook ethische kwesties, zoals privacy en beveiliging, die zorgvuldig moeten worden overwogen.

Er wordt echter voortdurend onderzoek en ontwikkeling gedaan om deze uitdagingen aan te pakken en AI-technologie te verbeteren.

Gerechtvaardigd belang wanneer en hoe het toe te passen Organisaties verwerken vaak persoonsgegevens om taken uit te voeren die verband houden met hun activiteiten.

Om persoonsgegevens te kunnen verwerken, moeten organisaties er eerst voor zorgen dat de verwerking rechtmatig is. Daarom moeten ze vertrouwen op een van de zes rechtsgrondslagen die zijn uiteengezet in Art. 6 AVG, waarvan er één gerechtvaardigd belang is (Art. 6(1) (f)).

Gerechtvaardigd belang kan in verschillende situaties worden toegepast, zoals het opbouwen van relaties met klanten, direct marketing, fraudepreventie, veiligheid en beveiliging. De EDPB-richtlijnen over gerechtvaardigd belang leggen uit wanneer gerechtvaardigd belang wel of niet kan worden ingeroepen.

Om gerechtvaardigd belang in te roepen, moet een organisatie positief antwoorden op de onderstaande drie vragen:

STAP 1
Is er sprake van een gerechtvaardigd belang van de verwerkingsverantwoordelijke of een derde partij?

Niet alle belangen kunnen als gerechtvaardigd worden beschouwd. In het algemeen geldt dat het belang dat door een organisatie of een derde partij wordt nagestreefd, verband moet houden met hun daadwerkelijke activiteiten en niet in strijd mag zijn met de wetgeving van de EU of de lidstaten. Het gerechtvaardigde belang moet duidelijk en nauwkeurig worden geformuleerd en van kracht zijn op de datum van de gegevensverwerking (niet hypothetisch).

Voorbeelden van gerechtvaardigde belangen zijn onder meer fraudepreventie, toegang tot online informatie, het waarborgen van de voortdurende werking van openbaar toegankelijke websites, het verkrijgen van de persoonlijke informatie van een persoon die iemands eigendom heeft beschadigd om die persoon aan te klagen voor schadevergoeding, het beschermen van het eigendom, de gezondheid en het leven van de mede-eigenaren van een gebouw, commercieel belang, productverbetering en het beoordelen van de kredietwaardigheid van personen.

STAP 2
Is de verwerking echt noodzakelijk voor het gerechtvaardigde belang?

Bij het beoordelen of de verwerking echt noodzakelijk is, moet de organisatie onderzoeken of het nagestreefde gerechtvaardigde belang kan worden bereikt met andere middelen die minder beperkend zijn voor de fundamentele rechten en vrijheden van personen.

Verwerking mag alleen worden uitgevoerd voor zover dit strikt noodzakelijk is voor de doeleinden van het geïdentificeerde gerechtvaardigde belang. Bij het uitvoeren van deze beoordeling moet de organisatie onderzoeken of de gegevens relevant zijn voor het nagestreefde doel en beperkt zijn tot wat nodig is om dit doel te bereiken (beginsel van gegevensminimalisatie).

STAP 3
Worden de belangen of fundamentele rechten en vrijheden van individuen overschreven door legitiem belang?

Om legitiem belang toe te passen, is de derde en laatste voorwaarde waaraan moet worden voldaan dat het legitieme belang in kwestie niet mag worden overschreven door de belangen of fundamentele rechten en vrijheden van individuen, rekening houdend met de redelijke verwachtingen van individuen op basis van hun relatie met de organisatie, en mitigerende maatregelen die de impact van de verwerking beperken.

De belangen van individuen die legitiem belang kunnen overschrijven, omvatten bijvoorbeeld financiële belangen, sociale belangen of persoonlijke belangen.
Fundamentele rechten en vrijheden van individuen omvatten het recht op gegevensbescherming en privacy, maar ook andere fundamentele rechten en vrijheden, zoals het recht op vrijheid en veiligheid, vrijheid van meningsuiting en informatie, vrijheid van gedachte, geweten en godsdienst, vrijheid van vergadering en vereniging, verbod op discriminatie, het recht op eigendom of het recht op fysieke en mentale integriteit.

Kunstmatige intelligentie is een van de meest bepalende en disruptieve technologieën van deze tijd. Het maakt ons leven op veel manieren makkelijker en kan helpen bij het oplossen van tal van maatschappelijke problemen. Tegelijkertijd zit er ook een keerzijde aan deze technologische ontwikkelingen. AI-toepassingen kunnen misbruikt worden of onbedoelde neveneffecten hebben die van invloed zijn op de nationale veiligheid.

AI omvat een grote diversiteit aan methodes, modellen en algoritmes. Hierdoor is het moeilijk een eenduidige definitie te geven die recht doet aan alle AI-technologieën en -toepassingen. AI omvat: ‘systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren en met een graad van autonomie actie te ondernemen om specifieke doelen te bereiken. Simpel gezegd staat AI voor de mogelijkheid van een machine om menselijke vaardigheden, zoals redeneren, leren, plannen en creativiteit, te vertonen.

Vergelijkbaar met de komst van elektriciteit in de negentiende eeuw en de verbrandingsmotor in de twintigste eeuw zal AI in de eenentwintigste eeuw de samenleving fundamenteel veranderen. Wetenschappers werken al sinds de jaren ‘50 van de twintigste eeuw aan de ontwikkeling van AI. Pas recent is AI in een stroomversnelling geraakt en wordt het ook grootschalig in de praktijk toegepast.

Dit komt door de combinatie van een drietal ontwikkelingen:

1. Wetenschappelijke doorbraken op het gebied van datagestuurde AI en daarbinnen op het gebied van deep learning.

2. Toegenomen rekenkracht van computers.

3. De beschikbaarheid van grote hoeveelheden kwalitatief goede data.

In de loop der jaren zijn mensen steeds meer gebruik gaan maken van het internet. Met al hun online activiteiten hebben ze indirect veel digitale informatie gecreëerd. Daarnaast draagt ook het Internet of Things bij aan de groei van beschikbare data.

De drie hierboven genoemde ontwikkelingen lijken voorlopig niet tot stilstand te komen. Het is dan ook te verwachten dat AI-systemen steeds krachtiger worden en meer mogelijkheden zullen blijven krijgen.

AI wordt in steeds meer onderdelen van de samenleving praktisch gebruikt. De ontwikkelingen daarin gaan snel. Meer en meer bedrijven en onderdelen van de overheid maken gebruik van AI-toepassingen als chatbots, beslisalgoritmes en vertaal-algoritmes. Daarnaast zijn grote techbedrijven zich openlijk gaan toeleggen op AI, stijgt het aantal AI-gerelateerde patenten en groeien de investeringen in AI aanzienlijk. Ook AI-onderzoek neemt toe.

Tot 2014 kwamen de belangrijkste machine learning- modellen vanuit de academische wereld, maar sindsdien hebben techbedrijven de leidende positie overgenomen. Het bouwen van moderne AI-systemen vereist grote hoeveelheden data, computerkracht, en daarmee geld. Grote techbedrijven hebben over het algemeen meer middelen voor het ontwikkelen van AI dan non-profitorganisaties en academische instellingen.

Een systeemtechnologie kan door de hele economie en samenleving voor allerlei doelen worden gebruikt, kent continue verbetering en maakt complementaire innovatie mogelijk. Eerdere systeemtechnologieën waren onder andere de stoommachine, elektriciteit, de verbrandingsmotor en de computer.

De introductie van AI laat zich het best vergelijken met de introductie van elektriciteit. Beide hebben een immaterieel karakter. Ze bestaan meestal niet eigenstandig, maar zijn onderdeel van een product of dienst. Ook zijn beide technologieën eerst lange tijd door wetenschappers onderzocht en ontwikkeld zonder dat zij in de beginfase een idee hadden van de praktische en commerciële toepasbaarheid.

AI is dus niet zomaar een technologie waarvan de werking, de toepassing en het effect ervan op de samenleving goed te overzien zijn. Te allesomvattend en veelzijdig om door een groep beleidsmakers van één of enkele ministeries in goede banen te kunnen worden geleid. Bovendien is het deels nog onvoorspelbaar hoe AI onze samenleving zal veranderen.

Het zal nog decennia duren voordat AI tot volle wasdom komt en in zijn volledigheid een plek in de samenleving krijgt.

Ondertussen verlopen de ontwikkelingen van AI-toepassingen wel in een stroomversnelling. Meer lezen over de ontwikkeling van AI en de gevolgen voor onze nationale veiligheid.

Je wilt verantwoord aan de slag met AI dat kan al snel overweldigend zijn door het aantal technische,juridische, ethische en organisatorische aspecten dat daarin moet samenkomen. De doorontwikkeling van de techniek (bijvoorbeeld Generatieve AI) zorgt voor steeds meer kansen. Tegelijkertijd zien we met het explicieter worden van vereisten (AI Act en bijbehorende standaarden) de balans steeds meer verschuiven naar verplichtingen die AI met zich meebrengt.

Uiteindelijk willen we AI op een waardevolle manier inzetten, met oog voor waarden en risico’s. Hoe zorg je ervoor dat al deze elementen op het juiste moment samenkomen en waardevolle innovatie met AI stimuleren? Hoe zorg je voor de juiste balans tussen de beoogde waarden, benodigde middelen 7• en mogelijke risico’s van AI voor jouw organisatie?

En hoe zorg je ervoor dat mensen in staat worden gesteld deze keuzes te maken? Op basis van vier jaar ervaring en het analyseren van AI use cases in de praktijk pleiten we ervoor de aandacht te verbreden van techniek en gebruik naar verantwoorde keuzes. Daarbij zijn er zeven belangrijke aanbevelingen.

1. Formuleer een expliciete doelstelling en beschouw AI enkel als middel

2. Investeer in een interdisciplinaire aanpak

3. Zorg voor een veilige experimenteeromgeving

4. Zorg voor een gestructureerd ontwikkelproces inclusief expliciete keuzemomenten

5. Ontwikkel een AI-visie en maak het eigenaarschap van AI toepassingen duidelijk

6. Investeer in AI kennis en -vaardigheden van medewerkers

In de praktijk moet er meer aandacht komen voor het faciliteren van verantwoorde keuzes. De mensen binnen de organisatie moeten in staat worden gesteld om deze afwegingen expliciet te maken, waaronder de doel-waarden-middelen-risico’s- balans.

Organisaties ervaren uitdagingen in het aansturen van het ontwikkelproces, het valideren of de innovatie verantwoord is, en de stap maken naar implementatie. Hierbij spelen twee aspecten een essentiële rol. Ten eerste wordt er te weinig aandacht besteed aan het faciliteren van verantwoorde keuzes. Ten tweede is er te weinig expliciete aandacht voor de balans tussen 1) toegevoegde waarde en doel, 2) publieke waarden, 3) benodigde middelen, en 4) bijkomende risico’s. We noemen dit de doel-waarden-middelen-risico’s-balans, of kortweg de DWMR-balans.

Er wordt te weinig aandacht wordt besteed aan het faciliteren van verantwoorde keuzes. De huidige focus van Al-ontwikkeling richt zich met name op twee perspectieven 1) de Al-techniek, en 2) de inzet in de organisatie. Het techniekperspectief legt de focus op de ontwikkeling van technische methodes die aspecten van verantwoorde AI ondersteunen.

Denk aan het verhogen van de prestaties, het ontwikkelen van biasdetectie en – mitigatietechnieken, het vergroten van de uitlegbaarheid van algoritmes en het ontwikkelen van hybride AI. Vanuit een breder perspectief wordt er gekeken naar de inzet van AI. Hier draait het om het werkproces waarin het algoritme wordt gebruikt, en de interactie tussen mens en algoritme.

Er wordt onder andere gekeken naar hoe de uitkomsten van de AI worden gebruikt, wat de rol is van de gebruiker, hoe de gebruiker kritisch kan blijven reflecteren, wat de maatregelen zijn om ongewenste bias te voorkomen en hoe er over de inzet van de AI wordt gecommuniceerd.

In beide perspectieven zijn het mensen die verschillende keuzes maken om te waarborgen dat de techniek en inzet verantwoord zijn.

De overtuiging zou moeten zijn dat een derde perspectief is, waar het draait om verantwoorde keuzes faciliteren, essentieel is voor het bereiken van waardevolle, verantwoorde Al- innovatie. Dit gaat om keuzes over de beoogde doelen en onderliggende (publieke) waarden, keuzes in het technische ontwerp en de manier van inzetten, de verbinding tussen techniek en organisatie, overkoepelende keuzes over het ontwikkelproces en de verantwoording van deze keuzes.

Denk bij overkoepelende keuzes aan de DWMR-balans en de beslissing om een algoritme wel of niet te gebruiken. Veel van deze keuzes zijn zeer afhankelijk van de context van de toepassing en vraagt daarom om de juiste kennis, samenwerking tussen expertises en vakmanschap. Organisaties moeten hun mensen in staat stellen om deze keuzes te maken.

Alle genoemde (technische, juridische en ethische) instrumenten zijn behulpzaam, maar voor verantwoorde AI is het essentieel om in de werkpraktijk voldoende middelen en expertise op te bouwen om deze instrumenten in de praktijk toe te passen.

Meer lezen over verantwoorde keuze zie de whitepaper van TNO

Het is belangrijk om niet meer persoonsgegevens te verwerken dan nodig is. Door in eerste instantie alleen relevante en niet meer informatie dan nodig te verzamelen. Bovendien mogen sommige gegevens alleen door specifieke afdelingen van de organisatie worden verwerkt, niet door alle afdeling.

Medewerkers moeten worden geïnformeerd over hun rechten en voor welke doeleinden hun informatie wordt verwerkt. Dergelijke informatie moet specifiek aan medewerkers worden gecommuniceerd wanneer een nieuwe procedure wordt ingevoerd en permanent beschikbaar worden gesteld, bijvoorbeeld via het intranet van de organisatie. Dit zorgt ervoor dat medewerkers te allen tijde toegang hebben tot de informatie.

Medewerkers hebben het recht om hun dossiers en andere informatie in te zien om te kunnen verifiëren of deze correct zijn en om onjuiste of onvolledige informatie te corrigeren. Ze moeten ook worden geïnformeerd over hoe ze hun rechten kunnen uitoefenen.

Organisaties moeten ervoor zorgen dat informatie niet langer dan nodig in hun bestanden wordt bewaard. Er moeten duidelijke bewaartermijnen worden vastgesteld. Deze kunnen variëren afhankelijk van de reden voor het verwerken van de gegevens.

Gezien de gevoeligheid van gegevens mogen deze alleen worden verwerkt door professionals die gebonden zijn aan de verplichting tot geheimhouding. Alle medewerkers die zich bezighouden met administratieve of financiële procedures in dit opzicht, moeten een specifieke vertrouwelijkheidsverklaring ondertekenen en moeten regelmatig worden herinnerd aan hun vertrouwelijkheidsverplichtingen. Bovendien moeten organisaties een risicobeoordeling uitvoeren en, waar nodig, specifieke beveiligingsmaatregelen ontwikkelen voor toegangscontrole en beheer van alle informatie die in het kader van gegevens die worden verwerkt.

Tevens is het noodzakelijk een Klokkenluidersprocedure te bieden via veilige kanalen voor personeel of andere informanten om fraude, corruptie of ernstige misstanden in organisaties te melden. In het kader van een dergelijke procedure is de verwerking van persoonsgegevens (ook wel persoonlijke informatie genoemd) noodzakelijk; bijvoorbeeld informatie met betrekking tot verdachten van misstanden, evenals die van de informanten en/of andere derden, zoals getuigen. Instellingen, bedrijven en organen zijn verplicht om duidelijke klokkenluidersprocedures in te stellen.

De informatie over de klokkenluider en de beschuldigde persoon moet met de grootst mogelijke vertrouwelijkheid worden behandeld. Dit is ook een belangrijk element om personeel aan te moedigen om misstanden te melden.

Het is niet voldoende om een ​​algemene privacyverklaring op de website van een organisatie te plaatsen, de betrokken personen moeten zo snel mogelijk worden geïnformeerd over de manier waarop hun persoonsgegevens worden verwerkt.

De persoonsgegevens in een klokkenluidersrapport kunnen betrekking hebben op klokkenluiders, de persoon die wordt onderzocht, getuigen of andere personen die worden genoemd. Het is echter mogelijk dat het informeren van de beschuldigde persoon in een vroeg stadium het onderzoek in gevaar kan brengen.

In deze gevallen moet het delen van specifieke informatie met de beschuldigde mogelijk worden uitgesteld. Het uitstellen van informatie moet per geval worden besloten en de redenen voor eventuele beperkingen moeten worden gedocumenteerd.

Het is noodzakelijk om alle belangen die bij een dergelijk verzoek betrokken zijn, in evenwicht te brengen, inclusief die van de klokkenluider en de beschuldigde persoon/personen.

De rapporten die niet leiden tot een onderzoek, mogen niet zo lang worden bewaard als de rapporten waarin een onderzoek is gestart.

Aangezien de verwerkte gegevens gevoelig zijn en lekken of ongeoorloofde openbaarmaking nadelige gevolgen kunnen hebben voor zowel de klokkenluiders als de beschuldigde personen, moet er bijzondere aandacht worden besteed aan de technische en organisatorische maatregelen die nodig zijn om de risico’s te beperken en de gegevensbeveiliging te waarborgen.

Stel je eens voor: een wereld waarin je toegang hebt tot dezelfde baanbrekende technologie die miljardenbedrijven gebruiken. Klinkt onmogelijk? Dat is het niet. Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zich losgemaakt van zijn exclusieve club van techgiganten en is de nieuwe beste vriend geworden voor kleine bedrijven overal ter wereld.

Betaalbare, gebruiksvriendelijke tools zijn er, die het speelveld gelijktrekken en transformatieve technologie binnen handbereik brengen. Een geheim wapen, dat alle repetitieve, geestdodende taken afhandelt die al je tijd opslokken. Automatiseer je inventaris updates, maakt afspraken als een klok of laat een 24/7 AI-chatbot je klanten inpalmen terwijl je slaapt.

Dit gaat niet om het vervangen van menselijke handelingen; het gaat erom je superkrachten te geven om je te concentreren op wat er echt toe doet: het laten groeien van je bedrijf.

Wie heeft er een salarisadministratie nodig als je algoritmes hebt? Voor de prijs van een chique koffie gewoonte kunnen AI-tools je bedrijf transformeren in een lean, mean, data-crunching machine. Het is tijd om technologie het zware werk te laten doen en u te laten genieten van de winst. En dan is er nog efficiëntie het kroonjuweel van AI.

AI staat voor je klaar en verwerkt gegevens sneller en nauwkeuriger dan je dat ooit zou kunnen.

AI in marketing helpt campagnes naar een hoger niveau te tillen zonder dat je een volwaardig marketingteam nodig hebben. Tools zoals Hootsuite stroomlijnen social media management door berichten te plannen, prestaties te analyseren en zelfs de beste tijden aan te bevelen om te posten voor maximale betrokkenheid. Dan is er Lumen5, dat blogberichten of tekstuele content omzet in video’s van professionele kwaliteit, perfect om de betrokkenheid op platforms als Instagram of TikTok te vergroten. Als schrijven niet jouw sterkste punt is, genereert Copy.ai met minimale inspanning overtuigende advertentieteksten, bijschriften en zelfs blogoverzichten. Deze tools besparen je niet alleen tijd, maar helpen je ook om content te maken die bij je publiek aanslaat.

Het leveren van uitstekende klantenservice kan een uitdaging zijn voor kleine bedrijven met beperkt personeel, maar AI-chatbots kunnen de kloof dichten. Tools zoals ChatGPT en Zendesk AI bieden 24/7 ondersteuning door veelvoorkomende vragen van klanten te beantwoorden, problemen op te lossen of klanten naar de juiste bronnen te verwijzen. Stel je bijvoorbeeld voor dat een klant om middernacht vraagt ​​naar de beschikbaarheid van het product. Je chatbot kan dan direct een antwoord geven in plaats van de verkoop te verliezen. Deze tools leren ook van interacties en verbeteren hun reacties in de loop van de tijd om een ​​betere ervaring te bieden.

Het nemen van datagestuurde beslissingen is cruciaal, maar het doorspitten van bergen data is overweldigend. Platforms zoals Google Analytics bevatten nu AI-verbeterde inzichten om trends te identificeren, gebruikersgedrag te voorspellen en optimalisaties voor je website of campagnes voor te stellen. Ondertussen helpt Tableau Public complexe gegevens te visualiseren in eenvoudige, interactieve dashboards, waardoor het gemakkelijker wordt om prestatiemetingen bij te houden en verbeterpunten te identificeren. Met deze tools kunnen kleine bedrijven snel en vol vertrouwen handelen op basis van inzichten, waardoor ze een concurrentievoordeel behalen.

AI-tools transformeren de manier waarop bedrijven leads aantrekken en converteren. HubSpot en Zoho CRM bieden AI-gestuurde functies die leadtracking, scoring en follow-ups automatiseren. Deze tools kunnen bijvoorbeeld klantinteracties analyseren om de meest veelbelovende leads te identificeren en gepersonaliseerde e-mailcampagnes voorstellen om de deal te sluiten. Door deze processen te automatiseren, kunnen kleine bedrijven zich richten op het koesteren van relaties en het sluiten van verkopen zonder tijd te verspillen aan niet-gekwalificeerde leads.

Repetitieve taken kunnen kostbare tijd opslokken, maar automatiseringstools zoals Zapier en IFTTT nemen ze moeiteloos voor hun rekening. Deze platforms verbinden uw favoriete apps (bijv. Gmail, Slack, Trello) om geautomatiseerde workflows te creëren. Je kunt bijvoorbeeld een workflow instellen waarbij nieuwe klantvragen automatisch taken genereren in je projectmanagement-app of waarbij berichten op sociale media worden opgeslagen in een spreadsheet om bij te houden. Met taakautomatisering kunt u meer tijd besteden aan strategie en groei in plaats van aan administratieve taken.

Veel AI-tools bieden gelaagde prijsstructuren, waaronder gratis of goedkope abonnementen, zodat je klein kunt beginnen en kunt opschalen wanneer nodig. Laten we enkele populaire opties bekijken:

Hootsuite: biedt een gratis abonnement met basisfuncties, waaronder het plannen van maximaal 30 berichten voor één gebruiker. Betaalde abonnementen en bieden geavanceerde analyses en extra gebruikerstoegang.

Lumen5: biedt een gratis versie met beperkte mogelijkheden voor het maken van video’s. Premium-abonnementen en bieden toegang tot hogere kwaliteit-video’s en meer sjablonen.

Copy.ai: biedt een gratis abonnement met 2000 woorden per maand. Het Pro-abonnement en biedt onbeperkte woorden en toegang tot alle tools.

ChatGPT: gratis toegankelijk met basisfunctionaliteiten. ChatGPT Plus is beschikbaar en biedt snellere responstijden en prioriteitstoegang tot nieuwe functies.

Zendesk AI: prijzen per agent, inclusief AI-aangedreven tools zoals Answer Bot om klantinteracties te automatiseren.

Google Analytics: gratis te gebruiken, biedt uitgebreide gegevenstracking en rapportage. Google Analytics 360, ontworpen voor ondernemingen.

Tableau Public: gratis voor het online maken en delen van interactieve gegevensvisualisaties. Tableau Creator, dat geavanceerdere functies biedt, per gebruiker.

HubSpot CRM: biedt een gratis abonnement met essentiële CRM-functies. Betaalde abonnementen en voegen geavanceerde marketing- en verkooptools toe.

Zoho CRM: biedt een gratis editie voor maximaal drie gebruikers. Standaardabonnementen per gebruiker en bieden extra aanpassings- en automatiseringsfuncties.

Zapier: biedt een gratis abonnement met 100 taken per maand en vijf Zaps. Betaalde abonnementen, verhogen de taaklimieten en premium app-integraties.

IFTTT: biedt een gratis abonnement met basisapplets. Pro-abonnementen, wat zorgt voor applets met meerdere stappen en snellere uitvoeringstijden.

Het is verleidelijk om elke glimmende AI-tool die je tegenkomt te omarmen, maar weersta de neiging om er in één keer helemaal voor te gaan. Begin met een of twee tools die aansluiten op je meest dringende behoeften. Zodra je, je op je gemak voelt, introduceert je geleidelijk meer tools naarmate je, je kan aanpassen.

Zelfs de meest geavanceerde AI-tools zullen geen magie verrichten als je niet weet hoe je ze effectief moet gebruiken.

In de begindagen van AI-ontwikkeling was de heersende overtuiging dat meer data tot betere resultaten leidt. Maar naarmate AI-systemen geavanceerder zijn geworden, is het belang van datakwaliteit belangrijker geworden dan kwantiteit. Er zijn verschillende redenen voor deze verschuiving. De grote datasets zitten vaak vol met fouten, inconsistenties en vooroordelen die onbewust de uitkomsten van het model kunnen verdraaien. Met een overmaat aan data wordt het moeilijk om te controleren wat het model leert, wat ertoe kan leiden dat het zich fixeert op de trainingsset en de effectiviteit ervan vermindert met nieuwe data. Het “meerderheidsconcept” binnen de dataset heeft de neiging om het trainingsproces te domineren, waardoor inzichten uit minderheidsconcepten worden verdund en de generalisatie van het model wordt verminderd. Het verwerken van enorme datasets kan de iteratiecycli vertragen, wat betekent dat kritieke beslissingen langer duren naarmate de hoeveelheid data toeneemt. Tot slot kan het verwerken van grote datasets kostbaar zijn.

Organisaties moeten een delicate balans vinden tussen het hebben van voldoende data om robuuste modellen te trainen en ervoor zorgen dat het de juiste data is. Dit betekent dat ze verder moeten kijken dan data-accumulatie en zich moeten richten op datakwaliteit. Door te investeren in praktijken zoals opschonen, valideren en verrijken, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI-modellen niet alleen zijn gebouwd op een solide basis van hoogwaardige gegevens, maar ook goed zijn voorbereid om te schalen en effectief te presteren in echte productieomgevingen.

Uit een onderzoek is gebleken dat slechte datakwaliteit de economie jaarlijks ettelijke biljoenen kost. In alle sectoren is dit probleem de hoofdoorzaak van AI-initiatieven die vastlopen na een proof of concept, waardoor middelen worden uitgeput en bedrijven worden geblokkeerd om volledige productieschaal-AI te bereiken.

Naast directe financiële verliezen brengen mislukte AI-projecten aanzienlijke indirecte kosten met zich mee, waaronder verspilde tijd en computerbronnen. Het allerbelangrijkste is dat deze mislukkingen gemiste kansen voor een concurrentievoordeel vertegenwoordigen en zowel interne als externe reputaties kunnen schaden. Herhaalde mislukkingen kunnen een cultuur van risicomijdendheid creëren, waardoor de innovatie die AI belooft te leveren, wordt onderdrukt.

Daarbij blijkt dat datawetenschappers ongeveer 80% van hun tijd besteden aan het voorbereiden en organiseren van data voordat ze zinvolle analyses kunnen uitvoeren.

Om de kernuitdaging van slechte datakwaliteit te overwinnen, moeten AI-datasets met hoge prestaties vijf belangrijke kenmerken vertonen:

Nauwkeurigheid bij het weergeven van scenario’s uit de echte wereld,

Consistentie in formaat en structuur,

Diversiteit om de aanpasbaarheid te verbeteren,

Relevantie voor specifieke doelstellingen en

Ethische overwegingen bij het verzamelen en labelen van data.

Om de uitdagingen van AI-ontwikkeling het hoofd te bieden, moeten organisaties de volgende concrete stappen ondernemen om hun datapraktijken te verbeteren:

Stel duidelijke data governance-beleidsregels op:

Organisaties moeten uitgebreide data governance-beleidsregels opstellen die rollen, verantwoordelijkheden en normen voor databeheer schetsen. Deze richtlijnen zorgen voor een uniforme datakwaliteit in de hele organisatie, waardoor het risico wordt verkleind dat slechte data de besluitvorming beïnvloeden.

Implementeer rigoureuze data cleaning-technieken: Gebruik technieken zoals outlier detection, imputation for missing values ​​en normalization om de integriteit van datasets. Deze praktijken helpen ervoor te zorgen dat de data die voor AI-modellen worden gebruikt, nauwkeurig en betrouwbaar zijn.

Investeer in nauwkeurige labelprocessen: Hoogwaardige labels zijn essentieel voor de precisie van het model. Geautomatiseerde datalabeling kan aanzienlijke voordelen bieden ten opzichte van handmatige labeling door kosten te verlagen en het proces te stroomlijnen. Een hybride aanpak die geautomatiseerde tools combineert met menselijk toezicht kan echter de nauwkeurigheid verbeteren door de sterke punten van beide methoden te benutten.

Brongegevens uit diverse en betrouwbare bronnen: Bedrijven moeten diverse databronnen zoeken om vooringenomenheid te verminderen en de modelprestaties te verbeteren. Voorbeelden hiervan zijn openbare datasets, branchespecifieke databases en externe dataproviders. Het is cruciaal om ervoor te zorgen dat deze bronnen betrouwbaar zijn om de datakwaliteit te behouden.

Maak gebruik van geavanceerde databeheertools: Om voortdurende AI-prestaties te garanderen, maakt u gebruik van geavanceerde databeheertools om trainingsdatasets continu te cureren en bij te werken. Datadistributies kunnen in de loop van de tijd veranderen in productieomgevingen en deze tools kunnen bedrijven helpen datasets dienovereenkomstig aan te passen.

Ondanks al het enthousiasme over generatieve kunstmatige intelligentie, is er terechte bezorgdheid over de mogelijkheid van vooringenomenheid of onnauwkeurigheden, zelfs met enige mate van menselijke tussenkomst.

Deze zorgen worden groter naarmate de technologie toegankelijker wordt en de manieren waarop het gebruikt wordt toenemen.

Om ons op de hoogte houden is er de roep om toezicht te houden op AI in de hoop vertrouwen te behouden en risico’s te beperken. Maar de meeste mensen zijn niet zo goed in het herkennen van fouten als ze denken en hebben de neiging om zich te baseren op door AI gegenereerde content, zelfs als ze weten dat er een kans op fouten is.

Wrijving over het gebruik van ai modellen moet niet universeel als slecht worden beschouwd in de context van AI, maar eerder kan dienen als een doelbewust hulpmiddel om verantwoordelijker en succesvoller generatief AI-gebruik te bevorderen.

Echter evolueer de gereedheid en volwassenheid van de organisatie voordat generatieve AI wordt uitgerold in de organisatie. Organisaties moeten eerst hun volwassenheidsniveau begrijpen als het gaat om verantwoordelijke AI, inclusief hun vermogen om te voldoen aan normen en voorschriften.

Beoordeel het risico van het AI-systeem. Niet alle AI-systemen vereisen hetzelfde niveau van controle. Bij het gebruik van hulpmiddelen zoals gerichte wrijving is het belangrijk om drempels aan te passen aan wanneer en waar het nodig is in de context van het algehele risico.

Omarm systematische, gestructureerde ondersteuning. Individuele oplossingen zullen de nauwkeurigheid en vooringenomenheid niet grondig aanpakken, omdat gebruikers hun vermogen om door AI gegenereerde fouten te identificeren, kunnen overschatten. Hoewel we baat hebben bij drempels, realiseren we ons niet dat de drempels ons hielpen om nauwkeuriger te zijn. Dit suggereert een overmoedige bias, waarbij we misschien denken dat we beter in staat zijn om door AI gegenereerde fouten te detecteren dan we in werkelijkheid zijn.

Stimuleer een cultuur van experimenteren. Voordat AI-tools en -modellen worden ingezet, moet worden getest hoe we ermee omgaan, inclusief mogelijke gevolgen voor nauwkeurigheid, snelheid en vertrouwen. Experimenteren biedt belangrijke inzichten in hoe de rol van werknemers kan worden verbeterd, inclusief wanneer de toepassing het meest zinvol is.

AI-modellen zijn dynamische systemen en zodra ze in productie zijn, kunnen in gegevens en outputs afwijken van de oorspronkelijke doelstellingen, wat na verloop van tijd onnauwkeurigheden veroorzaakt. Toezicht- en monitoringsystemen moeten aanwezig zijn om systemen voortdurend te evalueren, potentiële incidenten en problemen te identificeren en de juiste interventies te creëren.

Onderwijs en training zijn essentieel. Naarmate het gebruik van AI toeneemt, moeten werknemers worden meegenomen, vooral omdat de technologie zo snel verandert. Als het gaat om generatieve AI, is educatie over de rol en implementatie bijzonder belangrijk, omdat het een belangrijk gebied is voor potentiële vooroordelen.

Nu kunstmatige intelligentie industrieën blijven hervormen, is de vraag naar robuuste, datagestuurde AI-modellen enorm toegenomen. Om hun volledige potentieel te bereiken, hebben deze modellen enorme hoeveelheden hoogwaardige, diverse en actuele gegevens nodig voor training en ontwikkeling.

AI-webscraping: een innovatieve oplossing die de grootschalige gegevens biedt die AI-modellen nodig hebben. Door efficiënte gegevensverzameling via verschillende online bronnen mogelijk te maken, wordt AI-webscraping snel de hoeksteen van AI-ontwikkeling en drijft het de training aan van modellen die nauwkeurig, aanpasbaar en in staat zijn om innovatie te stimuleren.

Gegevens zijn de brandstof die AI aandrijft. Om AI-modellen effectief te laten leren en generaliseren, moeten ze worden blootgesteld aan diverse datasets die de complexiteit en variabiliteit van real-world scenario’s weerspiegelen. Hoe uitgebreider en gevarieerder de data, hoe beter deze modellen patronen kunnen begrijpen, voorspellingen kunnen doen en complexe taken kunnen uitvoeren.

Het handmatig verzamelen van deze data op de schaal die nodig is voor moderne AI-toepassingen is echter onpraktisch, tijdrovend en kostbaar. AI-webscraping pakt deze uitdaging aan door het verzamelen van data te automatiseren, waardoor bedrijven en onderzoekers toegang krijgen tot de enorme hoeveelheden informatie die nodig zijn om robuuste AI-modellen te maken. Met grootschalige, hoogwaardige data die direct beschikbaar is, kan de ontwikkeling van AI-modellen vooruitgaan met de nauwkeurigheid, schaal en diepte die nodig zijn om geavanceerde applicaties te ondersteunen.

AI-webscraping verwijst naar de geautomatiseerde extractie van grote hoeveelheden data uit verschillende online bronnen, specifiek afgestemd op de ondersteuning van AI- en machine learning-applicaties. De AI-scrapingoplossingen zijn ontworpen om gegevens te verzamelen van een breed scala aan platforms, waaronder sociale media, e-commercewebsites, nieuwsbronnen en meer, zodat AI-ontwikkelaars toegang hebben tot uitgebreide datasets om hun modellen te trainen.

AI-webscraping stelt organisaties in staat om gegevens te verzamelen op een ongekende schaal, waarbij miljoenen datapunten worden gegenereerd om te voldoen aan de groeiende behoeften van AI-modellen. Deze schaalbaarheid is essentieel omdat modellen steeds complexere en uitgebreidere gegevens eisen voor training, testen en finetuning.

Om AI-modellen te trainen die in verschillende contexten kunnen werken, is het essentieel om gegevens te hebben die een verscheidenheid aan invoer en omstandigheden weerspiegelen. AI-scraping verzamelt gegevens uit meerdere bronnen, vergroot de gegevensdiversiteit en biedt AI-modellen de blootstelling die ze nodig hebben om effectief te generaliseren over verschillende use cases.

Realtime en actueel

In een wereld waarin informatie snel verandert, zijn actuele gegevens cruciaal voor AI-modellen om nauwkeurig en relevant te blijven. AI-webscraping biedt toegang tot realtime-informatie, waardoor de gegevens die voor training worden gebruikt, de huidige trends en patronen weerspiegelen, wat leidt tot modellen die nauwkeuriger en effectiever zijn.

Kostenefficiëntie en snelheid

AI-scraping automatiseert het gegevensverzamelingsproces, waardoor de tijd en kosten die gepaard gaan met traditionele gegevensverzameling worden verminderd. Hierdoor kunnen AI-ontwikkelingsteams zich richten op modelontwerp en -prestaties zonder te worden gehinderd door langdurige gegevensverwervingsprocessen.

Topgebruiksgevallen van AI-scraping bij het versnellen van modelontwikkeling

1. Natural Language Processing (NLP) en sentimentanalyse

NLP-modellen hebben uitgebreide linguïstische gegevens nodig om nuances, context en sentiment in menselijke taal te begrijpen. Met AI-scraping kunnen gegevens uit bronnen zoals opmerkingen op sociale media, productrecensies en nieuwsartikelen in bulk worden verzameld. Deze gegevens bieden de contextuele rijkdom die NLP-modellen nodig hebben om menselijke taal nauwkeurig te begrijpen en te verwerken.

Een NLP-model dat is getraind op een enorme dataset van productrecensies kan bijvoorbeeld een sentimentanalyse uitvoeren en onderscheid maken tussen positieve, negatieve en neutrale sentimenten. Door data op schaal te scrapen, kunnen AI-ontwikkelaars ervoor zorgen dat hun NLP-modellen goed zijn uitgerust om de diversiteit van menselijke taal aan te kunnen.

2. Computer Vision en beeldherkenning

AI-toepassingen in computer vision, zoals gezichtsherkenning en objectdetectie, vereisen grote hoeveelheden visuele data. AI-scraping stelt ontwikkelaars in staat om beelddata te verzamelen uit verschillende bronnen, waaronder e-commerceplatforms, sociale media en beeldrepositories, om modellen te trainen in het identificeren van patronen, objecten en zelfs emoties.

Om bijvoorbeeld een AI-model te trainen voor gezichtsherkenning, is een enorme en diverse dataset van afbeeldingen nodig die verschillende demografieën, lichtomstandigheden en uitdrukkingen vertegenwoordigen. AI-web scraping biedt een efficiënte methode om deze gegevens te verzamelen, waardoor modellen een hogere nauwkeurigheid kunnen bereiken bij visuele herkenningstaken.

3. Voorspellende analyses en prognoses

Voorspellende modellen hebben historische en realtime gegevens nodig om toekomstige gebeurtenissen nauwkeurig te voorspellen. AI-webscraping kan enorme hoeveelheden gegevens verzamelen uit financiële gegevens, weersvoorspellingen, economische indicatoren en trends in consumentengedrag om voorspellende modellen te trainen. Dit is vooral waardevol in sectoren als financiën, detailhandel en logistiek, waar nauwkeurige voorspellingen kunnen leiden tot betere zakelijke beslissingen en geoptimaliseerde activiteiten.

Met grootschalige gegevens die in realtime worden geschraapt, kunnen voorspellende modellen continu worden bijgewerkt om de huidige omstandigheden weer te geven, wat leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere prognoses.

4. Analyse van klantgedrag voor personalisatie

AI-gestuurde personalisatie is afhankelijk van het begrijpen van klantgedragspatronen. Gegevens over klantinteracties, voorkeuren, aankoopgeschiedenissen en browsepatronen zijn essentieel voor het trainen van modellen die producten kunnen aanbevelen, marketingberichten kunnen personaliseren en toekomstig aankoopgedrag kunnen voorspellen. AI-webscraping verzamelt deze informatie uit bronnen zoals e-commerceplatforms, beoordelingssites en sociale media, waardoor bedrijven zeer gepersonaliseerde ervaringen kunnen creëren.

Een AI-model dat is getraind op klantbeoordelingsgegevens die zijn geschraapt van meerdere e-commercesites, kan bijvoorbeeld helpen bij het identificeren van opkomende producttrends, waardoor retailers hun aanbod kunnen afstemmen op de vraag van de klant.

De toekomst van AI-modelontwikkeling met grootschalige gegevens van AI-scraping

Naarmate AI-technologie vordert, zal de behoefte aan hoogwaardige gegevens alleen maar toenemen. Met toepassingen die zich uitbreiden naar gebieden zoals autonoom rijden, zorgdiagnostiek en fraudedetectie, zal de rol van grootschalige gegevens van AI-scraping nog essentiëler worden. 

Modellen die complexe afbeeldingen kunnen interpreteren, nauwkeurige voorspellingen kunnen doen en genuanceerde taalpatronen kunnen begrijpen, vereisen allemaal continue, grootschalige gegevensinvoer om effectief te kunnen functioneren.

Door gebruik te maken van de schaalbare AI-scraping oplossingen, kunnen bedrijven deze gegevensbehoeften voorblijven. Toegang tot grootschalige, diverse en realtime data vormt de basis van robuuste, aanpasbare AI-modellen die zinvolle resultaten kunnen leveren in alle sectoren.

Aanpasbare scrapingoplossingen: pas uw data-extractie aan op specifieke behoeften, van het verzamelen van afbeeldingen voor computer vision-modellen tot het verzamelen van sentimenten op sociale media voor NLP-toepassingen.

Schaalbare infrastructuur: schaal dataverzameling eenvoudig om te voldoen aan de eisen van complexe AI-modellen, zodat uw modellen altijd toegang hebben tot de data die ze nodig hebben.

Hoogwaardige, gestructureerde data: ontvang data in gestructureerde formaten, waardoor naadloze integratie in uw AI-pijplijnen mogelijk is, de pre-processingtijd wordt geminimaliseerd en de bruikbaarheid wordt gemaximaliseerd.

Ethische en conforme dataverzameling: houd u aan de richtlijnen voor dataprivacy en wettelijke richtlijnen om verantwoorde datascraping te garanderen en zowel uw bedrijfs- als klantgegevens te beschermen.

Realtime-updates: krijg continu toegang tot actuele gegevens, zodat uw AI-modellen relevant blijven en aansluiten op de nieuwste trends en informatie.

In het voortdurend veranderende veld van AI is het van het grootste belang om de juiste gegevens te hebben. Grootschalige gegevens van AI-scraping zijn niet alleen een waardevolle bron; het is een concurrentievoordeel. Door gebruik te maken van de schaalbare, betrouwbare en aanpasbare AI-scraping oplossingen, kunt u uw team in staat stellen om AI-modellen te bouwen die slimmer, sneller en effectiever zijn dan ooit tevoren.

Of u nu werkt aan NLP, computer vision, predictive analytics of personalisatie, er is een databackbone nodig om de ontwikkeling van AI-modellen te versnellen.