Het systematisch opsporen van vooroordelen en scheefheid in AI-modellen en hun trainingsdata. Bias kan ontstaan doordat historische data maatschappelijke ongelijkheden weerspiegelt, waardoor een AI-model bepaalde groepen benadeelt. Bias detection tools analyseren de output van modellen op ongewenste patronen, zodat bedrijven eerlijke en betrouwbare AI-beslissingen kunnen garanderen.
AI-systemen die zelfstandig meerdere stappen kunnen plannen en uitvoeren om een complex doel te bereiken, zonder dat een mens elke tussenstap hoeft aan te sturen. Denk aan een digitale medewerker die een klantvraag ontvangt, informatie opzoekt, een offerte opstelt en deze verstuurt. Voor het MKB biedt dit de mogelijkheid om complete werkprocessen te automatiseren in plaats van alleen losse taken.
Het geheel aan beleidsregels, processen en verantwoordelijkheden waarmee een organisatie het gebruik van AI-systemen aanstuurt en controleert. AI governance omvat onder andere richtlijnen voor dataverwerking, transparantie, ethisch gebruik en naleving van wetgeving zoals de EU AI Act. Voor het MKB is een goed governance-framework essentieel om AI verantwoord en compliant in te zetten.
Veiligheidsregels en beperkingen die worden ingebouwd in AI-systemen om ongewenst of schadelijk gedrag te voorkomen. Guardrails zorgen ervoor dat een AI-model binnen vooraf bepaalde grenzen blijft, bijvoorbeeld door te voorkomen dat het onjuiste medische adviezen geeft of vertrouwelijke bedrijfsinformatie deelt. Voor bedrijven zijn guardrails essentieel om AI verantwoord en betrouwbaar in te zetten.
Een set van definities en protocollen waarmee verschillende softwaretoepassingen met elkaar kunnen communiceren. API's maken het mogelijk om data en functionaliteiten te delen tussen systemen, essentieel voor integraties en automatisering.
De ontwikkeling van computersystemen die taken kunnen uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, redeneren, probleem oplossen, perceptie en taalverwerking. AI omvat diverse technieken waaronder machine learning en deep learning.
Het systematisch opsporen van vooroordelen en scheefheid in AI-modellen en hun trainingsdata. Bias kan ontstaan doordat historische data maatschappelijke ongelijkheden weerspiegelt, waardoor een AI-model bepaalde groepen benadeelt. Bias detection tools analyseren de output van modellen op ongewenste patronen, zodat bedrijven eerlijke en betrouwbare AI-beslissingen kunnen garanderen.
Het gebruik van technologie om repetitieve bedrijfsprocessen te automatiseren en te stroomlijnen. BPA vermindert handmatige taken, minimaliseert fouten en verhoogt de efficiëntie van bedrijfsprocessen.
Een softwaretoepassing die menselijke conversatie simuleert via tekst of spraak. Moderne AI-chatbots gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om klantvragen te begrijpen en relevante antwoorden te geven, vaak ingezet voor klantenservice en leadgeneratie.
Het inzetten van technologie om naleving van wet- en regelgeving automatisch te bewaken, rapporteren en handhaven. AI-gestuurde compliance automation kan documenten controleren op wettelijke vereisten, risico-indicatoren monitoren en automatisch meldingen genereren bij afwijkingen. Dit verlaagt de compliancekosten en vermindert het risico op menselijke fouten bij audits en rapportages.
Een tak van kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt visuele informatie uit afbeeldingen en video's te interpreteren en te begrijpen. Toepassingen zijn onder andere beeldherkenning, kwaliteitscontrole en autonome voertuigen.
Een geautomatiseerde keten van stappen die data verzamelt, transformeert en transporteert van bronsystemen naar een bestemming waar het kan worden geanalyseerd of gebruikt door AI-modellen. Een robuuste data pipeline zorgt ervoor dat data schoon, consistent en tijdig beschikbaar is. Zonder betrouwbare data pipelines kunnen AI-projecten niet slagen, ongeacht hoe goed het model zelf is.
Een geavanceerde vorm van machine learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met meerdere lagen (diep) om complexe patronen in grote hoeveelheden data te leren. Deep learning ligt aan de basis van doorbraken in spraakherkenning, beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking.
Een virtuele replica van een fysiek object, proces of systeem dat real-time data gebruikt om simulaties en analyses uit te voeren. Digital twins worden gebruikt voor voorspellend onderhoud, procesoptimalisatie en productontwikkeling.
Het verwerken van data dicht bij de bron waar de data wordt gegenereerd, in plaats van alles naar een centraal datacenter of de cloud te sturen. Voor AI betekent dit dat modellen direct op lokale apparaten of gateways draaien, wat zorgt voor snellere responstijden en lagere bandbreedtekosten. In productieomgevingen maakt edge computing real-time kwaliteitscontrole en voorspellend onderhoud mogelijk.
Numerieke weergaven van tekst, afbeeldingen of andere data in de vorm van lijsten met getallen (vectoren). Embeddings maken het mogelijk om de betekenis van woorden en zinnen vast te leggen zodat een computer kan begrijpen welke concepten op elkaar lijken. Bedrijven gebruiken embeddings om bijvoorbeeld zoekfuncties te verbeteren, klantverzoeken automatisch te categoriseren of een AI-systeem bedrijfsdocumenten te laten doorzoeken.
AI-technieken en -methoden die inzichtelijk maken hoe een model tot een bepaalde voorspelling of beslissing komt. In tegenstelling tot black-box modellen, biedt explainable AI transparantie over welke factoren de uitkomst hebben beinvloed. Dit is cruciaal voor sectoren waar beslissingen uitlegbaar moeten zijn, zoals financiele dienstverlening en gezondheidszorg, en wordt ook vereist door de EU AI Act voor hoog-risico toepassingen.
Het proces van het selecteren, transformeren en creeren van relevante variabelen (features) uit ruwe data, zodat een machine learning-model er optimaal van kan leren. Goede feature engineering kan het verschil maken tussen een middelmatig en een uitstekend presterend model. Voor bedrijven is dit een van de meest waardevolle stappen in een AI-project, omdat domeinkennis hier direct bijdraagt aan de modelkwaliteit.
Een machine learning-aanpak waarbij een AI-model wordt getraind over meerdere decentrale databronnen zonder dat de ruwe data zelf wordt gedeeld of gecentraliseerd. Elk deelnemend apparaat of organisatie traint het model lokaal en deelt alleen de modelupdates. Dit is bijzonder waardevol voor sectoren met strenge privacyvereisten, zoals de gezondheidszorg, omdat gevoelige data de eigen omgeving nooit verlaat.
Een AI-techniek waarbij een model een nieuwe taak leert uitvoeren op basis van slechts enkele voorbeelden. In plaats van duizenden trainingsvoorbeelden te vereisen, kan een few-shot model al na twee tot vijf voorbeelden begrijpen wat er van hem verwacht wordt. Dit is bijzonder waardevol voor het MKB, omdat er vaak beperkte data beschikbaar is om een AI-model mee te trainen.
Het proces van het verder trainen van een voorgetraind AI-model op een specifieke dataset om het te specialiseren voor een bepaalde taak of domein. Fine-tuning maakt het mogelijk om grote taalmodellen aan te passen aan bedrijfsspecifieke terminologie en use cases.
AI-systemen die nieuwe content kunnen creëren, zoals tekst, afbeeldingen, code of audio, gebaseerd op geleerde patronen uit trainingsdata. Voorbeelden zijn ChatGPT voor tekst en DALL-E voor afbeeldingen.
Het systematisch optimaliseren van de instellingen (hyperparameters) die het leerproces van een AI-model sturen, zoals de leersnelheid, batchgrootte en het aantal trainingsrondes. In tegenstelling tot gewone parameters die het model zelf leert, worden hyperparameters vooraf ingesteld door de ontwikkelaar. Goede hyperparameter tuning kan de prestaties van een model aanzienlijk verbeteren zonder dat er meer data nodig is.
Het vermogen van grote taalmodellen om nieuwe taken te leren puur op basis van voorbeelden en instructies die in de prompt worden meegegeven, zonder dat het model zelf opnieuw getraind hoeft te worden. Door relevante voorbeelden aan je vraag toe te voegen, kun je een AI-model sturen naar betere resultaten. Dit maakt AI direct inzetbaar voor specifieke bedrijfstaken zonder technische aanpassingen aan het model.
Het proces waarbij een getraind AI-model daadwerkelijk wordt ingezet om voorspellingen te doen of antwoorden te genereren op basis van nieuwe invoer. Waar training het leerproces is, is inferentie het moment dat het model zijn kennis toepast. Voor bedrijven is het belangrijk om te weten dat inferentiekosten doorlopend zijn: elke keer dat een medewerker of klant een AI-systeem gebruikt, worden er rekencapaciteit en dus kosten gemaakt.
Een gestructureerde weergave van kennis in de vorm van een netwerk van entiteiten (zoals personen, producten of concepten) en de relaties daartussen. Knowledge graphs worden gebruikt om AI-systemen context en samenhang te geven bij het beantwoorden van vragen. Bedrijven zetten knowledge graphs in voor intelligent zoeken, productaanbevelingen en het verbinden van informatie uit verschillende bronnen.
Een type AI-model dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstdata om menselijke taal te begrijpen en te genereren. LLM's zoals GPT-4 en Claude kunnen tekst schrijven, vragen beantwoorden, vertalen en code genereren.
Het verschijnsel waarbij een AI-taalmodel met grote overtuiging informatie genereert die feitelijk onjuist, verzonnen of misleidend is. Het model verzint bijvoorbeeld bronnen, cijfers of feiten die niet bestaan. Voor bedrijven is dit een belangrijk risico: AI-gegenereerde teksten moeten altijd gecontroleerd worden voordat ze naar klanten of in rapporten worden gebruikt.
Een subset van AI waarbij systemen automatisch leren en verbeteren van ervaring zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. ML-algoritmes identificeren patronen in data en maken voorspellingen of beslissingen op basis daarvan.
Een verzameling praktijken en tools voor het betrouwbaar en efficiënt ontwikkelen, uitrollen en beheren van machine learning-modellen in productieomgevingen. MLOps combineert principes uit software-engineering, DevOps en data-engineering om de levenscyclus van AI-modellen te stroomlijnen. Voor bedrijven die AI structureel inzetten, is MLOps essentieel om modellen actueel, betrouwbaar en schaalbaar te houden.
Het proces om het gedrag van een AI-model in lijn te brengen met menselijke waarden, intenties en verwachtingen. Alignment zorgt ervoor dat een AI-systeem doet wat de gebruiker daadwerkelijk bedoelt, op een veilige en ethische manier. Voor bedrijven is dit relevant omdat goed afgestemde modellen betrouwbaardere resultaten opleveren en minder kans hebben op ongewenste of schadelijke output.
Het geleidelijk verslechteren van de prestaties van een AI-model doordat de data in de echte wereld verandert ten opzichte van de data waarop het model is getraind. Model drift kan optreden door seizoensveranderingen, veranderend klantgedrag of nieuwe marktomstandigheden. Continue monitoring en periodieke hertraining zijn nodig om model drift tegen te gaan en betrouwbare resultaten te blijven leveren.
Een techniek om AI-modellen kleiner en sneller te maken door de numerieke precisie van de modelparameters te verlagen, bijvoorbeeld van 32-bit naar 8-bit of 4-bit getallen. Dit maakt het mogelijk om krachtige AI-modellen te draaien op minder dure hardware of zelfs op lokale apparaten. Voor het MKB betekent dit lagere infrastructuurkosten en de mogelijkheid om AI-modellen in eigen beheer te hosten.
De technologie die computers in staat stelt menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren. NLP wordt gebruikt in chatbots, vertaalsystemen, sentimentanalyse en tekst-naar-spraak toepassingen.
Een subdomein van NLP dat zich richt op het daadwerkelijk begrijpen van de betekenis en intentie achter menselijke taal, in plaats van alleen de oppervlaktestructuur te verwerken. NLU stelt AI-systemen in staat om de bedoeling van een gebruiker te herkennen, relevante entiteiten te extraheren en de context van een gesprek te volgen. Dit is de technologie die chatbots en virtuele assistenten in staat stelt om genuanceerde vragen te beantwoorden.
Een computersysteem geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein, bestaande uit onderling verbonden knooppunten (neuronen) die informatie verwerken. Neurale netwerken vormen de basis van deep learning en moderne AI-systemen.
Technologie die gedrukte of handgeschreven tekst in afbeeldingen of gescande documenten omzet naar bewerkbare digitale tekst. OCR is essentieel voor documentautomatisering en data-extractie uit facturen, formulieren en contracten.
Het gebruik van data, statistische algoritmes en machine learning-technieken om de waarschijnlijkheid van toekomstige uitkomsten te voorspellen op basis van historische data. Wordt toegepast in vraagvoorspelling, klantgedraganalyse en risicobeoordeling.
Een data-analysetechniek die event logs uit IT-systemen gebruikt om bedrijfsprocessen te reconstrueren, visualiseren en analyseren zoals ze werkelijk verlopen. Process mining onthult knelpunten, afwijkingen en inefficienties die in handmatige procesanalyses vaak over het hoofd worden gezien. Voor het MKB is process mining een waardevol startpunt voor automatiseringsprojecten, omdat het objectief laat zien waar de grootste verbetermogelijkheden liggen.
De kunst en wetenschap van het ontwerpen van effectieve instructies (prompts) voor AI-modellen om gewenste resultaten te krijgen. Goed prompt engineering is cruciaal voor het optimaal benutten van grote taalmodellen in zakelijke toepassingen.
Een AI-architectuur die de kracht van grote taalmodellen combineert met het ophalen van relevante informatie uit externe kennisbronnen. RAG maakt het mogelijk om AI-systemen te bouwen die actuele, bedrijfsspecifieke informatie kunnen gebruiken bij het genereren van antwoorden.
Een vorm van machine learning waarbij een AI-agent leert door interactie met een omgeving en feedback ontvangt in de vorm van beloningen of straffen. De agent leert zelfstandig welke acties tot de beste resultaten leiden, zonder dat vooraf wordt verteld wat het juiste antwoord is. Reinforcement learning wordt toegepast in robotica, game AI, en in het bedrijfsleven voor dynamische prijsoptimalisatie en resource planning.
Een benadering van AI-ontwikkeling en -inzet die eerlijkheid, transparantie, veiligheid en maatschappelijke verantwoordelijkheid centraal stelt. Responsible AI omvat het actief tegengaan van bias, het waarborgen van privacy, het bieden van uitlegbaarheid en het respecteren van mensenrechten. Steeds meer wetgeving, waaronder de EU AI Act, verplicht bedrijven om AI op een verantwoorde manier in te zetten.
Het automatiseren van repetitieve, regelgebaseerde taken met behulp van softwarerobots die menselijke interacties met digitale systemen nabootsen. RPA-bots kunnen formulieren invullen, data overzetten tussen systemen en rapportages genereren, precies zoals een medewerker dat zou doen maar dan sneller en zonder fouten. Voor het MKB is RPA een laagdrempelige eerste stap naar automatisering, vooral voor processen waarbij systemen geen API-koppelingen bieden.
Software-robots (bots) die menselijke acties nabootsen om repetitieve, regelgebaseerde taken in digitale systemen uit te voeren. RPA kan data invoeren, formulieren verwerken en informatie tussen systemen verplaatsen zonder menselijke tussenkomst.
Het vermogen van een systeem, platform of oplossing om mee te groeien met toenemende werkbelasting zonder dat de prestaties of betrouwbaarheid afnemen. Voor AI-implementaties betekent schaalbaarheid dat een oplossing die werkt voor 10 gebruikers ook moet functioneren voor 1.000 gebruikers, en dat het systeem piekbelastingen aankan. Het MKB moet bij de keuze van AI-tools rekening houden met schaalbaarheid om te voorkomen dat groei wordt afgeremd door technologische beperkingen.
Een NLP-techniek die de emotionele toon van tekst identificeert als positief, negatief of neutraal. Wordt gebruikt voor het analyseren van klantfeedback, sociale media monitoring en merkperceptie onderzoek.
De technologie waarmee computers gesproken taal kunnen herkennen en omzetten naar tekst. Moderne spraakherkenning maakt gebruik van deep learning-modellen die zijn getraind op duizenden uren spraakdata en die accenten, dialecten en achtergrondgeluid steeds beter aankunnen. Bedrijven gebruiken spraakherkenning voor het automatisch transcriberen van vergaderingen, het bedienen van systemen met stemopdrachten en het analyseren van klantgesprekken.
Een vorm van machine learning waarbij een model wordt getraind op gelabelde data: voorbeelden waarvan het gewenste antwoord al bekend is. Het model leert de relatie tussen invoer en uitvoer, zodat het vervolgens voorspellingen kan doen voor nieuwe, onbekende data. Supervised learning is de meest gebruikte ML-techniek en wordt ingezet voor classificatie (bijvoorbeeld spam detectie) en regressie (bijvoorbeeld vraagvoorspelling).
Kunstmatig gegenereerde data die de eigenschappen en patronen van echte data nabootst, maar geen werkelijke persoons- of bedrijfsgegevens bevat. Synthetische data wordt gebruikt om AI-modellen te trainen wanneer echte data schaars, gevoelig of te duur is om te verzamelen. Voor het MKB biedt dit een manier om AI-projecten te starten zonder grote datasets te hoeven aanleggen, met als bijkomend voordeel dat privacywetgeving zoals de AVG eenvoudiger wordt nageleefd.
Het proces waarbij tekst wordt opgesplitst in kleinere eenheden, zogenaamde tokens, voordat een taalmodel de tekst kan verwerken. Een token kan een heel woord zijn, maar ook een woorddeel of leesteken. Het aantal tokens bepaalt hoeveel tekst een model in een keer kan verwerken en heeft direct invloed op de kosten bij het gebruik van AI-diensten zoals ChatGPT of Claude.
Een machine learning-techniek waarbij kennis die een model heeft opgedaan bij het leren van een bepaalde taak, wordt hergebruikt voor een andere, gerelateerde taak. In plaats van een AI-model vanaf nul te trainen, bouw je voort op wat het model al weet. Dit bespaart aanzienlijk in trainingstijd, data en kosten, wat het bijzonder geschikt maakt voor het MKB dat niet over grote datasets of rekenkracht beschikt.
Een gespecialiseerd type database dat is geoptimaliseerd voor het opslaan en doorzoeken van embeddings (numerieke vectoren). In tegenstelling tot traditionele databases die zoeken op exacte waarden, kan een vector database zoeken op basis van betekenis en gelijkenis. Dit is een kerncomponent van RAG-systemen en maakt het mogelijk om een AI-assistent te koppelen aan uw bedrijfsdocumenten voor het snel vinden van relevante informatie.
Het ontwerpen, uitvoeren en automatiseren van bedrijfsprocessen waarbij taken, informatie en documenten automatisch tussen medewerkers en systemen worden doorgegeven volgens gedefinieerde regels. Verhoogt efficiëntie en vermindert handmatige handelingen.
Een AI-techniek waarbij een model een taak kan uitvoeren waarvoor het geen specifieke trainingsvoorbeelden heeft gezien. Het model gebruikt zijn algemene kennis om nieuwe typen vragen of opdrachten te begrijpen en te beantwoorden. Dit is de manier waarop de meeste mensen ChatGPT en vergelijkbare tools gebruiken: je stelt een vraag zonder voorbeelden te geven, en het model begrijpt toch wat je bedoelt.
