Job is data-, AI-expert, spreker en tech-ondernemer. Mede-eigenaar van AI.nl en AI-softwarebedrijf The Automation Group. Hij heeft meer dan 10 jaar ervaring in het aansturen van data- en AI-teams bij onder andere DPG Media, Sanoma en Kantar. Hij is presentator van de AI-serie AI at Work (DPG Media/BusinessWise). Geregeld is hij te zien in de landelijke media en is een veelgevraagd keynote-spreker.
Meer over de auteursDe AI Code
Een praktische gids over werken met AI
Gebonden Nederlands 2024 1e druk 9789072092663Samenvatting
Artificial intelligence (AI) gaat een steeds grotere rol spelen in uw dagelijkse werkzaamheden. U kunt er dus niet omheen. Uiteraard kan dit wel de nodige vragen oproepen, zoals: Wat houdt AI precies in? Wat kunnen we allemaal met AI? Met welke risico’s moeten we rekening houden bij het gebruik van AI? Wat staat ons in de toekomst nog allemaal te wachten? Dit boek zal een praktische gids zijn bij het werken met AI en al uw vragen beantwoorden.
Auteurs Job van den Berg en Remy Gieling houden zich al sinds jaar en dag bezig met de belangrijkste ontwikkelingen rondom AI. Ze zijn oprichters van ai.nl en softwarebedrijf The Automation Group. Met hun kennis van zaken helpen ze organisaties om businessuitdagingen naar concrete AI-oplossingen te vertalen. Met een realistische blik gaan ze de uitdagingen aan die AI met zich meebrengt.
Specificaties
Lezersrecensies
Over Remy Gieling
Inhoudsopgave
1 Inleiding: wat is AI? 11
1.1 Ontwikkelingen 11
1.2 Geschiedenis van AI 12
1.3 Relevantie AI voor organisaties 14
1.4 Definitie en kenmerken van AI 15
1.4.1 Algoritme 16
1.4.2 Machine learning 16
1.4.3 Deep learning en neurale netwerken 17
1.4.4 Generatieve AI 17
1.5 Belangrijkste voordelen en uitdagingen 18
1.5.1 Verdiepen in AI 18
1.5.2 Omscholen 18
1.5.3 AI-transformatie 19
1.5.4 Kritisch blijven 19
2 Techniek achter AI 21
2.1 Snellere en sterkere computers 21
2.2 AI-terminologie 22
2.3 Wat is AI? 23
2.3.1 Algoritme 24
2.3.2 Machine learning 26
2.3.3 Supervised learning 27
2.3.4 Unsupervised learning 28
2.3.5 Reinforcement learning 29
2.3.6 Deep learning en neurale netwerken 30
2.4 Juiste model kiezen 32
2.5 De cloud 32
2.6 Datawetenschap om voorspellingen te kunnen doen 33
2.6.1 Geschikte data verzamelen 34
2.6.2 Hoeveel info is genoeg? 38
3 Generatieve AI 41
3.1 Mogelijkheden van generatieve AI 41
3.2 Taalmodellen 42
3.2.1 Prompt 43
3.2.2 Verschil prompt en zoekopdracht 43
3.2.3 Zoekopdracht 44
3.2.4 Tijd en geld 45
3.2.5 Verwerken versus creëren 45
3.3 Beperkingen en risico’s 46
3.4 Multimodaliteit 48
3.5 Tekst genereren 48
3.6 Herkennen van door AI gegenereerde stukken 49
3.7 Beeld genereren 51
3.7.1 Afbeeldingsgeneratoren 51
3.7.2 Werkwijze 52
3.8 Video en geluid genereren 54
3.9 Desinformatie 56
4 AI op de werkvloer 57
4.1 Banen kunnen verdwijnen door AI 57
4.1.1 Andere taken 58
4.1.2 Nieuwe banen creëren 58
4.2 Huidige werk bestaat pas zeventig jaar 59
4.3 Nieuwe vaardigheden trainen 61
4.3.1 Kracht van mensen 61
4.3.2 Specifieke kennis verwerven 63
4.3.3 Plan van aanpak 63
4.4 AI-protocol 64
5 Hulp van AI bij dagelijkse werkzaamheden 67
5.1 Algemene toepassingen 67
5.2 Dagelijks werk 69
5.2.1 Productiviteit 70
5.2.2 Plannen en organiseren 71
5.2.3 Betere communicatie 71
5.2.4 Persoonlijke ontwikkeling 72
5.2.5 Creativiteit en innovatie 72
5.3 Generatieve AI en dagelijks werk 73
5.3.1 Tips voor prompts 73
5.3.2 Verschillende vragen stellen 74
5.4 Voorbeeldprompts 75
5.5 Implementaties in branches en sectoren 75
5.6 Sectoren 77
5.7 Toepassingen binnen human resources (HR) 78
5.7.1 Werving en selectie optimaliseren 79
5.7.2 Verbeteren van diversiteit en inclusie 81
5.7.3 Risico op discriminatie 85
5.8 Gezondheid en veiligheid 86
5.8.1 Vooruitkijken 88
5.8.2 HR-analytics en datagedreven arbobeleid 89
5.8.3 Uitval voorkomen 90
5.9 Financieel en administratie 91
5.9.1 Toepassingen 91
5.9.2 Data gebruiken en advisering 92
5.9.3 Advisering 93
5.9.4 Veiligheid 94
5.10 Management 94
5.10.1 Meer AI-gedreven leidinggeven 95
5.10.2 Marketing 96
5.11 MVO 97
5.12 Rol van de ondernemingsraad bij AI: advies- en instemmingsrecht 97
6 AI-implementatie in de organisatie 101
6.1 Algemene overwegingen 101
6.1.1 Verwachtingen 102
6.1.2 Impact op het individu, het team en de organisatie 102
6.1.3 Varianten 103
6.2 Welk probleem? 106
6.3 Welk systeem? 106
6.4 AI-model in de praktijk: stap voor stap 107
6.5 Slim inzetten 108
6.6 Overzicht van AI-toepassingen 109
6.6.1 Handige tools om met AI aan de slag te gaan 110
6.6.2 Selectie van de toepassing 112
6.6.3 Kopen of bouwen? 113
6.7 Samenstellen van een team 114
6.8 Draagvlak op de werkvloer 115
6.9 Zorgen vanuit de directie 117
6.10 Evaluatie 119
7 Schaduwzijde van AI: houd rekening met de risico’s 123
7.1 Waarschijnlijkheidstheorie 123
7.2 Mis-, des- en malinformatie 124
7.3 Hallucinatie en betrouwbaarheid 126
7.3.1 Onverwachte verbanden 126
7.3.2 Training van modellen 128
7.3.3 Eigen data 128
7.4 Bias en discriminatie 128
7.5 Black box 129
7.6 Privacy 130
7.6.1 Persoonsgegevens 131
7.6.2 Veilige API 131
7.7 Ethiek 132
7.8 Aparte programma’s 132
7.9 Energieverbruik 133
7.10 Wet- en regelgeving 134
7.10.1 AI Act 135
7.10.2 Voorsorteren op wetgeving 136
7.10.3 Aansprakelijkheid 137
7.11 Lopende rechtszaken 137
8 Rol van AI in de toekomst 139
8.1 Iedereen een eigen AI-assistent 140
8.1.1 Zelfstandig actie ondernemen 140
8.1.2 Individuele assistent 140
8.1.3 Techniek en privacy 141
8.2 ‘Menselijke’ robots 142
8.2.1 Menselijke omgeving 142
8.2.2 Personeelstekorten 143
Over de auteurs 145
Trefwoordenregister 147
Rubrieken
- advisering
- algemeen management
- coaching en trainen
- communicatie en media
- economie
- financieel management
- inkoop en logistiek
- internet en social media
- it-management / ict
- juridisch
- leiderschap
- marketing
- mens en maatschappij
- non-profit
- ondernemen
- organisatiekunde
- personal finance
- personeelsmanagement
- persoonlijke effectiviteit
- projectmanagement
- psychologie
- reclame en verkoop
- strategisch management
- verandermanagement
- werk en loopbaan