Kunstmatige intelligentie: waar staan we anno 2017? | BrixCRM

Kunstmatige intelligentie: waar staan we anno 2017?

Wat is op het gebied van Kunstmatige Intelligentie anno 2017 al realiteit en wat is nog fictie? In deze blog meer over de ontwikkelingen op dit gebied.

Vorige week las ik met veel interesse een blog over kunstmatige intelligentie van SugarCRM CMO Clint Oram. Hoewel ik de ontwikkelingen op dit gebied graag volg, was het niet de titel, maar vooral de eerste zin dat wat mijn aandacht trok: “I’m a big Star Wars fan”. Ook ik ben namelijk al jaren een groot liefhebber van de Star Wars films en heb vorig jaar de menigte getrotseerd om ‘Rogue One: A Star Wars Story’ als een van de eersten in de bios te kunnen zien.

Kunstmatige Intelligentie (KI) of Artificial Intelligence (AI) is binnen het futurische beeld dat Star Wars laat zien alom vertegenwoordigd (mijn mede-Star Wars fans kennen allemaal C-3P0, R2-D2, BB-8, K-2SO). De Star Wars films zijn echter natuurlijk grotendeels fictie. Maar wat is op het gebied van Kunstmatige Intelligentie anno 2017 al realiteit? In deze blog meer over het onderscheid tussen feit en fictie, benoemd in het artikel van Clint.

Helaas voor de science-fiction fans zoals ik, is de futuristische Star Wars-achtige wereld voornamelijk nog iets dat je in Hollywood films tegenkomt. Maar gelukkig brengen vooruitstrevende technici ons steeds dichterbij deze wereld. Kunstmatige intelligentie is de laatste jaren in steeds grotere mate onderdeel van de werkelijkheid en het dagelijks leven. Twee voorbeelden hiervan zijn Natural Language Processing (NLP) (ofwel de verwerking van natuurlijke taal) en machine learning. De kansen die deze twee disciplines bieden zijn veelbelovend, zeker voor B2B toepassingen zoals CRM.

Als ik voor mijzelf spreek, hoop ik dat kunstmatige intelligentie het werk voor mensen nog meer zal vergemakkelijken en vraag ik mij af of, net zoals K-2SO in Rogue One, KI ook een persoonlijke assistent wordt die levens zal redden en het leven makkelijker maakt. Er lopen nu nog geen echte robots in je kantoor rond. Maar welke technologieën zijn al echt en wat staat ons nog te wachten?

Wat is realiteit?

Een van de eerder genoemde technologieën is NLP. Dit werkt als volgt: het deelt talen op in logische onderdelen voor het begrijpen ervan; zowel verbaal als in geschrift. Kijk bijvoorbeeld naar Apple’s ‘Siri’. Stel Siri een willekeurige vraag - ‘Welke tijd is het in Berlijn?’, of ‘ Wanneer is mijn volgende afspraak?’ - en Siri kan het je vertellen.

NLP heeft CRM ook veel te bieden. CRM wordt ingezet om klantrelaties te verbeteren. Door NLP onderdeel te maken van CRM, is het mogelijk om interessegebieden te vinden vanuit klantgesprekken in e-mail en CRM. En wat is dan een betere manier om klantcontact te personaliseren? NLP heeft dankzij zijn toenemende populariteit ook mogen genieten van een reeks grote investeringen met als doel nog meer waarde te kunnen toevoegen.

Machine learning, een andere vorm van AI, put zijn kracht uit het halen van informatie uit verschillende bronnen. Denk hierbij aan digital social data, data uit publieke bronnen, en ‘Internet of things’ data. Bij het analyseren van deze data komen bepaalde patronen naar voren. Machine learning gebruikt algoritmes om patronen in datasets te kunnen begrijpen. Het past vervolgens logica toe op deze patronen. En dat ziet er ongeveer zo uit:

Wanneer ‘A’ eruitziet als ‘B’, en ‘B’ lijkt op ‘C’, dan lijkt ‘A’ ook op ‘C’.

Machine learning algoritmes zijn zelflerend en zijn ontwikkeld om feedback te verzamelen, wat betekent dat de ‘intelligentie’ groeit wanneer er meer patronen worden geanalyseerd. In de laatste jaren heeft machine learning een grote sprong gemaakt in de herkenning van afbeeldingen en video. Dankzij de algoritmes is zelfs visuele herkenning en analyse van video’s en foto’s mogelijk; iets wat zeker waardevol is bij het leren begrijpen van klanten.

Denk bijvoorbeeld aan een bepaalde machine-learning technologie dat is gefocust op verschillende sociale netwerken. Deze kijkt naar de merken van de klanten in foto’s, en de stemming die mensen in de foto’s hebben bij het merk. Is de persoon die een blikje coca-cola in zijn handen heeft, aan het lachen of juist niet? Algoritmes zien overigens niet wanneer iemand lacht of niet, maar zien het verschil tussen een mond met mondhoeken die omhoog staan, ten opzichte van een mond die omlaag hangt.

De stappen die zijn gemaakt in Machine Learning zijn zeker indrukwekkend. Maar de grootste stappen kunnen nog worden gemaakt. En dit kan zeker voor CRM veel betekenen!

Wat is fictie?

IBM Watson, een programma gebaseerd op NLP en Machine learning, nam het in het Amerikaanse quizprogramma ‘Jeopardy’ op tegen menselijke tegenstanders. Het feit dat een computer een grote variëteit aan vragen correct kon beantwoorden baarde veel opzien. Hoewel IBM Watson natuurlijk wel een voorsprong had door zijn enorme dataset.

Het succes van Machine Learning van de laatste tijd is zeker toegenomen. Dit is mede dankzij de opkomst van SaaS en cloud platforms, waarmee op een kosteneffectieve manier gigantische hoeveelheden data kunnen worden verzameld. De opkomst van Machine Learning is te zien aan organisaties in vele sectoren die hier een begin in hebben gemaakt. Machine Learning zal in de komende jaren ook steeds een groter onderdeel worden voor CRM. De enorme hoeveelheden data die bedrijven hebben verzameld, kunnen zij gebruiken voor het opstellen van algoritmes, waarmee klantgedrag kan worden geanalyseerd. Hiermee kan worden bekeken wat klanten waarschijnlijk als volgende stap zullen doen, op basis van hun gedragspatronen.

Het CRM-systeem van de toekomst is meer dan alleen een database. Het zal worden gedreven door machine learning en op deze manier de ultieme persoonlijke assistent worden. Dit betekent dat het niet alleen een gebruiker efficiënter en effectiever zal maken in het uitvoeren van zijn of haar werk, maar het ook zaken zal onthullen die de gebruiker nog niet wist over de klant.

Wanneer met machine learning een grote hoeveelheid (sociale) data wordt geanalyseerd en meer informatie over de klant wordt verkregen, kunnen klantrelaties verder worden versterkt. Ook AI zal worden toegepast om gebruikers te adviseren over wat de beste volgende stap of actie is.

IBM Watson levert een model voor CRM om zelfs de ‘ultieme persoonlijke assistent’ te overstijgen met haar ‘personality profiler’ service. De service heeft alleen een e-mailadres nodig om alle content te kunnen scannen dat gerelateerd is aan dat e-mailadres. Het scant ieder blogartikel, iedere tweet, en iedere facebook post - en op basis daarvan, bepaalt het de persoonlijkheid van dat persoon. Dit zou sales bijvoorbeeld kunnen helpen om te bepalen hoe ze iemand het beste kunnen benaderen; kies je bijvoorbeeld voor een informele of meer zakelijke toon?

K-2SO in Star Wars is een robot met een eigen persoonlijkheid en cognitieve intelligentie. Maar voor wij deze in het dagelijks leven gaan zien, hebben we nog een lange weg te gaan. De AI revolutie is echter veelbelovend en de mogelijkheden bieden een enorm perspectief - zeker voor CRM. Organisaties zullen hun CRM-systeem daarom moeten gaan zien als niet slechts een database, maar als een intelligente tool die de mogelijkheid biedt om klantrelaties te transformeren.

Tara Broekman

Account Manager

DANKZIJ BRIXCRM HEBBEN WE EEN ROBUUST CRM SYSTEEM, DAT ONS MEER KLANTINZICHT BIEDT EN HELPT ONS WERK TE STRUCTUREREN EN ORGANISEREN.

Jeroen van Schreven - UNC Plus Delta
Close menuX