De volgende stap voor ondernemers die AI serieus willen inzetten, is het overstappen van algemene tools naar een op maat gemaakt AI-model dat de unieke kennis en processen van hun bedrijf kent. Dit creëert een blijvend concurrentievoordeel dat concurrenten niet eenvoudig kunnen kopiëren.

Wat er aan de hand is

De eerste fase van AI, gekenmerkt door enorme sprongen in de algemene capaciteiten van nieuwe modellen, is voorbij. Volgens een analyse in MIT Technology Review zijn de verbeteringen in brede, algemene modellen nu incrementeel. De uitzondering hierop is domeinspecifieke intelligentie: wanneer een AI-model wordt gecombineerd met de eigen data en interne logica van een organisatie. Dit proces, meer dan alleen ‘fine-tuning’, institutionaliseert de expertise van een bedrijf in een AI-systeem. Het model leert de specifieke taal, beslissingscriteria en workflows van een sector, zoals de technische termen in de auto-industrie of de risicoparameters in de financiële wereld. Het Franse AI-bedrijf Mistral AI werkt bijvoorbeeld samen met organisaties om deze domeinkennis in hun trainingssystemen te integreren.

Wat dit betekent

Dit betekent een fundamentele verschuiving in hoe bedrijven naar AI moeten kijken. Het gaat niet langer om het vinden van de beste algemene chatbot, maar om het bouwen van een intelligente assistent die je bedrijf door en door kent. Voor het MKB opent dit de weg naar een concurrentievoordeel dat niet gebaseerd is op schaal, maar op gespecialiseerde kennis. Een model dat getraind is op jouw klantinteracties, productontwikkelingscycli of kwaliteitscontroleprocedures, wordt een uniek bezit. Het begrijpt welke variabelen in jouw sector een ‘go’ of ’no-go’ beslissing bepalen. Dit creëert een zogenaamde ‘competitive moat’: een voorsprong die moeilijk in te halen is omdat deze verankerd is in de unieke geschiedenis en logica van jouw organisatie.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing begint met het identificeren van je meest waardevolle, unieke kennis en het onderzoeken hoe je die kunt vastleggen voor een AI.

Als je een gespecialiseerd softwarebedrijf of engineeringbureau runt… heb je waarschijnlijk eigen codebibliotheken, ontwerpstandaarden of interne documentatie. Een algemeen model snapt de context daarvan niet. Een mogelijkheid is om te onderzoeken of je een proof-of-concept kunt starten door een model te trainen op je eigen documentatie en codevoorbeelden. Het doel is niet om alles te automatiseren, maar om een assistent te creëren die nieuwe teamleden sneller inwerkt of die ontwikkelaars helpt bij het onderhouden van legacy-systemen die alleen binnen jouw bedrijf bestaan.

Als je een productiebedrijf of fabrikant hebt met strenge kwaliteitsprocessen… dan draait alles om specificaties, toleranties en testresultaten. Overweeg om een AI-model te trainen op de historische data van je kwaliteitscontroles, inclusief de bijbehorende foto’s, metingen en de uiteindelijke goed-/afkeurbeslissingen. Zo’n model kan uitgroeien tot een engineering-copilot die helpt bij het analyseren van nieuwe testresultaten, afwijkingen signaleert en suggesties doet op basis van hoe soortgelijke situaties in het verleden zijn opgelost.

Als je een professionele dienstverlener bent (advocaat, accountant, consultant)… dan is je kennis vaak vervat in eerdere cases, clausules, adviesrapporten en interne notities. Je zou kunnen beginnen met het structureren en anonimiseren van deze kennisbank. Een op maat getraind model kan dan fungeren als een eerste onderzoeksassistent, die sneller relevante precedenten vindt, consistente taal in documenten waarborgt en junior medewerkers helpt om in de ’taal’ en denkwijze van jouw vakgebied te redeneren.

De kern is om te starten met een duidelijk, afgebakend kennisgebied binnen je bedrijf waar de huidige, algemene AI-tools tekortschieten. Richt je niet op het vervangen van mensen, maar op het versterken van hun werk met een systeem dat de unieke regels van jouw spel kent.

Bron: MIT Technology Review