Martijn Kregting - 15 september 2023

IDC: raamwerk nodig voor succesvolle GenAI-strategie

Generatieve AI (GenAI) spreekt wereldwijd tot de verbeelding van bedrijfsleiders en IT-beslissers. Organisaties hebben echter begeleiding nodig bij het begin van hun adoptietraject. Om organisaties te helpen begrijpen hoe ze GenAI-technologie succesvol kunnen inzetten, schetsen twee studies van marktonderzoeker IDC de fundamentele activiteiten die verband houden met GenAI-investeringen, geven ze tips voor het prioriteren van gebruiksscenario's en identificeren ze de belangrijkste stakeholders die nodig zijn voor succesvolle initiatieven. De rapporten bevatten ook een raamwerk – het Generative AI Path to Impact – dat de belangrijkste activiteiten en elementen op het pad naar zakelijke impact uitlegt.

IDC: raamwerk nodig voor succesvolle GenAI-strategie image

Voordat een van de kerntechnologieën van GenAI wordt verkend, stelt IDC dat de volgende reeks kernactiviteiten moet worden opgezet:

  • Stel een verantwoord AI-beleid vast: dit beleid moet gedefinieerde principes omvatten rond eerlijkheid, transparantie, bescherming en verantwoording met betrekking tot de gebruikte data om modellen te trainen, evenals hoe de resultaten worden gebruikt. Een verantwoord AI-beleid moet ook transparantie bieden over de rollen en verantwoordelijkheden van ontwikkelaars, gebruikers en andere belanghebbenden, en tegelijkertijd juridische en nalevingskwesties aanpakken.
  • Ontwikkel een AI-strategie en routekaart: er is een reeks gedefinieerde, meetbare en geprioriteerde GenAI-gebruiksscenario's nodig om de organisatie op één lijn te brengen met de belangrijkste gebieden die op de korte, middellange en lange termijn de maximale zakelijke impact zullen opleveren.
  • Ontwerp een intelligentiearchitectuur: het beheren van de levenscyclus en het beheer van gegevens, modellen en bedrijfscontext voor elke gebruikscasus is van cruciaal belang. De architectuur moet ook protocollen bevatten voor gegevens-privacy, beveiliging en bescherming van intellectueel eigendom.
  • Omscholing en training van personeel: er zullen nieuwe competenties nodig zijn om GenAI-modellen te bouwen en te gebruiken, zoals ‘prompt engineers’ om prompts voor GenAI-systemen te schrijven en te testen. Elke organisatie moet een nieuwe vaardighedenkaart creëren voor kern-AI-technologieën en zakelijke mogelijkheden om GenAI op schaal in de hele organisatie te kunnen inzetten. Organisaties moeten ook een persoonlijk trainingsprogramma voor sleutelrollen opstellen.

Inzicht ontwikkelen

Zodra de belangrijkste activiteiten zijn gerealiseerd, moeten organisaties een duidelijk inzicht ontwikkelen in de kerntechnologieën van GenAI, evenals in hun basismodellen en mogelijkheden. De kern van elk GenAI-systeem is een generatief basismodel, inclusief de bekende grote taalmodellen (LLM's). De gamechanger op de AI-markt is de mogelijkheid om deze modellen te trainen op buitengewoon grote hoeveelheden semi-gestructureerde en ongestructureerde inhoud en nieuwe inhoud te genereren op basis van eenvoudige promptverzoeken.

De volgende stap bij het definiëren van het pad naar GenAI-impact is het prioriteren van een geïdentificeerde reeks gebruiksscenario's. IDC definieert een use case als een door het bedrijfsleven gefinancierd initiatief dat mogelijk wordt gemaakt door technologie en dat een meetbaar resultaat oplevert.

Brede AI-gebruiksscenario’s

Er zijn drie brede soorten generatieve AI-gebruiksscenario’s die moeten worden beoordeeld op hun nut:

  1. Industrie: deze scenario’s vergen meer maatwerk en vereisen soms dat organisaties hun eigen generatieve AI-modellen bouwen. Voorbeelden zijn onder meer generatieve medicatie-ontwikkeling in de biowetenschappen en generatief materiaalontwerp voor productie. Gespecialiseerde gebruiksscenario's worden meestal gebouwd rond specifieke modellen en modelaanbieders, met op maat gemaakte integratiearchitecturen die zijn ontworpen voor individuele klanten.
  2. Bedrijfsfunctie: deze gebruiksscenario's omvatten doorgaans de integratie van een model (of meerdere modellen) met bedrijfsgegevens voor gebruik door specifieke afdelingen of bedrijfsfuncties, zoals marketing, verkoop en inkoop. Veel organisaties testen dit soort gebruiksscenario's al, maar maken zich zorgen over het lekken van intellectueel eigendom en gegevensbeheer.
  3. Productiviteit: deze gebruiksscenario's zijn afgestemd op werktaken, zoals het samenvatten van rapporten, het maken van functiebeschrijvingen of het genereren van Java-code. GenAI-functionaliteit voor productiviteitsverbetering wordt in bestaande applicaties geïntegreerd, zoals Microsoft 360 Copilot of Duet AI voor Google. Voor veel van deze gebruiksscenario's kan bedrijfswaarde worden geleverd via de inhoud en gegevens waarop de onderliggende basismodellen zijn voorgetraind.

Vertrouwen nodig

Uiteindelijk zal GenAI alleen op grote schaal worden toegepast als de gegevens, modellen en applicaties die er gebruik van maken, worden vertrouwd door eindgebruikers en klanten. Om dit te bereiken, moeten organisaties een goed georganiseerd vertrouwens- en toezichtprogramma opzetten, zodat GenAI-technologieën op een duurzame manier worden ingezet. Organisaties en AI-leveranciers moeten de voordelen en beperkingen begrijpen die gepaard gaan met het gebruik van GenAI en bereid zijn om problemen op te lossen en tegelijkertijd te voldoen aan de regionale regelgeving voor gegevens-privacy.

Tot slot beveelt IDC aan om een ‘drie horizonten’-raamwerk te hanteren om organisaties te helpen hun bedrijfsmodellen te transformeren met behulp van GenAI.

Horizon 1 richt zich op incrementele innovatie op de korte termijn, gevolgd door disruptieve innovatie op de middellange termijn in Horizon 2 en op de lange termijn bedrijfsmodeltransformatie in Horizon 3. Het raamwerk stimuleert de afstemming tussen alle bedrijfsdomeinen en helpt prioriteiten te stellen in sleutelinitiatieven.

“Nu het bedrijfsleven vooruitgang boekt met deze fundamentele transitie naar AI, ingebed in elke bedrijfs- en technologiefunctie in de onderneming, gelooft IDC dat elke CEO een AI-strategie zal moeten hebben – en generatieve AI is de trigger”, meent Phil Carter, groepsvicevoorzitter. president, Thought Leadership-onderzoek bij IDC. "Het is het beste om snel aan de slag te gaan. We hebben goede hoop dat dit raamwerk elke organisatie zal helpen hun eigen pad naar impact te ontwikkelen."

Nutanix BW start 6 mei - 20 mei
Nutanix BN start 6 mei - 20 mei