Hoofdstuk 1 en 2 Social AI als trend?

 

Afbeelding van Joseph Mucira via Pixabay

Afbeelding van Joseph Mucira via Pixabay

Waar we 2024 betreden, moeten organisaties die profiteren van de kracht van AI en social media marketing voorop blijven lopen. Het begrijpen en aanpassen aan de nieuwste trends is essentieel om een competitief voordeel te behouden. Deze blogpost heeft tot doel een uitgebreide verkenning te bieden van de verwachte trends die de social media marketing zullen domineren in 2024, met waardevolle inzichten voor bedrijven die hun digitale aanwezigheid willen verbeteren.

Laten we eens kijken naar het huidige landschap van social media marketing. Bedrijven in verschillende sectoren erkennen steeds meer de kracht van social media bij het vergroten van merkbekendheid, betrekken van klanten en stimuleren van conversies.

 

Lees verder

Wat is AI in marketing eigenlijk?

 

AI in marketing wordt veel in het Handboek.AI gebruitk als term en maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en patroonherkenning om menselijke intelligentie te simuleren. Het analyseert data via machine learning en deep learning om trends te identificeren, voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Hierdoor kunnen taken die normaal door mensen worden uitgevoerd, geautomatiseerd worden.

 

Lees verder

Managementboek.nl over MarketingLiteratuurpijs nominatie Handboek.AI

Managementboek.nl over MarketingLiteratuurpijs nominatie Handboek.AI

Managementboek.nl over MarketingLiteratuurpijs nominatie Handboek.AI

Na big data, machine learning, algoritmisch structureren en automatisch leren draait het om kunstmatige intelligentie en de mogelijkheid machines mensachtige vaardigheden te laten vertonen. Dit management- en leerboek draait om de kansen van AI op het gebied van redeneren, dataverwerking, analyseren, educatie en creatie. Het praktische boek focust op het ‘wat’ en ‘hoe’: hoe laten we AI de complexe alledaagse taken uitvoeren om werk te vergemakkelijken?

 

Wat je verder kunt verwachten van de PIM Marketingliteratuurprijs 2024: inzichten, innovatie en inspiratie
De winnaars van de PIM Marketingliteratuurprijs 2023, Charida Dorder met haar boek AI in Marketing en Wim Vermeulen met Speak Up!, zijn van de partij. Zij nemen je mee in de uitdagingen van het afgelopen jaar en geven je een inkijkje in de toekomst van marketing.

Na de pitches van de genomineerden spreiden zij zich uit over een tweetal break-out rooms. Tijdens de door jou gekozen interactieve break-out sessie duik je in de meest actuele vraagstukken. Tevens bij jij actief onderdeel van de break-out room en kan je direct vragen stellen richten de auteurs.

Lees verder

Hoofdstuk 1: Hoe trainen wij AI met data?

Kunstmatige intelligentie (AI) lijkt uit het niets te zijn verschenen en heeft in korte tijd de wereld ingrijpend veranderd. Wat begon met tools zoals ChatGPT en geavanceerde selfie-filters, is nu een gespreksonderwerp geworden voor grote bedrijven zoals Google. AI dringt door in alle aspecten van ons dagelijks leven, van spraakassistenten en zoekmachines tot klantenservices en zelfrijdende auto’s. Maar achter deze indrukwekkende technologieën schuilt een verrassend feit: wij mensen spelen een essentiële rol in het trainen van AI-systemen.

AI is niet zo slim als het lijkt

AI wordt vaak gepresenteerd als een zelfdenkend systeem, maar in werkelijkheid is het vooral goed in patroonherkenning. Een AI moet worden getraind om bijvoorbeeld een hond te herkennen op een afbeelding. Dit gebeurt door duizenden foto’s te analyseren en te leren welke kenmerken typisch zijn voor een hond. Dit geldt niet alleen voor dieren, maar ook voor verkeersborden, spraakherkenning en nog veel meer toepassingen. Maar wie voert deze training uit? Het antwoord is simpel: wij allemaal.

Onbewust werken voor AI

Elke keer dat je een CAPTCHA invult – of het nu gaat om verkeersborden aanklikken of onleesbare tekst overtypen – help je AI-systemen slimmer te worden. Google gebruikt deze data bijvoorbeeld om zelfrijdende auto’s beter te laten begrijpen wat ze zien. Jouw input helpt de algoritmen om objecten te identificeren en te interpreteren, waardoor deze technologieën zich verder kunnen ontwikkelen.

Clickworkers: de onzichtbare kracht achter AI

Naast onbewuste gebruikersinput, wordt AI ook getraind door zogenaamde clickworkers. Dit zijn mensen die tegen betaling specifieke taken uitvoeren, zoals het labelen van afbeeldingen, het uitschrijven van gesproken tekst of het herkennen van objecten op video’s. Vaak gebeurt dit in lage-lonenlanden zoals Kenia en India, waar mensen urenlang werken aan het verbeteren van AI-systemen voor een schamele vergoeding.

Soms leidt dit tot ethische vraagstukken. Zo moesten clickworkers in opdracht van techbedrijven expliciete en gewelddadige content markeren, zodat AI kon leren wat het niet mag genereren. Dit werk kan psychologisch belastend zijn, maar het is essentieel om schadelijke content online te filteren.

De AI-paradox: machines kunnen niet zonder mensen

Hoewel AI steeds geavanceerder wordt, blijven mensen nodig om de systemen bij te sturen. Stel dat Nederland besluit om alle ambulances van geel naar donkerblauw te veranderen. Mensen zouden dit snel doorhebben, maar een AI moet opnieuw worden getraind om de nieuwe kleur te herkennen. Dit betekent dat de ontwikkeling van AI nooit stopt en dat er altijd menselijke input nodig zal blijven.

Jij traint AI zonder het te weten

Terug naar jou. Iedere keer dat je een interactie hebt met AI, help je onbewust om het systeem slimmer te maken. Of je nu een spraakassistent gebruikt, een CAPTCHA invult of zelfs een like geeft op sociale media – je draagt bij aan de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. AI lijkt misschien magisch, maar in werkelijkheid draait het op de collectieve inspanningen van miljoenen mensen wereldwijd.

Vijf AI-trends voor 2025: ‘AI steeds specialistischer en duurzamer’

Een toonaangevende speler in data en AI, richt zich op de toekomst en voorziet belangrijke zakelijke en technologische trends voor 2025. De verwachting is dat AI net zo centraal blijft als nu, maar dat er nieuwe thema’s zoals duurzaamheid, efficiëntere generatieve AI-modellen, gespecialiseerde modelontwikkeling, uitdagingen in regelgeving en een veranderend AI-landschap op de voorgrond treden.

 

Lees verder