Wat een heksenketel is de AI dienstverlenersmarkt momenteel. Iedere ICT partij is plots een AI partij en heel veel niet-ICT-ers zijn het nu ook. Er is vraag. Althans, dat wordt gehyped. Natuurlijk zijn veel organisaties geïnteresseerd in de AI ontwikkelingen, die zeker potentie, maar ook nog hun groeistuipjes hebben.
Maar wat een fantastische resultaten kun je met al die chatbots bereiken zeg. De eerlijkheid gebied me te zeggen dat ook deze blog volledig door een chatbot is geschreven. De prompt was: "Schrijf een blog" en daar kwam het... Nee hoor, helemaal zelf geschreven. Verre van perfect, maar wel ècht!
Maar ik geef toe dat ik heel blij ben met chatbots. En soms niet en dan pak ik een andere. Je moet echt wel even leren hoe je er het meeste uithaalt, want gewoon beginnen met tikken levert je matige antwoorden op. Maar als je die kneepjes hebt geleerd kun je echt meer bereiken.
De bot evolueert snel. Begon als conversatie op basis van een taalmodel, maar analyseert nu Excels, 'begrijpt' plaatjes, genereert teksten, plaatjes, bestanden, iedere week zijn er weer nieuwe opties beschikbaar in onze kunstmatige vrienden. En petje af, de snelheid waarmee deze zeer complexe technologie toegevoegd wordt is mind-blowing. Het lijkt zo simpel (vanuit gebruikers POV), maar het is echt heel complex.
Als wij voor een klant, die inmiddels wel gewend is om goed met een chatbot om te gaan (na onze workshop bijvoorbeeld), AI mogen implementeren in hun bedrijfsproces voor bijvoorbeeld het automatisch verwerken van PDF's (nee, geen facturen), dan ligt de verwachting bovenop de Euromast. "Want met de chatbot gaat het zo eenvoudig. Dus we willen dat als de mail binnenkomt, die bijlage direct .... en .... om dan .... supermakkelijk, toch?"
En dan begint het proces van verwachtingen managen. Dan leggen we uit dat automatiseren van een proces met AI uit heel veel stappen bestaat, waaronder het omgaan met tekst, data en plaatjes. En dat dat echt allemaal apart gebeurt en dat daar veel componenten voor nodig zijn, en tsja dat dat niet allemaal standaard in de doos zit zoals in een chatbot. De API (connector voor automatisering met de taalmodellen) biedt namelijk misschien 10% van de functionaliteit die de chatbot met dezelfde naam biedt.
Waarom is dat eigenlijk?
Mijn two cents: in geautomatiseerde processen zit namelijk niet zo'n groot verdienmodel voor de BigTech als in een chatbot, want een chatbot is de nieuwe zoekmachine/browser en daar kunnen sponsoren in en dat is ke-tsjing ($$$)!
En dan lezen we in een stuk van MIT dat 95% van AI projecten falen om significant hogere efficiëncy te halen. Er is namelijk een verstorende factor: de mensch en de organisatie! Het optimaal gebruik van AI met chatbots vereist discipline en daar zijn wij mensen niet zo goed in.
Iets wat je keer op keer heel precies moet doen (leer een aap een trucje) zijn we niet zo van. Dat verveelt. En als je dan ook nog eens daarin moet samenwerken met anderen die ook moeite hebben met discipline, dan zijn we snel terug bij af.
Daarom adviseren de onderzoekers van het NANDA project van MIT om juist gespecialiseerde tools en expertise van buiten te halen in plaats van intern het wiel uit te vinden. En wat herhalend gedaan moet worden met de chatbot, kun je inderdaad vaak automatiseren. En ja, dat doen we graag bij De Appmakers. Zijn we ook goed in, durf ik zomaar te zeggen.
Maar soms zien we toch een kleine aarzeling als we uitleggen dat als je succesvol wilt automatiseren met AI, je iets meer moet investeren dan een paar ChatGPT of Copilot-abonnementen, maar dat de terugverdientijd nog steeds heel aantrekkelijk kan zijn.
Tenzij je je medewerkers graag een trucje leert en discipline bijbrengt. Als je denkt dat dat meer oplevert...