Het jaar van AI, de motor achter innovatie en efficiëntie
2023 het jaar van AI, de motor achter innovatie en efficiëntie
Zonder twijfel staat 2023 bekend als het jaar van AI. Het jaar waarin AI en de opkomst ervan zich verplaatste naar het grote publiek.
Hiermee kwamen ook de aankondigingen over fusies, overnames en oplopende waarderingen over AI-services organisaties. Alvast vooruitkijkend naar 2024 zullen software organisaties dan ook meer nadruk leggen op het ontwikkelen van zinvolle AI-strategieën en het waarmaken van deze AI-belofte.
Echter, met een grote invloed komt ook een grote verantwoordelijkheid. En waar we verwachten dat AI in de toekomst sterk gereguleerd zal worden, verwachten we ook dat de EU waarschijnlijk als eerste met specifieke regelgeving hiervoor zal komen. Deze regelgeving zal echter vrij snel achterhaald zijn vanwege de grote snelheid waarmee AI zich ontwikkelt.
Microsoft heeft veel geïnvesteerd in verantwoord gebruik van AI met Azure AI services. Het AI Trust center biedt veel overtuigende inzichten waarmee bedrijfsresultaten behaald kunnen worden met behoud van data, privacy, transparantie en vertrouwen.
Azure AI omarmen is daarom een zeer slimme zet voor organisaties die geïnteresseerd zijn in de ontwikkeling van unieke ervaringen en oplossingen binnen de Cloud. Azure AI is een bundel van AI- en Machine Learning-tools die modernisatie van activiteiten vereenvoudigt en helpt bij complexe besluitvorming.
Met Azure AI kunnen software gedreven organisaties unieke, nieuwe services aanbieden aan gebruikers, kosten worden bespaard en processen worden verbeterd. Alles ten behoeve van een hogere ROI.
Integratie van AI binnen de bedrijfsvoering is al de top 3 focus voor veel organisaties binnen veel sectoren. Zowel voor grotere als kleinere organisaties. Volgens recent onderzoek van Forrester investeert 73% van de data-besluitvormers in AI. Men verwacht dat de uitgaven aan AI-software in 2025 zelfs oplopen tot 64 miljard dollar.
Forrester benadrukt ook de snelle terugverdientijd van Azure AI: dankzij nauwkeurige modellen en een naadloze integratie met andere Azure- en Microsoft Cloud-producten kan dit al plaatsvinden binnen zes maanden. Het is vaak niet eens meer nodig om je eigen modellen te trainen, waardoor AI-functionaliteit beschikbaar is geworden voor elk softwareproduct.
Microsoft beschouwt ‘technologie als een reis’. Binnen deze reis dient AI echt als ‘avontuurlijke’ doelstelling binnen het digitale transformatieproces. Door de onbegrensde mogelijkheden die AI biedt voor een ieder, zal de AI-golf ook alleen maar verder groeien.
Wil je meer weten?
Bij Intercept kunnen we je helpen met het verkennen van AI binnen Azure en met AI services die niet enkel zijn ontworpen voor data scientists, maar ook voor developers. Maak gebruik van Azure’s jarenlange ervaring en de verantwoorde AI-ethos binnen Azure voor de ontwikkeling van jouw eigen AI-oplossing.
Tags
Data and AI
Geschreven door
Rinie Huijgen
CTO bij Intercept
Meld je aan voor onze Data and AI Security workshop In deze workshop loodsen we je door het proces van het creëren van robuuste datapipelines die zowel gegevensbeveiliging als GDPR-naleving waarborgen.
Hoe beheer je de kosten van de data science omgeving en modellen in Azure?
We weten allemaal dat het belangrijk is om kosten in Azure te plannen en nauwkeuring te managen. In dit artikel leggen we uit welke Azure tools je kunnen helpen om de kosten te beheren.
Een duik in de kosten op Azure: Waar is Apache Spark draaien het duurst?
Uitzoeken welke data tool op Azure het minste kost is vaak erg ingewikkeld. In dit artikel duiken we in de kosten, zo kan jij bepalen welke optie bij jouw bedrijf past.
Data Factory vs. Databricks: Wanneer je liefde voor data wat (Apache) Spark mist
Hoe kies je de juiste datapartner? Azure Data Factory heeft mooie voordelen als je begint, maar met Apache Spark kan je diepere lagen ontdekken. Dus is Azure Databricks je datapartner zijn die de “Spark” weer terugbrengt in je dataproject? Een ding is zeker, in Azure hoef je niet persé te kiezen voor een monogame dataoplossing.
Vandaag de dag slaan bedrijven allerlei soorten gegevens op, zelfs als ze er nog geen doel voor hebben. Maar waar moeten al die verschillende soorten datasets worden opgeslagen? Dit is waar het 'Data Lake' om de hoek komt kijken!
Hoe je datareis eruitziet, hangt af van het project. Toch zijn er binnen elk dataproject vijf generieke stappen die elk bedrijf kan nemen om inzichten uit data te halen. We bespreken ze hier!
