BLOG – Hoewel de adoptie van generatieve ai (gen-ai) toeneemt, worstelen bedrijven met de vraag hoe ze deze technologie optimaal kunnen inzetten. Volgens Gartner haalt iets meer dan de helft van de ai-projecten de productiefase niet, vergeleken met 46 procent twee jaar geleden. Bovendien duurt het gemiddeld acht maanden om van prototype naar productie te komen. Dit benadrukt de noodzaak voor bedrijven om hun strategieën te herzien en processen te stroomlijnen om efficiënter te werken.
Gen-ai ontwikkelt zich razendsnel tot een onmisbaar hulpmiddel voor bedrijven, met het potentieel om de manier waarop ze werken volledig te transformeren – van operationele efficiëntie tot strategische besluitvorming. Tegelijkertijd groeit de vraag naar een end-to-end-oplossing die complexe toepassingen aankan en bedrijfsprocessen vernieuwt.
De vraag is: hoe kunnen bedrijven de volledige potentie en waarde van gen-ai benutten?
Toewijding
Het volledig benutten van gen-ai vereist toewijding, zelfs voor de innovatiefste bedrijven. De integratie van gen-ai in applicaties en bedrijfsprocessen is complex, maar met een doordachte aanpak kunnen organisaties aanzienlijke voordelen behalen. Dit vergt uiteraard wel middelen en ai-expertise om de integratie-uitdagingen aan te kunnen.
Een cruciale factor voor een soepele en effectieve integratie van gen-ai is een balans tussen ethiek, veiligheid en governance. Gen-ai is afhankelijk van data en levert de meest nauwkeurige resultaten wanneer het wordt gevoed met hoogwaardige, domeinspecifieke informatie. Daarom is datakwaliteit en effectief databeheer essentieel om betrouwbare ai-toepassingen te ontwikkelen. Daarnaast zijn geavanceerde beveiligingsmaatregelen nodig om gevoelige informatie te beschermen en transparantie, eerlijkheid en verantwoordelijkheid binnen ai-systemen te bevorderen.
Door low-code en gen-ai te combineren, stroomlijnen bedrijven de ontwikkelcyclus
Een ander cruciaal element is een strategische aanpak. Organisaties doen er goed aan een ‘lean’-implementatiestrategie te volgen, geïnspireerd op de lean-startup-methodologie. Dit houdt in dat bedrijven starten met een ‘minimum viable product’, regelmatig itereren, voortgang meten en inzichten uit de markt gebruiken om de oplossing te verfijnen. Door deze aanpak is klein te beginnen en snel op te schalen.
Daarnaast is expertise om de code begrijpen van groot belang het ai-model relevant te houden en te laten aansluiten op de bedrijfsbehoeften. Naarmate ai-systemen geavanceerder worden, moeten bedrijven tools inzetten die inspelen op zowel praktische als ethische en securityuitdagingen. Door de juiste strategieën en processen te implementeren, kunnen bedrijven niet alleen negatieve gevolgen voor hun bedrijfsvoering voorkomen, maar ook juridische, financiële en reputatierisico’s minimaliseren.
Snelheidswinst
Ai-ondersteunde technologieën worden steeds populairder, met name door de snelheidswinst die ermee te behalen is. Dit concept is echter niet nieuw; low-code-platformen duiken al decennia bij bedrijven op om applicatieontwikkeling te versnellen en te automatiseren. Maar de combinatie van low-code en gen-ai kan bedrijven helpen innovatie nog meer te versnellen en de complexiteit van ai te verminderen. Dit stelt organisaties in staat om zowel gen-ai-functionaliteiten te benutten bij softwareontwikkeling als op gen-ai gebaseerde applicaties te bouwen die direct waarde toevoegen aan de business.
Low-code-tools vereenvoudigen het ontwikkelproces, waardoor bedrijven gen-ai-oplossingen snel kunnen aanpassen en implementeren. Hierdoor kunnen teams efficiënter innoveren en experimenteren, terwijl privacy- en veiligheidsrisico’s effectief worden beheerst. Bovendien helpt deze aanpak bedrijven om ’technical debt’ en verouderde code – problemen die vaak voorkomen bij traditionele softwareontwikkeling – te verminderen door de nadruk te leggen op modulaire, herbruikbare bouwstenen.
Door low-code en gen-ai te combineren, stroomlijnen bedrijven de ontwikkelcyclus en versterken ze de creatieve kracht van softwareontwikkeling. AI fungeert hierbij als een waardevolle ‘collega’ die nieuwe perspectieven biedt en menselijke originaliteit ondersteunt. Dit sluit aan bij de groeiende vraag naar end-to-endplatforms die verschillende kennisbronnen samenbrengen, zodat bedrijven ai-kansen volledig kunnen benutten.
Verschuiving
Volgens John Bratincevic, principal analyst bij Forrester, transformeert gen-ai (ook wel appgen genoemd) de ontwikkeling van bedrijfsapplicaties door kosten te verlagen en de snelheid van applicatiegeneratie te verhogen. Deze verschuiving daagt traditionele modellen uit en dwingt bedrijven om zich snel aan te passen om concurrerend te blijven in een snel veranderend technologisch landschap.
Met de mogelijkheden die gen-ai biedt hebben bedrijven de sleutel in handen om ongekende waarde en innovatie te ontsluiten. Door weloverwogen beslissingen te nemen, kunnen zij processen vormgeven die hun bedrijf vooruit helpen en transformatieve groei mogelijk maken.
Tiago Azevedo is chief information officer bij OutSystems
AI is een brede term die verwijst naar systemen die menselijke cognitieve functies nabootsen, zoals patroonherkenning, besluitvorming en probleemoplossing. Dit omvat machine learning, deep learning, computer vision en meer. Gen-ai is dus een specifieke tak van AI die nieuwe content kan genereren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek en code. Laatste is interessant want AI-powered wordt vooral als marketingtruc gebruikt door te surfen op een hypegolf. Want uiteindelijk hebben we het over simpele automatisering, beslisbomen of standaard algoritmes zonder enig zelflerend vermogen.
Hierdoor concurreert de creatieve kracht van softwareontwikkeling met gen-ai met het idee van low-code doordat je middels prompting en scripting complexe processen kunt automatiseren middels de API’s. Uiteraard kun je het ook beiden doen maar waarom dubbel betalen voor iets wat je ook gratis kunt krijgen?
Low-code tools zoals Microsoft PowerApps, Mendix en OutSystems bieden weliswaar kant-en-klare integraties met ERP-systemen, databases en API’s maar ook een vendor lock-in doordat je aan een ecosysteem gebonden wordt. Daar staat tegenover dat het schrijven van maatwerk code zonder vendor lock-in met de hulp van AI over tijd hogere onderhoudskosten heeft maar dat nadeel valt vaak weg als je snel en slim wilt innoveren. Aanpassen om concurrerend te blijven gaat tenslotte vooral om de rode innovatie van kostenbesparingen in een speelveld wat om de compliance & beveiliging gaat.