Wat is AI eigenlijk? Een handige gids voor iedereen die deze vraag heeft
Wat betekent AI nou precies voor jouw bedrijf? In deze serie onderzoekt Jim Hegerich van Bullhorn de basisprincipes van AI, de toepassing van technologie in de recruitment en de voortdurende vereisten om ervoor te zorgen dat je het beoogde, doorlopende rendement op je AI-investering krijgt.
Elke keer dat ik leiderschapsteams in de recruitmentbranche ontmoet, wordt ons dezelfde vraag gesteld: “Wat doet jouw bedrijf met AI?”
De problemen beginnen met die simpele vraag. Veel mensen weten waar AI voor staat – artificial intelligence – maar als je ze vraagt er een definitie van te geven, lopen ze al snel vast.
Ik ben er om te helpen. Laten we beginnen met de definitie van een paar termen. Dit is niet allesomvattend, maar het zal een kader bieden waarmee we dezelfde taal kunnen spreken.
AI-termen die recruitmentprofessionals moeten kennen
- AI: Het gebruik van programma’s die computers laten “denken en reageren” als mensen. Toepassingen die je waarschijnlijk kent zijn spraakherkenning (denk aan Siri), leren, plannen, probleemoplossing (IBM’s Watson domineert bij schaken) en perceptie (gezichtsherkenning etc.).
- Machine learning: een onderdeel van AI, stelt computers in staat om te reageren op situaties (op een mensachtige manier) door analyse, zelftraining, observatie en ervaring. In de basis betekent dit patroon- en trenddetectie. Dit is leren op basis van voorbeelden in plaats van de traditionele methode voor het berekenen van een vooraf gedefinieerde set regels of algoritmen.
- Analytics: de analyse van data en datapatronen om besluitvorming te verbeteren.
AI Fundamentals: Wat betekent dit voor mijn recruitmentbureau?
Nu we de basisbegrippen hebben besproken, gaan we de basisprincipes onderzoeken.
In mijn wereld betekent dit: “Wat is de zakelijke impact van AI-aangedreven software?” Of zoals mijn klanten in de recruitmentbranche zouden vragen: “Dat klinkt geweldig, maar wat heb ik eraan?”
Dit is wat het voor jou betekent:
- Verbonden zakelijke workflows die een hogere mate van nauwkeurigheid en snelheid bieden zonder dat je iemand moet betalen om zich daarmee bezig te houden.
- Voortdurende verbetering, systeemgestuurd leren en besluitvormingsautomatisering.
- De mogelijkheid om trends en patroongegevens te bekijken die verband houden met de gezondheid van je bedrijf.
- De informatie die je nodig hebt voor het investeren van je middelen om de beste resultaten te behalen op basis van je strategische doelstellingen.
Veel van deze technologie bestaat al en is operationeel, vooral vanuit automatiseringsoogpunt. Waar het nu naartoe gaat, is de verfijning voor gebruik in een vrijwel onbeperkt aantal activiteiten en bedrijfstakken. Het zou geen verrassing moeten zijn dat degenen die kiezen voor het aannemen en toepassen ervan een duidelijk concurrentievoordeel zullen zien ten opzichte van degenen die het gebruik van deze technologie als een leuke optie voor de toekomst beschouwen.
Een belangrijke opmerking: AI is geen functionaliteit die je gewoon kunt “instellen en vergeten”. Het maximale uit AI halen is als het opvoeden van een kind. Je moet ze voortdurend voeden en verzorgen. Je moet ervoor zorgen dat ze de “spelregels” voor succes in het leven kennen. Je moet altijd op veranderingen in hun gedrag letten en onmiddellijk reageren om hun “programmering” op koers te houden voor het behalen van het gewenste resultaat. Het oudste principe in de informatica is nog steeds van toepassing: GIGO ‘Garbage In, Garbage Out’.
Maar hoe zorg je ervoor dat je een solide basis hebt waarmee je bureau het maximale uit AI kan halen? Hou de volgende post in de serie in de gaten, waarin ik zal laten zien wat de valkuilen van de ‘beter, goedkoper, sneller’-mentaliteit in de recruitmentbranche zijn, en hoe je de concurrentie voor kunt blijven door op de lange termijn te denken.
Over de auteur: Jim is senior national accounts executive bij Bullhorn. Hij heeft de afgelopen 35 jaar functies gehad op het gebied van sales en salesleiderschap, waarvan 19 jaar in de softwarebranche. Hij heeft zowel bij ADP en Xerox gewerkt als bij verschillende start-ups. Hij wordt gedreven door één vraag: “Hoe kan ik meetbare, reproduceerbare waarde leveren aan onze klanten?” Als hij niet aan het werk is, of zelfs als hij dat wel is, is hij waarschijnlijk te vinden op de plaatselijke golfbaan, American Legion, of is hij een gastronomische maaltijd aan het bereiden.
