Hoe kan Artificiële Intelligentie ons vandaag helpen?

wim-vermeulen-AI.jpeg

Artificiële Intelligentie is overal. Je kan je tijdlijn of nieuwsfeed niet bekijken of je vindt er een artikel over. Meestal is de boodschap dat alles gaat veranderen en wel vanaf gisteren. Wim Vermeulen, Dentsu Aegis Network, geeft zijn opinie over hoe Artificiële Intelligentie kan worden gebruikt in de marketing sector.

Voor alle duidelijkheid, AI staat nog in zijn kinderschoenen. Er zijn drie fasen in de ontwikkeling van AI. De eerste noemen we NARROW AI. Dit is de fase waarin een machine een specifieke taak beter kan uitvoeren dan een mens: IBM Watson is de betere kankerspecialist omdat het alle literatuur over kankeronderzoek kan verwerken, wat zelfs de slimste menselijke kankerspecialist niet kan. De tweede fase is GENERAL AI, dit is de fase waarin de machines elke taak van de mens kunnen overnemen. De fase van SUPER AI start wanneer machines alle taken beter uitvoeren dan de mens. Dit is de fase waarover vandaag de doemscenario’s opduiken. Belangrijk detail: niemand weet wanneer we precies in deze fase gaan belanden, meer nog, niemand kan vandaag met zekerheid zeggen of het er überhaupt ooit van komt.

NARROW AI, de fase die we vandaag kennen, noemen we ook de fase van Machine Learning (ML). Eenvoudig gezegd: om een specifieke taak uit te voeren pompen we heel veel data in een machine waardoor die steeds beter patronen herkent die wij niet kunnen herkennen omdat onze hersenen zoveel data niet kunnen verwerken. En dat maakt dat de machine er, voor die specifieke taak, beter in wordt dan de mens.

Als we dus denken aan AI-toepassingen in ons vakgebied dan hebben we het vandaag over ML. De vraag is bij welke taken zo’n grote hoeveelheid data komen kijken dat een machine er beter en meer patronen in kan ontdekken dan ons brein? Dan komen we al snel tot deze drie taken:

  1. De effectiviteit van onze campagnes laten stijgen
  2. Diepere inzichten uit consumentendata halen
  3. De productiviteit van de marketing teams verhogen

Inderdaad, meer en meer partijen in de Programmatic waardeketen investeren in ML om de effectiviteit ervan te verhogen. AI wordt bijvoorbeeld gebruikt om de probabiliteit in te schatten van het wel of niet reageren van een consument op een advertentie om de biedprijs ervan correcter te bepalen.

We beschikken over heel veel consumentengegevens, meer dan we zelf in staat zijn om te verwerken. Dit is bij uitstek een domein waarin machine learning ons ook kan helpen. Maar ML kan ons ook helpen waar we het niet verwachten. Zo worden foto’s, gepost op sociale media, geanalyseerd om nieuwe doelgroepen te vinden voor bestaande producten.

En sinds de komst van het internet moeten we meer doen met minder middelen. De productiviteit verhogen van de teams is dus belangrijk. Hier kan AI een rol spelen door de repetitieve taken over te nemen. Dit is het domein van Marketing Automatisatie en ook hier zijn de aanbieders ervan serieus aan het investeren in ML.

Als je wil weten waar AI ons vandaag kan helpen, richt je vizier dan eerst en vooral op deze taken. Het zal nog wel een tijdje duren vooral we, bijvoorbeeld, een creatieve briefing geven aan een machine. Emoties zijn vandaag aan machines nog niet besteed. Daarvoor moeten we wachten tot de fase van SUPER AI.

De opinies in deze bijdrage zijn eigen aan de auteur en vertegenwoordigen niet noodzakelijk de opinie van UBA.

09 nov

Artificial Intelligence (fr) - Part 1

    Master Class,

Hoe kunt u uw voordeel doen met artificiële intelligentie en inzicht verwerven in AI-concepten zodat u met kennis van zaken kunt discussiëren met AI-experts?

Meer informatie
Marketing Technology Strategy & Branding Opinion