Wat is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI) is de Engelse term voor Kunstmatige Intelligentie. AI verwijst naar systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren, en die zelfstandig acties ondernemen om specifieke doelen te bereiken.

AI omvat technieken zoals Machine Learning en Deep Learning. Deze technologieën verbeteren de efficiëntie en nauwkeurigheid in diverse sectoren, zoals gezondheidszorg en transport. In de online marketingbranche wordt AI vooral ingezet bij data-analyse, contentcreatie en contentoptimalisatie, advertentiebeheer, in de e-mailmarketing en als chatbot in de klantenservice.

‍

‍

Artificial Intelligence voorbeelden

Op dit moment zijn er verschillende AI-programma’s in de omloop. Het is onmogelijk hier in een artikel zoals deze een complete lijst van te maken, maar een aantal gangbare voorbeelden zijn:

• OpenAI GPT-4
• Google Gemini
• Microsoft Copilot
• Jasper
• Copy.ai
• Writesonic
• Rytr

‍

De geschiedenis van Artificial Intelligence

De term Artificial Intelligence werd in 1956 geïntroduceerd tijdens een conferentie aan Dartmouth University. Sindsdien zijn AI en datamanagement samen geëvolueerd. AI heeft grote hoeveelheden data nodig voor robuuste analyses, terwijl datamanagement AI gebruikt om deze data efficiënt te verwerken. De ontwikkeling van AI liep synchroon met de vooruitgang in computerkracht en databasetechnologie.

Moderne bedrijfssystemen kunnen nu terabytes aan data verwerken en real-time inzichten bieden dankzij AI. In tegenstelling tot het beeld van een door mensen gecreëerd wezen, zijn AI-technologieën ontworpen om menselijke capaciteiten te verbeteren en aan te vullen, niet om ze te vervangen.

‍

Welke soorten AI zijn er?

Op dit moment maken we bij taken en automatiseringen gebruik van ANI (Artificial Narrow Intelligence). Deze vorm van AI voert specifieke taken uit zoals gezichtsherkenning en zelfrijdende auto's door middel van complexe algoritmen en neurale netwerken. Het wordt ‘narrow’ genoemd omdat het niet de menselijke componenten van ware intelligentie bevat. Onder de noemer ANI valt ook Machine Learning, de meest gangbare tak van AI, die we meestal bedoelen als we het over AI hebben.

Wetenschappers en AI-specialisten zijn ook bezig andere theoretische concepten van AI, zoals:

• AGI - Artificial General Intelligence: zou elke intellectuele taak kunnen uitvoeren die een mens kan, met de mogelijkheid om te leren en te generaliseren over verschillende taken. Het vereist enorme rekenkracht, zoals gedemonstreerd door supercomputers;‍
• ASI - Artificial superintelligence: zou volledig zelfbewust zijn en menselijk gedrag kunnen nabootsen en begrijpen, met verwerkingscapaciteiten die de menselijke mogelijkheden ver overtreffen. Hoewel toekomstmuziek, roept het ethische vragen op. Volgens Stephen Hawking is deze vorm van AI zelfs het grootste gevaar voor de mensheid. (He told the BBC: "The development of full Artificial Intelligence could spell the end of the human race.")

‍

‍

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers leren en verbeteren door ervaring zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het gebruikt algoritmen en statistische modellen om patronen in gegevens te herkennen, voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Dit proces omvat het trainen van modellen op basis van grote datasets om zo nauwkeurige resultaten te verkrijgen. Toepassingen van machine learning omvatten spraakherkenning, beeldherkenning, aanbevelingssystemen en autonome voertuigen.

‍

‍

Je kunt Machine Learning onderverdelen in SML en UML. Daarnaast bestaat er ook de subset Deep Learning:

‍

• Wat is Supervised Machine Learning?

Supervised Machine Leaning (SML) is een methode waarbij een model wordt getraind op een gelabelde dataset. Elke trainingsvoorbeeld bestaat uit een invoer en de bijbehorende correcte uitvoer. Het model leert de relatie tussen invoer en uitvoer om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene data.

‍

• Wat is Unsupervised Machine Learning?

Unsupervised Machine Learning (UML) gebruikt datasets zonder gelabelde responsen. Het doel is om verborgen patronen of structuren in de data te ontdekken, zoals clusters van gelijkaardige voorbeelden.

‍

• Wat is Deep Learning?

Deep Learning is een subset van Machine Learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met vele lagen (diep). Deze vorm van Machine Learning is bijzonder effectief voor complexe taken zoals beeld- en spraakherkenning, dankzij het vermogen om hiërarchische representaties van data te leren.

‍

‍

‍

Is Machine Learning de enige vorm van AI?

Machine learning is een onderdeel van AI waarbij algoritmen worden gebruikt om systemen te laten leren van data en zichzelf te verbeteren zonder expliciete programmering. Bedrijven kunnen machine learning inzetten voor voorspellende analyses bij complexe data-analyses.

‍

Verschil tussen AI en Machine Learning

AI omvat het gebruik van data voor besluitvorming en voorspellingen. Machine learning, een subset van AI, maakt het mogelijk voor AI om te leren en slimmer te worden zonder extra programmering.

‍

Natural Language Processing (NLP)

NLP stelt machines in staat om menselijke taal te begrijpen en verwerken. Het omvat zowel spraakherkenning als het genereren van natuurlijke taal. Toepassingen zijn onder andere chatbots en spraakassistenten.

‍

Computervisie

Computervisie maakt het voor computers mogelijk om digitale beelden en video's te interpreteren en te begrijpen, wat nuttig is voor toepassingen zoals zelfrijdende auto's.

‍

Robotica

In robotica worden AI en sensoren gebruikt om robots taken efficiënter te laten uitvoeren. Voorbeelden zijn magazijnrobots en agrarische robots die gewassen verzorgen.

‍

AI toepassen in online marketing

In de online marketing worden AI-programma’s zoals ChatGPT, Gemini en Copilot al ruim ingezet voor onder andere:

‍

1. Data-analyse en voorspellende analyses

• Segmentatie van doelgroepen: AI helpt bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om verschillende klantsegmenten te identificeren en doelgericht te benaderen.
• Voorspellende modellen: AI-algoritmen kunnen trends voorspellen en klantgedrag analyseren om toekomstige verkoop te voorspellen en marketingstrategieën dienovereenkomstig aan te passen.

‍

2. Contentcreatie en optimalisatie

• Automatische contentgeneratie: AI-tools kunnen teksten, blogs en social media posts automatisch genereren, wat tijd en moeite bespaart.
• SEO-optimalisatie: AI kan content analyseren en aanbevelingen doen voor zoekmachineoptimalisatie, zoals het optimaliseren van trefwoorden, het verbeteren van de leesbaarheid en het aanpassen van de inhoud op basis van zoekintentie.

‍

3. Personalisatie

• Aanbevelingssystemen: op basis van klantgedrag en -voorkeuren kunnen AI-systemen gepersonaliseerde productaanbevelingen doen, wat de kans op conversie verhoogt.
• Gepersonaliseerde marketingcampagnes: AI kan e-mails, advertenties en aanbiedingen personaliseren om beter aan te sluiten bij de individuele behoeften en voorkeuren van klanten.

‍

4. Chatbots en klantenservice

• Chatbots: AI-gestuurde chatbots kunnen 24/7 klantvragen beantwoorden, eenvoudige problemen oplossen en klanten door de aankoopreis leiden.
• Virtuele assistenten: meer geavanceerde AI-systemen kunnen fungeren als virtuele assistenten, klanten proactief benaderen en ondersteunen bij complexe vragen.

‍

5. Advertentiebeheer

• Programmatic advertising: AI wordt gebruikt om advertenties automatisch in te kopen en te optimaliseren, door in real-time te bieden op advertentieruimte en advertenties aan te passen op basis van prestaties.
• Campagneoptimalisatie: AI helpt bij het analyseren van advertentieprestaties en het doen van aanbevelingen voor het aanpassen van campagnes om de effectiviteit te maximaliseren.

‍

6. Social media monitoring en sentimentanalyse

• Sentimentanalyse: AI kan social media-berichten analyseren om te begrijpen hoe klanten over een merk denken, wat helpt bij het managen van reputatie en het reageren op feedback.
• Trenddetectie: AI-tools kunnen trends en virale onderwerpen op social media identificeren, wat marketeers helpt om relevante en actuele content te creëren.

‍

7. E-mailmarketing

• Automatisering van e-mailcampagnes: AI kan e-mailcampagnes automatiseren, personaliseren en optimaliseren door bijvoorbeeld de beste verzendtijd te bepalen en de inhoud aan te passen op basis van ontvangersgedrag.
• A/B-testing: AI kan helpen bij het uitvoeren van A/B-tests en het analyseren van resultaten om de meest effectieve e-mailstrategieën te identificeren.

‍

‍

AI bij Semwerkt

Bij Semwerkt zijn we sinds de introductie van ChatGPT volop bezig met het onderzoeken en implementeren van diverse vormen van AI. Het is ons doel om jouw online marketingcampagne zo efficiënt mogelijk te beheren. Daarom integreren we AI-technologieën in onze SEA-, SEO- en contentafdelingen. Ons AI-team is continu bezig met het verkennen van nieuwe ontwikkelingen en het testen van toepassingen, zodat we bij Semwerkt precies weten waarvoor we AI wel en niet kunnen gebruiken. We versnellen de processen van je campagne, zonder in te leveren op kwaliteit!

‍

“AI kun je heel goed gebruiken als hulpmiddel. Het is zeer geschikt om met enkele taken van je dagelijkse werkzaamheden te ondersteunen.” - Thom, SEO-specialist.

‍

Meer weten over Artificial Intelligence of ontdekken hoe onze specialisten AI voor jouw campagne inzetten? Neem dan contact met ons op door te mailen naar info@semwerkt.nl.