In 2026 zal meer dan 80% van de organisaties generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) application programming interfaces (API’s) of modellen hebben gebruikt en/of GenAI-compatibele applicaties in productieomgevingen hebben geïmplementeerd, tegen minder dan 5% in 2023, aldus de studie van Gartner.
“Generatieve AI is een topprioriteit geworden voor de C-suite en heeft geleid tot enorme innovatie in nieuwe tools die verder gaan dan de basismodellen”, zegt Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst bij Gartner. “De vraag naar generatieve AI neemt toe in veel sectoren, zoals de gezondheidszorg, de biowetenschappen, de juridische sector, de financiële dienstverlening en de publieke sector.”
De Gartner Hype Cycle for Genative AI van 2023 identificeerde sleuteltechnologieën die steeds vaker in veel bedrijfsapplicaties worden ingebed. Concreet zijn er drie innovaties die naar verwachting binnen tien jaar een enorme impact zullen hebben op organisaties: GenAI-compatibele applicaties, basismodellen en AI trust, risk and security management (AI TRiSM).
GenAI-compatibele applicaties
GenAI-compatibele applicaties gebruiken GenAI voor gebruikerservaring (UX) en taakvergroting om de voltooiing van de gewenste resultaten van een gebruiker te versnellen en te ondersteunen. Naarmate toepassingen mogelijk worden gemaakt met GenAI, zal dit een breed spectrum aan vaardigheden binnen de beroepsbevolking doordringen.
“Het meest voorkomende patroon voor in GenAI ingebedde mogelijkheden is tegenwoordig tekst-naar-X, wat de toegang voor werknemers tot wat vroeger gespecialiseerde taken waren, democratiseert via snelle engineering met behulp van natuurlijke taal”, zegt Chandrasekaran. “Deze toepassingen vormen echter nog steeds obstakels zoals hallucinaties en onnauwkeurigheid die de wijdverspreide impact en adoptie kunnen beperken.”
Funderingsmodellen
“Foundation-modellen zijn een belangrijke stap voorwaarts voor AI vanwege hun enorme voortraining en brede toepasbaarheid in use-cases”, zegt Chandrasekaran. “Foundation-modellen zullen de digitale transformatie binnen de onderneming bevorderen door de productiviteit van het personeel te verbeteren, de klantervaring te automatiseren en te verbeteren en een kosteneffectieve creatie van nieuwe producten en diensten mogelijk te maken.”
Foundation-modellen bevinden zich op het hoogtepunt van opgeblazen verwachtingen van de hype-cyclus. Gartner voorspelt dat basismodellen in 2027 60% van de toepassingen van natuurlijke taalverwerking (NLP) zullen ondersteunen, wat een grote stijging is ten opzichte van minder dan 5% in 2021.
“Technologieleiders moeten beginnen met modellen met een hoge nauwkeurigheid in prestatieklassementen, modellen die superieure ecosysteemondersteuning hebben en adequate bedrijfsbeveiligingsrails hebben rond beveiliging en privacy”, aldus Chandrasekaran.
AI-vertrouwens-, risico- en veiligheidsbeheer (AI TRiSM)
AI TRiSM garandeert het bestuur, de betrouwbaarheid, eerlijkheid, betrouwbaarheid, robuustheid, doeltreffendheid en gegevensbescherming van het AI-model. AI TRiSM omvat oplossingen en technieken voor de interpreteerbaarheid en uitlegbaarheid van modellen, detectie van afwijkingen in gegevens en inhoud, bescherming van AI-gegevens, modeloperaties en weerstand tegen vijandige aanvallen.
“Organisaties die AI-risico’s niet consistent beheersen, zijn exponentieel geneigd om nadelige gevolgen te ervaren, zoals mislukte projecten en inbreuken. Onnauwkeurige, onethische of onbedoelde AI-resultaten, procesfouten en inmenging van kwaadwillende actoren kunnen leiden tot beveiligingsfouten, financiële en reputatieschade of aansprakelijkheid, en sociale schade”, aldus Chandrasekaran.
AI TRiSM is een belangrijk raamwerk voor het leveren van verantwoorde AI en zal naar verwachting binnen twee tot vijf jaar mainstream worden. Tegen 2026 zullen organisaties die AI-transparantie, -vertrouwen en -veiligheid operationeel maken, hun AI-modellen een verbetering van 50% zien bereiken in termen van adoptie, bedrijfsdoelen en gebruikersacceptatie.
