Generatieve AI begrijpen en maximaliseren: bouwstenen en essentiële vaardigheden
Generatieve AI is een veelgebruikte term, maar wat betekent het en wat zijn de essentiële componenten ervan? In deze blog behandelen we de belangrijkste bouwstenen van generatieve AI en de essentiële vaardigheden die nodig zijn om het maximale uit deze krachtige technologie te halen. Het begrijpen van deze basisprincipes zal je helpen AI te gebruiken om te innoveren, betere beslissingen te nemen en complexe problemen op te lossen.
Over GEN AI
Generatieve AI (GenAI) verwijst naar een type kunstmatige intelligentie dat in staat is nieuwe inhoud te creëren door te leren op basis van bestaande gegevens. Deze geavanceerde technologie maakt gebruik van complexe algoritmen en modellen, zoals neurale netwerken, om originele output te produceren in de vorm van tekst, afbeeldingen, muziek en video’s. Door mensachtige creativiteit te simuleren, is generatieve AI een integraal onderdeel geworden van veel industrieën, waarbij het efficiëntie, innovatie en nieuwe oplossingen stimuleert. Naarmate deze technologie zich ontwikkelt, kan het begrijpen van de essentiële componenten helpen om het potentieel in praktische toepassingen te maximaliseren.
Houd er rekening mee dat Generatieve AI verschillende sectoren al snel transformeert, innovatieve oplossingen biedt en de efficiëntie in talrijke toepassingen verbetert. Om het potentieel van deze technologie te benutten, is het essentieel de belangrijkste componenten ervan te begrijpen. Dit overzicht belicht vijf fundamentele bouwstenen van generatieve AI, met duidelijke uitleg, voorbeelden en overwegingen voor effectieve implementatie.
Hoe Generatieve AI werkt
Hoe werkt generatieve AI, vraag jij je misschien af? Generatieve AI is, zoals hierboven vermeld, een type technologie dat nieuwe inhoud creëert op basis van de informatie die het heeft geleerd uit bestaande gegevens. Het maakt gebruik van complexe wiskundige modellen en vereist veel rekenkracht, wat het duurder kan maken in vergelijking met andere soorten AI, zoals discriminatieve AI.
Twee veelvoorkomende modellen in generatieve AI zijn Generative Adversarial Networks (GANs) en Variational Autoencoders (VAEs).
- Generative Adversarial Networks (GANs) hebben twee hoofdonderdelen: de generator en de discriminator. De generator creëert nieuwe gegevens die lijken op de trainingsgegevens, terwijl de discriminator controleert hoe realistisch die gegevens zijn. Deze twee delen werken samen. Als een GAN bijvoorbeeld is getraind met afbeeldingen van katten, zal de generator proberen nieuwe kattenafbeeldingen te maken, en de discriminator zal beslissen of elke afbeelding echt of nep is. Na verloop van tijd wordt de generator beter in het maken van realistische afbeeldingen, waardoor het voor de discriminator moeilijker wordt om het verschil te zien.
- Variational Autoencoders (VAEs) werken enigszins anders. Ze nemen informatie en vereenvoudigen deze tot een kleinere versie die nog steeds de belangrijke kenmerken vastlegt. Als een VAE bijvoorbeeld is getraind op verschillende handgeschreven cijfers, leert het elk cijfer te representeren met behoud van zijn unieke eigenschappen, zoals bochten en hoeken. Deze kleinere versie kan vervolgens weer worden omgezet in het originele formaat. Dus als je de VAE een vereenvoudigde versie van het cijfer “3” geeft, kan het een afbeelding recreëren die lijkt op “3.”
Sommige generatieve AI-modellen kunnen zelfs willekeurige ruis als input gebruiken om nieuwe inhoud te creëren. Een kunstgenererend model kan bijvoorbeeld een willekeurige reeks getallen (of “ruis”) nemen en deze omzetten in een schilderij. Dit betekent dat zelfs een volledig willekeurige input iets betekenisvols kan worden, zoals een kunstwerk, een lied of een verhaal. Tools zoals OpenAI’s DALL-E kunnen afbeeldingen creëren op basis van eenvoudige tekstbeschrijvingen, waardoor gebruikers hun ideeën tot leven kunnen brengen.
Wanneer generatieve AI wordt gebruikt om de menselijke creativiteit te vergroten, wordt dit augmented artificial intelligence genoemd. Dit betekent dat het ons helpt bij het creëren en innoveren, en ons nieuwe tools geeft om onze ideeën uit te drukken. De toepassingen van generatieve AI zijn wijdverspreid en kunnen worden gevonden in vele gebieden, zoals kunst, muziek, schrijven, gameontwerp en wetenschappelijk onderzoek. AI kan bijvoorbeeld muzikanten helpen bij het schrijven van nieuwe liedjes door melodieën of ritmes voor te stellen, of het kan schrijvers assisteren bij het genereren van verhaalideeën of zelfs hele hoofdstukken op basis van een prompt. Dit maakt generatieve AI een opwindende ontwikkeling in de technologie, die nieuwe mogelijkheden opent voor de toekomst.
Er zijn natuurlijk ook andere modellen in generatieve AI. Hier zijn enkele kort beschreven:
- Autoregressive Models (AR): Deze modellen genereren inhoud stap voor stap, waarbij elke stap gebaseerd is op de voorgaande. Voorbeelden zijn GPT (Generative Pre-trained Transformer) en PixelCNN, die respectievelijk tekst en afbeeldingen genereren.
- Flow-based Models: Deze modellen gebruiken een reeks omkeerbare transformaties om data te genereren. Ze zijn in staat om de waarschijnlijkheidsverdeling van de trainingsgegevens expliciet te modelleren. Voorbeelden zijn Normalizing Flows en RealNVP.
- Diffusion Models: Deze modellen creëren nieuwe gegevens door langzaam ruis toe te voegen en deze vervolgens in omgekeerde volgorde te verwijderen. Dit proces kan leiden tot zeer realistische generaties. Voorbeelden zijn Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM).
- Neural Radiance Fields (NeRF): Dit model genereert 3D-omgevingen en objecten door gebruik te maken van beelden vanuit verschillende hoeken. Het leert een volumetrische representatie om nieuwe perspectieven te renderen.
- Transformers: Dit zijn krachtige modellen die gebruikmaken van zelfattentietechnieken om relaties binnen de data te begrijpen. Ze worden vaak gebruikt voor tekstgeneratie, zoals bij het GPT-model.
Deze modellen hebben elk unieke eigenschappen en toepassingen, waardoor ze geschikt zijn voor verschillende soorten generatieve taken.
De fundamentele bouwstenen van Generatieve AI
De vijf fundamentele bouwstenen van Generatieve AI, gerangschikt van belangrijkste naar minst belangrijk, zijn de volgende:
- AI-agenten: AI-agenten zijn intelligente softwareprogramma’s die gegevens verzamelen, analyseren, beslissingen nemen en taken zelfstandig uitvoeren, zonder voortdurende menselijke input. Deze agenten kunnen zich in de loop van de tijd aanpassen en verbeteren, waardoor ze zeer efficiënt zijn voor continue operaties. AI-agenten ondersteunen data – gestuurde besluitvorming, wat essentieel is in gebieden waar snelle respons nodig is. Bij noodhulp kunnen AI-agenten bijvoorbeeld gegevens van sociale media, weersverwachtingen en sensoren monitoren om potentiële gevaren zoals bosbranden of overstromingen te detecteren en te analyseren, waarbij hulpdiensten automatisch vervolgens worden gewaarschuwd.
- Multi-modaliteit: Multi-modaliteit stelt een AI-model in staat verschillende soorten gegevens te verwerken en te combineren, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video, waardoor een completer begrip ontstaat van de informatie die het analyseert. Deze vaardigheid is waardevol in vakgebieden die een breder perspectief op complexe kwesties vereisen. Vaardigheden in heldere schriftelijke en mondelinge communicatie zijn essentieel voor het effectief werken met multimodale AI, aangezien het interpreteren van inzichten en het delen ervan met anderen precisie vereist. In de volksgezondheid kan een multimodaal AI-systeem bijvoorbeeld sociale media, nieuws en gezondheidsgegevens analyseren om het sentiment van het publiek te volgen en trends te identificeren, waardoor autoriteiten gerichte communicatiestrategieën kunnen ontwikkelen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG is een techniek die AI in staat stelt real-time informatie uit externe bronnen te raadplegen voordat het antwoorden genereert, waardoor de nauwkeurigheid en relevantie van de output wordt verbeterd. RAG maakt gebruik van data gestuurde inzichten en probleemoplossende kaders om nauwkeurige, actuele resultaten te garanderen. Organisaties kunnen RAG gebruiken om de kwaliteit van rapporten te verbeteren en aanbevelingen te doen op basis van actuele gegevens. In het onderwijs kunnen door RAG aangedreven AI-tools bijvoorbeeld docenten assisteren door lesplannen te verstrekken op basis van het meest recente onderzoek.
- Fine-tuning: Fine-tuning is het proces waarbij een vooraf getraind AI-model wordt aangepast met specifieke gegevens die relevant zijn voor een bepaalde toepassing, waardoor het nauwkeuriger en nuttiger wordt voor unieke toepassingen. Fine-tuning vereist sterke vaardigheden op het gebied van procesbeheer om effectieve workflows op te zetten, prestaties te volgen en het model bij te werken met nieuwe gegevens. Een stadsbestuur zou bijvoorbeeld een AI-model kunnen fine-tunen met lokale verkeersgegevens om gerichte oplossingen te ontwikkelen die congestie aanpakken en de openbare veiligheid verbeteren.
- Prompt Engineering: Prompt engineering is de vaardigheid om nauwkeurige instructies te formuleren voor een AI-model om de gewenste output te genereren. Deze vaardigheid is essentieel voor het verbeteren van AI-responses en het afstemmen ervan op specifieke behoeften en doelen. Door prompt engineering te beheersen, kunnen individuen en teams hoogwaardige rapporten en gerichte aanbevelingen produceren. Bij het maken van samenvattingen kan prompt engineering bijvoorbeeld helpen bij het genereren van aangepaste AI-briefings door parameters in te stellen op basis van actuele gegevens en prioriteiten.
Kernvaardigheden voor het effectief gebruiken van generatieve AI
Om optimaal gebruik te maken van Generatieve AI (GenAI) en andere AI-tools, is het ontwikkelen van bepaalde vaardigheden essentieel. Naast het begrijpen van de werking van AI is het belangrijk om de hieronder genoemde vaardigheden te beheersen. Deze zullen helpen bij het effectief toepassen van AI in verschillende vakgebieden, waardoor AI-projecten eenvoudiger te beheren, communiceren en aan te passen zijn aan verschillende doelen. Hier volgen de 14 kernvaardigheden, elk in detail uitgelegd, om te illustreren hoe ze een rol spelen in praktische toepassingen.
- Onderzoeksvaardigheden. Onderzoeksvaardigheden zijn essentieel voor het effectief verzamelen en analyseren van informatie die relevant is voor AI-projecten. Dit betekent dat men in staat moet zijn om grondige literatuuronderzoeken uit te voeren, betrouwbare bronnen te vinden en bevindingen te synthetiseren. Als jij bijvoorbeeld werkt aan een AI-initiatief om het onderwijs te verbeteren, stellen sterke onderzoeksvaardigheden je in staat om bestaande studies te onderzoeken en gegevens te analyseren om de ontwikkeling van je AI-model te sturen. Door de bewijzen rond een kwestie te begrijpen, kun je geïnformeerde beslissingen nemen die jouw AI-oplossingen verbeteren.
- Probleemoplossend denken. Naarmate automatisering routinetaken overneemt, zullen menselijke werknemers vaardig moeten zijn in het oplossen van complexe problemen met behulp van probleemoplossende kaders (Deloitte, 2021). Deze kaders omvatten het opsplitsen van complexe AI-uitdagingen in eenvoudigere, beter beheersbare delen. Deze kaders bieden ook een gestructureerde manier om over problemen na te denken, wat nuttig is bij het gebruik van AI om grote, gelaagde kwesties aan te pakken. Veelvoorkomende kaders zijn onder andere “issue trees” (die problemen in kleinere stukken verdelen), de “MISI”-benadering (waarbij problemen worden opgesplitst in niet – overlappende delen die alle gebieden bestrijken) en de “80-20”-regel (die zich richt op taken met een grote impact). Een overheid zou bijvoorbeeld AI kunnen gebruiken om hoge vervuilingsniveaus in specifieke gebieden aan te pakken. Door gebruik te maken van een issue tree kunnen ze het probleem opsplitsen in factoren zoals verkeer, industriële activiteit en afvalbeheer. Vervolgens zouden ze de 80-20-regel kunnen toepassen om prioriteit te geven aan oplossingen die de grootste impact zullen hebben, zoals het verminderen van het verkeer in piekuren.
- Kritisch denken. Kritisch denken is het vermogen om informatie te analyseren, verschillende gezichtspunten te evalueren en geïnformeerde oordelen te vellen. Deze vaardigheid is belangrijk bij het werken met AI (McKinsey & Company, 2021), omdat je de implicaties van AI-outputs moet begrijpen. Als je bijvoorbeeld AI gebruikt om klanten te segmenteren, helpt kritisch denken je om de aannames van het model in twijfel te trekken en de kwaliteit van de gegevens te controleren. Wanneer een marketingteam door AI gegenereerde inzichten beoordeelt, stelt kritisch denken hen in staat om vooroordelen in de gegevens te herkennen en ervoor te zorgen dat hun strategieën solide zijn.
- Creativiteit. Creativiteit is het vermogen om buiten de gebaande paden te denken en met nieuwe ideeën en oplossingen te komen, wat vooral belangrijk is op het gebied van kunstmatige intelligentie (Gartner, 2022). Het helpt je om verschillende manieren te bedenken om AI-technologie te gebruiken en gegevens om te zetten in praktische strategieën. Bij het creëren van een chatbot voor klantenservice stelt creatief denken je bijvoorbeeld in staat om gesprekken te ontwerpen die vriendelijk en behulpzaam aanvoelen voor gebruikers. Door gebruik te maken van door AI gegenereerde informatie, zoals gegevens over klantvoorkeuren en -gedrag, kun je trends opsporen en unieke marketingstrategieën of functies ontwikkelen die jouw projecten laten opvallen. Deze aanpak verbetert niet alleen je begrip van wat gebruikers willen, maar inspireert ook tot nieuwe ideeën die beter bij hen aansluiten. Uiteindelijk helpt creativiteit je het potentieel van AI optimaal te benutten, waardoor je werk effectief en waardevol wordt.
- Data-gedreven besluitvorming. Het vermogen om informatie te beoordelen en geïnformeerde beslissingen te nemen, wordt steeds belangrijker, vooral als het gaat om het gebruik van gegevens om die keuzes te sturen, wat een essentieel onderdeel is van het werken met AI (Ernst & Young, 2020). Dit betekent dat data-gedreven beslissingen essentieel zijn in ons dagelijks werk. Data-gedreven besluitvorming omvat het verzamelen van relevante informatie, het analyseren ervan en het gebruik van de inzichten om de nauwkeurigheid en effectiviteit in AI-toepassingen te verbeteren. Hoewel AI waardevolle data-analyse kan leveren, blijft menselijke betrokkenheid bij de besluitvorming cruciaal. Mensen brengen context, empathie en ethische overwegingen in, waardoor beslissingen in overeenstemming zijn met maatschappelijke waarden en langetermijndoelen. Bovendien zal het vermogen om gegevens te interpreteren en te gebruiken essentieel zijn, aangezien McKinsey & Company (2021) voorspelt dat 70% van de werknemers tegen 2025 datagerelateerde vaardigheden nodig zal hebben. In de gezondheidszorg kan AI bijvoorbeeld patiëntinformatie analyseren om trends te identificeren, waardoor artsen kunnen bepalen welke behandelingen het meest effectief zijn voor bepaalde aandoeningen. Uiteindelijk zijn het echter de artsen die behandelingsbeslissingen nemen op basis van hun expertise en begrip van de individuele behoeften van de patiënt. In de zakenwereld kan AI klantfeedback beoordelen, waardoor bedrijven op gegevens gebaseerde veranderingen kunnen doorvoeren die de klanttevredenheid verbeteren en de groei stimuleren. Het zijn echter de werknemers die deze inzichten interpreteren en strategieën implementeren die echt aansluiten bij de klanten. Deze combinatie van AI-mogelijkheden en menselijk oordeel leidt tot effectievere resultaten.
- Fine-Tuning. Een belangrijke vaardigheid om te ontwikkelen of effectiever te leren gebruiken, zijn fine-tuningstrategieën. Fine-tuning betekent het trainen van een algemeen AI-model met specifieke gegevens om het beter te laten presteren in bepaalde taken. Deze aanpak is nuttig wanneer je AI nodig hebt om precieze en relevante resultaten te leveren in plaats van alleen algemene informatie. In de gezondheidszorg kan een basis AI-model bijvoorbeeld gewone gezondheidspatronen herkennen, maar door het te fine-tunen met specifieke patiëntgegevens, kun je het helpen vroege tekenen van bepaalde ziekten nauwkeuriger te detecteren. Fine-tuning maakt AI meer gericht en effectief voor gespecialiseerde projecten, wat leidt tot betrouwbaardere en impactvolle resultaten. Dit betekent ook dat het essentieel is om te weten met welk type gegevens AI moet worden getraind. Om dit te bereiken zijn het uitvoeren van onderzoek, het maken van meta-analyses, het nemen van beslissingen en het valideren van eigen resultaten belangrijke stappen, zodat fine-tuning succesvol kan worden voltooid. Testen (klik hier voor meer informatie) is ook cruciaal in deze fase.
- Schriftelijke communicatie. Duidelijke schriftelijke communicatie is belangrijk voor het uitleggen van AI’s complexe inzichten aan een breder publiek. Dit omvat het schrijven van beknopte documenten zoals samenvattingen, projectvoorstellen en vergadernotities die het doel en de voordelen van AI-projecten effectief overbrengen. Een bijzonder nuttig formaat is de Amazon-stijl PRFAQ, die een persbericht combineert met veelgestelde vragen, waardoor het voor anderen gemakkelijk wordt om je idee te begrijpen. Als je bijvoorbeeld een AI-project voorstelt om klantenondersteuning te automatiseren, zou een PRFAQ kunnen schetsen hoe dit tijd zal besparen, kosten zal verlagen en de klantervaring zal verbeteren. Deze aanpak zorgt ervoor dat iedereen in de organisatie het doel en de waarde van het AI-project kan begrijpen.
- Mondelinge communicatie. Het vermogen om anderen te begeleiden en te motiveren in samenwerkingsomgevingen zal essentieel zijn en kan worden bereikt door sterke mondelinge communicatie (McKinsey & Company, 2021). Sterke mondelinge communicatievaardigheden stellen je in staat om AI-inzichten te bespreken op een manier die anderen gemakkelijk kunnen begrijpen, vooral bij het presenteren van bevindingen, het leiden van vergaderingen of het werken in een team. Met effectieve mondelinge communicatie kun je inzichten delen, het potentieel van AI beschrijven en complexe informatie verduidelijken (Deloitte, 2021). Stel je voor dat je deel uitmaakt van een marketingteam dat AI gebruikt om het koopgedrag van klanten te analyseren. Bij het presenteren van deze inzichten aan het team zou je de gegevens in eenvoudige bewoordingen uitleggen, zodat iedereen begrijpt hoe ze deze kunnen gebruiken. Deze vaardigheid is cruciaal om ervoor te zorgen dat AI-bevindingen binnen het team worden begrepen en effectief worden gebruikt.
- Procesbeheer. Het beheren van taken en processen is essentieel om AI-projecten georganiseerd en op schema te houden. Procesbeheer omvat het creëren van workflows, het toewijzen van taken, het volgen van de voortgang en ervoor zorgen dat doelen worden bereikt. Als je bijvoorbeeld een stadsproject leidt dat AI gebruikt om verkeerspatronen te monitoren, zou je dagelijkse gegevensregistratie opzetten, teamleden toewijzen om resultaten te beoordelen en regelmatige synchronisatievergaderingen houden om updates te bespreken. Door het proces gestructureerd te houden, kent iedereen zijn rol en blijft het project efficiënt en gericht op zijn doelstellingen.
- Aanpassingsvermogen en continu leren. Het AI-veld verandert voortdurend, dus up-to-date blijven met de nieuwste trends en tools is essentieel (Ernst & Young, 2020). Aanpassingsvermogen betekent openstaan voor het leren van nieuwe vaardigheden als ze opkomen. Als er bijvoorbeeld een nieuw AI-model wordt uitgebracht, kan de bereidheid om ermee te experimenteren tot betere resultaten leiden. Deze mentaliteit stimuleert innovatie en houdt je vaardigheden relevant.
- Projectmanagement. Effectief projectmanagement is essentieel voor het begeleiden van AI-projecten van begin tot eind. Deze vaardigheid omvat het plannen, uitvoeren en overzien van projecten om doelen op tijd en binnen budget te bereiken. Als je bijvoorbeeld een project beheert om de klantenservice te verbeteren met chatbots, moet je coördineren met belanghebbenden en de voortgang monitoren. Het gebruik van projectmanagementtools zoals Agile of Scrum kan helpen processen te stroomlijnen en teamwork te verbeteren.
- Samenwerking en teamwork. Goed kunnen werken met diverse teams is essentieel voor AI-projecten (Deloitte, 2021), aangezien ze vaak input vereisen van verschillende vakgebieden zoals datawetenschappen, engineering en marketing. Goede teamworkvaardigheden omvatten duidelijke communicatie, het delen van kennis en het benutten van de sterke punten van elk lid. In een team dat bijvoorbeeld een AI-gestuurde marketingcampagne ontwikkelt, kan samenwerking met datawetenschappers en ontwerpers leiden tot een succesvoller resultaat. Het creëren van een samenwerkingsomgeving stimuleert creativiteit en verbetert projectresultaten.
- Technische vaardigheid. Inzicht in de technische aspecten van AI-tools is belangrijk voor effectieve implementatie (Gartner, 2022). Deze vaardigheid betekent vertrouwd zijn met programmeertalen zoals Python en data-analysetools. Als je bijvoorbeeld aan een AI-project in de financiële sector werkt, zal kennis van data-analyse en het creëren van modellen je helpen betere aanbevelingen te doen op basis van AI-outputs.
- Ethisch bewustzijn en begrip van de wetgeving met betrekking tot AI. Het begrijpen van de ethische implicaties van kunstmatige intelligentie (AI) is essentieel in onze technologiegedreven wereld, aangezien milieu- en sociale zorgen blijven groeien (Gartner, 2022). Dit betekent het herkennen van potentiële vooroordelen in AI-systemen en het overwegen hoe AI de samenleving beïnvloedt. Bij het gebruik van AI in wervingsprocessen is het bijvoorbeeld cruciaal om je ervan bewust te zijn dat bevooroordeelde gegevens kunnen leiden tot oneerlijke uitkomsten, zoals discriminatie tegen bepaalde groepen sollicitanten. Naast deze ethische overwegingen is kennis van de wettelijke regels rond AI essentieel. Wetten met betrekking tot gegevensprivacy, intellectueel eigendom en verantwoordelijkheid voor AI-beslissingen veranderen snel. Het volgen van deze wetten helpt organisaties juridische problemen te voorkomen en stimuleert verantwoord AI-gebruik. Door te focussen op ethische praktijken en up-to-date te blijven met wettelijke vereisten, kunnen individuen en organisaties vertrouwen opbouwen bij gebruikers en belanghebbenden, en ervoor zorgen dat hun AI-toepassingen eerlijk, transparant en in lijn zijn met de waarden van de samenleving.
Het beheersen van deze 14 vaardigheden zal je in staat stellen generatieve AI effectiever toe te passen in verschillende vakgebieden. Elke vaardigheid heeft een specifieke functie, van het analyseren van gegevens en het communiceren van inzichten tot het beheren van processen en het aanpakken van complexe problemen. Door deze vaardigheden op te bouwen, kun je het potentieel van AI maximaliseren en er een krachtig instrument van maken voor betekenisvolle en impactvolle verandering.
Essentiële vaardigheden voor 2025
Wanneer we kijken naar voorspellingen over de essentiële vaardigheden voor 2025, benadrukt Gartner dat mensen een mix van technische vaardigheden en zachte vaardigheden nodig zullen hebben om succesvol te zijn in hun banen. Belangrijke vaardigheden zullen onder meer kritisch denken, creativiteit en emotionele intelligentie omvatten, samen met vertrouwdheid met technologie. Naarmate de werkomgeving verandert, zullen vaardigheden op het gebied van gegevens en aanpassingsvermogen ook essentieel zijn. Dit geeft aan dat het niet alleen gaat om technische kennis, maar ook om het vermogen om goed samen te werken met anderen en complexe problemen op te lossen in een wereld waarin automatisering steeds gebruikelijker wordt (World Economic Forum, 2020).
Hier zijn de top 10 vaardigheden visueel weergegeven, waarbij wordt benadrukt hoe belangrijk het is om zowel technische vaardigheden (harde vaardigheden) als persoonlijke vaardigheden (zachte vaardigheden) te hebben voor succes op de toekomstige werkplek:
Uiteraard zijn de bovengenoemde vaardigheden essentieel voor 2025, maar als we verder vooruitkijken naar 2030, blijven de eerder genoemde vaardigheden belangrijk en behouden ze dezelfde volgorde van significantie.
Meer verkennen over Generatieve AI: inzichten en praktische toepassingen
In de komende blogs zal ik meer gedetailleerde informatie verstrekken over de bovengenoemde onderwerpen, evenals praktische prompts delen die kunnen worden gebruikt voor de effectieve implementatie van generatieve AI in verschillende toepassingen. Deze blogs zullen je helpen een dieper inzicht te krijgen in de technologie en haar potentieel, zodat je deze effectief kunt toepassen in je werk en projecten. Blijf op de hoogte voor nuttige inzichten en strategieën om effectief te navigeren in de veranderende wereld van generatieve AI.
Bronnen:
- (2021). The future of work: Redefining work, workforces, and workplaces. Deloitte Insights.
- Ernst & Young. (2020). How do you plan for a future in constant motion? EY Megatrends 2020 and beyond.
- (2022). Top strategic technology trends for 2023. Gartner, Inc.
- McKinsey & Company. (2021). The future of work after COVID-19. McKinsey Global Institute.
- World Economic Forum. (2020). Top 10 work skills of tomorrow: How long it takes to learn them. Retrieved from https://www.weforum.org/agenda/2020/10/top-10-work-skills-of-tomorrow-how-long-it-takes-to-learn-them/