Dankzij een tip van Edwin Vlems heb ik Ethan Mollick’s blog ‘Strategies for an Accelerating Future‘ gelezen. Mollick staat daarin stil staat bij twee belangrijke AI-ontwikkelingen: de toename van het geheugen van AI-systemen en de toename van de reactiesnelheid.
Er van uitgaande dat Mollick gelijk heeft, dan is het interessant om vanuit dit perspectief te kijken naar de toekomst van AI.
Geheugen
De introductie van een contextvenster of window van meer dan een miljoen tokens in Google’s Gemini 1.5 markeert een significante vooruitgang in het vermogen van AI om informatie te verwerken en te onthouden. Dit maakt het mogelijk om grote hoeveelheden data, zoals academische publicaties, efficiënt te analyseren en samenvatten. Dit was voorheen ondenkbaar gezien de beperkte geheugencapaciteit van de modellen. De toekomstige uitbreiding naar 10 miljoen tokens zal AI in staat stellen om nog grotere datasets te verwerken, waardoor de deur wordt geopend naar nieuwe toepassingen en gebruiksscenario’s.
Reactiesnelheid
De ontwikkeling van hardware door bedrijven zoals Groq, die instante response mogelijk maakt, adresseert een veelvoorkomende frustratie met de relatief trage snelheid van eerdere AI-modellen. Deze verbetering in responsiviteit vergroot de bruikbaarheid van AI voor real-time toepassingen, waardoor het potentieel voor interactie en integratie in dagelijkse taken toeneemt.
Mollick’s experimenten en de projecten van zijn studenten laten zien hoe AI in de toekomst kan worden ingezet voor een breed scala aan praktische toepassingen. Zeker een aanrader om eens een aantal van de GPT’s van zijn studenten te bekijken!
Mollick stelt vier strategische vragen die we ons nu zouden moeten stellen in het licht van deze ontwikkelingen:
- Welke voor ons waardevolle taken kan AI in principe automatiseren, waardoor de unieke aspecten van onze organisatie minder onderscheidend worden?
- Welke voorheen onmogelijke taken zijn nu realiseerbaar dankzij AI, zoals oneindig veel stagiaires of een persoonlijke data-analist voor elke medewerker?
- Welke diensten kun je dankzij AI verbreden of democratiseren, nu maatwerk goedkoper is en ook kleinere klanten effectief bediend kunnen worden?
- Welke diensten kun je met AI upgraden of personaliseren, zodat je nu op maat gemaakte ervaringen kunt bieden die voorheen enkel door grotere bedrijven werden geleverd?
Er van uitgaande dat AI zich inderdaad doorontwikkeld en we niet nu al de grens hebben bereikt van de mogelijkheden, dan heeft het volgens Mollick weinig zin om stil te staan bij de huidige beperkingen. Door nu te experimenteren en te anticiperen op toekomstige ontwikkelingen, kunnen we ons voorbereiden op een wereld waarin AI een steeds grotere rol speelt in ons werk en ons dagelijks leven. Dit vereist volgens Mollick een proactieve houding en de bereidheid om bestaande aannames te herzien in het licht van nieuwe technologische mogelijkheden. En daar heeft hij inderdaad een punt!
2 reacties
In een reactie op het bericht van Vlems verwijst Wim Rampen naar een interessant onderzoek van BCG dat een must read is voor organisaties die overwegen ChatGPT schaalbaar in te zetten.
BCG en vier gerenommeerde business schools in de VS hebben de resultaten van hun ChatGPT experiment met 750 consultants gepubliceerd. In het kort:
Nadeel volgens Rampen: de diversiteit aan creatieve ideeën staat onder druk als iedereen ChatGPT gebruikt.
Zelf het BCG-artikel ook maar eens gelezen.
Belangrijkste bevindingen:
Leiderschapsuitdagingen en -kansen:
Het BCG-onderzoek benadrukt de noodzaak voor leiders om kritisch en strategisch na te denken over de implementatie van GenAI. Door de juiste taken te kiezen, een sterke datastrategie te ontwikkelen en werknemers adequaat te trainen, kunnen organisaties de voordelen van GenAI maximaliseren en de risico’s minimaliseren. De voortdurende ontwikkeling van GenAI betekent dat leiders flexibel en adaptief moeten blijven in hun benadering.