Door: Aukje Weening

Graag neem ik jullie mee in mijn onderzoek als Product Manager binnen de wereld van Artificial Intelligence (AI). Fryqua monitort en verzamelt veel data van bedrijven en hun gebruikers, waarbij alle gegevens volledig on-premises beheerd kunnen blijven door de klant zelf. Er zijn geen achterdeurtjes voor ons als leverancier of voor hackers. Onze Fryqua-oplossingen vereisen geen internetverbinding, waardoor een van mijn focuspunten is: kan onze AI-agent stabiel, stand-alone en zonder internet gebouwd en geleverd worden?

De ontwikkelingen in AI gaan momenteel razendsnel. Soms voelt het alsof ik binnen drie maanden alweer ben ingehaald door nieuwe technieken en methodes. Toch blijven de stappen van AI-ontwikkeling grotendeels hetzelfde:

Stap 1 – Doelbepaling: Voordat je een AI-model bouwt, moet je eerst duidelijk definiëren welk probleem je wilt oplossen. Dit is de meest cruciale stap. Zonder een duidelijke vraagstelling zal de AI-oplossing niet effectief zijn.

Stap 2 – Dataverzameling: De kracht van AI is direct afhankelijk van de kracht van je data. Alles begint met data. Fryqua beschikt over unieke datasets die onze AI enorm kunnen versterken. Dit stelt ons in staat om:

  • Vragen te beantwoorden die nu nog niet toegankelijk zijn voor de klant.
  • De volledige controle over de brondata te behouden, inclusief de ruwe (raw) gegevens. 

Stap 3 – Het juiste platform kiezen: Er bestaan honderden AI-algoritmen en er komen continu nieuwe platforms en technieken bij. Elk probleem vraagt om een specifieke aanpak, en het is essentieel om de juiste technologie te kiezen die aansluit bij de behoefte van de klant en de aard van de data.

Stap 4 – Training (en optimalisatie?): Na het bouwen van de AI-agent begint het echte werk: trainen en optimaliseren. Dit is een continu proces dat doorgaat, zelfs nadat de AI is ingezet. Alleen door herhaalde optimalisatie blijft het model relevant en effectief.

Stap 5 – Implementatie: Wanneer het AI-model voldoende getraind en geoptimaliseerd is, kan het worden geïmplementeerd in een real-world scenario. Hier bewijst het zijn waarde in de praktijk en kan verdere verfijning plaatsvinden op basis van live data en feedback.

Met deze gestructureerde aanpak wil ik onderzoeken hoe we een krachtige, offline en veilige AI-agent kunnen bouwen binnen Fryqua. Een AI-oplossing die niet afhankelijk is van externe netwerken, maar toch maximale intelligentie en efficiëntie levert aan de gebruiker.