Kunstmatige intelligentie (AI) is elke machine met een 'intelligentiequotiënt' die menselijke intelligentie en capaciteiten nabootst, waaronder creatief denken en probleemoplossend vermogen.
De term AI zou zijn bedacht door John McCarthy en Marvin Minsky, die het in 1956 tijdens een workshop aan het Dartmouth College als volgt definieerden:
Het bouwen van computerprogramma's die taken uitvoeren die momenteel beter door mensen kunnen worden uitgevoerd omdat ze hoogwaardige mentale processen vereisen, zoals perceptueel leren, geheugenorganisatie en kritisch redeneren
Het bouwen van computerprogramma's die taken uitvoeren die momenteel beter door mensen kunnen worden uitgevoerd omdat ze hoogwaardige mentale processen vereisen, zoals perceptueel leren, geheugenorganisatie en kritisch redeneren
Tegenwoordig is kunstmatige intelligentie enorm populair en wordt AI-aangedreven software en hardware voor verschillende persoonlijke en professionele doeleinden gebruikt. Denk bijvoorbeeld aan AI-assistenten (zoals Character AI) om de soft skills van een individu te ontwikkelen, AI-pair-programmeurs (zoals Github Copilot) om sneller te coderen en AI-systemen om wereldwijde problemen zoals klimaatverandering aan te pakken.
In deze blogpost gaan we in op enkele van de belangrijkste AI-technieken: wat ze zijn en waarom ze belangrijk zijn.
10 soorten kunstmatige intelligentietechnieken
Kunstmatige intelligentietechnieken zijn de tools en methoden die worden gebruikt om intelligente systemen te bouwen – de kernformule die AI menselijke intelligentie-eigenschappen geeft.
Hier volgen enkele populaire AI-technieken:
Machine learning (ML)
Je hebt vast wel eens veel vacatures gezien met de tag 'AI/ML'. Dat komt omdat machine learning (ML) een kernonderdeel is van het AI-onderzoeksteam bij de meeste organisaties.
Bij machine learning (ML) wordt een AI-engine gevoed met een grote hoeveelheid gegevens en krijgt deze specifieke instructies om de gegevens te analyseren en patronen te identificeren. Dit helpt bij het creëren van algoritmen die gedragspatronen bij mensen voorspellen.
De typische toepassingen van AI in machine learning-algoritmen zijn de productaanbevelingen die u ziet op online winkelplatforms en algoritmen op sociale media die bepalen welke berichten de meeste weergaven opleveren en welke berichten voor u het meest interessant zijn (op basis van uw surfgedrag).
Neem bijvoorbeeld de samengestelde content die wordt getoond op je Instagram Explore-pagina: deze verschilt voor elk Instagram-account.
Begeleid en onbegeleid leren
Begeleid en onbegeleid leren zijn beide fundamentele onderdelen van machine learning (ML). Bij het eerste worden AI-algoritmen getraind met behulp van gelabelde gegevens. Een e-mailprovider kan bijvoorbeeld zijn spamfilterfunctie trainen met gegevens die zijn gelabeld als spam en niet als spam.
Aan de andere kant houdt onbegeleid leren zich bezig met ongelabelde, ongeorganiseerde gegevens, en AI doet het zware werk van het classificeren van de gegevens en het vinden van patronen.
E-commerce winkels gebruiken dit om producten aan te bevelen aan consumenten op basis van verschillende signalen uit hun koopgedrag, waaronder de producten die zijn bekeken, de tijd die is doorgebracht op productpagina's, clickstream-gegevens, eerdere aankopen, aankoopfrequentie, zoekquery's, demografische gegevens en meer.
Deep learning
Deze AI-techniek, een subgebied van machine learning, heeft tot doel de neurale netwerken van het menselijk brein na te bootsen met behulp van het concept van kunstmatige neurale netwerken (ANN).
Deep learning werkt in lagen:
- De eerste laag wordt gevoed met informatie
- De volgende lagen (die de neuronen in het menselijk brein nabootsen) analyseren de informatie op patronen
- De laatste laag levert de output: een voorspelling of mogelijke oplossing voor uw probleem
Socialemediabedrijven zoals Meta gebruiken deep learning AI binnen reinforcement learning-systemen om triggerende beelden te identificeren door visuele informatie in posts te ontginnen. Door patronen te herkennen die verband houden met bekende triggerende content (bijv. geweld en zelfbeschadigende beelden), kan de AI posts markeren voor verdere beoordeling door menselijke moderators.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Een andere populaire AI-techniek is natuurlijke taalverwerking (NLP), een subgebied van deep learning dat zich richt op talen. NLP helpt AI-engines de grammatica, syntaxis en de verschillende semantische aspecten van de taalkundige structuur van menselijke talen te begrijpen, zodat ze menselijke taal kunnen genereren en gesprekken tussen mens en machine menselijker en minder robotachtig kunnen maken.
Je vindt NLP terug in AI-toepassingen zoals chatbots (ChatGPT), virtuele assistenten (Siri) en vertaaldiensten (Google Translate).
Tekstvoorbewerking
Tekstvoorbewerking vormt de basis van veel taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP). Het omvat het opschonen, transformeren en structureren van ruwe tekstgegevens om deze voor te bereiden voor analyse door NLP-algoritmen.
Voorbewerking helpt bij het verwijderen van onnodige gegevens, zoals typefouten, en het omzetten van hoofdletters naar kleine letters. Dit helpt NLP-engines om hun algoritmen efficiënter uit te voeren en nauwkeurigere resultaten te leveren.
Part-of-speech (POS) tagging
Een kernveld van natuurlijke taalverwerking (NLP) AI-techniek, part-of-speech (POS) tagging richt zich op het labelen van de grammaticale functie van elk woord in een zin - zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord en meer - in menselijke taal.
Als zodanig werkt het goed samen met andere AI-technieken zoals spraakherkenning en sentimentanalyse om het emotionele quotiënt van tekst te achterhalen.
Een goed voorbeeld van deze AI-techniek zijn AI-aangedreven spellingcontroleprogramma's zoals Grammarly.
Naamherkenning (NER)
Named entity recognition (NER) is een andere subset van NLP. Net als NLP, dat zich bezighoudt met talen, houdt NER zich bezig met namen, locaties en andere entiteiten.
Dit maakt het een krachtig hulpmiddel voor het extraheren van informatie. Denk aan juridische en onderzoeksdiensten, zoals het opsporen van financiële entiteiten, het identificeren van getuigen of het monitoren van sociale activiteiten op specifieke trefwoorden.
Een andere professionele toepassing van NER zijn chatbots voor klantenservice die gemakkelijk relevante informatie over de activiteiten van klanten kunnen vinden, zoals hun abonnement en eerdere gesprekken.
Sentimentanalyse
Sentimentanalyse is een specialisatie binnen natuurlijke taalverwerking (NLP) die zich richt op het begrijpen van emotionele patronen in communicatie. Het probeert te bepalen of de tekst positieve, negatieve of neutrale sentimenten uitdrukt.
Dit kan worden gebruikt om tekstgegevens te analyseren, zoals posts op sociale media, klantrecensies, online enquêtes, nieuwsartikelen en meer, wat het nuttig maakt voor marketingteams. Het kan hen helpen begrijpen hoe mensen op hun merk reageren en marktonderzoek uitvoeren.
Computervisie
Deze AI-techniek stelt computers in staat om de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen. Media – via camera's of scanners – worden naar de computer gestuurd, die vervolgens een combinatie van deep learning-neurale netwerken en beeldverwerkingsmogelijkheden gebruikt om het beeld beter te begrijpen.
Dit speelt een sleutelrol in zelfrijdende auto's die op basis van de beelden die via de camera's naar de AI-motor van de auto worden gestuurd, over de wegen kunnen navigeren (en objecten kunnen detecteren).
Automatisering en robotica
Hier worden traditionele automatisering en robotica aangevuld met AI om beide velden efficiënter te maken. AI-mogelijkheden worden geïntegreerd in robots en automatiseringssoftware om hen te helpen gegevens van sensoren en hun omgeving te analyseren.
Hierdoor kunnen robots objecten waarnemen en factoren zoals ruimte, tijd en probleemoplossing begrijpen, zodat ze zich gemakkelijk kunnen aanpassen aan scenario's in de echte wereld.
Een eenvoudig voorbeeld is de robotstofzuiger. AI helpt robotstofzuigers uw huis in kaart te brengen en obstakels zoals meubels, speelgoed van huisdieren of elektriciteitssnoeren te vermijden.
De toepassing van AI-technieken in verschillende sectoren
De AI-technieken die in deze blogpost worden besproken, kunnen in verschillende sectoren worden gebruikt, van marketing tot gezondheidszorg en zelfs lucht- en ruimtevaart.
- Gezondheidszorg: Begeleid leren kan worden gebruikt voor beeldherkenning, zoals het analyseren van scans en rapporten. U kunt bijvoorbeeld uw rapporten toevoegen aan de AI Planet Medical Report Analyzer om een snelle diagnose te krijgen
- Marketing: Ongesuperviseerd leren kan worden gebruikt in marketingtools om advertenties weer te geven, feeds op sociale media bij te werken en producten aan te bevelen
- Detailhandel: computervisie kan worden gebruikt om zelfscankassa's te controleren en NLP kan worden gebruikt voor chatbots
- Financiën: Deep learning en supervised learning kunnen worden gebruikt om financiële fraude en andere verdachte activiteiten op te sporen
- Transport: Computervisie en AI-aangedreven robotica kunnen helpen om de reflexen en het aanpassingsvermogen van zelfrijdende auto's te perfectioneren. Tesla heeft bijvoorbeeld jarenlang onderzoek gedaan om zijn auto's op de automatische piloot te laten rijden
- Landbouw: Computervisie en deep learning kunnen worden gebruikt om gewassen te analyseren op plagen en optimale landbouwplannen op te stellen. Veel platforms zoals FarmSense en Go Micro zijn hiermee begonnen. Het laatste platform verandert zelfs de camera van je smartphone in een microscoop, zodat je ongedierte kunt onderzoeken
- Onderwijs: Natuurlijke taalverwerking (NLP) via interactieve chatbots kan worden gebruikt om leerlingen te trainen in talen en andere soft skills
- Veiligheid: Deep learning, NLP en NER kunnen allemaal worden gebruikt om informatie te extraheren, beelden te identificeren, bedreigingen op te sporen en te helpen bij AI-gestuurd bestuur
Veelvoorkomende uitdagingen en ethische overwegingen bij de implementatie van AI
Zoals elke nieuwe technologie brengt ook AI een aantal uitdagingen met zich mee. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste.
Privacy
AI-engines en -algoritmen worden getraind op basis van openbaar beschikbare gegevens, wat kan leiden tot schendingen van de privacy en het auteursrecht. Bovendien gebruiken veel AI-tools klantgegevens om hun algoritmen te trainen, wat kan leiden tot het lekken van medische gegevens of gevoelige bedrijfsinformatie.
AI-beeldgeneratoren staan er ook om bekend dat ze werken van digitale kunstenaars kopiëren (of er sterk door worden geïnspireerd), wat leidt tot een wijdverbreid probleem van inbreuk op intellectuele eigendom.
Eerlijkheid en vooringenomenheid
AI-systemen kunnen de vooroordelen in de trainingsdata in stand houden, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten.
Toen ChatGPT voor het eerst beschikbaar kwam voor het publiek, waren er berichten dat het bestaande genderstereotypen versterkte. Bij vragen over artsen en verpleegkundigen ging het ervan uit dat de arts een 'hij' was en de verpleegkundige een 'zij'. Het ging er zelfs vanuit dat de zinnen een typefout bevatten in plaats van ze te interpreteren met de mogelijkheid van een vrouwelijke arts of mannelijke verpleegkundige.
Hallucinaties in verklaarbare AI-systemen
Soms genereert een verklaarbaar AI-systeem (zoals ChatGPT of Anthropic Claude) feitelijk onjuiste of volledig verzonnen outputs – in feite 'hallucineert' het.
Kader: Uitlegbare AI (XAI) heeft tot doel kunstmatige intelligentie, met name machine learning, transparanter en begrijpelijker te maken voor mensen. Door te begrijpen hoe een AI-systeem tot zijn antwoorden komt, kunnen we vooroordelen of fouten in het redeneringsproces opsporen en corrigeren.
Er zijn verschillende technieken om XAI te bereiken. Sommige zijn gericht op het begrijpelijker maken van de interne werking van het AI-model. Andere zijn gericht op het uitleggen van individuele beslissingen die door het model worden genomen.
Dit kan komen doordat het AI-algoritme niet met voldoende gegevens is getraind of doordat het met slechts één type gegevens is getraind, waardoor het oplossingen of resultaten creëert die overeenkomen met de dataset.
Dit komt vrij vaak voor wanneer mensen AI gebruiken voor onderzoek. Stel een vraag – bijvoorbeeld naar een bron – en het creëert een denkbeeldig scenario, zoals in het bovenstaande voorbeeld, waarin een gebruiker ChatGPT vraagt naar de enige overlevende van de Titanic, waarop het een incident met een bakker verzint.
AI-afstemming
Een kernaspect van AI-onderzoek, AI-alignment, draait om het creëren van AI-systemen die ten goede komen aan de mens. AI-systemen kunnen onvoorziene gevolgen hebben als hun doelen niet goed zijn gedefinieerd en afgestemd op het 'algemeen belang'.
Een eenvoudig voorbeeld hiervan is de manier waarop ChatGPT niet reageert op racistische of discriminerende vragen. Het is dus belangrijk om AI-creaties te koppelen aan doelen die aansluiten bij het bredere menselijke welzijn.
Accountability
Het potentieel van verklaarbare AI is onmiskenbaar. Van coderingslessen tot tutorials voor autoreparaties, het kan een krachtig hulpmiddel zijn voor het leren en uitvoeren van taken. Dezelfde mogelijkheden kunnen echter ook worden misbruikt om verkeerde informatie te verspreiden of zelfs instructies te geven voor destructieve doeleinden.
Maar wat gebeurt er als AI een fout maakt? Wie is verantwoordelijk als een AI-oplossing negatieve gevolgen heeft?
Om dergelijke gevolgen te voorkomen, is het belangrijk om transparante processen en duidelijke verantwoordingslijnen vast te stellen. We hebben hier al enige vooruitgang geboekt.
De Amerikaanse overheid heeft bijvoorbeeld AI-bedrijven verplicht om alle nieuwe ontdekkingen met de federale overheid te delen, samen met de bijbehorende resultaten van veiligheidstests en bevindingen.
De huidige trends in kunstmatige intelligentie
Pas de laatste jaren, en met name in de jaren 2020, heeft AI grote stappen gezet. Enkele veelvoorkomende trends die we zien op het gebied van AI zijn:
Voorspellende analyse
AI-algoritmen kunnen gegevens analyseren om toekomstige gebeurtenissen of resultaten te voorspellen. Dit heeft onder meer toepassingen in de financiële sector (cashflowprognoses) en de detailhandel (vraagvoorspellingen).
Tools zoals Cash Flow Frog kunnen bijvoorbeeld uw inkomsten in realtime analyseren en u een schatting geven van toekomstige winsten.
Patroonherkenning
Dit wordt gebruikt bij beeldherkenning (zelfrijdende auto's), detectie van afwijkingen (fraude-identificatie) en natuurlijke taalverwerking (NLP).
Tesla gebruikt AI bijvoorbeeld om patronen in het verkeer te analyseren. Met behulp van camera's, radars en ultrasone sensoren wordt de omgeving van de auto in de gaten gehouden en wordt er op het verkeer gereageerd.
Generatieve AI
Generatieve AI helpt u nieuwe gegevens te creëren, zoals afbeeldingen, tekst of muziek, op basis van bestaande patronen, bijvoorbeeld door realistische portretten te maken van mensen die niet bestaan.
Tools zoals Midjourney en Dall-E kunnen je op basis van tekstuele prompts hele gave illustraties geven.
Chatbots
Conversational AI-programma's bootsen menselijke gesprekken na en kunnen worden gebruikt voor klantenservice en leren. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld chatbots toevoegen aan hun websites en apps, zodat klanten snel antwoord krijgen van de AI-bot in plaats van te moeten wachten op een medewerker van de klantenservice.
Virtuele assistenten
AI-aangedreven assistenten zoals Siri en Alexa kunnen spraakcommando's begrijpen en erop reageren, en helpen bij taken zoals het plannen van afspraken of het bedienen van slimme apparaten in huis
Aanbevelingssystemen
AI-algoritmen stellen producten, films en meer voor op basis van het gedrag en de voorkeuren van een gebruiker in het verleden.
OTT-platforms zoals Netflix en Hulu gebruiken bijvoorbeeld uw kijkpatronen – welke genres u bekijkt, hoe lang u iets bekijkt, enzovoort – om nieuwe films of series voor te stellen.
De toekomst van kunstmatige intelligentie
Een mogelijke toekomst van AI is de opkomst van superintelligentie, waarbij machines op veel gebieden de menselijke capaciteiten overtreffen. Klinkt als een sciencefictionfilm, toch? Maar de meeste AI-onderzoeksbedrijven, waaronder grote techbedrijven als Google en Microsoft, werken actief aan deze toekomst.
Hier zijn enkele veelvoorkomende AI-trends die in de toekomst mogelijk zijn:
- Algemene kunstmatige intelligentie (AGI): Dit is een scenario waarin AI net zo intelligent is als mensen en in staat is om problemen creatief aan te pakken met behulp van origineel denken. Dit omvat creatieve bezigheden zoals het schrijven van een roman vanuit het niets of het schrijven van poëzie die even emotioneel is als die van mensen, en wetenschappelijke bezigheden zoals het voorstellen van nieuwe hypothesen en het ontwerpen van experimenten
- Superintelligentie: Dit gaat een stap verder, waarbij AI intelligenter wordt dan mensen – denk aan het aanpakken van enkele van 's werelds grootste uitdagingen, waaronder klimaatverandering, armoede en ziekte, en het optimaliseren van processen die het menselijk begrip te boven gaan
- De AI-singulariteit: Stel je een punt voor waarop de ontwikkeling van AI zo snel gaat dat we het niet meer kunnen controleren of zelfs maar begrijpen. Deze snelle groei in intelligentie is wat de singulariteit vertegenwoordigt. Sommigen geloven dat het bereiken van AGI de singulariteit zou kunnen triggeren. Een AGI, met zijn superieure probleemoplossende vaardigheden, zou zijn eigen intelligentie snel kunnen verbeteren, wat zou leiden tot een 'intelligentie-explosie' – en de wereld zou gaan regeren. Klinkt dystopisch, toch?
Hoewel singulariteit nog steeds vergezocht lijkt, maken veel mensen zich er zorgen over. Sam Altman van OpenAI heeft toegegeven bang te zijn voor de mogelijke gevolgen van AI Singularity.
Maar al deze 'toekomsten' zijn hypothetisch en kunnen nog jaren duren. In de nabije toekomst zal AI een grote rol gaan spelen in de gezondheidszorg, het onderzoek en het internet der dingen (IoT), met onder meer AI-aangedreven diagnostische centra, statistische analyses en zelfrijdende auto's.
Populaire AI-tools en -bronnen
Laten we nu eens kijken naar enkele AI-bronnen die beschikbaar zijn voor dagelijks gebruik en hoe u hiervan kunt profiteren.
OpenAI
OpenAI is een non-profit onderzoeksbedrijf dat zich inzet om ervoor te zorgen dat kunstmatige intelligentie ten goede komt aan de hele mensheid. Hun doel op lange termijn is dat 'de voordelen van, de toegang tot en het beheer van kunstmatige algemene intelligentie (AGI) op grote schaal en eerlijk worden gedeeld'
AGI is een type AI dat 'mensachtige' cognitieve vaardigheden zou bezitten op het gebied van probleemoplossing, creativiteit en sociale interactie. Terwijl huidige AI-modellen u kunnen helpen bij het analyseren van een rapport of het snel vinden van informatie, is het doel van OpenAI met AGI om het in staat te stellen romans te schrijven of zelfs menselijke emoties te begrijpen.
Hoewel deze gebruiksscenario's nog hypothetisch zijn, worden het een paar interessante jaren waarin we de ruimte zullen zien evolueren. Voorlopig zijn ze van plan om AI-oplossingen te bouwen die een langzame overgang naar de wereld van AGI mogelijk maken. Ze geloven dat dit beleidsmakers en het publiek in staat zal stellen AI te begrijpen en te accepteren.
Een recente ontwikkeling vanuit dit doel zijn hun GenAI-tools: ChatGPT (tekstgeneratie) en DALL-E (beeldgeneratie).
ChatGPT is bijzonder goed ontvangen door AI-liefhebbers, vooral vanwege zijn natuurlijke taalverwerkingscapaciteiten. Er zijn heel wat chatbots en conversatie-AI-functies gebouwd op basis van de GPT-engine.
DALL-E heeft daarentegen gemengde reacties opgeroepen bij mensen (vooral ontwerpers). Zij vinden de beelden vaag en rommelig.
Google DeepMind
DeepMind van Google is een AI-onderzoeksprogramma dat zich richt op kunstmatige algemene intelligentie (AGI) en AI-technieken omvat zoals NLP en computervisie.
Enkele sectoren waarop Google DeepMind zich richt, zijn biologische intelligentie, virtuele assistenten en gaming. U kunt Google Gemini uitproberen om zelf ervaring op te doen met de GenAI-mogelijkheden van Google DeepMind.
Maar een verbazingwekkende ontwikkeling op het gebied van AI is AlphaFold, dat eiwitstructuren kan analyseren. Hoewel het zich nog in de onderzoeksfase bevindt, is het door medische professionals goed ontvangen, omdat zij geloven dat het hen kan helpen ziekten sneller en nauwkeuriger te diagnosticeren.
In tegenstelling tot OpenAI richt Google zich op het creëren van 'veilige' AI. Dit heeft geleid tot het aanmaken van het Frontier Safety Framework, dat tot doel heeft potentiële risico's van geavanceerde AI te analyseren en te beperken.
Antropisch
Anthropic is een bedrijf dat zich bezighoudt met AI-veiligheid en -onderzoek en dat als doel heeft 'behulpzame, eerlijke en onschadelijke' AI-systemen te trainen. Net als Google Gemini en ChatGPT van OpenAI heeft Anthropic ook een LLM-modus: Claude.
Claude kan verschillende creatieve tekstformaten genereren, waaronder gedichten, code, scripts en e-mails.
Anthropic is ook een uitstekende casestudy voor het ethisch gebruik van AI. Onlangs haalde het bedrijf het nieuws vanwege een auteursrechtinbreuk, toen muziekproducenten het aanklaagden voor het trainen van Claude op hun songteksten. Ze beweren dat Claude illegaal songteksten kopieert en eisen miljoenen aan schadevergoeding.
Deze zaak belicht het grijze gebied bij het gebruik van AI voor creatieve doeleinden, en de uitspraak kan een precedent scheppen voor door AI gegenereerde content in de toekomst.
ClickUp Brain — de AI-assistent van ClickUp
ClickUp, een app voor productiviteit in de werkruimte, wordt geleverd met ingebouwde GenAI-functies genaamd ClickUp Brain.
ClickUp Brain is een soort virtuele assistent die is geïntegreerd met alle tools in de ClickUp-suite om het dagelijkse werk (en leven) van gebruikers soepel te laten verlopen.
Zo kan ClickUp Brain professionals in verschillende rollen en sectoren helpen:
AI-kennismanager
Bent u het beu om document na document door te spitten op zoek naar een belangrijk detail? Met ClickUp Brain vindt u binnen enkele seconden eenvoudig informatie uit elke wiki, rapport of intern document.
Nog beter, u kunt het vragen om snelle samenvattingen van documenten of vergaderverslagen te genereren, zodat u gemakkelijk op de hoogte blijft van de laatste bedrijfs- of clientgegevens.
AI-projectmanager
Een ander voordeel van het gebruik van ClickUp Brain is dat het het saaie werk dat gepaard gaat met projectmanagement automatiseert. U kunt ClickUp Brain bijvoorbeeld gebruiken om:
- Genereer subtaak voor elk project
- Krijg snel een overzicht van de voortgang van uw project
- Stel automatiseringen in om uw taken te beheren met commando's in natuurlijke taal
- Haal actiepunten uit commentaar threads
AI-schrijver voor werk
ClickUp wordt ook geleverd met een solide schrijfassistent die vooral handig kan zijn voor marketeers en mensen die niet zo goed zijn in schrijven. De AI Writer for Work kan u helpen met het volgende:
- Brainstorm ideeën en stel campagnebriefs op
- Genereer content in verschillende formats, zoals blogs, e-mails en posts op sociale media
- Vertaal content naar verschillende talen
- Hulp bij bewerking en spellingcontrole
- Maak tabellen en organiseer gegevens in een gemakkelijk leesbaar format
Op het werk kunnen teams en individuen ClickUp Brain ook gebruiken om al hun interne en externe communicatie vanuit ClickUp op te stellen, zoals taakopmerkingen, documenten en e-mails. Voeg uw gedachten in steno toe aan de AI-schrijftool en deze zal ze voor u oppoetsen.
Rolspecifieke sjablonen voor prompts
Niet alleen dat, u krijgt ook toegang tot AI-sjablonen voor elke rol, zodat u meteen aan de slag kunt. Enkele voorbeelden van deze prompts zijn:
- Sjablonen voor statusrapporten en vergaderagenda's voor klantenservice-teams
- Tijdlijn en RACI-sjablonen voor projectmanagers
- Testabonnementen en gebruikerstests voor softwareteams
Verbeter uw werk met AI-tools
Kunstmatige intelligentie zal naar verwachting een grote invloed hebben op hoe we de komende jaren leven en werken. Van het verbeteren van de individuele productiviteit tot de operationele efficiëntie van grote organisaties, van het vinden van geneesmiddelen voor ziekten tot het analyseren van gegevens en het voorspellen van macro-economische prognoses, AI-engines zullen de wereld verbeteren.
Als individu kun je de eerste stap zetten door een opleiding tot AI-ingenieur te volgen (als dat je interesseert) of door AI-tools zoals ClickUp Brain te gebruiken om je leven te optimaliseren.
Aanbevolen lectuur: Hoe word je een prompt engineer?
Waarom probeert u ClickUp vandaag niet eens uit? Meld u gratis aan bij ClickUp en ontdek hoe het alle aspecten van uw leven naar een hoger niveau kan tillen!