Hybrid AI: veelbelovend, maar met grenzen voor marketingtoepassingen
Hoewel het als een ideale oplossing klinkt, roept Hybrid AI ook vragen op over de praktische toepasbaarheid ervan in de marketingwereld. Het belooft namelijk veel, maar de implementatie ervan in specifieke marketingtoepassingen is niet zonder uitdagingen.
Hybrid AI combineert verschillende AI-technieken, zoals machine learning en symbolische AI, om zo flexibelere (en krachtigere?) oplossingen te creëren. Machine learning is sterk in het analyseren van grote datasets en het ontdekken van patronen. Symbolische AI gebruikt juist weer regels en logica om beslissingen te nemen en deze beter uit te leggen. Door allebei de benaderingen te combineren, kan Hybrid AI problemen aanpakken die te complex zijn voor een enkele AI-methode.
Hybrid AI belooft zoals gezegd dus veel, maar hoe zit het met de implementatie ervan in specifieke marketingtoepassingen?
Een veelvoorkomend probleem bij machine learning-modellen is dat ze vaak worden gezien als een ‘black box’, waarbij beslissingen moeilijk te verklaren zijn. Hybrid AI voegt een laag van logische redenering toe, waardoor je als marketeer beter inzicht kan krijgen in hoe bepaalde keuzes worden gemaakt. Door het combineren van data-gedreven analyses met op regels gebaseerde systemen kan bijvoorbeeld een effectievere klantinteractie worden gecreëerd.
Zoals je kan lezen; Hybrid AI werkt goed in gestructureerde omgevingen waar regels gemakkelijk kunnen worden opgesteld en gevolgd. In dynamische marktomgevingen waar klantgedrag snel kan veranderen, kunnen de regels van symbolische AI wel snel verouderen of irrelevant worden. Wat juist kan leiden tot minder nauwkeurige resultaten of trage aanpassingen.
Een paar voorbeelden van Hybrid AI in Marketing:
1. Chatbots
IBM Watson is een goed voorbeeld van Hybrid AI in de klantenservice. Door machine learning te gebruiken voor het verwerken van natuurlijke taal en symbolische AI voor het afhandelen van complexe klantvragen, kan Watson klanten beter ondersteunen. De implementatie van zo’n systeem vraagt wel om een flinke investering én voortdurende fine-tuning.
2. E-commerce aanbevelingen
Amazon maakt gebruik van Hybrid AI in hun aanbevelingssystemen. Hierbij wordt machine learning klantgedrag geanalyseerd en symbolische AI helpt om aanbevelingen te verfijnen op basis van logische regels. Voor kleinere e-commercebedrijven is het wel lastig om vergelijkbare systemen te ontwikkelen zonder grote technische middelen in huis te hebben.
3. Ad targeting
Google past Hybrid AI toe in hun advertentie-algoritmes, waarbij machine learning wordt gebruikt voor het voorspellen van gebruikersintentie en symbolische AI om bedrijfsregels toe te passen. De precisie van advertenties wordt op die manier verhoogd.
Meer lezen over ontwikkelingen op het gebied van AI? Lees dan bijvoorbeeld ook het artikel van Andries Hiemstra over de balans tussen AI en de menselijke creativiteit.
De postings op de site worden door de redactie beoordeeld en ingepland en als we er tijd voor vinden, schrijven we zelf een artikel. Als redactie zijn we ook verantwoordelijk voor de samenstelling van het NIMA Marketingfacts Jaarboek en we treden ook geregeld op als moderator of presentator bij events met vakgenoten. In het colofon vind je onze contactgegevens.