In het voortdurend evoluerende veld van Life Sciences staat elke organisatie voor een cruciale uitdaging: hoe navigeren we door het landschap van AI om een concurrentievoordeel te behalen, terwijl we ons tegelijkertijd beschermen tegen onverwachte risico’s? Deze uitdaging werd alsmaar complexer door de snelle technologische vooruitgang. Een treffend voorbeeld hiervan is de explosieve groei van ChatGPT, dat in slechts twee maanden tijd 100 miljoen gebruikers bereikte – een tempo dat zelfs voor giganten als TikTok ongekend was. Deze ingrijpende verandering transformeerde de manier waarop we zakendoen fundamenteel. Grote bedrijven ondervinden echter dat de adoptie van AI momenteel wordt vertraagd door drie belangrijke obstakels.
De drie hindernissen bij adoptie van AI
1. Vertrouwen
Er heerst twijfel over of AI onze jobs zal vervangen, en over de betrouwbaarheid van AI-systemen, vanwege mogelijke fouten, vooroordelen en een gebrek aan transparantie. AI biedt juist nieuwe kansen. Door taken te automatiseren, krijgen werknemers de ruimte om zich te richten op strategischere en creatievere werkzaamheden. Daarnaast versterkt AI beslissingen met geavanceerde data-analyse en biedt het mogelijkheden voor personalisatie, waardoor producten en diensten beter aansluiten op individuele klantbehoeften. Om vertrouwen in AI te versterken, zijn transparantie, ethische richtlijnen en voortdurende menselijke betrokkenheid essentieel.
2. Vaardigheden
Generatieve AI (GenAI) verschuift de focus van traditionele programmeer- en datavaardigheden naar “menselijke vaardigheden” zoals prompt-engineering. Prompt-engineering is het creëren van effectieve instructies of vragen om een GenAI-systeem te sturen, waarbij de nadruk ligt op het formuleren van gerichte input om de gewenste resultaten te behalen. De combinatie van technische en menselijke vaardigheden blijft cruciaal. Het vermogen om krachtige prompts te formuleren en tegelijkertijd de technologie achter AI te begrijpen, stelt gebruikers in staat om AI-oplossingen doelgericht toe te passen en te optimaliseren voor specifieke uitdagingen en behoeften.
3. Risico
Er kleven echter risico’s en uitdagingen op het gebied van regelgeving aan. Zo zijn er zorgen over de ethische implicaties van AI. Welke toepassingen acceptabel zijn en welke niet? Daarnaast benadrukken nieuwe bedreigingen, zoals prompt-injectie, de noodzaak voor strikte veiligheidsmaatregelen en controles om misbruik te voorkomen. Bedrijven moeten niet alleen anticiperen op mogelijke risico’s, maar ook proactief werken aan het ontwikkelen en implementeren van effectieve strategieën om deze risico’s te beheersen en het vertrouwen in AI te behouden.
Maar hoe zet je een winnende AI-strategie op en voer je die uit? Hiervoor moeten organisaties zich richten op twee kerngebieden: de juiste strijd kiezen en de juiste fundamenten leggen om AI-adoptie te realiseren.
De juiste strijd kiezen
Het is verleidelijk om afgeleid te worden door nieuwe tools en de activiteiten van concurrenten, maar bij het ontwikkelen van een strategie is het belangrijk om gefocust te blijven op de bedrijfsdoelen. Een gerichte aanpak zorgt ervoor dat AI effectief bijdraagt aan kernactiviteiten, zoals vaccinontwikkeling of nieuwe oncologietherapieën. De strategie moet ook flexibel zijn om snel in te spelen op veranderingen. Organisaties moeten snel beslissingen nemen, wat een helder beslissingskader vereist. Dit omvat vragen zoals: ondersteunt de use case onze doelstellingen? Kan AI de uitdaging aangaan? Hebben we de benodigde capaciteiten? Valt het project binnen onze AI-richtlijnen en levert het voldoende rendement?
De juiste fundamenten leggen
AI en data kunnen de bedrijfsvoering in Life Sciences, vooral in R&D, drastisch veranderen. Ecosysteempartnerschappen, zoals de samenwerking tussen farmacologische bedrijven en biotechnologiebedrijven, zijn cruciaal voor toegang tot informatie, netwerken en vaardigheden. Generatieve AI verschuift de focus van technische naar creatieve en oordeelsvormende vaardigheden, zoals het ontwerpen van mensachtige interacties. Men voorspelt een groeiende vraag naar expertise in antropologie, sociologie, psychologie en design. Sterke datafundamenten zijn ook essentieel, vooral met de grote hoeveelheden data die Generatieve AI vereist. Een goed beheerde dataomgeving versnelt de ROI en waarborgt veiligheid en privacy als kernfunctie.
Conclusie
We bevinden ons momenteel op een kantelpunt waar AI, met name grote taalmodellen, de Life Sciences-sector ingrijpend verandert. Organisaties die AI niet op grote schaal omarmen, zullen worden ingehaald door concurrerende bedrijven die sneller innoveren. Voor de Belgische Life Sciences-sector is het cruciaal om AI strategisch in te zetten, met een flexibele aanpak en robuuste datafundamenten. Samenwerking met lokale innovators kan helpen om de juiste expertise te benutten en snel vooruitgang te boeken in deze dynamische sector.
Dit is een ingezonden commerciële bijdrage van Gregory Verlinden, Associate Vice President Analytics & AI bij Cognizant. De redactie is niet verantwoordelijk voor de inhoud. Voor meer informatie over hun diensten kan je hier terecht.