Terugblik op 2024
Het jaar 2024 bracht grote vooruitgang in AI, met doorbraken zoals generatieve AI en multimodale modellen. Bedrijven onderzochten volop toepassingen in klantenservice, IT-optimalisatie en creatieve domeinen zoals video- en mediaproductie.
Kijk naar 2025
We staan aan de vooravond van een nieuw AI-tijdperk. In 2025 wordt AI niet alleen slimmer, maar ook menselijker. AI-agents zullen complexe taken zelfstandig uitvoeren, fysieke AI zal de maakindustrie transformeren, en contextmodellen zullen persoonlijke interacties revolutioneren.
Deze gids biedt praktische inzichten, concrete voorbeelden en stappenplannen om AI succesvol in jouw organisatie te implementeren.
In deze blog nemen we je mee in wat 2025 voor ons in petto heeft. Of alles precies zo zal uitpakken? Dat blijft een voorspelling. Wat wel zeker is, is dat de wereld razendsnel verandert. Het is daarom essentieel om ons goed voor te bereiden. Deze praktische gids helpt je om de uitdagingen en kansen van AI in 2025 optimaal te benutten.
Wat kun je verwachten in deze blog?
- Nieuwe modellen en doorbraken
Ontdek hoe AI complexe uitdagingen aanpakt. - AI-agents: De nieuwe werkers
Leer hoe AI-agents taken automatiseren. - Fysieke AI en robots
Ontdek toepassingen van fysieke AI en robots. - AI en oneindige context
Begrijp hoe AI interacties en context onthoudt. - De mens in het AI-tijdperk
Samenwerking tussen mens en AI belicht. - AI en ethiek
Belang van transparantie en veiligheid in AI. - Trends en vooruitzichten
Belangrijkste trends en uitdagingen voor 2025. - Hoe begin je?
Praktisch stappenplan voor AI-implementatie.
EXTRA: Een overzicht van 50 AI-tools om te ontdekken.
De technologische vooruitgang in AI blijft indrukwekkend. Modellen worden niet alleen krachtiger, maar ook efficiënter en toegankelijker. In dit hoofdstuk bespreken we hoe zowel grote als kleine modellen in 2025 de manier veranderen waarop we AI gebruiken en integreren.
Rekentijd tijdens modeltoepassing: Slimmer nadenken
- Wat is het?
AI-modellen worden steeds beter in “nadenken” tijdens het gebruik. Ze kunnen langer en complexer redeneren, wat leidt tot antwoorden van hogere kwaliteit. - Waarom is dit belangrijk?
Deze technologie maakt AI bruikbaarder in scenario’s die complexere analyses of planning vereisen, zoals reisplanning of supply chain-optimalisatie. - Praktisch voorbeeld:
Een reisorganisatie gebruikt AI om gepersonaliseerde reisroutes te plannen op basis van meerdere voorkeuren van klanten, zoals reisduur, budget en tussenstops.
Zeer grote modellen: Krachtpatsers voor complexe taken
- Wat is het?
Grote modellen met biljoenen parameters, zoals de nieuwste generatie taalmodellen, ondersteunen complexe taken zoals wetenschappelijk onderzoek of juridisch advies. - Impact in 2025:
Deze modellen worden ingezet voor toepassingen zoals medische diagnoses, juridische ondersteuning en het analyseren van grote datasets. - Praktisch voorbeeld:
Een ziekenhuis gebruikt een groot AI-model om röntgenbeelden sneller en accurater te analyseren, waardoor patiënten sneller geholpen worden.
Kleine modellen: AI in je broekzak
- Wat is het?
Kleine, efficiënte AI-modellen die draaien op laptops of mobiele telefoons. Deze maken AI-toepassingen toegankelijker voor kleine bedrijven en individuen. - Voordelen:
Ze hebben minder rekenkracht nodig en zijn goedkoper te implementeren, ideaal voor specifieke taken zoals tekstanalyse of klantenservice. - Praktisch voorbeeld:
Een kleine startup gebruikt een compact AI-model om inkomende e-mails te categoriseren en automatisch reacties voor te bereiden.
Conclusie
In 2025 worden AI-modellen diverser en veelzijdiger. Of het nu gaat om enorme krachtpatsers die complexe problemen oplossen of kleine, wendbare modellen die je overal mee naartoe neemt, AI wordt steeds toegankelijker en relevanter in ons dagelijks leven en werk.
AI-agents: De nieuwe werkers
In 2025 zullen AI-agents, autonome systemen die zelfstandig taken uitvoeren en complexe problemen oplossen, steeds meer deel uitmaken van werkplekken. Deze “digitale medewerkers” hebben de potentie om bedrijven efficiënter te maken en werknemers te ondersteunen in hun dagelijkse werk. Wat zijn AI-agents precies, hoe werken ze, en wat zijn de voordelen en uitdagingen?
Wat zijn AI-agents?
- Definitie:
AI-agents zijn systemen die kunnen redeneren, plannen en acties uitvoeren zonder constante menselijke input. Ze zijn ontworpen om zelfstandig doelen te bereiken door slimme beslissingen te nemen. - Kenmerken:
- Problemen opsplitsen in kleinere, beheersbare taken.
- Samenwerken met andere AI-systemen en tools.
- Leren en verbeteren door interacties en ervaringen.
- Praktisch gebruik:
Een klantenservice-agent beantwoordt niet alleen vragen, maar analyseert ook veelvoorkomende problemen en stelt proactief oplossingen voor.
Toepassingen van AI-agents
- Marketing:
Automatiseren en optimaliseren van campagnes. - Klantenservice:
Chatbots worden volwaardige agents die zelfstandig problemen oplossen. - Logistiek:
Routes plannen, voorraad beheren en supply chains optimaliseren. - Interne processen:
Ondersteuning bij projectmanagement, zoals taken toewijzen en voortgang bijhouden. - Voorbeeld:
Een logistiek bedrijf implementeert een AI-agent voor voorraadbeheer. Resultaat: 20% daling in voorraadkosten.
Hoe werkt het onboarden van AI-agents?
Het inwerken van een AI-agent lijkt op het onboarden van een nieuwe medewerker:
- Training:
Agents worden gevoed met specifieke data en leren de workflows van de organisatie. - Testfase:
Agents worden geëvalueerd op prestaties in gesimuleerde situaties. - Guardrails instellen:
Beperkingen worden ingesteld om fouten te minimaliseren, bijvoorbeeld dat een marketing-agent geen financiële rapporten mag aanpassen. - Continue verbetering:
Door feedback leren agents en worden ze steeds effectiever.
Voordelen en uitdagingen
- Voordelen:
- Verhoogde efficiëntie en productiviteit.
- Minder menselijke fouten bij repetitieve taken.
- Medewerkers krijgen meer tijd voor strategisch werk.
- Uitdagingen:
- Het instellen van juiste beperkingen en verantwoordelijkheden.
- Mogelijke weerstand van werknemers tegen nieuwe technologieën.
- Beveiligings- en ethische overwegingen bij het gebruik van autonome systemen.
Conclusie
AI-agents veranderen in rap tempo de manier waarop bedrijven werken. Ze maken processen efficiënter en ondersteunen medewerkers in hun dagelijkse taken. Hoewel er uitdagingen zijn, biedt deze technologie enorme kansen voor organisaties die investeren in training en implementatie.
Fysieke AI en humanoïde robots
Digitale AI-systemen zoals chatbots en data-analyse zijn inmiddels gemeengoed, maar AI betreedt nu ook de fysieke wereld. Fysieke AI en humanoïde robots transformeren industrieën door repetitieve en complexe taken over te nemen in magazijnen, fabrieken en zorgomgevingen. Wat betekent dit voor bedrijven en de samenleving?
Wat is fysieke AI?
- Definitie:
Fysieke AI is de toepassing van kunstmatige intelligentie in fysieke apparaten, zoals robots, voertuigen en productiemachines. - Werking:
- Digitale training: Robots leren in virtuele simulaties, zoals Nvidia Omniverse, die de fysische wetten nabootsen.
- Fysieke toepassing: Na training voeren robots taken uit in de echte wereld, zoals assemblage, transport of magazijnbeheer.
Toepassingen van fysieke AI
- Magazijnen en logistiek:
Robots organiseren voorraden, picken producten en laden vrachtwagens.- Voorbeeld: Een e-commercebedrijf gebruikt robots om pakketten 40% sneller te verwerken.
- Fabrieken:
Slimme fabrieken maken gebruik van robots voor productieprocessen, zoals lassen, montage en kwaliteitscontrole.- Voorbeeld: Een autofabriek implementeert robotarmen die 24/7 werken zonder menselijke tussenkomst.
- Zorg en welzijn:
Humanoïde robots ondersteunen in verpleeghuizen door maaltijden te serveren en sociale interacties te stimuleren.- Voorbeeld: Een zorginstelling gebruikt robots om fysieke taken van personeel over te nemen, waardoor zorgverleners meer tijd hebben voor patiënten.
Voordelen van fysieke AI
- Efficiëntie en snelheid:
Robots werken sneller en nauwkeuriger dan mensen, vooral bij repetitieve taken. - Kostenbesparing:
Eenmalige investeringen in robots kunnen op lange termijn arbeidskosten en fouten verminderen. - Schaalbaarheid:
Fysieke AI kan eenvoudig worden aangepast aan veranderende productiebehoeften of seizoensdrukte.
Uitdagingen en beperkingen
- Kosten van implementatie:
De initiële investering in hardware, training en onderhoud is hoog. - Ethische en sociale vragen:
Wat gebeurt er met banen die worden vervangen door robots? Hoe zorgen we voor een balans tussen menselijke en technologische arbeid? - Betrouwbaarheid:
Fysieke AI moet consistent presteren in dynamische en onvoorspelbare omgevingen.
Conclusie
Fysieke AI brengt technologie naar de fysieke wereld en verandert industrieën fundamenteel. Hoewel er uitdagingen zijn, zoals kosten en ethische vragen, biedt deze technologie enorme kansen om productieprocessen te transformeren, efficiëntie te verhogen en nieuwe samenwerkingsvormen tussen mens en machine te creëren.
AI en oneindige context
In 2025 wordt AI niet alleen slimmer, maar ook persoonlijker en meer contextbewust. Dankzij technologieën zoals oneindige contextmodellen kunnen AI-systemen eerdere interacties onthouden en gebruiken om betere, relevantere antwoorden te geven. Dit opent de deur naar langdurige samenwerking tussen mens en AI.
Wat is oneindige context?
- Definitie:
Oneindige context betekent dat AI-modellen alle eerdere interacties, gesprekken en gegevens kunnen onthouden en verwerken zonder beperkingen. - Hoe werkt het?
- Modellen combineren kortetermijn- en langetermijngeheugen.
- Samenvattingen worden opgeslagen om relevante informatie op te halen zonder alle details te bewaren.
Toepassingen van oneindige context
- Klantenservice:
Chatbots onthouden eerdere gesprekken, waardoor interacties persoonlijker en efficiënter worden.- Voorbeeld: Een klantendienst-chatbot herinnert zich een klacht van een maand geleden en biedt direct een passende oplossing.
- Onderwijs:
AI onthoudt de voortgang van een student en biedt maatwerklessen op basis van eerder geleerde stof.- Voorbeeld: Een online leerplatform past opdrachten aan op de zwakke punten van de student.
- Projectbeheer:
AI helpt teams door alle communicatie en documenten van een project bij te houden, zodat iedereen up-to-date blijft.- Voorbeeld: Een AI-assistent herinnert een projectteam aan deadlines en taken die in eerdere vergaderingen zijn besproken.
Voordelen van oneindige context
- Personalisatie:
AI past zich aan specifieke gebruikersvoorkeuren en gedrag aan. - Efficiëntie:
Minder tijd verspillen aan het opnieuw uitleggen van situaties of opzoeken van informatie. - Betere relaties:
Klanten voelen zich gehoord en gewaardeerd dankzij persoonlijke interacties.
Uitdagingen en beperkingen
- Privacy:
Het langdurig opslaan van data roept vragen op over gegevensbescherming en ethiek. - Schaalbaarheid:
Het beheren van grote hoeveelheden contextuele data vereist geavanceerde infrastructuur. - Nauwkeurigheid:
Het model moet bepalen welke informatie relevant is en welke kan worden genegeerd.
Conclusie
Oneindige contextmodellen zorgen ervoor dat AI-systemen persoonlijke en consistente ondersteuning kunnen bieden over langere periodes. Hoewel er uitdagingen zijn op het gebied van privacy en schaalbaarheid, biedt deze technologie enorme kansen om bedrijven en individuen te helpen efficiënter en effectiever samen te werken met AI.
De mens in het AI-tijdperk
De opkomst van AI roept niet alleen technologische vragen op, maar ook ethische en maatschappelijke. In 2025 ligt de focus op samenwerking tussen mens en AI: hoe kunnen we technologie inzetten om ons werk te verrijken in plaats van te vervangen?
De belangrijke rol van mensen
- Human-in-the-loop:
Mensen blijven cruciaal in processen waar kritisch denken, empathie en ethische afwegingen nodig zijn.- Voorbeeld: Een arts gebruikt AI om patiëntendossiers te analyseren, maar neemt zelf de uiteindelijke beslissingen over de behandeling.
- Menselijke controle:
Het monitoren en bijsturen van AI-systemen blijft essentieel om fouten en risico’s te minimaliseren.
AI als ondersteunend hulpmiddel
- Augmentatie:
AI versterkt menselijke capaciteiten, zoals het automatiseren van repetitieve taken en het analyseren van complexe datasets.- Voorbeeld: Een jurist gebruikt AI om juridische documenten sneller door te nemen, terwijl hij zich richt op strategische adviezen.
- Creatieve samenwerking:
AI biedt suggesties en nieuwe perspectieven, waardoor creativiteit wordt gestimuleerd.- Voorbeeld: Een marketeer genereert ideeën voor campagnes met behulp van een generatief AI-model.
Voordelen van samenwerking tussen mens en AI
- Efficiëntie:
Werknemers besparen tijd doordat AI ondersteunende taken overneemt. - Kwaliteitsverbetering:
Door AI-gebaseerde analyses wordt werk nauwkeuriger uitgevoerd. - Werkplezier:
Medewerkers kunnen zich richten op uitdagender en betekenisvoller werk.
Uitdagingen bij samenwerking
- Angst voor verandering:
Veel mensen zijn huiverig voor AI vanwege zorgen over baanverlies.- Oplossing: Transparantie over de rol van AI en training om nieuwe technologieën te begrijpen.
- Vaardigheden voor de toekomst:
Het werken met AI vereist nieuwe vaardigheden, zoals het schrijven van effectieve prompts of het interpreteren van AI-uitvoer. - Grenzen stellen:
Mensen moeten de controle over AI-systemen behouden, zodat AI geen beslissingen neemt buiten vastgestelde kaders.
Conclusie
AI en mensen vormen een krachtig team wanneer ze samenwerken. Door AI in te zetten als versterking van menselijke capaciteiten, kunnen bedrijven efficiënter en innovatiever worden. De sleutel ligt in het omarmen van technologie zonder de menselijke factor uit het oog te verliezen.
AI en ethiek
Met de snelle ontwikkelingen in AI komt ook een groeiende verantwoordelijkheid. Technologie biedt enorme kansen, maar roept ook ethische vragen op over transparantie, veiligheid en de rol van AI in de samenleving. In dit hoofdstuk bespreken we hoe organisaties AI verantwoord kunnen gebruiken en welke maatregelen nodig zijn om risico’s te minimaliseren.
Waarom is ethiek in AI belangrijk?
- Impact op de samenleving:
AI beïnvloedt miljoenen mensen door beslissingen te nemen over zaken zoals kredietwaardigheid, gezondheidszorg en personeelsbeheer. Onethisch gebruik kan leiden tot discriminatie, fouten en verlies van vertrouwen.- Voorbeeld: Een AI-model dat biased data gebruikt voor werving kan leiden tot ongelijke kansen voor sollicitanten.
De uitdagingen van ethiek in AI
- Bias en discriminatie:
AI-systemen kunnen vooroordelen versterken als ze worden getraind op bevooroordeelde data. - Privacy en gegevensbescherming:
Het verzamelen en gebruiken van gegevens door AI brengt risico’s met zich mee voor de privacy van gebruikers. - Verantwoordelijkheid:
Wie is verantwoordelijk als een AI-systeem een fout maakt? Dit blijft een complex juridisch en moreel vraagstuk.
Recursieve zelfverbetering: Kans of risico?
- Wat is het?
AI-systemen die zichzelf verbeteren zonder menselijke tussenkomst. - Risico’s:
Oncontroleerbare AI kan leiden tot onbedoelde gevolgen, zoals misbruik in cyberbeveiliging of biotechnologie.- Voorbeeld: Een autonoom AI-systeem dat toegang krijgt tot wapens of gevoelige data kan een groot gevaar vormen als er geen duidelijke grenzen zijn.
Hoe organisaties ethiek kunnen waarborgen
- Transparantie:
Maak AI-beslissingen inzichtelijk en begrijpelijk voor gebruikers. - Beveiliging:
Stel strenge beveiligingsmaatregelen in om data en systemen te beschermen. - Menselijke controle:
Zorg ervoor dat AI-systemen altijd gecontroleerd kunnen worden door mensen. - Regelgeving en richtlijnen:
Volg wet- en regelgeving, zoals de AI-Act, en stel interne ethische richtlijnen op.
Conclusie
Ethiek in AI is geen obstakel, maar een noodzakelijke pijler om de technologie duurzaam en verantwoord te laten groeien. Door bewust om te gaan met risico’s en duidelijke richtlijnen te volgen, kunnen organisaties AI inzetten als een krachtig hulpmiddel dat zowel innovatie stimuleert als vertrouwen behoudt.
Trends en vooruitzichten
AI heeft in 2024 enorme sprongen gemaakt, van multimodale modellen tot bredere toepassingen in bedrijven. In 2025 zullen we deze vooruitgang voortzetten met nieuwe trends die zowel kansen als uitdagingen bieden. Wat kunnen we verwachten, en hoe bereiden organisaties zich hierop voor?
1Belangrijkste trends uit 2024
- Generatieve AI:
Toepassingen zoals tekstgeneratie, kunst en video kregen brede acceptatie.- Voorbeeld: Bedrijven gebruikten generatieve AI voor marketingcampagnes en productinnovatie.
- Multimodale modellen:
AI-systemen combineren tekst, beeld en geluid voor geavanceerde analyses.- Voorbeeld: Een e-commercebedrijf gebruikt AI om producten te matchen met klanten op basis van foto’s en zoekopdrachten.
- Snellere innovaties:
AI-tools werden toegankelijker en gebruiksvriendelijker, waardoor meer bedrijven erin investeerden.
Trends voor 2025
- AI-agents op de werkvloer:
Zelfstandige systemen voeren complexe taken uit, zoals voorraadbeheer en marketingautomatisering.- Voorbeeld: Een AI-agent plant, voert uit en optimaliseert een marketingcampagne.
- Fysieke AI:
Humanoïde robots en andere fysieke AI-toepassingen transformeren de maakindustrie.- Voorbeeld: Robots beheren volledige productielijnen in fabrieken.
- Infinite context en gepersonaliseerde AI:
Modellen onthouden eerdere interacties om langdurige en consistente ondersteuning te bieden.- Voorbeeld: Een chatbot herkent klanten en personaliseert gesprekken op basis van eerdere interacties.
Uitdagingen in 2025
- Hoge kosten:
Nieuwe technologieën zoals fysieke AI vereisen aanzienlijke investeringen. - Privacy en beveiliging:
Organisaties moeten strenge maatregelen nemen om gevoelige data te beschermen. - Weerstand tegen verandering:
Werknemers en klanten kunnen terughoudend zijn in het accepteren van nieuwe technologieën.
Conclusie
2025 belooft een jaar van doorbraken te worden waarin AI steeds meer verweven raakt met ons dagelijks leven en werk. Door voorbereid te zijn op de trends en uitdagingen van deze technologie, kunnen organisaties en individuen optimaal profiteren van de mogelijkheden die AI biedt.
Hoe begin je?
AI klinkt vaak complex en overweldigend, maar de eerste stappen hoeven dat niet te zijn. Of je nu een kleine ondernemer bent of een groot bedrijf vertegenwoordigt, het implementeren van AI begint met een duidelijke strategie en een stapsgewijze aanpak. In dit hoofdstuk bespreken we hoe je praktisch kunt starten met AI.
1. Begin met een analyse
- Beoordeel de huidige situatie en bepaal je doelen:
Identificeer processen binnen je organisatie die repetitief, tijdrovend of foutgevoelig zijn.
Stel heldere doelen, zoals meer efficiëntie, verbeterde klantenservice of diepgaandere analyses.
2. Verken AI-tools en technologieën
- Begin klein:
Gebruik toegankelijke AI-tools, zoals chatbots, tekstanalyse of eenvoudige automatiseringssoftware.
3. Creëer een pilotproject
- Kies een specifiek proces en betrek je team:
Start met een eenvoudig project dat meetbare resultaten oplevert.
Zorg dat medewerkers begrijpen hoe AI werkt en wat de voordelen zijn.
4. Meet en optimaliseer
- Analyseer de resultaten:
Meet het succes van je AI-implementatie aan de hand van KPI’s zoals tijdwinst, kostenbesparing of klanttevredenheid.
Pas de technologie aan op basis van feedback en nieuwe behoeften.
5. Schaal op
- Integreer AI in andere processen en blijf medewerkers trainen:
Zodra je succes hebt geboekt, breid je het gebruik van AI uit naar andere delen van de organisatie.
Zorg voor continue training, zodat je team effectief kan blijven werken met nieuwe AI-tools.
Tips voor succes
- Werk met kleine stappen: Vermijd grote, complexe projecten; focus op haalbare doelen.
- Betrek de juiste mensen: Laat technische en niet-technische teams samenwerken aan AI-projecten.
- Wees flexibel: Technologie verandert snel; wees bereid je strategie aan te passen.
Conclusie
Het starten met AI hoeft geen reuzenstap te zijn. Met een gefaseerde aanpak, heldere doelen en een betrokken team kun je AI effectief inzetten om je organisatie vooruit te helpen. Begin klein, leer onderweg en bouw verder op je successen.
Klaar voor de toekomst met AI?
De toekomst van AI in 2025 biedt ongekende mogelijkheden om werkprocessen te verbeteren, innovatie te stimuleren en meer waarde te creëren binnen organisaties. Of het nu gaat om geavanceerde AI-agents, fysieke AI-oplossingen of gepersonaliseerde technologieën, één ding is zeker: de tijd om in te stappen is nu.
Neem de eerste stap
Wij begrijpen dat de wereld van AI overweldigend kan lijken. Daarom bieden wij bij AI Consultancy Group een vrijblijvend gesprek aan. Onze experts helpen je graag om de mogelijkheden van AI binnen jouw organisatie te verkennen.
Of je nu net begint of al eerste stappen hebt gezet, samen ontdekken we hoe AI jouw doelen kan ondersteunen.
📩 Neem contact met ons op via ons contact formulier
Klik hier
Samen maken we van 2025 jouw jaar van AI-transformatie.
Taalmodellen en tekstgeneratie
- ChatGPT (OpenAI) Conversatie en creatieve tekstgeneratie.
https://openai.com/product/chatgpt - Claude (Anthropic) Veilige en betrouwbare taalmodellen.
https://www.anthropic.com/ - Jasper AI Contentcreatie voor marketing en blogs.
https://www.jasper.ai/ - Copy.ai Snel marketingteksten en blogs genereren.
https://www.copy.ai/ - Grammarly Verbeter je teksten automatisch.
https://www.grammarly.com/ - Notion AI Slimme notities en documentbeheer.
https://www.notion.so/product/ai - Grok (by xAI) AI-assistent voor zakelijke e-mails.
https://openai.com - Microsoft Copilot AI in Office-toepassingen integreren.
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot - OpenAI Codex Programmeerhulp voor codegeneratie.
https://openai.com/research/codex - GitHub Copilot AI-assistent voor softwareontwikkelaars.
https://github.com/features/copilot
- MidJourney Generatieve AI voor kunst en design.
https://www.midjourney.com/ - DALL·E (OpenAI) Beeldcreatie vanuit tekstomschrijvingen.
https://openai.com/product/dall-e-2 - Canva Grafisch ontwerp met AI-functionaliteit.
https://www.canva.com/ - Adobe Firefly AI-tools voor creatieve ontwerpen.
https://www.adobe.com/sensei/generative-ai/firefly.html - Lumen5 Automatische videoproductie voor marketing.
https://lumen5.com/ - Runway ML AI-gestuurde beeld- en videobewerking.
https://runwayml.com/ - Synthesia AI-video’s met realistische avatars.
https://www.synthesia.io/ - HeyGen Video’s met AI gegenereerde spraak.
https://www.heygen.com/ - DeepArt.io Kunstgeneratie met unieke stijlen.
https://deepart.io/ - Fotor AI Eenvoudige fotoverbetering met AI.
https://www.fotor.com/ai/
Video en media
- Descript Audiobewerking en transcriptie met AI.
https://www.descript.com/ - Runway ML Automatische video- en beeldbewerking.
https://runwayml.com/ - HeyGen Spraakgestuurde video-animaties.
https://www.heygen.com/ - Synthesia Gepersonaliseerde video’s met avatars.
https://www.synthesia.io/ - DeepBrain AI Slimme video-generatieoplossingen.
https://www.deepbrain.io/
Spraak en audio
- ElevenLabs Realistische tekst-naar-spraakconversies.
https://elevenlabs.io/ - Otter.ai Realtime transcripties van vergaderingen.
https://otter.ai/ - Speechmatics Meertalige spraak-naar-tekst AI.
https://www.speechmatics.com/ - Rev AI Betrouwbare transcriptieoplossingen.
https://www.rev.com/ - Replica Studios Realistische stemgeneratie voor audio.
https://replicastudios.com/
Workflow en automatisering
- Make.com Geautomatiseerde workflows en integraties.
https://www.make.com/ - Zapier Automatisering tussen apps en processen.
https://zapier.com/ - UiPath Robotic Process Automation (RPA).
https://www.uipath.com/ - Monday.com Work OS AI voor taak- en projectbeheer.
https://monday.com/ - Blue Prism Automatisering van bedrijfsprocessen.
https://www.blueprism.com/
Machine learning en data-analyse
- TensorFlow Open-source machine learning-framework.
https://www.tensorflow.org/ - PyTorch Framework voor machine learning en AI.
https://pytorch.org/ - BigML Predictive analytics met AI-tools.
https://bigml.com/ - DataRobot Automatisering van machine learning.
https://www.datarobot.com/ - AutoML (Google) Automatische ML-modellen zonder code.
https://cloud.google.com/automl
Visuele en beeldherkenning
- OpenCV Open-source computer vision-bibliotheek.
https://opencv.org/ - Clarifai Visuele data-analyse met AI.
https://www.clarifai.com/ - Google Cloud Vision API AI-gebaseerde beeldherkenning.
https://cloud.google.com/vision - IBM Watson Visual Recognition Beeldanalyseoplossingen voor bedrijven.
https://www.ibm.com/watson - Nvidia Omniverse Digitale simulaties van fysieke werelden.
https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/
Specialistische toepassingen
- DeepMind AlphaFold Eiwitstructuurvoorspellingen voor biologie.
https://www.deepmind.com/alphafold - Aiva AI-gecomponeerde muziekstukken.
https://www.aiva.ai/ - Perplexity AI Zoekmachine met AI voor snelle antwoorden.
https://www.perplexity.ai/ - C3.ai AI voor bedrijfsbeheer en operaties.
https://c3.ai/ - Abbyy Documentherkenning en gegevensverwerking.
https://www.abbyy.com/