In 2026 heeft meer dan tachtig procent van de organisaties ervaring opgedaan met generatieve ai, application programming interfaces (api's) of ai-modellen dan wel generatieve-ai-compatibele applicaties in productieomgevingen. Nu is dat minder dan vijf procent. Dat stelt Gartner op basis van een wereldwijde studie.
Generatieve ai is topprioriteit geworden, stelt Arun Chandrasekaran. Volgens de Gartner-analist leidt dit tot een enorme innovatie in tools die verder gaan dan de basismodellen. Hij ziet de vraag naar generatieve ai in veel sectoren toenemen, zoals de gezondheidszorg, biowetenschappen, juridische sector, financiële dienstverlening en publieke sector.
De nieuwe ‘Gartner Hype Cycle for Generative AI’ onderscheidt drie sleuteltechnologieën die steeds vaker in veel bedrijfsapplicaties worden ingebed. Zogeheten gen-ai-compatibele applicaties, ‘foundation’-modellen en ai trust, risk and security management (ai-trism) krijgen binnen tien jaar een grote impact.
Gen-ai-compatibele applicaties gebruiken generatieve ai voor het verbeteren van de gebruikerservaring en het sneller en efficiënter uitvoeren van taken. Chandrasekaran noemt foundation-modellen een belangrijke stap voorwaarts voor ai vanwege hun intensieve training vooraf en brede toepasbaarheid in use-cases. Dit soort modellen zullen de digitale transformatie binnen de onderneming bevorderen, verbeteren de arbeidsproductiviteit en automatiseren de klantervaring. Bovendien maken ze een kosteneffectieve creatie van nieuwe producten en diensten mogelijk.
Hype
Foundation-modellen bevinden zich op de piek van de hype. Op de hype-cyclus van Gartner zitten ze in de fase van ‘opgeblazen verwachtingen’. Gartner voorspelt dat basismodellen in 2027 zestig procent van de toepassingen van natuurlijke taalverwerking zullen ondersteunen. In 2021 was dat minder dan vijf procent.
Ai-trism garandeert de governance, betrouwbaarheid, eerlijkheid, betrouwbaarheid, robuustheid, doeltreffendheid en gegevensbescherming van het ai-model. Dit omvat oplossingen en technieken voor de interpreteerbaarheid en uitlegbaarheid van modellen, detectie van afwijkingen in gegevens en inhoud, bescherming van ai-gegevens, model-operaties en weerstand tegen vijandige aanvallen.
