Uitgebreide Uitleg
AI voorspellingen zijn wat je krijgt wanneer je een getraind model nieuwe data geeft - het "voorspelt" een uitkomst gebaseerd op patronen die het geleerd heeft. Dit kan zijn: voorspellen of een email spam is, de prijs van een huis, of een klant gaat churnen, welk product iemand wil kopen, etc.
Belangrijk is dat het voorspellingen zijn, geen zekerheden. Een model geeft vaak een confidence score: "85% kans dat dit spam is". In business context moet je beslissen: vanaf welk confidence level neem je actie? Te streng en je mist kansen, te los en je krijgt false positives.
De kwaliteit van voorspellingen hangt af van: hoe goed het model getraind is, hoe relevant de training data is voor de nieuwe situatie, en hoe stabiel de onderliggende patronen zijn. In een snel veranderende wereld kunnen voorspellingen outdated raken - modellen moeten regelmatig opnieuw getraind worden.
Praktijkvoorbeeld
Een Nederlandse supermarktketen gebruikt AI voorspellingen voor inventory management. Het model voorspelt per winkel, per product, per dag hoeveel verkocht zal worden. Bij 90%+ accuracy betekent dit: minder verspilling (vers voedsel), minder out-of-stock (meer verkoop), en 15% minder inventory kosten.