17/03/2025
De afgelopen jaren heeft de term Data Science terrein verloren aan de bredere en meer trendy term AI (Artificial Intelligence). Waar Data Science jarenlang hét buzzword was in data-analyse en machine learning, lijkt AI nu de dominante term te zijn geworden. Maar betekent dit dat Data Science minder relevant is geworden? En hoe past CQM hierin?
Van hype naar integratie
Toen Data Science populair werd, werd het vaak gebruikt als dé term voor alles wat met data-analyse, Machine Learning en algoritmen te maken had. Bedrijven zetten in op data scientists om inzichten te halen uit grote hoeveelheden data en slimme modellen te bouwen. Inmiddels is AI – mede dankzij spectaculaire ontwikkelingen in Deep Learning en generatieve AI – het nieuwe buzzword.
Toch is Data Science niet verdwenen. Integendeel: het blijft een cruciaal fundament onder AI. Artificial Intelligence wordt vaak geassocieerd met geavanceerde toepassingen, terwijl Data Science de methodes en analyses biedt die deze AI mogelijk maken. De termen AI, Machine Learning en Deep Learning worden vaak door elkaar gebruikt, terwijl ze eigenlijk verschillende niveaus binnen hetzelfde domein vertegenwoordigen. Wil je hier dieper in duiken? Lees dan ons artikel over de verschillen tussen AI, Machine Learning en Deep Learning.
Waarom AI de overhand krijgt
De verschuiving van Data Science naar AI heeft meerdere oorzaken:
1. Innovaties in AI
De opkomst van Deep Learning en generatieve AI heeft het AI-domein naar een hoger niveau getild. Door de explosieve groei van data, verbeterde algoritmes en de enorme toename van rekenkracht is AI in een stroomversnelling geraakt, met een vrijwel onbeperkt scala aan mogelijkheden.
2. Marketing en perceptie
AI klinkt innovatiever en toekomstgerichter dan Data Science. Bedrijven en media gebruiken AI als een sexy, breed inzetbare term die aantrekkelijker is voor investeerders en klanten.
3. Breder toepassingsgebied
Waar Data Science zich voornamelijk richt op analyse en modellering ter ondersteuning van complexe besluitvorming, omvat AI ook toepassingen zoals beeld- en spraakherkenning, autonome systemen en intelligente assistenten om taken te automatiseren.
De rol van CQM: AI met een sterke wiskundige basis
Bij CQM hebben we deze verschuiving van dichtbij meegemaakt. Al ruim 40 jaar lossen we complexe vraagstukken op met behulp van wiskundige modellen, data-analyse en algoritmes. AI is voor ons geen hype, maar een waardevol instrument dat we – samen met Data Science – inzetten om klanten te helpen betere beslissingen te nemen.
Wij geloven niet in AI om AI, maar in AI met een sterke wiskundige en analytische basis. Dat betekent dat we verder kijken dan de hype en altijd op zoek gaan naar de meest praktisch toepasbare oplossing. Soms is dat een geavanceerd AI-model, maar soms is een klassiek wiskundig model veel effectiever.
Niet elke businesscase vraagt om generatieve AI. Vaak zijn traditionele AI-technieken, zoals regressieanalyse en wiskundige optimalisatie, veel effectiever. Dit geldt met name voor supply chain-optimalisatie, waar generatieve AI soms te abstract is en traditionele AI een meer bewezen impact heeft. Meer hierover lees je in dit artikel over traditionele en generatieve AI.
Voor onze klanten betekent dit dat ze kunnen rekenen op fact-based beslissingen, transparante modellen en praktische toepasbaarheid. Of het nu gaat om supply chain-optimalisatie, transportplanning, productontwikkeling of smart warehousing – wij combineren het beste van Data Science en AI om tot de optimale oplossing te komen.
De toekomst: Data Science als fundament van AI
Hoewel AI de term Data Science grotendeels heeft overschaduwd in de publieke perceptie, blijft Data Science de ruggengraat van AI. Zonder sterke data-analyse en wiskundige modellering is AI niet meer dan een black box. Bij CQM zorgen we ervoor dat AI geen modewoord blijft, maar daadwerkelijk impact heeft op bedrijfsprocessen.
AI biedt enorme mogelijkheden, maar succes hangt af van hoe je het toepast. Bij CQM hebben we geleerd dat een goede AI-strategie verder gaat dan de techniek alleen—factoren zoals domeinkennis, samenwerking en praktisch toepasbare oplossingen zijn minstens zo belangrijk. In dit artikel over onze internationale AI-learnings delen we 5 belangrijke inzichten die we hebben opgedaan in AI-projecten wereldwijd.
Benieuwd hoe AI en Data Science jouw organisatie kunnen versterken?
Neem contact op en ontdek de mogelijkheden!
Wil je daarnaast op de hoogte blijven van het laatste nieuws van CQM, volg ons op LinkedIn of meld je aan voor onze digitale nieuwsbrief.
Afbeelding samengesteld en bewerkt op basis van Gordon Johnson en Elchinator via Pixabay.
