Door het recente tekort aan arbeidskrachten in Japan ondervinden veel ondernemingen problemen bij het vinden van voldoende personeel. Om deze problemen aan te pakken en ook de operationele efficiëntie en klantervaringen te verbeteren, zijn veel ondernemingen nu geïnteresseerd in de ontwikkeling van AI-apps.

Om een AI-app te ontwikkelen, is het belangrijk om te begrijpen hoe je je voorbereidt en waar je begint.
In dit artikel leggen we de belangrijkste overwegingen uit voor de ontwikkeling van AI-apps in Japan, waaronder de basisontwikkelingsprocedure, de belangrijkste ontwikkelingsmethoden, de benodigde vaardigheden en kostenramingen.

Belangrijkste punten

• Bij het ontwikkelen van een AI-app kunnen ondernemingen AI-modellen en AI application programming interfaces (API's) gebruiken om functies te implementeren die bedrijfsactiviteiten ondersteunen, data-analyse mogelijk maken en klantervaringen verbeteren.
  
• Ondernemingen kunnen AI-apps ontwikkelen met behulp van low-code en no-code tools, AI-API's, frameworks en vooraf getrainde modellen, waardoor ze eenvoudige AI-apps kunnen ontwikkelen zonder gespecialiseerde ontwikkelingservaring.
  
• Het is belangrijk om AI-functies te selecteren die passen bij het doel van de app, gegevens te organiseren, tests uit te voeren, de nauwkeurigheid te verbeteren en na de lancering verbeteringen aan te brengen.
  
• Bij het aanbieden of verkopen van AI-apps in Japan is het belangrijk om rekening te houden met zaken als de bescherming van AVG: persoonsgegevens, auteursrecht en de Japanse wet op specifieke commerciële transacties.
  
• De kosten voor het ontwikkelen van een AI-app variëren afhankelijk van de schaal en functies. Ze kunnen variëren van ongeveer ¥ 500.000 tot ¥ 5.000.000 voor een eenvoudige app, terwijl een grootschalig AI-systeem tientallen miljoenen yen of meer kan kosten.
  

Wat is de ontwikkeling van AI-apps

Het ontwikkelen van AI-apps is de procedure voor het bouwen van applicaties die machine-learning (ML) en AI-modellen bevatten. De ontwikkeling van AI-apps is tegenwoordig enorm divers en wordt breed toegepast op verschillende gebieden, waaronder fraudedetectie, risicoanalyse, vraagvoorspelling, personalisatie en AI-agenten.

In tegenstelling tot traditionele apps die werken op basis van vooraf gedefinieerde logica, gebruiken AI-apps AI-modellen en application programming interfaces (API's) om geavanceerde functies te leveren, zoals voorspelling, analyse en natuurlijke taalverwerking (NLP). Daarom is het tijdens de ontwikkelingsprocedure belangrijk om een data-ontwerp op te nemen dat nauwkeurige resultaten oplevert en doorlopende verbeteringen biedt na de lancering.

Met de toenemende beschikbaarheid van no-code tools en API's die AI-functionaliteit gebruiken, kunnen particulieren AI-apps ontwikkelen. Met de brede acceptatie van AI-zoekopdrachten en gebruikersinterfaces (UI's) om te chatten, is er ook een groeiende nadruk op contentontwerp en bruikbaarheid die rekening houdt met AI-optimalisatie (AIO).

Belangrijkste methoden voor de ontwikkeling van AI-apps

Hoewel de ontwikkeling van AI-apps een brede term is, zijn er verschillende benaderingen om AI-apps te bouwen. De benodigde vaardigheden, kosten en mate van flexibiliteit variëren afhankelijk van de ontwikkelingsmethode.

No-code en low-code tools

Met no-code en low-code tools kun je een AI-app ontwikkelen met beperkte programmeerkennis. Veel van deze tools stellen ontwikkelaars in staat om intuïtief schermen en functies te bouwen met behulp van drag-and-drop interfaces. Je kunt deze tools gebruiken om prototypes en kleinschalige AI-apps te ontwikkelen.

API’s

Door AI-API's te gebruiken, zoals de Gemini API en OpenAI API, kun je verschillende AI-functies in je app integreren, waaronder fraudedetectie, data-analyse en AI-agentfunctionaliteit. Een ander voordeel is de snelle en eenvoudige ontwikkeling, omdat API's gebruikmaken van bestaande AI-services.

AI-frameworks en bibliotheken

Je kunt AI-modellen bouwen en trainen met behulp van AI-frameworks en bibliotheken, zoals TensorFlow, PyTorch en MXNet. Hoewel deze methode een hoge mate van flexibiliteit biedt, vereist deze ook kennis van programmeren en ML.

Bestaande AI-modellen

Door vooraf getrainde AI-modellen en geautomatiseerde machine-learning (AutoML) te gebruiken, kun je AI-functies implementeren zonder AI-modellen vanaf de basis te ontwikkelen. Je kunt bijvoorbeeld bestaande AI-modellen aanpassen aan de specifieke behoeften van je onderneming met behulp van transfer learning. Het voordeel van deze methode is dat je een AI-app kunt ontwikkelen met een lage ontwikkelingstijd en lage kosten.

Basisstappen bij de ontwikkeling van AI-apps

De belangrijkste stappen bij het ontwikkelen van een AI-app zijn het selecteren van de AI-functies die aan je behoeften voldoen, het ontwerpen van gegevensstructuren en het evalueren van de nauwkeurigheid. Met de recente populariteit van no-code tools en AI-API's is het echter gemakkelijker geworden om AI-apps te ontwikkelen zonder gespecialiseerde ontwikkelingservaring. Hieronder bespreken we het basisproces van de ontwikkeling van AI-apps.

Bepaal het doel en de ontwikkelingsmethode van de app

De vereiste AI-technologie varieert afhankelijk van de functies die je wilt implementeren. Maak duidelijk wat je wilt bereiken met de AI-app.

Sommige apps kun je maken met behulp van no-code tools of AI-API's. Andere vereisen AI-frameworks of aangepaste modellen. Houd rekening met de functies die je wilt implementeren, de reikwijdte van de ontwikkeling en je vaardigheidsniveau en kies de ontwikkelingsmethode die het beste bij je past.

Ontwikkel en test op kleine schaal

Bij het ontwikkelen van een AI-app kun je het beste klein beginnen om de ontwikkelingskosten en -risico's laag te houden. In plaats van vanaf het begin alle functies te implementeren, introduceer je AI in een beperkte mate, zoals specifieke kenmerken of bepaalde acties. Dit kan het aanbrengen van verbeteringen vergemakkelijken.

Gegevens verzamelen

De kwaliteit van de gegevens die aan de AI worden gevoed is belangrijk. Omdat vooroordelen en veronderstellingen in de gegevens invloed kunnen hebben op de voorspellingen van de AI, is het belangrijk ervoor te zorgen dat de gegevens niet zijn afgestemd op specifieke informatie.

Het is ook belangrijk om overbodige gegevens uit te sluiten bij het verzamelen van informatie op basis van het beoogde doel van de AI-app. Onnodige gegevens kunnen klantgegevens, productgegevens en de geschiedenis van aanvragen zijn. Orden de gegevens in een formaat waarvan AI gemakkelijk kan leren en die kan worden geanalyseerd.

Daarnaast moet je regels opstellen voor het genereren van prompts en reacties om de nauwkeurigheid van de AI te verbeteren.

Tests uitvoeren en nauwkeurigheid verbeteren

Het is belangrijk om AI-apps uit te voeren en herhaaldelijk te testen en te verbeteren na de ontwikkelingsfase. Controleer de reacties en voorspellingen van de AI om er zeker van te zijn dat de antwoorden en output correct en natuurlijk zijn.

Bovendien moet je de prompts en de gegevens doornemen en het AI-model verfijnen op basis van het gebruikspatroon. Soms kan de AI incorrecte informatie genereren die natuurlijk klinkt. Zorg ervoor dat je dit regelmatig controleert.

Vereiste vaardigheden en kennis voor de ontwikkeling van AI-apps

Bij het ontwikkelen van een AI-app kan kennis van programmeren en AI het proces vergemakkelijken. Het vereiste vaardigheidsniveau varieert echter afhankelijk van de ontwikkelingsmethode. Bepalen welke methode je gebruikt op basis van je zakelijke doelstellingen is de beste aanpak.

Programmeren

Bij de ontwikkeling van een AI-app helpt kennis van programmeren bij de implementatie van de AI-functies en de integratie van de API's.

Python is uitgegroeid tot de belangrijkste taal in AI-ontwikkeling, omdat het eenvoudig is om te schrijven en het een overvloed aan AI-gerichte bibliotheken biedt. Kennis van JavaScript en andere talen maakt het ook makkelijker om een UI te ontwikkelen.

Als je externe AI-services gebruikt, moet je bovendien kennis hebben van API-integratie, evenals kennis van databases om gegevens te beheren.

AI en ML

Bij het ontwikkelen van een AI-app helpt een basisbegrip van AI-modellen en ML.

De antwoorden en voorspellingen van AI variëren bijvoorbeeld afhankelijk van de gegevens die eraan zijn toegevoegd. Daarom is het belangrijk om te overwegen hoe de gegevens te organiseren en de nauwkeurigheid ervan te verbeteren. Bij het gebruik van generatieve AI moet je bovendien weten hoe je prompts maakt die de AI de juiste instructies geven.

Belangrijkste overwegingen voor de ontwikkeling van AI-apps

Bij de ontwikkeling van een AI-app is het belangrijk rekening te houden met de volgende punten:

• Foutieve informatie
  De AI-modellen en de getrainde gegevens kunnen onjuiste of verouderde informatie bevatten. Hierdoor kan de AI onjuiste antwoorden geven.
  
• AVG: persoonsgegevens en beveiliging
  Bij de verwerking van klantinformatie en interne gegevens zijn privacybescherming en veiligheidsmaatregelen van groot belang.
  
• Auteursrecht en gebruiksvoorwaarden
  Als je bestaande tekst en beeldgegevens gebruikt, moet je rekening houden met de auteurswet en de gebruiksvoorwaarden van de service.
  
• Verplichte informatie op grond van de Japanse wet op specifieke handelstransacties
  Als je betaalde apps verkoopt aan Japanse klanten of in-app-aankopen aanbiedt, is het ook verplicht bepaalde gegevens te vermelden, zoals de bedrijfsnaam, het telefoonnummer en het adres. Dit is in overeenstemming met de Japanse wet op specifieke handelstransacties. Als je in Japan AI-apps aanbiedt, moet je bovendien voldoen aan diverse andere wet- en regelgeving die van toepassing is in Japan, waaronder Payment Services Act.
  
• Kosten API-gebruik
  Houd er rekening mee dat een groot aantal AI-API's naar rato wordt aangeboden. Hierdoor kunnen de operationele kosten toenemen afhankelijk van het gebruik.
  

Geschatte tijd en kosten voor ontwikkeling van AI-app

De tijd en kosten voor het ontwikkelen van een AI-app lopen sterk uiteen. Het is afhankelijk van de ontwikkelingsmethode en geïmplementeerde functies.

De termijnen en kosten die in dit overzicht worden genoemd zijn schattingen voor het ontwikkelen van AI-apps in Japan. Dit kan aanzienlijk variëren afhankelijk van de geïmplementeerde AI-functies, integratie met externe systemen, de hoeveelheid data, beveiligingseisen en overige factoren.

Veelgestelde vragen

In deze sectie beantwoorden we een aantal veelgestelde vragen over de ontwikkeling van AI-apps in Japan.

Hoe Stripe Payments kan helpen

Stripe Payments biedt een gebundelde, wereldwijde betaaloplossing die elke onderneming, van groeiende start-ups tot wereldwijde ondernemingen, helpt om online, persoonlijk en wereldwijd betalingen te ontvangen.

Stripe Payments kan je helpen:

• Je afrekenervaring te optimaliseren: creëer een probleemloze klantervaring en bespaar duizenden engineeringuren met kant-en-klare betaalinterfaces, toegang tot meer dan 125 betaalmethoden en Link, een wallet ontwikkeld door Stripe.
  
• Sneller uit te breiden naar nieuwe markten: bereik klanten over de hele wereld en verminder de complexiteit en kosten van multivalutabeheer met grensoverschrijdende betaalopties, beschikbaar in 195 landen in 135+ valuta.
  
• Fysieke en online betalingen samen te voegen: bouw een unified commerce-ervaring op via online en fysieke kanalen om interacties te personaliseren, loyaliteit te belonen en inkomsten te laten groeien.
  
• De betaalprestaties te verbeteren: verhoog inkomsten met een reeks aanpasbare, eenvoudig te configureren betaaltools, waaronder no code-fraudebescherming en geavanceerde mogelijkheden om autorisatiepercentages te verbeteren.
  
• Sneller te werken met een flexibel, betrouwbaar platform voor groei: bouw voort op een platform dat is ontworpen om met jou mee te groeien, met een historische uptime van 99,999% en toonaangevende betrouwbaarheid.
  

Lees meer over hoe Stripe Payments je online en fysieke betalingen kan ondersteunen, of ga vandaag nog aan de slag.