Nederland heeft een mindshift nodig om AI echt te omarmen

13-10-2021 | door: Martijn Kregting

Nederland heeft een mindshift nodig om AI echt te omarmen

AI is gemeengoed, het is overal, iedereen past het toe. Tegelijkertijd staan we pas aan het prille begin van waar we als samenleving en bedrijfsleven met AI heen kunnen groeien, zo werd duidelijk tijdens het Future of Business Technology-event van Dutch IT Channel en Executive People in Pathé Utrecht Leidsche Rijn. Tijdens het eerste fysieke evenement van beide platforms dit jaar werden onder leiding van moderator Danny Frietman zowel de zonnige als de schaduwkanten van AI belicht.

Pieter den Hamer, senior director artificial intelligence bij Gartner, gaf de aftrap door een schets te geven van waar we nu staan met AI en de toepassing ervan en waar we mogelijk naartoe gaan. In zijn optiek is AI momenteel nog heel anders dan human intelligence. De eerste vorm van intelligentie is flexibel, breed toepasbaar. AI is meer een laserstraal: sterk maar smal, hij moet goed op zijn doel gericht worden.

“Dé vraag is: ontwikkelt AI zich tot een mix van AI en human intelligence, wordt het een reeks laserstralen die in wisselende samenstellingen gecombineerd worden? Of: wordt AI iets waar we ons nog geen voorstelling van kunnen maken?”

Impact

Dit zijn niet alleen academische vragen voor de toekomst, meent Den Hamer, zij hebben nu al grote impact op samenleving en bedrijfsleven. “Er is veel discussie en verwarring over wat AI is. Dat bepaalt ook hoe organisaties met de praktische toepassing ervan omgaan. De ene beslisser ziet vooral de mogelijkheden, de ander kijkt meer naar ethische vraagstukken, een derde is bevreesd voor de mogelijke negatieve impact van AI.”

Gartner heeft een raamwerk ontwikkeld om duiding te geven in wat AI wel en niet is, met als uitgangspunten: cognitie (kennis); gezond verstand (een robot die zonder vallen de trap op leert lopen)l capaciteit; adaptiviteit (leren aanpassen aan nieuwe omstandigheden); emotie; agency (vrij vertaalt: op basis van de omgeving proactief handelen, zoals een digitale assistent kan doen).

“Dit raamwerk moet helpen om soorten AI te vergelijken en de impact ervan beter in te schatten. Want demystificatie van AI is belangrijk. Zowel te hoge verwachtingen, als de angst voor vernietiging van functies of zelfs de mensheid door AI. Zo moeten verwachtingen rondom AI naar een realistisch niveau gebracht worden. AI wordt steeds sterker, maar het is en wordt ook geen wondermiddel.”

Zeven smaken AI

Gartner onderscheidt zeven smaken in AI:

AI on steroids – een steeds sterkere vorm van AI, onder meer door neuromorphic en quantum computing.

Composite AI – een combinatie van AI-technieken die AI verder brengen dan machine learning, bijvoorbeeld een combinatie met kennis van onderhoudswerkers en ingenieurs om predictive maintenance te verbeteren.

Generatieve AI - behalve consumptie van data ook productie van content (fake media, maar ook positieve zaken zoals nieuwe eiwitstructuren voor vaccinontwikkeling simuleren voor een veel snellere time-to-market).

Autonome AI - echt autonoom opererende systemen met een bepaalde robuustheid, adaptiviteit en gezond verstand. Zoals zwermen minirobots die zelfstandig plastic in oceanen opruimen, maar ook meer agressieve defensie-toepassingen.

Augmented intelligence - AI toegevoegd aan menselijke kennis en vaardigheden. Een bekend voorbeeld is de zorg, waarbij medisch specialisten door AI geholpen worden in diagnostiek.

Trancendent intelligence - synergy van mens en machine, zoals Neuralink, implantaten in hersens waarmee mensen prothesen kunnen laten bewegen

General AI - AI die minstens even goed is als menselijke intelligentie. Net als trancendent intelligence omgeven met veel onzekerheden.

Den Hamer benadrukt dat bedrijven vooral hun scope moeten verbreden. “Hou het niet alleen bij experimenteren en pilots. Maak gebruik van model-ops, van AI engineering om naar schaalbare productie van AI-toepassingen te gaan. Daarin zit de echte toegevoegde waarde voor je organisatie. Maar kijk niet alleen naar de technologie. Hou ook rekening met de impact van AI op je personeel. AI is iets dat je voortdurend moet evalueren en herijken, zodat die toegevoegde waarde geldt voor je processen én je medewerkers.”

Praktische impact AI

In een panel met Den Hamer, Bob van Graf van het CBR en Jean Louis Colen, VattenFall, kijkt Danny Frietman naar de praktische impact van AI. Colen is bij energieleverancier VattenFall verantwoordelijk voor RPA (robot process automation) projecten in Nederland en Zweden. RPA betreft vooral softwarematige automatisering van processen. Steeds vaker wordt RPA gecombineerd met AI-technologie zoals machine Learning, om zowel problemen als kansen in RPA-toepassingen breder en sneller op te pakken.

“Zo bouwen we nu de eerste softwarerobots in combinatie met ML. Een voorwaarde daarbij is wel, dat je een goede digitale roadmap hebt. Eerst moet je als organisatie weten wat je wil, dan moet daarbij de juiste tools vinden, al dan niet door vallen en opstaan. Zo’n strategie is echt cruciaal als je op grotere schaal nieuwe technologie wil toepassen. Wij deden dat ook eerst vrij ongestructureerd, elk land voor zich. Nu zit er veel meer samenhang in, leren landenorganisaties van elkaar en kun je RPA en ML veel efficiënter en sneller inzetten.”

Van Graf (CBR) ziet veel praktische voordelen in het inzetten van AI-toepassingen, onder meer om de diverse achterstanden van de rij-examenorganisatie weg te werken. Als gevolg van corona, maar eerder al op het gebied van herkeuring van oudere automobilisten. “Dit proces willen we versnellen met automatisering, waarbij we ook AI toepassen. We kunnen nu aanvragen veel sneller beoordelen met behulp van AI, al blijft er altijd een menselijke check bij.”

Wennen en omarmen

Op de vraag van Frietman of AI al ‘volwassen’ is, stelt Colen dat de ontwikkeling in het gebruik vaak langzamer gaat dan je van tevoren bedacht hebt. “Mensen hebben tijd nodig om aan nieuwe technologie te wennen en die te omarmen. En als dit al gebeurt, dan is het tegenwoordig lastig om hier de juiste mensen bij te vinden. Maar ook met die beperkingen is het nodig om mensen dedicated op de promotie en het toepassen van AI te zetten. Dit is niet iets dat je ‘erbij’ doet.”

Den Hamer ziet dat Europa op AI-gebied minder snel gaat dan de VS of China. “AI wordt al echt op schaal ingezet in bijvoorbeeld procesautomatisering. In Europa en zeker ook Nederland is er ook veel kennis en talent om deze ontwikkeling te versnellen. Maar wij zijn iets voorzichtiger, kijken voorbij de technologie naar bijvoorbeeld juridische en ethische vraagstukken rondom AI. Dat is prima, maar we moeten niet te voorzichtig worden, een goede balans vinden tussen verantwoordelijk omgaan met AI en doorpakken. Anders gooi je het kind met het badwater weg.”

Ethische, juridische vraagstukken

Over ethische en juridische vraagstukken weet Irakli Beridze ook wel het een en ander te zeggen. Als leidinggevende van het Centre for AI & robotics van het Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI) van de VN, ziet hij dagelijks de worsteling van politie- en veiligheidsdiensten met de twee zijden van AI. Zijn in Den Haag gevestigde organisatie probeert hier praktische handreikingen in te bieden, zoals een verantwoorde toolkit van ethisch en juridisch verantwoordelijke AI-instrumenten.

“AI is een tweesnijdend zwaard. Het wordt steeds vaker toegepast door cybercriminelen, maar ook om die criminelen te bestrijden. Op het eerste vlak zie je bijvoorbeeld ondermijning van overheden en anderen instituten met fake news – deep fakes zijn al op een smartphone te maken – en het gebruik van gezichtsherkenning om drones met een explosieve lading af te sturen op een doelwit van criminelen. Op het tweede vlak wordt AI-gestuurde gezichtsherkenning ook ingezet om online predators te vinden die kinderen willen exploiteren, of om grote hoeveelheden kinderpornocontent te doorzoeken die bij betrokken politiemensen veel psychologische stress veroorzaken.”

Op dat tweede vlak verwacht Beridze ook een groeiende noodzaak om AI-toepassingen in te zetten. Cybercriminaliteit groeit exponentieel, evenals de hoeveelheden data. Aan de andere kant kampen politie- en veiligheidsdiensten met een groeiend tekort aan personeel. “Op gebieden zoals audio- en videoprocessing, resource optimization en natural language processing zal AI dan ook steeds vaker ingezet worden. Voor de aanpak van online kindermisbruik, georganiseerde misdaad, drugshandel en terrorisme.”

Dan moet er echter ook vertrouwen bij het publiek zijn dat wethandhavers AI op een verantwoorde wijze inzetten. Compliant, met afdoende privacybescherming en vooral: transparant. “Op die vlakken zoeken wij naar de beste balans tussen optimaal en verantwoord gebruik van AI-toepassingen. Zelf en met hulp van organisaties uit het bedrijfsleven. met investeringen, ondersteuning, dialoog en interactie.”

Positie Nederland met AI

In een tweede panelsessie kijken Peter Zijlema (lid strategieteam Nederlandse AI Coalitie en directeur IBM Nederland) en Arjan Goudsblom, Senior Connector Technology bij TeachLeap.nl naar de positie van Nederland op het gebied van AI en data. Om deze positie te verbeteren, is de NL AI Coalitie in het leven geroepen.

Met zo’n 300 leden uit geledingen van overheden, bedrijfsleven en academische wereld probeert de publiek-private organisatie de fragmentatie in AI-ontwikkelingen te beperken en stakeholders met elkaar te verbinden. TechLeap probeert in dit verband als non-profit organisatie startups op onder meer AI-gebied te helpen door te groeien. Momenteel ligt de focus daarbij op de zorgsector.

De Nederlandse overheid heeft inmiddels honderden miljoenen vrijgemaakt ter ondersteuning van de Digitale Agenda. Daar maakt AI integraal deel van uit. Toch vindt Zijlema dat Ai nog onvoldoende op de radar staat van de overheid. “Het laatste kabinet was bepaald niet tech-savy. Ik zie positieve ontwikkelingen, maar Ai zou eigenlijk chafsache moeten zijn van de minister-president. Claim het

eigenaarschap en snap dat dit een technologie is zoals ooit de stoommachine. Dat moet je niet alleen aan markt overlaten. Als overheid kun je het verschil maken, maar doe dat samen met het bedrijfsleven, want daarmee wordt wel de dagelijkse boterham verdient.”

Goudsblom ziet net als Zijlema positieve ontwikkelingen. Zo is er minder versnippering – en dus verspilling van tijd, geld en schaars talent - als het gaat om AI-initiatieven. maar nog altijd is het voor startups zeer moeilijk om door te groeien. “Startups lopen altijd al tegen de problemen van kapitaal, talent en afzetmarkten aan. Bij AI-startups zijn er extra drempels, zoals toegang tot data - van wie zijn gegevens - en regulering. Dat zien we nog versterkt terug in de zorgsector. Het is heel moeilijk voor health AI startup om hier op te schalen.”

Mindshift nodig

Data delen – onder meer als gevolg van privacy-regels en onduidelijkheden over wat mag en wat niet – is ook volgens Zijlema een drempel om goede AI-toepassingen te ontwikkelen. Hetzelfde geldt voor het aantrekken van voldoende talent – al heeft Nederland wel een goede reputatie als het gaat om bijvoorbeeld innovatiehubs – en het veranderen van regulering en financiering. “Het gaat om een mindshift. Je kunt niet zomaar ergens wat AI ingieten en dan wachten tot er iets moois uitkomt.”

Die mindshift is echter wel hard nodig, menen Zijlema en Goudsblom.

“AI is een echte enabling technologie. Hij staat aan de basis van veel innovaties. Ga je daar als land niet in mee, dan ga je steeds verder achterop lopen. Je verdienmodel, je competitieve vermogen zijn afhankelijk van je vermogen om te innoveren. Nederland heeft dit op het gebied van waterbeheer gedaan, maar dat had en heeft een duidelijke aanleiding. Bij AI lijkt het belang nog onvoldoende duidelijk. Nederland is ook te klein. We kunnen dit niet alleen, maar we moeten wel de vinger aan de pols houden in Brussel, invloed houden, om mee te blijven komen.”

‘Data is alles’

Tot slot vertelt Jan Lammers, sportief directeur Dutch F1 Grand Prix Zandvoort, hoe zelfs in de racesport data en AI een cruciale rol zijn gaan spelen. Sensoren monitoren alles dat er met een raceauto gebeurt, algoritmen analyseren nauwkeurig beelden van de race vanuit de auto en zelf en op andere locaties, monitoren weersomstandigheden zoals wind en gladheid door regenval die de honderdsten van seconden tussen winst en verlies kunnen bepalen.

“Data is alles tegenwoordig”, vertelt Lammers. “In mijn tijd kon ik op een recht stuk een halve seconde verliezen en er ook na een slapeloze nacht niet achter komen wat ik verkeerd gedaan had. Tegenwoordig kan je raceteam op basis van enorme bergen data binnen 10 seconden bepalen dat je motor het net niet goed genoeg deed. Een dag later zit er een nieuwe motor in en kun je weer gewoon meedoen.”

De meest belangrijke boodschap van Lammers is echter dat data en AI niet alles zijn. “Het gaat om het samenspel van kunstmatige en menselijke intelligentie. Je hebt een samenspel nodig van alle betrokkenen om de inzichten uit AI optimaal te gebruiken: engineers, de coureur, data-analist. Net als bij het racen zelf: je doet het niet alleen, maar samen met een team.”

Bekijk het video interview met Jan Lammers.

Bekijk het video interview met Arjan Goudsblom van TechLeap.nl.

Bekijk de video reportage met sprekers van The Future of Business Technology

Door: Martijn Kregting

Terug naar nieuws overzicht
Future of Business Technology