Rob Elsinga, Microsoft: Elke organisatie is of wordt een AI organisatie

Rob Elsinga, National Technology Officer (NTO) bij Microsoft Nederland.

Enthousiasme over (gen) AI is er in ieder geval genoeg in Nederland, aldus Elsinga. “We hebben onderzoek gedaan onder ruim honderd organisaties in Nederland, als onderdeel van een onderzoek onder 2100 organisaties wereldwijd. Daaruit blijkt dat al 88 procent van de ondervraagde Nederlandse organisaties gebruik maakt van AI.”

Dat percentage betreft overigens zowel ‘traditionele’ AI als generatieve AI. 69 procent van deze organisaties maakt al gebruik van generatieve AI en 87 procent gelooft dat deze nieuwe vorm van AI op dit moment of in de komende 18 maanden een significante impact zal hebben op het bedrijf of de organisatie.

"In de toekomst zullen traditionele AI en Machine Learning gewoon blijven bestaan want generatieve AI is niet overal geschikt voor", benadrukt Elsinga. "Dat zie je ook terugkomen bij overheden. Denk maar aan het KNMI, dat voorspellende AI inzet voor weersverwachtingen, of aan het CBS.”

Alternatief bieden

Als het gaat om generatieve AI zou elke overheidsorganisatie er over moeten nadenken om als eerste stap een alternatief (zoals Copilot) aan te bieden voor ChatGPT om te waarborgen dat ambtenaren niet per ongeluk door het gebruik van ChatGPT of andere publieke gen-AI tools gevoelige informatie delen. Je wilt er ook zeker van zijn dat data van burgers of de overheid niet gebruikt wordt om het model te trainen, stelt Elsinga.

De tweede en derde stap is het gebruik van Gen AI voor productiviteitstoepassingen en het toepassen van Gen AI voor functie-specifieke use cases, bijvoorbeeld voor het ondersteunen van bijvoorbeeld beleidmakers, contractmanagement, HR, callcenters of juridische zaken. De meeste impact kan gemaakt worden met het herontwerpen van volledige business processen, hier is op dit moment slechts een klein deel van organisaties al mee bezig.

Nodig voor inzet AI

Overheidsorganisaties moeten echter meer zaken op meer fronten realiseren, willen ze AI-tools inzetten voor digitalisering en digitale transformatie. Allereerst moeten zij volgens Elsinga medewerkers in het gebruik van gen-AI trainen. Ten tweede moeten zij een duidelijke beleid en strategie opstellen om te bepalen tot waar AI verantwoord ingezet kan worden en waar de meeste impact gemaakt kan worden. Bijvoorbeeld in een callcenter-setting.

'Zonder data geen AI', is een adagium dat Elsinga graag uitdraagt. Een AI-strategie moet gebaseerd zijn op correcte en juist geclassificeerde data, ofwel goede data management en governance, vertelt hij. Richt je daarbij in eerste instantie op die data die nodig is voor de belangrijkste use cases die in productie gaan. “En heel belangrijk voor overheden: hoe ga je nadenken over verantwoord inzetten van AI? Hoe zorg je ervoor dat wat je als overheid doet met AI, privacy- en security op orde is, dat het transparant is wat je doet, accountability regelt.”

Gen AI: nieuwe loot

AI is niks nieuws natuurlijk. Microsoft is zelf en via het belang in OpenAI al jaren bezig met de ontwikkeling van nieuwe AI modellen, bijvoorbeeld voor visie, tekst of stemherkenning en biedt het een platform voor het trainen van deze AI modellen en het ontwikkelen van AI toepassingen. Gen AI is echter een nieuwe loot aan de tak met een veelheid aan mogelijkheden.

Elsinga: “Gen AI kan met name op het gebied van conversaties een versnelling geven. Door deze conversaties los te laten op geselecteerde datasets kan Gen AI helpen om medewerkers of burgers betrouwbare antwoorden geven. Gen-AI kan zo bijvoorbeeld getraind worden om gegevens, context of correlaties makkelijker te vinden.”

Beschikbaarheid tools

Alle nieuwe modellen van OpenAI zijn vrijwel direct beschikbaar in de Azure Cloud diensten en Copilot. Alle ontwikkelingen die er dus binnen OpenAI zijn – en dat gaat heel snel – krijgen (overheids)organisaties dus tot hun beschikking in de diverse Microsoft-platforms. Binnen Azure AI, wat een platformdienst is voor software ontwikkelaars, komen ook direct de nieuwste OpenSource-modellen zoals LLMA en Mistral beschikbaar zodat organisaties het AI model kunnen kiezen dat het beste past bij de toepassing en eisen.

“Daarbij nemen we extra maatregelen die ervoor zorgen dat content gemodereerd wordt", onderstreept Elsinga. "Met andere woorden: er zitten filters op die ervoor zorgen dat AI-toepassingen zich op respectvolle wijze gedragen en zich niet schuldig maken als zaken zoals gender bias, belediging of stereotyperingen.” Ook biedt Microsoft garanties mochten onze klanten een copy right claim krijgen voor het gebruik van Copilot of Azure Open AI.

Wat komt er verder binnen afzienbare tijd beschikbaar? Elsinga licht toe: "We hebben in de afgelopen anderhalf jaar gezien dat de ontwikkelingen zeer snel zijn gegaan. Waar GPT 3.5 nog antwoorden gaf op middelbare school niveau is GPT 4 al in staat om bijna foutloos examens af te leggen op academisch niveau. De komende jaren zal de ontwikkeling zeker net zo snel blijven gaan en hebben we mogelijk over enkele jaren AI researchers die complexe problemen voor ons gaan oplossen waar we nu het antwoord nog niet op weten. De huidige Gen AI toepassingen en chatbots zijn gebaseerd op korte conversaties en simpele taken, binnen afzienbare tijd zullen er intelligente AI agents zijn die helpen om complexe processen af te handelen en te interacteren met andere systemen."

Nut van ‘traditionele AI’

Het lijkt er soms op dat gen AI tegenwoordig synoniem is voor alles dat met AI te maken heeft. Maar ook gen AI heeft zijn beperkingen, stelde Elsinga al eerder. ‘Bestaande traditionele AI’, zoals machine learning zijn gebaseerd op algoritmes die goed voor specifieke doelen ingezet kunnen worden. Generatieve AI is sterk als nieuwe natuurlijke user interface of virtuele assistent in het bevragen van informatiebronnen, bijvoorbeeld als chatbot. Je hebt echter traditionele modellen en machine learning nodig voor voorspellingen, beslisondersteuning of segmentatie. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de voorspellende modellen van het CPB of hoe verzekeringsmaatschappijen hun premies berekenen.

“Dus er blijven andere soorten AI dan gen AI nodig voor dergelijke toepassingen of specifieke datasets. Gen AI kan heel veel dingen doen, maar sommige dingen net wat minder goed dan specifieke AI-vormen die gericht zijn op het uitvoeren van een specifieke taak. Ik denk dat deze diverse varianten dan ook naast elkaar zullen blijven bestaan.”

Raamwerk voor AI

De Rijksoverheid lanceerde eerder dit jaar haar visie op generatieve AI. Verder is daar onder meer de Europese AI Act. Allemaal bedoeld om een goed juridisch en ethisch raamwerk te bieden waarbinnen (gen) AI zich kan ontwikkelen. En Elsinga acht dat het ook noodzakelijk is dat overheden AI goed reguleren, daar waar het impact heeft op zaken zoals wet- en regelgeving, of om gevoelige informatie en cases.

“Ik denk dan ook dat de overheid een goede eerste stap heeft gezet die nu doorontwikkeld zal moeten worden. Tegelijkertijd denk ik dat we creatief moeten zijn in wet- en regelgeving op het gebied van gen-AI. Er moet niet alleen gekeken worden naar wat er niet kan, waar de gevaren liggen, maar ook naar wat er wel kan en waar dit voordelen oplevert. Dat zullen voor de overheid in eerste instantie bijvoorbeeld chatbots zijn voor specifieke toepassingen die burgers kunnen helpen met bepaalde vragen of acties.”

Waar de overheid een raamwerk biedt, kunnen IT-aanbieders ook op andere gebieden helpen, los van praktische tools. “Wij kunnen onder meer helpen bij het vinden van de juiste toepassingsgebieden die passen bij de volwassenheidsfase van de organisatie op dit gebied”, schetst Elsinga. “Daarnaast hebben wij veel kennis op gebieden zoals privacy, compliance en verantwoord gebruik van AI, die we graag delen met organisaties. Verder kunnen we die organisaties en hun partners helpen bij het ontwikkelen van use cases en het volwassen worden op het gebied van AI.”

Laaghangend fruit

Elsinga ziet bij bedrijfsleven en overheden vergelijkbare toepassingen en hetzelfde laaghangende fruit als het gaat om use cases. Denk aan agents zoals die worden ingezet bij callcenter, aan chatbots, of – vooral bij de overheid – het vinden van informatie.

“We zien wel dat de overheid voorzichtiger is en misschien ook wel moet zijn in de toepassing van AI. Overheden zullen eerst werken aan duidelijke waarborgen en richtlijnen, terwijl het bedrijfsleven meer iteratief te werk gaat. Zij gaan eerder voor een goede use case en stellen tijdens de uitvoering hiervan waarborgen en richtlijnen op om tot verantwoord gebruik te komen.”

Soms, meent Elsinga, kan het voor overheden goed zijn om iets meer naar het bedrijfsleven te kijken. Ook banken, toch een behoorlijk gereguleerde sector, zijn toch meer op een bedrijfsmatige manier bezig met use cases. “Maar zowel voor bedrijfsleven als overheid geldt dat ze nog maar aan het begin staan, aan het testen zijn met use cases die niet privacygevoelig zijn, maar wel een belangrijke bijdrage kunnen leveren aan de dienstverlening. Elke organisatie zou een AI-organisatie moeten zijn of worden, maar dat realiseren binnen de overheid zal niet van vandaag op morgen gebeuren.”