‘Organisaties blijven te lang hangen in pilots’: SAS-expert Mathias Coopmans over duurzame AI, synthetische data en de shift voorbij de hype
De storm rondom generatieve AI (GenAI) is gaan liggen. Waar we vorig jaar nog werden overspoeld door de hype, zien we nu stilaan een kentering: organisaties kijken pragmatischer naar de technologie. Het gaat niet meer om wat er kan, maar om wat het oplevert. TechPulse sprak met Mathias Coopmans, Head of Customer Advisory Benelux bij SAS, over duurzame infrastructuur, de paradox van blind vertrouwen en waarom bedrijven met een ‘oud’ datafundament nu de wedstrijd winnen.
Het is een geluid dat we steeds vaker horen in de markt: de wittebroodsweken van ChatGPT en consorten zijn voorbij. Bedrijven hebben geëxperimenteerd, maar lopen nu tegen de muren van schaalbaarheid, kosten en privacy aan. Volgens Coopmans is het tijd voor een volwassenheidscheck.
“We hebben een tool ontwikkeld om de ‘GenAI maturity’ van organisaties te meten”, vertelt Coopmans. “De output vertelt of je een ‘Observer’, ‘Explorer’ of een ‘Leader’ bent. Leaders zijn zij die al een stapje voorbij die pilot zitten en er ook echt waarde uit halen, terwijl die observers en explorers echt nog wat aan het aftoetsen zijn.”
Duurzaamheid: niet 24/7 de motor laten draaien
Nu AI-modellen zwaarder worden, groeit ook de zorg over de ecologische voetafdruk en cloudkosten. SAS ziet daarin een verschuiving van Large Language Models (LLM’s) naar compactere Small Language Models (SLM’s). “Die focussen zich op een specifieke problematiek en geven vaak betere resultaten met veel beperktere cloud resources”, aldus Coopmans.
Ook in de infrastructuur is winst te behalen. Voor ontwikkelaars die niet het volledige zware platform nodig hebben, lanceerde SAS de ‘Viya Workbench’. “Workbench is een on-demand omgeving”, legt Coopmans uit. “Als je het even in slaap zet, worden alle cloud resources stilgelegd. Zodra je het weer nodig hebt, spinnen die resources dynamisch op.”
Hoewel kostenbesparing vaak de drijfveer is, is de groene impact daarvan mooi meegenomen. “Duurzaamheid was misschien niet de eerste doelstelling, maar het is een goed bijverschijnsel. Je hebt geen servers meer die 24/7 klaarstaan terwijl ze niet nodig zijn.”
Synthetische data: meer dan ‘nepdata’
Met de strenge privacywetgeving in Europa, de noodzaak om snel te innoveren een toch ook groene drijfveren, wint synthetische data terrein. Toch heerst er volgens Coopmans nog een groot misverstand over wat dit precies is.
“Ik merk dat als ik er met klanten over praat, ze zeggen: ‘we doen het al, we maken testdata’. Ze denken dat het random gegenereerd is”, zegt Coopmans. “Maar synthetische data is niet random. Het wordt gegenereerd met een GenAI-techniek om zo hard mogelijk op de originele data te lijken, maar alles wat privacygevoelig is, wordt eruit gehaald.”
Dit biedt voor- en nadelen, bijvoorbeeld bij fraudedetectie. “Fraudegevallen zijn gelukkig heel schaars. Als je een miljoen transacties hebt, zijn er misschien vijf gevallen van fraude gekend, wat ze in je dataset lastig herkenbaar kan maken”, schetst Coopmans. Met synthetische data kun je die schaarse gevallen ‘opschroeven’ om je model beter te trainen. “Maar je moet opletten dat je niet iets inbouwt waardoor plots iedereen een fraudeur blijkt. Validatie is cruciaal.” Een ander groot voordeel is dat de synthetische data met anderen gedeeld kunnen worden zonder dat je je druk moet maken om de privacyregels.
De “saaie” voorsprong: wie zijn huiswerk maakte, wint
Uit een recente studie die SAS uitvoerde met IDC, komt wat data en AI in het algemeen betreft een pijnlijke maar heldere conclusie naar voren: er zijn geen ‘binnendoorwegen’. Bedrijven die hoopten dat GenAI hun rommelige datahuishouding magisch zou oplossen, komen bedrogen uit.
“Bedrijven die historisch al in data geïnvesteerd hadden, hebben vandaag een enorme voorsprong”, stelt Coopmans vast. “Of dat nu is voor GenAI of jaren geleden voor traditionele analytics: zij die hun data op orde hadden, zijn nu veel sneller operationeel en halen betere resultaten.”
Coopmans benadrukt dat juist dit ‘saaie werk’ essentieel is: “Aan je data werken, opschonen en governance opzetten… dat zijn investeringen die je niet uit de weg kan gaan. Zelfs synthetische data lost je fundamentele dataproblemen niet op.”
De vertrouwensparadox: blind geloof vs. ROI
Datzelfde onderzoek van IDC legde nog een opvallende trend bloot. Terwijl bedrijven worstelen met data, lijkt het geloof in de technologie zelf bijna religieuze vormen aan te nemen.
“Opvallend is dat men GenAI heel erg vertrouwt, misschien zelfs iets te veel”, zegt Coopmans.
“Er is een moeilijk te verklaren vertrouwen bij veel organisaties. Waar komt dat vandaan? Wellicht heeft het te maken met het hyper-enthousiasme rond de technologie, maar we vragen ons soms af of dat wel terecht is. Het feit dat GenAI tools zo “menselijk” overkomen en zo overtuigend zijn, maakt waarschijnlijk ook dat ze weinig in twijfel worden getrokken”.
Dit enthousiasme lijkt zich bovendien op het verkeerde doelwit te richten. Bedrijven in de Benelux staren zich blind op nieuwe producten, terwijl de winst elders ligt. “In België en Europa is er veel aandacht voor product- en service-innovatie met AI”, merkt Coopmans op. “Maar er wordt in mindere mate gekeken naar de strategische waarde van AI bij het verbeteren van beslissingen. Nochtans is het daar dat er heel wat ROI gerealiseerd kan worden.”
Digital Twins: de Belgische fiscus in een simulatie
Naast taalmodellen zet SAS ook in op visualisatie via ‘Digital Twins’, soms zelfs in samenwerking met gaming engines zoals Unreal Engine voor fotorealistische simulaties. Maar ook dichter bij huis, bij de FOD Financiën, wordt deze technologie ingezet voor serieuze berekeningen.
“Onze taxdienst heeft een digital twin gebouwd om alle belastingaangiftes te kunnen simuleren”, onthult Coopmans. “Ze kunnen dus gemakkelijk simuleren: wat is de invloed als we de wetgeving veranderen? Wat is de impact op de inkomens? Welke bevolkingsgroepen worden meer geïmpacteerd?”
Het verschil met een klassiek dashboard is groot. “Dashboards gaan vooral naar het verleden kijken. Digital twins of simulaties geven meer besluitvorming over wat er voor ons ligt. Je kan beter risico’s inschatten en meer vertrouwen krijgen dat de beslissingen de juiste zijn.”
Conclusie: stop de pilot-cyclus
Zijn belangrijkste advies voor IT-managers in de Benelux tot slot is helder: stop met spelen en begin met leveren.
“Klanten zitten soms vast in een eindeloze cyclus van piloot naar piloot, omdat er altijd wel iets nieuws en exciting is”, waarschuwt Coopmans. “Maar de waarde wordt pas gecreëerd als je je piloot ook echt kan uitrollen. Als je te lang blijft vastzitten in die cyclus van ‘ik wil iets nieuws testen’, komt het er eigenlijk nooit uit.”
