We vertrouwen GenAI, maar is dat terecht?
GenAI ziet er op het eerste gezicht betrouwbaar uit, maar dat betekent niet dat de technologie ook echt te vertrouwen valt. Dit is het vertrouwensdilemma: het verschil tussen hoe betrouwbaar AI lijkt en hoe verantwoord de technologie effectief geïmplementeerd is. Organisaties die deze kloof kunnen dichten, halen meetbaar rendement en transformationele impact uit hun investeringen. Wie dat niet doet, riskeert fouten, misinformatie en gemiste opportuniteiten.
Hoe zetten we de risico’s van AI om in opportuniteiten? Drie vragen die we moeten stellen.
1. Waarom vertrouwen we GenAI?
Verantwoorde AI-adoptie begint bij het begrijpen waarom er zoveel vertrouwen is in GenAI. Eerst en vooral zijn we meer geneigd om systemen te vertrouwen die menselijk en intuïtief lijken. GenAI verlaagt bovendien de drempel om met de technologie aan de slag te gaan, waardoor we niet altijd even kritisch zijn en output sneller geloven. Daarnaast klinkt die output vaak zo overtuigend dat het wel zal kloppen. We mogen echter nooit vergeten dat GenAI niet ontwikkeld is om de waarheid te vertellen, maar wel om de statistisch meest waarschijnlijk info te genereren.
Tot slot wekt de interactiviteit van GenAI-tools de indruk dat we zelf aan het stuur zitten, terwijl die controle vaak een illusie is. Als gebruikers niet weten hoe het onderliggende model werkt, dan bestaat het risico dat GenAI misplaatst vertrouwen in de hand werkt.
2. Mogen we GenAI vertrouwen?
Het korte antwoord luidt: neen, we mogen GenAI niet volledig vertrouwen. Systemen kunnen wel indrukwekkende resultaten genereren, maar ze zijn inherent niet betrouwbaar. Hallucinaties die LLM’s veroorzaken zijn geen bug; ze zijn een onderdeel van hoe die modellen werken.
3. Hoe kunnen we echt vertrouwen in GenAI opbouwen?
Vertrouwen begint bij de mensen en de praktijken die het gebruik van GenAI bepalen. Zo is AI-geletterdheid belangrijk om fouten op te merken, output kritisch te beoordelen en verantwoorde applicaties te ontwikkelen. Zonder AI-geletterdheid kunnen zelfs geavanceerde modellen meer risico’s dan waardevolle inzichten produceren. Door te focussen op training zullen teams op de juiste manier naar output kijken en beter geïnformeerde beslissingen nemen.
Daarnaast moeten organisaties goede toepassingen voor GenAI bedenken, want uiteindelijk is de technologie niet voor alles de juiste oplossing. Blijf ook niet hangen in cases zoals het verhogen van de productiviteit. Een Michelin-ster verdien je uiteindelijk ook niet door met één gerecht uit te pakken. Die culinaire eer valt alleen restaurants te beurt die een complete ervaring aanbieden. Hetzelfde geldt voor AI: echte waarde verkrijg je pas als je de technologie op alle niveaus gebruikt, dus ook voor strategische beslissingsprocessen.
Om GenAI betrouwbaar te maken, is ook consistentie in de antwoorden van de technologie nodig. Daarnaast moeten we de context van standaard GenAI-applicaties verbreden, zodat systemen beter aansluiten bij de noden van de organisatie. Vertrouwen wek je dankzij consistentie, context, traceerbaarheid en uitlegbaarheid. Daarom zijn verantwoorde AI-praktijken nodig. Governance, vangrails, transparantie en ethische normen zijn cruciaal. Organisaties die hierover waken, zijn beter uitgerust om te anticiperen op fouten en meer rendement te halen uit AI.
Dit is een commerciële bijdrage geschreven door Véronique Van Vlasselaer, Analytics & AI Lead, South West & East Europe bij SAS. Onze redactie is niet verantwoordelijk voor de inhoud.
