AI en generatieve AI (Gen AI) zijn niet hetzelfde, ook al worden ze vaak door elkaar gebruikt. Traditionele AI is getraind om te herkennen, te classificeren of te voorspellen op basis van bestaande data. Gen AI gaat een stap verder: het genereert nieuwe inhoud, tekst, code of beslissingen op basis van wat het heeft geleerd. Voor grote organisaties is dit onderscheid cruciaal, omdat de keuze tussen beide directe gevolgen heeft voor hoe je processen inricht en automatiseert.
Niet weten welk type AI je nodig hebt kost je tijd en budget
Veel organisaties starten een AI-traject zonder scherp te hebben welk type AI bij welk probleem past. Het gevolg: er wordt geïnvesteerd in tooling die niet aansluit op de daadwerkelijke behoefte, pilots mislukken en het vertrouwen in AI-initiatieven neemt af. Een procesoptimalisatievraagstuk vraagt om een andere aanpak dan een vraagstuk rondom het verwerken van ongestructureerde documenten. Zodra je het onderscheid begrijpt tussen voorspellende AI en generatieve AI, kun je gerichter kiezen en voorkom je dat je budget in de verkeerde richting verdwijnt.
Generatieve AI zonder governance is een risico dat je organisatie zich niet kan veroorloven
Gen AI werkt met taalmodellen die antwoorden genereren op basis van patronen, niet op basis van gevalideerde feiten. Zonder de juiste kaders kunnen medewerkers werken met output die plausibel klinkt, maar feitelijk onjuist is: een zogenoemde hallucinatie. In sterk gereguleerde sectoren, zoals de financiële dienstverlening of de zorg, kan dit leiden tot complianceproblemen of onjuiste beslissingen. De oplossing zit niet in het vermijden van Gen AI, maar in het bouwen van oplossingen waarbij de AI altijd werkt met jouw eigen databronnen en waarbij menselijke controle structureel is ingebouwd.
Wat is het verschil tussen AI en generatieve AI?
AI is een breed begrip voor systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals herkennen, classificeren of voorspellen. Generatieve AI is een specifieke vorm van AI die nieuwe inhoud produceert, zoals tekst, code of samenvattingen. Het verschil zit in de output: traditionele AI analyseert en concludeert, Gen AI creëert.
Traditionele AI-toepassingen zijn al jaren in gebruik: een fraudedetectiemodel dat transacties beoordeelt, een algoritme dat klantgedrag voorspelt of een systeem dat afbeeldingen classificeert. Deze systemen zijn getraind op gelabelde data en geven output die valt binnen vooraf bepaalde categorieën.
Gen AI werkt anders. Modellen zoals GPT of Azure OpenAI Service zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst en leren daarmee patronen in taal. Ze kunnen vragen beantwoorden, documenten samenvatten, code schrijven of een gesprek voeren. De output is niet vooraf gedefinieerd, maar wordt gegenereerd op basis van de input die je geeft.
Hoe werkt generatieve AI en wat maakt het anders?
Generatieve AI werkt op basis van grote taalmodellen (Large Language Models, of LLM’s) die zijn getraind op enorme tekstcorpora. Wanneer je een vraag stelt of een opdracht geeft, voorspelt het model token voor token wat de meest passende vervolginhoud is. Dat maakt de output flexibel en contextgevoelig, maar ook afhankelijk van de kwaliteit van de invoer en de databronnen waarop het model is gebaseerd.
Wat Gen AI onderscheidt van klassieke AI is de breedte van de toepassing. Waar een traditioneel model één specifieke taak uitvoert, kan een generatief model omgaan met open vragen, ongestructureerde input en complexe instructies. Je hoeft het niet opnieuw te trainen voor elke nieuwe taak; je past de instructies aan.
Een belangrijk concept hierbij is Retrieval-Augmented Generation (RAG). In plaats van dat het model antwoord geeft op basis van zijn trainingsdata, koppel je het aan je eigen documenten, kennisbanken of systemen. Het model haalt relevante informatie op en gebruikt die als basis voor het antwoord. Dit voorkomt hallucinaties en zorgt ervoor dat de output aansluit op jouw specifieke context.
Wat zijn de belangrijkste toepassingen van AI versus Gen AI?
Traditionele AI is sterk in gestructureerde taken met voorspelbare output: fraude detecteren, klantverloop voorspellen, documenten classificeren of productieprocessen monitoren. Gen AI is sterk in taken met ongestructureerde input of open output: documenten samenvatten, vragen beantwoorden, rapportages opstellen of conversaties voeren.
Praktische toepassingen van traditionele AI in grote organisaties zijn onder andere:
- Creditscoring en risicomodellen in de financiële sector
- Voorspellend onderhoud op basis van sensordata
- Automatische categorisering van klachten of tickets
- Kwaliteitscontrole in productieomgevingen
Gen AI, agentic AI en AI-chatbots voegen een andere laag toe:
- Een chatbot die medewerkers helpt bij HR-vragen op basis van interne beleidsdocumenten
- Automatische samenvatting van vergaderverslagen of klantgesprekken
- Verwerking van ongestructureerde e-mails of formulieren naar gestructureerde data
- Ondersteuning van behandelaars in de zorg met informatie uit klinische richtlijnen
De twee vormen sluiten elkaar niet uit. In veel gevallen werk je met een combinatie: Gen AI verwerkt de ongestructureerde input, traditionele AI neemt een beslissing op basis van de gestructureerde output.
Welke is beter voor procesautomatisering in grote organisaties?
Voor procesautomatisering in grote organisaties is traditionele AI of RPA (Robotic Process Automation) vaak de betere keuze voor gestructureerde, repetitieve taken. Gen AI voegt waarde toe zodra het proces omgaat met ongestructureerde data, menselijke communicatie of beslissingen die context vereisen. De sterkste resultaten komen voort uit combinaties van beide.
Stel dat een organisatie honderden inkomende e-mails per dag verwerkt. Een traditioneel automatiseringsproces vereist dat e-mails een vaste structuur hebben. Gen AI kan de inhoud van een ongestructureerde e-mail begrijpen, de intentie bepalen, relevante informatie extraheren en doorzetten naar het juiste systeem. Dat maakt het mogelijk om processen te automatiseren die voorheen handmatig moesten blijven.
Tegelijkertijd geldt: niet elk proces heeft Gen AI nodig. Als een taak volledig regelgedreven is en de input altijd gestructureerd is, is een RPA-oplossing sneller te implementeren, goedkoper en makkelijker te beheren. Het toevoegen van Gen AI aan een eenvoudig proces voegt complexiteit toe zonder evenredige meerwaarde.
Hoe verhoudt generatieve AI zich tot low-codeplatforms zoals Mendix?
Generatieve AI en low-codeplatforms zoals Mendix vullen elkaar aan. Mendix biedt de applicatielaag, proceslogica en gebruikersinterface. Gen AI voegt intelligentie toe aan die applicaties, bijvoorbeeld door taalverwerking, documentanalyse of geautomatiseerde beslissingsondersteuning. Via Mendix GenAI-connectoren kun je AI-functionaliteit direct inbouwen in bestaande low-codeapplicaties.
Dit is relevant voor organisaties die al investeren in Mendix. In plaats van een volledig nieuw AI-platform te bouwen naast je bestaande applicatielandschap, kun je Gen AI-functionaliteit inbouwen in de processen die al draaien. Denk aan een aanvraagproces dat automatisch documenten verwerkt, of een klantportaal dat vragen beantwoordt op basis van de eigen kennisbank.
De combinatie werkt het best wanneer je Gen AI inzet voor de onderdelen waar ongestructureerde data of taalverwerking een rol spelen, en Mendix gebruikt voor de processtructuur, de integraties met andere systemen en de gebruikerservaring. Zo bouw je stap voor stap een intelligenter applicatielandschap zonder alles opnieuw te hoeven beginnen.
Wanneer kies je voor AI en wanneer voor generatieve AI?
Kies voor traditionele AI wanneer je werkt met gestructureerde data, vaste regels en voorspelbare output. Kies voor Gen AI wanneer je proces omgaat met ongestructureerde informatie, open vragen of taken waarbij context en taalvaardigheid nodig zijn. Als het onduidelijk is welke aanpak past, is dat meestal een signaal dat het probleem nog niet scherp genoeg is gedefinieerd.
Een praktische manier om te kiezen is door te kijken naar de aard van de input en de gewenste output:
- Gestructureerde input, vaste output: gebruik RPA of traditionele AI. Voorbeelden zijn dataverwerkingsprocessen, formulierverwerking of regelgebaseerde beslissingen.
- Ongestructureerde input, gestructureerde output nodig: gebruik Gen AI om informatie te extraheren en om te zetten naar bruikbare data voor vervolgprocessen.
- Ongestructureerde input, open output: gebruik Gen AI voor taken zoals samenvatten, beantwoorden of adviseren, altijd gekoppeld aan je eigen databronnen.
- Complexe combinatie: gebruik een hybride aanpak waarbij Gen AI de ongestructureerde laag verwerkt en traditionele automatisering de vervolgstappen uitvoert.
De vraag “AI of Gen AI?” is daarmee minder een technische keuze en meer een procesvraag. Zodra je weet wat er precies misgaat in een proces en welke stap de meeste wrijving veroorzaakt, wordt de juiste technologiekeuze veel duidelijker.
Hoe Freelie je helpt bij de keuze tussen AI en Gen AI
Wij helpen grote organisaties bij het maken van de juiste keuze, niet door te beginnen bij de technologie, maar bij het proces. We kijken waar de echte wrijving zit, welke stappen geen waarde toevoegen en waar intelligente automatisering het verschil maakt.
Concreet doen we dat op de volgende manieren:
- Procesanalyse en AI-readinessscan: we brengen in kaart welke processen geschikt zijn voor traditionele automatisering en waar Gen AI meerwaarde biedt.
- Gen AI-oplossingen op basis van jouw data: we bouwen chatbots en documentverwerkingsoplossingen die werken met jouw eigen kennisbanken, via Azure OpenAI Service, zodat de output betrouwbaar en herleidbaar is.
- Integratie met Mendix: via Mendix GenAI-connectoren bouwen we AI-functionaliteit direct in bestaande applicaties, zonder je huidige landschap overboord te gooien.
- Governance en compliance by design: elke oplossing die we bouwen houdt rekening met security, privacy en menselijke controle, ook in sterk gereguleerde omgevingen zoals de zorg of de financiële sector.
- Begeleiding bij de bredere AI-transitie: we helpen je niet alleen met de eerste stap, maar denken mee over hoe je low-code en AI op de lange termijn naast elkaar laat werken.
Wil je weten welke aanpak bij jouw organisatie past? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek.