AI en Gen AI worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze beschrijven fundamenteel verschillende dingen. Kunstmatige intelligentie is een breed begrip voor systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Generatieve AI, of Gen AI, is een specifieke subcategorie die nieuwe content kan maken: tekst, afbeeldingen, code of audio. Het verschil zit in wat het systeem met data doet: analyseren of creëren.
Verwarring tussen AI en Gen AI vertraagt beslissingen die je nu moet nemen
Veel IT-leiders worstelen met de vraag of ze moeten investeren in AI, Gen AI of allebei, en ondertussen blijft de beslissing liggen. Dat uitstel heeft een prijs: processen die geautomatiseerd hadden kunnen worden, draaien nog steeds op handmatig werk, terwijl collega’s bij andere organisaties al verder zijn. Het onderscheid begrijpen is geen academische oefening. Het is de basis voor een concrete keuze: welk type systeem past bij welk probleem in jouw organisatie?
Het verkeerde AI-type kiezen kost meer dan alleen geld
Een klassieke fout is het inzetten van Gen AI voor een probleem dat beter past bij traditionele AI, of andersom. Een taalmodel dat antwoorden genereert, is niet geschikt voor het detecteren van fraude in transactiedata. Een classificatiemodel is niet geschikt voor het samenvatten van ongestructureerde patiëntendossiers. De verkeerde keuze leidt tot slechte resultaten, verloren vertrouwen in AI als geheel en opnieuw moeten beginnen. Begrijpen wat elk type doet, voorkomt die valkuil.
Wat is kunstmatige intelligentie (AI) eigenlijk?
Kunstmatige intelligentie is de overkoepelende term voor computersystemen die taken uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Denk aan het herkennen van patronen, het nemen van beslissingen op basis van data, het vertalen van taal of het voorspellen van uitkomsten. AI leert van historische data en past die kennis toe op nieuwe situaties.
AI als vakgebied bestaat al decennia. De eerste toepassingen waren relatief eenvoudig: systemen die op basis van vaste regels beslissingen namen. Moderne AI gebruikt machine learning, waarbij een model traint op grote hoeveelheden data en zelfstandig patronen leert herkennen, zonder dat een programmeur elke regel handmatig vastlegt.
Voorbeelden van traditionele AI zijn een spamfilter dat e-mails classificeert, een aanbevelingssysteem dat producten suggereert of een model dat afwijkingen in financiële transacties detecteert. Al deze systemen analyseren bestaande data en geven een uitkomst, maar ze maken geen nieuwe content.
Wat is generatieve AI en hoe verschilt het van gewone AI?
Generatieve AI is een subcategorie van AI die nieuwe content genereert op basis van een prompt of invoer. Waar traditionele AI data analyseert en een conclusie trekt, produceert Gen AI iets nieuws: een tekst, een afbeelding, een samenvatting of een stuk code. Het verschil zit in de richting van de output: classificeren versus creëren.
Traditionele AI werkt doorgaans met gestructureerde data en geeft een voorspelbaar, categorisch antwoord. Gen AI werkt juist goed met ongestructureerde data, zoals vrije tekst, documenten of gesprekken, en geeft een gegenereerd antwoord dat elke keer anders kan zijn.
Bekende voorbeelden van Gen AI zijn grote taalmodellen zoals GPT, maar ook systemen die afbeeldingen genereren of automatisch rapportages schrijven op basis van ruwe data. Het zijn systemen die niet alleen begrijpen, maar ook produceren.
Hoe werkt generatieve AI onder de motorkap?
Generatieve AI is gebaseerd op grote neurale netwerken, vaak transformermodellen, die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekst of andere data. Het model leert statistische patronen in die data en gebruikt die patronen om, gegeven een invoer, de meest waarschijnlijke volgende woorden of elementen te voorspellen.
Een taalmodel genereert tekst token voor token. Bij elke stap berekent het model welk woord of welk stuk tekst het meest logisch volgt op wat er al staat, op basis van de context van de prompt en alles wat het tijdens de training heeft geleerd. Dat lijkt simpel, maar de modellen zijn groot genoeg om genuanceerde, coherente en inhoudelijk rijke teksten te produceren.
Een belangrijk concept is het context window: de hoeveelheid tekst die het model tegelijk kan verwerken. Hoe groter het context window, hoe meer informatie het model kan meenemen bij het genereren van een antwoord. Dit is relevant voor toepassingen waarbij je het model wilt voeden met eigen documenten of data, zodat het antwoorden geeft die specifiek zijn voor jouw organisatie.
Wat zijn de praktische toepassingen van AI versus Gen AI?
Traditionele AI past het best bij gestructureerde problemen met een duidelijke uitkomst: fraude detecteren, klanten segmenteren, voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft of documenten automatisch classificeren. Gen AI past het best bij taken waarbij taal of ongestructureerde data centraal staat: samenvatten, genereren, vragen beantwoorden of het verwerken van vrije tekst.
Toepassingen van traditionele AI
- Automatisch classificeren van inkomende e-mails of klachten
- Voorspellend onderhoud op basis van sensordata
- Risicomodellen in financiële dienstverlening
- Kwaliteitscontrole in productieprocessen
Toepassingen van Gen AI
- Chatbots die vragen beantwoorden op basis van interne kennisbanken
- Automatisch samenvatten van vergaderverslagen of dossiers
- Genereren van eerste concepten voor rapportages of communicatie
- Verwerken en structureren van ongestructureerde invoer, zoals formulieren of e-mails
Wanneer kies je voor AI en wanneer voor Gen AI?
Kies voor traditionele AI als je een specifiek, meetbaar probleem hebt met gestructureerde data en een duidelijke gewenste uitkomst. Kies voor Gen AI als je werkt met ongestructureerde informatie, als gebruikers in natuurlijke taal met een systeem willen communiceren of als je taken wilt automatiseren die normaal gesproken menselijk schrijf- of denkwerk vereisen.
Een vuistregel: als je het probleem kunt omschrijven als “classificeer dit” of “voorspel dat”, is traditionele AI waarschijnlijk de betere keuze. Als het probleem klinkt als “leg dit uit”, “schrijf dit op” of “beantwoord deze vraag op basis van deze documenten”, dan past Gen AI beter.
In de praktijk worden beide typen steeds vaker gecombineerd. Een systeem kan Gen AI gebruiken om een vraag te begrijpen en traditionele AI inzetten om een beslissing te nemen of een actie te triggeren. Die combinatie maakt het mogelijk om complexe end-to-endprocessen te automatiseren die voorheen volledig handmatig waren.
Hoe verhouden AI en Gen AI zich tot low-code platforms zoals Mendix?
Low-code platforms zoals Mendix integreren steeds meer AI-functionaliteit direct in het ontwikkelplatform. Via Gen AI-connectoren kun je taalmodellen koppelen aan je applicaties zonder dat je een apart AI-systeem hoeft te bouwen. Dit maakt het mogelijk om AI-functionaliteit toe te voegen aan bestaande processen zonder een volledig nieuwe technische infrastructuur op te zetten.
Mendix biedt native connectoren voor generatieve AI, waarmee je binnen je low-code applicatie directe toegang hebt tot taalmodellen. Denk aan een applicatie die automatisch een samenvatting genereert van een ingediend formulier, of een interne assistent die medewerkers helpt bij het opzoeken van informatie in interne documenten.
Tegelijkertijd groeit de vraag naar AI-oplossingen die verder gaan dan wat een low-code platform standaard biedt. Voor complexere toepassingen, zoals een chatbot die volledig draait op je eigen data zonder risico op onjuiste antwoorden, zijn enterprise-grade AI-platforms zoals Azure OpenAI Service een betere basis. Die bieden meer controle over datasoevereiniteit, security en governance, wat voor grote organisaties met strikte compliance-eisen essentieel is.
Hoe Freelie je helpt met AI en Gen AI
Wij helpen organisaties om de stap van theorie naar werkende AI-toepassingen te zetten: concreet en zonder onnodige complexiteit. Of het nu gaat om het automatiseren van processen met traditionele AI of het bouwen van een Gen AI-oplossing die werkt met jouw eigen data, we kiezen altijd het type dat past bij het probleem, niet het type dat op dit moment de meeste aandacht krijgt.
Wat we voor je kunnen doen:
- Bouwen van Gen AI-chatbots op basis van jouw eigen documenten en data, zoals een zorgbot voor de ggz die behandelaars ondersteunt met betrouwbare, gecontroleerde antwoorden
- Integreren van AI-functionaliteit direct in bestaande Mendix-applicaties via Gen AI-connectoren
- Implementeren van enterprise-grade AI via Azure OpenAI Service, met volledige aandacht voor datasoevereiniteit, privacy en governance
- Verwerken van ongestructureerde data en het automatiseren van de stappen die daarop volgen
- Opstellen van AI-richtlijnen, zodat menselijke controle altijd geborgd blijft
Wil je weten welk type AI het beste past bij een specifiek proces in jouw organisatie? Neem contact op met ons team, dan denken we graag met je mee.