#Special Zonder data geen AI!

00:00 Ja, wat doet hij eigenlijk? Ja, uh, ja, iets met tech. Ja, iets met tech. In deze Iets met Tech Special praten we met Jop van den Berg van AI.nl. Hij is een van de keynote sprekers op het gratis toegankelijke Data Expo op 11 en 12 september. Met hem praten we over data en AI en waarom het zo belangrijk is om bespreekbaar te maken voor de ondernemer en de medewerker. Jop, uh welkom. Uhm, we zitten hier in de studio van KletsKop Media in, uh, Rotterdam. Jij bent vanuit Utrecht hierheen gereden. En hoe belangrijk was data op je reis van Utrecht naar hier? Leuke vraag. Ja.

00:46 Eigenlijk groot, want ik, uh, er waren nog wat wegversperringen, uhm, dus de navigatie hielp me in the moment, in het moment om toch nog een shortcut te nemen, want er was volgens mij een file of een ongeluk. Dat weet ik eigenlijk helemaal niet, maar ik werd, op een gegeven moment werd ik, uh, op een N-weg, uh, opgestuurd en daarna weer, uh, uh, op de, op de A12 gezet. Ja. Uh, dus dankzij data was ik, uh, mooi op tijd gekomen. Nou, heel goed, want ik denk dat dat wel een dingetje is wat wij vergeten als gewone mensen is hoeveel we elke dag al met data, uh, bezig zijn. En jij bent de hele dag bezig met data. Waar komt die fascinatie vandaan? Eigenlijk begon het bij, uhm, in de tijd dat ik nog, uh, nog studeerde.

01:27 Ik ben, uh, afgestudeerd, uh, statisticus, uhm, en eigenlijk had ik helemaal geen data hart, zeg maar, back in the days. Maar is mijn interesse gewekt bij het feit dat ik het heel leuk vind om complexe materie concreet en toegankelijk te maken. Dat mensen die totaal niet geïnteresseerd zijn in een onderwerp, nou, bijvoorbeeld statistiek of data of AI uiteindelijk. Ja. Uhm, om die te overtuigen of mee te nemen wat de kracht daarvan, uh, daarvan is. Uh, en omdat ik zie dat ik mensen daarmee echt kan enthousiasmeren of een vonkje aan kan krijgen, is eigenlijk wel een beetje mijn interesse gekomen. Eerst gewoon voor die hard data en statistiek, maar geëvolueerd naar AI. Terwijl AI eigenlijk ook al heel lang bestaat. Ja. Alleen weten we nu pas dat het er echt is voor het grote publiek.

02:10 Ja, nou, we gaan het in, in deze aflevering van Iets met Tech hebben over, uh, AI en eigenlijk over data. Data, data en AI zijn toch eigenlijk twee verschillende dingen, hè. We, uh, uh, mensen s-, voegen het heel snel samen, maar data en AI zijn twee verschillende dingen. Kun je dat erover zeggen? Nou, eigenlijk horen ze heel erg bij elkaar en dat wordt ook wel eens vergeten. Uh, want inderdaad, dat je, heel lang had je de big data hype, ongeveer 10, 15 jaar terug, waar iedereen zei van: ja, we hebben data in, in, in overvloed. Uh, maar dankzij die data, die enorme toename aan data, daardoor zijn eigenlijk die AI modellen, ook die generatieve AI modellen van ChatGPT. Dankzij die data, uh, uh, is eigenlijk AI in een doorbraak gekomen.

02:49 Dat heeft ook te maken met trouwens een enorme, uh, uhm, toename aan rekenkracht. Maar rekenkracht en data zijn een van de belangrijkste redenen waarom we überhaupt AI hebben. En waarom is dat? Nou, AI heeft data nodig om waardevol te zijn, want je leert dat ding eigenlijk, ja, hoe die in bepaalde specifieke scenario's, bijvoorbeeld het plannen van een route. Op basis van data leren ze bepaalde regels en, uh, relaties, uh, aan en daarmee produceren ze uiteindelijk bepaalde output. Dus data is, zeg maar, de brandstof daarvoor. Ja. Alleen die data wordt alleen nog wel belangrijker, omdat er is ongelooflijk veel data en de laatste twee jaar is 90% van de totaal beschikbare data is verzameld. Dus in de laatste twee jaar is er dus enorm toege-toegenomen. Onderzoek van, uh, van IBM. Alleen de kwaliteit van data is heel erg aan het dalen.

03:38 En dat komt eigenlijk door AI, omdat we met AI heel veel data opnieuw produceren. Bijvoorbeeld als jij een plaatje maakt van een hond. Ja. Uh, uh, dan is dat ook weer data en informatie. Ja. Of als jij een bepaalde tekst schrijft met ChatGPT, dan levert het ook weer nieuwe data op. Alleen die datakwaliteit neemt nogal af, omdat ie dus dat AI sausje erover-overheen heeft. En daarom is juist veel meer vraag, meer dan ooit, naar hele kwalitatieve data, want die zijn nodig om AI te kunnen trainen. Dus eigenlijk is het een match made in heaven en bestaat AI eigenlijk alleen maar bij gratie van dat er data zijn. Precies, en dat, dat, je, je haalt me de woorden uit de mond en dat is prima in deze podcast, want hoe meer jij vertelt, hoe beter het is. Maar data, uh, data is data, maar A-A-AI of AI is niks zonder data. Exact.

04:22 Dat, dat is exact wat we kunnen zeggen. Oké, hartstikke goed. Uhm, d'r, d'r gebeurt nu immens veel. Uhm, het is heel snel gegaan. Het is eigenlijk begonnen met dat, uh, OpenAI, zeg maar, uh, vanuit het donkere hoekje kwam en zei van: hier zijn wij, hier heb je een tool, ga maar lekker los. Dat mensen echt verrast werden door, uh, het feit wat er allemaal al mogelijk was met AI. Iets wat we, wat we al jaren wisten dat er aan zat te komen, hè. Uhm, uh, AI was iets, i-, uit films, misschien bij de Secret Service, ergens achter de gordijnen. Uh, het was misschien die ene chatbot die je wel eens kende, maar opeens was het daar. Jij zit in dat veld van AI en data. Hoe heb jij die enorme explosie meegemaakt? Nou, als een hele interessante explosie die kwam, want voor mij kwam het ook totaal onverwacht dat opeens ChatGPT met dat model, met dat model kwam.

05:12 En niet eens zo lang geleden, zoals we allemaal, uh, weten, minder dan twee jaar geleden. Uh, tegelijkertijd vond ik het heel interessant, omdat, dat weten heel veel mensen niet, maar je hebt eigenlijk twee vormen van AI. Uh, en die ene vorm is, staat al veel langer dan de andere vorm. Want je hebt namelijk zogenaamde voorspellende AI. Dat zijn meer die machine learning modellen of de data science modellen. Die vorm van AI bestaat al heel erg lang. En wat is voorspellende AI? Is eigenlijk dat je heel veel data gebruikt om, uh, een scenario in de toekomst te voorspellen. Bijvoorbeeld wat is de kans dat een klant jouw abonnement opzegt? Of wat is de kans, uh, wat het weer gaat zijn? Ja. Voorspellende AI inderdaad zit in je navigatie, maar ook bijvoorbeeld in je Spotify. Want voorspellende AI wordt gebruikt om te bepalen wat jij nog meer voor leuke artiesten vindt.

05:53 Uh, en die voorspellende AI, die bestaat al heel erg lang en ook kennen heel veel mensen al, want daar zitten heel vaak data scientists aan te werken, omdat die modellen heel interessant zijn om betere beslissingen te nemen. Alleen die generatieve AI inderdaad, die kwam vrij plotseling, maar die heeft niet die voorspellende AI overbodig gemaakt. Nee, het is zeg maar, ik zeg altijd: het is een beetje de andere kant van de hersenpan. Want die generatieve AI, dat zijn eigenlijk voorgetrainde modellen die bepaalde nieuwe dingen kunnen creëren. Foto's, video's, data, informatie. Uh, maar die zijn voorgetraind en die zijn vooral bedoeld, uh, is getraind op eigenlijk menselijke communicatie. Uh, en die snappen precies eigenlijk op basis van menselijke taal kunnen zij taken uitvoeren en daar zijn ze, zijn ze eigenlijk voor getrainde AI modellen.

06:37 Terwijl die voorspellende AI eigenlijk vaak nog getraind moet worden. Ja.Maar dat er zo, s, dus die, die tweede vorm was daar opeens. Uhm, heel veel mensen weten niet dat die complementair aan elkaar zijn. Ze hebben andere, uh, doelen. Uhm, maar dat opeens naast voorspellende AI een andere vorm van AI was die veel sneller, uh, uhm, jou kan helpen met relatief weinig tijd en investering, dat was mij een totale verrassing. Ja. Maar tegelijkertijd, het hele principe van dat AI is eigenlijk, bestond al heel erg lang en was er opeens een nieuwe vorm. Terwijl denk ik heel veel mensen, ook de luisteraars misschien, dachten dat toen pas eigenlijk AI doorbrak. Nou ja, precies. O-ook voor mij, hè. Ik zit, ik loop al, uh, wat langer mee in het techvak en ik wist dat het er was.

07:21 Ik wist dat die, die voorspellende, het weer en dergelijke, modellen en, ik wist dat het er was, maar op het moment dat je zelf met een regeltje iets kunt creëren, dat maakt het zichtbaar. Of tangible, zoals ze dat zo mooi zeggen in de Engelse taal, maar, uh, tastbaar voor iedereen. En, uh, Truus van Vierhoogachtig, of John, die kan op zijn eigen computer, kan die dus nu een plaatje van een hond met vijf poten maken. Of een vliegtuig, uh, met een helikopter erbovenop en dergelijke. En dat maakt het opeens heel erg tastbaar voor mensen. Uhm, waar we n-nu vooral over gaan hebben is, uh, is data voor mensen die er, me, voor hun werk mee bezig zijn en het midden en kleinbedrijf, dus de, de eenk-, eenpitter, uh, meerpitters.

07:59 Wat, wat kun je allemaal met, met data doen? Hoe kun je dat, uh, stroomlijnen in je bedrijf of voor je eigen, uh, uh, bedrijfje als je alleen bent? Uh, dat is iets wa-waar jij, uh, wat jouw vakgebied is, hè. Kun je even in het kort zeggen wat jij doet? Ja, ik heb twee bedrijven. Eén bedrijf heet AI.nl, waar ik heel veel lezingen, uh, workshops geef, boeken schrijf over AI. Onder andere Handboek AI-strategie, Kunstmatige Intelligentie in 60 minuten, anderhalf jaar geleden, uh, uitgebracht. En er komt een nieuw boek, ook, eh, over prompt writing, dus hoe gebruik je een ChatGPT, Gemini en een Copilot. En we organiseren reizen, AI-reizen naar Silicon Valley. Oké. Oh, wauw! Waar we bij de bedrijven echt, uh, op bezoek gaan, zoals een OpenAI, Adobe, uh, en doen we vaak met een groep ondernemers om echt te laten zien: ja, hoe gaat het nou aan toe in die, in die bedrijven?

08:45 En dat doe ik allemaal samen met mijn businesspartner Remy Gieling. Wij, uh, wij zijn, uh, een, uh, een AI-duo, uh, waarin we dit, dit, deze mooie dingen allemaal, allemaal doen. Uhm, en het andere bedrijf wat ik heb heet de Automation Group. Uh, dat doe ik met Remy Gieling, maar ook met nog een andere cofounder, Steven van der Leeden. En dat is echt een bouwbedrijf. Dus AI.nl,.nl is meer, ja, we zeggen altijd een praatlabel of een evangeliseerlabel. Ja, ja, ja, ja. Vooral gericht om die AI-toepassingen heel concreet en pragmatisch te belichten. Ja. Uhm, het Automation Group is een bouwlabel waarbij we die taalmodellen, dus die technologie achter ChatGPT, specifiek trainen op bedrijfsspecifieke processen, zodat je die generatieve AI ook kan inzetten, geïmplementeerd in je bestaande systemen.

09:28 Om bijvoorbeeld aanbestedingen te schrijven, uh, of om, uh, slimmer recruitment te doen, uh, uhm, of om sneller contractanalyses te kunnen doen. Dus eigenlijk als een soort van cognitieve assistent in bedrijven. En dan hebben we ook nog een team van vijf mensen die daar, uh, die daar werken in dat, uh, in dat bedrijf. Uh, dus ik praat heel veel over AI, maar ik probeer ook met dat team, en dat vind ik ontzettend leuk, die combinatie, ook, uh, concrete AI-toepassingen zelf te ontwikkelen. Dus een beetje practice what we preach. Nou, dat is, dat is superbelangrijk. En, nou, wat je met, met dat bedrijf doet, dat bouwen, is vooral voor de wat grotere bedrijven die al op hele bergen met data zitten die ze ooit al verzameld hebben en dat inzichtbaar willen maken, inderdaad, h-, d-d-de kwaliteit van het werk, uh, willen maken.

10:10 Uhm, over die kwaliteit van het werk en, en wat dat allemaal doet, daar kom ik straks nog even op terug. Ik wil het eerst eventjes wat kleiner maken. We hebben het in het voorgesprek er ook over gehad. Voor de, voor de, de eenpitter en de mensen met drie, vier mensen. Uhm, die genereren ook data, maar die zullen niet, uhm, d-, o-, nu zitten te springen om een bedrijf als jouwe in te huren om daar een, een, iets, iets van te maken wat ze kunnen gebruiken. Ik, ik struikel een beetje over mijn woorden, maar dat doen zij namelijk ook, dus daarom ben ik blij dat jij er bent. Uhm, laten we even een, een bedrijf nemen van, uh, drie mensen en, uh, die verkopen iets. W-waar ligt hun kans met data? Ku-, uh, kun je een beetje een, een, wat, wat, een inzicht geven waar ze, waar ze, wat zij allemaal kunnen doen? Ja, kan zeker.

10:52 Kijk, voor die bedrijven is vooral die generatieve AI inderdaad echt laaghangend, uh, laaghangend fruit. Ja. En even naar de basis: waarom zou je generatieve AI, en generatieve AI zijn dus die voorgetrainde modellen, uh, onder andere in ChatGPT, Copilot, maar ook inderdaad beelden genereren. Nou, we kennen, denk, uh, uh, veel luisteraars kennen zeker een aantal tools. Ze kunnen ze zelf wel noemen, maar waarvoor zijn die nou interessant? Nou, die zijn vooral als een assistent voor cognitieve, complexe taken. Oké, ik vind het woord assistent heel erg belangrijk. Ja. En die cognitieve, dat moet je even uitleggen. Ja. Nou kijk, die, v-, die generatieve AI, die zijn, waarom zijn die zo baanbrekend?

11:30 Nou, omdat ze menselijke communicatie begrijpen. Uh, dus als jij iets schrijft of iets spreekt, dan snappen die modellen, quote-unquote, want het eigenlijk is een statistisch model, maar in ieder geval, uhm, kan die op basis van die gesproken of geschreven input kan die bepaalde acties, uh, ondernemen. En dat maakt het zo laagdrempelig, omdat je niet daar AI-specialisten voor hoeft in te huren of, uh, en omdat ze voorgetraind zijn, inderdaad, heb je niet per se al die data, data nodig. Nee. Nou, die, iedereen in een bedrijf is bezig met cognitieve taken. Nou, wat zijn cognitieve taken? Mailtjes schrijven, uh, voorbereiden op een podcast. Ah, ja. De krant lezen, uh, uh, voorbereiden op een onderhandeling.

12:11 Dus eigenlijk alles waar je iets doet met, zo, als het mooi heet, kennis extraheren- Ja...of, uh, communiceren of informatie analyseren. Dat is iets wat iedere ondernemer dagelijks mee bezig is en waar precies die generatieve AI heel goed als assistent kan, kan helpen. Want die generatieve AI-modellen, zoals onder andere ChatGPT, Gemini en Copilot. Even om het duidelijk te maken, dat zijn eigenlijk de interfacevarianten van die taalmodellen. Ja. Dus eigenlijk is dat een gemakkelijke interface waarop je met zo'n taalmodel, zo'n generatieve AI-model kan praten. UhmDie zijn heel, heel goed in ongestructureerde informatie analyseren. Want ongestructureerde informatie is eigenlijk alle informatie die je niet in cijfermatige nullen en enen kan terugvertalen. Dus eigenlijk woorden.

12:53 Ja. Daar zijn ze heel goed om die te analyseren en ze kunnen heel goed de context begrijpen van taal en van menselijke communicatie. Dus daar zijn die dingen heel goed in. En uiteindelijk kun je met zo'n ChatGPT, Gemini of een Claude en Anthropic. Nou zijn er heel veel taalmodellen, maar in principe hebben die dezelfde principes. Een beetje een kwestie van smaak, zeg ik altijd. Of welk label- Ja...je interessanter vindt. Alleen al met die interface kun je ontzettend veel doen als mkb'er, want, uhm, het kan je helpen met het schrijven van een e-mail. Uh, wij hebben bijvoorbeeld een tool ontwikkeld die overigens gratis te gebruiken is. Heet empathie.ai. Oké, onthouden mensen, gratis. Empathie.ai precies gratis. Uhm, waarom hebben we die opgericht?

13:32 Nou, een van de dingen waar je AI kan toepassen is het schrijven van empathische reacties op vervelende e-mails. Oeh. En dat klinkt een beetje gek, maar het punt is dat, je kent dat wel, je hebt soms wel eens een communicatie waar je niet zo blij mee bent. Of je hebt een klant die niet zijn factuur wil betalen en dan, ja, wij zijn mensen, dan word je emotioneel, denk je op een gegeven moment v-potverdorie en dan schrijf je dat mailtje en heb je daarna spijt van. Maar de empathie.ai is een, is een specifieke ChatGPT versie zou je kunnen zeggen, die helemaal gespecialiseerd is in het schrijven van empathische reacties op vervelende e-mails. Dus die vervelende e-mail stop je in die tool en er komt daar een empathische reactie uit. Oké, wauw. En denk je: ja, hartstikke leuk Job, maar waarom zou ik dit doen?

14:10 Nou, dit is een voorbeeld van hoe je generatieve AI kan inzetten. Want waarvoor gebruik je generatieve AI? Als es, ik zei al als een assistent. Voor taken waar je geen voldoening van krijgt of stress krijgt of te veel tijd kost. Ja. Nou, bijvoorbeeld reageren op vervelende e-mails is voor veel mensen best wel stressvol. Zeker. Uh, het kost ook best wel veel tijd, want, en ook al hersencapaciteit, want je zit er toch de hele dag een beetje over te malen als je geïrriteerd bent. Uhm, dus als je het goed gebruikt kan die je helpen om daar je mailtjes beter te krijgen, waarmee je een mogelijk conflict kan vermijden, maar ook heel veel tijd kan besparen. Ja. Uhm, maar je kan bijvoorbeeld ook-- dus dat is een voorbeeld, één voorbeeld hoe je zo'n, hoe je dat kan gebruiken met dagelijkse taken, maar bijvoorbeeld ook het vertalen van, uh, van, uh, van e-mails, hè.

14:55 Je, je hebt een, een internationale leverancier, uh, uh, die taalmodellen zijn perfect in het vertalen daarnaar, naar perfect Engels of business Engels van je e-mail. Het samenvatten van documenten, hè. Niemand wordt er blij van om, om, om honderd pagina's door te spitten. Uh, je kan ook in die taalmodellen documenten uploaden en daar samenvattingen van maken of inzichten, uh, destilleren. Ja. Nou, allemaal dat soort zaken zijn echt laaghangend fruit waarop je die generatieve AI kan helpen en heel veel tijd kan besparen. Maar nou komt ie. Ja, heel veel bedrijven denken: nou, ik ga mijn bedrijf van de toekomst bouwen. Uh, generatieve AI gaat, gaat alles beter maken, uh, maar daar moet je heel mee opletten, want je moet een aantal dingen onthouden.

15:35 Is één: het blijft geavanceerde wiskunde en statistiek. Uh, ze lijken soms alsof ze heel kundig zijn en empathisch, maar uiteindelijk gaat het erom dat je het meer als hulpmiddel gebruikt of wat punten uithaalt of, of, of elementen uithaalt uit de output van zo'n model die je kan gebruiken. Maar het is niet een magische toverdoos. Heel goed, ja. En focus je vooral op de vijftien, twintig minuten die je per dag kan besparen in plaats van de illusie hebben dat, dat zo'n taalmodel gelijk jouw hele dag anders gaat maken, je hele bedrijf van de toekomst gaat bouwen. Nee. En dit is sterker nog mijn verhaal wat ik ook s-, altijd vertel bij grote bedrijven waar ik bijvoorbeeld voor presenteer of waar wij dingen voor doen.

16:12 Ga juist beginnen met die vijftien minuten, dertig minuten besparen juist door een relatief simpel, quote unquote, ChatGPT te gebruiken. Want dan doe je daar ervaring mee. Dan leer je zo'n tool kennen, uh, en AI verkennen hoe je dat voor jezelf kan toepassen. Voor dingen, dagelijkse taken die jij uitvoert waar je niet zo, zo blij van wordt. Dat is veel makkelijker te realiseren dan als je al gelijk naar AI-tools gaan die jouw proces in je bedrijf gaat verbeteren of mogelijkerwijze optimaliseren. Want dan heb je te maken met processen, heb je te maken met teams, heb je, m, te maken met organisatiecultuur. Ja. Uhm, dus begin juist met die tools en kijk naar alle cognitieve taken, alle dingen met communicatie, schrijven, communiceren waar je geen voldoening uit haalt, niet blij van wordt, te veel tijd kost.

16:57 En kijk dan daar of zo'n- Ja...taalmodel je bij kan assisteren. Ja. Dat zou mijn advies zijn. Ja, dus a-als ik het goed begrijp zeg jij nu van: nou, luister eens, je moet het, je moet, het is niets waar je volledig op moet leunen. Zeker niet als, als, als, als klein bedrijf, uh, zonder de mogelijkheden van grote bedrijven om heel veel mensen ernaar te laten kijken. Leun er niet op, maar gebruik het om je inderdaad je dagelijkse taken wat makkelijker te maken. Ja. Hetzij korter en, en eventueel te helpen bij problemen, uh, op te lossen of te voorkomen. Uhm, i-ik gebruik het bijvoorbeeld wel eens als ik een, een, een, een stuk heb geschreven of een, een persbericht of iets dergelijks. Dat ik het in een, uh, een ChatGPT of Gemini stop en dan gewoon vraag om: wat vind jij ervan? Dus dan krijg ik er eentje terug.

17:40 Die is meestal heel saai, maar haal ik wel vaak wat tips uit van: oh wacht, dit had ik ook zo kunnen verwoorden. En die elementen gebruik ik dan om het uiteindelijke persbericht te schrijven. Ik denk dat dat die, da-, de beste weg is, uh, voor bedrijven om, om te gaan doen. Zie het als hulpmiddel, als die assistent die je normaal altijd, hè, je doet met je eigen—van is ook wel, van je word, feeder waarvan heb ik gemaakt. Dat is dan eigenlijk die AI-tool op dit moment. Ja, precies dat. En het, uh, ik vind het een heel mooi voorbeeld, omdat ik heel veel mensen zie die denken: ik stop het erin en ik neem het over en het, en, uh, ik ga ermee verder. Moet je niet doen, nee. Moet je nooit doen. Want in het, alleen al vanwege het feit dat ik persoonlijk de output, de schrijfstijl niet al te goed vind of mooi vind of in ieder geval niet helemaal mijn smaak is.

18:20 Uh, en daarnaast, hè, door die taalmodellen gaat het niet over het produceren van teksten, want dat ding kan produceren wat je wil. Ja. Maar veel meer om het beoordelen van teksten. Ja. Maar ik vind wat jij zegt een prachtig voorbeeldUh, want laat ik het op mezelf betrekken. Kijk, ik gebruik heel veel ChatGPT ook als een assistent om me te helpen bij zaken waar ik zelf wat minder goed in ben. Ik heb, een beetje vergelijkbaar met bijvoorbeeld wat jij noemde, ik ben iemand die heel goed op een toetsenbord kan rammelen. Ja. Uh, een brainwave op het toetsenbord, uh, via dat toetsenbord, uh, in de computer kan krijgen, of in de laptop of op m'n smartphone. Uh, ik heb heel veel ideeën, maar mijn, uh, mijn valkuil is vaak dat ik of te veel herhaling heb in m'n teksten of dat er nog wat slordigheden in zitten met grammaticaal of stelfoutjes, stelfouten.

19:06 Uh, daarvoor gebruik ik inderdaad dat taalmodel- Ja...om me daarbij te helpen als een soort van eindredacteur. Ja. Maar dat betekent niet dat iedereen dat moet gaan doen. Want misschien vindt iemand het fantastisch om hele mooie- Zeker...goede teksten te schrijven. Zeker. En hebben juist moeite mee inderdaad om tot die ideegeneratie te komen. Die inspiratie. Ja. En dat is heel belangrijk. Begin bij jezelf, want die generatieve AI, daar, uh, kun je dan, uh, het meest winst behalen inderdaad door te kijken, jou persoonlijk, hoe het jou kan helpen. Ik zeg altijd: ja, je gaat niet voor AI werken, maar je moet uitvinden hoe AI voor jou kan werken. En dat is superpersoonlijk. Dat is een hele belangrijke en ik, ik wilde ook iets toevoegen, hè, doe ik ook wat.

19:42 Uhm, [lacht] ik denk dat het ook belangrijk is dat je moet weten dat een generatief AI-model, dat het geen weerspiegeling is van jou als ondernemer of als spokesperson of als programmeur. Wat jij doet is uniek en je geeft een, een, jouw woordgebruik, uh, manier hoe je overkomt is uniek. Dat is ook de basis waarom mensen met jou willen werken of jouw product willen afnemen. Dat, dat kun je niet en voorlopig niet uit dat ene taalmodel halen, tenzij je jou inhuurt en daar heel veel uren in steekt om, om, om een apart LLM, Large Language Model, te maken waar, nou ja, goed, weet je, dat gaan we allemaal niet doen. Dus het is belangrijk en daarom vind ik die tip zo goed dat je het als tool ziet, als, als, als, uh, gebruiksmiddel om je dagelijkse taken beter, kwalitatief hoger en wat, uh, uhm, korter te houden, ze, uh, tij-, tijdbesparend.

20:31 Ik zeg vaak superstagiair. Nou, dat vind ik ook een hele mooie. Supersta-- wie wil er nou geen superstagiair? Zo iemand die heel goedkoop is en achteraf bla-ontzettend goed blijkt te zijn. Daar zijn we allemaal naar op zoek. Uhm, w-wil ik eventjes, uhm, naar, naar, naar de gevolgen van AI in de beleving van het werk. Uhm, we hebben in, in deze podcastrees-reeks ook gesproken met Mark Fletter, oprichter van Voys Telecom. Bekende man uit de techwereld en daar hebben we het ook over AI gehad. En hij zei op een gegeven moment van: ja, weet je, het is, AI is een soort, uh, technische, uh, industriële revolutie. En we weten gewoon uit de geschiedenis van de mens dat elke grote revolutie heeft niet voor minder banen gezorgd, heeft niet voor ellende en honger in de wereld gezorgd, heeft juist voor meer werk gezorgd en meer geluk en een hogere levensstandaard.

21:16 Dus dat zal hier op een of andere manier ook wel, uh, gaan werken. Dus twee vragen: ben je het met me eens dat AI een soort grote industriële/technische revolutie is? Jazeker. Sterker nog, uhm, we zitten midden in de vierde golf van de industriële revolutie, dus eigenlijk zitten we nu nog steeds in de industriële revolutie. Ja. Is nog steeds gaande. Ja. Ik ben helemaal met je eens dat er veel gelijkenissen zijn met eerdere, uh, technologische innovatie, technologische ontwikkelingen. Dat we daar heel veel van kunnen leren. Maar eigenlijk aan de andere kant is deze ontwikkeling ook wel een beetje anders. Uhm, wat de gelijkenis is en waar ik helemaal mee eens ben, is d-, het feit, het, het organisatieaspect.

21:57 Nou, één leuk voorbeeld daarvan is: toen de, jaren 60, de rekenmachine werd, uh, geïntroduceerd- Ja...gingen wiskundedocenten de straat op om te protesteren tegen dat ding. Ja. En dat deden ze om twee redenen. Eén: ze waren heel erg bang dat ze hun baan zouden verliezen. En in de tweede plaats gingen zij de straat op tegen die rekenmachine te protesteren omdat ze heel bang waren dat leerlingen niet meer zouden kunnen hoofdrekenen. Ja. Nou, dat laatste is een beetje uitgekomen. [lacht] Dat wel, ja. Dat allereerste zeker niet. Uh, maar ze gingen niet zozeer de straat op om te protesteren tegen die rekenmachine an sich. Uh, nee, ze gingen de straat op omdat ze bang waren of angstig werden vanwege de gevolgen van die technologie. Ja. En waar ze geen invloed op hebben. En dat zie je de hele industriële revolutie terugkomen.

22:39 Inderdaad, je zag het ook met de opkomst van, uh, de machines, uh, waarbij zogenaamde, ik, sommige mensen kennen misschien die groepering wel, zijn er niet veel, Luddieten. Dat was een groepering die zo, g-, uh, tegen, uh, technologische ontwikkelingen waren dat ze machines kapot gingen slaan. Oh wauw. Dus op een gegeven moment was de weefmach-, een weef, uh, uh, de w-, ja, de weef- Het weefgetouw, ja...ja, de weefmachine. Ja, ja, ja, ja. En zij waren zo boos, leid-leidt tot zoveel frustratie dat ze die, ja, gingen gewoon echt gewoon machines kapotslaan. Ja. Hetzelfde zie je nu trouwens ook gebeuren in San Francisco, maar op iets, ja, vrede, nou ja, iets andere vorm. Namelijk ik heb heel veel zelfrijdende, heb je zelfrijdende taxi's van- Waymo.

23:18 Ja, Waymo en ook, uh, uhm, uhm, Cruise van, uh, van General Motors. Uh, maar wat daar bijvoorbeeld nu gebeurt is dat inderdaad stopborden be-voor die camera's worden gehouden. Want, nou ja, als een zelfrijdende auto een stopbord ziet, dan stopt ie altijd. Ja. Maar puur om een beetje te trollen en, uh, en dwars te zitten. Maar wat ze ook deden, heb ik zelf meegemaakt in San Francisco toen ik zelf in een zelfrijdende taxi zat van, uh, van Waymo, is dat iemand met een fiets die spiegels omver klapt. Want wat er dan gebeurt is als er maar iets gebeurt in die auto gaat ie gelijk op een veilige plek parkeren. Ja. En dan krijg je een callcenter medewerker van: "Hello guys, are you okay?" Want ze zijn heel bang dat er iets gebeurt. Ja, ja, ja, ja. Maar wat doen ze ook gewoon puur die spiegels omklappen om een beetje dwars te zitten. Is ook een vorm van ageren tegen de technologische ontwikkelingen.

24:02 Dat zie je nu precies hetzelfde gebeuren. Alleen is er één groot verschil: eerdere technologische ontwikkelingen gingen lineair, uh, uh, ontwikkelden die zich door en dit gaat exponentieel. Het gaat zo ontzettend snel dat zelfs voor mij als iemand die dagelijks met AI bezighoudt gewoon niet te, te volgen is. Ja. En dat leidt tot een interessant iets, ook binnen organisaties, is dat wij als mensen kunnen heel slecht exponentieel nadenken. Wij vinden het heel lastig om na te denken hoe je organisatie eruit ziet over 5 à 10 jaar. Zeker. Ja.Wij vinden het veel le-- wij, we zijn veel meer, hè, dat is gewoon eigenlijk hoe we gebakken zijn als mens, dat is gewoon onze, onze DNA, uhm, veel meer op de korte termijn bezig.

24:42 Uhm, en d-doordat die technologie zo nog veel meer impact hebben en dat er ook veel meer gevaren zijn en dat het ook nog sneller gaat dan elke andere technologische ontwikkeling hiervoor, is die angst wel heftiger, significanter, maar tegelijkertijd ook heel terecht dat dit, uh, dat dit gebeurt. Dus er is een ongelooflijke, uh, overeenkomst, maar dit is denk ik een groot verschil. En een ander verschil is, is, is dat daardoor enerzijds de positieve van, kant van AI v-veel sneller gaat dan verwacht, maar ook de negatieve gevaarlijke kant van, van AI, waardoor het ook gewoon veel meer de negatieve kant van deze technologie ook veel meer en ook wel terecht, uh, in het nieuws komen en belicht worden.

25:22 Ja. Maar dat is allemaal terug te voeren op het feit, eigenlijk een beetje die wiskundedocent die op straat ging tegen de rekenmachine, maar dan tot de macht tien. Ja. Uh, want ja, hoe je het ook wendt of keert, die rekenmachine was een baanbrekende technologie in de jaren 60. Maar dit is natuurlijk echt, gaat zo snel, uh, waardoor ook die effecten heftiger zijn. Ja. Nou, op je tweede punt dat banen gaan verdwijnen. Er zijn interessante studies, uh, gedaan door onder andere, uh, Forrester en daar zie je inderdaad dezelfde patroon als de vorige keer. Dat, uhm, meer banen gaan veranderen dan dat er gaan verdwijnen. Dus er gaat een klein percentage van de banen gaat echt verdwijnen. Dat zijn de zeer repetitieve banen, vooral in het kantoor, in het kantoordomein, dus vooral white collar. Ja.

26:03 Denk vooral in de klantenservice gaan veel banen, uh, uh, uh, uhm, sneuvelen, maar ook in bijvoorbeeld in finance. Mensen die heel controlerend werk doen. Ja. Uh, maar 80% van onze taken van de gemiddelde kantoormedewerker, die gaat veranderen. Ze gaat ook voor mijn baan, voor jouw baan, iedereen die op een toetsenbord rammelt, daarvan gaat 80% van de taken gaan veranderen. En dat is de grootste uitdaging. Want, uh, verandering vinden we allemaal geweldig. Maar veranderen als werkwoord vinden we allemaal, maakt niet uit hoe avontuurlijk je bent, dat vindt niemand leuk, want dat gaat weer terug op onze evolutionaire basis dat wij eigenlijk best wel gewoontedieren zijn en het gewoon echt niet fijn vinden als we geen invloed hebben op wat er gebeurt in onze persoonlijke levenssfeer.

26:48 Uh, dus dat, die verandering op de werkvloer gaat wel significanter zijn dan bijvoorbeeld met het internet. Maar tegelijkertijd ook ongelooflijk veel raakvlakken. Want ook bij het internet, toen dat doorbrak, nou, dat heb jij natuurlijk ook, uh, uh- Zeker, zeker. Als geen ander meegemaakt dat we allemaal dachten: ongelooflijk, we kunnen gewoon duizend, duizenden kilometers verderop met mensen communiceren. We kunnen iets digitaal opslaan. En die, ja, dat gevoel van surrealistische hebben we nu ook met AI. En dat is tegelijkertijd wel weer een grote overeenkomst. Ja. Uh, Jop, je, je zegt net iets heel belangrijks: 80% van de taken gaat veranderen en 80%, dat is heel, dat is heel veel. Dat is eigenlijk bijna alles.

27:26 Maar w-w-wat, w-wat gaat er dan veranderen hier op Verteld is? Ja, want na, hiervoor vooral gesproken over AI eigenlijk voor jezelf of als een soort van persoonlijke productiviteitsraket. Ja. Maar je kan die taalmodellen, die generatieve AI, die kun je ook heel goed inzetten in de bedrijfsprocessen. Dus bedrijfsprocessen, bijvoorbeeld jouw inzet, je, om contracten te analyseren of, uh, uh, voor het schrijven van, van voorstellen of het, uh, het samenvatten van e-mails. Zeg maar al het cognitieve werk wat we dagelijks doen. Daar kun je zo'n taalmodellen, mits goed getraind op bedrijfsspecifieke data en op dat specifieke taken, die kunnen daarmee heel veel cognitief werk, uh, deels van de mens overnemen. Ja.

28:07 Uh, een voorbeeld te geven: stel je bent compliance officer en jij moet, uh, je hebt 1.000 leveranciers en je moet in die contracten een analyse doen waar je, uh, bijvoorbeeld regelingen hebt over uitgestelde betaling. Ja. Nou, ze-zelfs de allerbeste compliance officer zal het niet leuk vinden en zou het ook niet kunnen om 1.000 contracten even door te spitten op een dag. En dat komt omdat onze hersenpan daar niet op gemaakt is. Nee. Nou is een generatieve AI, die kan dat soort type taken, uh, uitvoeren omdat ie veel meer rekenkracht hebben, heeft dan onze hersenpan. Ja. En heel goed is om op basis van ongestructureerde data, lees contracten met bijvoorbeeld lettertjes, uh, om daar informatie uit op te halen. Dat gaat die compliance officer niet vervangen. Nee, helemaal niet.

28:50 Die compliance officer heeft in dit voorbeeld veel meer tijd over om bijvoorbeeld na te denken over een strategie of een onderhandelstrategie. Precies. Uhm, of om na te denken hoe ze daardoor beter in het vervolg contracten kunnen opstellen. En dat ga je zien bij alle processen in het bedrijf, zij het marketing, zij het, uh, communicatieafdeling, zij het salesafdeling, maakt niet uit. Ja. Allemaal dat soort cognitieve processen, die gaan die AI-tools, dat heet AI agents, dat zijn eigenlijk op maat getrainde taalmodellen. Ja. Gaan die taken uitvoeren waardoor de mens veel meer tijd over heeft voor taken waar we eigenlijk beter in zijn. Ja. En daarom, en dat gaat die 80% van die taken doen veranderen.

29:27 Want heel veel van die dagelijkse taken die je doet, zoals e-mailen, daar gaat AI een grote rol in spelen. Ja. Maar het gaat heel erg o-om de crux dat de juiste symbiose gevonden wordt. Ja. En dat interessante is dat uit alle studies blijkt dat juist in de toekomst de menselijke vaardigheden veel belangrijker gaan worden. Juist in een wereld waar een AI een dominante rol krijgt. En die vaardigheden zijn kritisch denkvermogen, namelijk je moet die AI wel beoordelen en daardoor kritisch zijn, want het blijft geavanceerde wiskunde, statistiek, maar ook, uh, communicatieskills. Ja. Empathisch vermogen, uh, maar ook datavaardigheden. En waarom datavaardigheden? Nou, we hadden het al eerder over: data is de brandstof van AI, dus je moet wel kennis hebben over data om met AI te kunnen werken. Ja.

30:10 Vergelijking met Google Translate: je kan alleen maar Google Translate gebruiken of een andere vertaaltool als je enige kennis hebt van Duits, Frans of Engels of een andere taal. Ja. Uh, en dat gaat, dat verklaart waarom die 80% van jouw taken gaan veranderen, uh. Ik, ik, ik snap het helemaal, uh, hartstikke goed. Uhm, dus we hadden het net over de angst, om maar even makkelijk te zeggen, voor, voor wat komen gaat, uhm.Nou, die angst moet weggenomen worden en dat kun je doen door mensen te informeren, bij te praten. Dat is ook een van de redenen waarom jij op Data Expo staat, 11 en 12 september, uh, van dit, van dit jaar. Je doet daar een keynote. Uh, daar kun je gratis heen. Uh, voor iedereen superinteressant en belangrijk om je dus onder dom-- onder te dompelen in die wereld van data en AI. Het, het is overweldigend, maar je komt er wel uit. En ga zeker naar jouw keynote.

31:00 Uhm, wat ik vooral belangrijk vind, en daar moet jij even op aanhaken, is dat je als, uh, als eenpitter, maar ook als werkgever, uh, je gaat verdiepen in, in de hele, uh, wat kan ik ermee, maar dat je daar ook je werknemers in meeneemt. Dat je dat samen doet. Klopt helemaal. Ik denk dat AI meer een organisatorische uitdaging is dan een technologische uitdaging. En dat komt, die technologie is gewoon beschikbaar. The sky is the limit. Ja. En daar slaat, slaat de spijkers op zijn kop. Het gaat erom dat je niet je medewerkers vergeet. Dat blijkt uit het onderzoek van Boston Consulting Group. Daar blijkt uit dat negen op de tien leiders zeggen: we willen iets met AI doen. Ik, uh, een AI gaat een belangrijk onderdeel worden van ons bedrijf, maar uiteindelijk slaagt maar 16% ervan om het echt succesvol toe te passen.

31:45 En dat komt omdat inderdaad, als je zegt tegen een medewerker: jouw taken gaan anders worden, uh, we gaan de processen anders inrichten. Ja, dat kost ontzettend veel tijd. En als je dat zo als leider, e-, benoemt, dan denk ik niet dat iedereen daar heel erg blij van wordt. Nee. Het is dus heel belangrijk dat je je medewerkers erbij betrekt, maar ook weet, ja, hoe kijkt jouw medewerkers tegen AI aan? Wij hebben daar ook een, een meting, een, een, een tool op ontwikkeld om een soort van AI-geletterdheid en kennis en motivatie op het gebied van AI te meten. Je moet een beetje weten hoe iedereen tegen AI aankijkt en ook respecteren dat niet iedereen nou zit te juichen. Uhm, e-, en dat moet je respecteren als, als leider, uh, uh, en daarmee ook de medewerkers enerzijds heel erg betrekken. En een andere tip die ik altijd geef is: begin gewoon heel erg klein. Uh, uhm. Juist, ja, ja.

32:35 En deel ook als leider zelf hoe jij AI toepast. Er zijn ook heel veel, uh, medewerkers, blijkt uit onderzoek van, van Microsoft, uh, en LinkedIn onlangs, uhm, waar uit blijkt dat een soort van imposter syndrome is op de werkvloer. En wat is imposter syndrome? Is dat mensen bang zijn dat ze door de mand vallen als ze AI toepassen. Absoluut, ja, ja, ja. Dus heel veel mensen zeggen ook helemaal niet dat ze een bepaalde taak heb-a-hebben uitgevoerd met behulp van AI, omdat ze heel bang zijn dat één, ja, dan misschien een baan op het spel staat. En twee, uh, dat ze, ja, dat ze door de mand vallen, dat ze eigenlijk helemaal niet zo goed zijn als ze dachten. Ja. Nou, dat illustreert al perfect waarom AI een organisatie-uitdaging is en waar je ook als leider echt vertrouwen moet wekken en het vertrouwen moet winnen van je medewerkers om het succesvol toe te passen. Ja.

33:19 Nou, uh, twee, twee dingen. Een, een, een baas die zegt: we moeten iets met AI doen, dat is geen goeie baas, want dat zijn de meest, uhm, random opmerkingen. U-u-u-uit-- toen ik met deze hele mobiele wereld begon, toen zei iedere CEO: we hebben een app nodig en, maar dan ook niet waarom en wat moeten we ermee? En ten tweede ik, ik, ik kom origineel uit het, uh, prachtige provincie van Zeeland en daar zeggen ze: wat de boer niet kent, dat vreet ie niet. En ik denk dat dit aanhaakt in, in, in wat jij zegt, is van: je moet mensen voeden met informatie, niet in door de strot heen duwen, maar voeden met informatie. Uhm, ja, we komen aan het einde van de podcast. Uh, ja, ik, ik, w-, ik zei van: we houden het netjes op 25 minuten, maar daar zijn we ver overheen gegaan omdat het gewoon een heel erg interessant, uh, onderwerp is. Waarom?

34:03 Omdat we in dit gesprek hebben we het erg tastbaar gemaakt. We hebben wat, wat kleine dingetjes aangehaald. We hebben hopelijk geprobeerd de angst, en dan met air quotes, want dat klinkt iets te negatief, weg te halen en de mensen te motiveren om naar kennis, uh, op zoek te gaan. Dat kunnen ze op twee manieren doen. Ze kunnen dat gratis kaartje voor de Data Expo natuurlijk eventjes in de shownotes registreren en een van deze twee dagen, uhm, uhm, daarheen te gaan. Uhm, maar ze kunnen natuurlijk ook contact opnemen met jou. Wa-wa-waar kunnen ze dat doen? Ja, dat kunnen ze in, bij, m-, via ai.nl of [email protected]. Ja, makkelijker e-mailadres kun je bijna niet hebben. Nee. Maar wat de andere leuke tip is en de reden dat ik dat noem is ook omdat dat terug kan komen in de keynote. Ja. Ik heb, uh, in samenwerking met BusinessWise van DPG Media een hele mooie serie gemaakt, heet AI at Work.

34:46 Zesdelige serie waar we echt laten zien hoe AI van impact, invloed is op de werkvloer. Waar we laten zien hoe de Goudse Verzekeringen, Picnic, een bedrijf als Shoeby, hoe die AI toepassen. Waarbij we l-, echt letterlijk het laten zien hoe het werkt en ook spreken met de mensen die daar dagelijks met die AI-tools werken, uh, en niet alleen maar met de data- en AI-specialisten zelf spreken. En dan kun je onder andere zien bijvoorbeeld Shoeby AI gebruikt om bijvoorbeeld enorme retour van kleding, retourvoorraden eigenlijk te verminderen, waardoor ze, uh, heel veel, v-, uh, fashion verspilling tegengaan, maar ook heel veel kosten besparen. Of bijvoorbeeld hoe Picnic het toepast. Uh, daar laat ik ook voorbeelden van zien in die, in die, in die, in die, uh, in die lezing.

35:29 Uhm, uh, en ik denk dat dat heel belangrijk is en dat zul je ook terugzien dus in die lezing, in die keynote, om vooral heel veel voorbeelden te laten zien. Want uiteindelijk zijn voorbeelden, ja, maak het concreet, toepasbaar en laten zien hoe je het werkt. Uhm, en ik hoop heel erg dat na die lezing, als mensen daar zijn geweest, daar veel betere indruk, uh, op hebben. Uhm, en ook denk ik met die serie, maar ook bijvoorbeeld ons handboek AI-strategie. Een boek wat we onlangs hebben geschreven is helemaal doorspekt met voorbeelden. Want uiteindelijk, ja, the proof of the pudding is in the eating. Uiteindelijk moet je zien hoe het werkt en hoe anderen het doen en ik zal er vooral daar van leren en door laten inspireren hopelijk.

36:08 Nou, een tip van Job als einde van deze podcast. Dank je wel. Graag gedaan. [muziek] Iets met Tech wordt gemaakt door Ruud Karis en Dimitri Vleugel. De productie is in handen van Kletsged Media. Heb je tips of wil je reageren? Ga dan naar Instagram of mail naar [email protected]. [afsluitend muziek]