AI-agenten, multimodale modellen en balans brengen wordt de boventoon in 2025
De groei is nog lang niet uit alle mogelijkheden die generatieve AI te bieden heeft. Nieuwe concepten worden al weer gelanceerd, terwijl de oude nog niet eens goed ingebed zijn in de dagelijks praktijk. De hoeveelheid tools en oplossingen en de snelheid waarmee de vernieuwingen hun intreden doen, laat ook de complexiteit van het AI-landschap zien. Dit staat overigens nog los van de vraagstukken rond foutgevoeligheid, de kwetsbaarheid voor het misbruik van de technologieën. En ook privacy en dataveiligheid wordt een steeds essentiëler goed.
Wat ons betreft start in 2025 de vernieuwde digitale transformatie van bedrijven.
De volgende ontwikkelingen voeren in 2025 hierbij waarschijnlijk de boventoon.
1. Hype maakt plaats voor meer pragmatische benaderingen
Ondanks de explosie en de interesse en innovatie in generatieve AI, is de realiteit dat de adoptie van AI zeer langzaam verloopt. Mensen die ervaringen hebben in ICT en technologie zullen dit geen verrassing vinden. Bedrijven en organisatie worstelen vaak met goed positioneren van generatieve AI-projecten, of het nu gaat om interne productiviteitstools of klantgerichte applicaties, of van projecten in pilotfase naar productie.
Bedrijven investeren wel in AI, maar er is nog niet echt een golf van adoptie binnen bedrijven geweest, alsdus Jen Stave, launch director voor het Digital Data Design Institute aan de Harvard University. Een reden hiervoor is waarschijnlijk de ongelijke impact van AI op rollen en functies. Organisaties ontdekken wat Stave de “gekartelde technologische grens” noemt, waarbij AI de productiviteit voor sommige taken of werknemers verhoogt, terwijl het voor andere juist afneemt. Een junior analist kan bijvoorbeeld zijn output aanzienlijk verhogen door een tool te gebruiken die een meer ervaren tegenhanger alleen maar in de weg zit.
Dit vraagt voor veel bedrijven dat zij in 2025 zich gaan richten op hardere en meetbaardere resultaten als het om de generatieve ai-initiativen gaat. De projecten zullen aantoonbaar meerwaarde moeten leveren en dus kosten moeten verlagen of aantoonbare ROI en efficiëntiewinsten opleveren.
2. Generatieve AI gaat verder dan chatbots
Integratie en praktische software oplossingen
Op dit moment wordt AI vooral geassocieerd met grote taalmodellen, maar er zijn veel meer typen AI in ontwikkeling. De komende periode doen multimodale benadering van AI zijn intrede, waarbij technologische ontwikkelingen verder reiken dan chatbots. AI-ontwikkelaars, eindgebruikers en zakelijke klanten worden creatiever in het gebruik van basis AI-tools. Dit geeft een verdieping in het gebruik en leidt er toe dat het niet meer gewenst is overal chatvensters in te integreren. Er zal een verschuiving ontstaan naar het bouwen van praktische software bovenop grote taalmodellen (LLM’s) en het gebruik van chatbots als zelfstandige tools zal afnemen. Deze aanpak helpt om generatieve AI schaalbaarder te maken voor organisaties.
Multimodel en multimodal
In 2025 verschuift de focus tekstgebaseerde interfaces naar multimodale modellen. Voorbeelden hiervan zijn OpenAI’s tekst-naar-video Sora en ElevenLabs’ AI-spraakgenerator, die niet-tekstuele gegevenstypen zoals audio, video en afbeeldingen kunnen verwerken. Ook robotica biedt nieuwe mogelijkheden voor AI, die verder gaan dan tekstuele conversaties door interactie met de fysieke wereld mogelijk te maken. De basismodellen voor robotica zijn nog transformatiever dan generatieve AI, met eindeloze toepassingen in de fysieke wereld..
Daarnaast is de toekomst ook multimodel. Dit betekent dat een bedrijf niet van één AI-model gebruik zal maken, maar van meerdere. Dus je werkt niet alleen met modellen van OpenAI, maar ook met die van Mistral, Google, Anthropic etc. Daarbij valt op dat de modellen steeds meer dezelfde dingen kunnen en dezelfde features hebben, maar aan de andere kant zullen ze ook specialisaties hebben. Zo zal het ene model net wat beter zijn in programmeren, terwijl de ander betere data-analyses maakt, en weer een ander model beter helpt bij het creëren van authentieke tekst.
3. AI-agenten zijn de volgende stap
In de tweede helft van 2024 groeide de interesse in AI-agents. Deze modellen worden ontworpen om autonoom taken voor zakelijke gebruikers af te handelen, workflows te beheren en routinematige acties uit te voeren, zoals planning en data-analyse. Hoewel deze AI-agenten nog in de beginfase zijn en menselijke aansturing nodig blijft, zijn ze aantrekkelijk voor diverse sectoren. Ze bieden een nieuw perspectief op het automatiseren van routinematige taken en hebben het vermogen om realtime aanpassingen door te voeren op basis van verkregen informatie.
De onafhankelijkheid van AI-agenten brengt echter ook risico’s met zich mee. Grace Yee van Adobe waarschuwt voor mogelijke schade doordat agenten autonoom kunnen handelen, bijvoorbeeld bij het plannen of uitvoeren van taken. Generatieve AI-tools kunnen hallucinaties of valse informatie genereren, wat directe gevolgen kan hebben als een autonome agent dezelfde fouten maakt.
Vanuit ethisch perspectief is het in dit kader altijd wenselijk om het principe van “human-in-the-loop” te hanteren, waarbij menselijke interactie in de besluitvorming noodzakelijk is. Dit wordt zeker ook aanbevolen vanuit de Europese AI-act. Daarbij is het goed te realiseren altijd een risico analyse uit te voeren op voor AI-toepassingen te implementeren en te bepalen welk Risico profiel er voor de klant, burger of gebruiker is.
4. Generatieve AI-modellen worden handelswaar
Het generatieve AI-landschap evolueert snel, en met de start van 2025 verschuift de concurrentie. Het gaat straks niet meer om “ wie het beste model heeft, maar wie het beste is in het verfijnen van vooraf getrainde modellen en het ontwikkelen van gespecialiseerde tools”. Analist Benedict Evans vergelijkt deze fase met de pc-industrie van eind jaren 80 en 90, waar prestatievergelijkingen gericht waren op incrementele verbeteringen. Nu de prestaties van funderingsmodellen dichter bij elkaar komen, worden ze voor veel toepassingen uitwisselbaar.
Als modellen meer commodity worden ligt de focus niet langer op technische specificaties, maar op bruikbaarheid, betrouwbaarheid en interoperabiliteit met bestaande systemen. AI-bedrijven die gevestigde ecosystemen, gebruiksvriendelijke tools en concurrerende prijzen bieden, zullen waarschijnlijk de markt leiden. Differentiatie zal steeds meer afhangen van kosten, gebruikerservaring en gemak van integratie. Vanuit Europees perspectief hoort hier ook het keurmerk veiligheid en transparantie bij.
5. AI-toepassingen en datasets worden domeinspecifiek
Voor ondernemingen begon de interesse in smalle, sterk aangepaste modellen bijna zodra de generatieve AI-hypecyclus begon. Meer weten….? Een nauw afgestemde zakelijke applicatie vereist simpelweg niet de mate van veelzijdigheid die nodig is voor een chatbot voor consumenten. Bedrijven moeten meer overwegen dan welke technologie wordt ingezet. Ze moet goed nadenken over wie gaat de technologie gebruiken en wat is de waarde die het bedrijf er mee wil bereiken. Wie is het publiek, wat is het gebruiksscenario? En welke technologie heb ik dan als bedrijf echt nodig om aan de vraag te voldoen.
Hoewel grotere datasets historisch gezien hebben geleid tot verbeteringen in de modelprestaties, debatteren onderzoekers en professionals over de vraag of deze trend stand kan houden. “De motivatie om steeds grotere datasets te scrapen, kan gebaseerd zijn op fundamenteel foutieve aannames over de prestaties van modellen”, schreven auteurs Fernando Diaz en Michael Madaio in hun paper “Scaling Laws Do Not Scale”. “Dat wil zeggen dat modellen in feite niet blijven verbeteren naarmate de datasets groter worden, althans niet voor alle mensen of gemeenschappen die door die modellen worden beïnvloed.”
6. AI-geletterdheid wordt essentieel
Ondanks de generatieve AI-hype is de technologie nog relatief nieuw en wordt deze nog niet breed gebruikt. Een recent onderzoek toont aan dat minder dan de helft van de Amerikanen tussen 18 en 64 jaar generatieve AI gebruikt, en slechts iets meer dan een kwart gebruikt het op het werk. Dit adoptietempo is sneller dan dat van de pc of het internet, maar er is nog steeds een kloof tussen de officiële standpunten van bedrijven en het daadwerkelijke gebruik door werknemers. Zowel bedrijven als onderwijsinstellingen spelen een rol in het dichten van de AI-vaardigheidskloof door on-the-job training en vaardigheidsgericht onderwijs aan te bieden, zodat werknemers realtime kunnen leren en zich kunnen aanpassen aan snel veranderende technologieën.
Generatieve AI gaat niet weg en dit maakt AI-geletterdheid tot een essentiële vaardigheid voor iedereen, van leidinggevenden tot ontwikkelaars en gewone werknemers. Het begrijpen en gebruiken van deze tools, net als het beoordelen van output en omgaan met hun beperkingen, is cruciaal. Hoewel AI- en machine learning-talent gewild blijft, betekent AI-geletterdheid niet noodzakelijk dat je moet leren coderen of modellen moet trainen. Het experimenteren en verkennen met deze tools enorm nuttig, zonder dat je een AI-engineer hoeft te zijn.
7. Bedrijven passen zich aan een veranderende regelgeving aan
In 2025 treedt de Europese AI-act in werking en wordt er in Europa enige regulering gedaan op de inzet en implementatie van AI-systemen. De VS (daar waar de Big Tech zit) blijft ook naar verwachting in 2025 hierop achter. Het is te hopen dat het gebrek aan een samenhangende wereldwijde standaard ervoor zorgt dat de grote gevestigde bedrijven de standaard van de strengste regelgeving gaat aannemen. Echter dienen deze bedrijven zich minimaal in Europa aan te passen aan de hier gelden de regels. Op deze manier zou de AI Act van de EU op dezelfde manier kunnen functioneren als de AVG , en de facto standaarden kunnen vaststellen voor bedrijven die wereldwijd AI bouwen of implementeren.
Lees ook onze eerdere blog over SafeGPT en de AI-verordening
8. De zorgen over AI-gerelateerde veiligheid nemen toe
De brede beschikbaarheid van generatieve AI, vaak tegen lage of geen kosten, biedt cybercriminelen ongekende toegang tot tools voor het faciliteren van cyberaanvallen. Dit risico zal naar verwachting toenemen in 2025, aangezien multimodale modellen geavanceerder en gemakkelijker toegankelijk worden Phishing-scams en financiële fraude, door bijvoorbeeld overtuigende teksten en berichten te schrijven met LLM’s en AI-gegenereerde nepfoto’s te gebruiken om geloofwaardigheid te creëren gaat toenemen. AI-video en -audio vormen een groeiende bedreiging, waarbij audiogenerators hackers in staat stellen zich voor te doen als vertrouwde contactpersonen en deepfakes worden gebruikt om slachtoffers te misleiden.
Daarnaast zijn er beveiligingsrisico’s verbonden aan de kwetsbaarheden binnen de modellen zelf, zoals adversarial machine learning en data-poisoning, waarbij input en trainingsdata opzettelijk worden gemanipuleerd om modellen te misleiden of te corrumperen. Deze technieken kunnen AI-systemen beschadigen, waardoor bedrijven AI-beveiliging als een kernonderdeel van hun algehele cybersecuritystrategieën moeten behandelen. Het behandelen van AI-beveiliging als een prioriteit is essentieel om de toenemende dreigingen en risico’s die gepaard gaan met de evolutie van generatieve AI het hoofd te bieden.
Wat betekent dit voor organisaties?
Met de komst van nieuwe vormen van AI, generatieve AI en robotisering komt de digitale transformatie, waar bedrijven mee worstelen, in een stroomversnelling. Dit vraagt om een andere kijk op businessmodellen. Er ontstaan nieuwe markten, werkvormen en mogelijkheden voor verdere automatisering die eerder niet voor mogelijk werden gehouden. Het wordt zaak dat organisaties de kansen van automatisering, digitalisering en AI gaan benutten. Enkele aandachtspunten hierbij:
1. Begin met het waarom (The WhAI)
Simon Sinek adviseerd: “begin met waarom.” of “whAI”. Dit helpt m AI’s exponentiële potentieel te bereiken. Een duidelijke visie, doel, strategie, doelen en gewenste resultaten voor bedrijfstransformatie, gekoppeld aan marktverschuivingen en veranderend gedrag en verwachtingen van klanten en werknemers.
2. Creëer AI-leiderschap en samenwerking
Digitale transformatie en AI daagt de gebruikelijke conventies, processen of denkwijzen uit. Alles moet veranderen. Het draait allemaal om leiderschap en strategisch verandermanagement, oftewel ‘transformatie’. Er dient een cultuur te ontstaan die ruimte biedt voor groei en verandering. Het gaat om nieuwe ideeën en manieren van werken. Het is niet alleen een verandering in technologie, maar in het hele bedrijf. Iedereen in de organisatie moet goed samenwerken, van technische mensen tot beslissers.
3. Complexiteit van Integratie
Roadmaps onderschatten vaak de complexiteit van het integreren van nieuwe technologieën met legacy-systemen. Generatieve AI biedt zoveel mogelijkheden in alledaagse en baanbrekende toepassingen. Hoewel het lijkt alsof automatisering eenvoudiger wordt, is dit geen synicure voor veel bedrijven kan het juist de complexiteit vergroten.
Zet AI in om systemen met elkaar te verbinden. Koop bijvoorbeeld tijd om legacy-systemen, door de inzet van AI te benutten om informatie en gegevens uit deze systemen te “ leren” en daarna te optimaliseren. Start met betrouwbare partners die verder kijken dan alleen de technologie. Het gaat om de samenhang tussen visie, innovatie van het bedrijfsmodel en kansen creëren voor snelle (soms kleine resultaten), gedifferentieerde use cases en transformationele initiatieven. Zonder hierbij de menskant uit het oog te verliezen.
4. AI verandert alles, opnieuw en vraagt om adoptie en investering in de mens.
De markt en de werknemers veranderen. Het is belangrijk om een duidelijke visie te hebben op de toekomst. Dit helpt om AI- en technologieplannen te koppelen aan doelen waar werknemers en klanten achter staan. Naast de techinvestering vraagt het een ambitieuze investering in mensen. Als organisitie een verander-mindset en concrete acties is echte bedrijfstransformatie mogelijk. Investeer zo snel mogelijk in de menskant. Gebruik AI om eco-systemen echt te veranderen en repeterend werkt te automatiseren. Creëer een organisatie waarin mensen en systemen met elkaar worden verbonden.
Investeer in alledaagse AI om de productiviteit te verbeteren, supercharge werk, verwijder routinematig en alledaags robotwerk, en stel mensen in staat om efficiënter, effectiever en gericht op meer werk met toegevoegde waarde te leveren.
Start pilots, kleine leertraject en vergroot de Ai-geletterdheid en de veranderbereidheid in de mensen door ze mee te nemen.
Over ons
Het team van SafeGPT helpt organisaties deze transitie vorm te geven. Dit doen we met oog voor zowel technologie, veiligheid als de menskant.
Bronnen:
