Laatst zag ik een filmpje van twee influencers in Dubai. Terwijl er onrust was en er raketten vanuit Iran richting de regio kwamen, vroeg de een aan de ander: “Is er nu oorlog?” Het antwoord van de dame was even opmerkelijk als illustratief:
“Volgens ChatGPT officieel niet.”
Dat zinnetje bleef hangen. Volgens ChatGPT officieel niet.
Alsof een taalmodel bepaalt wat de werkelijkheid is. Alsof iets pas waar is wanneer een chatbot het bevestigt. En misschien nog belangrijker: alsof een antwoord dat zelfverzekerd klinkt automatisch ook klopt.
Precies daar zit vandaag de dag een van de grootste misverstanden rond AI.
De verleiding van een overtuigend antwoord
In mijn gesprekken met klanten hoor ik steeds vaker dezelfde gedachte: “Waarom zouden we hiervoor nog een gespecialiseerde datapartij nodig hebben? Die informatie kan ik toch gewoon aan AI vragen?”
Het gaat vaak over bedrijfsinformatie die op het eerste gezicht eenvoudig lijkt. Hoe zit een moeder-dochterstructuur in elkaar? Welke juridische entiteit hoort bij welke groep? Wie is uiteindelijk verantwoordelijk? Wie is de UBO?
Dit zijn vragen die je makkelijk aan ChatGPT of een ander model kunt stellen. Je krijgt meestal snel een netjes geformuleerd antwoord terug.
Maar snel en netjes is niet hetzelfde als juist.
AI is geen waarheidssysteem
Een generatief AI-model is geen waarheidssysteem. Het is een taalmodel dat patronen herkent in tekst en op basis daarvan het meest waarschijnlijke antwoord genereert.
Dat werkt vaak indrukwekkend goed. Soms zo goed dat het lijkt alsof het systeem weet wat waar is.
Maar dat is niet zo. Er is geen bronregister. Geen gecontroleerde database. Geen juridische validatie. Alleen een model dat is getraind op grote hoeveelheden tekst en daaruit een plausibele output vormt.
Lisez aussi : L’IA fait rêver, les données font gagner
Het risico in zakelijke context
In business is plausibiliteit niet genoeg.
Zeker niet bij onderwerpen zoals:
- ownership en bedrijfsstructuren
- UBO-registraties
- compliance checks
- klantacceptatie
- risicobeoordeling
Daar wil je geen antwoord dat alleen goed klinkt. Je wilt een antwoord dat klopt, en dat je kunt herleiden.
Je wilt weten waar informatie vandaan komt, hoe actueel die is en welke entiteit precies bedoeld wordt.
AI als interface, data als fundament
Daarom is het belangrijk om een duidelijk onderscheid te maken tussen AI als interface en data als fundament. AI is sterk in het toegankelijk maken van informatie. Het kan samenvatten, structureren, verbanden leggen en complexe informatie begrijpelijk maken. Daar zit veel waarde.
Maar zodra AI wordt behandeld als bron van waarheid, verschuift het vertrouwen van data naar de overtuigingskracht van het model. En dat is precies waar het mis kan gaan.
Waarom authentieke data belangrijker wordt, niet minder
De echte waarde van AI zit niet alleen in het model zelf, maar vooral in de kwaliteit van de data waarop het model mag bouwen. Een generiek model zonder gecontroleerde, actuele en verifieerbare data kan nog steeds overtuigend klinken, maar mist betrouwbaarheid.
Dat is een fundamenteel andere benadering dan vertrouwen op een algemeen getraind model zonder broncontrole.
De echte vraag voor organisaties
Daarom gaat de discussie niet alleen over welke AI-tool je gebruikt.
De vraag is vooral: waarop laat je AI vertrouwen?
Op open webinformatie, trainingsdata en waarschijnlijkheid?
Of op authentieke, actuele, gecontroleerde bedrijfsdata die speciaal bedoeld is om zakelijke beslissingen op te baseren?
Dat verschil is groot.
Een generiek model kan helpen bij zoeken, samenvatten en verkennen. Maar zodra je zeker wilt weten wie de uiteindelijke belanghebbende is, hoe een groepsstructuur juridisch in elkaar zit of met welke entiteit je zakendoet, dan wil je geen waarschijnlijkheid. Dan wil je verificatie.
De toekomst is AI op basis van vertrouwde data
AI speelt een steeds grotere rol in hoe we werken en beslissen. Maar juist daardoor wordt de kwaliteit van de onderliggende data belangrijker dan ooit.
De toekomst is niet AI versus data. De toekomst is AI op basis van betrouwbare data.
Lisez aussi : L’IA agentique : passer de la promesse à l’application concrète
Conclusie: klopt het, of klinkt het alleen goed?
Dus ja, stel je vraag gerust aan ChatGPT. Gebruik AI waar het waarde toevoegt. Maar verwar een vloeiend geformuleerd antwoord nooit met de werkelijkheid zelf.
De organisaties die AI het beste gaan inzetten, zijn niet degenen die het model het hardst laten praten. Het zijn de organisaties die zorgen dat het model toegang heeft tot de juiste bron.
Wil ik een antwoord dat goed klinkt? Of wil ik een antwoord dat klopt?
