Matthias Feys is CTO bij de Gentse starter ML6, specialist in artificiële intelligentie. ‘Het verschil tussen computers en mensen? Van computers aanvaarden we geen fouten.’
Wie denkt dat de digitalisering onze manier van werken grondig verandert, staat voor een grote verrassing. ‘Artificiële intelligentie, machine learning en deep learning zullen voor een schokgolf zorgen’, zegt Matthias Feys.
AI automatiseert processen. Machine learning zijn de algoritmes waarmee computers zelf uit data kunnen leren. Deep learning imiteert de werking van het menselijk brein. Deze technologie stelt computers in staat om effectief leergedrag te vertonen.
AI kan het beter
De impact van al die AI op de werkvloer? ‘Alle taken waar de mens een spreekwoordelijke seconde over moet nadenken, kan AI niet alleen overnemen, maar ook beter doen. Dat gebeurt vandaag al. Vroeger was de post sorteren mensenwerk. Nu herkennen computers postcodes. Dat is efficiënter en sneller.’
AI democratiseert wat vandaag nog luxe is.
‘Computers kunnen vandaag nota’s nemen tijdens vergaderingen, die samenvatten, actiepunten bepalen voor de deelnemers, die naar hun agenda streamen en een nieuwe vergadering vastleggen. De kwaliteit van deze tools is nog niet perfect, maar ze evolueert razendsnel.’
Misbruik voorkomen
Bedrijven die AI slim gebruiken, halen daar concurrentiële voordelen uit. ‘AI helpt bedrijven om kosten te besparen en om het klantencontact persoonlijker te maken. Maar AI democratiseert ook wat vandaag nog luxe is. Zelfrijdende auto’s vervangen de privéchauffeur, smart assistants nemen deels het werk van de personal assistant over.’
Bevestigt dit de vrees dat AI banen doet sneuvelen? ‘Er zullen jobs verdwijnen, maar er zullen er ook nieuwe bijkomen. AI-toepassingen zorgen voor nieuwe veiligheidsvragen. In China is gezichtsherkenning erg populair. Maar plak een sticker op je hoofd en de pc herkent je niet meer. We hebben profielen nodig die erop toezien dat de AI die we ontwikkelen niet misbruikt wordt.’
Vertrouwen winnen
Het vertrouwen van de gebruiker winnen, is voor de AI-expert een van de belangrijkste uitdagingen. ‘Mensen vertrouwen computers pas als ze het werk beter uitvoeren dan ze zelf kunnen. En als ze foutloos zijn. Van een mens accepteren we een vergissing, van een machine niet.’
Een voorbeeld: in de verzekeringssector is het dankzij deep learning mogelijk om aan de hand van foto’s conclusies te trekken over een geval van autoschade. ‘Vandaag gebeurt die analyse meestal nog door mensen. Laat verschillende expert een schadegeval beoordelen en wellicht komen 90 procent van hun conclusies overeen. Van een computermodel zullen we verwachten dat die match 100 procent is. En ik geloof dat we ons daar tegen 2030 aan mogen verwachten.’
Creativiteit overleeft
‘Ook het werk van de AI-expert gaat grondig veranderen. Alles in onze wereld is heel snel verouderd. Daar moet je mee om kunnen gaan. En het typeert AI ook dat de technologie een deel van onze job zal overnemen. Er zijn nu al machine learning-modellen die zelf nieuwe modellen maken. Wie wil overleven, moet creatief zijn. Dat geldt voor veel jobs, ook voor de AI-expert.’