De zorg om op AI-gebied de boot te missen, blijkt uit een onderzoek dat is uitgevoerd door het investeringsvehikel van de Europese Commissie voor grondstoffen, EIT Raw Materials in Parijs.
In totaal moet dat om ruim een miljoen bedrijven gaan. Volgens cijfers van EIT Raw materials die de directeur van EIT Raw Materials, Klaus Beetz, tijdens de Research & Innovation Days presenteerde aan de Europese Commissie telt de EU 2,1 miljoen bedrijven op het gebied van grondstoffen. Die leveren 32 miljoen banen op waarvan 13 miljoen in de high tech industrie. Ze zijn goed voor 16 procent van het Europese Bruto product volgens cijfers van 2016.
AI kan grondstoffen besparen
De toepassing van AI in de grondstoffenindustrie levert besparingen op bij het gebruik van materialen en grondstoffen. Ook kan AI productieprocessen efficiënter maken en het onderhoud van machines verbeteren waardoor ze langer meegaan. Het is dus jammer dat leiders van de helft van de bedrijven denken hiervan geen gebruik te kunnen maken.
In feite blijven ze daardoor hangen in de tijd dat een fabrieksoperator bijvoorbeeld aan de machine moet horen of hij gesmeerd moet worden, terwijl dit nu automatisch kan. “Ik kan me nog herinneren dat ik mijn eerste auto kocht”, zegt Beetz. “Ik had weinig geld. Dus het werd een oude auto. Altijd luisterde ik tijdens het rijden angstvallig naar geluiden van de motor die mogelijk zouden kunnen wijzen op een defect. Helaas was dat ook vaak het geval. Haha.”
De klassieke rammelbak is voor de meeste mensen lang verleden tijd. Tegenwoordig gaan er in een auto lampjes branden als een onderdeel te heet wordt bijvoorbeeld, of meer energie dan zou moeten verbruikt. AI kan analyseren wat er aan de hand is op basis van gelijke ervaringen uit bij andere auto’s bijvoorbeeld. Er worden dan automatisch signalen verstuurd die melden dat onderhoud van een bepaald onderdeel noodzakelijk is.
Te weinig AI-personeel in de zorg
Een reden dat de helft van het MKB in grondstoffen bang is achterop te raken, is mogelijk de beschikbaarheid van personeel dat in AI geschoold is en het in de bedrijven kan toepassen.
In de medische zorg is dit een groot probleem. Dat zei de directeur van EIT Health, Jan Philipp Beck. EIT Health investeert in innovatieve start-ups op het gebied van gezondheidszorg. Een van de oplossingen die Beck aandroeg is het integreren van AI als vakgebied in de opleiding geneeskunde voor toekomstige artsen.
Ander probleem dat zich voordoet bij gebruik van AI in de medische zorg is dat deze in strijd kan zijn met de regels die gelden voor de privacy van patiënten. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het gebruik van een robot die het werk van een verpleegkundige in een ziekenhuis uit handen neemt. Die heeft een patiënt medicijnen, reageert op metingen van lichamelijke functies, brengt eten rond. Dit kan weer gecommuniceerd worden met het platform waarop het dossier van de patiënt staat en waarin staat of deze rookt of drinkt bijvoorbeeld. Door dat alles bij elkaar zou zo’n systeem veel persoonlijke data genereren die je zou kunnen koppelen aan de ziekte en het herstel van de patiënt.
Probleem met privacyregels
Handig, zou je denken. Maar ze mogen niet in handen vallen van een andere partij dan het ziekenhuis. Terwijl het ziekenhuis ze misschien ook wil gebruiken om onderzoek te doen waarmee AI gemaakt kan worden die het ziekteverloop voorspelt.
Bij het gebruik van AI voor het gedrag van materialen en het onderhoud daarvan speelt dat probleem helemaal niet, zei Beetz. Het is in die sector dus echt een gemiste kans dat zoveel bedrijven AI niet toepassen.
Als je wilt dat AI breed toegepast wordt in de zorg, zei Beck, dan moet er vertrouwen zijn. Maar hoe kan je vertrouwen op een systeem waarvan je niet weet hoe het werkt?, was een vraag van een luisteraar.
Tsja. Een programmeur is ook maar een mens. De directeur van EIT Digital in Eindhoven, Willem Jonker, legde uit dat keuzes die je maakt als mens gebaseerd zijn op bepaalde overtuigingen. Dat geldt ook voor de programmeur die de algorithme maakt. Maar hoe weet je of die programmeur de keuzes eerlijk geprogrammeerd heeft? Het antwoord is nu dat je dat als buitenstaander van een organisatie, die een algorithme gebruikt, meestal niet weet.
‘Algorithmes moeten transparant zijn’
“Het is belangrijk dat transparant is op basis van welke keuzes het algoritme besluiten neemt”, zei Jonker. De programmeur van het algoritme moet bovendien gecontroleerd worden door een supervisor. Dat moet besluiten op basis van vooroordelen voorkomen.
Op dit moment is daar nog geen algemeen geaccepteerde standaard voor.
