'Software is eating the world'. Een beroemde uitspraak van Marc Andreessen (in 2011). Volgens Jensen Huang (in 2017) is het adagium inmiddels 'Artificial Intelligence is eating the software'.
Artificiële Intelligentie (AI) is the next big thing: de volgende disruptieve kracht bij digitale transformatie. Van AI is sprake als een systeem een enkele taak net zo goed of zelfs beter kan uitvoeren dan een mens alleen. We gebruiken AI al dagelijks. Bijvoorbeeld in de auto om brandstofinjectie te regelen of voor anti-inbraaksloten. Op je smartphone via Maps, Spotify, Google Search. Het spamfilter van je email. Of als je op reis gaat met de KLM en Booking.com app.
Aanbieders van op consumenten gerichte producten en diensten beschikken over zoveel data dat ze voorspellende AI technieken in kunnen zetten om die consument beter te bedienen. Daarmee bestaat de basis van AI uit data, met daaraan algoritmes (redeneerregels toegepast op die data) toegevoegd. De technieken om de algoritmes te maken zoals machine learning en deep learning en de toepassing daarvan zijn de afgelopen jaren in een stroomversnelling geraakt. Denk hierbij aan AlphaGo Zero die beter dan de mens het spel Go kan spelen. Maar ook cruciaal is de exponentiële ontwikkelingen in Machine Reading Comprehension (MRC), de basis voor onze conversaties met machines. Dit maakt het mogelijk dat systemen kunnen lezen, interpreteren en direct antwoord kunnen geven op basis van het doorzoeken van grote hoeveelheden data. MRC vormt de basis voor de werking van de spraakassistenten (Siri, Alexa e.a.) of suggesties die Google Search doet als wij een zoekterm intikken.
En waarom is 'AI eating the software'? De beschikbare tooling voor AI-toepassingen vanuit de cloud is adembenemend. Die varieert van infrastructuur, tools en manieren waarop toepassingen worden gemaakt. De verschillende beschikbare AI-frameworks als Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow worden door supersnelle CPU's optimaal ondersteund om snel nieuwe algoritmes te kunnen trainen. Partijen als Microsoft, Google en Amazon bieden direct toepasbare AI-buildingblocks aan binnen hun ontwikkelomgevingen. Het aantal software ontwikkelaars dat gebruik maakt van de leidende AI-frameworks op de GitHub open-source software repository is gegroeid naar meer dan 100.000. Dit vergeleken met de 5.000 van vier jaar geleden. Dat betekent een bijna expontentiële explosie van mogelijkheden en te verwachten toepassingen. In combinatie met de gig-economy ontstaan bijvoorbeeld ook start-ups die jouw idee door freelance ontwikkelaars laten programmeren. Stuur je idee in en je krijgt een toepassing terug.
De vraag is nu in hoeverre deze technologie ook binnen organisaties wordt ingezet voor het eigen specifieke primaire proces en wat daarvoor nodig is? Meestal ijlt de toepassing van nieuwe technologie in bedrijven en organisaties flink na ten opzichte van consumententoepassingen. Dat geldt ook voor de regelgeving vanuit de overheid rond nieuwe technologie. Die komt meestal pas op gang als de eerste gevolgen van het gebruik van nieuwe technologie voor de maatschappij duidelijk worden. Het is overigens opmerkelijk dat er voor AI nu al actief wordt nagedacht over nationale en internationale regelgeving. Datzelfde geldt bijvoorbeeld voor 5G. Het lijkt erop dat de overheid inmiddels beter doordrongen is van de disruptieve krachten van nieuwe technologie. En dat is een goed teken.
Het afgelopen half jaar heb ik mij in de toepassing van AI binnen organisaties verdiept in het kader van een door M&I/Partners te organiseren event over AI in de zorg en overheid. Een interessante verkenning dat veel inzichten opleverde, maar ook veel resterende vragen en uitdagingen.
Allereerst staat de toepassing van AI binnen organisaties nog in de kinderschoenen, meestal in de vorm van experimenten. Inzet van AI vraagt om affiniteit met AI, om data, om inzicht in de mogelijkheden en om goede ideeën. De meeste CIO’s zeggen het nog niet toe te passen, al begint het besef langzamerhand te komen. Je hebt minimaal één of een paar 'AI-adepten' in de organisatie nodig, vaak in het primaire proces. Die zullen naar verwachting uitgroeien tot de AI-champions en de organisatie op sleeptouw nemen.
Verder moet je AI datagedreven doen en bij voorkeur met machine learning. AI is geen technologie op zich, maar een clustering van verschillende technologieën en toepassingen. Het kan niet op de traditionele manier van applicaties maken, je hebt mensen voor nodig met kennis van de beschikbare data, AI-frameworks, wiskunde, het trainen van de algoritmes en de ethische aspecten van AI. AI-oplossingen hebben als kenmerk dat het puntoplossingen zijn: smal en beperkt in scope en tijd. 99% van de AI-oplossingen is gebaseerd op supervised learning: algoritmes worden onder supervisie voortdurend getraind en voorzien van aanvullende data. De inzet van AI betekent vooral ook een stevig datacorvee. Zorgen dat je de juiste data beschikbaar krijgt uit de vaak grote berg binnen de organisatie beschikbare data.
Op de juiste manier gemaakt, krijgen AI-toepassingen op basis van een de juiste geverifieerde data een enorme voorspellende waarde. En daarmee toegevoegde waarde om werknemers in hun dagelijkse werkzaamheden te ondersteunen zodat zij hun werk beter en sneller kunnen doen. De inzet van AI in organisaties kan nooit zonder menselijke factor. De arts om de patiënt te beter te behandelen of om de ambtenaar om de burger optimaal te bedienen. Dit betekent een aanzienlijke transformatie in de manier waarop mensen hun werk zullen doen en waarop organisaties toegevoegde waarde voor klanten zullen leveren. Met ondersteuning van de juiste tools is er meer tijd voor aandacht voor de patiënt, burger en klant. De strategische impact van AI voor organisaties is daarmee groot. Overigens zullen ook niet alle toepassingen in de toekomst AI-toepassingen zijn. Vaak is AI-functionaliteit slechts een onderdeel van een sterk gedigitaliseerde werkstroom.
De strategische waarde van de inzet van ICT ten opzichte van innovatie van het zorgproces is de afgelopen jaren alleen maar toegenomen. Onder meer door de implementatie van elektronische patiënten dossiers (EPD's) in ziekenhuizen. Daardoor komen steeds meer patiëntdata beschikbaar. Door de inzet van AI en het gebruik van alle beschikbare data kan beter worden geanticipeerd op de juiste inzet van middelen: bijvoorbeeld het beter bepalen van een behandelmethode voor een specifieke aandoening van een patiënt. Dat levert voordelen op voor de patiënt, minder kosten, en daardoor kun je ook je zorgproces anders gaan inrichten. Digitale (gedreven) transformatie dus in alle aspecten.
Eind 2018 voerden wij vanuit M&I/Partners een inventariserende AI-studie uit bij 25 ziekenhuizen. Daaruit bleek dat Nederlandse ziekenhuizen al veel experimenteren uitvoeren met de toepassing van AI. Radiologie is een duidelijke koploper. Toch blijft de grootschalige toepassing van AI (nog) uit.
Vergrijzing van de Nederlandse bevolking en een toenemend personeelstekort vragen om innovatieve oplossingen die de zorg kwalitatief hoogwaardig, toegankelijk en betaalbaar te houden. AI (toepassingen zoals machine of deep learning) wordt gezien als een grensverleggende technologie met veel potentie om de zorg te optimaliseren. De ondervraagde CIO’s en CMIO’s zien dan ook veel mogelijkheden en kansen in de toepassing van AI binnen de Nederlandse zorg. Bij het extrapoleren van de resultaten blijkt dat ruim de helft van de Nederlandse ziekenhuizen al ervaringen heeft met AI, in de vorm van experimenten en/of kleinschalige implementatie. Intern beleid is er echter nog niet of nauwelijks. Wel is ongeveer de helft van de ziekenhuizen van plan dit beleid binnenkort te formuleren.
Dat AI de komende jaren gaat zorgen voor belangrijke veranderingen binnen de zorg is duidelijk. Maar de toepassing in ziekenhuizen en de klinische omgeving moet nog duidelijk verder op stoom komen. Wat is er dan allemaal mogelijk in de zorg en waar verslaat AI de dokters in de diagnose?
Wij lezen regelmatig in de landelijke pers over de algoritmisering van de overheid. Recente berichten als het COA test een algoritme voor gerichte plaatsing van vluchtelingen of gebruik van gezichtsherkenning of juist een verbod hierop door verschillende steden. Bij de Nederlandse overheid worden algoritmes en AI ingezet op zowel gemeentelijk niveau (het meeste), als door uitvoeringsinstellingen, diverse samenwerkingsverbanden en door de centrale overheid (het minste).
Een Quick scan AI in de publieke sector in opdracht van het ministerie van BZK (april 2019) geeft een eerste overzicht van de stand van zaken. Hieruit blijkt dat al op verschillende aandachtsgebieden experimenten plaatsvinden met dat AI-toepassingen voor de publieke taakuitvoering. Die liggen op verschillende toepassingsgebieden. Uit de quick scan kwamen alleen al bijna 75 toepassingen van AI in de overheid naar voren. In onderstaand schema worden ze weergegeven.
Veel kansen liggen er op het gebied van veiligheid. Denk aan AI-toepassingen voor het in kaart brengen van criminele netwerken en markten, het detecteren en evalueren van mogelijk relevant (beeldend) onderzoeks- of bewijsmateriaal en het voorspellen van rechterlijke uitspraken. Maar ook valt te denken aan bedrijfsvoering, het prioriteren en voorbereiden van (cold case) zaken. Data- en intelligence gestuurd werken zal een prominente rol hebben bij de observatie, analyse, besluitvorming en het handelen in veiligheidsdomein.
In de openbare ruimte kan AI gebruikt worden om onderhoud beter te plannen, de kans op verstoring in de openbare ruimte te voorspellen en de doorstroming in de stad te verbeteren. Op het sociaal domein kan AI ingezet worden om armoede beter te voorspellen, zodat we problemen met schulden kunnen voorkomen. In het onderwijs kan AI ingezet worden om de matching tussen vraag naar arbeidskrachten en aanbod van opleidingen te verbeteren. Zo zien we tal van mogelijkheden in het overheidsdomein. In diverse beleidsvelden kan AI ingezet worden om belangrijke teksten op te sporen. In de dienstverlening kan AI ingezet worden voor 24/7 ondersteuning tegen redelijke kosten.
Vanuit de digitale overheid wordt de ontwikkeling van nieuwe AI-toepassingen verder gestimuleerd. Zo dagen de ministeries van BZK en JenV ondernemers uit om nieuwe producten en diensten te ontwikkelen voor het toepassen van Artificiële intelligentie in de publieke sector en zich hiervoor met ideeën in te schrijven. Beide ministeries zijn op zoek naar haalbare, praktische en bruikbare toepassingen, die onder andere kunnen worden gebruikt door (semi-) publieke organisaties.
Het tijdperk van AI in organisaties is duidelijk al aangebroken. Er wordt op veel plaatsen volop geëxperimenteerd en AI wordt steeds vaker ook in de praktijk ingezet. We zien de vraag naar datascientists en betawetenschappers flink toenemen. Dat gaat ongetwijfeld ook in Nederland tot flinke schaarste leiden. Leuk voor de nerds, minder leuk voor de organisaties en bedrijven die ermee aan de slag willen. Zijn de koplopers van nu ook de spekkopers van straks, met voldoende deskundig personeel aan boord en ook aantrekkelijk voor nieuw digitaal talent? Dat zou zo maar eens kunnen. En laten we vooral ook de vele ethische aspecten niet vergeten die aan de inzet van AI vastzitten. Hebben we voldoende vertrouwen in AI? Zijn de algoritmen voldoende uitlegbaar? Hoe zit het met de bias in de algoritmen? Wat zijn de risico's voor klanten, medewerkers, organisaties en bedrijven bij de inzet van AI-algoritmen? Zowel juridisch, ethisch als voor het klantvertrouwen? Organisaties en bedrijven zullen nog een uitdagende weg, zo niet een marathon, moeten afleggen om AI in volle glorie tot wasdom te laten komen. Alleen als je op pad gaat, zul je ervaren of je je doel bereikt.
In één middag werden 100 bestuurders en managers in de zorg en overheid bijgepraat door Jim Stolze, Jeroen van den Hoven, M&I/Partners, Rijkswaterstaat, Leids Universitair Medisch Centrum, Pacmed in samenwerking met Amsterdam UMC en de Politie de aanwezigen mee in de AI-toepassingen bij de zorg en overheid.
Lees verderGestage doorontwikkeling van AI in de zorg: met meer experimenten en kleinschalige implementaties, meer AI-voortrekkers en beleidsvorming. Grootschalige implementatie blijft uit.
Lees verder
