Tag: datakwaliteit

De afgelopen jaren draaide de discussie over kunstmatige intelligentie vooral om de vraag welk AI-model het beste presteert. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, verschuift die aandacht echter steeds meer naar een fundamenteler vraagstuk: datavolwassenheid. Organisaties die beschikken over betrouwbare data, gestandaardiseerde processen en een stevige informatievoorziening zijn beter in staat om waarde te creëren met AI. Daarmee wordt niet de modelkeuze, maar de kwaliteit van de organisatie zelf het echte concurrentievoordeel.

De snelle opkomst van generatieve AI roept alweer een volgende vraag op: wat is de toekomst van LLM’s? Hoewel veel organisaties nog maar net experimenteren met taalmodellen, kijken onderzoekers en technologiebedrijven al naar AI-agents, world models en gespecialiseerde modellen. Waarschijnlijk worden LLM’s niet plotseling vervangen door één nieuwe technologie. Ze ontwikkelen zich eerder tot een infrastructuurlaag binnen grotere systemen waarin data, software en bedrijfsprocessen samenkomen. Daarmee verschuift de aandacht van steeds grotere modellen naar de kwaliteit van het systeem eromheen.

Accountants moeten beter controleren op frauderisico’s, meldt de AFM. De toezichthouder raadt al jaren aan om data-analyse in te zetten. Waarom gebeurt dat nog niet?

Om kunstmatige intelligentie (AI) succesvol toe te passen in de wetenschap zijn heel veel hoogwaardige data nodig. Het is nu nog teveel ‘garbage in, garbage out’, zegt biochemicus David Baker, die onlangs de Nobelprijs won.