AIToday Live

Dave Hamersma, Lead Data Scientist & AI Architect bij Sensire, loste een concreet probleem op: thuiszorgmedewerkers die tien minuten per cliënt kwijt zijn aan inlezen, vaak in hun eigen tijd. Hij bouwde een samenvattingstool die dat terugbrengt naar één minuut — maar in de zorg is een fout over een wond op het verkeerde been geen optie.
De aanpak: drie modellen in serie, waarbij het tweede model de samenvatting vergelijkt met het originele dossier en twijfelachtige informatie er simpelweg uithaalt in plaats van te corrigeren.
Omdat de ECD-leverancier niet meewerkte, bouwde hij een Chrome-extensie die de knop visueel op de bestaande interface projecteert. Zorgmedewerkers stuurden mailtjes toen de knop tijdelijk verdween — adoptie was geen probleem. Morgen kun je één taak inventariseren die collega's in eigen tijd uitvoeren, de mensen die het dagelijks doen vragen wat een betere uitkomst zou zijn, en dat gesprek gebruiken als startpunt voor een use case.
Onderwerpen

LLM-as-judge aanpak om hallucinaties te filteren in zorgsamenvattingen

Chrome-extensie als tijdelijke oplossing voor integratie met elektronisch cliëntdossier

Spraak-naar-tekst met domeinspecifieke feedbackloop voor zorgdocumentatie

Werkgeluk als business case voor AI-implementatie in de zorg

LinksBoek: Doeltreffend met AI-agents - Joop Snijder
Organisatie: Home | Sensire
Platform: AI and Cloud Computing Services | Google Cloud
AI-model: Google Gemini
AI-model: Google AI: What to know about the PaLM 2 large language model
AI-model: What Is Llama 2? | IBM
Tool: Google NotebookLM
Organisatie: Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis
Podcast: AIToday Live
Kaartspel: AI Game Changer - Zorg editie
Genoemde entiteiten: Sensire - Google Cloud
Stuur ons een bericht
Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Gartner spreekt met duizenden bedrijven wereldwijd en hun conclusie van de Data & Analytics Summit is direct: de meeste organisaties boeken productiviteitswinst met Artificial Intelligence, maar zien die winst niet terug op de balans. De gewonnen tijd verdwijnt in andere taken, tools stapelen zich op, en het fundament ontbreekt.
Joop en Niels werken vijf concrete voorspellingen uit, van FOBO (de angst overbodig te worden) tot de stelling dat AI zonder fundament alleen je onwetendheid versterkt.
Het patroon dat steeds terugkomt: wie nu stil doorwerkt, leert van tegenvallers en meet of zijn AI-gebruik écht iets oplevert, staat er in 2027 beter voor dan wie nu de meeste demo's geeft. Morgen kun je beginnen met één vraag: welke AI-toepassing die je nu gebruikt levert aantoonbaar resultaat op de balans?
Onderwerpen

Productiviteitswinst van AI die niet zichtbaar is op de balans

Het belang van een fundament onder AI-toepassingen in plaats van losse tools

FOBO (Fear Of Becoming Obsolete) als nieuwe werkangst

Aandacht als schaars goed versus oppervlakkige communicatie

De hype cycle van AI en waarom helden ontstaan in dieptepunten

LinksOrganisatie: Gartner - Data & Analytics Conference Londen
Podcast: AIToday Live podcast
Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie
Genoemde entiteiten: Gartner - Will.i.am - Embert Tan - Copilot - LinkedIn
Stuur ons een bericht
Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Margaret Kalisvaart, Senior Compliance Officer bij Rabobank, legt uit hoe chatbot Robin door het goedkeuringsproces ging waarbij drie wetgevende kaders tegelijk golden: de AI Act, de AVG en de Wet op het Financieel Toezicht. Ze beschrijft het vierstapenproces dat Rabobank gebruikt en waarom compliance geen akkoord geeft, maar de business zelf het risico draagt.
Een use case die technisch solide was, stemherkenning als klantverificatie, ging toch niet live omdat stemkloning zich zo snel ontwikkelt dat het identificatiemiddel binnen afzienbare tijd een kwetsbaarheid zou worden.
Voor organisaties zonder compliance-afdeling zijn er drie basisvragen die al het verschil maken: kan ik dit, mag ik dit, wil ik dit.Morgen kun je beginnen met een lijst van de Artificial Intelligence-toepassingen die je gebruikt, en per toepassing noteren welke persoonsgegevens er verwerkt worden, of er een disclaimer aanwezig is en wie verantwoordelijk is als het misgaat.
Onderwerpen
Het vierstapenproces van Rabobank voor AI-implementatie: van Idea Phase tot Business as Usual, met betrokkenheid van verschillende teams per fase
Risicoweging via een vijfpuntsschaal die bepaalt wie beslissingen mag nemen, waarbij compliance risico's in kaart brengt maar de business zelf verantwoordelijk blijft
De praktische toepassing van drie wetgevende kaders (AI Act, AVG en Wet op het Financieel Toezicht) bij chatbot Robin, met nadruk op het verschil tussen informeren en adviseren
De afgewezen use case van stemherkenning voor klantverificatie vanwege snelle ontwikkelingen in stemkloning-technologie, als voorbeeld van responsible AI
Drie basisvragen voor MKB-organisaties zonder compliance-afdeling: kan ik dit, mag ik dit en wil ik dit
Links
Podcast: AIToday Live podcast
Organisatie: Rabobank
Congres: Nationaal AI en Governance Congres | Outvie
Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie
Genoemde entiteiten: Rabobank - OpenAI
Stuur ons een bericht
Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Outvie
Outvie verbindt professionals met events en opleidingen rond actualiteit en strategie.

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Hoe weet je of je een AI-systeem kunt vertrouwen, en wat doe je als je dat niet kunt controleren? Het probleem is dat taalmodellen zoals ChatGPT geen simpele rekensom hebben die je kunt terugvolgen: ze hebben miljarden verbanden geleerd uit tekst, en dat maakt uitlegbaarheid fundamenteel anders dan bij klassieke AI-systemen. Joop Snijder laat zien welke drie instrumenten je hebt om toch grip te houden: bronvermelding, gestructureerde databronnen en monitoring van agents.
Een juridisch team dat AI koppelt aan een vaste clausule-database, ziet de tijd voor een eerste contractcheck dalen van anderhalf uur naar twintig minuten, zonder dat de kwaliteitscontrole wegvalt. Morgen kun je voor je drie meest gebruikte AI-toepassingen een korte risicoafweging maken: wat zijn de consequenties als de output fout is, en hoeveel uitlegbaarheid heb je daarvoor nodig?
Onderwerpen

Uitlegbaarheid bij taalmodellen versus klassieke machine learning

Bronvermelding en de beperkingen ervan

Structuur toevoegen aan AI-systemen voor betere controleerbaarheid

Monitoring van AI-agents die zelfstandig acties uitvoeren

Risicogestuurd bepalen van het benodigde niveau van uitlegbaarheid

LinksAI Tool: Perplexity
Genoemde entiteiten: ChatGPT - Perplexity - Anthropic - Claude
Stuur ons een bericht
Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Menno van de Lagemaat, AI Governance Officer bij Alliander, beoordeelt dagelijks AI-systemen die de elektriciteitsinfrastructuur van miljoenen Nederlanders raken. Als een AI-systeem netcongestie verkeerd voorspelt, brandt een kabel door en valt de stroom uit. Hij laat zien hoe je Responsible Artificial Intelligence in de praktijk toepast: van risicoclassificatie tot het structureren van ethische gesprekken met drie vaste vragen.
Hij heeft zelf een systeem tegengehouden, en legt uit hoe de AI Act hem daarin concreet helpt, ook als ethische argumenten niet landen.
Morgen kun je beginnen met één stap: maak een lijst van AI-systemen in je organisatie en stel per systeem de vraag of het überhaupt AI is in de zin van de wet.
Onderwerpen

AI-risicoclassificatie volgens de AI Act bij kritieke infrastructuur

Ethische vraagstukken en waarden bij AI-implementatie in de praktijk

AI governance bij netbeheerder Alliander

Nee zeggen tegen AI-systemen vanuit governance-rol

LinksPodcast: AIToday Live
Wetgeving: Verordening - EU - 2024/1689 - EN - EUR-Lex
Assessment tool: IAMA - Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes
Organisatie: Alliander - Ontwikkelt en beheert energienetten
Toezichthouder: Home | Autoriteit Persoonsgegevens
Toezichthouder: Home | Rijksinspectie Digitale Infrastructuur (RDI)
Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie
Genoemde entiteiten: Alliander - AI Act
Stuur ons een bericht
Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Outvie
Outvie verbindt professionals met events en opleidingen rond actualiteit en strategie.

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!