Ontwrichtende technologie

Leggen van fundamenten: Snelheid versus strategie in de race naar aanvaarding van AI

Auteur(s)
Avatar
Teresa Mattamouros
Managing Director
Avatar
Friederike Preuss
Managing Director
Avatar
Selina Parmar
Vice President
Vooruitzichten
Deze publicatie is onderdeel van onze Vooruitzichten serie
Voornaamste bevindingen
1
De inzet van morgen
De snelle ontwikkeling en wijdverbreide omarming van GenAI betekent dat het concurrentievoordeel van vandaag de inzet van morgen is.
2
Strategisch hulpmiddel voor onderscheiding
Het waarde-creërend vermogen van GenAI op ondernemingsniveau is afhankelijk van het inzicht dat de managementteams hebben in de unieke manieren waarop het kan worden ingezet als strategisch hulpmiddel waarmee de onderneming zich kan onderscheiden.
3
Vier fundamentele vragen
We denken dat voor het ontwikkelen van een winnende strategie ondernemingen zich fundamentele vragen moeten stellen om concurrerend te blijven, waarde te creëren en mogelijke risico's te vermijden.

GenAI heeft transformerend potentieel en wij denken dat het met succes invoeren ervan door bedrijven in verschillende sectoren kan bijdragen tot het succes van hun onderneming op de lange termijn. Maar net als bij elk hulpmiddel, vereist het benutten van de mogelijkheden die GenAI biedt een goed inzicht in de complexiteit ervan en in hoe het waarde kan toevoegen. Naar onze mening dienen bestuurders zich af te vragen hoe ze GenAI op holistische wijze kunnen integreren in hun bedrijfsstrategie. Managementteams dienen na te gaan hoe de technologie kan worden toegepast als hulpmiddel om zich strategisch te onderscheiden en niet slechts voor het behalen van efficiëntievoordelen. Bestuurders van bedrijven in sectoren die gewoonlijk weinig ervaring hebben met technologische innovaties dienen zich de eigenschappen snel eigen te maken. Er zijn echter verschillende manieren waarop uiteenlopende bedrijven ervoor kunnen zorgen dat de fundamenten worden gelegd om de unieke mogelijkheden die GenAI biedt te benutten. 

Evalueren van de kracht van een strategie voor het aanvaarden van GenAI

Hoewel de manier waarop GenAI aanvaard wordt uiteindelijk per onderneming zal verschillen, kan stilstaan bij fundamentele vragen behulpzaam zijn om concurrerend te blijven, waarde toe te voegen en mogelijke tegenslagen op te vangen. Er zijn daarbij volgens ons vier vragen die managementteams zich moeten stellen.

Hoe kan GenAI de unieke meerwaarde die wij de klant bieden ondersteunen?

Hoewel GenAI de klantervaring, automatisering en zelfs fraudeopsporing aanmerkelijk kan verbeteren, zal niet elk gebruik van de technologie dezelfde impact hebben. Als de toegevoegde waarde voor de klant bijvoorbeeld hoofdzakelijk afkomstig is van fysieke producten of interactie, is het wellicht niet mogelijk voor GenAI om kerneigenschappen en -diensten opnieuw te creëren, waardoor het voor bepaalde ondernemingen minder effectief is en derhalve minder prioriteit heeft. Het overmatig vertrouwen op GenAI bij de interactie met de klant kan leiden tot verlies van persoonlijk contact en het klantvertrouwen en de reputatie van het merk schaden. De oplossing ligt in het identificeren van synergieën tussen menselijk expertise en de eigenschappen van GenAI. Bedrijven die moeite hebben met het vinden van de juiste balans tussen automatisering en de menselijke kant, zullen het moeilijk krijgen.

Companies that struggle to strike the right balance between automation and human touch may suffer.
Avatar
Selina Parmar
Vice President

Op welke wijze kunnen we gebruikmaken van GenAI om ons te onderscheiden van onze concurrenten?

Nieuwe technologieën kunnen al snel een vast onderdeel worden van onze bedrijfsvoering, terwijl latere innovaties het concurrentielandschap op termijn kunnen wijzigen. Uit de snelle opkomst en evolutie van GenAI kan worden afgeleid dat de voorsprong van degene die het als eerste omarmen al snel kan verdwijnen. Bedrijven zullen het waarschijnlijk in verregaande mate moeten aanvaarden om concurrerend te blijven. Het is dan ook van belang om in te zien hoe modellen die laten zien hoe geld kan worden verdiend en waarde gecreëerd kan worden met GenAI de prullenbak in kunnen of hoe GenAI nieuwkomers in staat stelt zich belangrijke klantenproposities snel eigen te maken. Zo kan door GenAI gerealiseerde efficiëntiewinst snel verdwijnen door de opkomst van goedkopere generieke AI-oplossingen. Lagere overstapkosten door het eenvoudige instap- en migratieprocessen kunnen een bedreiging vormen voor bestaande ondernemingen die vertrouwen op lock-in effecten.

Niet alle ondernemingen hoeven over dezelfde mate van analytisch vermogen en nauwkeurigheid te beschikken om waarde te creëren en hun concurrentievoordeel te behouden. Dit heeft gevolgen voor zowel de door GenAI modellen vereiste gegevensinvoer als voor het toezicht op de output. Zo is een hoge mate van nauwkeurigheid voldoende voor een door GenAI gegenereerd productvoorstel. Andere toepassingen, zoals het interpreteren van een medische afbeelding of het verstrekken van juridisch advies, moeten daarentegen foutloos zijn. Naarmate de vereiste mate van nauwkeurigheid toeneemt, vereist het trainen van GenAI-modellen steeds meer gegevensinput. In die gevallen is de nauwkeurigheid en snelheid van de analyse groter, maar blijft de noodzaak van menselijk toezicht bestaan, tot er een grotere mate van vertrouwen is bereikt.

Hoe efficiënt de toepassing van GenAI is hangt af van de beschikbaarheid, kwaliteit, veiligheid en privacy van gegevens. Naar onze mening is het beschikken over beschermde gegevens de belangrijkste factor om AI te beschermen. Unieke gegevens produceren unieke resultaten en diensten, waarbij ondernemingen die dezelfde technologie toepassen op vergelijkbare gegevens waarschijnlijk dezelfde resultaten zullen bereiken en zich dus in creatief opzicht minder zullen onderscheiden. Het risico bestaat echter dat het model van een onderneming de concurrentie onbedoeld helpt (doordat concurrenten privé- of beschermde gegevens gebruiken om hun modellen te verbeteren). Tegelijkertijd vereisen de geavanceerde gegevensbeheerprogramma's die nodig zijn om de veiligheid van beschermde en mogelijk gereguleerde gegevens te verzekeren, hogere doorlopende onderhoudskosten.

Unique data will produce unique products and services differentiation, while those companies applying similar technology to similar data will likely yield undifferentiated results and fall into a creativity gap.
Avatar
Friederike Preuss
Managing Director

Wat zijn de totale kosten voor de invoering van AI en is onze onderneming in staat deze kosten te dragen?

De primaire, directe kosten voor de invoering van AI bestaan uit computervermogen en de kosten van gegevens. Het soort en niveau van AI die een onderneming wil invoeren —en derhalve de uitgaven- hangen af van het antwoord op bovenstaande twee vragen. Als de ondernemingsstrategie bijvoorbeeld vraagt om het ontwikkelen en in stand houden van omvangrijke eigen taalmodellen, dan kunnen de daarmee gepaard gaande kosten enorm zijn.

Het opzetten en trainen van een AI-model is een dure en tijdrovende aangelegenheid. De kosten ervan omvatten die voor hardware, engineering, het verkrijgen van gegevens, testen en computerkracht. Anders dan in eerdere automatiseringsrondes, zullen deze kosten na verloop van tijd, wanneer de modellen eenmaal zijn getraind, niet noodzakelijkerwijs lager worden, aangezien het draaien van deze modellen nog altijd enorme computerkracht vereist voor het uitvoeren van de miljarden berekeningen nodig om op elke prompt te reageren. Dit heeft sommige ondernemingen ertoe gebracht om over te stappen op kleinere modellen (die nog altijd worden getraind op grotere hoeveelheden gegevens). Aan de andere kant zijn er misschien gratis open-source modellen beschikbaar (waarvoor echter misschien beperkt onderhoud en ondersteuning wordt geleverd).  Een aantal techbedrijven is inmiddels bezig het ecosysteem uit te bouwen om hun klanten voor uiteenlopende toepassingen meer, betere en goedkopere AI-oplossingen aan te bieden.

Of de modellen nu groot of klein zijn, de kosten voor de infrastructuur nodig voor het ondersteunen van GenAI vormen een belangrijke uitgavepost. Zonder de infrastructuur nodig om te voldoen aan de groeiende vraag naar computerkracht, is de AI-transformatie onmogelijk. Datacentra bieden de infrastructuur nodig voor het trainen en toepassen van complexe algoritmes en machineleren (ML), en omvangrijke taalmodellen voeren de vraag naar grotere capaciteit van de datacentra verder op; aan het eind van dit decennium zal ca. 20% van de vraag naar capaciteit van datacentra naar verwachting afkomstig zijn van met AI verband houdende activiteiten.1 Bovendien neemt de hoeveelheid energie nodig voor het draaien van datacentra door het gebruik van AI exponentieel toe. Zo verbruikt een enkele ChatGPT zoekopdracht 6 tot 10 keer zoveel energie als nodig is voor een simpele Google-zoekopdracht.2 Recent onderzoek voorspelt tussen 2023 en 2030 een jaarlijkse samengestelde toename van de vraag naar energie (CAGR) van datacentra van 15%, wat betekent dat datacentra tegen 2030 8% van de totale Amerikaanse energievraag vormt, tegen momenteel 3%.3 In veel gevallen zal de aanzienlijke toename van het energieverbruik aanpassingen van het energienet vereisen alsmede een vergroting van de energie-opwekkingscapaciteit. 

Gezien de noodzaak van afdoende toegang tot en lange wachtrijen om aangesloten te worden op het elektriciteitsnet, zullen de concurrentie op en de fysieke beperkingen van de infrastructuur de kosten alleen maar verder opdrijven. Het realiseren van datacentra en energie producerende middelen kan geruime tijd in beslag nemen en het aantal strategische locaties voor de vestiging van datacentra is niet onbeperkt. Exploitanten van AI hebben al moeite bij het vinden van capaciteit om de huidige AI-activiteiten uit te voeren, wat eigenaars en exploitanten van datacentra in een goede positie brengt om de prijs te bepalen voor een essentiële kostenpost.  Hoewel deze trend zich momenteel nog voornamelijk in de VS voordoet, zal deze op de middellange tot lange termijn over de hele wereld te zien zijn.

AI operators are struggling to find capacity to deploy current AI workloads, which is resulting in data center owners and operators having strong pricing power for a key cost component.
Avatar
Teresa Mattamouros
Managing Director

Ook de kosten van gespecialiseerd personeel nemen toe, aangezien er maar een beperkt aantal mensen is dat beschikt over de deskundigheid op de relatief nieuwe terreinen van geautomatiseerde verwerking, deep learning en ML en natuurlijke taalverwerking. Tot de secundaire kosten behoren die voor bijscholing, organisatorisch verandermanagement en juridische kosten—die alle een aanmerkelijke invloed kunnen hebben op ondernemingsplannen waarin de toepassing van GenAI niet op verstandige wijze wordt toegepast. 

Houden we voldoende rekening met de maatschappelijke zorgen over de mogelijke impact van de invoering van AI?

Deze vraag overstijgt wellicht het niveau van afzonderlijke bedrijven. Desalniettemin hebben de drie hierna besproken zorgen invloed op het toekomstig AI-gebruik en dienen deze derhalve in overweging te worden genomen door een ieder die zich op dit terrein begeeft.

Veiligheid
Veiligheid

Veiligheidsrisico's zijn een grote bron van zorg, gezien de mogelijkheid van cyberaanvallen waarmee de door de modellen gebruikte gegevens gemanipuleerd kunnen worden, waardoor de output verandert en de integriteit van de modellen wordt aangetast op manieren die moeilijk te traceren zijn.  

Milieu
Milieu

Deze zorgen worden ingegeven door zowel het energieverbruik nodig om de modellen te draaien als door de grote vraag naar grondstoffen nodig om de vereist hardware te bouwen en te vervangen (met korte vervangingscycli om tegemoet te komen aan snel veranderende technologische ontwikkelingen).

Samenleving
Samenleving

De maatschappelijke zorgen over de impact worden ingegeven door het gebrek aan transparantie en interpreteerbaarheid van door AI gegenereerde output, wat vragen opwerpt over het afleggen van verantwoordelijkheid en de mogelijke partijdigheid van gegevens, met name in kritische toepassingen waar mensenlevens of -rechten in het geding kunnen zijn. Misinformatie, deepfakes en verschillende pogingen tot beïnvloeding van menselijk gedrag kunnen leiden tot uitholling van het vertrouwen in instellingen, het vergroten van sociale tegenstellingen en verstoring van de democratische processen.

Deze zorgen kunnen commerciële implicaties hebben en mogelijk de bredere aanvaarding van de technologie aantasten. Wat als deze zorgen ertoe leiden dat het publiek terughoudend wordt bij het aanvaarden van GenAI als belangrijke vorm van interactie met bepaalde ondernemingen en ervaringen? Kunnen de eigenaars van de onderliggende gegevens de eigenaars van de modellen aansprakelijk stellen voor schending van auteursrechten? Zouden gebeurtenissen in de werkelijke wereld (zoals bedrijfsongevallen veroorzaakt door AI), online gebeurtenissen (zoals gerichte desinformatie en de toename van deepfakes) in combinatie met sociale en milieuzorgen kunnen leiden tot een kantelpunt?

Menselijk toezicht en een hybride toepassing van technologie en menselijk oordeel zullen van essentieel belang zijn bij het beheersen van de maatschappelijke uitdagingen en de commerciële impact ervan. We denken dat governance-structuren een essentieel bestanddeel zullen worden waarmee ondernemingen zich kunnen onderscheiden van de concurrentie. Het afleggen van verantwoording wordt essentieel voor het winnen en behouden van het vertrouwen van de klant en ondernemingen die transparante en interpreteerbare GenAI-systemen opzetten, duidelijke richtlijnen opstellen en vertrouwen ten aanzien van veiligheid en privacy opbouwen, kunnen hierdoor een langdurig concurrentievoordeel verkrijgen.   

De manier waarop door afzonderlijke ondernemingen aan deze problematiek tegemoet wordt gekomen, kan op zich ook al een strategisch voordeel opleveren. Ondernemingen kunnen GenAI toepassen op manieren die de zorgen van hun klanten wegnemen en zo een unieke klantervaring aanbieden en prioriteit geven aan wat de klanten van belang achten. Gezien de complexiteit van deze technologie en het tempo waarmee deze ingevoerd wordt, zijn pogingen van ondernemingen om het vertrouwen van hun klanten te winnen en te behouden door middel van transparantie en duidelijke communicatie van wezenlijk belang.  

Vooruitblikkend

Van belang bij de introductie van GenAI is het leggen van fundamenten ten aanzien van de nauwkeurigheid van de gegevens en de bestaande gereedheid, technische infrastructuur, talent, organisatie en governance teneinde de veranderende voordelen van deze snel veranderende technologie in de toekomst te kunnen controleren. 

Verder van belang is inzicht te hebben in de manieren waarop GenAI zich onderscheidt van traditionele AI/ML. AI/ML is nooit erg goed geweest in redeneren en het creëren van content; creativiteit is altijd de heilige graal geweest. GenAI wordt daarentegen op beide gebieden steeds beter, waardoor het nooit eerder vertoonde niveaus van creativiteit kan realiseren. Mogelijk geeft GenAI ons op een gegeven moment niet alleen accuraat antwoord op onze vragen, maar vertelt hij ons ook wat de vraag geweest had moeten zijn. Dit kan in verschillende sectoren leiden tot een verregaande verschuiving in paradigma's. 

Het is van essentieel belang om deze verschuiving voor te blijven—zelfs het beste product en de beste onderneming hebben in deze snel veranderende omgeving geen minuut de tijd om zelfgenoegzaam te zijn. Zoals eerder benadrukt, is technologie op zich niet voldoende om rendement te genereren. Meer nog dan snelheid, denken we dat de winnaars en verliezers in deze race worden bepaald door de strategie waarmee ze deze nieuwe technologie omarmen. Door bovengenoemde vragen te stellen, kan het management inzichten opdoen die uniek zijn voor de onderneming en die van belang zijn voor het zodanig integreren van GenAI dat daardoor tastbare transformationele waarde wordt gecreëerd.   

1. Goldman Sachs Global Investment Research. “Generational growth, AI, data centers and the coming US power demand surge.” April 2024
2. Goldman Sachs Global Investment Research. “Generational growth, AI, data centers and the coming US power demand surge.” April 2024
3. Goldman Sachs Global Investment Research. “Generational growth, AI, data centers and the coming US power demand surge.” April 2024

Auteur(s)
Avatar
Teresa Mattamouros
Managing Director
Avatar
Friederike Preuss
Managing Director
Avatar
Selina Parmar
Vice President