Kunstmatige intelligentie

October 8, 2025 • Door Arne Schoenmakers

Kunstmatige intelligentie (AI) is het vakgebied dat zich richt op het ontwerpen van systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals redeneren, leren, plannen en waarnemen.

Overzicht

Kunstmatige intelligentie (AI) is het vakgebied dat zich richt op het ontwerpen van systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals redeneren, leren, plannen en waarnemen. Dankzij toenemende rekencapaciteit, grote datasets en geavanceerde algoritmen groeit AI uit tot een generieke technologie die vrijwel elke sector beïnvloedt.

Definities en kernconcepten

Artificial General Intelligence (AGI): Een hypothetische vorm van AI die meerdere domeinen beheerst en zich autonoom kan aanpassen aan onbekende situaties.

Machine Learning (ML): Verzamelnaam voor algoritmen die patronen in data herkennen en hieruit leren zonder expliciete regels. Belangrijke subcategorieën zijn supervised, unsupervised en reinforcement learning.

Deep Learning: Subveld van ML dat gebruikmaakt van neurale netwerken met veel lagen. Dankzij GPU‐versnelling kunnen complexe taken zoals beeld‐ en spraakherkenning nauwkeurig worden uitgevoerd.

Large Language Model (LLM): Een neuraal netwerk dat met honderden miljarden parameters natuurlijke taal genereert en begrijpt. Voorbeelden: GPT-5 (OpenAI, preview 2025), Gemini 2.5 (Google) en Claude Opus 4.1 (Anthropic).

Technologieën

1. Data foundations

Effectieve AI‐oplossingen steunen op gestructureerde, representatieve en actuele data. Data‐governance, annotatie en privacybescherming zijn randvoorwaarden voor succesvolle implementatie.

2. Modellering

Modellen variëren van beslisbomen tot transformer‐gebaseerde architecturen. Keuzecriteria zijn onder meer nauwkeurigheid, uitlegbaarheid, kosten en latency.

3. Infrastructuur

Cloudproviders (AWS, Azure, Google Cloud) bieden gespecialiseerde AI‐diensten, waaronder GPU‐clusters en geoptimaliseerde chips (TPU v5e, NVIDIA H200). Voor on-premise toepassingen winnen open-source modellen (Llama 4, DeepSeek) terrein vanwege datacontrole.

4. Integratie

Edge-computing maakt realtime inferentie mogelijk in industriële omgevingen. API‐abstracties zoals ONNX versnellen de uitrol over heterogene hardware.

Zakelijke toepassingen

Sector

Voorbeeldtoepassing

Zorg

Beeldinterpretatie bij radiologie

Financiën

Fraudepreventie op transactiegegevens

Industrie

Predictief onderhoud van machines

Detailhandel

Persoonlijke productaanbevelingen

Overheid

Tekstanalyse bij wetgevingsonderzoek

Recente ontwikkelingen (Q4 2025)

  1. OpenAI kondigde op 30 september 2025 de publieke preview van GPT-5 Codex aan, gericht op autonome software-agents. Bron: OpenAI nieuwsblog.

  2. Google introduceerde Gemini 2.5 met multimodale functionaliteit (tekst, beeld, video) en verbeterde token-efficiëntie. Bron: Google Cloud Next sessieverslag, 2 oktober 2025.

  3. De Europese Raad stemde in met de definitieve tekst van de EU AI Act, waarbij hoog-risico‐systemen onder strengere meldingsplicht vallen. Bron: EU Council Press Release, 6 oktober 2025.

  4. NVIDIA bracht de H200‐GPU uit, met HBM3e-geheugen voor grotere contextlengtes in LLM-training. Bron: NVIDIA newsroom, 1 oktober 2025.

Kansen en risico's

Kansen

  • Efficiëntieverhoging door taakautomatisering

  • Nieuwe producten en diensten op basis van generatieve AI

  • Betere besluitvorming via voorspellende analyses

Risico's

  • Bias in trainingsdata kan leiden tot discriminatie

  • Onvoldoende uitlegbaarheid beperkt vertrouwen bij stakeholders

  • Toenemende energiebehoefte voor modeltraining

  • Juridische aansprakelijkheid bij foutieve output

Regelgeving en normen

  • EU AI Act: classificeert AI-toepassingen in verboden, hoog, beperkt en minimaal risico.

  • ISO/IEC 42001 (2025): managementsysteem voor AI, vergelijkbaar met ISO 27001.

  • NIS2-richtlijn: verplicht strengere cybersecuritymaatregelen voor vitale organisaties, waaronder AI-leveranciers.

Implementatie‐best practices

  1. Start met een haalbaarheidsstudie om datakwaliteit en businesswaarde te valideren.

  2. Implementeer een model governancestructuur die versies, biases en prestatie-metrics traceert.

  3. Integreer AI‐ethiekprincipes (transparantie, rechtvaardigheid, privacy) in de ontwikkelcyclus.

  4. Monitor modellen continu op degradatie en wijzig beleid conform het AI-risk framework.

Bronnen en verdiepende links

  • OpenAI Research Index (GPT-5 preview): https://openai.com/research

  • Google DeepMind Gemini 2.5 whitepaper: https://deepmind.google/papers

  • EU Council Press Release on AI Act: https://www.consilium.europa.eu/en/press

  • NVIDIA H200 product page: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200

  • ISO/IEC 42001 draft: https://committee.iso.org/home/tc309

Deze kennisbankpagina biedt een actuele, zakelijk onderbouwde introductie tot kunstmatige intelligentie en fungeert als vertrekpunt voor verdere verkenning van beleid, technologie en praktijktoepassingen.

Bedankt voor uw bericht!

We nemen zo snel mogelijk contact met u op.

Wie helpt jou om te winnen?

Hoe realiseer je de potentie van AI?
Kan mijn bedrijf winnen met innovatie?
Spartner heeft de antwoorden.

Boek een call

Bart Schreurs
Business Development Manager
Bart Schreurs

We hebben je bericht ontvangen! We nemen zo snel mogelijk contact op! Er ging iets mis tijdens het versturen van je bericht, controleer alle velden.