Praktische toepasbaarheid staat voorop bij iedere functie die we ontwikkelen binnen onze software. Daarom kiezen we soms voor een tegendraadse benadering en volgen we niet altijd de nieuwste trends. Zo ook voor functies die we rond AI (kunstmatige intelligentie) ontwikkelen.

We hanteren altijd de volgende uitgangspunten voor ons ontwikkelproces:

  • Een functionaliteit moet waarde toevoegen voor de klant.
  • De privacy van klanten en hun klanten moet gewaarborgd zijn.
  • Vanaf dag één moet het voldoen aan de EU-richtlijnen.

En we proberen een zo hoog mogelijke flexibiliteit toe te voegen, zodat het op de best mogelijke manier aansluit bij de klant.

We gebruiken de term AI, omdat klanten specifiek naar AI vragen. Liever praten we over de functionaliteit die we ermee realiseren zoals het op de achtergrond verwerken van e-mail of het vertalen van een tekst. Dat is wat uiteindelijk telt voor de klant.

Het eerste uitgangspunt, waarde toevoegen voor klanten, kan tegenstrijdige situaties opleveren bij AI. Aan de ene kant helpt het met uitvoeren van taken, tegelijkertijd wil je als klant controle houden over het proces en dat medewerkers begrijpen wat er gebeurt.

Het risico op kennisverlies is groot wanneer medewerkers blind varen op AI, zoals MIT onlangs aantoonde in een onderzoek. En wanneer medewerkers kennis verliezen over een proces, dan is de toegevoegde waarde niet optimaal. 

We kijken daarom naar functies waarbij AI als assistent fungeert of taken overneemt die je als mens min of meer op de automatische piloot uitvoert.

Als een debiteur een e-mail stuurt met de tekst dat ze morgen betalen, dan willen we dat MA!N die e-mail op de achtergrond verwerkt. Een medewerker voegt daarin weinig toe.

Is het tijd voor een belangrijke beslissing? Dan zet MA!N een actie klaar voor de medewerker zodat die als mens een afweging kan maken. En MA!N bevat een ingebouwde functie voor steekproeven ter controle op de AI.

Die controle gaat verder dan de acties die MA!N uitvoert. Klanten willen namelijk grip houden op data en privacy.

Grip bereiken we door het controleren van de onderliggende techniek. We werken met lokale AI-modellen binnen onze eigen cloud in plaats van dat we gebruik maken van services als ChatGPT.

Wat betekent dit?

Bij CE-iT kiezen we voor Open Source modellen die we installeren binnen onze eigen cloud, zodat klanten zelf bepalen wat er met hun data gebeurt.

We gebruiken modellen als Phi van Microsoft, Gemma van Google of Hermes van Nous Research en deze zijn in meerdere varianten beschikbaar. De een klein en efficiënt, de ander groot en krachtig. Hoe krachtiger het model, hoe duurder het in gebruik is.

Voor iedere taak kiest MA!N het best passende model, want niet iedere taak vraagt om het krachtigste model. Net als dat een vrachtwagen niet de beste optie is voor het halen van een kleine boodschap.

Het is een aanpak die zorgt voor lagere kosten, minder belastend is voor het milieu en ook nog eens sneller kan werken.

In het kort: we ontwikkelen AI-agents voor specifieke taken met de flexibiliteit om daar als klant zelf regels aan toe te voegen. Dat is AI in MA!N: flexibel en privé.