Je wil klantvragen automatisch verwerken, afwijkingen in data herkennen of bestaande software uitbreiden met slimme zoekfunctionaliteit. De term AI valt dan al snel. Maar heb je daarvoor machine learning nodig, een bestaand AI-model of vooral goede softwareontwikkeling? AI-development en machine learning liggen dicht bij elkaar, maar zijn niet hetzelfde. Wie het verschil begrijpt, kan beter bepalen welke technologie bij een vraagstuk past.

Wat is AI-development?

AI-development draait om het ontwikkelen van software waarin artificial intelligence een functionele rol heeft. Denk aan een applicatie die documenten analyseert, een interne assistent die vragen over bedrijfsinformatie beantwoordt of software die grote hoeveelheden informatie automatisch classificeert.

Daarbij hoef je het onderliggende AI-model niet altijd zelf te ontwikkelen. Denk bijvoorbeeld aan grote taalmodellen (LLM’s), zoals de modellen achter ChatGPT, Claude en Gemini. Deze vorm van generatieve AI kan onder andere tekst begrijpen, samenvatten en genereren. Via een API kun je zulke modellen koppelen aan je eigen software. Het vraagstuk wordt dan vooral: hoe zorg je dat AI betrouwbaar samenwerkt met je applicaties, data en processen?

AI-development of machine learning: waar zit het verschil?

AI-development beschrijft vooral het ontwikkelen van een softwareoplossing met AI, terwijl machine learning een techniek is waarmee systemen leren van data. Een AI-applicatie kan machine learning gebruiken, maar je hoeft daarvoor niet altijd zelf een model te trainen.

Neem een applicatie waarin medewerkers dagelijks grote aantallen documenten verwerken. Je wil automatisch informatie uit die documenten halen en medewerkers vragen over de inhoud laten stellen. Daarvoor kun je een bestaand AI-model combineren met je eigen documenten. Deze aanpak heet RAG (Retrieval-Augmented Generation): de applicatie zoekt eerst relevante informatie in je eigen bronnen en geeft die mee aan het AI-model om een antwoord te formuleren. Zo kan het model antwoorden baseren op actuele bedrijfsinformatie, zonder dat je het daarvoor zelf hoeft te trainen.

Wil je daarentegen op basis van jaren aan historische data voorspellen wanneer klanten waarschijnlijk vertrekken? Dan kan een eigen machine-learningmodel relevanter zijn.

In de praktijk komt de keuze dus vaak hierop neer: ontwikkel en train je zelf een model voor een specifiek vraagstuk, of integreer je een bestaand AI-model in je software? Welke aanpak past, hangt af van het probleem, de beschikbare data en de eisen aan bijvoorbeeld betrouwbaarheid, privacy en kosten.

Wat is machine learning?

Machine learning (ML) is een vorm van AI waarbij software leert van data. In plaats van vooraf precies te programmeren wat het systeem in iedere situatie moet doen, geef je het voorbeelden. Op basis daarvan leert het systeem patronen herkennen en kan het voorspellingen doen bij nieuwe gegevens.

Stel: je wil voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Dan kun je daarvoor gegevens gebruiken over het gebruik van de machine, de belasting en eerdere storingen. Een machine-learningmodel zoekt naar verbanden in deze historische data. Zo kan het bijvoorbeeld herkennen welke signalen vaak voorafgaan aan een storing.

Er bestaan verschillende manieren waarop een model kan leren. Soms train je het met voorbeelden waarvan de uitkomst al bekend is (supervised learning). In andere gevallen laat je het model zelf patronen en afwijkingen in data ontdekken (unsupervised learning). Deep learning gaat een stap verder en gebruik je vooral om ingewikkelde informatie, zoals tekst, afbeeldingen en geluid, te verwerken.

Ook bestaande AI-modellen die je via een API gebruikt, zijn ontwikkeld met machine learning. Het verschil is dat een andere partij het model al heeft getraind en jij het vervolgens in je eigen software kunt inzetten. Kort gezegd: AI is de verzamelnaam, machine learning is een manier om AI te realiseren en deep learning is een specifieke vorm van machine learning.