Het gebruik van Artificial Intelligence is zeer populair. Zelf maak ik wekelijks gebruik van AI, net als veel leeftijdsgenoten om mij heen. Als student Commerciële Economie richt ik mij onder andere op het optimaliseren van verkoop- en marketingstrategieën, waarbij de technologie regelmatig wordt ingezet als hulpmiddel. AI wordt ook op de werkvloer steeds vaker toegepast om beter op consumentengedrag in te spelen.

Inmiddels is deze technologie uitgegroeid tot een belangrijk instrument binnen onze lineaire economie, waarin duurzaamheid vaak niet wordt geprioriteerd. Om te kunnen transformeren naar een nieuwe economie waarin lange termijnwaarde centraal staat, zal de rol van deze technologie moeten veranderen.

In deze transitie is het van belang te onderzoeken hoe AI kan worden ingezet om de overgang naar een toekomstbestendig en circulair systeem te versnellen, in plaats van het huidige lineaire consumptiesysteem verder te optimaliseren.

Maarten Sukel, Machine Learning Engineer bij The AI Factory, attendeerde de zaal in zijn keynote op het belang van het nuttig toepassen van AI-technologie. In plaats van AI inzetten voor het maximaliseren van verkoop, moet het gebruikt worden om circulaire impact te maken op lange termijn.

Dit betekent dat het gebruik van de technologie simpel, voorspelbaar en specifiek moet zijn, waarbij het per situatie van belang is om de gevolgen van de toepassing ervan in kaart te brengen. Problemen die vandaag de dag met behulp van AI worden opgelost, kunnen in de toekomst namelijk tot nieuwe, onverwachte hindernissen leiden.

Tijdens het panel werd ik me bewust van de problemen waar we nu al mee te maken hebben. Zo was ik hiervoor niet bekend met de invloed die AI-gebruik heeft op mijn ecologische voetafdruk. Julia Krauwer, Sector Banker Technologie, Media & Telecom bij ABN AMRO, benadrukte het enorme energieverbruik dat nodig is om AI-modellen te trainen en datacentra draaiende te houden.

Ook sociale aspecten spelen een belangrijke rol bij het verantwoord gebruik van deze technologie. Een voorbeeld hiervan is de problematiek rondom social bias, waarbij AI valse maatschappelijke aannames doet door middel van algoritmes en de manier waarop het model is getraind, wat kan leiden tot discriminatie van groepen mensen en versterking van sociale ongelijkheid. AI levert namelijk output op basis van wat het systeem gevoed krijgt, wat betekent dat wij als gebruikers de verantwoordelijkheid voor de kwaliteit en eerlijkheid van deze input dragen.

Mirko Vaars, accountmanager bij Bit, wees de zaal op het feit dat we het punt hebben bereikt waarop de AI-technologie die we nodig hebben om een circulaire transitie te realiseren al is ontwikkeld. Ik vind het confronterend om mij dit te realiseren. Wat als het gebrek aan technologie niet meer het probleem is, maar de mens en haar bereidheid om deze technologie op de juiste manier in te zetten?

We zullen kritischer naar onszelf moeten zijn. Zowel ten aanzien van de input die we AI-systemen geven als het doel waarvoor we de technologie ontwikkelen. AI kan pas op een constructieve manier bijdragen aan circulariteit wanneer er sprake is van voldoende financiering, genoeg mensen die achter de circulaire gedachte staan, en een politiek landschap waarin duurzaam beleid wordt ondersteund door adequate wetgeving.

Er is geen gebrek aan talent en ideeën in Europa. Wat ontbreekt is de Europese drive om serieus te investeren in AI. Door deze terughoudendheid loopt Europa ver achter met investeren in de technologie ten opzichte van de VS en China. Hardware, expertise en energie zijn nodig om modellen te trainen voordat ze kunnen dienen als gereedschap om processen te optimaliseren of versnellen. Een kostbaar pakket, maar wanneer AI op de juiste manier wordt gebruikt is het realistisch om hier return on investment te verwachten, aldus Maarten Sukel.

Er zijn genoeg bedrijven die Artificial Intelligence integreren in hun bedrijfsvoering. Zo vertelt Jasper Spiegelen, CEO van OMRT, hoe hij met zijn bedrijf AI toepast binnen zijn werkzaamheden. OMRT gebruikt AI voor het versnellen van besluitvorming in Real Estate Development.

Zijn bedrijf zet AI in om binnen korte tijd duizenden ontwerpen voor huizen en gebouwen te genereren op basis van data over wind, licht en materialen. Hierna kunnen de ontwerpen worden geselecteerd die het beste scoren op verschillende duurzaamheidsoverwegingen.

Door dit rekenproces over te laten aan AI kan er uit alle gemaakte designs snel het juiste en meest duurzame ontwerp gekozen worden. Via deze methode blijft OMRT zelf in controle, maar wordt de tool gebruikt als een toevoeging aan het bestaande proces en zorgt daarmee voor tijdbesparing.

Daarnaast wordt AI gebruikt in material science en protein development. Hierbinnen worden eigenschappen van materialen voorspeld en de ontwikkeling van proteïnen geoptimaliseerd. Het ontwerpen van proteïnen met behulp van AI-technologie is efficiënt en zorgt voor minder labwerk, wat onder andere relevant zal zijn voor medicijnontwikkeling en de biotechnologie.

Deze toepassingen laten zien dat AI doelgericht kan worden ingezet, waarbij energie efficiënter benut wordt. Naar verwachting zal AI over vijf jaar een veel hogere mate van complexiteit aankunnen. Dit is hard nodig, omdat de duurzame transitie steeds uitdagender wordt en we gereedschappen nodig hebben die ons hierbij kunnen helpen.

De missie om in 2050 klimaatneutraal te zijn komt steeds dichterbij. Om dit doel te behalen moeten we kijken naar waar de kansen liggen voor AI om op een positieve manier bij te dragen aan de circulaire transitie.

We bevinden ons momenteel in een zeer dynamisch landschap waarbij AI-technologie moet dienen als hulpmiddel, terwijl we zelf de regie houden. Ik hoop dat we in de komende jaren het belang in gaan zien van het toekomstbestendig gebruiken van AI. De technologie is al ontwikkeld, nu is de beurt aan ons.