De inzet van AI in het Nederlandse bedrijfsleven is nog niet erg groot. Slechts 10% heeft AI-toepassingen live staan. Dat blijkt uit de DDMA AI Maturity Test, een initiatief van branchevereniging DDMA en de DDMA Commissie AI, waaraan ruim 70 Nederlandse organisaties hebben deelgenomen.
Een relatief groot deel van de ondervraagde organisaties (67%) zegt bezig te zijn met AI. Grote organisaties zijn verder dan kleine organisaties. Van de organisaties met meer dan 500 medewerkers is 95% actief, heeft 74% iets live staan en is 21% vergevorderd. Van de bedrijven met minder dan 500 medewerkers heeft 20% een toepassing live staan en is 5% vergevorderd.
Dat er nog duidelijk groei zit in de AI-volwassenheid van Nederlandse organisaties, blijkt ook uit de modellen en technieken die gebruikt worden.
Van de organisaties die zeggen te zijn begonnen met AI, gebruikt de helft alleen traditionele statistische methodes als regressie of ANOVA. Ongeveer eenderde maakt ook gebruik van geavanceerde technieken zoals deep learning.
Geen juristen betrokken
Hoewel de juridische context van AI en algoritmes regelmatig in het nieuws is, is de betrokkenheid van juridische afdelingen bij de ontwikkeling van AI-projecten beperkt. Slechts 10% van de deelnemers betrekt er vanaf de start van een project de juridische collega’s bij. Bij 50% worden er wel een aantal standaardchecks gedaan aan het begin van een project, maar juristen worden verder vooral ad-hoc betrokken. Bij 40% is dat in het geheel niet het geval.
Ethische impact
Het overgrote deel van Nederlandse organisaties die bezig zijn met AI kijkt ook naar de ethische impact van algoritmes en AI-modellen (91%). Een aanzienlijk deel (69%) zegt er zelfs heel serieus naar te kijken en regelmatig checks uit te voeren, waarbij 9% zelfs al een ‘ethical board’ heeft ingesteld. Vooral kleine organisaties, met minder dan 100 medewerkers, kijken nog maar weinig naar de ethische vraagstukken van AI – wellicht omdat hun maatschappelijke impact kleiner is. Het lijkt er dus op dat de ethische impact belangrijker wordt gevonden, naarmate de impact van een organisatie op de samenleving groter is.
Algoritmes uitleggen
Een veelbesproken onderwerp bij de maatschappelijke acceptatie van AI is de uitlegbaarheid van algoritmes. De meeste organisaties (81%) weten hoe uitkomsten uit een complex model tot stand komen, maar het exact uitleggen hiervan – zowel vanuit de techniek als de gebruikerservaring – is nogal een punt. Bijna de helft (48%) kan het uitleggen, waarbij 38% dit alleen intern doet en 10% hun klanten en gebruikers hun klanten hier ook bij betrekt. 33% zegt het wel te weten maar de daadwerkelijke uitleg lastig te vinden. 19% van de ondervraagden zegt helemaal niet te weten hoe algoritmische uitkomsten tot stand komen en kunnen dit dus ook niet uitleggen.