Strategisch gebruik van LLM’s: innovatie zonder complexiteit

In dit blog onderzoeken we hoe LLM's innovatie kunnen stimuleren, maar ook hoe ze soms onbedoeld extra complexiteit kunnen toevoegen. De kern? Strategisch gebruik van AI kan leiden tot indrukwekkende voordelen, maar alleen als het op een slimme en beheersbare manier gebeurt.

LLM’s zijn veelzijdig: ze kunnen teksten samenvatten, vragen van klanten beantwoorden en zelfs code schrijven. Voor veel organisaties zijn ze een gamechanger in de wereld van automatisering, met voordelen zoals kostenbesparing en het verbeteren van de klantervaring. Toch ligt er een valkuil op de loer: niet elk probleem vraagt om een LLM-oplossing. Als je probeert LLM’s overal op los te laten, werkt dat vaak averechts.

Neem bijvoorbeeld de snelle opkomst van chatbots in klantcontact. Veel organisaties gingen enthousiast aan de slag, maar ontdekten al snel dat de meeste klanten de voorkeur geven aan een gesprek met een mens. Uit een onderzoek van Forrester bleek zelfs dat 54% van de klanten ontevreden was over chatbots, vooral omdat ze moeite hadden met het afhandelen van complexe of gevoelige vragen. De les die we hieruit kunnen trekken? De nieuwste technologie is niet altijd de beste oplossing.

LLM’s zijn bijzonder waardevol in de vroege innovatiefase. Ze stellen je in staat om snel prototypes te bouwen, de haalbaarheid van ideeën te testen en de werkelijke waarde te ontdekken. Zo kun je sneller dan ooit experimenteren met nieuwe concepten, zonder direct zwaar te investeren in de ontwikkeling ervan.

Werkt een idee? Dan is de volgende stap om de oplossing te vereenvoudigen en te verfijnen. LLM's helpen je om de waarde snel te vinden, maar de uiteindelijke implementatie draait vaak om een doelgerichte, efficiënte aanpak.

Bij het automatiseren van bedrijfsprocessen geldt vaak de 80/20 regel: de eerste 80% van een proces is relatief eenvoudig te automatiseren, maar de laatste 20% - de randgevallen, uitzonderingen en ingewikkelde details – kunnen het meest uitdagend zijn. Dit is waar LLM’s soms tekortschieten. Veel organisaties proberen het hele proces te automatiseren met een LLM, maar ontdekken dat die laatste 20% onverwacht veel inspanning vraagt op het gebied van nauwkeurigheid en onderhoud.

LLM’s leveren snel resultaten op: minder handmatig werk, snellere reacties en een hogere efficiëntie. Maar wat vaak over het hoofd wordt gezien, zijn de kosten op de lange termijn voor het gebruik van deze modellen. Het hosten van een LLM gaat gepaard met doorlopende kosten voor infrastructuur, zoals Kubernetes-diensten, GPU's en krachtige cloudcomputing.

De afweging tussen prestaties en kosten is dus cruciaal. LLM’s kunnen ongelooflijke prestaties leveren, maar de benodigde middelen kunnen snel oplopen. Het is daarom belangrijk om bij het implementeren van deze technologie te zoeken naar een balans die niet alleen krachtige prestaties biedt, maar ook betaalbaar en schaalbaar is voor de lange termijn.

Naarmate je als organisatie meer taken overlaat aan LLM's, bestaat het risico dat waardevolle kennis verloren gaat door minder directe betrokkenheid bij processen. Door te veel op AI te vertrouwen, kan er een kloof ontstaan tussen besluitvormers en de dagelijkse praktijk van de organisatie. Vergelijk het met een manager die alles delegeert en daardoor uiteindelijk het zicht verliest op wat er werkelijk speelt op de werkvloer.

Ik ben er heilig van overtuigd dat innovatie gedijt wanneer organisaties betrokken blijven bij het oplossen van uitdagingen, in plaats van taken blindelings uit te besteden aan AI.

LLM's zijn ongelooflijk effectief in het produceren van overtuigende, mensachtige antwoorden. Maar hoe krachtig ze ook zijn, ze zijn niet onfeilbaar. In feite genereren LLM's vaak onnauwkeurige of irrelevante informatie - een fenomeen dat bekend staat als “hallucinatie”.

Bij het schrijven van dit blog bijvoorbeeld, bleken sommige referenties die door AI werden gegenereerd volledig verkeerd. Zonder een kritische blik kun je gemakkelijk een vals gevoel van vertrouwen ontwikkelen in AI-gegenereerde inhoud. Daarom is het essentieel om validatie en menselijk toezicht een integraal onderdeel te maken van ieder AI-proces.

LLM’s bieden veel mogelijkheden, maar een gerichte, strategische inzet is essentieel. Of je nu nieuwe ideeën wilt testen, taken wilt automatiseren of efficiëntie wilt verhogen, het is belangrijk om focus te houden op eenvoud en duurzaamheid. Door LLM’s in te zetten voor specifieke, hoogwaardige use cases, voorkom je dat oplossingen onnodig complex of kostbaar worden. Het loont om kritisch te kijken naar de juiste use cases en continu de balans te bewaren tussen prestaties en kosten.

Wil je verder praten over hoe je LLM’s effectief en strategisch kunt inzetten binnen jouw organisatie? Neem dan contact met ons op. We delen graag onze inzichten en kijken samen naar de mogelijkheden voor een optimale toepassing van AI in jouw situatie.