" Een tool die mensen helpt bij taken die ze niet graag doen of moeilijker vinden"

De digitalisering is in opmars in onze sector, en in deze evolutie heeft een nieuwe speler zich aangemeld: artificiële intelligentie of AI. Liefhebbers van sciencefiction zullen nu misschien denken aan slimme robots die zich als mensen gedragen. Maar de werkelijkheid is iets complexer. Dat blijkt uit het gesprek dat we hadden met AI-specialist Geertrui Mieke De Ketelaere. Onze eerste vraag: wat is dat eigenlijk, AI?

Geertrui Mieke De Ketelaere: “De term heeft in de loop der jaren verschillende betekenissen gehad, maar ik geeft de voorkeur aan de originele definitie: een systeem dat in staat is om zelfstandig te leren en zelfstandig beslissingen te nemen. Dat zelfstandig leren gebeurt aan de hand van grote hoeveelheden gegevens waarmee het systeem gevoed wordt. Data en AI gaan hand in hand.”

“Dat is natuurlijk een zeer brede definitie die veel domeinen overkoepelt. Maar om een voorbeeld uit de bouw te geven: veiligheid. Je kunt een intelligent systeem voeden met foto’s van mensen die persoonlijke beschermingsmiddelen zoals een helm wel en niet dragen, en daarbij aangeven wat goed is en wat niet. Het systeem leert dan herkennen wat veilig is en wat niet. Met behulp van een slimme camera kan het dan – met een zekere accuraatheid – personen herkennen die op dat punt niet veilig werken, en een signaal geven.”

“Een ander voorbeeld is het inscannen van papieren formulieren, bijvoorbeeld bij een levering op de bouwplaats. Je kunt een AI-systeem trainen in beeld- en schrifther- kenning, zodat het een formulier herkent en kan lezen. De informatie op het formulier kan dan automatisch gedigitaliseerd en doorgegeven worden aan het backend-systeem in het hoofdkantoor. Het systeem kan bovendien formulieren leren herkennen die niet correct ingevuld zijn en dat melden.”

De vier d’s van AI

Waar is AI tegenwoordig goed in? Volgens De Ketelaere is dat vooral in taken die je kunt beschrijven met een of meer van de vier d’s: dull, dirty, dangerous en ten slotte difficult In het Nederlands: saai, vuil, gevaarlijk en moeilijk.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Om terug te komen op die formulieren: dat is eigenlijk saai werk dat soms in slechte weersomstandigheden moet gebeuren. Een AI-systeem zal dat beter doen dan een mens en minder fouten maken. Een moeilijke taak is bijvoorbeeld op basis van gegevens uit het verleden onderzoeken welke individuele materiaalkosten voor een groot bouwproject normaal zijn en welke te ver afwijken. Een AI-systeem kan hierover snel inzichten geven die een mens door naar een Excel-bestand te staren niet zo gemakkelijk kan vinden.”

Voor Geertrui Mieke

De Ketelaere is de originele definitie van AI nog de beste: een systeem dat in staat is om zelfstandig te leren en zelfstandig beslissingen te nemen.

Gevaarlijk en vuil

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Als een aannemers BIM hanteert, wil hij weten of de werken verlopen zoals in het digitale model staat. Je kunt om dat te checken ’s avonds een team naar de bouwplaats sturen. Maar dat is niet zonder risico’s voor die mensen. Het kan dangerous zijn. Het is veiliger om een autonome robot te sturen die met slimme camera’s de vooruitgang van het project controleert.”

“Afvalsortering en -verwerking is dan weer vuil werk. Een AI-systeem met hyper-spectrale camera’s, die meer golflengten zien dan het menselijke oog, kan afval op een werf onderzoeken. Het kan nagaan of er explosieve objecten zoals een gastank aanwezig zijn. Het kan ook nagaan of er in een stapel hout gevaarlijk hoge temperaturen heersen, die brand zouden kunnen veroorzaken, enzovoort.”

Nieuwe banen

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Je kunt AI dus zien als een tool die mensen helpt bij taken die ze niet graag doen of waarbij ze moeilijkheden ondervinden. Verdwijnen er jobs als die taken door AI overgenomen worden? De veralgemening van AI zal de vraag naar bepaalde banen inderdaad verminderen. Maar dat zullen niet noodzakelijk arbeidersbanen zijn. Artificiële intelligentie zal de invulling van jobs veranderen, zowel voor arbeiders als voor bedienden, en er zullen nieuwe banen bijkomen. Dat heb je altijd bij automatisatie: er zal een banenshift zijn.”

Bouwtoepassingen

Naast de toepassingen die al geciteerd werden, bestaan er nog talrijke kansen voor AI in onze sector. Planning is een ander voorbeeld.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Je kunt een AI-systeem voeden met planningsdata. Het kan dan trends en afwijkingen ontdekken. Als een levering vertraging oploopt, kan het systeem zeggen welke impact dat zal hebben op een project. Het kan ook bottlenecks vinden, maar zoals altijd zal dat zijn met een bepaalde graad van nauwkeurigheid. Je kunt bouwfouten laten opsporen, de veiligheid op de bouwplaats checken, aan de hand van beeldmateriaal prioriteiten stellen bij afbraakwerken, bouwrobots inzetten … Er bestaan zeer veel mogelijkheden!”

Ook voor bouwkmo’s?

Het is geen geheim dat onze kleinere bedrijven het potentieel van digitalisering nog niet volledig benutten. Vaak met heel begrijpelijk motieven, maar frequent ook omdat ze vermoeden dat digitalisering en AI iets voor de groten is.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Dat is een drempel, maar ik denk dat een kleiner bedrijf die kan nemen. AI zal immers vaak geleverd worden als een service waarvan ze gebruik kunnen maken. Een AI-tool voor jobmatching is even toegankelijk voor een grote als een kleine onderneming.”

“Een grotere drempel is dat een aannemer soms oplossingen zoekt voor heel specifieke problemen, die eigen zijn aan de onderneming. AI kan helpen, maar het systeem moet getraind worden en daarvoor zijn veel data nodig. Slechts zelden hebben kmo’s die verzameld. Neem een onderne- ming die deuren en ramen maakt en een te grote foutmarge heeft. Ze wil dit proactief aanpakken en vermijden dat een profiel een beetje scheef op de zaagmachine ligt doorheen de productie. Je kunt dat doen met slimme camera’s, maar je moet het systeem dan kunnen voeden met een groot aantal foto’s van wat goed en fout is. En die ontbreken vaak. Je kunt die data ook niet op een ander gaan lenen, want het is een heel specifiek probleem voor een specifiek bedrijf.”

“In het algemeen is de bouw een nakomer op het vlak van AI. Dat heeft ook een voordeel: ze hoeven de fouten niet te herhalen die de voortrekkers gemaakt hebben. Zowel in Vlaanderen als in Wallonië doen Vlaio en SRIW bovendien inspanningen om hen te betrekken, bijvoorbeeld door samenwerkingen met startups in de AI te stimuleren.”

Meer dan een techniek

Van de ondernemingen die aan een AI-traject beginnen, houdt minder dan een derde het vol. Hoe komt dat?

Geertrui Mieke De Ketelaere is Adjunct Professor aan de Vlerick Business School, en Strategic Advisor bij imec (IDLab). In de voorbije 28 jaar heeft ze gewerkt voor IBM, Microsoft, SAP, SAS en andere multinationals op alle aspecten van data en analytics. Als business consultant is ze gespecialiseerd in zaken als de potentiële meerwaarde maar ook de risico’s van AI.

Ze werd dit jaar Runner Up in de award voor de IT Personality of the Year, en staatssecretaris voor Digitalisering Mathieu Michel stelde haar in 2020 aan als Digital Mind.

Geertrui Mieke De Ketelaere geeft vaak lezingen over AI voor een breed publiek en schreef een boek over het onderwerp. Ze probeert daarin onder meer de AI-hype tot zijn juiste omvang te herleiden. Als lid van de adviesraad van ons lid Dethier kent ze de bouwsector van dichtbij.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Men het bekijkt het soms te veel als een techniek en houdt te weinig rekening met de integratie met de processen en de mensen in de onderneming. Het is een onderdeel van het hele zakenmodel, met een doel, bijvoorbeeld het verbeteren van de klanttevredenheid, het verhogen van de inkomsten of het verlagen van de kosten.”

“Nog iets: ik heb gezegd dat AI en data hand in hand gaan, maar artificiële intelligentie is niet louter data science! Het is ook niet simpelweg iets voor de ICT-afdeling. Een AI-systeem kan inderdaad autonoom beslissingen nemen, maar die beslissingen moeten ook in de realiteit door de onderneming opgevolgd worden. Het systeem werd tenslotte opgeleid in een bepaalde context en wanneer deze context verandert, kunnen autonome beslissingen fout zijn.”

“Je mag dus niet te hard van stapel lopen. Je moet van in het begin nadenken over de integratie van AI in de business van de onderneming. Ik vergelijk het vaak met een restaurant. Het is niet omdat je de beste kok en de beste ingrediënten hebt, dat je restaurant goed draait. Er komt veel meer bij kijken. AI is meer dan data en een technologie.”

Wat kan (niet)?

Ondanks het potentieel voor de bouw, heeft AI ook beperkingen. Zo is artificiële intelligentie voorlopig nog niet goed in redeneren.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Een AI-systeem ontdekt verbanden, correlaties tussen verschillende dingen. Maar correleren is iets anders dan veroorzaken. In een warme zomer sterven er meer mensen aan zee en worden er meer ijsjes gegeten. Tussen de sterfte en de ijsconsumptie bestaat dus een correlatie. Maar het is niet vanwege de ijsjes dat mensen sterven, het is vanwege het feit dat er meer in zee gezwommen wordt.

“Nagaan of A inderdaad de oorzaak van B is, dat redeneerwerk kan AI niet goed. Daarvoor heb je bepaalde kennis nodig, en de bouw is een sector waarin heel veel kennis niet in data maar in het hoofd en de buik van de mensen zit.”

Gebrekkig samenwerking

Een tweede en verwant probleem is dat AI-systemen van verschillende vendors niet noodzakelijk goed samenwerken.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Zo werk ik in een nieuw gebouw dat uitgerust is met meer dan 3000 slimme sensoren die een heleboel systemen sturen: ventilatie, verwarming en koeling, verlichting, de stand van de zonwering enzovoort. Maar al die systemen en sensoren zijn getraind in hun eigen specifieke omgeving en houden geen rekening met de rest. De zonwering en de HVAC werken bijvoorbeeld niet samen. Dat gebouw is dus bij extreme weersomstandigheden onprettig om in te werken. Het gaat zo ver dat de gebruikers de ventilatie beginnen af te plakken om de zaak leefbaar te houden.”

“De toekomstvisie is er een van hybride AI, met een laag boven de silo’s van die systemen. In die laag moet de menselijke kennis zitten, vertaald in regels die gevolgd moeten worden. Zo kun je de functionaliteit van data-gedreven AI-systemen uitbreiden.”

Controleverlies

Een data-gedreven AI-systeem neemt beslissingen maar redeneert niet zoals een mens dat doet. Dat kan een gevoel van controleverlies veroorzaken. Je weet eigenlijk niet waarom het systeem een bepaalde beslissing neemt.

Geertrui Mieke De Ketelaere: “In de AI zijn vooral de zogenaamde neurale netwerken niet transparant. Maar ook een mens kan niet elke beslissing uitleggen. Er ontstaan steeds meer technieken die ons helpen te verstaan hoe een systeem tot een beslissing komt. Met deze technieken kun je laten aangeven waarom een bepaalde handeling gesteld wordt, bijvoorbeeld waarom het formulier van een levering geweigerd wordt.”

Duurzaam?

De voorbije zomer met zijn droogte en hoge temperaturen heeft ons geleerd wat een klimaatverandering in de praktijk kan betekenen. De vraag moet dus gesteld worden: is AI duurzaam?

Geertrui Mieke De Ketelaere: “Vanwege het feit dat AI vaak een verborgen technologie is, weten veel mensen niet dat AI energie verbruikt. Een algoritme is tenslotte niets anders dan een hele reeks berekeningen die heel snel uitgevoerd worden. Je kunt een gebouw uitrusten met stemherkenning om de verlichting aan te sturen. Maar dat systeem moet de hele tijd ingeschakeld zijn, want je zou iets kunnen vragen. Het is dus energiezuiniger en beter voor de planeet om het licht aan te laten gedurende een uur, dan het in en uit te schakelen met de stem.

“We moeten dus kritisch durven nadenken en ons afvragen waar en wanneer een AI-systeem zinvol is. In 2024 wordt Europese regelgeving van kracht die betrekking heeft op de duurzaamheid van onze ICT-omgevingen, waaronder ook de AI-systemen vallen. Maar er is goed nieuws: energie-efficiënte AI is een levend onderzoeksdomein binnen imec, waar zeer goed werk wordt verricht.”