Er is niets mis met Bob De Bouwer, maar moeten ondernemingen hun geld en schaars IT-talent wel investeren in doe-het-zelf-oplossingen? Tijdens de ronde tafel over AI vinden de aanwezige specialisten alvast van niet, al kan daar in de toekomst verandering in komen.
‘Bob De Bouweren’ wordt een werkwoord op de ronde tafel over AI, georganiseerd door ITdaily. Bob staat synoniem voor knutselen en doe-het-zelven. Het mannetje is capabel, maar de kindershow behandelt één zeer prangende vraag niet: als je iets kan bouwen, wil dat dan ook zeggen dat je het zelf moét bouwen?
Zelfbouw
De experts aan tafel vinden alvast van niet. “Bedrijven beginnen gans de infrastructuur rond agentic AI zelf te bouwen”, stelt Gianni Cooreman, Presales Director bij Salesforce Benelux, vast. “Ze combineren bouwstenen uit Azure, OpenAI, zetten private instances op, integreren een LLM, en denken dat het opgelost is. Dan denk ik: dat kan, maar ga je nu ook echt die technologie opvolgen, en heb je de ervaring en de mensen in huis om dat te blijven doen, terwijl alles zo snel evolueert? Ik vind dat we opnieuw met veel Bob De Bouwer zitten dezer dagen.”
Cooreman is niet alleen in die vaststelling. Hij zit rond de tafel met Christophe Robyns, managing partner van Agylitic, Joachim Ganseman, research consultant bij Smals, Lander T’Kindt, medeoprichter van Donna, en Maarten Callaert, medeoprichter en COO van Paperbox.
AI vs. klassiek project
Bob heeft medestanders in de groep. “Je kan een Bob De Bouwer zijn”, vindt Callaert. “Maar je moet werken op waar de omzet binnenkomt. AI is strategisch, maar ook een hype. We zien dat bedrijven AI intern willen houden, maar dat is niet altijd de beste keuze. Het is niet eenvoudig om mee te blijven met de laatste evoluties.”
Ganseman ziet dat verschil met traditionelere IT-oplossingen ook. “AI is anders dan een klassiek softwareproject. Hier moet je niet gewoon af en toe een versienummertje updaten. Je moet je AI-project continu actief opvolgen. De ontwikkeling is nooit af en dat brengt hogere kosten met zich mee. Het kan zijn dat je al enkele maanden na een succesvolle implementatie opnieuw architecturale wijzigingen moet doorvoeren.”
De groep knikt instemmend. Rond de tafel zitten vertegenwoordigers uit verschillende hoeken van het AI-veld: Cooreman vertegenwoordigt met Salesforce een grotere speler, terwijl Callaert en T’Kindt de visie van twee jonge start-ups met zich meebrengen. Ganseman benadert AI vanuit het risico-averse perspectief van de overheid, en Robyns focust op projectimplementaties op maat van kmo’s. In feite is Agilytic een beetje de echte (professionele) Bob De Bouwer in het verhaal. Allemaal zijn ze het eens over de complexiteit van AI, en het hoge tempo van evolutie.
Klaar is bijlange niet klaar
T’Kindt concretiseert: “Het kan zijn dat alles goed werkt, maar dat er na verloop van tijd model drift ontstaat. Nieuwe data in bedrijfssystemen kunnen ervoor zorgen dat een succesvolle AI-implementatie na verloop van tijd aftakelt en het minder goed doet.”
“Misschien moet je na een jaar echt al alles helemaal omgooien”, benadrukt ook Ganseman. “Zoiets is niet vergelijkbaar met traditionele bugfixes. Dergelijke problemen kunnen zich echt voor doen en daar moet je rekening mee houden.”
Bezint eer ge begint, is dus de boodschap. Wie zich een doe-het-zelver waant en intern een AI-oplossing in elkaar vijst, staat nog maar aan het begin van een lang en intensief onderhoudstraject.
Steeds dezelfde vergissing
Cooreman vergelijkt de situatie met het begin van het internet. “We zaten eerst in de fase van HTML en CSS, WordPress volgde pas later. Zo is het nu ook. Ik zie wel meer en meer no-code en low-code oplossingen verschijnen in de markt, maar vandaag blijft er toch een zekere complexiteit bestaan. Denk aan multi-agent-architecturen over verschillende platformen, meertalige spraaktechnologie, of het ontsluiten van data en API’s richting agents. Ik ben er wel van overtuigd dat dit de komende maanden en jaren door de sector opgelost zal worden.”
IT lijkt zo te bestaan uit een eindeloze herhaling van toch gelijkaardige fouten. Tien jaar geleden moesten mensen als Cooreman aan bedrijven uitleggen waarom het misschien geen goed idee was om alles on-premises te zetten. De meerwaarde van de cloud, waarbij ontzorging van IT plaatsvindt zodat bedrijven zich kunnen focussen op hun kerntaken, was toen lang geen evidentie. Bij AI moet die les opnieuw geleerd worden.
Maturiteit zit er wel aan te komen. “Bob De Bouweren zal over drie jaar wel eenvoudiger zijn”, voorspelt T’Kindt. “Echt vanaf nul beginnen, raad ik wel nog steeds af. Over enkele jaren zal elk bedrijf wel zijn euigen combinatie van AI-systemen opgezet hebben, maar net zoals we n het verleden bij IT-systemen zagen, kan niet iedere onderneming alles zelf ontwikkelen.”
Vandaag ligt het tempo van innovatie echter nog te hoog voor klanten om alles zelf op te volgen. “Ik werk al negen jaar bij Salesforce en het tempo van innovatie is nog nooit zo hoog geweest”, illustreert Cooreman. “De helft van al onze R&D-mensen is dag in dag uit bezig met de ontwikkeling van AI.”
Wat is je kerntaak?
De boodschap van de experts naar bedrijven toe, is eenduidig. AI is om te beginnen een tool om een probleem op te lossen, en geen doel van een IT-project op zich. Met het oog op probleemoplossing kan AI een meerwaarde bieden, maar is kostelijke AI-ontwikkeling in dit vroege stadium wel deel van de kerntaak van je bedrijf?
Gespecialiseerde bedrijven groot en klein zitten op dit moment klaar om oplossingen te bieden, en de complexiteit over te nemen. Dat lijkt vooralsnog een meer realistische piste. Wie zelf zijn overall, geruite hemd en gele helm aantrekt om zelf aan de slag te gaan, moet zich realiseren dat hij de rol van Bob De Bouwer voor een lange periode intensief op zich moet blijven nemen. Een zelf geknutseld AI-project is nooit helemaal klaar.
Dit is het tweede redactionele artikel in een reeks van drie rond het thema AI in de praktijk. Klik op onze themapagina om alle artikelen van de ronde tafel te zien, de video en onze partners.