Generative AI (GenAI) heeft de afgelopen jaren veel aandacht gekregen. De technologie kan indrukwekkende resultaten leveren: variatie in tekst en beeld, creatieve combinaties van context en snelle prototyping. Toch wordt GenAI vaak ingezet op plekken waar betrouwbaarheid, consistentie en voorspelbaarheid cruciaal zijn. Dat botst met hoe GenAI fundamenteel werkt. Het probleem is dus niet dat GenAI “onvolwassen” is, maar dat het verkeerd wordt gebruikt.

Wat generative AI goed kan

• Variatie genereren: het creëren van meerdere alternatieven of invalshoeken.

• Taal en beeld synthetiseren: het combineren van informatie in nieuwe vormen, zoals samenvattingen, illustraties of conceptteksten.

• Context combineren: het verbinden van uiteenlopende bronnen of ideeën tot een coherent geheel.

Wat generative AI structureel niet kan

• Garanties geven: GenAI kan geen harde zekerheid bieden over de juistheid van output.

• Consistent dezelfde output leveren: elke generatie is probabilistisch en kan variëren.

• Beslissen binnen harde grenzen: GenAI is niet geschikt voor deterministische taken waar regels of strikte modellen vereist zijn.

Ontdek de Masterclass AI & Strategie voor Executives van Jeroen De Flander bij TIAS Business School. In deze driedaagse opleiding leer je hoe AI strategisch denken versterkt, besluitvorming versnelt en helpt om AI van experiment naar structurele impact te brengen. Geen technische opleiding, maar een strategische verdieping voor executives die richting willen geven aan AI.

Concrete situaties waar GenAI vaak verkeerd wordt ingezet

• Als beslissingsmachine: organisaties gebruiken GenAI alsof het harde ja/nee-beslissingen kan nemen, terwijl het daarvoor niet ontworpen is.

• In processen waar fouten niet zichtbaar zijn maar wel impact hebben: bijvoorbeeld in compliance of risicobeheer, waar een fout niet direct opvalt maar grote gevolgen kan hebben.

• Als vervanger van deterministische regels of modellen: GenAI wordt ingezet waar voorspelbare, regelgebaseerde systemen nodig zijn, zoals prijsberekening of logistieke planning.

Waarom organisaties het tóch doen

• Lage instap: GenAI levert snel resultaat en demo’s zien er overtuigend uit.

• Verwarring tussen “klinkt slim” en “is betrouwbaar”: output die vloeiend en overtuigend klinkt, wordt vaak ten onrechte gezien als correct.

• Overschatting van contextbegrip: organisaties denken dat GenAI “begrijpt” wat er gebeurt, terwijl het in werkelijkheid patronen voorspelt op basis van probabiliteit.

Het belangrijke onderscheid

• Predictive / rule-based AI: consistent, herhaalbaar en controleerbaar. Geschikt voor taken waar betrouwbaarheid en voorspelbaarheid essentieel zijn.

• Generative AI: creatief, flexibel, probabilistisch en niet-deterministisch. Geschikt voor taken waar variatie, inspiratie of synthese van context waardevol is.

Het gaat niet om beter of slechter, maar om anders.

Generative AI is geen algemene vervanger voor andere vormen van AI. Het is een specifieke oplossing voor specifieke problemen. Wie dat onderscheid niet maakt, bouwt fragiele systemen die onbetrouwbaar zijn in de praktijk. Succesvolle organisaties begrijpen dat GenAI waardevol is waar creativiteit en variatie nodig zijn, maar dat voorspelbaarheid en consistentie beter geborgd worden door rule-based of predictive AI.

Wil je ontdekken hoe AI jouw rol als leider kan versterken?

Ontdek het in onze Masterclass 'AI & Strategie voor Executives'. Interesse? Neem contact op met Wendy van Haaren, zij helpt je graag verder.