AI in het mkb: “Begin gewoon”

Door Remi Terhorst

AI: We kunnen er al een tijdje niet meer omheen. Of we het nu hebben over kunstmatige intelligentie in het onderwijs, in de zorg of in het bedrijfsleven algemeen. Die snel groeiende technologische ontwikkeling roept vragen op. Wat moeten we hier als bedrijf mee? Is er direct actie vereist? Gaat het banen kosten? Onze onderzoeker Marcel Stalenhoef kijkt specifiek naar AI in kleine organisaties, zoals het mkb, om te leren hoe zij naar deze ontwikkeling kijken en waar in het proces ze geholpen kunnen worden door AI.

Om lessen te halen uit huidige initiatieven gingen wij in gesprek met MKB werkplaats Utrecht. Daar startten ze, in samenwerking met U-TECH community, zo’n twee jaar geleden met het project AI4U, waarin onder andere studententeams gekoppeld worden aan organisaties om ze te helpen met AI-vraagstukken. We spraken over deze vraagstukken en over dit project met projectleider Manon de Lijster. Dit deden we na het Utrecht AI Event in Tivoli Vredenburg, waar Manon in een volle zaal een sessie begeleidde over AI skills in het mkb.

Manon, kun je nog wat meer vertellen over het werk dat jullie met het project AI4U doen?

Jazeker! AI4U is een driejarig project in Utrecht regio dat zich focust op het helpen van mkb-bedrijven met de eerste stappen in AI. Het mkb kan soms best traag reageren op bijvoorbeeld de digitale transformatie en innovatie. Kunstmatige intelligentie is onderdeel van een systeemverandering waar ook het mkb in mee moet.

Gelukkig hebben we binnen het project ruimte om met die partijen in gesprek te gaan over waar de behoefte bij hen ligt. We koppelen hier ook actief het onderwijs aan het bedrijfsleven. We werken onder andere samen met de HU, HKU, ROC Midden Nederland en Nimeto om samen met studenten te werken aan de implementatie van AI binnen het mkb. Veel van deze instellingen zitten momenteel in Utrecht-stad, maar we zijn ook actief bezig om uit te breiden naar Amersfoort en mogelijk naar Hilversum.

In deze praktijkopdrachten, waar we de koppeling leggen tussen het onderwijs en bedrijfsleven, is het belangrijk dat mkb’ers snappen dat je met studenten niet (altijd) dezelfde output krijgt als wanneer je een designer, consultant of developer inhuurt. Hierover zijn we duidelijk naar organisaties toe. Dat risico is aanwezig als je met studenten werkt. Maar we merken vanuit ervaring dat het heel goed gaat, en we hebben nu meer aanvraag vanuit het MKB dan dat we kunnen plaatsen bij het onderwijs.

Los van het matchen van studenten met opdrachtgevers, luisteren we ook goed naar geluiden die er zijn vanuit de bedrijven. Die geluiden halen we vaak op door gratis workshops en trainingen aan te bieden, wat een mooie gelegenheid voor mkb’ers is om wat te leren, en een mooie gelegenheid voor ons is om beter te snappen wat er speelt.

En wat speelt er dan? Wat zijn vragen die vaak terugkomen?

De vragen gaan in de meeste gevallen nog niet over AI-skills, maar meer over welke tools er ingezet kunnen worden om efficiënter te werken. De grootste zorg die wordt genoemd is dat bedrijven niet meer relevant zijn voor hun doelgroep als ze niet meebewegen met de ontwikkelingen rondom AI. Veel traditionele mkb-bedrijven doen hun werk al heel lang op dezelfde manier, en nu de wereld vraagt om een omslag roept dat bij sommigen angst en weerstand op. Er ontstaat ook ‘FOMO’: Wat als onze concurrentie wel allemaal meedoet aan deze ontwikkeling en wij gaan achterlopen?

Vind je die angst terecht?

Ik denk zelf dat dat niet geheel terecht is. Wat ik wel geloof, is dat bepaalde taken zullen veranderen. Vooral als je kijkt naar het traditionele MKB, dus niet zo zeer naar Startups of Scale-ups, denk ik dat ze zich niet zo’n zorgen hoeven te maken. Ook zij moeten mee met de tijd, maar dat moest ook ten tijden van eerdere digitale transformatie. En uiteindelijk is het MKB daar ook in meegegaan; veel handmatig werk is al vervangen door online werk door de jaren heen. De angst voor AI is dus niet nodig, maar de urgentie om er iets mee te doen is volkomen terecht.

Terugkomend op wat jullie kunnen betekenen voor bedrijven in het mkb: Heb je concrete voorbeelden van samenwerkingen die uitpakken zoals jullie dat bedoeld hebben?

Ja, er zijn wel een aantal mooie voorbeelden. Er zijn best wat opdrachten die we kunnen plaatsen bij de Hogeschool Utrecht, o.a. bij de studies HBO ICT, Human Centered AI en Data Driven Business. De hulpvraag varieert sterk, maar er zijn wel wat grote lijnen te zien: vragen over automatiseringen van verschillende tools, ongestructureerde data meer gestructureerd (en mogelijk voorspellend) maken en AI inzetten in marketing zijn in trek.

Ik heb ook wel een concreet voorbeeld daarvan: Een bedrijf schrijft nieuw beleid op medicijnen en wil graag de meest recente informatie over medicijngebruik en -informatie om beter beleid te kunnen schrijven. Normaal halen zij dit van allerlei bronnen op het internet, maar ze willen dit graag in real time en in één moment kunnen zien. Studenten zijn momenteel met deze opdracht aan de slag. Daar ziet zo’n bedrijf nu al waarde in. Als we die werkdruk door dit soort praktijkopdrachten kunnen verlichten in het mkb, dan is dat heel fijn.

Nu begeleidde jij tijdens het Utrecht AI Event een sessie over AI4U, waarin de vraag ‘Hoe bouw je als kleine organisatie zelf de AI-skills op die je nodig hebt?’ centraal stond. Hoe heb jij de sessie tijdens het Utrecht AI Event beleefd?

Ik kijk er heel positief op terug. Er ontstonden interessante discussies met de panelleden en het publiek, bijvoorbeeld over efficiëntie tegenover veiligheid van AI. Er waren mensen aanwezig met verschillende soorten ervaringen en expertises, wat tot een open dialoog leidde. Ook de drie panelleden (AI-flitsmeester Matthijs Akkenaar, Gedragsstrateeg Jasper van Bladel (Rabobank), en CEO Lonneke Nouwens (Frisse Blikken), hadden uiteenlopende manieren om AI skills in de kleine organisatie op te bouwen. En ik hoop natuurlijk dat het publiek concrete handvatten heeft kunnen halen uit de sessie.

Zittend van links naar rechts: Manon, Matthijs, Jasper & Lonneke

Waren er tijdens de sessie dingen die jou verraste?

Ja, eigenlijk verraste de discussie over veilig gebruik van AI me wel. Ik merk dat veiligheid niet altijd de eerste focus is van de ondernemers die ik spreek, het wordt zelden benoemd. Vaak worden daar de vragen gesteld vanuit een andere, meer praktische insteek: We moeten hier iets mee, maar waar moeten we beginnen?

Maar ethiek is wel iets dat algemeen veel benoemd wordt in verhouding met AI. Hoe zijn jullie met AI4U bezig met de ethisch verantwoorde inzetbaarheid daarvan?

Bij de workshops die we organiseren proberen we altijd even stil te staan bij de ethiek/verantwoord inzetten van AI, maar vaak staat dit niet centraal. Als we bijvoorbeeld een aparte sessie wijden waarin de AI Act centraal staat, komt er niemand in het mkb opdagen. Wat we wel doen, is ethiek koppelen aan het onderwerp van een sessie.

We organiseren bijvoorbeeld binnenkort een sessie voor retailers over het voorspellend maken van je eigen data. In die sessie wordt bijvoorbeeld verantwoord datagebruik besproken en wat gevoelige data precies is. Verantwoorde inzet van AI is nog steeds een ondergeschoven kindje, al ging het daar tijdens het Utrecht AI Event wel veel over. Ik denk dat veel bedrijven hun kop in het zand steken als het gaat om het nadenken over data-opslag met AI. Er moet wel degelijk nagedacht worden over hoe data wordt opgeslagen als je bijvoorbeeld een Large Language Model gebruikt.

Er is dus een gedragsverandering nodig binnen organisaties.

Dat denk ik ook, of in ieder geval een stukje bewustzijn, maar ik denk ook dat we realistisch moeten zijn. Veel klein, traditioneel mkb heeft wel bepaalde klantendata, maar heel veel verder dan dat niveau van gevoelige data gaat het vaak niet. Natuurlijk moet je die klantendata ergens vertrouwelijk neerzetten en niet zomaar in publieke tools stoppen, maar de discussie over verantwoord gebruik van AI in het mkb moet ook geen angst oproepen. Die angst voor het maken van fouten kan zorgen voor vertraging van AI-adoptie in het mkb, en dat is zonde.

—————————————————————————————————————————————————————————————–

Onderzoek arbeidsbesparende AI

In ons interview met Manon wordt bevestigd wat Marcel Stalenhoef ook bij het startpunt van zijn onderzoek constateert: Het is van groot belang dat het mkb niet stil blijft staan terwijl Artificial Intelligence in rap tempo doorontwikkelt. Maar bij welke processen in een organisatie kan AI een ondersteunende rol spelen, zodat het saaie/repeterende taken uit handen neemt van werknemers? Hier zouden mogelijkheden kunnen liggen voor personeelstekorten of toenemende administratieve lasten.

Het onderzoek heeft dan ook een systematische en mensgerichte insteek. In plaats van kijken naar de ad hoc-AI (specifieke personen of rollen ondersteunen met bijvoorbeeld ChatGPT of copilot), ligt de nadruk meer op processen binnen de gehele organisatie. De uitkomst van het onderzoek moet driedelig worden: