Generative AI

Wat Generative AI inhoudt

Generative AI, ook wel GenAI genoemd, is een categorie van artificiële intelligentie die nieuwe, unieke content kan genereren. Deze systemen leren patronen uit omvangrijke datasets en creëren op basis daarvan bijvoorbeeld tekst, beeld of computercode. De gegenereerde output is niet expliciet voorgeprogrammeerd, maar wordt door het model zelf gecreëerd.

De technologie dient ter ondersteuning en automatisering van diverse taken. Voorbeelden zijn het opstellen van conceptteksten, het samenvatten van lange documenten en het beantwoorden van vragen in natuurlijke taal. Het vakgebied richt zich volledig op het voortbrengen van nieuwe informatie in plaats van alleen het analyseren van bestaande data.

Toepassingen van Generative AI bij de overheid

Overheidsorganisaties passen Generative AI toe om hun dienstverlening te verbeteren en interne processen efficiënter in te richten. De aanleiding is vaak de wens om de werkdruk voor medewerkers te verlichten. Ook helpt de technologie om sneller in te spelen op maatschappelijke vraagstukken.

De technologie wordt bijvoorbeeld ingezet voor het analyseren van beleidsstukken en het ondersteunen van medewerkers bij het formuleren van antwoorden. Daarnaast wordt Generative AI gebruikt in chatbots die interactie met burgers mogelijk maken. Een overheidsbrede visie stuurt op een verantwoorde en waardengedreven toepassing van deze technologie.

Bij de implementatie van Generative AI ligt de nadruk op betrouwbaarheid en transparantie. Het is voor overheden belangrijk dat de werking van de systemen en de herkomst van de resultaten navolgbaar zijn. Dit zorgt ervoor dat de technologie op een ethische en verantwoorde manier wordt ingezet.

Gevraagde rollen en aanvullende vaardigheden

Inhuuropdrachten voor interim professionals en zzp'ers met kennis van Generative AI betreffen vaak rollen als Data Scientist, Product Owner en Data Product Manager. Deze functies vragen om een combinatie van technische expertise en een strategische visie op de inzet van data en AI.

De vaardigheid wordt vaak gevraagd in combinatie met niet-technische vaardigheden als Stakeholdermanagement, Analyse en Procesoptimalisatie. Dit geeft aan dat een professional in staat moet zijn om in een complexe bestuurlijke omgeving te opereren en de brug te slaan tussen techniek en organisatie.

Op technisch vlak is er vraag naar kennis van platformen als Databricks en Azure. Daarnaast zijn vaardigheden op het gebied van Datakwaliteit en IT-beveiliging vaak een vereiste. Dit toont de noodzaak van een brede technische basis voor het werken met Generative AI binnen de overheid.

Generative AI-kennis aantonen

Een interim professional of zzp'er toont expertise in Generative AI aan door ervaring met het formuleren van effectieve opdrachten, ook wel 'prompt engineering' genoemd. Daarnaast is het belangrijk om de door AI gegenereerde resultaten kritisch te kunnen beoordelen. Dit vermogen om de output te valideren is een belangrijke competentie.

De beoordeling van AI-resultaten richt zich op juistheid, volledigheid en de aanwezigheid van eventuele vooroordelen. Het aantonen van dit kritische perspectief is waardevol voor overheidsopdrachtgevers die streven naar betrouwbare en ethische toepassingen. Kennis van de onderliggende technologie, zoals Large Language Models (LLM's), is hierbij ondersteunend.

Inzicht in datakwaliteit en relevante privacywetgeving is eveneens onmisbaar bij het werken met Generative AI. Er bestaan diverse certificeringen die kennis over specifieke platformen of algemene AI-principes valideren. Het behalen van zo'n certificaat kan helpen om de eigen deskundigheid te onderbouwen in een aanbieding op een inhuuropdracht.