Hollands glorie in AI

Beeld: Shutterstock

AI gaat een enorme impact op onze maatschappij en economie hebben

Elk zichzelf respecterende auteur van een AI artikel begint met de vele mogelijkheden. Betere gezondheidszorg, snellere toeleveringsketens, inhoudelijke ondersteuning voor rechters, consumenten en voetbaltrainers. Boeken vol worden er over geschreven. Allemaal goed voor maatschappij en economie, mits natuurlijk met gezond verstand, kennis en ethisch verantwoord ingezet. Sundar Pichai, de CEO van Google, heeft recent zelfs gezegd dat AI waarschijnlijk het belangrijkste is waar de mensheid ooit aan heeft gewerkt.

Maar Nederland loopt nog niet voorop in AI

De logische vervolgvraag is hoe Nederland er voor staat. Het eerlijke antwoord: Redelijk, maar niet meer dan dat. McKinsey heeft vanuit hun AI Readiness Index inzichtelijk gemaakt hoe landen presteren ten opzichte van elkaar. Hoe beter een land hierop scoort, hoe groter het deel van de potentiële welvaartswinst door AI zal zijn. Nederland staat daarin wereldwijd op de 11e plek (van 29 gescoorde landen) en ten opzichte van de vergelijkbare landen uit de regionale studie op de vierde plek (van 9 gescoorde landen). Gegeven het belang van AI, moeten we daar snel iets aan doen. Maar wat is dat ‘ iets’?

Nederland moet keuzes maken om een leidende rol te realiseren

Gezien de schaalgrootte van de grote landen en gegeven de breedte van AI moeten we als Nederland keuzes maken. Voor specifieke sectoren natuurlijk waar AI een belangrijke rol speelt en waar Nederland veel aan heeft. Maar om met AI in die sectoren maximale impact te genereren, hebben we nog wel een generieke oplossing voor data delen nodig. En Nederland heeft een unieke positie om juist daarop wereldwijd een leidende rol te realiseren.
Waarom we dat weten? Een belangrijke Duitse speler notuleerde in februari naar aanleiding van een presentatie over onze data deel activiteiten:
“It was a great presentation and it proofs, why The Netherlands is so far in the development of digital solutions. Especially in standardization The Netherlands is leading and, in some areas, already a lighthouse.”

Om te versnellen op AI moeten we data kunnen delen

Data is de bron van het “slimme gedrag” of de aanbevelingen die de AI systemen doen. Data geeft de statistische onderbouwing waardoor longfoto’s beoordeeld kunnen worden, waardoor analyses beter worden, wanneer goederen aankomen, waardoor rechters inzicht krijgen in uitspraken uit het verleden in vergelijkbare cases etc. Het is dus logisch dat meer (kwalitatief goede) data leidt tot betere inzichten en acties. Dan lopen we heel vaak tegen het probleem aan dat die data er wel is, maar vaak bij verschillende partijen wordt opgeslagen. En dan wordt het ingewikkeld. Hoe komen we bij die data die zo hard nodig is om de AI systemen te voeden? We hebben het dan specifiek over het bij elkaar brengen van data van verschillende partijen of het kunnen benaderen van data door het AI algoritme.

Hoe gaan we dat dan doen? Datasoevereiniteit door het maken van afspraken

Terechte vragen komen op: Mag die data wel buiten de organisatie beschikbaar gesteld worden. Of is het te concurrentiegevoelig om te delen? In eenvoudige taal: Willen we het, kunnen we het, mogen we het? Het antwoord op die vragen start met wat inmiddels is gedoopt tot datasoevereiniteit. Wat er nodig is om verstandig data te delen zijn afspraken over onder andere ethiek, techniek, juridische aspecten en de zakelijke kant. Deze afspraken maken en controleren we met elkaar. En we zorgen dat de eigenaren van data kunnen bepalen onder welke voorwaarden hun data gebruikt mag worden. Hierdoor vermijden we het op data gebaseerde winner takes most platformmodel van BigTech en we vermijden vendor lock-in.

We brengen technieken samen met afspraken tussen partijen. Daaronder ligt een business model of een maatschappelijke relevantie

We werken hiermee met elkaar aan een systeemverandering. Voor de liefhebbers: Federatief data delen betekent dat we op meerdere plekken en in verschillende rollen op basis van standaarden werken, zodat we een netwerkeffect realiseren zonder een centraal platform nodig te hebben. Of eenvoudiger gesteld: samen spelen, samen delen.

Het goede nieuws is: met gebruik van bestaande technieken kunnen we al veel bereiken

De basistechnieken zijn er al en worden al op verschillende plekken toegepast. Voorbeelden te over:
• Met Duitsland werken we aan een systeem genaamd International Data Spaces. Onderliggend wordt dat al gebruikt in Brainport Eindhoven, het zogenaamde Smart Connected Supplier Network. En dat doet wat het zegt: toeleveranciers delen hun data via IDS, maar houden controle over het gebruik van die data.
• En in 2020 hebben we bijvoorbeeld voor COVID een IDS uitrol gedaan om te leren uit medische informatie zoals een long die op verschillende plaatsen is opgeslagen.
We brengen daarmee technieken samen met afspraken tussen partijen. Daaronder ligt een business model of een maatschappelijke relevantie. En dan zijn er randvoorwaarden zoals een gezonde juridische basis en uiteindelijk een operationele omgeving waarin het moet kunnen functioneren.

Nederland heeft een unieke positie om het data delen ecosysteem voor AI te realiseren

Nederland is bij uitstek het land om samen te werken aan gemeenschappelijke oplossingen. We polderen graag, wat wel eens een negatief beeld opwekt. Maar het werkt: We zijn gewend om in (digitale) ecosystemen samen te werken. Voorbeelden hiervan zijn iDeal, MedMij of ons OV-chipkaart systeem. Blijkbaar zijn we groot en inventief genoeg om met nieuwe technologieën aan de slag te gaan. Maar ook klein en bereidwillig genoeg om elkaar te vinden. Data delen beter organiseren is daarom dé kans voor Nederland om succesvol te zijn in AI. En dat we dan tevens de afhankelijkheid van het huidige model van BigTech kunnen verkleinen met een alternatief model, is mooi. Europa wil dit ook. Met de Data Governance Act, met de ontwikkeling van European Data Spaces en met ontwikkelingen als GAIA-X, zien we dat we in dezelfde richting roeien.
We richten ons hier overigens met name op deling van data tussen organisaties. Dezelfde basisprincipes gelden net zo goed voor data die van ons als personen gedeeld worden. Ook hier zijn genoeg goede voorbeelden van met hun eigen dynamiek en eisen.

Als we nu beginnen hebben we in 2024 het ecosysteem voor AI data delen gerealiseerd

We gaan dit AI ecosysteem realiseren door met elkaar afspraken vorm te geven, te leren van technische implementaties en adoptie te stimuleren. De werkgroep Data Delen van de Nederlandse AI Coalitie heeft een programma opgezet om dit te realiseren. Dit programma loopt tot en met 2024 en faciliteert en organiseert de inbreng uit de markt. Aan het einde van 2024 moet er een zichzelf financierend ecosysteem zijn gerealiseerd en heeft Nederland een wereldwijde koppositie in AI. Het programma werkt daarvoor nauw samen met andere (inter)nationale coalities, zoals de Data Sharing Coalition en IDS, zodat reeds ontwikkelde oplossingen zoveel mogelijk worden hergebruikt.

De koppositie willen en moeten we met elkaar pakken: Hollands glorie in AI

Door vol in te zetten op data delen maken we hiervan een succes. En dit moet gebeuren vanuit het bedrijfsleven, overheid, kennisinstellingen maar ook bijvoorbeeld de belangenverenigingen. Hier zullen we de komende maanden verder aan werken zodat we in de tweede helft van het jaar de eerste oplossingen al werkend hebben en afspraken op papier hebben staan. Voor meer informatie bent u van harte welkom bij de Nederlandse AI Coalitie of de Data Sharing Coalition.

*Frans van Ette, is Programma Directeur AI TNO/voorzitter Data Deel Werkgroep Nl AIC
Maarten Bakker, Partner Innopay