Generatieve vs klassieke AI in de energiesector
Terwijl generatieve AI waarde kan hebben voor organisatie, ligt de echte impact voor netbeheerders in klassieke AI-toepassingen. In dit artikel legt Jip van Seeters uit hoe netbeheerders voorbij de hype kunnen kijken en AI strategisch kunnen inzetten voor betrouwbaardere netwerken, efficiënter onderhoud en betere besluitvorming.
Jip van Seeters, Senior Consultant Digitale Transformatie bij SeederDeBoer, werkt op het snijvlak van data en AI. Met ervaring in de energiesector ziet hij dagelijks hoe AI wordt ingezet en waar het vaak misgaat. “Veel mensen zien AI als één ding en denken automatisch aan ChatGPT of Copilot. Maar AI is een containerterm; het is een gereedschapskist van technieken. Generatieve AI is daar maar één onderdeel van.”
AI is meer dan ChatGPT of Copilot
In de publieke discussie wordt AI vaak gelijkgesteld aan generatieve AI: technologieën die op basis van taal of beeld nieuwe content creëren. “Handig, zeker. Je kunt er notulen mee samenvatten, klantbrieven personaliseren of handleidingen herschrijven. Maar deze AI begrijpt geen inhoud, het simuleert taal op basis van patronen. Voor toepassingen waar betrouwbaarheid en dataveiligheid cruciaal zijn, is het simpelweg te beperkt,” legt Jip uit.
De term ‘klassieke AI’ klinkt alsof we het hebben over iets uit een ver verleden. Alsof het gaat om een verouderde technologie die inmiddels is ingehaald door modernere varianten zoals generatieve AI. Maar niets is minder waar. De technieken die we ‘klassiek’ noemen, zoals machine learning, voorspellende modellen en patroonherkenning, zijn juist enorm innovatief, voortdurend in ontwikkeling en vormen nog steeds de ruggengraat van talloze geavanceerde toepassingen. Klassieke AI analyseert data, herkent patronen en voorspelt toekomstige gebeurtenissen. “In deze sector gaat het niet om een leuke chatbot bouwen, maar om het voorspellen wanneer je netwerk over drie jaar zijn capaciteit bereikt.”
De energietransitie vraagt om voorspellende intelligentie
Binnen de energieketen werken veel partijen samen: netbeheerders, gemeenten, aannemers en energieleveranciers. De uitdagingen zijn groot: overbelasting van het netwerk, balans houden tussen vraag en aanbod en het plannen van onderhoud op het juiste moment.
Volgens Jip zit hier de échte waarde van AI: “De grootste structurele winst behaal je met voorspellende toepassingen. Modellen die exact laten zien waar onderhoud kan worden uitgesteld zonder risico. Dashboards die afwijkingen in energieverbruik realtime signaleren. Of simulaties die helpen bepalen waar het net moet worden verzwaard.”
Deze toepassingen zijn niet alleen technologisch, maar ook organisatorisch uitdagend. Ze vereisen hoogwaardige data, domeinkennis en governance. “Zonder goede data gaat geen enkel AI-model je helpen. Dan stuur je in het donker.”
De hype voorbij: strategisch kiezen
Jip ziet in zijn werk dat generatieve AI vaak oververtegenwoordigd is op de AI-roadmap van organisaties. De verleiding om ‘een agent te bouwen voor iedere saaie taak’ is bijvoorbeeld groot. Maar zonder strategisch kader verzandt AI dan in symptoombestrijding. Of neem bijvoorbeeld het gebruik van een AI-agent gebruiken om datakwaliteit te corrigeren. Dit lijkt een interessante optie, maar je gebruikt hier eigenlijk waardevolle computerkracht voor het bijwerken van gegevens die in eerste instantie hadden moeten kloppen. Los van de kosten van AI, kan je in zo'n geval beter investeren in het op orde krijgen van de datakwaliteit in de bron. Daarmee wordt je AI-model nog betrouwbaarder ook.
Generatief en voorspellend: twee tools, één gereedschapskist
Voorspellende AI is onmisbaar voor de strategische uitdagingen van de energietransitie. Het gaat er niet om welke ‘beter’ is, maar welke het juiste antwoord geeft op de vraag die voorligt. “De kunst,” zegt Jip, “is om niet mee te gaan in de hype, maar te kijken naar wat je organisatie structureel vooruit helpt. AI moet geen speeltje zijn, maar een instrument direct waarde biedt aan de strategie van de organisatie.”
De energietransitie vraagt om keuzes. Niet elke AI-toepassing is geschikt voor elk probleem. Door AI te zien als een brede gereedschapskist en bewust te kiezen voor generatieve of voorspellende intelligentie afhankelijk van de uitdaging, vergroten netbeheerders hun slagkracht. De sleutel? Goede data, heldere governance en de moed om voorbij de hype te kijken.
Onze AI-experts vertellen je graag meer over de mogelijkheden van AI
