Steeds meer bedrijven maken gebruik van AI-technologieën zoals ChatGPT en Copilot in hun bedrijfsvoering. Hoewel dat gepaard kan gaan met flinke efficiëntieverbeteringen, zijn er ook risico’s. Bijvoorbeeld wanneer onduidelijk is wat er met gevoelige data gebeurt. Reden voor ingenieursbureau VIRO om te investeren in een eigen AI-server. De uitkomsten van de pilot zijn veelbelovend.
VIRO verkent toepassing AI in productstappen
Al bij de opkomst van generatieve AI, nu zo’n drie jaar geleden, ontstond binnen VIRO aandacht voor deze technologie. ‘Nieuwe ontwikkelingen willen we onderzoeken en implementeren om zo klanten steeds de beste dienstverlening te bieden’, stelt Jacob Vlasma, vestigingsmanager van het VIRO-kantoor in Hengelo. ‘De afgelopen twee jaar hebben we hier op experimentele wijze aan gewerkt. Waar loop je tegenaan, wat zijn de risico’s en wat de voordelen?’ VIRO heeft als kernactiviteiten product engineering, machinebouw en industriële projecten, en naast Hengelo twaalf vestigingen in Nederland, België en Duitsland. Er werken ruim negenhonderd mensen.
Een eerste project betrof het gebruik van AI bij beoordeling van NDA’s. Een NDA is immers vaak redelijk standaard en AI kan dan heel goed een eerste algemene check doen. Tegelijkertijd viel het besluit om een eigen lokale AI-server aan te schaffen. ‘De vertrouwelijkheid van data van onze klanten, zoals IP, is essentieel’, aldus Thomas Bruggeman, projectleider AI bij VIRO. ‘Maar als je data in de cloud zet, weet je niet waar die data heen gaan. Dat is voor ons een absolute no-go.’
Significante verbetering
Wat te doen als je AI toch breder wilt inzetten? Om die vraag te beantwoorden, draait VIRO samen met een AI-partner uit de regio een pilot op de eigen AI-server met een grotere capaciteit. ‘Het betreft een professioneel onderhouden systeem. En het belangrijkste: data blijven op ons eigen systeem.’
Hoewel ondersteuning door privé-AI niet even krachtig is als bij tools als ChatGPT, noteerde VIRO toch een significante verbetering in doorlooptijd en kwaliteit. ‘We hebben op onze lokale server een AI-tool ingericht ter ondersteuning van softwareontwikkeling. Drie key users hielden bij welk voordeel zij ervoeren door AI-ondersteuning. Dat varieerde van week tot week’, vertelt Bruggeman. ‘Wel zie je dat mensen handiger worden in het gebruik van AI. En zo meer tijd besparen en sneller naar het juiste antwoord komen.’
Strategisch en gefaseerd
Komende tijd wil VIRO het gebruik van AI strategisch en gefaseerd uitbouwen. ‘Bij implementatie moet je nadenken over beleid. Hoe willen we dat mensen omgaan met AI? Je moet ze een beveiligde omgeving bieden en hebt verder te maken met verplichtingen als de EU AI Act’, zegt Vlasma. ‘Inmiddels hebben we AI geïmplementeerd in het ontwikkelproces, voor het beoordelen van klantaanvragen. Deze bevatten vaak veel tekst, AI helpt bij de analyse, de break-out van het werk en de urencalculatie. Zo komen we sneller tot de best passende aanbieding.’
AI doet een deel van het werk, maar de mens blijft in control en is eindverantwoordelijk, benadrukt Vlasma. ‘Voordeel voor de klant is dat het proces efficiënter verloopt, met meer consistente en kwalitatief hogere output.’ Bruggeman wijst op een ander groot voordeel: ‘Het AI proces is transparant gemaakt, indien nodig is te herleiden waarom bepaalde keuzes door AI zijn gemaakt.’
Kennisdeling
De eigen AI-server draait op open-source software en open-weights modellen. Deze modellen zijn getraind door grote organisaties met de benodigde kennis en middelen, zoals techbedrijven en universiteiten. ‘Daar maken wij gebruik van, want dat kost ons als gebruiker alleen GPU-ruimte (graphics processing unit, een processor voor het verwerken van data)’, zegt Bruggeman. ‘Het systeem is stabiel en makkelijk op te schalen naar andere vestigingen.’
Eind januari organiseerde VIRO een workshop met klanten om te ervaren hoe samenwerking met AI er in de praktijk uitziet. Tijdens deze sessie werd een lokale AI-toepassing ingezet die stapsgewijs van RFQ toewerkt naar requirements, risicoanalyse, functionele specificaties, WBS (work breakdown structure), calculatie en uiteindelijk een aanbieding. Vlasma belicht de grootste meerwaarde: ‘De juiste keuzes aan de voorkant hebben grote impact op de kosten later in het traject. Soms blijken dure requirements helemaal niet nodig. AI helpt om objectiever en breder te kijken. Dat leidt tot beter onderbouwde keuzes.’
Door GPU-capaciteit te delen met meerdere organisaties, kan de rekenkracht worden opgeschaald tegen lagere kosten, terwijl data lokaal blijven en de voordelen gezamenlijk worden benut. ‘Kennisdeling is een fantastische manier om verder te komen’, zegt Bruggeman. ‘Bedrijven zijn van harte uitgenodigd om samen met ons ervaring op te doen met onze lokale AI-server.’
