8 posts tagged with "ai"

De afgelopen maanden heb ik intensief gewerkt met cloud-based AI development tools zoals Cursor met Claude. En eerlijk? Ik ben er super blij mee. De kwaliteit, snelheid en integratie zijn fantastisch. Maar er zit een addertje onder het gras: vendor lock-in, privacy concerns bij gevoelige projecten, en vooral - de kosten lopen snel op. Bij intensief gebruik betaal je al gauw €100-200/maand voor API calls, en bij heavy development kan dat oplopen tot €1000-2000/maand.[^1]

Tijd voor een experiment: een volledig lokale AI development omgeving, waarin niet één maar een heel team van gespecialiseerde LLMs samenwerkt aan software development. Het concept van een 'Council of LLMs' - meerdere AI-agents die samenwerken - is niet nieuw. Platforms zoals AutoGPT, BabyAGI, en MetaGPT hebben dit al verkend,[^2] en Microsoft Research werkt aan AutoGen voor multi-agent systemen.[^3] Maar kan dit concept ook lokaal werken? En nog belangrijker: kan een Council of LLMs een menselijk development team vervangen?

Dat is de uitdaging die dit blog probeert te beantwoorden.

Veel aandacht gaat naar de risico's van AI. Maar wat als de overheid AI juist niet omarmt, terwijl de rest van de wereld dat wel doet? Die risico's zijn minstens zo groot - en veel reëler.

De overheid heeft enorme kansen met AI - niet om te automatiseren, maar om toegankelijker te worden. Stel je voor: een AI die burgers helpt door de wirwar van regels en regelingen heen. Dat is de toekomst van burgergericht werken.

AI kan de overheid efficiënter en menselijker maken, maar alleen als we het streng begrenzen met duidelijke handelingskaders. Stel je voor dat AI adviezen geeft voor subsidies of vergunningen – nuttig, maar hoe zorg je dat het binnen juridische en ethische grenzen blijft? Dit blog duikt in praktische toepassing, met voorbeelden, en scheidt wat AI mag (voorbereiden, adviseren) van wat niet (beslissen). Voor technische integratie, zie ons blog AI en Techniek: Veilige integratie.

Hoe integreer je AI veilig in overheidsapplicaties? En waarom is Mistral zo populair in de Nederlandse overheid - is het echt beter, of gaat het om andere overwegingen? Een technische deep-dive met praktische implicaties.

AI is niet beter dan de data waarop het draait. Een slimme datalaag is geen nice-to-have, maar de absolute basis voor verantwoorde AI in de overheid. En die datalaag moet je NU goed inrichten - niet pas als je AI wilt toevoegen.

Kunstmatige intelligentie kan een krachtige partner zijn voor de overheid - maar alleen als we begrijpen hoe het werkt en kunnen verantwoorden wat het doet. Open source is daarbij geen technische hobby, maar een bestuurlijke noodzaak.

Vanuit overheden krijgen we vaak de vraag: welke AI moet ik kiezen? Mistral, Cursor, ChatGPT? Wat is het meest ethische en wat is het beste?

Een logische vraag, maar het antwoord is grappig: Kies de AI die bij je social bubbel past. Huh, die bubbels weer? Ja, AI's volgen net zo goed sociale media-bubbels, of althans ze zijn onderhevig aan "waarden, normen en wereldbeelden" aan de hand van de informatie die ze tot zich nemen of juist negeren. In die zin zijn ze niet heel anders dan een social media gebruiker. Maar om te begrijpen hoe dit werkt (en waarom je er op moet letten) moeten we eerst even duiken in wat AI eigenlijk is.