Wat als u interne GenAI Forecasting verder uitrolt?
Gebruikt u de forecasting voor eigen analyses, managementrapportering of interne beslissingen? Dan zijn de risico's beperkt. Een eventuele fout blijft intern en wordt opgevangen door mensen die de context kennen.
Dat geldt ook voor de modellen zelf. GenAI-modellen voorspellen op basis van statistische patronen in data. Ze begrijpen niet wat ze genereren. Een subtiele fout in de output is voor een niet-technische gebruiker soms moeilijk te detecteren. Intern, met mensen die de context kennen, vangt u dat op. Extern wordt dat moeilijker.
Extra aandacht is éénmalig nodig
Extra aandacht is nodig van zodra de output van uw model een directe impact heeft op derden of op geautomatiseerde processen.
Belangrijk om te begrijpen: een GenAI-model genereert voorspellingen op basis van statistiek, niet op basis van begrip van uw proces of uw sector. Een foute voorspelling ziet er daardoor geloofwaardig uit. Dat maakt een risicoanalyse noodzakelijk: wat is de impact als het model er ver naast zit, en hoe valideert u de output?
Denk aan:
- Voorspellingen die automatisch orders of betalingen triggeren
- Forecasting-output die gedeeld wordt met klanten of partners als feitelijke informatie
- Toepassingen waarbij een fout financiële, juridische of veiligheidsgevolgen heeft
In die gevallen volstaat een werkende toepassing niet. U hebt nood aan een risicoanalyse, testprocedures en een reviewproces voor de output van het model.
Wat betekent dit in de praktijk?
Het goede nieuws: de meeste toepassingen waarvoor u tijdreeksvoorspelling wilt inzetten, starten intern. Predictief onderhoud voor uw eigen machines, energieverbruik opvolgen, productieplanning bijsturen. Daarvoor kunt u vandaag aan de slag met wat u hebt geleerd.
Wilt u later doorgroeien naar een toepassing die extern gaat of die geïntegreerd wordt in een operationeel systeem? Dan is het moment om de juiste vragen te stellen: wat zijn de risico's als het model een fout maakt? Wie reviewt de output? Welke veiligheidsmechanismen zijn nodig?
Sirris ondersteunt u bij de volgende stap
Bij Sirris werken we niet alleen aan de implementatie van GenAI, maar ook aan de betrouwbaarheid en robuustheid ervan. We helpen bedrijven bij risicoanalyse, het opzetten van testprocessen en het inbouwen van de juiste veiligheidsmechanismen.
Wilt u weten wat de volgende stap is voor uw toepassing?
Contacteer onze experten: Nick Boucart & Mihail Mihaylov.
Wilt u mee vorm geven aan de toekomst van digitale productontwikkeling met Generative AI?
Sluit u aan bij het LISA-project en werk samen met experts aan het veilig, robuust en efficiënt inzetten van LLM’s in uw softwareproducten.
Neem contact op met projectcoördinator Nick Boucart via e-mail
