In een poging meer op te vallen als kenners van kunstmatige intelligentie (AI) heeft Accenture in Amerika een onderzoek uitgebracht. Daarin wordt een mooie toekomst geschetst voor iedereen die nu al AI toepast. De adviseurs zien ook nog wel de nodige beren op de weg en vreemd genoeg wordt de belangrijkste valkuil totaal genegeerd
Over AI,
kunstmatige intelligentie wordt al jaren veel geschreven. Als we de berichten mogen geloven is het echt the next big thing voor hardware vendoren en datacenters. Elke toepassing heeft schijnbaar wel iets met AI te maken. MS Teams dat de laatste twee jaar een ongekende groei heeft doorgemaakt is een voorbeeld van een applicatie die zwaar op AI leunt.
Kleine groep met succes
Maar voor de meeste bedrijven en adviseurs is kunstmatige intelligentie iets dat meer kan dan een online vergadertool beter maken. Het moet leiden tot meer inzichten, betere voorspellingen en uiteindelijk een hoger bedrijfsresultaat. Accenture schrijft dat slechts 12 procent van de bedrijven die nu al serieus bezig is met AI daardoor een beter resultaat behaalt. Dat is een gering succes voor ook nog eens een kleine goep.
Toch kan dat wel kloppen. AI is namelijk in een aantal opzichten veel complexer dan velen ons tot nu toe hebben doen geloven. Accenture stipt dat al door te wijzen op de hordes die bedrijven tegenkomen. Concrete voorbeelden zijn gezondheidszorg en financials. Die mogen niet zomaar door alle beschikbare data grasduinen of het inzetten om theoretische modellen te ontwikkelen.
Een valkuil die de successen van kunstmatige intelligentie blokkeert is echter niet genoemd door Accenture. De kans is aanwezig dat men dat issue gewoon niet heeft gezien. Het is wel iets dat bij datacenters en beheerders van de IT bekend moet zijn. Het gaat hierbij om de kosten om tot een goed AI model te komen.
Stroomprijs
Tot een jaar geleden, let wel toen waren er al heel veel bestellingen geplaatst die nu pas worden opgeleverd, was de stroomprijs lager dan nu. Om AI kost veel compute power en dat vergt weer stroom. Met andere woorden AI is de afgelopen periode duurder geworden.
Nu zal elke hardware vendor en datacenter beheerder zeggen dat zijn operaties steeds zuiniger worden. Dat klopt ook, maar toch is dat niet langer in staat de hogere stroomkosten te compenseren. En er speelt nog iets. Wie eenmaal met AI in de weer is, ziet ook dat het bijna onvermijdelijk is de modellen te blijven verfijnen en aanpassen. Dat leidt in alle gevallen tot meer gebruik van compute power.
ESG
Onder de streep is het verhaal dan ook ontluisterend simpel. Kunstmatige intelligentie heeft het gevaar in zich een operatie te worden waarvoor een blanco cheque nodig is. Er zijn maar weinig bedrijven of instellingen die zich dat kunnen permitteren. Het zijn overigens niet alleen de directe kosten van AI die op dit moment reden voor enige zorg zijn. Wie wil weten of AI per definitie een positieve bijdrage levert aan de duurzaamheid loopt ook nog tegen wat
punten aan. Daar valt nu nog omheen te manoeuvreren, maar als per 2024 een
ESG rapportage verplicht wordt hebben AI gebruikers daar wel een probleem.
