Waar ik me de afgelopen week over verwonderd heb, als het gaat om generatieve AI (deel 3)

Ook deze week wil ik weer een aantal nieuwtjes over generatieve AI delen, waarover ik me verwonderd heb. Het zijn er dit keer zes.

Waarom nieuwe medewerkers aantrekken? Kan AI het werk niet doen?

De CEO van Shopify, Tobi Lütke, heeft een intern memo verspreid waarin AI-vaardigheid verplicht wordt gesteld binnen het bedrijf. Teams moeten voortaan bewijzen dat AI een taak niet kan uitvoeren voordat er extra mensen of middelen worden toegewezen. Lütke verwacht “reflexmatig AI-gebruik” van alle medewerkers. AI-bekwaamheid wordt meegenomen in functioneringsgesprekken. Uiteraard hebben medewerkers ook toegang tot diverse AI-tools. Lütke beschouwt AI als een vermenigvuldiger die topmedewerkers in staat stelt “100 keer meer werk” te verrichten. Hij benadrukt ook: learning is self directed, but share what you learned.
Shopify is nadrukkelijk een bedrijf dat AI heeft ingebed in de bedrijfsstrategie, al zal hier ongetwijfeld ook een deel marketing van zijn. Het is slim om te kijken welke taken je door AI kunt laten uitvoeren, en welke niet. Dit is overigens wat anders dan dat je kijkt welke functies AI kan uitvoeren. Verder heb ik niet zo veel op met de stijl van dit soort CEO’s, en meestal ook niet met hun mens- en maatschappijvisie (al heb ik nog weinig over en van Lütke gelezen).

Hoe gebruiken mensen generatieve AI?

In het recente HBR-artikel “How People Are Really Using Gen AI in 2025” beschrijft Marc Zao-Sanders op basis van eigen onderzoek hoe het gebruik van generatieve AI is verschoven van technische toepassingen naar meer emotionele en persoonlijke doeleinden. Uit zijn analyse blijkt dat ‘Therapy/companionship’ nu de belangrijkste toepassing is, gevolgd door ‘Organizing my life’ en ‘Finding purpose’. Het gebruik van GenAI voor ‘enhanced learning’ is trouwens ook toegenomen, in vergelijking met verleden jaar. GenAI wordt minder gebruikt voor het genereren van ideeën, voor specifiek zoeken en vooral voor het bewerken van teksten. Deze verschuiving toont volgens de auteur aan dat AI steeds meer wordt gebruikt voor zelfontplooiing en persoonlijke ondersteuning. Het thema ‘Personal and Professional Support’ heeft aanzienlijk terrein gewonnen ten koste van ‘Technical Assistance & Troubleshooting’. Gebruikers waarderen AI als therapiemiddel vanwege de 24/7 beschikbaarheid, lage kosten en oordeelvrije omgeving. Dat komt waarschijnlijk ook omdat je nu op een betere manier met GenAI kunt converseren. Persoonlijk gebruik ik GenAI vooral voor schrijfwerk, analyses, en het genereren van ideeën.

ChatGPT onthoudt alles

The Rundown schrijft over een belangrijke update van ChatGPT. Deze GenAI-toepassing onthoudt en gebruikt nu automatisch informatie uit alle gesprekken met een gebruiker. Dit zorgt voor meer gepersonaliseerde en relevante antwoorden. ChatGPT ‘luistert’ nu voortdurend mee tijdens alle conversaties binnen de toepassing en verzamelt voorkeuren, interesses, behoeften en ‘afkeren’ van gebruikers. Met deze informatie stemt ChatGPT antwoorden af op elke gebruiker. Daardoor moeten interacties als merkbaar relevanter en nuttiger ervaren worden. Anders dan bij eerdere versies, waarbij gebruikers expliciet moesten vragen om informatie te onthouden, gebeurt dit nu automatisch. Als gebruikers willen wijzigen wat ChatGPT over hen weet, kunnen ze dit eenvoudig via een prompt in de chat aanpassen. ChatGPT’s uitgebreide geheugen is volgens The Rundown een eerste stap naar een toekomst waarin AI-systemen gebruikers echt leren kennen, waardoor ze steeds persoonlijker en nuttiger worden. Gebruikers kunnen overigens via de instellingen afzien van deze geheugenfunctie of de tijdelijke chatmodus gebruiken voor gesprekken die ze niet willen laten onthouden. Dit gaat m.i. wel erg ver. Niet verbazingwekkend dat OpenAI zelf aangeeft dat nieuwe geheugenfuncties niet beschikbaar zijn voor gebruikers in EER, VK, Zwitserland, Noorwegen, IJsland en Liechtenstein.

Langere video’s genereren

Onderzoekers van NVIDIA en Stanford hebben een nieuwe AI-techniek ontwikkeld -“Test-Time Training”- die het mogelijk maakt om langere video’s te genereren dan voorheen. Deze techniek verbetert de consistentie en het verhalende vermogen bij videogeneratie.  Het systeem gebruikt neurale netwerken als geheugen via zogenaamde TTT-lagen. Daardoor kan het model details en consistentie behouden over langere sequenties. De technologie werd gedemonstreerd met Tom en Jerry-cartoons waarbij meerdere scènes met dynamische bewegingen en karakterinteracties werden getoond. Het wordt daardoor mogelijk om aanzienlijk langere video’s te verwerken. Dit is een belangrijke ontwikkeling omdat AI-video’s tot nu toe beperkt waren in lengte en consistentie.

Agent2Agent Protocol (A2A) bevordert interoperabiliteit

Dankzij standaard protocollen zijn we in staat om met elkaar te bellen, ongeacht of we een iPhone via T-Mobile of een Samsung-smartphone met Vodafone gebruiken. Omdat WhatsApp en Signal niet werken volgens dezelfde standaarden kunnen geen berichten tussen deze applicaties uitwisselen. Daarom is de lancering van het Agent2Agent (A2A) protocol belangrijk. Hierdoor wordt het mogelijk dat autonome AI-systemen met elkaar kunnen samenwerken. A2A maakt het mogelijk dat AI-agenten kunnen communiceren, informatie uitwisselen en acties coördineren over verschillende bedrijfsplatforms. Dit open protocol, complementair aan Anthropic’s Model Context Protocol, is ontwikkeld om de uitdagingen bij grootschalige, multi-agent systemen aan te pakken. Het biedt ontwikkelaars de mogelijkheid ‘agents’ te bouwen die kunnen verbinden met andere A2A-compatibele ‘agents’. Bedrijven beschikken over een gestandaardiseerde methode om hun agents te beheren binnen diverse platforms en cloudomgevingen.