VCM_022024_LR

VISIE

Comfortabe complexe m Philips Volcano pakt uitd

een brede waaier van variabelen. Ik zie daarom eerder heil in een samenwerking tussen mens en technologie.” Aansprakelijkheid en verklaarbaarheid Ook aansprakelijkheid geldt als een struikelblok wanneer AI ter sprake komt. Prof. dr. van Hillegersberg: “Ik onderscheid twee types AI: de algorit mes waarvan de beslissingen vlot te verklaren vallen en goed aan te sturen zijn, naast de neurale netwerken met een onvoorspelbare uitkomst. Bedrijven willen acties in heldere taal uitleggen. Wan neer dat het geval is, zullen beslissingsnemers sneller overstag gaan. Veel ondernemingen vinden neurale netwerken terecht nog te onberekenbaar om toe te passen. Ze fungeren vaak als een hulpmiddel, waarbij een medewerker toch nog altijd op de groene of rode knop drukt. De invoering van heldere regels en beperkingen biedt mogelijk het gepaste antwoord. Neurale netwerken reiken in dat geval oplossingen aan die zich binnen de vooropgestelde contouren bevinden.” Prof. dr. van Hillegersberg illustreert het aan de hand van een voorbeeld. “Algoritmes geven aan dat je een levering omwille van het kostenplaatje of vanuit duurzaamheidsperspectief beter niet op een bepaalde dag uitvoert. Dat is een logische aanname op basis van de beschikbare data. Maar mogelijk mag je dat advies niet volgen omdat de relatie met de klant vereist dat je die goederen toch levert. Dan kan een medewerker de AI-suggestie negeren of je kunt vooraf de regel instellen dat je voor die klant een uitzondering mag maken. Al slaat de plan ner de bal ook wel eens mis. Toch vellen we voor AI altijd een strenger oordeel. Daarom mag je AI eigenlijk niet benchmarken tegen de perfectie, maar wel tegen de menselijke manier van werken.” Bias AI krijgt ook wel eens het predicaat van de vooringenomenheid of ‘bias’ toegewezen. Artificiële intelligentie wordt nu een maal gemaakt door, gemodelleerd naar en gecontroleerd door mensen. “Die bias is misschien wel nog sterker aanwezig bij de beslissingen die mensen nemen”, aldus de hoogleraar. “Ik laat dat mijn studenten ook proefondervindelijk ervaren. Op basis van aangereikte datasets moeten ze op zoek naar een pro bleem bij een fictieve bierproducent. Nagenoeg alle studenten beogen een bewijs van hun eigen aanname. Dat resulteert tot hun eigen grote verbazing in telkens verschillende analyses op basis van identieke data. Het argument van bias als argument tegen het gebruik van AI gaat dus meestal niet op. Vergeet ook niet dat AI continu 24/7 data analyseert, wat voor de mens toch een pak moeilijker is.” KD

O ngeveer twaalf jaar geleden besliste Philips zijn focus op de healthcare sector te verbreden. Daarop werd in 2015 het bedrijf Volcano overgenomen. Sindsdien wordt onder de naam Philips Volcano hoogwaardige apparatuur verkocht die met name ondersteuning biedt bij de behandeling van cardiovasculaire aandoeningen. Opereren bij versnipperde regelgeving De markt waarin Philips Volcano zich beweegt, is groot. Om een idee te geven: jaarlijks sterven ongeveer 17,9 miljoen mensen aan een car diovasculaire ziekte. Met zijn apparatuur wil Philips Volcano dergelijke sterfgevallen zoveel mogelijk voorkomen. In Europa alleen verkoopt het bedrijf jaarlijks meer dan 200.000 eenheden. Ruim tachtig landen vertrouwen op de ‘imaged gui ded therapy devices’ (IGTD) van Philips Volcano. Voor de achterliggende kwaliteitsafdeling is het echter een enorme uitdaging om de distributie van die levensreddende apparatuur steeds conform de plaatselijke en overkoepelende regels te doen ver lopen. Als antwoord op die uitdaging ontwikkelde Philips Volcano een doeltreffende distributiestrate gie.

Enerzijds maakt Philips Volcano ‘multi-use consoles’ die worden gebruikt in catlabs. Anderzijds levert het ‘image guided therapy devices’. Dat

8

WWW.VALUECHAIN.BE