# Wat is generatieve AI?

Officiële pagina: https://aitje.com/kenniscentrum/wat-is-generatieve-ai

> Generatieve AI maakt nieuwe inhoud op basis van een opdracht: tekst, afbeeldingen, muziek, video, 3D of code. Wat gebeurt er tijdens generatie, en hoe maak je van een interessant resultaat iets bruikbaars voor je werk?

### In het kort

Generatieve AI is de verzamelnaam voor modellen die nieuwe inhoud kunnen maken. Je geeft bijvoorbeeld een vraag, beschrijving, afbeelding of geluidsfragment mee en het model genereert een uitwerking. Dat kan een concepttekst zijn, maar ook een illustratie, gesproken uitleg of stukje software. Generatief verwijst naar het maken van uitvoer; het betekent niet dat die uitvoer automatisch juist, origineel of geschikt voor publicatie is.

### Hoe kan een model iets nieuws maken?

Tijdens training leert een model patronen uit voorbeelden. Die kennis wordt vastgelegd in modelparameters. Tijdens gebruik, ook inference genoemd, wordt een opdracht verwerkt met die geleerde patronen. Een taalmodel bouwt doorgaans een reeks tokens op; een beeldmodel kan via opeenvolgende stappen een afbeelding vormen. Je vraagt dus meestal geen opgeslagen antwoord op. Het model berekent een nieuwe uitwerking binnen de mogelijkheden van zijn training en meegegeven context.

### Genereren is iets anders dan herkennen

Een systeem dat een document als factuur herkent, voert een classificatietaak uit. Een systeem dat een begeleidende e-mail bij die factuur schrijft, genereert tekst. Die taken kunnen in dezelfde workflow voorkomen. Ook kan een model zowel beeld interpreteren als tekst schrijven. Het helpt om precies te benoemen wat je nodig hebt: herkennen, opzoeken, berekenen of iets nieuws maken. Niet elke stap vraagt om een generatief model.

### Een praktisch voorbeeld

Een team wil interne werkinstructies toegankelijker maken. Software haalt eerst de actuele instructie op. Een taalmodel maakt daarna een korte uitleg voor een nieuwe medewerker. Een ander model kan eventueel een ondersteunend beeld of gesproken versie maken. De oorspronkelijke instructie blijft het uitgangspunt. Een medewerker controleert de uitleg voordat deze wordt verspreid. Zo ondersteunt generatie bestaande kennis zonder de inhoudelijke verantwoordelijkheid over te nemen.

### Wat bepaalt een bruikbaar resultaat?

De opdracht, beschikbare informatie, modelkeuze en gewenste uitvoervorm werken samen. Een overtuigend voorbeeld zegt weinig over alle andere opdrachten. Test daarom ook ontbrekende informatie, afwijkende formuleringen en ingewikkelde gevallen. Bij tekst telt inhoudelijke juistheid; bij beeld bijvoorbeeld compositie; bij code ook werking. Een bruikbaar resultaat voldoet aan afgesproken eisen en past in het proces waarin iemand het beoordeelt of gebruikt.

### Waar begin je als organisatie?

Kies één terugkerende taak en beschrijf welke invoer beschikbaar is, wat het resultaat moet zijn en wie het controleert. Vergelijk de tijd en kosten van de volledige taak, inclusief nabewerking. Bepaal daarna of lokale verwerking, een externe API of een combinatie past. Generatieve AI wordt vooral nuttig wanneer de nieuwe inhoud op het juiste moment en in de juiste vorm aansluit op je dagelijkse werk.

## Bronnen

- [IBM — Generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai)
- [Hugging Face — Tekstgeneratie met LLM’s](https://huggingface.co/docs/transformers/en/llm_tutorial)
- [Hugging Face — Onderdelen van een diffusion-pipeline](https://huggingface.co/docs/diffusers/en/quicktour)

## Contact

[Neem contact op met AITJE](https://aitje.com/contact) — contact@aitje.com