Vijf soorten AI uitgelegd en wat ze betekenen voor jouw organisatie

Door te begrijpen welke typen AI er bestaan, kun je beter bepalen wat past bij jouw doelen en data. Hieronder lees je de vijf belangrijkste manieren waarop AI wordt gebouwd en toegepast: van voorspellende algoritmes tot generatieve modellen.  

1. AI op basis van determinisme: voorspelbaar of adaptief?  

Sommige AI-systemen volgen vaste regels, andere leren continu bij. Deterministische AI geeft altijd hetzelfde resultaat bij dezelfde input, bijvoorbeeld een algoritme dat een berekening uitvoert (zoals een rekenmachine die 2 + 2 altijd als 4 berekent). Niet-deterministische AI past zich aan op basis van data. Een spamfilter wordt zo bijvoorbeeld steeds beter in het herkennen van ongewenste e-mails.  

Binnen die tweede categorie spelen probabilistische modellen een grote rol. Ze berekenen waarschijnlijkheden in plaats van één antwoord. Denk hierbij aan weersvoorspellingen met “60% kans op regen” of een medisch systeem dat een diagnose stelt met een kansberekening. Een bekend voorbeeld van probabilistische AI zijn GPT-modellen, zoals Copilot. Deze genereren tekst op basis van patronen in data, maar omdat ze met waarschijnlijkheden werken, kan het antwoord bij dezelfde vraag toch telkens anders zijn. Dat maakt de interactie natuurlijker, maar ook minder voorspelbaar.  

In de praktijk zie je dat verschil duidelijk: een thermostaat die bij 20°C de verwarming aanzet is deterministisch, terwijl een chatbot die op dezelfde vraag steeds iets anders reageert niet-deterministisch is.  

2. AI op basis van leervorm: leren van data of regels?  

AI leert op verschillende manieren: supervised learning (met labels), unsupervised learning (zonder labels) en reinforcement learning (leren door beloning). Bij supervised learning krijgt de AI-voorbeelden met antwoorden, zoals een systeem dat leert katten en honden te herkennen aan de hand van gelabelde foto’s. Unsupervised learning ontdekt patronen zelf, zoals klantsegmentatie in marketing. Reinforcement learning leert door trial-and-error, zoals een robot die leert lopen.  

Deze leervormen bepalen hoe flexibel en schaalbaar een AI-systeem is. In de praktijk combineren veel moderne toepassingen meerdere leervormen om robuuster te worden. Zo leert een e-mailfilter via supervised learning wat spam is, ontdekt een unsupervised model automatisch nieuwe klantgroepen en gebruikt een advertentie-algoritme reinforcement learning om de optimale advertentiebieding te vinden.  

3. AI op basis van modaliteit: tekst, beeld of geluid? 

AI werkt met verschillende soorten data: tekst, beeld, geluid of een combinatie daarvan. Natural Language Processing (NLP) begrijpt en verwerkt tekst, van chatbots tot automatische samenvattingen. Computer vision herkent en analyseert beelden, bijvoorbeeld gezichtsherkenning op je smartphone. Spraakherkenning zorgt ervoor dat Siri of Google Assistant je verstaan.   

Steeds vaker worden deze modaliteiten gecombineerd in multimodale AI. Denk aan systemen die tekst, beeld én geluid gebruiken om context beter te begrijpen — een richting waarin veel innovatie plaatsvindt. 

Een praktisch voorbeeld: een app die planten herkent via je camera combineert beeldanalyse met tekstuele uitleg. Of een slimme speaker die jouw spraakcommando omzet in tekst en daar vervolgens een actie aan koppelt.  

4. AI op basis van functie: voorspellen, classificeren of creëren?  

AI-systemen hebben verschillende functies: voorspellen, classificeren, genereren of optimaliseren. Voorspellende AI wordt gebruikt voor onder meer weersvoorspellingen of onderhoudsplanning. Classificerende AI helpt bij het stellen van diagnoses of het herkennen van patronen, zoals in een app die huidafwijkingen beoordeelt. Generatieve AI maakt nieuwe content, zoals tekst, code of beeld op basis van bestaande data.  

Generatieve AI krijgt momenteel de meeste aandacht, maar veel waarde zit nog steeds in voorspellende en classificerende modellen die processen efficiënter maken of beslissingen ondersteunen.    

5. AI op basis van complexiteit: smal of breed inzetbaar?  

De meeste AI-toepassingen vandaag zijn narrow AI: gericht op één specifieke taak, zoals schaken of tekstsamenvatting. General AI, die meerdere domeinen tegelijk beheerst en zelfstandig kan redeneren (hypothetisch mensachtige intelligentie heeft), is nog theoretisch.  

Wel schuiven moderne modellen (zoals GPT of Gemini) richting brede toepasbaarheid: ze kunnen tekst, beeld en spraak combineren en met context omgaan. Voor organisaties betekent dit dat AI steeds vaker één geïntegreerd hulpmiddel wordt in plaats van losse tools.  

Conclusie: AI kent vele vormen, inzicht geeft richting  

AI is geen enkelvoudige technologie, maar een verzameling van methodes die op verschillende manieren leren, waarnemen en handelen. Wie begrijpt hoe deze vormen werken, kan beter bepalen waar de waarde ligt: van procesoptimalisatie tot contentcreatie.  

In deel 2 kijken we naar de risico’s en afwegingen per type AI en wat dit betekent voor verantwoord gebruik binnen organisaties.