GenAI-modellen nemen het niet zo nauw met de waarheid zonder stringente controles. DataGemma is Google’s poging om AI feiten op te laten lepelen uit statistische gegevens. Of data scientists nu een andere baan moeten zoeken valt te betwijfelen. Maar de potentie is enorm. Zullen sommige applicaties overbodig worden nu Google het een stuk eenvoudiger maakt om data-inzichten te verwerven?
In recente maanden is de verfijning van GenAI een hoofdthema. Een LLM kan bijvoorbeeld dankzij Retrieval-Augmented Generation (RAG) voorzien worden van extra bronnen die buiten de trainingsdata vallen. Zo hebben AI-modellen bijvoorbeeld de mogelijkheid om antwoorden te genereren op basis van recente kwartaalcijfers of rapporten.
Met DataGemma gaat Google een stap verder. Retrieval-Interleaved Generation (RIG) treedt direct na een gebruikersinput in werking. Het AI-model zoekt relevante gegevens op binnen Data Commons, een open data-aggregator dat door Google zelf is opgericht. Deze vorm van factchecking is niet uniek, weet het bedrijf, maar de “specifieke applicatie binnen het DataGemma-framework” is dat wel.
Onderzoeksfase
Vooralsnog zit Google volop in de onderzoeksfase met DataGemma. De trainingset voor fine-tuning is bijvoorbeeld nog wat klein en de Data Commons-feiten zijn allesbehalve ideaal voor NLP (Natural Language Processing). Ook is er nog geen go-to-market strategie voorhanden en is de omgang met statistische informatie bij de grotere Gemini-modellen nog onbekend.
Dit alles gezegd hebbende is de belofte groot. Daarnaast stelt Google weliswaar dat het nog in een vroeg stadium zit met DataGemma, maar de concurrentie is fel. Het aanvankelijk halfbakken Google Bard (later Gemini Advanced) werd in rap tempo de release-deur uitgesmeten toen bleek hoe groot de ChatGPT-hype eind 2022/begin 2023 was geworden. Later lanceerde Google een voorbarige AI-zoekfunctie genaamd AI Overviews met volslagen hallucinante informatie in wat overduidelijk een wanhope poging was om zoekmachines als Perplexity de pas af te snijden.
Kortom: als Google zélf niet met een doorontwikkeling komt van DataGemma, dan wordt het wel door OpenAI, Anthropic, Mistral en/of Meta gedaan. Wat zou dat inhouden?
AI in elke applicatie?
Over GenAI wordt veel gezegd, maar er wordt veelal hetzelfde mee gedaan. IT-oplossingen zijn inmiddels bezaaid met een AI-aanbod dat teksten samenvat, inzichten uit data biedt en processen automatiseert. Zelfs binnen een enkele vendor, zoals onlangs bij ServiceNow, is het toevoegen van “honderden” AI-features veelal een vermomming van telkens dezelfde functionaliteit in verschillende verschijningen.
Het kernaspect: AI vindt bínnen een bepaald platform plaats. Elke softwareleverancier hoopt het toe te eigenen: SAP-data voor SAP AI, Einstein-tools voor Salesforce, et cetera. Ook de hyperscalers doen aan dit spelletje mee en trachten met Google Vertex AI, Azure AI Studio of Amazon Bedrock de speelplaats te worden voor AI-ontwikkeling. Met andere woorden: GenAI vindt plaats binnen een huls en is overal raadpleegbaar. Echter schudt dat niet zozeer het IT-landschap op; het is slechts een extra factor om rekening mee te houden.
Dat kan op den duur significant veranderen. Vendoren nemen het nut van nabijgelegen IT-oplossingen over als ze zelf al meer functionaliteit opeisen. Dit is niet nieuw sinds de AI-opkomst, maar wel in een stroomversnelling geraakt.
Maakt AI andere applicaties overbodig?
Het dreef sommige partijen al tot radicale keuzes. Hoewel het ontslaan van werknemers “door toedoen van AI” veelal een smoesje lijkt, is dat voor het reduceren van het SaaS-portfolio wel anders. CEO van betaal-in-drie-keer-platform Klarna Sebastian Siematkowski zei recent afscheid te nemen van Workday en Salesforce. Dit omdat in-house AI de klus al zou klaren en inzichten vanuit deze applicaties overbodig zou maken.
Daar heeft Salesforce-CEO Marc Benioff zo zijn twijfels over. Hoe scheidt Klarna immers personeels- en klantendata? “Hoe bereikt [Siematkowski] compliance, governance van zijn bedrijf? Wat is zijn institutioneel geheugen?” Het zijn legitieme vragen waar Klarna eigenlijk alleen met een eigen applicatie een antwoord voor zou hebben. Het CRM-platform van Salesforce en de HR-technologie van Workday zijn immers meer dan alleen de inzichten die ze bieden. De keuze van Klarna verraadt volgens Benioff een fundamenteel onbegrip omtrent de mogelijkheden van AI. Net als dat AI niet banen zou vervangen, gaat het volgens Benioff óók niet volledige diensten als de zijne overbodig maken.
Daar zit zeker wat in. Met een doorontwikkeling van DataGemma wordt het in theorie mogelijk om alle klant-, persoons- en andere statistische gegevens accuraat op te roepen en er vragen over te stellen. Ze enigszins zinnig ordenen en er op een gebruiksvriendelijke manier verder mee werken vereist alsnog de platformen van weleer. Het volledig vervangen van oplossingen als Salesforce en Workday is momenteel onrealistisch en dat zal ook een tijdje zo blijven. Eerder moeten kleinere partijen, die zich bijvoorbeeld richten op automation, vrezen voor hun voortbestaan. Immers zijn het AI-agents, die nu al zonder de statistische precisie van DataGemma worden gelanceerd, die andere partijen in de verdrukking brengen. Dit feit laat zien dat het eerder de gevestigde SaaS-diensten zijn die op den duur van AI profiteren, dan dat ze er echt iets van te vrezen hebben.
Dit blijkt andermaal nu we Benioff’s uitspraken tijdens Dreamforce gehoord hebben. Hij ziet Salesforce juist als hét AI-platform voor bedrijven, terwijl andere partijen maar beter kunnen stoppen met hun eigen AI volgens hem.
Lees hier verder over: Marc Benioff is on fire, nooit eerder was de CEO van Salesforce zo uitgesproken