Het technologisch ecosysteem van AI in Nederland
In het Working Paper Het technolgische ecosysteem van AI in Nederland stellen Babette Bakker, Devin Diran, Claudio Lazo, Govert Gijsbers en Amber Geurts van TNO dat een krachtige technologiepositie in AI meer vergt dan alleen inzet op AI en de software en algoritmen die er de kern van vormen. Vanuit een strategisch oogpunt moet ook gekeken worden naar het bredere technologisch ecosysteem en in het bijzonder de kritische elementen in het innovatiesysteem rondom AI. De auteurs analyseren hoe dit technologisch ecosysteem van AI eruitziet in Nederland. Wat zijn de krachten en zwakten? Specifiek voor de domeinen mobiliteit, zorg, infrastructuur, landbouw en industrie.
General Purpose Technology
Bedrijven, investeerders, wetenschappers en beleidsmakers gaan zelfs zo ver dat ze AI aanwijzen als een ‘General Purpose Technology’ (GPT) met een revolutionair potentieel. Een GPT is een technologie met een disruptief potentieel om producten, processen en diensten in de economie te veranderen. Eerdere GPT’s zijn bijvoorbeeld de stoommachine, elektriciteit en de verbrandingsmotor. AI kan processen effectiever, sneller, veiliger en duurzamer maken dan systemen die door alleen de mens gestuurd worden.
Gezien het belang van AI als een GPT, willen overheden een omgeving creëren waarin alle elementen aanwezig zijn om AI en AI-toepassingen snel in de private en publieke sectoren te kunnen opnemen. Nationale strategieën, agenda’s en
beleidsplannen worden dan ook wereldwijd gelanceerd om dit te realiseren. Wanneer er wordt gesproken over het creëren van een goed ecosysteem voor het realiseren van AI-toepassingen, dan gaat het veelal over de kennis en expertise die nodig is om de algoritmes op een verantwoorde en ethische manier te maken.
Technologische assets
Een krachtige technologiepositie op het gebied van AI vergt meer dan alleen een inzet op AI. Vanuit een strategisch oogpunt kan gekeken worden naar het bredere technologische ecosysteem en de ‘kritische’ innovatie-assets daarbinnen. In dit working paper hebben de auteurs een onderscheid gemaakt tussen vijf belangrijke typen technologische assets: de kernassets, de complementaire assets, de ondersteunende infrastructuur, data en de standaarden. Ook hebben ze in vijf sectoren een blik geworpen op de vraag naar deze assets.
Eerdere publicaties over AI
-
Mensenrechten als ijkpunten van artificiële intelligentie
In het Working Paper Mensenrechten als ijkpunten van artificiële intelligentie onderzoekt Ernst Hirsch Ballin hoe de menselijke ...
-
Artificiële intelligentie als een general purpose technology
Nederland moet zich niet laten leiden door angst als het gaat om het ontwikkelen en toepassen van Artificiële Intelligentie (AI). ...
-
Internationaal AI-beleid. Domme data, slimme computers en wijze mensen
WRR Working Paper 34, Internationaal AI-beleid. Domme data, slimme computers en wijze mensen is geschreven door Bennie Mols, ...