Hoe dichter we AI begrijpen, hoe beter we het kunnen inzetten. Recent onderzoek naar grote taalmodellen laat zien hoe deze systemen intern ‘nadenken’ en keuzes maken.

Voor bedrijven in productie, logistiek en e-commerce is dat geen academische discussie, maar een directe vraag: hoe betrouwbaar is een AI die beslissingen ondersteunt in de operatie?

Van mysterie naar mechaniek: hoe een taalmodel werkelijk werkt

Een groot taalmodel (LLM) werd lang gepresenteerd als een soort zwarte doos: je geeft tekst in, er komt een antwoord uit. Het Tweakers-artikel “Denkt een AI-model in het Engels? – Hoe een groot taalmodel van binnen werkt” beschrijft nieuw onderzoek dat de interne werking van zulke modellen inzichtelijker maakt. Daarbij wordt onder meer zichtbaar:

  • dat een LLM geen ‘taal in zijn hoofd’ heeft, maar wiskundige representaties van woorden en zinnen;
  • dat het model in stappen werkt: aandachtspatronen bepalen welke informatie relevant is, interne lagen bouwen daar betekenisachtige structuren bovenop;
  • dat het model niet echt redeneert zoals een mens, maar patronen volgt die tijdens training zijn aangeleerd.

Belangrijk inzicht: een model ‘denkt’ niet in Engels of Nederlands, maar in abstracte vectorrepresentaties. Pas aan de rand van het systeem wordt dit weer vertaald naar woorden. Dat maakt modellen in principe meertalig, maar ook gevoelig voor vertekening als de trainingsdata sterk op één taal of context leunen.

Waarom dit relevant is voor de businesskant

Voor veel organisaties is AI inmiddels meer dan een proefproject. LLM’s worden getest voor orderverwerking, planningsondersteuning, klantenservice, documentanalyse en meer. Dat nieuw onderzoek het interne gedrag beter kan verklaren, is op drie manieren belangrijk:

  1. Betrouwbaarheid en risico’s – We begrijpen beter wanneer modellen gaan ‘hallucineren’: antwoorden geven die overtuigend klinken maar feitelijk onjuist zijn. Dat is cruciaal als AI wordt ingezet in supply chain-beslissingen of prijsberekeningen.
  2. Ontwerp van workflows – Inzicht in hoe modellen context gebruiken en informatie wegen, helpt om prompts, systeeminstructies en veiligheidschecks zo in te richten dat fouten eerder worden afgevangen.
  3. Compliance en uitlegbaarheid – In sectoren waar audits, ISO-normen of klantcontroles spelen, wordt uitlegbaarheid steeds belangrijker. Kunnen laten zien dát je snapt hoe het model beslissingen ondersteunt, wordt een randvoorwaarde.

Praktische implicaties per sector

Productie: beslisondersteuning in plaats van black-box-autonomie

In productieomgevingen zien we AI-toepassingen rond onderhoudsvoorspellingen, kwaliteitscontrole en werkinstructies. Het nieuwe inzicht in LLM-werking onderstreept dat deze modellen:

  • uitstekend zijn in het interpreteren van storingsmeldingen, logboeken en vrij-tekst meldingen van operators;
  • minder betrouwbaar zijn als enige bron voor harde beslissingen (bijvoorbeeld: productielijn stilleggen of niet).

Concreet: gebruik een taalmodel om informatie te structureren en scenario’s te beschrijven, maar koppel kritieke beslissingen aan vaste regels, klassieke algoritmes of menselijk toezicht. Denk in termen van co‑pilot in plaats van automatische piloot.

Logistiek: context is alles

Voor logistiek en warehousing is context (leveringsvoorwaarden, cut-off times, voorraden, vervoerders, SLA’s) bepalend. Uit het onderzoek blijkt hoe sterk een LLM leunt op de aangeboden context. Dat betekent dat ontwerpkeuzes direct impact hebben op uitkomsten:

  • Hoe specifieker en schoner de context (bijv. actuele voorraaddata, vervoerscontracten, openingsuren), hoe nuttiger de AI-adviezen.
  • Onduidelijke of incomplete input vergroot de kans op ‘redeneringen’ die logisch lijken, maar niet kloppen met uw operationele realiteit.

Voorbeelden van veilige use cases:

  • automatisch samenvatten van vertragingsoorzaken per route en vervoerder;
  • omzetten van e-mails van klanten in gestandaardiseerde interne tickets met juiste prioriteit en categorie;
  • genereren van concept-communicatie bij vertragingen, altijd met menselijke eindcontrole.

E-commerce: taalmodel is geen waarheidmachine

In e-commerce worden LLM’s snel ingezet voor productbeschrijvingen, FAQ’s, chatbots en support. Het beeld van een AI die ‘denkt in Engels’ kan misleidend zijn: het model corrigeert niet automatisch voor culturele of markt-specifieke nuances.

Praktische aandachtspunten:

  • Lokalisatie: Laat modellen werken met Nederlandse en sectorspecifieke data (technische specificaties, retourvoorwaarden, lokale wetgeving) om misleidende of juridisch risicovolle antwoorden te beperken.
  • Data-afbakening: Zorg dat klantdata niet ongecontroleerd in trainings- of fine-tuningprocessen terechtkomt. Werk met afgeschermde omgevingen en rolgebaseerde toegangen.
  • A/B-testen: Behandel AI-teksten net als andere conversie-elementen: meten, testen, bijsturen.

Hoe hiermee omgaan als u AI en automatisering overweegt

Voor organisaties die nu oriënteren op AI is de kernboodschap van dit onderzoek: een taalmodel is een krachtige voorspeller, geen alwetende expert. Dat vraagt om een andere ontwerpbenadering:

  1. Begin met het proces, niet met de tool
    Breng precies in kaart waar menselijk werk vooral tekstueel, repetitief en regelgedreven is (bijv. offertevoorstellen, statusupdates, rapportages). Dat zijn de logische startpunten.

  2. Ontwerp dubbele veiligheidslagen
    Combineer LLM-uitvoer met:

    • vaste business rules (levertermijnen, prijsgrenzen, veiligheidsvoorschriften);
    • data-validatie (kloppen artikelcodes, datums, eenheden?);
    • menselijke review op risicovolle stappen.

  3. Investeer in uitlegbaarheid en governance
    Leg in beleid en documentatie vast:

    • waar AI wordt ingezet in uw keten;
    • welke gegevens worden gebruikt;
    • hoe fouten worden gemonitord en gecorrigeerd.

  4. Werk met kleine, afgebakende pilots
    Test AI op één proces (bijv. order-intake, retourafhandeling of technische supportniveau 1), meet de impact op doorlooptijd, foutpercentage en klanttevredenheid, en schaal daarna gecontroleerd op.

Tot slot

Door beter te begrijpen hoe grote taalmodellen intern werken, kunnen bedrijven gerichtere keuzes maken: waar zet u AI in, waar niet, en onder welke voorwaarden? Het gaat niet om blind vertrouwen of volledige afwijzing, maar om bewust ontwerpen van mens‑AI samenwerking.

Wilt u verkennen waar taalmodellen uw productie-, logistieke of e‑commerceprocessen veilig kunnen versnellen? Neem contact op met VoidTech Solutions om samen een concrete, beheersbare AI-roadmap op te stellen. Welke stap in uw operatie leent zich volgens u als eerste voor een AI‑pilot?

Bron: Tweakers – "Denkt een AI-model in het Engels? - Hoe een groot taalmodel van binnen werkt"