Effectief ontwerpen voor Generatieve AI en LLM

Generatieve AI is in opmars, en veel bedrijven onderzoeken hoe ze deze technologie kunnen toepassen in hun softwareoplossingen. Toch blijkt het lastig om binnen de organisatie duidelijke toepassingen te vinden. De nauwkeurigheid van AI is bijvoorbeeld vaak een struikelblok, omdat deze sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de input, zoals goed geformuleerde prompts. Daarnaast falen implementaties vaak omdat ze niet goed aansluiten bij de specifieke behoeften van gebruikers of omdat de beperkingen van Generatieve AI over het hoofd worden gezien.

Bij Bright Cape helpen onze Human Data Interaction (HDI) consultants bedrijven om Generatieve AI en Large Language Models (LLM) succesvol te integreren. In dit artikel delen we hoe je de uitdagingen rondom LLM’s kunt aanpakken en kunt zorgen voor waardevolle toepassingen in jouw organisatie.

Wat is een Large Language Model (LLM)?

Een large language model (LLM) is een type generatieve AI dat menselijke tekst verwerkt en genereert. Het gebruikt algoritmes om taalpatronen te begrijpen en te voorspellen, waardoor het coherente en contextueel relevante reacties kan produceren. LLM’s worden getraind op diverse datasets en werken door de inputtekst te analyseren en outputs te genereren die overeenkomen met de patronen die tijdens de training zijn geleerd. Een algemeen bekend voorbeeld van een LLM is ChatGPT.

Zorg voor een goede aansluiting op de bedrijfscontext

Een veelvoorkomende reden waarom LLM’s niet breed worden gebruikt, is dat ze niet aansluiten op de specifieke context en wensen van gebruikers. Bedrijfssoftware moet immers werken binnen complexe workflows en rekening houden met verschillende gebruikersgroepen, elk met eigen behoeften. Een generieke aanpak, zoals bij veel LLM’s het geval is, schiet vaak tekort.

Het ontwerpen van een effectieve LLM-oplossing begint daarom met een goed begrip van de gebruikers en hun werkomgeving. Dit betekent dat je niet alleen kijkt naar wat technisch mogelijk is, maar vooral naar hoe de oplossing waarde kan toevoegen binnen de unieke workflow van jouw organisatie. Pas wanneer de LLM naadloos aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen én de verwachtingen van de eindgebruikers, kun je rekenen op succes.

Belangrijk is ook om bij elke ontwerpbeslissing de menselijke factor voorop te stellen. Denk bijvoorbeeld aan de impact op alle betrokkenen: niet alleen de directe gebruikers, maar ook collega’s of afdelingen die indirect beïnvloed worden door de implementatie. Focus op de gewenste resultaten en bepaal samen met de gebruikers wat succes betekent.

Maak de gebruikersinterface toegankelijk

Veel LLM’s vertrouwen op tekstgebaseerde interacties, wat voor gebruikers al snel voelt als communiceren met een ouderwetse computerinterface. Dit kan onnodig complex of intimiderend zijn. De kracht van een LLM ligt in het genereren van waardevolle inzichten, maar daarvoor is het essentieel dat gebruikers eenvoudig de juiste prompts kunnen invoeren. Een goede interface helpt daarbij door gebruikers te ondersteunen met suggesties of door prompts automatisch te verfijnen.

Een ander punt van aandacht is het behouden van context tijdens langere interacties. Dit is iets waar LLM’s vaak moeite mee hebben. Door rekening te houden met de specifieke workflows binnen jouw organisatie, kun je een oplossing ontwikkelen die automatisch de juiste context begrijpt. Zo wordt het eenvoudiger voor gebruikers om de juiste input te geven en betere resultaten te krijgen.

Tot slot speelt ook de output van een LLM een grote rol in de gebruiksvriendelijkheid. Waar veel LLM’s zich nu richten op tekstuele of visuele output, is het in veel gevallen effectiever om deze te combineren. In een zakelijke omgeving, waarin data-analyse vaak centraal staat, kunnen visuele weergaven zoals grafieken of dashboards bijvoorbeeld veel waarde toevoegen. Onze HDI-consultants helpen je graag om de juiste outputvorm te definiëren op basis van de behoeften van jouw gebruikers en organisatie.

 

Wees bewust van de beperkingen

Hoewel LLM’s krachtige tools zijn, brengen ze ook beperkingen met zich mee. De nauwkeurigheid van de output blijft een veelgenoemd aandachtspunt. Vaak wordt gezegd dat AI-resultaten niet kunnen tippen aan handmatig werk. Toch kun je, door goed naar de workflow van je eindgebruikers te kijken, een oplossing ontwerpen die ondanks deze beperkingen waarde toevoegt.

Stel bijvoorbeeld dat je een LLM ontwikkelt voor het analyseren van interviews om UX-onderzoekers te ondersteunen. Hoewel de output misschien minder nauwkeurig is dan handmatig werk, kan de oplossing alsnog veel tijd besparen. Als een productteam snel beslissingen moet nemen op basis van beperkte input, kan een LLM die inzichten sneller beschikbaar maakt, een enorme meerwaarde bieden. Het is belangrijk om af te wegen wat belangrijker is: de snelheid waarmee inzichten worden verkregen of de absolute nauwkeurigheid.

Daarnaast is het cruciaal om het menselijke element te behouden. Mensen hebben de neiging om AI-resultaten direct te vertrouwen, ook als ze niet helemaal kloppen. Door een menselijke controle in te bouwen, kun je ervoor zorgen dat de resultaten niet alleen sneller, maar ook betrouwbaarder worden toegepast.

Samen werken aan waardevolle AI- en LLM-oplossingen

Het succesvol integreren van LLM’s in bedrijfssoftware vraagt om een grondige aanpak. Begrip van de bedrijfscontext, de workflow van eindgebruikers en de zakelijke doelstellingen is daarbij essentieel. Alleen dan kun je oplossingen ontwerpen die écht waarde toevoegen.

Bij Bright Cape ondersteunen onze HDI-consultants je in elke stap van dit proces. We doen uitgebreid gebruikersonderzoek om jouw organisatie en gebruikers beter te begrijpen. Deze inzichten vertalen we naar concrete oplossingen die naadloos aansluiten bij jouw bedrijfsdoelen en de wensen van eindgebruikers.

Wil je weten hoe wij jou kunnen helpen met de integratie van Generatieve AI en LLM’s in jouw organisatie? Neem contact met ons op of lees meer over onze Human Data Interaction-aanpak.