Definitie
AI-geschiktheid AI‑geschiktheid is het beslisproces om te bepalen of een taak überhaupt een AI‑model zou moeten gebruiken en, zo ja, waar het in de workflow hoort. Een geschikte toepassing heeft bruikbaar signaal in beschikbare data of context, duidelijke succescriteria, toelaatbare en detecteerbare fouten, herstelpaden, verantwoord datagebruik en een menselijke of systeemgrens voor beslissingen met grote impact.
AI‑geschiktheid vraagt of de taak baat heeft bij patroonherkenning, genereren of flexibel redeneren, en of fouten detecteerbaar, toelaatbaar en herstelbaar zijn.
Het gaat er niet om of AI iets plausibels kan produceren. Het gaat erom of probabilistisch gedrag op verantwoorde wijze in de workflow kan worden ingebed met het juiste bewijs, de juiste beheersmaatregelen en menselijke autoriteit.
Engineeringmodus
AI‑geschiktheid is een architectuur‑ en risicobeslissing. Het ontwerp moet taken die beoordeling, taal of perceptie vergen scheiden van taken die exacte regels vereisen. In de bouwfase kun je het onzekere deel prototypen terwijl je voor kritieke berekeningen deterministische paden behoudt. In operations weeg je modelwaarde af tegen kosten, latency en foutherstel. Het risico is AI gebruiken omdat het beschikbaar is, in plaats van omdat de taak baat heeft bij probabilistisch gedrag.
Evaluatiecheck
Vraag welk observeerbaar bewijs zou aantonen dat dit concept goed is toegepast in een echt systeem, een repository of een leeroefening.
Praktijkvoorbeeld
Vergadersamenvattingen zijn vaak AI‑geschikt omdat transcripties rommelig zijn, samenvattingen te beoordelen zijn en gebruikers enig redigeerwerk kunnen tolereren. Loonberekening is doorgaans niet geschikt voor generatieve AI omdat de regels expliciet zijn, fouten kostbaar zijn en deterministische software betrouwbaardere, auditbare resultaten kan leveren.
Gerelateerde concepten 