OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT, heeft een nieuwe ‘North Star’ voor de komende jaren: het bouwen van een volledig geautomatiseerde AI-onderzoeker. Dit is geen chatbot die antwoorden geeft, maar een zelfstandig opererend systeem dat complexe problemen kan aanpakken, onderzoek kan uitvoeren en mogelijk nieuwe inzichten kan genereren. Volgens het bedrijf zal dit systeem in 2028 gelanceerd worden, met een eerste versie – een soort ‘AI-onderzoeksstagiair’ – al in september van dit jaar.

Deze aankondiging is belangrijk omdat OpenAI al jaren de agenda bepaalt in de AI-industrie. Hun vorige grote projecten, zoals GPT-4, hebben de technologie gevormd die we nu allemaal gebruiken. Nu ze hun pijlen richten op een autonome onderzoeker, geeft dat een sterk signaal over waar de technologie naartoe gaat: van assistentie naar zelfstandige actie. Het doel is om problemen aan te pakken die te groot of te complex zijn voor mensen, variërend van wiskundige vraagstukken en biochemie tot zakelijke en beleidsdilemma’s.

Voor ondernemers betekent dit dat de lat voor innovatie en concurrentie snel hoger komt te liggen. Als grote spelers straks toegang hebben tot een AI die 24/7 onderzoek doet, nieuwe marktkansen analyseert of complexe logistieke puzzels oplost, verandert de snelheid van ontwikkeling fundamenteel. Het is een ontwikkeling die de kloof tussen bedrijven die AI omarmen en bedrijven die dat niet doen, kan vergroten. Het is volgens Jakub Pachocki, de hoofdonderzoeker van OpenAI, een kwestie van tijd voordat je “een heel onderzoekslab in een datacenter” hebt.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

De volledige AI-onderzoeker van OpenAI is er nog niet, maar de richting is duidelijk: AI wordt steeds autonomer en kan steeds complexere taken overnemen. Je kunt je bedrijf hier nu al op voorbereiden door de principes van deze ontwikkeling toe te passen op je eigen processen.

Als je een productontwikkelaar of R&D-manager bent in de technische sector, zou je kunnen experimenteren met bestaande AI-tools voor code-analyse en patroonherkenning. Een mogelijkheid is om een AI-agent te configureren die automatisch door wetenschappelijke papers of patentdatabases zoekt naar relevante nieuwe ontwikkelingen in jouw vakgebied, en daar een samenvatting van maakt. Dit zet de eerste stap naar een geautomatiseerde onderzoeksassistent.

Als je een strategisch adviseur of beleidsmaker bent voor een brancheorganisatie, is een optie om de komende ontwikkelingen te monitoren en te bedenken welke complexe, langlopende vraagstukken in jouw sector baat zouden kunnen hebben bij geautomatiseerde analyse. Denk aan het modelleren van de impact van nieuwe wetgeving op verschillende bedrijfsmodellen, of het analyseren van grote datasets van markttrends om toekomstige scenario’s te schetsen.

Als je een ondernemer bent in een kennisintensieve sector zoals farmacie, chemie of data science, overweeg dan om nu al te investeren in de data-infrastructuur die nodig is voor geavanceerde AI. Zorg dat je interne onderzoeksdata, testresultaten en literatuur gestructureerd en toegankelijk zijn. Wanneer krachtige onderzoeks-AI’s beschikbaar komen, zijn bedrijven met georganiseerde data het eerst in staat om ze effectief in te zetten.

Als je leiding geeft aan een innovatieteam, zou je de aankondiging van OpenAI kunnen gebruiken als aanleiding voor een interne brainstorm. Vraag je team: “Als we over twee jaar een AI hadden die zelfstandig onderzoek voor ons kon doen, welk groot, complex probleem zouden we het dan als eerste laten oplossen?” Dit helpt om nu al na te denken over de toepassingen en de ethische kaders.

De praktische toepassing begint niet met wachten op de tool van 2028, maar met het herkennen van de trend naar autonome, probleemoplossende AI en het voorbereiden van je organisatie daarop. Het gaat om het identificeren van je eigen ‘complexe problemen’ en het verkennen hoe de huidige generatie AI-tools je daarin nu al verder kan helpen.

Bron: Technologyreview