AI die binnenshuis blijft bij een humanitaire ngo

Met het gedeelde rapportageplatform op Azure Databricks dat wij voor deze ngo bouwden, lag de basis voor AI er al: verbonden data, duidelijke afspraken over wie wat mag inzien, en een omgeving waarin AI-toepassingen onder dezelfde governance kunnen draaien.

Op dat fundament namen wij de rol van AI-coördinator op ons. Voor deze organisatie ging één eis boven alle andere: veel van de informatie is gevoelig, dus AI heeft hier alleen waarde als die informatie beschermd blijft. Elk project hieronder begon bij die eis.

Na elk project leggen projectmanagers vast wat ze hebben geleerd. In de loop der jaren zijn dat duizenden lessons learned geworden, en een collega die elders hetzelfde probleem tegenkomt, zou daar veel aan hebben, als de juiste les maar te vinden was. Zoeken op exacte woorden mist een les die hetzelfde probleem in andere woorden beschrijft.

Daarom maakten wij een function app die koppelt met monday.com van de organisatie, waar projectmanagers hun lessen invoeren, en zetten wij daarbovenop vector search aan. Vector search zet elke les om in een reeks getallen die de betekenis vastlegt. Zo kan een projectmanager een vraag in gewone taal stellen en de lessen vinden die qua betekenis het dichtst in de buurt komen, welke woorden er ook in staan. Stel hieronder een vraag en vergelijk beide manieren van zoeken.

De organisatie houdt ook interviews met mensen in door rampen getroffen gebieden. Die gesprekken zijn persoonlijk en zeer gevoelig, dus die informatie mag niet bij derden terechtkomen. Ze naar een externe dienst sturen voor verwerking was geen optie.

Dezelfde vector search werkt ook voor deze interviews, met één belangrijk verschil: de vectorisatie draait op een lokaal model. De stap die een interview omzet in getallen gebeurt volledig in de eigen omgeving van de organisatie, dus de tekst gaat nergens heen. Schakel hieronder tussen beide en volg waar een interview naartoe gaat.

Voorheen waren deze interviews moeilijk te vinden. Elk interview moest met de hand worden getagd, en een zoekopdracht leverde alleen op wat de juiste tag had. Dat is van nature niet ideaal, omdat een tag maar een fractie van een gesprek kan vangen, en er werkte een team van mensen fulltime aan het ophalen en categoriseren van die tags.

Met vector search worden duizenden en duizenden interviews automatisch geïndexeerd en zijn ze snel te doorzoeken op waar ze over gaan. Het fulltime ophalen en categoriseren van tags is niet meer nodig. Kies hieronder een thema. Elke stip staat voor een interview; tekst tonen wij niet, want daar draait het juist om.

Mensen willen AI gebruiken in hun werk, en openbare AI-tools zijn één klik verwijderd. Voor een organisatie met zoveel gevoelige informatie is dat een risico: wat iemand erin plakt, verlaat de organisatie, en een verbod neemt de behoefte niet weg.

Daarom implementeerden wij een interne AI-assistent. Collega's in de hele organisatie kunnen ermee werken en praten zoals met een openbare tool, maar zonder dat de data naar de AI-aanbieder gaat. Zo heeft iedereen een veilige omgeving om in te werken. Kies hieronder een taak en zie waar de tekst naartoe gaat.

De organisatie werkt op veel plekken, en collega's hebben overal marketingmateriaal nodig, vaak zonder ontwerper in de buurt. Aan zichzelf overgelaten maakt elke locatie iets anders, en dan ziet de organisatie er niet langer uit als één organisatie.

Daarom bouwden wij ook een beeldgenerator met vooraf ingestelde ontwerpen. Mensen maken waar ze ook zijn eenvoudig marketingmateriaal, en alles blijft in dezelfde stijl. Kies hieronder een formaat en een boodschap, en zet de presets aan.

Projectmanagers doorzoeken nu duizenden lessons learned in hun eigen woorden en vinden wat collega's al eerder leerden. Interviews die voorheen nauwelijks te vinden waren, zijn nu snel doorzoekbaar, zonder tags en zonder het fulltime werk daarachter, en zonder dat de tekst ooit bij een derde partij komt.

Collega's hebben een AI-assistent die ze veilig kunnen gebruiken en een beeldgenerator die elk stuk marketingmateriaal in één stijl houdt. En omdat alles voortbouwt op het fundament van het gedeelde rapportageplatform, kreeg de ngo praktische AI zonder de controle over de meest gevoelige informatie op te geven.

• De rol van AI-coördinator, voortbouwend op het datafundament van het gedeelde rapportageplatform.
• Een function app gekoppeld aan monday.com, met vector search, zodat projectmanagers duizenden lessons learned in natuurlijke taal kunnen doorzoeken.
• Vector search door duizenden gevoelige interviews, met een lokaal vectorisatiemodel zodat de tekst nooit bij derden terechtkomt.
• Een einde aan het handmatig taggen, en aan het fulltime ophalen en categoriseren van tags.
• Een interne AI-assistent, die collega's een veilige omgeving geeft zonder dat hun data naar de AI-aanbieder gaat.
• Een beeldgenerator met vooraf ingestelde ontwerpen, zodat marketingmateriaal overal gemaakt kan worden en in dezelfde stijl blijft.