Tholen - Waar HDG Survey Group verwacht dat het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) in kwaliteitscontrole in de toekomst een grote rol gaat spelen, ziet het bedrijf ook dat de kwaliteit van de aangeboden toepassingen nog lang niet altijd is waar het moet zijn en dat ook veel gebruikers nog niet aan deze stap toe zijn. HDG Director Innovations & Analytics Bas Lok: "AI gaat een heel belangrijke ondersteunende functie bieden, helemaal nu het steeds lastiger wordt om personeel – en zeker personeel met de juiste opleiding – te vinden. Maar wij merken dat de beschikbare toepassingen op het moment de kwaliteit onvoldoende op de juiste manier kunnen vastleggen. En ook is niet overal ter wereld de digitalisering even ver als in Europa. Bij telers elders is in het proces van digitalisering soms een tussenstap nodig om bewustzijn te creëren.
Het is de reden dat HDG Survey Group zich richt op het goed vormgeven van de eerste stap: dataverzameling. "Waarom we nu inzetten op data en dashboarding is, omdat we bezig zijn de bestaande keursoftware zodanig in te richten dat het straks eenvoudiger wordt om AI toe te passen, op het moment dat de technologie voldoende ontwikkeld is." Daarbij speelt de kwaliteit van de data een grote rol. "De eerste stap, dataverzameling, is cruciaal. Als dat onjuist wordt gedaan, krijgt de data minder waarde en wordt ook de waarde van een voorspelling door een AI-toepassing lager. Je moet er dus voor zorgen dat mensen in het veld optimaal kunnen werken met de software."
Daarom richt het bedrijf zich in eerste instantie op de basisanalyses als opstap naar meer geavanceerde oplossingen. "Dashboarding wordt steeds belangrijker voor telers om inzicht te krijgen in hoe een product zich ontwikkelt door de tijd heen, maar niet alle telers hebben het geld om de duurste analysesoftware aan te schaffen. Door de basisanalyses – waarbij uitsplitsing naar onder meer kwaliteitsscore, variëteit, teler en herkomst mogelijk is – aan te bieden verwachten we dat de telers langzaam kunnen doorgroeien naar een diepere technologische ontwikkeling. Dit is de eerste stap naar veel bredere analyses en een betere onderbouwing om de voedselkwaliteit en -veiligheid te verbeteren."
Foto's verzamelen
Daarnaast ligt de focus van HDG op het voorsorteren van het inleren van de AI-technologie, geeft Bas aan. "Denk bijvoorbeeld aan het beoordelen of een banaan groen of geel is. Er zijn heel veel foto's nodig om het AI-systeem te leren om aan de hand van een foto exact te kunnen bepalen of de kleur groen of geel is. Wij brengen nu per observatie al die foto's in kaart, zodat als de juiste technologie er is direct duizenden foto's in het systeem kunnen worden geüpload en het snel up-and-running kan zijn. Onze keurmeesters hebben meer dan 40 jaar ervaring en daarmee hebben we ook de juiste experts in huis om AI zonder fouten in te leren."
En juist het vermijden van fouten bij het inleren van AI is erg belangrijk, omdat de foutmarge direct samenhangt met het vertrouwen in AI, merkt Bas op. "AI staat nog in de kinderschoenen, dus dat is lastig om te vertrouwen. Momenteel is een tool die bruikbaar is in het 'veld', gericht op variabele condities, en die altijd met 80 tot 90 procent zekerheid juist voorspelt, nog nauwelijks beschikbaar. Het betreft top technologie. Daarom is het nu zo geregeld dat er correcties gemaakt kunnen worden, zodat het rapport toch kloppend is. Maar idealiter wil je een rapport dat altijd 100 procent juist is." 
Ingrijpen met de juiste kennis
Want in het doen van aanpassingen in een AI-systeem schuilen risico's, geeft Bas aan. "Om in te grijpen in het systeem zijn mensen nodig die over de juiste kennis beschikken. Op het moment dat er verkeerd wordt gecorrigeerd en dit te vaak gebeurt, leidt dat tot onjuiste aannames door het systeem. Daarmee verslechter je datzelfde AI-systeem." Dat houdt dus in dat er expertise nodig is om een AI-systeem in te leren of te corrigeren. "Als niet met de juiste kennis van zaken wordt gedaan, bestaat het risico dat de rapportage die het systeem genereert steeds minder betrouwbaar is. En als de AI-rapportages uiteindelijk niet meer worden vertrouwd, omdat ze te vaak niet kloppen, is dat een risico voor de hele AGF-keten."
"Dat ontbreekt er bij de AI-technologie nog aan: er is nog onvoldoende expertise opgebouwd in een functionaliteit om direct toe te passen. Als er nu uit een tool een nadelig rapport rolt, dan is er het gevaar dat gezegd wordt: 'Ik vertrouw de AI-technologie niet.' Dat is nu het belangrijkste: vertrouwen in het type technologie en de verschillende softwarepartijen die het aan (gaan) bieden."
Afstemming in interne keten
Het is ook de reden dat Bas op de kortere termijn vooral bedrijven die zelf een groot deel van de keten in handen hebben, als potentiële gebruikers van AI-kwaliteitscontrole ziet. "In bijvoorbeeld een bedrijf dat zowel teelt als importeert, zal deze techniek veel sneller een toepassing krijgen. Omdat de AI-controle dan in een interne keten wordt gebruikt, wordt het vertrouwen onderling afgestemd. Ik verwacht dat die toepassing de komende twee jaar een vlucht zal nemen. Voor de rest van de markt verwacht ik dat het veel langer gaat duren. Ik denk eerder aan een periode van vijf jaar en mogelijk langer voordat AI-technologie daadwerkelijk een brede toepassing gaat krijgen bij individuele telers, importeurs en retailers."
Bas verwacht dat daarvoor meer en betere communicatie door de hele keten heen nodig is. Die noodzaak ziet hij overigens ook los van AI, bijvoorbeeld om de gevolgen van het steeds kleiner wordende gewasbeschermingsmiddelenpakket op te volgen en om de kwaliteit en veiligheid van voedsel ook op lange termijn te kunnen garanderen. Daarbij zouden de financiële marges ook onderdeel van het gesprek moeten zijn. "Als de marges klein zijn, heeft dat op korte termijn niet direct invloed, maar het zorgt er wel voor dat de teler over bijvoorbeeld vijf jaar niet de benodigde investeringen kan doen, waardoor de kwaliteit en voedselveiligheid in het gedrang kunnen komen. Er is uiteindelijk keten breed veel meer communicatie nodig om ervoor te zorgen dat ook op lange termijn de kwaliteit en de veiligheid van voedsel gewaarborgd kan blijven op een niveau zoals we dat met zijn allen willen."
Dit artikel verscheen eerder in editie 2, 39e jaargang van Primeur. Zie hiervoor www.agfprimeur.nl.
Voor meer informatie: 
HDG Survey Group
Tel: 31 (0)10 244 1414
Lok@hdg-surveygroup.com
www.hdg-surveygroup.com