AI
Artificial Intelligence is inmiddels een vast onderdeel van het moderne technologielandschap. Organisaties wedijveren om de slimste toepassingen te lanceren, van klantenservicebots tot geavanceerde data-analysetools. Maar te midden van deze AI-koorts ligt een klassiek softwareprobleem op de loer dat in hoog tempo groeit: over-engineering.
In plaats van te kiezen voor de meest efficiënte oplossing voor een specifiek probleem, grijpen teams vaak direct naar de meest complexe, indrukwekkende tech-stack die beschikbaar is.
Wat is AI over-engineering precies?
AI over-engineering ontstaat wanneer er een onnodig ingewikkelde kunstmatige intelligentie-oplossing wordt gebouwd voor een probleem dat met eenvoudiger middelen – of zelfs met traditionele software – veel beter of sneller opgelost had kunnen worden.
Denk hierbij aan:
🔸 Het inzetten van een peperduur, gigantisch Large Language Model (LLM) voor een simpele tekst-categorisatietaak die een traditioneel regel-gebaseerd algoritme of een kleine regex-functie ook kan uitvoeren.
🔸 Het ontwerpen van complexe multi-agent systemen met tien verschillende AI-rollen die op elkaar reageren, terwijl een enkel, goed geprompte LLM dezelfde output kan genereren.
🔸 Het optuigen van ingewikkelde RAG-pipelines (Retrieval-Augmented Generation) met meerdere vector databases voor een statische set documenten die nauwelijks verandert.
#AI #AIforChangeBelgium