Generative AI en Predictive AI zijn twee fundamentele benaderingen binnen kunstmatige intelligentie, met elk een ander doel en werkingsprincipe.
Predictive AI richt zich op het voorspellen van uitkomsten op basis van bestaande data, terwijl Generative AI zich toelegt op het creëren van nieuwe data of inhoud die lijkt op wat het heeft geleerd.
Hoewel beide gebruikmaken van machine learning-technieken, verschillen ze sterk in toepassingsgebied, modelarchitectuur en evaluatie.

Werking

Predictive AI

Predictive AI analyseert historische data om toekomstige gebeurtenissen, trends of gedrag te voorspellen.
Het model leert patronen in data en gebruikt deze om een waarschijnlijke uitkomst te berekenen.
Voorbeelden zijn lineaire regressie, beslisbomen, random forests en deep learning-modellen voor classificatie of regressie.
Voorbeeld: voorspellen van klantverloop, vraagplanning of kredietrisico.

Generative AI

Generative AI leert de onderliggende verdeling van data om nieuwe voorbeelden te genereren die coherent en realistisch zijn.
Het model probeert niet te voorspellen wat er zal gebeuren, maar hoe nieuwe data eruit zou kunnen zien.
Belangrijke modeltypes zijn Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) en Large Language Models (LLMs) gebaseerd op Transformers.
Voorbeeld: genereren van tekst, afbeeldingen, video’s of code.

Kenmerken

Toepassingen

Predictive AI wordt voornamelijk gebruikt in analytische en besluitvormingscontexten:

• Voorspellend onderhoud (industrie)
• Kredietbeoordeling (financiën)
• Vraagvoorspelling (supply chain)
• Gezondheidsdiagnostiek (zorg)
• Klantsegmentatie en churn-analyse (marketing)

Generative AI heeft toepassingen in creatieve en innovatieve domeinen:

• Tekstgeneratie (LLMs zoals GPT)
• Beeldcreatie (Stable Diffusion, DALL·E)
• Muziek- en audioproductie
• Synthetic data generation voor AI-training
• Prototyping en productontwerp

Uitdagingen

• Kwaliteitscontrole: generatieve modellen kunnen foutieve of onrealistische output produceren.
• Bias en ethiek: zowel voorspellende als generatieve modellen kunnen vooroordelen versterken.
• Uitlegbaarheid: moeilijk te begrijpen waarom een model een bepaalde voorspelling of output genereert.
• Datakwaliteit: prestaties hangen sterk af van de representativiteit van trainingsdata.
• Regulering: generatieve AI roept nieuwe vragen op rond copyright en misinformatie.
• Vertrouwen: voorspellende AI vereist verifieerbare nauwkeurigheid; generatieve AI vraagt menselijke beoordeling.

Samenvatting

Predictive AI voorspelt, Generative AI creëert.
Predictive modellen ondersteunen beslissingen op basis van data-analyse, terwijl generatieve modellen nieuwe, plausibele inhoud produceren.
Beide paradigma’s vullen elkaar aan: generatieve AI kan synthetische data leveren voor predictieve modellen, en predictieve AI kan generatieve systemen helpen beoordelen.
Samen vormen ze de twee pijlers van moderne kunstmatige intelligentie — analytisch en creatief.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍