Bedrijf

Intelligentie die ons omringt zonder dat we het beseffen

In tegenstelling tot Alexa, dat reageert op commando's, werkt Ambient Intelligence geruisloos - het past zich aan de omgeving aan zonder dat je iets doet. Een markt van 18,44 miljard dollar (2022) op weg naar 100 miljard dollar in 2030. Thermostaten die je voorkeuren leren, winkels die de indeling in realtime aanpassen, kantoren die licht en geluid aanpassen aan het werk dat wordt gedaan. Privacy? Lokale verwerking, geen centrale opslag. De toekomst van technologie? Onzichtbaar zijn.

Ambient ArtificialIntelligence (omgevingsintelligentie) is een technologie die geruisloos opereert in de omgeving en zich aanpast aan onze behoeften zonder dat daar expliciete interactie voor nodig is.

Wat is het in eenvoudige bewoordingen?

Volgens Emergen Research"verwijst Environmental Intelligence naar de integratie van intelligente en responsieve technologieën in alledaagse omgevingen, waardoor ruimtes zich automatisch kunnen aanpassen aan de behoeften van de gebruiker zonder expliciete input."

Deze technologie maakt gebruik van sensoren, AI, IoT en machine learning om:

  • Waarnemen wat er in de omgeving gebeurt
  • Leren van menselijke gewoonten
  • Reageren door de omgeving in realtime aan te passen

In tegenstelling tot spraakassistenten die expliciete commando's nodig hebben, werkt ambient intelligence op de achtergrond, waardoor omgevingen intuïtiever en persoonlijker worden.

Hoe we het al gebruiken in ons dagelijks leven

Thuis

Grand View Research meldt dat de groeiende voorkeur voor slimme huizen een van de belangrijkste drijfveren is voor milieu-intelligentie. Deze systemen bewaken en regelen het energieverbruik en optimaliseren het afvalbeheer, waardoor huizen efficiënter en comfortabeler worden.

In winkels

Volgens het artikel in Emergen Research"maken retailomgevingen gebruik van ambient intelligence om winkelindelingen in realtime te optimaliseren op basis van bewegingspatronen van klanten, zonder dat hiervoor handmatige analyses nodig zijn."

In werkruimtes

Zoals Grand View Research rapporteerde, "passen kantoorruimtes verlichting, temperatuur en geluidsonderdrukking subtiel aan op basis van het type werk dat wordt uitgevoerd, waardoor de productiviteit automatisch wordt verbeterd zonder directe input van de gebruiker."

Waarom het belangrijk is in 2025

Grand View Research schat dat "de wereldwijde ambient intelligence-markt in 2022 18,44 miljard dollar bereikte en naar verwachting zal groeien met een jaarlijks percentage van 24,4 procent tot 2030, wanneer de markt naar schatting bijna 100 miljard dollar zal bereiken."

Deze groei is te danken aan:

  1. De opkomst van smart city-projecten
  2. De toename van met internet verbonden IoT-apparaten
  3. Groeiende vraag naar energie-efficiëntere en duurzamere omgevingen

Toonaangevende bedrijven in de sector

Emergen Research identificeert verschillende toonaangevende bedrijven in de ambient intelligence-markt:

  • Microsoft: onderscheidt zich met Azure IoT en Azure Cognitive Services voor de ontwikkeling van verbonden en intelligente omgevingen
  • Siemens: AI, IoT en data-analyse integreren om intelligente en adaptieve omgevingen te creëren voor bedrijven en steden
  • Honeywell: Toonaangevend in de integratie van sensoren, AI en automatisering om de operationele efficiëntie en veiligheid te verbeteren
  • Schneider Electric: pionier in efficiënte energieoplossingen en ontwikkeling van digitale tweelingen voor voorspellend onderhoud

Privacy-overwegingen

Een cruciaal aspect van ambient intelligence betreft de gevolgen voor de privacy. Grand View Research wijst op de ontwikkeling van "privacy-behoudende 'ambient AI'-technieken waarbij verwerking aan de rand plaatsvindt, met gevoelige gegevens die lokaal worden verwerkt zonder centrale opslag. Deze benaderingen behouden de voordelen van omringende intelligentie terwijl de privacybelangen worden aangepakt."

Is de toekomst onzichtbaar?

Zoals het onderzoek laat zien, zullen de meest succesvolle bedrijven op dit gebied die bedrijven zijn die technologie onzichtbaar maken, door omgevingen te creëren die op intelligente wijze reageren op menselijke behoeften zonder aandacht te vragen.

Omgevingsintelligentie vertegenwoordigt een fundamentele paradigmaverschuiving: het gaat niet langer om interactie met technologie, maar om ermee omringd te zijn zodat het ons dagelijks leven stilletjes verbetert.

Milieu-Artificiële Intelligentie FAQ

Wat is het verschil tussen Ambient Artificial Intelligence en spraakassistenten zoals Alexa of Siri?

Spraakassistenten zoals Alexa en Siri vereisen expliciete interactie (zoals 'Hé Siri' of 'Alexa' zeggen) en geven antwoord op specifieke opdrachten. Ambient Artificial Intelligence daarentegen draait constant op de achtergrond zonder dat er expliciete commando's nodig zijn en past de omgeving automatisch aan de behoeften van de gebruiker aan via sensoren en continu leren.

Is Environmental Artificial Intelligence al aanwezig in onze huizen?

Ja, in de eerste vormen. Systemen zoals slimme thermostaten die je temperatuurvoorkeuren leren, verlichting die zich aanpast aan de tijd van de dag en je gedrag, of koelkasten die je voedselconsumptie monitoren zijn voorbeelden van omgevingsintelligentie die al in veel huizen aanwezig zijn. Volgens Grand View Research is de groeiende voorkeur voor slimme huizen een van de belangrijkste drijfveren voor de groei van omgevingsintelligentie.

Hoe verhoudt Environmental Artificial Intelligence zich tot robots?

Omgevings-AI en robots zijn complementaire benaderingen van automatisering. Terwijl omgevings-AI is ingebed in de omgeving zelf (muren, plafonds, vloeren, apparaten), zijn robots mobiele fysieke entiteiten die kunnen interageren met de omgeving. In de nabije toekomst zullen we waarschijnlijk een nauwere integratie zien: huishoudrobots die samenwerken met omgevingsintelligentiesystemen en informatie ontvangen van sensoren in de omgeving om te navigeren en taken efficiënter uit te voeren. Een robotstofzuiger zou bijvoorbeeld informatie van het omgevingssysteem kunnen ontvangen over welke plekken in huis onlangs zijn gebruikt en moeten worden schoongemaakt.

Wat zijn de privacyrisico's van omgevingskunstmatige intelligentie?

De belangrijkste risico's zijn het continu verzamelen van gegevens over persoonlijke gewoonten, mogelijke ongeoorloofde bewaking en het maken van gedetailleerde gebruikersprofielen. Zoals Grand View Research opmerkt, hebben deze zorgen geleid tot de ontwikkeling van technieken die gegevens lokaal op de apparaten zelf verwerken, zonder ze naar centrale servers te sturen, waardoor de privacyrisico's afnemen.

Kan Environmental Artificial Intelligence mensen met een handicap helpen?

Absoluut. Omgevings-AI heeft een aanzienlijk potentieel om de toegankelijkheid en autonomie voor mensen met een beperking te verbeteren. Omgevingen die zich automatisch aanpassen aan de behoeften van de gebruiker kunnen gepersonaliseerde ondersteuning bieden: automatische aanpassing van de verlichting voor mensen met visuele beperkingen, omgevingscommunicatiesystemen voor non-verbale mensen of omgevingen die anticiperen op risicosituaties en deze voorkomen voor mensen met beperkte mobiliteit.

Hoe duurzaam is Artificial Environmental Intelligence vanuit energieoogpunt?

Hoewel deze systemen energie nodig hebben om te werken, zijn ze ontworpen om de algehele energie-efficiëntie van ruimtes te optimaliseren. Intelligente verlichtings- en airconditioningsystemen kunnen bijvoorbeeld het energieverbruik aanzienlijk verminderen door ze alleen te activeren wanneer dat nodig is en ze aan te passen aan de actuele omstandigheden. Volgens onderzoek zou grootschalige implementatie van intelligente omgevingen in slimme steden kunnen helpen om de koolstofvoetafdruk van steden te verkleinen door het energieverbruik van gebouwen en transportsystemen te optimaliseren.

Hoe zal Environmental Artificial Intelligence zich de komende jaren ontwikkelen?

In de komende jaren zullen we waarschijnlijk een grotere integratie zien tussen verschillende milieusystemen die nu nog geïsoleerd werken. We zullen ook een verbetering zien in het voorspellend vermogen, waarbij systemen nauwkeuriger kunnen anticiperen op behoeften. De evolutie zal waarschijnlijk ook meer personalisatie inhouden, niet alleen gebaseerd op gewoontes, maar ook op de emotionele en fysieke toestand van mensen, gedetecteerd door niet-invasieve biometrische sensoren.

Bronnen:

Hulpmiddelen voor bedrijfsgroei

9 november 2025

AI-regelgeving voor consumententoepassingen: hoe u zich kunt voorbereiden op de nieuwe regelgeving voor 2025

2025 markeert het einde van het 'Wilde Westen'-tijdperk van AI: AI Act EU operationeel vanaf augustus 2024 met AI-geletterdheidsverplichtingen vanaf 2 februari 2025, governance en GPAI vanaf 2 augustus. Californië loopt voorop met SB 243 (ontstaan na zelfmoord van Sewell Setzer, 14-jarige ontwikkelde emotionele relatie met chatbot) met een verbod op dwangmatige beloningssystemen, detectie van zelfmoordgedachten, elke 3 uur een herinnering 'ik ben geen mens', onafhankelijke openbare audits, boetes van 1000 dollar per overtreding. SB 420 vereist effectbeoordelingen voor 'geautomatiseerde beslissingen met een hoog risico' met het recht om in beroep te gaan tegen menselijke beoordeling. Echte handhaving: Noom haalde 2022 aan voor bots die zich voordeden als menselijke coaches, schikking $ 56 miljoen. Nationale trend: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts classificeren het niet aanmelden van AI-chatbots als schending van de UDAP. Drietrapsbenadering van risicokritieke systemen (gezondheidszorg/transport/energie): certificering vóór ingebruikname, transparante informatieverstrekking aan de consument, registratie voor algemene doeleinden en veiligheidstests. Lappendeken van regelgeving zonder federale pre-emption: bedrijven in meerdere staten moeten navigeren door verschillende vereisten. EU vanaf augustus 2026: gebruikers informeren over AI-interactie tenzij duidelijk, AI-gegenereerde inhoud gelabeld als machineleesbaar.
9 november 2025

Reguleren wat niet gemaakt wordt: riskeert Europa technologische irrelevantie?

Europa trekt slechts een tiende van de wereldwijde investeringen in kunstmatige intelligentie aan, maar beweert wel de wereldwijde regels te dicteren. Dit is het 'Brussels Effect' - regels opleggen op wereldschaal door middel van marktmacht zonder innovatie aan te jagen. De AI-wet wordt van kracht op een gespreid tijdschema tot 2027, maar multinationale technologiebedrijven reageren met creatieve ontwijkingsstrategieën: bedrijfsgeheimen inroepen om trainingsgegevens niet te hoeven onthullen, technisch conforme maar onbegrijpelijke samenvattingen produceren, zelfbeoordeling gebruiken om systemen te degraderen van 'hoog risico' naar 'minimaal risico', forumshoppen door te kiezen voor lidstaten met minder strenge controles. De paradox van extraterritoriaal auteursrecht: de EU eist dat OpenAI de Europese wetten naleeft, zelfs voor trainingen buiten Europa - een principe dat nog nooit eerder is voorgekomen in het internationaal recht. Het 'duale model' ontstaat: beperkte Europese versies versus geavanceerde wereldwijde versies van dezelfde AI-producten. Reëel risico: Europa wordt een 'digitaal fort', geïsoleerd van wereldwijde innovatie, met Europese burgers die toegang hebben tot inferieure technologieën. Het Hof van Justitie heeft in de kredietscoringszaak de verdediging tegen 'bedrijfsgeheimen' al verworpen, maar de interpretatieve onzekerheid blijft enorm - wat betekent 'voldoende gedetailleerde samenvatting' precies? Niemand weet het. Laatste onbeantwoorde vraag: creëert de EU een ethische derde weg tussen het Amerikaanse kapitalisme en de Chinese staatscontrole, of exporteert ze gewoon bureaucratie naar een gebied waar ze niet concurreert? Voor nu: wereldleider in AI-regulering, marginaal in de ontwikkeling ervan. Uitgebreid programma.
9 november 2025

Outliers: waar gegevenswetenschap en succesverhalen elkaar ontmoeten

Datawetenschap heeft het paradigma op zijn kop gezet: uitbijters zijn niet langer 'fouten die geëlimineerd moeten worden', maar waardevolle informatie die begrepen moet worden. Een enkele uitschieter kan een lineair regressiemodel volledig verstoren - de helling veranderen van 2 naar 10 - maar als je die uitschieter elimineert, kan dat betekenen dat je het belangrijkste signaal in de dataset kwijtraakt. Machine learning introduceert geavanceerde hulpmiddelen: Isolation Forest isoleert uitschieters door willekeurige beslisbomen te bouwen, Local Outlier Factor analyseert de lokale dichtheid, Autoencoders reconstrueren normale gegevens en rapporteren wat ze niet kunnen reproduceren. Er zijn globale uitschieters (temperatuur -10°C in de tropen), contextuele uitschieters (€1.000 uitgeven in een arme buurt), collectieve uitschieters (gesynchroniseerde pieken in het netwerkverkeer die wijzen op een aanval). Parallel met Gladwell: de '10.000 uur-regel' wordt betwist-Paul McCartney dixit 'veel bands hebben 10.000 uur in Hamburg gedaan zonder succes, theorie niet onfeilbaar'. Aziatisch wiskundig succes is niet genetisch maar cultureel: Chinees numeriek systeem intuïtiever, rijstteelt vereist constante verbetering vs. Westerse landbouw territoriale expansie. Echte toepassingen: Britse banken kunnen 18% potentiële verliezen terugwinnen via real-time detectie van anomalieën, productieprocessen detecteren microscopische defecten die menselijke inspecties zouden missen, gezondheidszorg valideert klinische onderzoeksgegevens met meer dan 85% gevoeligheid voor detectie van anomalieën. Laatste les: naarmate datawetenschap verschuift van het elimineren van uitschieters naar het begrijpen ervan, moeten we onconventionele carrières niet zien als anomalieën die moeten worden gecorrigeerd, maar als waardevolle trajecten die moeten worden bestudeerd.