Hij bouwde met Hippo een van de eerste Nederlandse opensourcebedrijven die commercieel succesvol werden, verkocht het na een toevallige ontmoeting op Schiphol aan Bloomreach en zag dat bedrijf vervolgens uitgroeien tot 1.000 medewerkers en een waardering van 2,2 miljard dollar. Nu bouwt Arjé Cahn met Aimable aan een platform waarmee organisaties AI kunnen gebruiken zonder gevoelige informatie zomaar uit handen te geven, zo vertelt hij in AI at Work Live.
Cahn is medeoprichter en CPO van Aimable, samen met Ian Zein (CEO) en Bart Evers (CTO). Het Amsterdamse bedrijf, dat vanuit The Stack opereert, richt zich op Europese organisaties die met gevoelige informatie werken. Daarvoor was hij medeoprichter en CTO van Hippo, het Nederlandse opensource-CMS dat in 2016 werd overgenomen door het Amerikaanse Bloomreach.
Als we Cahn spreken, zit hij met zijn gedachten deels bij een pakketje dat bij de buren ligt: zijn nieuwe Mac. Niet zomaar een nieuwe computer, maar een machine met 128 GB geheugen waarop hij lokaal AI-modellen wil draaien.
AI op je eigen laptop
Je hebt speciaal een nieuwe Mac gekocht om lokaal AI te kunnen draaien. Waarom vind je dat zo belangrijk?
„Aimable zit heel erg in de hoek van AI toepassen op gevoelige informatie. Op dit moment kun je AI eigenlijk alleen in de cloud echt goed draaien, omdat je gewoon heel veel machines nodig hebt. Maar dat komt steeds dichter bij ons. Het wordt steeds beter mogelijk om AI in Europa te draaien op Europees gehoste GPU’s, in je eigen datacenter of op kantoor. De opensourcemodellen worden bovendien steeds beter. Ik denk dat er een dag komt dat we allemaal AI op onze eigen computer hebben draaien.”
De machine kostte iets meer dan 6.000 euro en had een levertijd van twee maanden. Een van de oorzaken: het enorme geheugenverbruik van AI-datacenters. Je hebt wel wat geld en geduld nodig om ermee te experimenteren.
Lees ook: AI-agents krijgen een eigen simkaart en malware beslist zelf: 5 ontwikkelingen die je moet kennen
‘Model onafhankelijkheid vind ik ontzettend belangrijk’
OpenAI en Anthropic verlaagden onlangs vrijwel gelijktijdig hun prijzen. Voor bedrijven klinkt dat aantrekkelijk, maar Cahn ziet daarin vooral een andere les: zorg dat je niet volledig afhankelijk wordt van één aanbieder.
Waarom is die onafhankelijkheid van AI-modellen volgens jou zo belangrijk?
„We weten met z’n allen nog niet precies waar het naartoe gaat en welk model uiteindelijk het model wordt voor al je problemen. Ik geloof zelf heel erg dat het ene model beter is voor het ene soort werk en het andere voor het andere. Als je AI goed wilt optuigen in je organisatie, moet die onafhankelijkheid eigenlijk in de basis zitten. Want als je alles alleen maar in één AI-model stopt, wordt het heel moeilijk om daar later weer uit te komen en over te schakelen als een ander model beter of goedkoper wordt.”
‘Wat in China gebeurt, vind ik interessanter dan Silicon Valley’
Cahn komt uit de opensourcewereld. Dat bepaalt ook hoe hij kijkt naar de huidige strijd tussen Amerikaanse en Chinese AI-bedrijven.
Je zegt zelfs dat je wat er in China gebeurt interessanter vindt dan wat er in Silicon Valley gebeurt. Waarom?
„In China hebben ze een heel ander soort industrie, veel meer gericht op manufacturing en robots in bedrijven. Ze hebben AI ontwikkeld die goed standalone in een fabriek kan draaien. Het zijn efficiënte modellen die op vrij simpele hardware moeten kunnen werken. Vervolgens ontwikkelen ze die modellen verder en geven ze die publiekelijk weg. Het gaat hen uiteindelijk om die fabrieken die beter functioneren.”
Heeft Europa dan de verkeerde benadering gekozen?
„Ik kom zelf uit de opensourcewereld en heb gezien hoe ongelooflijk krachtig het kan zijn als je een community van mensen samen laat werken aan technologie. Dat moeten we hier ook hebben. Het idee dat het allemaal in handen is van één of twee techreuzen uit Silicon Valley vind ik geen goede ontwikkeling. Ik denk dat de proprietary systemen uit Amerika het heel zwaar gaan krijgen op het moment dat opensourcemodellen echt heel goed worden. En dat zijn ze al.”
Lees ook: AI-agentzwermen hacken 11 organisaties in 26 seconden: ondertussen metselen robots ’s nachts door
Rosie bepaalt wie de vaatwasser moet inruimen
Ook thuis experimenteert Cahn volop met AI. Hij woont met zijn vrouw en drie tienerdochters en bouwde een eigen AI-agent om een terugkerend huishoudelijk probleem op te lossen: wie de tafel dekt en wie de vaatwasser in- of uitruimt.
Was een AI-agent daarvoor echt nodig?
„We hadden eerst gewoon een papieren lijstje: wie doet vandaag het uitruimen en wie het inruimen. Dat kon ik natuurlijk niet op me laten zitten. Dus het werd een app, maar die was te rigide. Toen kwamen de taalmodellen. Ik dacht: dat is ideaal, want dan kunnen ze ook in gesprek met het taalmodel. Wat belangrijk is, is dat de verdeling eerlijk is én eerlijk voelt. Die gevoelswaarde kan een taalmodel wel invoelen. Een database met een app erbovenop is zo emotieloos als wat.”
De AI-agent heet Rosie en zit via WhatsApp in een groepsgesprek met het hele gezin.
Wat leer je daarvan?
„Ik merk aan het soort feedback dat mijn kinderen aan de AI geven en wat mijn vrouw aan de AI geeft, dat dat heel anders is dan de feedback die ik zelf geef. Mijn doel met de kinderen is eigenlijk dat zij beter begrijpen hoe je met een AI moet communiceren.”
Van Schiphol naar Silicon Valley
De fascinatie voor open technologie begon lang voordat ChatGPT bestond. In 2000 richtte Cahn samen met compagnons Hippo op, een opensource-contentmanagementsysteem dat onder meer door een groot deel van de Nederlandse overheid werd gebruikt.
Hippo was een van de eerste Nederlandse opensourcebedrijven die ook commercieel succesvol werden. Hoe kreeg je dat voor elkaar?
„Dat was wel zoeken, hoor, om daar een goed model omheen te vinden. Je had natuurlijk Red Hat en SUSE, dat soort bedrijven waren voorlopers. Ook in de contentmanagementwereld waren er opensourcesystemen waarmee we concurreerden. Maar er was geen systeem dat zo breed inzetbaar was als dat van ons.”
Toen kwam er een onverwacht telefoontje.
Iemand belde jullie vanaf Schiphol?
„Iemand zei: ik ben die en die, ik ben op Schiphol, hebben jullie een half uurtje? Ik zit in het koffiebarretje en mijn vliegtuig is vertraagd, kunnen jullie even komen? Dus wij naar Schiphol toe. Een paar maanden later was de deal gesloten en het bedrijf verkocht.”
De beller was Raj De Datta, CEO van het Amerikaanse Bloomreach. Zijn bedrijf zocht technologie om websites mee te beheren. Bloomreach had de opensourcecode van Hippo in theorie zelf kunnen gebruiken, maar koos voor een overname.
Waarom zou je een opensourcebedrijf kopen als je de code ook kunt gebruiken
„Dat was wel een discussie, ja. Maar we waren ook best een leuk bedrijf: honderd man, goede klanten en heel veel kennis. We hadden twee versies van het product: een opensourcecore met daaromheen enterprisecapabilities die in onze subscription agreement zaten.”
Van 300 naar 1.000 medewerkers
Cahn bleef na de overname zeven jaar bij Bloomreach. Dat is behoorlijk lang voor een ondernemer die zijn bedrijf heeft verkocht. Waarom bleef je?
„Omdat het gewoon heel gaaf was. De reden om dit te doen was dat we dachten: nu hebben we echt een kans om heel groot te worden. Bloomreach had ongeveer tweehonderd mensen en wij honderd. We hadden dus best een grote stem in het geheel en konden strategisch meepraten en meedenken. Uiteindelijk zijn we naar duizend medewerkers gegroeid. En daar kwam die waardering van 2,2 miljard dollar om de hoek.”
Wat Silicon Valley hem leerde
Wat heb je in Silicon Valley geleerd wat Nederlandse ondernemers volgens jou anders doen?
„Ze zijn daar veel meer datagedreven. Ondernemers hier hebben toch heel erg het idee dat je een uitvinding moet doen. Er moet iets uit de lucht komen vallen, dat is dan magisch en vervolgens zouden mensen het moeten willen kopen.
Daar kijken ze veel meer naar de data: hoe gedragen mensen zich, waar reageren ze op? Oké, dan gaan we die kant op. Dat vond ik geweldig. En dat wilde ik zelf ook nog een keer toepassen.”
Na zijn vertrek nam Cahn afstand. Hij bracht tijd door op zijn landgoed, totdat ondernemers Ian Zein en Bart Evers bij hem aanklopten met een nieuw idee: een AI-platform waarmee organisaties gevoelige informatie kunnen gebruiken zonder die zomaar met externe AI-modellen te delen.
Dat werd Aimable. Hoe voorkom je dat gevoelige bedrijfsdata bij een AI-model belandt?
Wat doet Aimable concreet?
„Onze klanten willen om te beginnen gewoon productief zijn met AI en rendement zien op de investering die ze doen. Dat is het allerbelangrijkste en daar helpen we ze mee. Maar daaronder ligt een platform met bouwblokken waardoor we heel snel een use case kunnen implementeren, onafhankelijk van de taalmodellen en van waar die taalmodellen staan. Dus ook onafhankelijk van de geografie en van welke informatie wel en niet met zo’n model wordt gedeeld.”
Hoe werkt dat bijvoorbeeld met persoonsgegevens?
„Je kunt instellen dat je alle persoonsgegevens uitgefilterd wilt hebben voordat informatie naar het taalmodel gaat.”
Komt daar dan een placeholder voor in de plaats?
„Ja. Dat sturen we naar het model, het antwoord komt terug en daarna vervangen we die placeholder weer. Als gebruiker merk je daar niks van. Maar het model heeft nooit de naam gezien van de persoon waar het over gaat.”
Niet alle gevoelige informatie kun je wegfilteren
Die aanpak heeft ook grenzen, benadrukt Cahn zelf. Bij persoonsgegevens kun je namen vervangen, maar bij bijvoorbeeld een bedrijfsgeheim of octrooi kan juist de inhoud van het document het gevoelige onderdeel zijn.
Wat doe je als de informatie die je wilt analyseren zélf het geheim is?
„Voor sommige dingen is filteren eigenlijk niet zo bruikbaar. We hebben bijvoorbeeld investeringsmaatschappijen als klant die met uitvindingen werken. Een uitvinding staat beschreven in een document.
Wat ga je daar uitfilteren om te voorkomen dat gevoelige data worden gedeeld, maar zodat een AI er nog wel iets zinnigs over kan zeggen?”
Het illustreert volgens Cahn waarom bedrijven verder moeten kijken dan de simpele vraag of een AI-leverancier belooft gegevens niet te gebruiken voor het trainen van modellen. Ook waar gegevens worden verwerkt en hoe lang informatie wordt bewaard, speelt een rol.
‘Als hier niemand zit, is dat een goed teken’
Opvallend genoeg is het op kantoor bij Aimable rustig. Dat roept een laatste vraag op.
Heeft Aimable eigenlijk nog wel medewerkers, of hebben jullie alles door AI laten vervangen?
,,We hebben alles weggeautomatiseerd wat er echt te automatiseren valt.”
Dan serieuzer: ,,We werken met forward deployed engineers. Die moeten vooral naar de klant toe. Je kunt wel op je zolderkamertje de hele dag code kloppen, maar veel beter is het als je dat gewoon bij de klant doet. Dus als hier niemand zit, is dat een heel goed teken.”
Wat je hieruit meeneemt als beslisser
- 1.
Bouw modelonafhankelijkheid vanaf het begin in. Wie zijn hele AI-infrastructuur rond één leverancier bouwt, maakt overstappen later ingewikkeld en duur.
- 2.
Vraag welke bedrijfsdata een AI-model daadwerkelijk te zien krijgt. ‘AVG-compliant’ zegt op zichzelf weinig over welke informatie uiteindelijk naar een model wordt gestuurd.
- 3.
Ken de grens van dataminimalisatie. Persoonsgegevens kun je relatief eenvoudig verwijderen. Bij een octrooi, bedrijfsstrategie of uitvinding kan juist de inhoud zelf vertrouwelijk zijn.
- 4.
Onderschat open source niet. Zeker voor lokale AI en toepassingen op eigen hardware kunnen efficiënte opensourcemodellen voor bedrijven steeds interessanter worden.
- 5.
AI-vaardigheid gaat niet alleen over technologie. Mensen communiceren heel verschillend met dezelfde AI. De kwaliteit van de toepassing hangt daardoor niet alleen af van het gekozen model, maar ook van de mensen die ermee werken.
Luister naar de nieuwste aflevering van AI at Work Live:
AI at Work Live is elke vrijdag van 17 tot 18 uur live te beluisteren op New Business Radio.nl. Op maandag tussen 12 en 13 uur wordt de uitzending herhaald.
De presentatie van AI at Work Live is in handen van Tom Jessen. Hij wordt geflankeerd door Job van den Berg en Remy Gieling. Als bestsellerauteurs van het ‘Handboek AI Strategie’ en oprichters van The AI Group adviseren zij jaarlijks ruim 300 topbedrijven, waaronder ASML, KLM en Wolters Kluwer.
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox. Schrijf je hier nu gratis in:
