Hoe AI innovatie versnelt: de kracht van 'recombinatie'
Innovatie en kunstmatige intelligentie (AI) zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Maar hoe kan AI daadwerkelijk bijdragen aan innovatie?

Innovatie en kunstmatige intelligentie (AI) zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Maar hoe kan AI daadwerkelijk bijdragen aan innovatie? Een recent wetenschappelijk paper van de University of Chicago biedt een nieuwe invalshoek: AI, en in het bijzonder taalmodellen (LLM’s), blijken uiterst geschikt voor "Recombinatory Innovations" – innovatie die ontstaat door bestaande ideeën en inzichten met elkaar te combineren.
Wat is "Recombinatory Innovation"?
Veel innovaties zijn geen volledig nieuwe ontdekkingen, maar ontstaan door het slim combineren van bestaande kennis. Dit noemen wetenschappers recombinatoire innovatie. Denk aan de manier waarop de smartphone elementen van een camera, een telefoon en een computer samenbracht in één apparaat.
Volgens het onderzoek hebben mensen vaak moeite om deze vorm van innovatie zelfstandig te initiëren, en wel om twee redenen:
- Inzichten ontwikkelen zich razendsnel, waardoor het lastig is om alles bij te houden.
- De hoeveelheid informatie is overweldigend, waardoor het moeilijk wordt om de juiste verbanden te leggen.
Hoe AI de innovatie versnelt
Hier komt AI om de hoek kijken. Taalmodellen zoals ChatGPT, Gemini en Copilot kunnen:
- Grote hoeveelheden informatie verwerken en snel relevante inzichten filteren.
- Verborgen verbanden leggen tussen kennis uit verschillende domeinen.
- Suggesties doen voor nieuwe toepassingen, gebaseerd op bestaande kennis.
Dit betekent dat AI niet zozeer volledig nieuwe ideeën genereert, maar wel kan helpen bij het combineren en herstructureren van bestaande kennis, waardoor innovatie wordt versneld.
AI als Katalysator voor wetenschap en bedrijfsleven
Dit principe is niet alleen relevant voor wetenschappers, maar ook voor bedrijven die AI willen inzetten voor innovatie. Stel je voor:
- In de gezondheidszorg kan AI bestaande medische onderzoeken combineren om nieuwe behandelmethoden te identificeren.
- In productontwikkeling kan AI trends en klantbehoeften analyseren en koppelen aan bestaande technologieën.
- In marketing en strategie kan AI helpen om succesvolle ideeën uit verschillende industrieën te combineren tot nieuwe groeimogelijkheden.
// Over de auteur
Job van den Berg
Mede-oprichter, AI Keynote Spreker & Techondernemer
Tech-ondernemer (1989) met een achtergrond als socioloog (BSc Sociologie en MSc Research Master Sociology and Social Research & Statistics, Universiteit Utrecht) en een van de meest gevraagde keynote sprekers over AI en data in Nederland. Als mede-oprichter van Ai.nl, The Automation Group en Proxies leidt hij engineers die agentic AI van prototype naar productie brengen binnen enterprises. Op het podium vertaalt Job die hands-on praktijk naar concrete strategieën. Eerder was Job Chief Data bij o.a. DPG Media en Kantar. Hij is co-auteur van 5 boeken over AI waaronder 'AI Agents' en 'Handboek AI Strategie' en een veelgevraagd expert in de landelijke media.
LinkedIn

.jpeg)