Een onderzoeksdashboard dat eerlijke en duurzame AI zichtbaar maakt
Blue Field Agency, 2026
- Creative
- merkidentiteit
- informatiearchitectuur
- dashboarddesign
Binnen een KIEM-onderzoek van de Hogeschool van Amsterdam werd gewerkt aan een AI-dashboard rondom digitale duurzaamheid. Er lag veel kennis, maar de complexe data over energiegebruik en de impact van AI-systemen was nog niet begrijpelijk en bruikbaar voor de praktijk. Wij dachten vanaf het begin mee, samen met KPN en de HvA, om het project een consistente visuele en functionele basis te geven. Van merkidentiteit tot dashboarddesign, en van website tot mogelijke eventmiddelen. We bouwden een micro-identiteit voor Watt's Right: naam, logo, kleur, typografie en tone of voice, zodat een onderzoeksresultaat ook als product te presenteren is. Daarnaast dachten we mee over de informatiearchitectuur en de werking van de tool zelf. Welke inzichten horen op het eerste scherm, welke afwegingen wil een ontwikkelaar naast elkaar zien, en hoe maak je metrics leesbaar zonder de nuance weg te poetsen.
Watt's Right: dashboard voor eerlijke en duurzame AI
Steeds meer organisaties gebruiken AI in hun dagelijkse werk, maar de kwaliteit van AI-systemen wordt vaak vooral beoordeeld op prestaties en nauwkeurigheid. Daardoor blijven eerlijkheid en duurzaamheid onderbelicht. Watt's Right is een interactieve dashboardtool die ontwikkelaars helpt die factoren expliciet mee te wegen bij het ontwerpen en verbeteren van AI-modellen.
Het Unified Dashboard combineert twee perspectieven op verantwoord AI-gebruik. Het maakt zichtbaar hoe keuzes in data, modelconfiguraties en optimalisaties uitpakken voor verschillende groepen gebruikers én voor het energieverbruik van het systeem. Data scientists, onderzoekers, studenten en beleidsmakers krijgen zo grip op de praktische afwegingen die bij AI-ontwikkeling ontstaan.
Fairness Dashboard
Dit onderdeel laat zien hoe drie veelgebruikte fairness-metrics, Equalized Odds, Predictive Parity en Demographic Parity, tot verschillende uitkomsten leiden voor demografische groepen in een dataset. In plaats van alleen cijfers te tonen, maakt de tool zichtbaar hoe modelkeuzes en datakenmerken de verdeling van voorspellingen beïnvloeden. Gebruikers experimenteren met data- en modelaanpassingen en zien direct wat dat doet met de eerlijkheid tussen groepen.
Sustainability Dashboard
Dit onderdeel richt zich op de energie-impact van AI-modellen, met name Large Language Models. Het toont hoe technieken als model pruning, het verwijderen van minder belangrijke modelparameters, de balans tussen prestaties en energiegebruik verschuiven. Door Surrogate-Based Optimization kan die analyse plaatsvinden zonder de energie-intensieve optimalisatieprocessen die normaal nodig zijn.
De dashboards draaien lokaal als desktopapplicatie op Windows en macOS en openen automatisch in de browser. Gebruikers uploaden eigen datasets en modellen, testen verschillende configuraties en zien de resultaten meteen terug.
Het resultaat
Een onderzoeksresultaat dat overeind blijft buiten de onderzoekscontext. Met een pragmatische aanpak en focus op wat echt nodig was voor de lancering ligt er een solide fundament voor verdere doorontwikkeling en toepassing, en een tool waarmee ontwikkelaars AI niet alleen krachtiger, maar ook eerlijker en duurzamer maken.
