&ranj is een serious game studio die al meer dan 25 jaar games maakt als hulpmiddel bij gedragsverandering. Het bedrijf ontwikkelt game-based oplossingen voor uiteenlopende klanten zoals banken, consultancybureau’s, zorginstellingen en NGO’s.
“AI inzetten was altijd een droom, maar nooit echt praktisch toepasbaar binnen onze projectbudgetten,” zegt Ivo Swartjes. Als senior developer en sinds twee jaar ook AI lead bij &ranj, heeft hij die droom jarenlang moeten koesteren. Tot de recente doorbraken in generatieve AI alles veranderden.
“Ik heb zelf een achtergrond in AI, al van vóór mijn tijd bij &ranj,” vertelt Ivo. “Maar dat was in een heel ander tijdperk. Symbolische AI, cognitieve modellen voor virtuele karakters, automatische verhaalgeneratie. Heel interessant academisch, maar binnen de budgetten en tijdslijnen van onze projecten simpelweg niet realistisch.”
Met projecten die meestal enkele maanden tot een jaar lopen en strakke budgetten hebben, was geavanceerde AI een luxe die te duur en tijdrovend was voor wat het opleverde.
“We hebben wel eens samenwerkingsprojecten gedaan rondom AI, zoals met TNO in het kader van GATE, een landelijk game onderzoeksprogramma,” herinnert Ivo zich. “Dan kon het wél, omdat het gesubsidieerd was. Maar dan merkte je alsnog dat de hoeveelheid inspanning die erin gaat versus de uiteindelijke kwaliteit van de game niet in balans was.”
Twee jaar geleden veranderde dat radicaal. “Toen generatieve AI doorbrak, ging die deur weer helemaal open. Opeens was er veel mogelijk. Toen is mijn rol als AI lead ook geïntroduceerd. Voorheen had ik het impliciet een beetje, maar nu kon ik me echt focussen op AI-toepassing én -implementatie.”
Voor &ranj was duidelijk: in het kader van de ontwikkelingen wilden ze sneller stappen maken met AI. Maar hoe? “We dachten door eerdere ervaringen: we kunnen hier kennispartners bij gebruiken,” legt Ivo uit. “Zijn daar samenwerkingen mogelijk waarmee we die vooruitgang kunnen versnellen?”
Zo kwam het contact met Remco Veltkamp van de Universiteit Utrecht en de EDIH Digital Hub Noordwest tot stand, via hun toenmalige CEO. “We hebben verkend: wat doen zij? Wat doen wij? Waar liggen raakvlakken?” Het resultaat was een afstudeeropdracht voor masterstudent Ruben, die zich zou richten op gepersonaliseerde feedbackgeneratie met AI. Meer informatie over dit soort trajecten vind je hier.
De kernvraag was helder maar ambitieus: kunnen we AI inzetten om gepersonaliseerde feedback te genereren die écht aansluit bij wat een individuele speler doet in een game? En is deze feedback beter dan de feedback die we nu gebruiken?
“Voorheen was feedback altijd heel algemeen,” verklaart Ivo. “Je hebt bijvoorbeeld een goede uitkomst, een middelmatige, een slechte. Daar krijg je een standaard score voor met uitleg van de keuzes. Maar nu kunnen we zeggen: ‘Je zei dit, en dat is niet zo handig, want je had nog helemaal niet eerst dát gedaan.’ Het wordt veel persoonlijker en volgt je door het spel heen.”
Het project had een interessante twist. “Idealiter test je dit in een game waar spelers alle vrijheid hebben, met open tekstinvoer. Maar die hadden we toen nog niet. Dus Ruben heeft het toegepast op een bestaande game waar alle antwoorden al vaststonden, een vertakkend verhaal met keuzemomenten. Hij deed als het ware een A/B-test: de originele feedback versus AI-gegenereerde feedback.”
Die opzet bracht specifieke uitdagingen. “Je moet voorkomen dat de AI feedback geeft over dingen die de speler helemaal niet had kunnen doen. ‘Je had beter dit kunnen zeggen’ maar dat was geen optie in het spel.” Daarnaast moesten ze heldere criteria formuleren. “Wat ís goede feedback eigenlijk? Onze designers schrijven het gewoon dankzij jarenlange ervaring, met een gevoel van ‘dit klopt.’ Maar Ruben heeft dat expliciet gemaakt: feedback moet ‘actionable’, ‘specific’, ‘personalised’ en ‘motivational’ zijn.”
De resultaten waren verrassend in meerdere opzichten. “In de eerste iteratie zagen we al direct dat 63% van de testers de AI-feedback beter vond dan wat er al in zat. Toen dachten we: wow, dit heeft echt potentie.” Maar wetenschap is geen rechte lijn. “De tweede iteratie was slechts 48%, het ging achteruit! Dat was onverwacht. Je denkt het beter te maken, maar blijkbaar werken je hypotheses niet altijd uit.”
De derde iteratie bewees echter dat volhouden loont: 89% vond de AI-feedback superieur. “Toen hadden we echt het vertrouwen: ja, je kunt AI behoorlijk goed gebruiken voor feedbackgeneratie in dit soort games.”
Die doorbraak heeft &ranj sindsdien in verschillende klantprojecten toegepast. “We gebruiken het nu op twee manieren,” vertelt Ivo. “Bij grote projecten met enorme hoeveelheden scenario’s genereren we de feedback als onderdeel van de contentproductie. Niet live, maar we gooien alle keuzes door de AI, genereren feedback, controleren en plaatsen die handmatig in de game. Dat scheelt enorm veel schrijfwerk.”
De tweede toepassing is nog meer gepersonaliseerd in games waar spelers complete vrijheid hebben qua input. “We hebben bijvoorbeeld een soft skills training gemaakt over diversiteit in teams. De game voert open-ended gesprekken met mensen met vastgeroeste patronen. Daarin zit een virtuele coach die je achteraf feedback geeft op je gesprek. Dat kun je niet anders doen dan met AI want je weet niet van tevoren wat de speler gaat zeggen.”
Ondanks alle enthousiasme blijft Ivo nuchter over de risico’s. “Betrouwbaarheid is een grote. AI-output kan telkens anders zijn. Hoe weet je dan hoe goed de game wordt? Als een opdrachtgever of een gebruiker één keer een slechte ervaring heeft tijdens een demo is dat dan een uitzondering of gebeurt dat constant?”
Privacy krijgt ook veel aandacht. “We werken met Azure OpenAI, alle data blijft in de EU. En hoewel er in dit soort gesprekken niet vaak persoonsgegevens in zitten heb je het niet volledig onder controle. Mensen kunnen wel hun naam noemen of iets waardoor ze herleidbaar zijn. Daarom slaan we die gesprekken dan ook niet op. Die leven alleen tijdens het spel zelf.”
Het feedback-onderzoek opende daarnaast een nieuwe wereld. “Die geautomatiseerde evaluatietechnieken die we hier ontwikkeld hebben, zijn veel breder toepasbaar binnen ons bedrijf,” realiseert Ivo zich. “We maken ook games met rollenspellen met virtuele karakters. Hoe goed is zo’n karakter dan? Om daar uitspraken over te kunnen doen ga je eigenlijk óók werken met feedbackgeneratie. Misschien niet direct naar de gebruiker, maar wel: hier was iets goed, daar niet.”
Ook bij contentgeneratie gebruiken ze vergelijkbare technieken. “In een project genereren we bijvoorbeeld duizend scenario’s en laten AI de beste twintig eruit pikken. Daarvoor moet je kunnen oordelen: welke zijn goed en waarom? Wat kan beter? Dat vraagt dezelfde soort automatische evaluatie.”
Ondanks alle vooruitgang blijft Ivo realistisch over de rol van AI. “In het begin werd gedacht: AI gaat het allemaal overnemen. Maar wij zijn daar nuchter in geworden. AI is een hulpmiddel. Hoe goed ook, maar het neemt het niet helemaal over. Dat heeft te maken met menselijkheid en vertrouwen. Aspecten die je moet behouden.”
Voor zijn eigen vak als developer ziet hij het zo: “Er is een hype dat je straks niet meer hoeft te developen. Daar geloof ik niet in. AI kan een goede junior zijn die straks geen fouten maakt. Maar als mens houd je regie over architectuur, over wat belangrijk is voor je organisatie. Bepaalde taken neemt AI wellicht over, zoals helpdeskfuncties en vertalingen, maar de meeste banen veranderen vooral.”
Voor de toekomst van leren ziet Ivo grote kansen. “Je kunt het leren veel dichter en individueler bij de mens brengen. Een virtuele companion op je telefoon, die vlak voordat je een moeilijk gesprek moet voeren, je laat oefenen. Of die zelf detecteert dat je een uitdaging hebt. Het wordt veel meer embedded, veel meer op het moment zelf.”
En dan is er de immersieve kant. “Met betere spraaktechnologie, natuurlijkere 3D-karakters, VR kun je mensen in een omgeving plaatsen waar ze écht zijn, waar ze zien, voelen, bijna ruiken en proeven. Daarmee leer je dieper. En dat wordt steeds makkelijker te realiseren, ook binnen bereik voor het soort projecten die wij doen.”
Over de samenwerking met de Universiteit Utrecht en de EDIH Digital Hub Noordwest is Ivo helder: “Het dwingt je om ermee bezig te zijn. En je leert dingen waarvan je van tevoren niet wist dat je ze zou tegenkomen. Het geeft interessante inzichten.”
Zijn advies aan andere bedrijven? “Als je een duidelijke onderzoeksvraag hebt én de context kunt bieden om die te beantwoorden met bijvoorbeeld de data en de toepassingen dan zou ik het zeker aanraden. Het kan afhangen van de student(en), maar de waarde die je eruit haalt kan substantieel zijn.”
Voor &ranj was het project meer dan een experiment. Het was de brug tussen een jarenlange ambitie en praktische impact met generatieve AI die hun games écht persoonlijker maakt. En dat, vertaald naar hun missie, betekent: effectievere gedragsverandering, voor meer mensen, op meer plekken. Die deur die de afgelopen twee jaar helemaal openging met de doorbraak van generatieve AI, heeft al veel gebracht en de ontwikkelingen blijven snel gaan.
“Wat dat betreft een interessante toekomst, met een hoop nieuwe mogelijkheden die we nog aan het ontdekken zijn,” zegt Ivo.
Geïnspireerd door het verhaal en wil je meer weten over het inzetten van studenten of games? Neem een kijkje op de relevante pagina’s.
Onderzoeksvraag Informatiekunde Games voor productontwikkeling;){kind=logo}
