AI-paradox: Technologische beloftes botsen met de werkelijkheid op de werkvloer

Efficiëntie versus complexiteit: Hoe AI wordt gebruikt op de werkvloer

Op het eerste gezicht lijken AI-tools een enorme tijdswinst te bieden. Ze kunnen in een handomdraai code schrijven of gegevens verwerken. Helaas zijn er ook beperkingen, zoals vaak het geval is bij nieuwe technologische ontwikkelingen. Artificial Intelligence kan “hallucinaties” vertonen, oftewel fouten maken of foutieve informatie verzinnen, waardoor menselijke controle en correctie nog steeds noodzakelijk zijn. Daarnaast speelt het “garbage in, garbage out”-principe een grote rol: de kwaliteit van de resultaten hangt af van de kwaliteit van de ingevoerde data. Slechte data leidt tot slechte output, en dit zorgt voor een vicieuze cirkel waarin menselijke interventie onontkoombaar blijft. Bovendien gebeurt het omgekeerde ook: recruiters merken bijvoorbeeld dat AI-gegenereerde cv’s hun werk complexer maken in plaats van eenvoudiger, omdat AI het makkelijker maakt om hoge kwaliteit cv’s te produceren die door de overvloed moeilijker te beoordelen zijn.

AIQ en het belang van vaardigheden

Een andere uitdaging is het gebrek aan vaardigheden bij werknemers om effectief met AI te werken. AIQ, oftewel de vaardigheid om handig met AI om te gaan, is essentieel om de beloften van AI te realiseren. Veel medewerkers missen de nodige vaardigheden, wat niet alleen de productiviteit begrenst maar ook kan leiden tot frustratie en terughoudendheid. Het probleem wordt versterkt door een mismatch tussen wat bedrijven denken te hebben aan AI-kennis en de realiteit op de werkvloer. Onderzoek toont aan dat 59% van de leidinggevenden beweert AI-training te hebben gegeven, terwijl slechts 45% van de werknemers dit bevestigt. Gezien er doorgaans meer werknemers dan leidinggevenden zijn, betekent dit dat de discrepantie nog groter is dan de cijfers doen vermoeden, wat wijst op mogelijke miscommunicatie of ongelijkheid in toegang tot de training.

Een cruciaal onderdeel van AIQ is datageletterdheid, oftewel het vermogen om data te begrijpen, te interpreteren en toe te passen. Generatieve AI-modellen, zoals de taalmodellen die veel bedrijven tegenwoordig gebruiken, werken namelijk op basis van statistische patronen. Deze modellen zijn niet echt “intelligent” in de traditionele zin van het woord; ze begrijpen geen concepten zoals een mens dat doet. In plaats daarvan zijn ze getraind om patronen te herkennen in enorme hoeveelheden data en op basis daarvan voorspellingen te doen over wat een passend antwoord of resultaat zou kunnen zijn.

Dit betekent dat AI goed is in het nabootsen van menselijke taal en gedrag, maar zonder echt begrip of bewustzijn. Daarom is het voor werknemers essentieel om te begrijpen hoe deze systemen werken, zodat ze niet blind vertrouwen op de output van AI, maar deze kunnen evalueren en kritisch kunnen beoordelen. Dit vereist niet alleen technische kennis, maar ook een dieper begrip van hoe AI werkt, zodat ze weten hoe ze met de beperkingen en mogelijke fouten ervan om moeten gaan.

De stagnatie van bedrijfsgroei en internationale vergelijkingen

Ondanks de vooruitstrevende houding van Nederland ten opzichte van technologie, is de groei van arbeidsproductiviteit recentelijk vertraagd. Er werd verwacht dat AI een flinke speurt zou geven aan de productiviteit, maar tot nu toe blijven de resultaten achter. Dit is in contrast met landen zoals Denemarken en Duitsland, waar er wel sprake is van aanzienlijke groei dankzij vooruitgang in sectoren zoals medicijnontwikkeling en de auto-industrie.

De situatie in Nederland is echter complexer dan enkel het adopteren van nieuwe technologie. Nederland behoort al tot de meest productieve landen ter wereld, wat de uitdaging om verdere groei te realiseren nog groter maakt. De vraag is dan ook of het voor Nederland überhaupt mogelijk is om een constante productiviteitsgroei vast te houden. Niettemin is het onwaarschijnlijk dat Nederland al het potentieel van AI er uit heeft gehaald, wat betekent dat er zeker nog rijkdommen valt te winnen uit AI. Daarom is het van belang om te blijven zoeken naar manieren om productiviteit te verbeteren door middel van AI en deze technologie effectief te integreren in de economie.

Toekomstperspectief: het vestigingsmilieu en innovatie

Naast onderwijs is het cruciaal dat Nederland inzet op een toekomstbestendige benadering van technologische ontwikkeling. Om koploper te blijven in technologische vooruitgang, moet Nederland een omgeving creëren waarin zowel lokale als internationale bedrijven zich kunnen ontwikkelen en groeien. Dit vraagt om openheid voor verschillende perspectieven en de bereidheid om gezamenlijk aan oplossingen voor toekomstige uitdagingen te werken.

Als Nederland investeert in een toekomstgerichte strategie en innovatie, kunnen we niet alleen technologisch koploper worden, maar ons ook inzetten om de economie sterker te maken en toekomstige problemen aan te pakken. Het doel is om niet alleen voorop te lopen in technologie, maar ook om de economische en sociale voordelen ervan volledig te benutten.

Conclusie

AI biedt enorme kansen voor economische groei en kan bijdragen aan bredere maatschappelijke voordelen, zoals een betere werk-privébalans door automatisering van routinetaken en het aanpakken van maatschappelijke uitdagingen zoals klimaatverandering door geavanceerde data-analyse. We staan op een cruciaal punt: AI heeft het potentieel om de toekomst van werk te transformeren, maar alleen als we leren hoe we het effectief kunnen inzetten. Door te investeren in zowel mensen als een innovatief vestigingsklimaat, kunnen we ervoor zorgen dat AI niet slechts een tijdelijke hype blijft, maar een echte motor voor economische groei wordt.