S07E52 - AI en werkgelegenheid: een nuchtere kijk

Joop Snijder bespreekt in deze aflevering van AIToday Live de werkelijke impact van kunstmatige intelligentie op de arbeidsmarkt. Hij maakt onderscheid tussen machine learning en generatieve AI, en hoe deze momenteel worden toegepast in organisaties.

Snijder verwacht geen massale vervanging van banen op korte termijn, maar ziet wel kansen voor bedrijven die durven te experimenteren met het herontwerpen van werkprocessen. De adoptie van AI vertoont gelijkenissen met de introductie van het internet, waarbij early adopters een voorsprong kunnen opbouwen.

In een AI-gedreven wereld worden communicatieve vaardigheden belangrijker, maar er liggen ook risico's voor onze emotionele intelligentie. Snijder adviseert om bewust te blijven investeren in menselijk contact en vakmanschap, naast het gebruik van AI-tools.

Onderwerpen

• Huidige toepassingen van AI op de werkvloer
• Impact van AI op banen en werkprocessen
• Adoptiecurve van AI in organisaties
• Veranderende vaardigheden in een AI-gedreven wereld
• Voorbereiding op een toekomst met AI

Links

• Podcast: AIToday Live podcast

Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Transcript

1
00:00:02,680 --> 00:00:04,980
Hoi, welkom bij een nieuwe aflevering van AIToday Live.

2
00:00:05,520 --> 00:00:07,120
Ik ben Joop Snijder, CTO bij Aigency.

3
00:00:07,900 --> 00:00:13,800
En vandaag ga ik je meenemen in een onderwerp dat jou misschien 's nachts wakker kan houden.

4
00:00:13,940 --> 00:00:16,400
Namelijk, wat doet AI met jouw baan?

5
00:00:17,340 --> 00:00:21,740
Er wordt namelijk veel gespeculeerd over hoe AI onze werkgelegenheid gaat veranderen.

6
00:00:22,380 --> 00:00:26,360
Sommigen voorspellen een robot-apocalypse waarin we allemaal werkloos worden.

7
00:00:27,640 --> 00:00:30,000
Andere zien juist een gouden toekomst vol nieuwe kansen.

8
00:00:30,360 --> 00:00:33,540
Vandaag wil ik in ieder geval de hype door prikken.

9
00:00:33,960 --> 00:00:36,320
Want wat gebeurt er nu echt op de werkvloer?

10
00:00:36,820 --> 00:00:38,880
En waar gaan we mogelijk naartoe?

11
00:00:40,300 --> 00:00:42,920
Laten we beginnen met de realiteit van vandaag.

12
00:00:43,540 --> 00:00:46,640
Want voordat we kunnen voorspellen wat er gaat gebeuren,

13
00:00:46,900 --> 00:00:49,360
moeten we eerst snappen wat er namelijk nu al gebeurt.

14
00:00:49,780 --> 00:00:54,320
In organisaties zie ik vooral dat AI wordt ingezet voor persoonlijke productiviteit.

15
00:00:54,860 --> 00:00:56,440
Denk aan het samenvatten van vergaderingen,

16
00:00:57,320 --> 00:00:59,800
Het redigeren van teksten of het opstellen van e-mails.

17
00:01:00,620 --> 00:01:04,019
En we moeten daarbij onderscheid maken tussen twee soorten AI.

18
00:01:04,920 --> 00:01:10,660
Want machine learning, onderdeel van AI, wordt al langer toegepast in bedrijfskritische processen.

19
00:01:11,380 --> 00:01:17,020
Systemen die voorspellen wanneer machines onderhoud nodig hebben of patronen herkennen in grote datasets.

20
00:01:17,760 --> 00:01:20,020
Daar boeken bedrijven al echt winsten mee.

21
00:01:20,820 --> 00:01:24,660
Generatieve AI, met ChatGPT als voorbeeld, is anders.

22
00:01:25,520 --> 00:01:28,800
Die zien we vooral terug in productiviteitsprocessen.

23
00:01:29,400 --> 00:01:33,020
Veel organisaties blijven nog hangen in basale toepassingen.

24
00:01:33,260 --> 00:01:36,460
Ze experimenteren met ChatGPT of Microsoft Copilot.

25
00:01:37,100 --> 00:01:42,180
Maar durven de technologie nog niet in te zetten voor echt kritieke processen.

26
00:01:43,120 --> 00:01:44,680
Dat is eigenlijk best wel logisch.

27
00:01:44,980 --> 00:01:47,720
Want we zitten nog volop in een ontdekkingsfase.

28
00:01:49,040 --> 00:01:52,120
Het is alsof we net een nieuwe speeltuin hebben ontdekt.

29
00:01:52,800 --> 00:01:57,480
Maar we weten dat er leuke toestellen zijn, maar spelen nog niet het echte spel.

30
00:01:59,520 --> 00:02:02,680
Maar laten we eerlijk zijn over wat je echt wil weten.

31
00:02:03,040 --> 00:02:05,340
Gaat AI massaal banen vervangen?

32
00:02:06,200 --> 00:02:09,160
Nu moet ik je meteen waarschuwen, de toekomst laat zich slecht voorspellen.

33
00:02:10,560 --> 00:02:13,840
Wat ik wel kan doen is kijken naar de trends die ik nu zie.

34
00:02:14,580 --> 00:02:19,460
En op basis daarvan denk ik dat massale vervanging op korte termijn echt wel meevalt.

35
00:02:20,040 --> 00:02:24,980
Wat we nu zien is dat mensen vooral kijken hoe ze AI kunnen inzetten voor taken die ze al uitvoeren.

36
00:02:25,580 --> 00:02:27,920
En dat levert dan kleine productiviteitswinsten op.

37
00:02:28,660 --> 00:02:32,880
Stel je wint één of twee uur per dag, wat al ambitieus is.

38
00:02:33,620 --> 00:02:35,560
Dan gebeurt er eigenlijk best wel iets interessants.

39
00:02:35,750 --> 00:02:38,220
Die tijd wordt namelijk vaak opgevuld met ander werk.

40
00:02:38,880 --> 00:02:44,080
Dus het werkt eerder werkdrukverhogend, denk ik, dan werkdrukverlagend.

41
00:02:44,800 --> 00:02:50,240
En je krijgt meer op je bordje waarbij AI je helpt om wel dat efficiënter te doen.

42
00:02:51,390 --> 00:03:00,020
En pas als we verder vooruit kijken, voorbij twee jaar, gaan we waarschijnlijk zien hoe werkprocessen anders kunnen worden ingericht.

43
00:03:00,940 --> 00:03:05,100
Maar dat vraagt dan weer een andere denkslag.

44
00:03:05,580 --> 00:03:11,000
En niet alleen bestaande taken optimaliseren, maar juist hele werkprocessen herontwerpen.

45
00:03:11,760 --> 00:03:12,540
En hier ligt een kans.

46
00:03:13,520 --> 00:03:18,940
Organisaties die nu al durven te experimenteren met die herontwerping, die bouwen een voorsprong op.

47
00:03:19,760 --> 00:03:25,700
Ze ontdekken niet alleen wat AI kan, maar vooral wat AI niet hoeft te doen omdat het eigenlijk ook overbodig was.

48
00:03:26,320 --> 00:03:31,680
En zolang we niet bereid zijn om dingen te schrappen die niet nodig zijn, blijven we suboptimaliseren.

49
00:03:33,440 --> 00:03:40,020
En dan beland je in situaties waarin iemand een vergadering samenvat met AI, daar een memo van laat schrijven.

50
00:03:40,620 --> 00:03:43,720
En een collega die dat weer laat inkorten.

51
00:03:44,520 --> 00:03:47,180
Terwijl je ook gewoon vijf kernpunten had kunnen delen met elkaar.

52
00:03:47,880 --> 00:03:50,200
Dus we moeten voorbij de hype komen.

53
00:03:51,000 --> 00:03:54,540
Eerst vinden we alles geweldig wat we met deze technologie kunnen.

54
00:03:55,260 --> 00:03:58,000
En pas daarna landen we op een plek waar het echt zin heeft.

55
00:04:00,500 --> 00:04:03,720
Die verandering gebeurt natuurlijk niet bij iedereen tegelijk.

56
00:04:04,500 --> 00:04:05,440
En dat roept de vraag op.

57
00:04:05,740 --> 00:04:07,520
Waar sta jij eigenlijk in deze race?

58
00:04:08,340 --> 00:04:14,720
Wat we nu meemaken lijkt voor mij in ieder geval op de introductie van het internet.

59
00:04:15,460 --> 00:04:19,840
Er is een adoptiecurve waarbij sommigen voorop lopen en anderen volgen.

60
00:04:20,640 --> 00:04:22,900
Uiteindelijk gaat iedereen deze technologie gebruiken.

61
00:04:23,100 --> 00:04:27,280
Want in het begin levert dat ook gewoon concurrentievoordeel op.

62
00:04:27,640 --> 00:04:29,640
Zowel tussen collega's als tussen bedrijven.

63
00:04:30,520 --> 00:04:36,060
En binnen een organisatie zullen de voorlopers degene meeslepen die het moeilijker vinden.

64
00:04:36,320 --> 00:04:41,900
Want je kunt niet lang volhouden dat collega's dingen handiger, sneller en beter doen dan jij.

65
00:04:43,800 --> 00:04:50,840
Ik denk dat jij en ik wel in een bubbel leven als degene die hier ook meer mee bezig zijn.

66
00:04:51,070 --> 00:04:52,820
En daarom luister je deze podcast ook.

67
00:04:53,440 --> 00:04:57,040
De mensen om ons heen gebruiken deze technologie denk ik allemaal.

68
00:04:58,220 --> 00:05:03,360
Maar een stapje buiten die bubbel zijn er nog heel veel mensen die ChatGPT nog nooit hebben geopend.

69
00:05:04,040 --> 00:05:08,000
Ik denk niet dat we al boven de 50% zitten van mensen die het dagelijks gebruiken.

70
00:05:09,080 --> 00:05:11,320
En dat biedt weer kansen voor early adopters.

71
00:05:11,550 --> 00:05:18,220
Dus wie nu al leert hoe je AI effectief inzet, heeft straks een voorsprong die ook echt al een tijd kan duren.

72
00:05:19,520 --> 00:05:24,540
Maar we moeten niet vergeten, dit is wel vooral een kenniswerkers tool.

73
00:05:25,060 --> 00:05:31,000
Dus als je in de bouw werkt of een ander praktisch beroep hebt, waarom zou je ChatGPT gebruiken in je dagelijks werk?

74
00:05:31,820 --> 00:05:34,580
Persoonlijk misschien wel, maar beroepsmatig voorlopig niet.

75
00:05:38,140 --> 00:05:42,100
En die adoptiecurve roept natuurlijk een belangrijke vraag op.

76
00:05:42,800 --> 00:05:47,760
Welke vaardigheden heb je straks nog nodig en welke worden overbodig?

77
00:05:48,340 --> 00:05:58,800
Er wordt vaak gezegd dat in een door AI gedomineerde wereld IQ minder belangrijk wordt en EQ, emotionele intelligentie, dat dat belangrijker wordt.

78
00:06:00,220 --> 00:06:01,860
Daar ben ik het dan deels mee eens.

79
00:06:02,600 --> 00:06:06,660
Want hoe makkelijker je informatie kunt opzoeken, hoe minder je dat gaat onthouden.

80
00:06:06,960 --> 00:06:10,180
Denk maar eens aan telefoonnummers. Hoeveel keer jij er nog uit je hoofd?

81
00:06:11,340 --> 00:06:14,760
Dus we gaan aan zogenaamde cognitieve offloading doen.

82
00:06:15,740 --> 00:06:19,440
Omdat AI taalmodellen werken op basis van heldere communicatie,

83
00:06:20,020 --> 00:06:23,580
wordt het denk ik belangrijker dat je juist goed kunt uitdrukken.

84
00:06:24,780 --> 00:06:28,240
Want hoe slechter je instructies geeft, hoe slechter de resultaten.

85
00:06:28,880 --> 00:06:32,100
En niet iedereen is gewend om duidelijke werkopdrachten te formuleren.

86
00:06:34,100 --> 00:06:40,560
Maar of onze emotionele vaardigheden belangrijker worden, ik ben bang dat die juist kunnen gaan afnemen.

87
00:06:41,160 --> 00:06:49,980
Als ik zie hoe er via, laten we zeggen, WhatsApp gecommuniceerd wordt, is dat beduidend slechter dan de gesprekken die ik gewoon normaal voer.

88
00:06:50,360 --> 00:06:59,600
Een gesprek met een echt persoon, tenminste die je tegenover je hebt zitten, heeft een diepere connectie dan communicatie via een app die ertussen zit.

89
00:06:59,980 --> 00:07:01,100
Laat staan met een AI.

90
00:07:02,260 --> 00:07:03,640
En hier zit denk ik een gevaar.

91
00:07:03,960 --> 00:07:10,400
Als je steeds meer met machines praat, waarbij je geen emotionele binding voelt, leer je in korte instructies te praten.

92
00:07:11,060 --> 00:07:12,600
Zonder alsjeblieft, dat dank je wel bijvoorbeeld.

93
00:07:13,220 --> 00:07:16,460
Maar uiteindelijk gewoon echt hele korte instructies.

94
00:07:17,020 --> 00:07:21,240
En ik ben bang dat dit doorsijpelt in onze sociale interacties.

95
00:07:22,800 --> 00:07:24,640
De kans voor ons ligt in het bewust kiezen.

96
00:07:25,280 --> 00:07:29,960
Wie menselijk contact blijft koesteren en investeert in echte verbindingen wordt juist waardevoller.

97
00:07:30,280 --> 00:07:34,780
En een wereld vol algoritmes wordt authenticiteit een superkracht.

98
00:07:35,920 --> 00:07:38,640
Dit brengt me bij de vraag die ik het vaagst krijg.

99
00:07:38,970 --> 00:07:41,540
Hoe bereid je je nou concreet hierop voor?

100
00:07:42,280 --> 00:07:46,240
Voor iedereen die zich voorbereidt op een AI toekomst, en ik zou zeggen vooral jongeren,

101
00:07:46,280 --> 00:07:48,860
heb ik dit advies. Laat je in het begin

102
00:07:49,140 --> 00:07:50,640
namelijk niet te veel verleiden

103
00:07:50,800 --> 00:07:52,080
om alles met AI te doen.

104
00:07:52,740 --> 00:07:54,840
Klinkt misschien raar voor een AI-enthousiaststelling

105
00:07:54,960 --> 00:07:56,560
als ik, maar

106
00:07:57,140 --> 00:07:58,520
belangrijk is namelijk dat

107
00:07:58,720 --> 00:08:00,760
anders kun je het straks zelf niet meer.

108
00:08:01,460 --> 00:08:02,900
Als je echt vakman

109
00:08:03,000 --> 00:08:04,860
wilt zijn, moet je in staat

110
00:08:05,100 --> 00:08:06,620
blijven om ook

111
00:08:06,920 --> 00:08:08,960
diep in je vak te duiken. En als kenniswerker

112
00:08:08,960 --> 00:08:10,120
is dat bijvoorbeeld dat je

113
00:08:11,220 --> 00:08:12,840
een boeken blijft kunnen lezen

114
00:08:13,280 --> 00:08:14,520
en de verdieping kunt blijven zoeken.

115
00:08:15,080 --> 00:08:17,940
Het is verleidelijk om dat boek in AI te stoppen.

116
00:08:18,340 --> 00:08:20,100
Er een samenvatting van te laten maken.

117
00:08:21,460 --> 00:08:24,100
Dat als gesproken tekst te krijgen.

118
00:08:24,250 --> 00:08:26,560
En die half te beluisteren tijdens het hardlopen.

119
00:08:27,660 --> 00:08:30,900
Maar je hebt natuurlijk tijd nodig om iets in te laten werken.

120
00:08:31,360 --> 00:08:34,159
Om ermee aan de slag te gaan en het echt te begrijpen.

121
00:08:34,719 --> 00:08:36,719
Het is hetzelfde als met rekenmachines.

122
00:08:36,870 --> 00:08:42,120
Je hoeft niet uit je hoofd 1343 x 2671 te kunnen uitrekenen.

123
00:08:42,580 --> 00:08:47,540
Maar je moet wel in de orders van grootte begrijpen als dit aan je wordt voorgelegd.

124
00:08:48,920 --> 00:08:53,500
Als je dat vermogen van je af laat nemen, loop je tegen je eigen incompetentie aan.

125
00:08:54,960 --> 00:08:56,220
Dus dit is mijn uitdaging voor jou.

126
00:08:56,800 --> 00:09:02,040
Ik ga ervan uit dat je als luisteraar van deze podcast al aardig wat taken uitvoert met AI ondersteuning.

127
00:09:02,800 --> 00:09:08,320
Kies nou eens deze week één taak die je nu met AI doet, maar die je weer zelf gaat oppakken.

128
00:09:08,940 --> 00:09:10,640
Doe het handmatig, neem de tijd ervoor.

129
00:09:11,420 --> 00:09:12,760
En merk op wat je ervan leert.

130
00:09:13,220 --> 00:09:16,760
Niet alleen over de taak zelf, maar over je eigen vaardigheden.

131
00:09:17,760 --> 00:09:21,820
En dan kan je uiteindelijk weer de bewuste keuze maken van ga ik dit?

132
00:09:22,280 --> 00:09:23,860
Hou ik dit voor mezelf?

133
00:09:24,380 --> 00:09:27,400
Of laat ik AI mij hierin ondersteunen?

134
00:09:28,780 --> 00:09:32,500
Want uiteindelijk is AI niet de oplossing van elk probleem zoals je weet.

135
00:09:32,960 --> 00:09:34,780
Maar wel onmisbaar waar het past.

136
00:09:35,440 --> 00:09:37,760
De kunst is om te weten waar dat is.

137
00:09:40,000 --> 00:09:45,800
Volgende week hebben we weer een gast die vanuit praktijkervaring vertelt over AI-implementaties.

138
00:09:46,020 --> 00:09:46,960
Luister dan vooral mee.

139
00:09:47,600 --> 00:09:51,140
En onthoud de vraag is niet of AI jouw baan overneemt.

140
00:09:51,160 --> 00:09:55,300
De vraag is of jij degene bent die bepaalt hoe dat samenspel eruit ziet.

141
00:09:56,220 --> 00:09:56,940
Tot de volgende keer.

142
00:10:26,080 --> 00:10:26,100
[Muziek]