De impact van AI op werk, besluitvorming en vertrouwen

Kathy: “Een van de meest zichtbare voordelen van AI is de enorme efficiëntiewinst. Waar het produceren van content, zoals artikelen of rapportages, voorheen dagen kon duren, kan dit proces nu in enkele uren/minuten worden afgerond. Dit stelt professionals in staat om zich te richten op taken met een hogere toegevoegde waarde. De productiviteit stijgt, terwijl de kosten voor organisaties dalen.” Deze efficiëntie heeft echter een keerzijde. Wanneer één medewerker met behulp van AI hetzelfde werk kan doen als voorheen meerdere personen, leidt dit onvermijdelijk tot een afname van het aantal benodigde arbeidskrachten. Bedrijven zijn primair gericht op winstgevendheid en zullen deze technologische voordelen benutten om hun personeelsbestand te optimaliseren. Dit maakt AI tot een gevoelig onderwerp, vooral in sectoren waar automatisering direct banen vervangt. Toch speelt AI een steeds belangrijkere rol, bijvoorbeeld bij recruitment. Workday claimt een productiviteits verbetering voor de recruiter met 57 %.

 Het werk verandert

Naast de impact op werk, verandert AI ook de manier waarop beslissingen worden genomen. In sectoren zoals de financiële dienstverlening en recruitment spelen algoritmen een steeds grotere rol. Denk aan het beoordelen van hypotheekaanvragen of het selecteren van kandidaten voor een functie. Kathy: “Hoewel deze systemen snel en consistent kunnen werken, ontbreekt vaak de contextuele nuance die menselijke besluitvorming kenmerkt. Dit kan leiden tot situaties waarin individuen worden afgewezen op basis van een algoritmische analyse zonder duidelijke uitleg.”

Transparantie is een uitdaging

Het gebrek aan transparantie vormt een belangrijk probleem. Wanneer een algoritme bepaalt dat iemand niet in aanmerking komt voor een baan of lening, ontstaat er al snel wantrouwen. Mensen willen begrijpen waarom een beslissing is genomen, zeker wanneer deze directe gevolgen heeft voor hun leven. Het idee dat een ‘black box’ bepaalt wat wel en niet mogelijk is, wordt door velen als onacceptabel ervaren. Interessant is in deze dat mensen die meerdere keren op een vacature reageren en afgewezen worden, bij een nieuwe poging ineens wel geselecteerd worden en uiteindelijk zeer succesvol te zijn. De verklaring is mogelijk dat mensen leren met deze uitdagingen om te gaan en hun communicatie aanpassen maar ook dat bedrijven de opgedane kennis van het eerste interview nu beter kunnen plaatsen.

Kathy: “Daarom groeit het besef dat AI niet in alle onderdelen van een proces moet worden ingezet. Veel organisaties hanteren inmiddels een risicogebaseerde benadering, waarbij AI wordt toegepast op laag-risico taken zoals planning, ondersteuning en data-analyse, maar niet op cruciale beslissingen. Workday gebruikt een  "low risk to high risk framework" om de menselijke controle te borgen. In recruitment betekent dit bijvoorbeeld dat AI kan helpen bij het opstellen van functieprofielen en het matchen van kandidaten, maar dat de uiteindelijke selectie altijd door recruiters wordt gedaan. Bedrijven moeten de kaders aangeven waarbinnen ze AI willen gebruiken. Dat moet onderdeel van de bedrijfsfilosofie en transparantie zijn.”

Een interessante parallel kan worden getrokken met de introductie van de rekenmachine in de zeventiger jaren. In eerste instantie werd het gebruik ervan in het onderwijs beperkt, omdat men vreesde dat basisvaardigheden verloren zouden gaan. Inmiddels is de rekenmachine volledig geaccepteerd, maar wordt nog steeds verwacht dat mensen eenvoudige berekeningen kunnen controleren. Op dezelfde manier vereist het gebruik van AI dat gebruikers voldoende kennis en inzicht behouden om uitkomsten kritisch te beoordelen.

Veilige opslag van cruciale data.

Een ander belangrijk vraagstuk betreft data en soevereiniteit. Veel AI-oplossingen draaien op cloudinfrastructuren van grote, veelal Amerikaanse, technologiebedrijven. Ook de souvereine cloud waarvan Workday gebruik maakt, is gebaseerd op een variant binnen Amazon AWS. Dit leidt tot zorgen bij Europese organisaties over controle, privacy en regelgeving. Wetgeving zoals de Europese, verplicht bedrijven om zorgvuldig om te gaan met data en in een aantal gevallen zelfs lokale opslag te garanderen. Hierdoor groeit de vraag naar Europese cloudoplossingen en hybride modellen waarbij data dichter bij de bron blijft. Daar wordt in alle branches steeds maar aandacht op gevestigd. Kathy: “Mede dankzij de klanteneisen, staat dit onderwerp qua development hoog op de agenda.”

Tot slot speelt vertrouwen een centrale rol in de adoptie van AI. Technologie kan alleen succesvol zijn wanneer gebruikers erop vertrouwen dat systemen eerlijk, transparant en veilig zijn. Dit vraagt niet alleen om technische oplossingen, maar ook om duidelijke richtlijnen, governance en voortdurende evaluatie van hoe AI wordt ingezet.

AI biedt onmiskenbaar kansen om efficiënter en innovatiever te werken. Tegelijkertijd dwingt het organisaties en de samenleving om na te denken over de grenzen van automatisering. De uitdaging ligt in het vinden van een balans tussen technologische vooruitgang en menselijke controle, waarbij de voordelen van AI worden benut zonder het vertrouwen en de menselijke maat uit het oog te verliezen. Dit is de essentie van het werkt dat Kathy doet. Geef sturing aan de AI-adoptie en houdt de menselijke maat in takt.