Van 10 pagina’s onderzoek in 30 seconden naar totale middelmaat: zo verblindt AI jouw kritische blik
‘Het werkt prima’. Dat hoort expert in AI-adoptie Kim Pot steeds vaker als ze bij organisaties over de vloer komt. Ondernemers laten iets genereren, maar staan niet stil bij de kwaliteit ervan. En over het woordje ‘prima’ maakt Kim zich zorgen. Is prima voor een ondernemer echt goed genoeg?
Ik merk het bij allerlei typen ondernemers. En af en toe zeker ook bij mezelf. We zijn onder de indruk van de snelheid van AI. Modellen worden beter. Er kunnen steeds meer dingen. ‘Wow, moet je kijken: ik heb een interactieve slide gemaakt in Copilot.’ Of: ‘Kijk, ik heb gewoon tien pagina’s aan onderzoek naar een klant. Het duurde nog geen dertig seconden.’
Als je binnen dertig seconden iets krijgt dat er goed uitziet, is de verleiding groot om te denken: dit is wel goed zo. Maar als ik dan bijvoorbeeld tijdens een training vraag: ‘Kijk eens naar de output. Waarom vind je het goed?’ krijg ik zelden een duidelijk antwoord. En dat vind ik een risico van AI voor ondernemers. In de praktijk ben ik bang dat AI ons sneller tevreden stelt met werk dat goed genoeg is.
Meer vertrouwen en minder kritisch denken
Onderzoek geeft daar in ieder geval reden toe. Microsoft Research en Carnegie Mellon onderzochten 319 kenniswerkers en zagen dat meer vertrouwen in AI samenhing met minder kritisch denken. Een ander experiment onder 2784 deelnemers laat zien dat mensen foutieve AI-suggesties vaker accepteerden wanneer het meer moeite kostte om die te corrigeren. Dat laat zien hoe makkelijk ‘dit ziet er prima uit’ het kan winnen van nog eens kritisch kijken.
Maar ik moet daar meteen iets tegenover zetten. Er is óók overtuigend onderzoek dat laat zien dat AI de kwaliteit van werk juist kan verhogen. AI maakt ons werk dus niet automatisch middelmatiger. Het kan ons juist beter maken. Mijn zorg zit ergens anders: als AI ons razendsnel van matig naar best goed brengt, gaan we best goed dan ook sneller als eindpunt accepteren?
Het gevaar zit in het moment waarop je stopt
Stel dat je AI vraagt je concurrenten te analyseren. Je krijgt een tabel met sterke en zwakke punten per concurrent en drie kansen voor jouw bedrijf. Ziet er goed uit. Maar wat doe je daarna? Controleer je of de analyse compleet is? Zoek je naar informatie die de conclusies tegenspreekt? Vraag je je af welke kans je concurrenten óók allemaal zien? Combineer je de analyse met kennis die je hebt opgebouwd na 15 jaar in je markt?
Of kopieer je de drie kansen naar je strategiedocument en ga je door?
Wees eens heel eerlijk…
AI verandert wanneer we besluiten dat het werk af is
Dat stopmoment wordt belangrijker naarmate AI beter wordt. Dat klinkt tegenstrijdig, maar denk er eens over na. Als iedereen toegang heeft tot dezelfde krachtige modellen, kan straks vrijwel iedereen een nette offerte schrijven. De ondergrens gaat omhoog. Maar daardoor wordt die ondergrens ook steeds minder onderscheidend.
Als AI iedereen naar ‘best goed’ brengt, ontstaat het onderscheid juist in wat je daarna doet.
Daar begint jouw werk weer:
Kun je beoordelen of iets daadwerkelijk goed is?
Zie je wat ontbreekt?
Durf je een logisch klinkende conclusie ter discussie te stellen?
Kun je jouw ervaring, klantkennis en vakkennis toevoegen?
Weet je wanneer je AI opnieuw aan het werk moet zetten?
En misschien wel het moeilijkste: weet je wanneer je iets zelf moet doen?
Bepaal de meetlat vóórdat je AI gebruikt
Ik denk daarom dat ondernemers zichzelf één gewoonte moeten aanleren, die ik nog niet zo vaak terugzie: bepaal vóórdat je AI aan het werk zet wat goed betekent. Roep dan niet met subjectieve termen. Gebruik je AI om ideeën te bedenken? Bepaal wanneer een idee voor je onderscheidend genoeg is om verder te onderzoeken.
Anders gebeurt er iets merkwaardigs. AI maakt een analyse, plan of tekst en omdat je vooraf niet hebt bepaald waaraan een goed resultaat moet voldoen, beoordeel je vooral wat er voor je ligt. Ziet het er logisch, compleet en professioneel uit? Dan voelt het al snel als: prima. Bepaal dus eerst je meetlat en leg het resultaat daar vervolgens naast.
Leg de lat hoger, niet lager
Laat AI alsjeblieft het middelmatige werk makkelijker maken. Versnel. Automatiseer. Genereer die eerste versie. Maar beschouw die eerste acceptabele output niet automatisch als de finish. Want hoe beter AI wordt in goed genoeg, hoe minder waarde goed genoeg straks heeft.
Stel daarom vaker de vraag: is dit echt goed? Of voelt het vooral goed omdat het zo gemakkelijk was om hier te komen?
AI heeft de afstand naar goed genoeg verkleind. Dat is wat mij betreft vooral een reden om de lat daarna hoger te leggen.
