Waarom generatieve AI het missende puzzelstukje is binnen automatisering

Opvallend genoeg heeft het Centraal Planbureau (CPB) tussen 2009 en 2023 een toename in productiviteit waargenomen. Dit klinkt positief, maar de werkelijkheid is minder rooskleurig dan het lijkt, blijkt uit een analyse van econoom Mathijs Bouman op deze cijfers. Volgens zijn analyse van CPB-data had de productiviteit veel hoger kunnen zijn als de beschikbare technologie optimaal was benut. Toch zijn we gestaag productiever geworden doordat we meer uren zijn gaan werken. Gepensioneerden komen terug op de arbeidsmarkt, meer expats en vrouwen zijn meer uren gaan werken. Bouman noemt dat ‘armoedige productiviteit’.

Tools die ontwikkeld zijn om ons productiever te maken, creëren in de praktijk nieuwe taken die ons juist minder productief maken. Volgens onderzoek van Adobe besteden werknemers gemiddeld 4,5 uur per dag aan het beantwoorden van e-mails. En dat is nog exclusief chatten via Teams en Slack. De belofte van technologie om ons werk te stroomlijnen en efficiënter te maken, is dus in veel gevallen een illusie. In plaats van tijd te besparen, lijken deze hulpmiddelen ons juist meer te belasten met beheertaken en afleiding.

Lees ook: AI als middel voor eerlijk en verantwoord ondernemen

Generatieve AI zou weleens het missende puzzelstukje zijn in automatisering en een middel kunnen zijn om ons wel productiever te maken. In tegenstelling tot digitale hulpmiddelen die we dagelijks gebruiken (bijvoorbeeld e-mail, CRM-systemen, boekhouding) die onze werkdag lijken te verlengen, kan generatieve AI juist repetitieve en tijdrovende taken verminderen. De technologie kan, in tegenstelling tot de huidige tools, wel zelfstandig taken uitvoeren en medewerkers ondersteunen. De technologie kan, mits goed getraind, cognitieve complexe taken voor een deel overnemen. Dit komt doordat het ongelofelijk veel rekenkracht heeft en daarmee snel databronnen kan analyseren, patronen kan herkennen en beslissingen kan nemen. Daardoor kan het taken ‘zelfstandig’ oppakken. Het is een in wezen een ‘super-stagiair’ die ondersteunt bij het dagelijkse werk.

Geautomatiseerd rapporten schrijven

Neem bijvoorbeeld het schrijven van rapporten, een taak die veel tijd in beslag kan nemen vanwege de noodzaak om informatie te verzamelen, te analyseren en te presenteren. Met generatieve AI kunnen professionals een ruwe schets van het gewenste rapport invoeren, waarna het systeem automatisch relevante gegevens verzamelt, analyseert en een conceptversie genereert. Dit vermindert de tijd die besteed wordt aan het manueel verzamelen en organiseren van informatie aanzienlijk, waardoor er meer tijd overblijft voor analyse en strategische planning.

Automatisch mailen

Een ander concreet voorbeeld is e-mailbeheer. Generatieve AI kan worden getraind om de inhoud van binnenkomende e-mails te begrijpen en prioriteit te geven aan de meest urgente berichten, terwijl het ook suggesties doet voor snelle, gepersonaliseerde reacties. Dit kan de hoeveelheid tijd die besteed wordt aan het beheren van inboxen drastisch verminderen, waardoor professionals zich kunnen concentreren op taken die daadwerkelijk waarde toevoegen aan hun werk. Een laatste voorbeeld heeft betrekking op contractbeheer. AI kan contracten doorzoeken om belangrijke clausules te identificeren en aanbevelingen te doen voor onderhandelingen, waardoor het contractbeheer sneller, efficiënter en effectiever wordt.

Lees ook: Waarom niet iedereen zijn taken zal willen afstaan aan AI

De invoering van technologie heeft tot dusver niet altijd geleid tot de verwachte sprongen in productiviteit. Generatieve AI zou weleens het missende puzzelstukje kunnen zijn binnen automatisering. Anders dan huidige technologieën kan het zelfstandig taken uitvoeren en gaat het niet gepaard met extra, nieuwe taken. Daardoor kan de medewerker meer tijd besteden aan taken waar ze vaak meer voldoening uit halen. Denk aan het geven van advies en het vertalen van inzichten naar acties.