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]
