Op werkdagen voor 23:00 besteld, morgen in huis Gratis verzending vanaf €20

Interview

Tom Davenport

‘AI leidt niet tot grootschalig banenverlies’

Bedrijven moeten volgens de Amerikaanse hoogleraar informatietechnologie Tom Davenport vol inzetten op kunstmatige intelligentie om niet hun relevantie te verliezen. In All in on AI beschrijft hij hoe een aantal grote ondernemingen de stap naar een AI-aangedreven organisatie al hebben gemaakt. ‘Je moet er vrede mee hebben dat je experimenten niet direct vruchten af zullen werpen.’

Jeroen Ansink | Aad Goudappel | 28 augustus 2023 | 6-8 minuten leestijd

Achteraf gezien had Tom Davenport de publicatie van zijn laatste boek liever een paar maanden uitgesteld. Het manuscript van All in on AI, een pleidooi voor ondernemingen om al hun kaarten op kunstmatige intelligentie te zetten, lag al bij de drukker toen chatbot ChatGPT schijnbaar vanuit het niets de wereld van AI-applicaties totaal opschudde. ‘Die ontwikkeling hadden we nog graag willen meenemen’, zegt de hoogleraar informatietechnologie en management van Babson College vanuit zijn vakantiehuis in Fallmouth op Cape Cod, Massachusetts. Hij anticipeerde al eerder op  de komst van computergegenereerde teksten, foto’s en andere content die niet meer van menselijke communicatie zijn te onderscheiden. Samen met co-auteur en Deloitte-adviseur Nitin Mittal had Davenport schreef hij al enkele weken voor de lancering van Chat GPT een artikel voor Harvard Business Review. ‘Maar in de lawine van andere publicaties die sindsdien zijn verschenen is dat inmiddels volledig ondergesneeuwd.’

Tegelijkertijd is het misschien ook wel goed dat All in on AI met geen woord over generatieve AI rept, aldus Davenport. Met alle aandacht die momenteel uitgaat voor toepassingen als ChatGPT (tekst), DALL-E2 (beeld) of Whisper (spraak) bestaat het gevaar dat businessleaders gaan denken dat ze zich nergens anders zorgen over hoeven te maken. ‘Ja, media- en entertainmentbedrijven, marketingbureaus en advocatenkantoren zullen door generatieve KI volledig getransformeerd worden. Maar voor fabrieken, de olie-industrie, telecombedrijven, of het bankwezen zal de impact een stuk minder groot zijn. Terwijl die sectoren wel degelijk verstoord zullen worden door andere vormen van kunstmatige intelligentie, zoals patroonherkenning, machineleren, en datamining. Wie daar niet in meegaat loopt het risico om over al niet al te lange tijd niet meer relevant te zijn.’

Dilemma

Toch staat het toepassen van kunstmatige intelligentie bij de meeste bedrijven nog in de kinderschoenen, aldus Davenport. Voor een deel komt dit door onwetendheid: ‘De gemiddelde leider begrijpt nog niet wat AI precies inhoudt, en heeft zich onvoldoende geïnformeerd over wat de technologie mogelijk maakt.’ Daarnaast vereist AI een significante investering waarvan vooraf niet duidelijk is of die zich zal terugbetalen, zegt Davenport. ‘Dat stelt bedrijven voor een dilemma: Als ze niet vol op inzetten op AI hebben ze kans om de boot te missen. Maar als ze op het verkeerde paard wedden, dan worden ze weggevaagd.’

Bovendien kijken veel bedrijven de kat uit de boom met het oog op regelgeving die nog in de maak is. Maar het gebrek aan een overkoepelend juridisch raamwerk is geen reden om aan de zijlijn te blijven wachten, aldus Davenport. ‘Niet alleen kost het tijd om de juiste data te vergaren en te categoriseren, je moet ook de juiste werknemers zien te vinden. Mensen die zowel je ondernemingsmodel begrijpen als verstand hebben van machineleren, zijn schaars. Dat maakt het praktisch onmogelijk om een snelle volger te zijn.’

Pijnpunten

Puttend uit de ervaringen van succesvolle AI-pioniers probeert Davenport met All in on AI om bedrijven te helpen daarin een weg vinden. Volgens Davenport heeft inmiddels één procent van ‘s werelds grootste ondernemingen kunstmatige intelligentie zodanig in hun bedrijfsvoering ingebed dat er sprake is van een ‘AI-aangedreven organisatie’. Zo zet de Japanse fabrikant Toyota de technologie in voor nieuwe modellen die het verkeer veiliger moeten maken. Davenport: ‘Hoewel in de Verenigde Staten minder dan één procent van de volwassen overlijdt als gevolg van een auto-ongeluk, is dat bij 35 procent van de sterfgevallen onder tieners het geval. Toyota probeert daarom een voertuig te ontwikkelen waarmee het onmogelijk wordt om een botsing te veroorzaken, ongeacht de acties van de chauffeur.’

Naast het ontwikkelen van nieuwe producten en diensten kan kunstmatige intelligentie ook worden gebruikt om bestaande operationele processen te verbeteren, aldus Davenport. ‘Een dramatisch voorbeeld is hoeveel efficiënter het voor oliebedrijf Shell is geworden om zijn raffinaderijen te onderhouden. Voorheen duurde het zes jaar om het hele systeem aan pijpleidingen te inspecteren. Dankzij drones en beeldherkenning duurt het een kwestie van dagen om mogelijke probleempunten te identificeren, die vervolgens door menselijke inspecteurs aan een nader onderzoek kunnen worden onderworpen.’

Begin bij de top

Kunstmatige intelligentie is ten slotte ook geschikt om het gedrag van klanten te beïnvloeden. Bij deze toepassing speelt het Amerikaanse Progressive een voortrekkersrol, aldus Davenport. De verzekeringsmaatschappij ontwikkelde al in 2008 het programma Snapshot, waarmee via de mobiele telefoon van de automobilist of een zendertje in de auto de rijstijl van de premiehouder in de gaten kan worden gehouden. Riskant gedrag, zoals boven de snelheidslimiet rijden, abrupt accelereren en afremmen, en telefoneren achter het stuur, wordt niet alleen ontmoedigd door een duurdere polis maar ook door computergegeneerde rijtips die automobilisten na de rit op hun smartphone krijgen toegestuurd. Op basis van zo’n 23 miljard gemonitorde wegkilometers heeft Progressive haar klanten naar eigen zeggen al een miljard dollar aan premies bespaard.

De AI-transformaties die Davenport beschrijft hebben één ding met elkaar gemeen: ze zijn begonnen bij de top. ‘Een op AI gerichte bedrijfsvoering betekent niet alleen dat je beslissingen neemt op basis van data en analyses en op een andere manier omgaat met je klanten, maar ook dat je kuntmatige intelligentie integreert in producten, diensten en zelfs bedrijfsprocessen,’ zegt Davenport. ‘Dat lukt alleen als er voldoende animo is vanuit de raad van bestuur en het hogere management.’

Hij wijst in dit verband op Piyush Gupta, CEO van DBS Bank uit Singapore. Die wist deze notoir klantonvriendelijke organisatie met kunstmatige intelligentie om te vormen tot een van de meest geliefde financiële instellingen van Zuidoost-Azië. Als voormalig protégé van de pionierende Citigroup-CEO John Reed staat Gupta bekend als een tech-fanaat. Hij was al vroeg in zijn carrière doordrongen van het belang van IT voor het langetermijnsucces van de sector.

Maar digitale know-how is niet de doorslaggevende factor, aldus Davenport. ‘Belangrijker nog is dat je risico’s durft te nemen, en er vrede mee hebt dat je experimenten niet direct vruchten af zullen werpen.’ Zo investeerde Gupta in 2014 zo’n twaalf miljoen dollar in Watson, de supercomputer van IBM, om de interactie met klanten te verbeteren. ‘Dat bleek niet echt een succes, maar leverde wel een schat aan data op om het in de toekomst beter te doen,’ zegt Davenport. Een applicatie voor personeelszaken bleek vervolgens wél te werken: DBS gebruikt AI niet alleen om efficiënter de juiste mensen voor standaardfuncties te vinden, maar ook om te voorspellen hoe groot het verloop zal zijn.

Datageletterdheid

Verrassend genoeg hebben dergelijke toepassingen vooralsnog niet tot banenverlies geleid, zegt Davenport. ‘Ik heb met honderden ondernemingen gesproken, maar als er al ontslagen waren, dan vonden die hooguit plaats in de marges. Wat je wel ziet is dat werknemers in alle lagen van de organisatie moeten worden bijgeschoold om de mogelijkheden van AI optimaal te kunnen benutten.’ Davenport pleit voor een gesegmenteerde aanpak om die datageletterdheid te verhogen. ‘Het beste is om bij elke afdeling een apart praatje te houden: wat kan AI doen voor marketing, financiën, voor personeelszaken?’ Daarnaast is het van belang om uit te leggen hoe de transformatie hiërarchisch zal worden ingebed, bijvoorbeeld door duidelijk te maken wie op de ladder verantwoordelijk is voor welke AI-toepassingen. Davenport: ‘Eigenlijk zou dat de boodschap moeten zijn die je als organisatie aan je mensen meegeeft: we zetten vol in op AI, en de enige manier waarop je je baan kunt verliezen is als je weigert om daarin mee te gaan.’

Over Jeroen Ansink

Jeroen Ansink is journalist in New York. Hij schrijft en schreef onder meer voor HP/De Tijd, Elsevier Weekly Magazine en Fortune.com. Voor Managementboek schrijft hij interviews. Ansink voltooide een vrij doctoraal in de Letteren aan de Radboud Universiteit in Nijmegen en behaalde het certificaat Business Journalism aan de Wharton Business School aan de Universiteit van Pennsylvania.

Deel dit artikel

Wat vond u van dit artikel?

0
0

Boek bij dit artikel

Thomas Davenport, Nitin Mittal
All-in On AI

Populaire producten

    Personen

      Trefwoorden