Wat mag HR van AI verwachten volgens AI-expert ethiek Iris Muis?

Iedere organisatie moet iets met AI. Althans, dat is wat tientallen zelfverklaarde ‘AI-experts’ op LinkedIn je willen doen geloven. Dat leidt tot een FOMO-gevoel (Fear of Missing Out) onder veel bedrijven: we moeten nu met AI aan de slag, voordat we achterlopen op de concurrentie. Maar is dat terecht? 

Die vraag legden we voor aan Iris Muis, expert in AI en ethiek bij de Data School (Universiteit Utrecht). Zij ontwikkelde onder andere een tool om de impact van algoritmes op mensenrechten te meten (‘IAMA’). Deze tool werd ook in twee moties door de Tweede Kamer aangenomen voor overheidsorganisaties en diende als inspiratie voor art. 27 van de AI-verordening van de Europese Unie. Deze tool wordt via de AI-verordening alsnog verplicht in Europa. Een gezaghebbende stem in het AI-domein.

Wat AI écht is

AI wordt aan velen verkocht als dé revolutionaire technologie die alles zal veranderen. Maar dat ligt een stuk genuanceerder. Muis: “Het speciale aan de opkomst van AI chatbots [die met de lancering van ChatGPT in 2022 in stroomversnelling kwam, red.] is dat ze voor het brede publiek beschikbaar werden. Voorheen was er technische kennis voor nodig, nu is dat niet meer het geval.

Maar in de kern blijft kunstmatige intelligentie dezelfde technologie als daarvoor, legt Muis uit: “Het is nog steeds in de kern een data-analyse-technologie. Het zelflerende aspect is een onderscheidende component van deze technologie.”

Hierdoor is de technologie goed in het herkennen van patronen die wij als mensen moeilijker ontdekken. Muis: “Daardoor heeft het in allerlei vakgebieden een onderscheidende toepassing, zoals de geneeskunde.”

• Lees ook: ‘HR onderschat wat AI gaat betekenen voor de strategische personeelsplanning’

Maar, zo stelt Muis, “Aan de andere kant wordt AI vaak gepresenteerd als het wondermiddel dat zoveel efficiëntie en versnelling brengt. Ik denk dat die belofte nog niet is waargemaakt. Dit is vaker iets wat gepusht wordt als marketingverhaal.” 

Ze noemt het voorbeeld van een onderzoek van het Massachusetts Institute of Technology (MIT). MIT onderzocht hoeveel productiever bedrijven werden van het toepassen van AI. Maar bij 95 procent van de organisaties leverde de implementatie van AI helemaal niets op.

Muis: “De belofte is zo groot, dat AI dat onmogelijk waar kan maken.”

AI is niet altijd beter, alleen bij een geschikt probleem

Ze verduidelijkt: er zijn veel situaties waarin je AI heel effectief kan inzetten, maar in veel andere situaties is dat niet het geval. 

Muis: “Je moet wanneer je AI wilt inzetten heel scherp voor ogen hebben wat het probleem precies is. En daarna moet je je afvragen: hoe kunnen we dat oplossen? Kan dat met AI, of beter op een andere manier?”

• Lees ook: ‘AI levert niets op, tenzij HR de architectuur van werk opnieuw tekent’

Ze geeft een voorbeeld: een gemeente had voor het vuilnis ophalen een bepaalde software. De leverancier bood op een dag een gratis toevoeging aan: een AI-chatbot in de vuilniswagen. Dan konden de chauffeurs de AI-chatbot vragen stellen over de routes.

Muis: “In feite zou het de gemeente alleen maar extra werk opleveren om dit te gaan gebruiken. Je moet het monitoren, controleren of het aan randvoorwaarden voldoet, enzovoorts. En de toegevoegde waarde aan het proces is laag. Dit is een kwestie van: ‘hebben we het écht nodig, of willen we het hebben om mee te gaan met de hype en het kan?’”

AI-mythes genuanceerd

Daarbij benoemt Muis ook een andere mythe: AI zou (bijna) alle banen overnemen. Dat is volgens Muis niet geheel gegrond. “AI kan bepaalde taken overnemen, waardoor er bepaalde taken weg zullen vallen. Maar er komen door AI ook weer nieuwe taken bij.”

Bepaalde banen zullen onder druk komen te staan door AI, zoals die van tekstschrijvers of vertalers. Muis: “In de laatste groep heb ik ook veel mensen gesproken die bepaald werk terug zien lopen, maar ook hier gaat het niet geheel op. Bijvoorbeeld voor vertalers bij een rechtszaak of in complexe situaties waar veel mensen door elkaar heen praten.”

Waar ligt wel de kracht van AI in organisaties?

Hoe kan AI wél onderscheid maken in organisaties? Muis geeft het voorbeeld van een overheidsinstelling die AI inzet om een specifiek werkproces te versnellen.

• Lees ook: AI verandert instroom van jongeren: minder juniorbanen, meer focus op skills

Muis: “Deze overheidsinstelling moet veel aanvragen controleren, waarvoor zij weer veel documenten moeten analyseren.” 

Hiervoor komt het patroonherkennende vermogen van AI goed van pas. Zo kunnen zij de AI-tool inzetten om veel documenten te scannen, waarna ze een medewerker kunnen attenderen om bepaalde documenten voorrang te geven of extra te controleren. 

Muis: “Het is effectief voor grote datavraagstukken, met een menselijke slag daarna. Denk bijvoorbeeld ook aan het stikstofdossier. Er zijn enorm veel regels en rapporten, provincies zetten AI in om het ophalen van die informatie wat gemakkelijker te maken.”

Wat moet HR wél met AI doen (en wat zijn de valkuilen)?

Te beginnen met een valkuil: datahonger. Muis: “AI heeft heel veel data nodig. Het kan een valkuil zijn dat bedrijven vooral bezig gaan met data verzamelen en verwachten dat AI een magische uitkomst biedt.”

Bovendien brengt dit ook veiligheidsrisico’s met zich mee: veel bedrijven hebben hun informatiehuishouding en -beveiliging niet goed op orde. Muis: “Als je alle data in één database hebt staan, maak je het hackers eenvoudig om al deze gevoelige informatie te stelen.”

Verder raadt Muis organisaties aan om zich in te spannen om medewerkers AI-geletterdheid aan te leren. Muis: “Het is belangrijk om medewerkers snel op de hoogte te brengen van wat AI is en hoe ze ermee om moeten gaan. Als je dat niet doet, kun je als professional achterlopen.” 

Daarmee kunnen medewerkers ook verkeerde toepassingen van AI voorkomen: subjectieve vraagstukken. Ze geeft een voorbeeld van een AI-geletterdheid cursus die ze geeft. Ze deelt de groep op in delen en vraagt hen om een algoritme te ontwerpen om de medewerker van de maand te bepalen. Ze schrijven indicatoren op voor een goede medewerker: veel aanwezig op kantoor, hoge outputfrequentie, punctualiteit, enzovoorts. En ze vraagt een waarde toe te kennen aan al deze indicatoren. 

Het gevolg is typerend voor verkeerde interpretaties van wat AI wel en niet zou moeten kunnen. Muis: “Aan het einde presenteren ze allemaal verschillende algoritmes met verschillende indicatoren. Iedereen heeft een verschillende opvatting over wat iemand een goede medewerker maakt.”

Dit soort subjectieve onderwerpen is precies waar AI niet voor geschikt is: alles wat met datapunten te maken heeft – enen en nullen – daar kan AI in bijdragen. Maar alles wat subjectief is, is dat niet. 

Oproep: stel een visie op AI als organisatie op

Juist daarom stelt Muis voor dat bedrijven een visie ontwikkelen over AI in hun organisatie. Wat verwachten we van deze technologie? Wat willen we nastreven? Enkel efficiëntiewinst, of meer tijd over hebben voor menselijk contact? 

• Lees ook: ‘HR heeft een duidelijke visie op AI nodig’

Muis: “En hoe goed moet het personeel op de hoogte zijn van AI? Hoe ondersteunen wij ze hierin? Want of we het wel of niet omarmen: mensen gaan er thuis toch mee aan de slag.”

Dus stel een visie op als je mee wilt met deze technologie. Muis: “Stel: je stapt op deze trein, waar wil je dan dat de trein aankomt en dat je uitstapt?”