Met de opkomst van chatGPT is de wereld opnieuw alert geworden op de invloed van AI, een technologie die al jarenlang een drijvende kracht is. Nu deze technologie steeds meer in ons dagelijks geïntegreerd wordt, kunnen we ons ook beter voorstellen wat de bredere implicaties en uitdagingen zijn. In dit interview met futurist en trendwatcher Richard van Hooijdonk nemen we deze belangrijke en interessante kwesties onder de loep.
Wat is AI precies? En generative AI, is dat een soort volgende fase?
Met AI — kunstmatige intelligentie — kunnen machines en software taken uitvoeren waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. Denk bijvoorbeeld aan spraakherkenning, beeldverwerking en strategisch denken. In de basis is het idee om computers en machines te creëren die kunnen ‘denken’ en beslissingen kunnen nemen zoals een mens dat zou doen. Generative AI is een specifiek soort AI die wordt gebruikt om zelfstandig iets nieuws te creëren — zoals teksten die klinken alsof ze door een mens geschreven zijn. Je kunt inderdaad zeggen dat generative AI een volgende fase is in de ontwikkeling van AI. Hiermee kunnen we niet alleen taken uitvoeren of beslissingen nemen op basis van vooraf ingestelde regels, maar ook nieuwe dingen creëren. Dit brengt ons dichter bij het idee van machines die echt ‘denken’ en ‘creëren’ zoals mensen dat doen. Ook kan generative AI onderhandelen, robots taken aanleren of jouw gezondheid voorspellen.
Zo heeft Autopilot, de AI van het Britse Luminance, onlangs volledig autonoom een geheimhoudingsovereenkomst (NDA) onderhandeld met een andere AI. Hiermee wordt de arbeidsintensieve afhandeling van dit soort contracten een stuk makkelijker. De AI paste zelfstandig betwiste clausules aan en hield wijzigingen bij, aan de hand van officiële onderhandelingsstrategieën. Je kunt je voorstellen dat dit in de toekomst het werk van advocaten een stuk makkelijker maakt.
De nieuwe AI-agent Eureka van Nvidia genereert al zelfstandig algoritmes waarmee het robots complexe vaardigheden kan aanleren. Dit doet Eureka door met GPT-4 ‘beloningsfuncties’ te schrijven. Normaal gesproken is het een behoorlijke klus om deze functies te ontwikkelen, maar Eureka doet dit moeiteloos. Sterker nog, het systeem presteert in 80 procent van de testgevallen beter dan algoritmes die door mensen zijn geschreven. Dit zou wel eens een enorme versneller kunnen zijn voor innovaties binnen de robotica. Eureka heeft robots al geleerd om pennen te draaien, laden te openen en een bal te gooien.
En de geavanceerde AI van Gero analyseert menselijke gezondheidsdata om nieuwe medische behandelingen te ontwikkelen. De ‘large health models’ van Gero zijn vergelijkbaar met LLM’s (large language models) maar focussen op voorspellingen over je gezondheid. Ze kunnen onderscheid maken tussen het natuurlijke verouderingsproces en de gevolgen van ziekte, wat een doorbraak betekent voor medicijnontwikkeling. Naast voorspellingen geven deze modellen ook nog uitleg — een ontwikkeling waardoor we gezondheid en ouder worden totaal anders gaan interpreteren.
Waarom is er nu ineens zoveel aandacht voor AI?
Het is eigenlijk vergelijkbaar met de introductie van de eerste iPhone. Net zoals die telefoon ons dagelijks leven ingrijpend heeft veranderd, heeft AI het potentieel om dat ook te doen. Met tools als ChatGPT kunnen we nu met een paar muisklikken een e-mail in vier talen schrijven. En wat dacht je van tools die tien verschillende schetsen kunnen maken van een toekomstig gebouw? Ook is het mogelijk om een video van jezelf te maken waarin je vloeiend een boodschap in vijf verschillende talen overbrengt. Nog even en we kunnen speelfilms ontwikkelen waarin jij de hoofdrol speelt, met levensechte personages en verhaallijnen die zich aan jouw stemming en wensen aanpassen. Allerlei praktische toepassingen van AI komen nu zo dichtbij dat we ons goed kunnen voorstellen hoe het zou zijn om ze in ons dagelijks leven te gebruiken. En dat is wanneer mensen geïnteresseerd raken en de technologie beginnen te implementeren. Volgens McKinsey kunnen organisaties al 40 procent efficiënter werken door generative AI toe te passen. En dit is nog maar het begin. We staan op het punt om AI op grote schaal te gaan gebruiken in sectoren als de zorg, mobiliteit, landbouw, financiën en de supply chain.
Dat zijn inderdaad interessante ontwikkelingen. Wat zie je in het dagelijkse leven om je heen?
Ik zie verbazing, verwarring en opwinding. Ik zie enthousiaste jonge medewerkers die graag experimenteren met deze nieuwe technologieën. Ze voegen taalmodellen toe aan ontwerpsystemen of verbinden AI met juridische applicaties om rechtszaken voor te bereiden. Ik zie ook organisaties die op hun grondvesten trillen. Sommige blokkeren de toegang tot chatGPT uit angst voor de veranderingen die het met zich meebrengt. Wat we nu zien is een soort chaos. Maar dat is niet per se een slechte zaak. Uit chaos kunnen de mooiste dingen ontstaan. Elon Musk zei pasgeleden dat 100 procent van de banen overgenomen zal worden door AI. We waren net bijgekomen van de eerste realisatie dat het om ‘veel’ banen zou gaan, maar déze impact is — zelfs voor mij — onvoorstelbaar. Toch kan dit ook een kans zijn om nieuwe manieren van werken te creëren en de toekomst op onze eigen voorwaarden vorm te geven.
In je werk benadruk je dat het belang van openstaan voor nieuwe tech als AI. Wat kun je ons vertellen over ‘verandermotivatie’ en de rol van de juiste mindset hierin?
Zeker, verandermotivatie gaat over de bereidheid om te evolueren en te groeien. AI is enorm veelzijdig. Het heeft het potentieel om alles te zijn, alles te worden, alles aan te sturen, te beslissen — zelfs te vernietigen. Onze mindset aanpassen om deze veranderingen te omarmen begint vaak met een gevoel van verwondering en verbazing. Deze prikkeling kan ons tot verandering aanzetten. Maar het is ook logisch dat er weerstand is, vooral tegen de enorme veranderingen die we nu zien als gevolg van AI. We houden graag aan vertrouwde patronen en routines vast — dit is wat ik het ‘legacy-systeem’ noem. Dat fungeert als een soort ‘shredder’: het nieuwe idee dat je erin gooit wordt vernietigd voordat het überhaupt tot leven komt. Het is belangrijk om deze blokkades te overwinnen, om onze nieuwsgierigheid te prikkelen en het potentieel te zien. Dit is een van de redenen waarom veel organisaties mij als spreker uitnodigen, want ik help ze daarbij. Zeer recent sprak ik nog voor Amazon, die al haar Europese relaties wil motiveren om ‘extreem digitaal’ te gaan.
Hoe kun je bedrijven met toekomstscenario’s helpen zich beter voor te bereiden op de toekomst, zeker nu alles zo snel verandert?
Dat is een hele goede vraag. Het is vaak lastig om te zien wat AI precies voor organisaties kan betekenen. Daarom is het nuttig om door middel van toekomstscenario’s te laten zien hoe AI in verschillende onderdelen van jouw organisatie kan werken. Toekomstscenario’s kunnen de toepassingen van AI visualiseren en concreet aantonen hoe deze technologie zowel op korte als lange termijn praktische oplossingen kan bieden. Dit werkt niet alleen inspirerend en motiverend voor medewerkers, aandeelhouders en leveranciers, maar geeft ook het leiderschap een duidelijke richting. Het mooie van toekomstscenario’s is dat ze een soort kompas vormen in een wereld vol onzekerheden. Dit kan ons helpen om de toekomst vorm te geven, in plaats van alleen maar te reageren op wat er gebeurt. En dat is enorm krachtig.
Welke rol spelen wereldwijde ecosystemen voor organisaties bij het aanpakken van de grote uitdagingen zoals AI?
Ook een relevante vraag, vooral in deze tijd. We merken dat de AI uitdagingen waar organisaties mee worstelen vaak niet binnen de organisatie opgelost kunnen worden. Daarom is het noodzakelijk om breder te kijken, over de grenzen van de eigen organisatie en zelfs ons eigen land. Overal ter wereld zijn er startups, wetenschappers, innovatieve bedrijven en experts die ons kunnen helpen, die antwoorden hebben op vragen die we misschien nog niet eens gesteld hebben. Het concept van ‘ecosysteem-orchestratie’ en de rol van de ‘ecosysteem-designer’ worden steeds belangrijker in organisaties om wereldwijde kennis en innovatie te kunnen benutten. In plaats van alles zelf te doen, kun je wat in het wereldwijde ecosysteem al beschikbaar is slim toepassen. Zo kunnen we de grote uitdagingen waar we als organisaties voor staan niet alleen beter aanpakken, maar ook tijdwinst boeken en investeringen verlagen.
Waarom is experimenteren buiten de organisatiestructuur cruciaal?
De toepassing van AI binnen de organisatie vereist leren en inspireren. Het levert een andere manier van werken op. Verandering binnen bestaande organisatiestructuren kan heel lastig zijn. Veel bedrijven zijn als perfect geoliede machines die dagelijkse processen draaiende houden. Ze zijn niet zozeer gemaakt voor grote veranderingen, maar om consistent en betrouwbaar te zijn. Probeer je daar een compleet nieuw businessmodel in te zetten, dan loop je al snel tegen een muur van bestaande procedures, afspraken en systemen. Dat is waar het idee van de ‘next’ organisatie om de hoek komt kijken. Stel je voor dat je rondom je bestaande organisatie kleine, dynamische units of ‘cellen’ bouwt, waarmee je experimenteert, nieuwe ideeën uitprobeert en nieuwe ecosystemen aantrekt. “Als de uitdagingen groot worden, dan is het klein het nieuwe groot”. Dit betekent dat deze kleine, wendbare cellen vaak beter in staat zijn om grote uitdagingen aan te gaan dan de grote, logge organisatie waar ze deel van uitmaken. Veel succesvolle organisaties doen dit al. Ze beginnen klein, met experimentele cellen, en soms groeien deze uit tot nieuwe, succesvolle entiteiten. Zo kunnen ze vernieuwen en groeien op een manier die binnen de bestaande organisatiestructuur niet mogelijk zou zijn.
Hoe kan leiderschap zich in het AI-tijdperk aanpassen om organisaties door verandering te loodsen?
Een inspirerende leider moet onzekerheid kunnen managen, vooral nu (technologische) veranderingen elkaar razendsnel opvolgen. In de retailsector hebben we gezien hoe gevestigde namen als BCC, JCPenney, Macy’s en Sears onderuit gingen, terwijl online retailers als bol.com, Coolblue en Amazon juist opkwamen. Dan vraag ik me af hoe een leider heeft kunnen toestaan dat zo’n bedrijf failliet gaat. Ik denk dat ze wilden vasthouden aan een verouderd idee van retail en de signalen van verandering negeerden. Leiders van vandaag moeten de organisatie proactief begeleiden naar de toekomst en risico’s durven nemen. Zij moeten ook ‘dienende leiders’ zijn, die nauw samenwerken met jongere teamleden, zich kwetsbaar opstellen en inspireren. Met de opkomst van AI worden de uitdagingen en kansen alleen maar groter. Leiders moeten dit omarmen. Tijdens mijn lezingen geef ik voorbeelden van uitstekende leiders die hier al mee aan de slag gaan. Ze bestaan echt en het is inspirerend om te zien hoe zij hun organisaties — ook met behulp van AI — door deze onzekere tijden loodsen.
Hoe gaan we AI in goede banen leiden?
AI zal veel gewenste en ongewenste effecten opleveren. Zo worden werknemers in bepaalde organisaties in de gaten gehouden door camera’s en sensoren. Werken zij niet, dan worden ze automatisch ontslagen. We moeten ons afvragen of we in zo’n wereld willen leven. Daar zijn vakgebieden als filosofie, antropologie en sociologie voor nodig, om zo de cohesie in de maatschappij te bewaren. We moeten de tango dansen met technologie. Mensen moeten taken doen waar technologie niet goed in is. En technologie voert die taken uit waar mensen niet goed in zijn. Ook moeten we keuzes maken om AI in bepaalde gevallen niet in te zetten. Het reguleren van AI wordt belangrijk, om de mensheid te beschermen. Er komt wetgeving. Niet alleen in Europa, maar ook in de UK en USA is AI wetgeving op komst. In de toekomst wordt AI — voordat het in gebruik wordt genomen — geüpload en wordt na auditing toestemming gegeven. Er komen AI-politiediensten en ook rechters zullen organisaties die AI misbruiken veroordelen, zodat we als maatschappij volop kunnen profiteren van de voordelen van deze technologie. AI loopt al jaren mee in onze maatschappij. Het heeft (en zal de komende jaren) veel herhalende en voorspelbare taken blijvend vervangen. Het zal nieuwe mogelijkheden brengen voor mensen en organisaties die voor velen nu nog onbegrijpelijk lijken.
