Waarom we robots op de werkvloer moeten omarmen

Inc. / 360  |  1 August 2019 - 10:00 1 Aug - 10:00

Dat veel van onze banen door computers zullen worden overgenomen is een feit. Maar niet per se een bedreigend feit. Als op de juiste manier wordt samengewerkt, kan deze ontwikkeling zelfs heel voordelig uitpakken voor de mens.

» Lees dit artikel in de Reader

Vorig jaar bracht Clara Shih, de oprichter van Hearsay Systems, een bezoek aan een van haar klanten in San Francisco. Hearsay levert 150.000 financieel adviseurs en verzekeringsagenten softwaretools voor de verbetering van hun workflow en klantcontacten. Ditmaal ging ze langs bij een klein kantoortje met vier werknemers. Twee van hen hadden een dagtaak aan het opvolgen van achterstallige betalingen en het vernieuwen van polissen. Hun aanpak, die onder meer bestond uit het inspreken van veel voicemailberichten zonder ooit te worden teruggebeld, was niet alleen onproductief, maar ook saai en bewerkelijk.

Shih demonstreerde met haar team een nieuwe, door kunstmatige intelligentie aangestuurde tool om dit onderdeel van het klantcontact te automatiseren. In plaats van klanten een voor een te bellen, kun je ze dan met tientallen tegelijk een tekstberichtje met een betalingsherinnering sturen. Een van de adviseurs, een man van middelbare leeftijd, begon ineens te huilen toen hij kreeg uitgelegd hoe het werkt. Shih en haar collega’s waren even bang dat hij vreesde voor zijn baan. Dat is immer de eerste reactie van veel werknemers die met kunstmatige intelligentie worden geconfronteerd. Maar zijn tranen hadden een andere oorzaak. ‘Dit is fantastisch,’ zei hij volgens Shih. ‘Waar heb ik de afgelopen twintig jaar eigenlijk mijn tijd mee zitten verdoen?’

MOGEN WE EVEN JE AANDACHT?
Dit artikel krijg je van 360 cadeau. We geloven dat internationale context leidt tot een beter begrip van de wereld om ons heen. Daarom zijn we blij als je dit artikel voor ons deelt. Nog blijer zijn we als je je bij ons aansluit: Probeer nu 5 nummers voor maar 15 euro. Stopt automatisch.
Bedankt

Beter, efficiënter en goedkoper

Zelflerende computers gaan de werkvloer ongetwijfeld sterk veranderen, of dat nou in de vorm is van robotisering, data-analyse of AI. Over de vraag hoeveel banen daarbij verloren gaan of juist ontstaan, wordt veel gespeculeerd. Volgens het rapport The Future of Jobs 2018 van het World Economic Forum zal in 2025 meer dan de helft van de totale arbeidstijd voor rekening van machines komen. Bijna 50% van de ondervraagde bedrijven verwacht dat hun personeelsbestand als gevolg van automatisering tussen nu en 2022 zal krimpen, en 38% verwacht het personeelsbestand juist te moeten uitbreiden met nieuwe, productieverhogende functies. In een andere studie schat PwC dat in het Verenigd Koninkrijk de komende twintig jaar 7 miljoen banen verloren kunnen gaan als gevolg van automatisering, maar dat er daarnaast ook 7,2 miljoen nieuwe banen gecreëerd kunnen worden.

De overgang naar een werkvloer waar mens en machine productief samenwerken, kan een bedrijf maken of breken. Directies van bedrijven zullen in de toekomst rekening moeten houden met de impact die kunstmatige intelligentie heeft op alle aspecten van het werk, van productiviteit en vaardigheden tot moreel en bedrijfscultuur. En ze zullen moeten leren hoe je leiding geeft aan een bedrijf met evenveel intelligente machines als mensen.

‘Kunstmatige intelligentie biedt niet alleen de kans om wat we nu doen voortaan beter, efficiënter en goedkoper te doen, maar kan ons ook helpen dingen te gaan doen die voorheen onvoorstelbaar waren,’ aldus Dave Coplin, auteur van The Rise of the Humans en hoofd van The Envisioners, een adviesbureau voor toekomstbeleid. ‘Maar als mensen niet begrijpen hoe ze daarvan kunnen profiteren, dreigen we dat potentieel te bagatelliseren.’

“Je gaat niet proberen beter te hoofdrekenen dan Excel of meer feitjes te onthouden dan Google”

Wat we wel weten: hoe meer robots een bedrijf telt, hoe meer het moet investeren in werknemers die niet als een robot denken. ‘We moeten zorgen dat werknemers vaardigheden ontwikkelen om de technologie aan te vullen, in plaats van daar de concurrentie mee aan te gaan,’ zegt Coplin. ‘Je gaat niet proberen beter te hoofdrekenen dan Excel of meer feitjes te onthouden dan Google. We moeten dus op een rijtje zetten: wat zijn de essentiële menselijke vaardigheden die computers de komende decennia niet kunnen nabootsen?’

Er zijn allerlei taken waarin machines veel beter zijn dan mensen, maar je hebt nog altijd mensen nodig om dat werk te beoordelen en de resultaten op een strategische, empathische en creatieve manier toe te passen. Het gaat erom, zegt Shih, dat we beseffen dat de machine gewoon één middel is dat we kunnen inzetten en dat wij, en niet de machine, beschikken over het inzicht dat die relatie nuttig maakt. ‘Je moet je ervoor openstellen en weten welke taken je beter aan de machine kunt delegeren,’ zegt Shih.

De beste manier om dat te garanderen is door processen zo in te richten dat er nog altijd mensenwerk aan te pas komt. Laat het algoritme zijn ding doen, maar laat mensen erop toezien en het verder verfijnen. ‘Het is moeilijk om algoritmes honderd procent foutloos te laten werken,’ zegt Shih. Maar met zo’n opzet ‘hoeft het ook niet perfect te zijn. De mens kan ingrijpen en het algoritme leert daar dan weer van.’

Ze wijst op een nieuwe dienst die het inmiddels acht jaar oude Hearsay onlangs heeft uitgerold, waarmee tekstberichten van klanten geautomatiseerd kunnen worden beantwoord. Kort na de introductie bleek het algoritme soms bedenkelijke antwoorden te geven. Zoals bij de adviseur die een klant feliciteerde met zijn verjaardag. De klant appte terug: ‘Bedankt voor je goede wensen.’ Het antwoord van het algoritme: ‘Klinkt goed!’ De klant moet hebben gedacht dat de adviseur niet zat op te letten of niet helemaal goed bij zijn hoofd was. (Googles nieuwe systeem voor de automatische beantwoording van e-mail heeft de afgelopen maanden nog veel vreemdere teksten opgeleverd.) De medewerkers van Hearsay hebben samen met AI het algoritme verder verfijnd om de ruwste kantjes eraf te halen en minder ongepaste antwoorden te genereren.

Maar zo’n symbiotische relatie tussen mens en machine kan alleen slagen als mensen die nieuwe relatie niet aangaan op basis van angst – ‘de slechtste raadgever die er is’, zegt Kristian Hammond, medeoprichter van Narrative Science, een bedrijf dat AI gebruikt om uit ruwe cijfers en data een rapport in gewone mensentaal te genereren. Als de omgang met de nieuwe technologie door angst gedreven wordt, gaat alle aandacht uit naar de technologie zelf, in plaats van naar de reden waarom het bedrijf die technologie nodig heeft. Hammond adviseert een team samen te stellen dat zowel data-architecten bevat als mensen met een strategische rol in het bedrijf. ‘Je software-experts moeten deel uitmaken van een breder initiatief dat past bij wat je als bedrijf wil bereiken en hoe de kunstmatige intelligentie daaraan vorm kan geven,’ zegt hij.

“‘Leren vertrouwen op een kunstmatig brein is net zoiets als wanneer je een nieuwe babysitter hebt’”

Om machines niet als tegenstanders maar als partners te zien, moeten mensen vertrouwen hebben in het werk dat ze produceren. Om dat vertrouwen te winnen raadt Coplin aan kunstmatige intelligentie stapsgewijs in te voeren. ‘Pas het algoritme eerst toe op een klein deel van het werk, zodat de mensen tijd krijgen om te zien hoe het algoritme werkt en erop gaan vertrouwen dat de uitkomst van het proces voorspelbaar is,’ zegt hij. Hij noemt het voorbeeld van een door algoritmes aangestuurd reserveringssysteem voor een grote restaurantketen. De filiaalleiders stonden aanvankelijk sceptisch tegenover het idee dat een algoritme in de cloud hun reserveringen beter zou kunnen beheren dan zijzelf. Om aan die zorg tegemoet te komen, besloot het bedrijf eerst alleen een klein deel van de beschikbare tafels te laten toewijzen door het algoritme. Als de filiaalleiders tevreden waren met het resultaat, kon de taak van het algoritme worden uitgebreid. Ze begonnen met slechts tien procent van de tafels, maar de filiaalleiders merkten al snel dat het algoritme het niet alleen uitstekend deed, maar hun bovendien tijd gaf om ander nuttig werk te doen.

Stephen Ufford is medeoprichter en CEO van Trulioo, een wereldwijde verificatiedienst die financiële dienstverleners helpt met behulp van artificiële intelligentie witwaspraktijken te signaleren. Dit gevoelige werk lieten banken van oudsher altijd uitvoeren door mensen, maar met de toegenomen rekenkracht van computers en het enorme volume aan digitale data dat nu wordt geproduceerd, staan zij machteloos tegen criminele bendes. Daarom laat men tegenwoordig algoritmes zoals die van Trulioo miljoenen transacties tegelijk analyseren, op een voor mensen onhaalbare schaal. Die algoritmes zijn er (door mensen) op getraind om tekenen van fraude op te sporen en transacties door verdachte personen te blokkeren.

Omdat het aanwijzen van mogelijk fraude een gevoelige zaak is, moesten de mensen van Trulioo ervoor waken dat hun algoritme geen tendentieuze neigingen vertoont en geen buitenissige resultaten oplevert. ‘Leren vertrouwen op een kunstmatig brein is net zoiets als wanneer je een nieuwe babysitter hebt,’ zegt Ufford. ‘In het begin volg je alles wat die doet nog via de nannycam, maar na een tijdje krijg je er vertrouwen in en heb je er geen omkijken meer naar.’

Massawerkloosheid

De groeiende rol van AI binnen bedrijven leidt uiteindelijk wel tot het soort existentiële vragen waarmee directies zich liever niet bezighouden: hoeveel van ons zullen in de toekomst daadwerkelijk samenwerken met machines?

De realiteit is dat verandering onvermijdelijk is, dus bedrijven moeten zich gaan voorbereiden op een soepele overgang voor de mensen die nu het soort simpele of repetitieve taken uitvoeren waar machines beter in zijn. Soms kan dat betekenen dat je mensen bijschoolt of hogere vaardigheden bijbrengt, zodat hun ervaring en kennis van het bedrijf niet verloren gaan. Andere bedrijven zullen onherroepelijk te maken krijgen met banenverlies als gevolg van automatisering, zoals bij Foxconn, waar in 2016 60.000 mensen door robots werden vervangen.

Maar is onze angst voor massawerkloosheid als gevolg van de automatisering op de lange termijn misschien wat overdreven? De volgende generatie werknemers – zeg maar de Alexa-generatie – is het immers al gewend om met machines te leven en van machines te leren. En vrijheid, creativiteit en het opdoen van nieuwe ervaringen lijken die nieuwe werknemers meer te motiveren dan conventionele prikkels. ‘Twee van mijn grootouders werkten in een fabriek, maar mijn grootvader hield ook van schilderen,’ zei Ufford. ‘Kan die creativiteit op het werk niet beter worden aangesproken dan onderdrukt?’ Misschien blijken machines uiteindelijk wel dé grote stimulans voor de menselijke creativiteit te zijn waarop we allemaal hebben gewacht.

Auteur: Matthew Yeomans
Vertaler: Frank Lekens

Inc.
VS | weekblad | oplage 711.068

Over kleine bedrijven en start-ups. In 1979 opgericht, en o.a. bekend vanwege de Inc. 500 en Inc. 5000: de snelst groeiende bedrijven in de VS in privébezit.

Plaats een reactie