AI op de werkplek (en NotebookLM)

Kansen en Uitdagingen

De laatste maanden is duidelijk geworden dat AI steeds vaker wordt ingezet op de werkplek. Echter, het individuele gebruik leidt niet altijd tot verbeteringen op organisatieniveau. Dit vraagt om een doordachte aanpak binnen bedrijven.

Inspiratie en Praktijk

Voor inspiratie is het lezen van Ethan Mollick's bestseller "Co-Intelligence: Slimmer werken met AI" zeker aan te raden. Maar de beste manier om AI te begrijpen is door het simpelweg zelf te gebruiken. Voer taken uit die je normaal voor werk of plezier doet, en na ongeveer 10 uur zul je al een opmerkelijke hoeveelheid ontdekken. Het opent een hele nieuwe wereld voor je.

Een Praktische Tip

NotebookLM van Google is een handige tool om mee te beginnen. Ik plaatste de tekst van dit artikel erin en was verbaasd over de nauwkeurigheid van de AI gegenereerde podcast! Momenteel zijn deze podcasts alleen in het Engels beschikbaar, maar mogelijk komt de Nederlandse versie dit jaar nog. NotebookLM biedt nauwkeurigheid, werkt met je eigen data in een beveiligde omgeving, en dat alles gratis! Een klasse apart en voor mij een "aha-Erlebnis" nog groter dan dat van ChatGPT. Luister naar de indrukwekkende podcast waar ik louter deze tekst in heb geüpload.

AI Bernard Donners_Ethan Mollick AI_on_the_workspace

0:00

AI-gebruik in Verschillende Sectoren

Een Deense studie uit januari 2024 toont aan dat:

• 65% van de marketeers

• 64% van de journalisten

• 30% van de advocaten

AI gebruiken in hun dagelijks werk.

De cijfers in Nederland zijn vergelijkbaar. Hieronder volgt een overzicht van de toepassingen in Nederland in 2024:

1. Productiviteitstoepassingen (30%)

   • Microsoft Copilot en Office 365 / Google Workspace

   • Voordelen: Automatisering van repetitieve taken, verbeterde data-analyse

2. CRM en LinkedIn (25%)

   • Tools: HubSpot, Salesforce, Zendesk

   • Toepassingen: Data gedreven marketing, leadgeneratie, personalisatie

3. Content Creatie (20%)

   • Tools: ChatGPT, Perplexity, Jasper

   • Toepassingen: Genereren van teksten, ideeën en campagnes

4. Data-analyse (15%)

   • Tools: Power BI, Tableau, Google Analytics

   • Toepassingen: Data-analyse en visualisatie (herkennen van trends en patronen)

5. Specialistische Oplossingen (10%)

   • Op maat gemaakte open-source LLM's

   • Branche specifieke softwaretoepassingen

     

Volgens gegevens van Similarweb behaalde ChatGPT van OpenAI ongeveer 3 miljard webbezoeken per maand wereldwijd, terwijl Google Gemini, Perplexity AI en Claude van Anthropic samen veel minder dan 1 miljard bezoeken hadden. Dit verschil in verkeer benadrukt de dominante positie van OpenAI in de AI-chatbot markt.

1. ChatGPT (60%)

   • Dominant met een aanzienlijk abonnement marktaandeel

   • Contentcreatie, klant ondersteuning en codering

2. Microsoft Copilot (25%)

   • Copilot integreert naadloos in Microsoft 365

   • Functies voor productiviteit en workflow-optimalisatie

3. Claude van Anthropic (10%):

   • Data analyse, creatief schrijven en codering

   • Consistente outputs en betrouwbare antwoorden

4. Google Gemini en Perplexity (samen 5%):

   • Gemini: geïntegreerd in Google's ecosysteem en multimodaal (text, audio, video)

   • Perplexity: real-time bronvermelding en traditioneel zoeken met AI-interactie.

     
     

Ik denk dat we de conclusie kunnen trekken dat veel mensen AI gebruiken op hun werk en dat het de productiviteit verbetert maar alleen op individueel niveau wat dus niet leidt tot organisatorische verbeteringen en efficiency.

Ethan Mollick, de schrijver van Co-Intellgence, stelt dat organisaties zelf moeten investeren in R&D om te ontdekken hoe AI het beste ingezet kan worden. Er is geen kant-en-klare oplossing, en zelfs grote AI-bedrijven weten vaak niet hoe hun technologie het beste in verschillende contexten toegepast kan worden.

Daarom is het volgens Mollick belangrijk dat bedrijven zelf experimenteren, bijvoorbeeld door te werken met teams (de 'Crowd') of gespecialiseerde onderzoeksafdelingen (het 'Lab').

Tactieken voor de Crowd:

Een van zijn PhD-adviseurs, Prof. Eric von Hippel, introduceerde het concept van gebruikersinnovatie. Prof. von Hippel stelt dat veel doorbraken komen van gebruikers die producten aanpassen om hun eigen problemen op te lossen, niet vanuit centrale R&D-labs. Dit is vooral relevant bij experimenten met Generatieve AI, omdat de systemen onbetrouwbaar zijn en gebruikers zelf het beste kunnen inschatten waar AI nuttig is.

Veel mensen experimenteren met AI, maar delen hun bevindingen niet met hun werkgever. Dit leidt tot "Secret Cyborgs", werknemers die AI gebruiken zonder het te melden. Redenen hiervoor zijn bijvoorbeeld angst voor de gevolgen, het verlies van aanzien, of de vrees dat AI hun baan bedreigt.

Om dit te veranderen, moeten bedrijven:

1. Angst wegnemen: Zorg voor duidelijke richtlijnen waarin AI-experimenten worden toegestaan.

2. Beloningen bieden: Geef grote beloningen voor productiviteitswinst, zoals geld of promoties.

3. Positief gebruik modelleren: Leiders moeten zelf AI gebruiken en hun ervaringen delen.

   
   

Bouw daarnaast een gemeenschap waarin AI-gebruikers hun kennis kunnen delen en geef toegang tot tools en trainingen om innovatie te stimuleren.

Tactieken voor het Lab:

Naast decentrale innovatie is een centrale aanpak voor R&D belangrijk. Het Lab moet bestaan uit experts en techneuten, maar ook uit niet-technische mensen. Enthousiaste medewerkers die AI-oplossingen vinden, kunnen het Lab versterken. Hun focus ligt op bouwen, niet op analyse. Het Lab moet zich richten op:

1. AI-benchmarks ontwikkelen: Creëer benchmarks om te testen hoe goed AI-modellen taken uitvoeren die belangrijk zijn voor jouw bedrijf, zoals financiële data analyseren of juridische documenten lezen. Zonder deze benchmarks weet je niet hoe goed AI-modellen presteren of zich ontwikkelen.

2. Prompts en tools bouwen: Gebruik ideeën uit de organisatie en zet deze om in snelle prototypes. Test ze en implementeer ze binnen het bedrijf.

3. Experimenteren met toekomstige AI-modellen: Bouw prototypes, ook al werken ze nog niet perfect. Als nieuwe AI-modellen verschijnen, test ze op deze prototypes om te zien of ze beter presteren.

4. Inspireren met AI: Laat medewerkers zien wat AI kan door indrukwekkende demo's of projecten te tonen. Dit motiveert hen om AI te omarmen en in te zetten.

   
   

De combinatie van innovatie door de Crowd en ontwikkeling door het Lab is cruciaal voor een succesvolle interne R&D-strategie.

Dit is slechts het begin

Op de lange termijn is innovatie alleen niet genoeg als AI zich blijft ontwikkelen. Bedrijven hebben leiderschap nodig dat begrijpt hoe AI werkt. Onze organisaties zijn opgebouwd rond menselijke intelligentie, maar nu moeten we onze processen en structuren herzien om rekening te houden met de unieke "intelligentie" van AI. Dit vereist niet alleen R&D, maar ook nadenken over hoe de rol van mensen en machines er in de toekomst uitziet.

AI-labs streven ernaar om AIs te bouwen die beter zijn dan mensen in alle intellectuele taken. Ze voorspellen dat we binnenkort autonome AI-agenten zullen hebben die zelfstandig doelen stellen en handelen. Zelfs als slechts een deel hiervan werkelijkheid wordt, zullen de veranderingen voor organisaties ingrijpend zijn.

Bedrijven moeten deze nieuwe wereld nu al verkennen om voorbereid te zijn.