De impact van Generative AI op je werk: Ontdek welke nieuwe vaardigheden je nodig hebt

Zoals besproken in de vorige nieuwsbrief (deel 1), is de rol van de CIO de afgelopen jaren aanzienlijk veranderd. Deze trend zal zich de komende jaren alleen maar voortzetten. Met de opkomst van generatieve AI en andere geavanceerde technologieën zoals machine learning en robotic process automation (RPA) verschuift de rol van de Chief Information Officer (CIO) van IT-beheer naar strategisch gebruik van technologie om bedrijfsdoelstellingen te behalen. De CIO van de toekomst zal meer aandacht moeten besteden aan optimale processen en de rol en het functioneren van digitale medewerkers, waardoor de rol meer lijkt op die van een Chief People & Operations Digital People. Dit geldt niet alleen voor de CIO, maar ook voor team- en afdelingsmanagers. Zelfs het werk van de gemiddelde werknemer, die we hier de fysieke werknemer noemen, zal veranderen. Verandert jouw baan dan ook? Het korte antwoord is ja.

Voorbeelden van AI in actie

We zien deze veranderingen al plaatsvinden in verschillende sectoren. In het bankwezen trainen werknemers AI-modellen voor fraudedetectie in plaats van zelf naar patronen te zoeken. In de gezondheidszorg gebruiken verpleegkundigen en artsen AI om kankerdiagnoses te stellen en patiëntendossiers te analyseren. In de detailhandel verbeteren medewerkers het voorraadbeheer en de klantenservice door patronen in klantgedrag te analyseren en toekomstige trends te voorspellen. Hieronder bespreken we verdere verwachte veranderingen.

Manager digitale collega

De nieuwe rol van de fysieke medewerker bij het beheren van AI-systemen vereist een combinatie van technische vaardigheden en strategisch inzicht. Fysieke medewerkers zullen steeds meer optreden als managers van hun digitale collega’s. Ze zullen verantwoordelijk zijn voor het definiëren van taken en moeten toezien op de kwaliteit van de uitvoering door hun digitale collega’s. Dit betekent dat fysieke medewerkers bedreven moeten zijn in snelle engineering en een goed strategisch inzicht moeten hebben. Dit betekent dat fysieke medewerkers bedreven moeten zijn in prompt engineering en een goed begrip moeten hebben van bedrijfsprocessen en gegevensbeheer (kwaliteit, structuur, beveiliging). Ze moeten in staat zijn om op creatieve wijze duidelijke opdrachten te formuleren die AI-systemen in staat stellen om nauwkeurig en effectief te werken binnen voorgeschreven parameters.

Welke vaardigheden heb je binnenkort nodig?
Vaardigheden voor de toekomst

Digitale vaardigheden, creativiteit en communicatie
Medewerkers moeten digitaal vaardiger worden en in staat zijn om op creatieve wijze aanwijzingen te ontwikkelen die digitale medewerkers in de richting van de gewenste resultaten sturen. Dit vereist zowel taalkundig inzicht als een diepgaand begrip van bedrijfsprocessen, gegevensnuances en de interpretatie daarvan door AI-systemen. Het begint met “technische” kennis van de mechanismen van (Gen)AI en hoe ze worden getraind met gegevens. Dit is nodig om ervoor te zorgen dat de digitale medewerker betrouwbare, bruikbare en hoogwaardige resultaten levert. Fysieke medewerkers moeten ook in staat zijn om waar nodig aanpassingen te (laten) maken, bijvoorbeeld door datasets aan te passen, te werken aan datakwaliteit of modelparameters te veranderen. Dit kan ook door kritisch te kijken naar de eigen (root)prompts die aan de digitale collega worden gegeven.

Samenwerking
Om het volledige potentieel van AI te benutten, is interdisciplinaire samenwerking ook relevant. Werknemers kunnen niet overal expert in zijn, dus moeten ze niet alleen hun technische en creatieve vaardigheden ontwikkelen, maar ook effectief kunnen samenwerken met collega’s uit verschillende disciplines. Multidisciplinaire teams, waaronder IT-specialisten, gegevensanalisten, juristen en ethici, zijn daarom belangrijk voor het succesvol implementeren van AI-oplossingen.

Ethiek
De inzet van AI roept belangrijke ethische en verantwoordelijkheidsvraagstukken op. Daarom is het ook relevant om ethici te betrekken bij interdisciplinaire teams. Daarnaast moeten werknemers die met deze systemen werken zich ook bewust zijn van de ethische implicaties van hun werk met AI-systemen. Ze moeten begrijpen hoe ze gegevens moeten beheren en beschermen om te voldoen aan privacyregels zoals de General Data Protection Act (GDPR). Dit omvat het waarborgen van gegevensprivacy, bijvoorbeeld door het anonimiseren van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) tijdens het trainen van AI-modellen.

Vooringenomenheid en transparantie
Werknemers moeten zich bewust zijn van hun eigen vooringenomenheid en de risico’s van vooringenomenheid en discriminatie in AI-systemen. AI-systemen kunnen onbedoelde vooroordelen introduceren, wat kan leiden tot discriminerende uitkomsten. Fysiek personeel moet AI-systemen kunnen controleren op vooroordelen en ervoor zorgen dat de trainingsgegevens divers en representatief zijn. Dit helpt voorkomen dat AI-systemen bepaalde groepen benadelen en zorgt voor eerlijke en rechtvaardige uitkomsten. De menselijke maat blijft hierbij altijd relevant.

Ethisch gedrag houdt ook verantwoording en transparantie in. Fysieke medewerkers moeten AI-beslissingen kunnen uitleggen en er verantwoording over afleggen. Dit kan worden ondersteund door het implementeren van verklaarbare AI (XAI) methoden die inzicht geven in hoe beslissingen worden genomen. Hierdoor kunnen zowel collega’s als belanghebbenden begrijpen hoe de resultaten tot stand zijn gekomen.

Voortdurend leren
De snelle ontwikkeling van AI-technologieën vereist dat fysieke werknemers voortdurend bijleren en hun vaardigheden bijwerken. Door regelmatige trainingen en workshops blijven werknemers op de hoogte van de nieuwste AI-tools en -technieken.

We bevelen ook permanente opleiding en bijscholing aan, waarbij niet iedereen onmiddellijk volledig hoeft te worden bijgeschoold. Dit kan beginnen met een basistraining en een training die geleidelijk groeit met de pilots en implementaties in de organisatie. Merk op dat het trainen van (Generatieve) AI iets heel anders is dan de ChatGPT-training die je veel ziet. Voor hoge werkloosheid hoeven we niet bang te zijn, op voorwaarde dat we op tijd beginnen met trainen, denken we. AI vervangt sommige taken, maar creëert ook veel nieuwe taken en rollen die nieuwe vaardigheden vereisen, zoals data-analyse en machine learning.

Leren van fouten is een essentieel onderdeel van blijven leren. Pilots en implementaties zijn daarom cruciaal om deze leermomenten te creëren. Het realiseren en gebruiken van AI kan onder andere ook leiden tot fouten die waardevolle leermomenten opleveren. Het is ook belangrijk om AI-resultaten te leren beoordelen door daadwerkelijk met AI-systemen te werken.

Kritische beoordelingsvaardigheden en feedbacklussen
Een andere belangrijke vaardigheid voor fysieke werkers is het vermogen om AI-uitkomsten kritisch te beoordelen. Ze moeten begrijpen hoe resultaten tot stand komen, snel kunnen ingrijpen en bijsturen wanneer de digitale collega afwijkt van de verwachte normen of wanneer zich onvoorziene problemen voordoen.

Een digitale collega kan na een update van de tool of het model plotseling andere resultaten opleveren dan voorheen. Dit vereist een voortdurende dialoog met de digitale tegenhanger, waarbij de fysieke medewerker de prestaties controleert, feedbacklussen implementeert en voortdurend verbeteringen aanbrengt in de interacties met de digitale collega.

Conclusie
De nieuwe rol van de fysieke werker vereist een combinatie van technische expertise en zachte vaardigheden, zoals aanpassingsvermogen, kritische reflectie, probleemoplossend vermogen en interpersoonlijke communicatie. Daarnaast is kennis van vereiste gegevens, gegevenskwaliteit, bedrijfsprocessen, AI-werking en -controle essentieel.

Fysieke medewerkers moeten effectief kunnen communiceren met zowel digitale collega’s als minder digitale fysieke collega’s en belanghebbenden in het proces. Dit zorgt ervoor dat de inzet van AI is afgestemd op de strategische doelen van de organisatie. De fysieke medewerker is de spil die AI integreert, beheert, coacht en traint, en zorgt voor een harmonieuze, kwalitatieve en productieve samenwerking.

In de volgende nieuwsbrief gaan we verder met deel 3, De vereisten voor AI als digitale werknemer. We bespreken hoe generatieve AI en andere vormen van kunstmatige intelligentie zich ontwikkelen tot volwaardige collega’s en welke invloed dit heeft op de dagelijkse werkzaamheden en strategische besluitvorming. de samenwerking tussen de fysieke en digitale collega en de nieuwe rol voor managers.