Het antwoord is dat AI-modellen die langere taken uitvoeren — denk aan uren of dagen achter elkaar — nieuwe veiligheidsrisico’s met zich meebrengen die je als ondernemer moet kennen voordat je ze inzet voor je bedrijfsprocessen. Volgens OpenAI, dat deze modellen in de praktijk test, ontstaan er fouten die niet voorkomen bij korte taken, en vraagt dat om een andere aanpak van toezicht en controle.

Wat er aan de hand is

OpenAI deelt lessen uit de praktijk met zogenaamde ’long-horizon modellen’: AI-systemen die niet één korte opdracht uitvoeren, maar een complexe taak die langere tijd in beslag neemt. Denk aan het zelfstandig verwerken van een hele administratie of het monitoren van een productieproces over meerdere dagen.

In een bericht op zijn website beschrijft het bedrijf dat deze langdurige inzet nieuwe veiligheidsrisico’s blootlegt. Er worden specifieke fouten waargenomen die niet optreden bij kortlopende taken, en OpenAI heeft verbeterde waarborgen ontwikkeld via een aanpak van ‘iteratieve uitrol’ — het stap voor stap introduceren van de technologie om problemen vroeg te signaleren.

Deze ontwikkeling is onderdeel van een bredere verschuiving in de AI-sector: van losse assistenten die één vraag beantwoorden naar autonome systemen die complete processen overnemen. Voor bedrijven die automatisering overwegen, betekent dit dat de regels van het spel veranderen.

Wat dit betekent

Voor het MKB is de kernboodschap dat je niet zomaar een langdurige AI-taak kunt inzetten zonder extra controles. De risico’s die OpenAI signaleert, spelen vooral bij taken die minuten of uren duren en waarbij de AI zelf beslissingen neemt onderweg.

Concreet betekent dit voor ondernemers dat de gebruikelijke aanpak — een prompt invoeren en het resultaat controleren — niet volstaat. Bij langlopende taken kan er halverwege iets misgaan zonder dat je het merkt, en de fout kan zich opbouwen naarmate de taak vordert. Het vraagt om een andere manier van toezicht: niet achteraf controleren, maar tussentijds.

Voor sectoren zoals financiële administratie, logistieke planning of klantenservice — waar processen vaak langere tijd draaien — is dit een belangrijk signaal. De inzet van AI is niet alleen een kwestie van efficiëntie, maar ook van risicobeheer.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een administratief proces automatiseert dat uren duurt, zoals het verwerken van inkoopfacturen of het reconciliëren van bankafschriften, overweeg dan om controlepunten in te bouwen. Je zou kunnen afspreken dat het systeem na elke stap een tussenstand rapporteert, zodat je afwijkingen vroeg signaleert. Een mogelijkheid is om een logboek te eisen van alle beslissingen die de AI neemt, zodat je achteraf kunt zien waar het misging.

Als je een team aanstuurt dat met AI-tools werkt, is het verstandig om duidelijke afspraken te maken over welke taken wel en niet zonder toezicht mogen draaien. Overweeg om een regel in te voeren dat taken langer dan dertig minuten altijd een tussentijdse menselijke controle vereisen. Je zou kunnen beginnen met een pilot op een laag-risicoproces voordat je de technologie uitrolt naar kritische bedrijfsonderdelen.

Als je in de logistiek of planning werkt, waar AI-optimalisaties soms dagenlang draaien, is het belangrijk om een noodprocedure te hebben. Een optie is om een ‘fail-safe’ in te bouwen: een automatische stop wanneer het systeem afwijkt van vooraf vastgestelde parameters. Het is raadzaam om de resultaten van de eerste weken handmatig te steekproeven, ook al lijkt het systeem goed te werken.

Als je klantenservice automatiseert met AI die zelfstandig tickets afhandelt, overweeg dan om een escalatieregel toe te voegen. Je zou kunnen instellen dat gesprekken die langer duren dan een bepaalde tijd automatisch worden doorgeschakeld naar een medewerker. Een mogelijkheid is om de AI alleen volledig autonoom te laten werken voor eenvoudige, goed gedefinieerde verzoeken en complexere zaken altijd door een mens te laten beoordelen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is duidelijk: hoe langer de taak, hoe belangrijker het toezicht. Begin klein, controleer vaak, en bouw pas uit als je vertrouwen hebt in de betrouwbaarheid.

Bron: OpenAI