Langlopende AI-taken brengen nieuwe risico’s met zich mee die je als ondernemer moet kennen voordat je processen volledig automatiseert. OpenAI heeft lessen gedeeld uit de praktijk met dit soort systemen, en die vertalen zich naar concrete aandachtspunten voor jouw bedrijf, of je nu een webshop runt of een administratief team aanstuurt.

Wat er aan de hand is

OpenAI heeft in een eigen publicatie lessen gedeeld over het inzetten van zogenaamde long-horizon modellen: AI-systemen die niet één enkele taak uitvoeren, maar over een langere periode zelfstandig aan een complex doel werken. Volgens OpenAI brengt dit type inzet nieuwe veiligheidsrisico’s met zich mee die niet optreden bij kortdurende AI-taken. Het bedrijf meldt dat er tijdens het testen daadwerkelijk fouten zijn waargenomen, en dat er verbeterde waarborgen zijn ontwikkeld via een methode van stapsgewijze uitrol. De publicatie is een directe blik in de keuken van een van de grootste AI-ontwikkelaars, en het signaleert een bredere verschuiving: AI gaat van losse assistentie naar langdurige, zelfstandige uitvoering van taken.

Wat dit betekent

De verschuiving naar langlopende AI-taken raakt niet alleen grote techbedrijven. Ook voor het midden- en kleinbedrijf wordt het steeds gebruikelijker om AI in te zetten voor processen die uren, dagen of zelfs weken duren. Denk aan een AI die continu voorraadniveaus bewaakt en automatisch bestellingen plaatst, of een systeem dat klantvragen opvolgt tot ze zijn opgelost. Het risico zit hem in de lengte van de periode: hoe langer een systeem zelfstandig werkt, hoe groter de kans dat er iets onverwachts gebeurt dat het systeem niet heeft zien aankomen. De lessen van OpenAI zijn dus niet alleen relevant voor engineers, maar voor iedereen die overweegt om bedrijfsprocessen voor langere tijd aan een AI over te dragen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en overweegt om AI je voorraadbeheer te laten doen, is het verstandig om niet direct alle beslissingen over te dragen. Begin met een systeem dat voorstellen doet, maar waarbij jij nog de definitieve bestelling goedkeurt. Bouw daarnaast een duidelijke stopknop in: een vaste controle op een vast moment, bijvoorbeeld elke ochtend, waarop je de acties van de afgelopen 24 uur beoordeelt. Zo kun je afwijkingen vroeg signaleren voordat ze uitgroeien tot een groot probleem.

Als je een team aanstuurt dat repetitieve taken wil automatiseren, zoals het verwerken van facturen of het genereren van rapportages, overweeg dan om te starten met een beperkte periode. Laat de AI een week draaien op een deel van de taken, en vergelijk de output met wat je team normaal produceert. OpenAI’s ervaring leert dat fouten juist optreden naarmate een systeem langer draait, dus een korte testperiode is geen garantie, maar wel een goede eerste stap.

Als je in de zorg of een andere sector met strenge regels werkt, is het belangrijk om te beseffen dat een langlopende AI niet alleen efficiënter is, maar ook meer risico met zich meebrengt. Zorg dat je altijd een menselijke medewerker hebt die eindverantwoordelijk is en die op elk moment kan ingrijpen. Documenteer daarnaast elke beslissing die de AI neemt, zodat je achteraf kunt reconstrueren wat er is gebeurd. Dit is geen overbodige luxe, maar een directe vertaling van de veiligheidslessen die OpenAI deelt.

Als je een administratief kantoor runt en AI wilt inzetten voor klantopvolging, is het advies om duidelijke grenzen te stellen aan wat de AI zelfstandig mag doen. Laat de AI bijvoorbeeld herinneringen sturen, maar zorg dat het escaleren van een klacht altijd naar een mens gaat. De kans op een verkeerde interpretatie groeit naarmate een gesprek langer duurt, dus het is verstandig om de AI niet eindeloos zelfstandig te laten doorpraten.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is helder: als je AI langer zelfstandig laat werken, moet je de controle anders organiseren. De lessen van OpenAI laten zien dat dit geen theoretisch probleem is, maar iets dat in de praktijk al is voorgekomen.

Bron: OpenAI