Bedrijven die massaal personeel vervingen door AI, draaien die beslissing deels terug. Ford haalde 350 senior engineers terug om kwaliteitsproblemen op te lossen die AI niet aankon, en IBM verdrievoudigt de aanwerving van starters omdat de pijplijn van jong talent opdroogt. De les voor jouw bedrijf: AI is een tool, geen vervanging voor ervaring, en een overhaaste ontslagronde kan uitdraaien op een kostbare terugdraai-operatie.

Wat er aan de hand is

Volgens een artikel van Sprout, op basis van berichtgeving van BBC en CNBC, erkennen grote bedrijven nu openlijk dat hun AI-bezuinigingen te ver gingen. Bij Ford bleek dat de 900 geïnstalleerde AI-camera’s in de fabrieken niet leidden tot de beloofde kwaliteitsverbetering. Vicepresident hardware-engineering Charles Poon geeft toe dat ze dachten dat het invoeren van ontwerpvereisten in een AI-systeem voldoende was voor een hoogwaardig product, maar dat AI niet de ervaring en training van menselijke ingenieurs heeft. De teruggehaalde senioren moeten nu de AI-systemen beter trainen.

Bij IBM ligt de situatie anders maar het gevolg is vergelijkbaar. Daar worden inmiddels 94 procent van de routinematige HR-vragen afgehandeld door AI-chatbots. De resterende 6 procent, vragen over ethische dilemma’s of zaken die een menselijk oordeel vereisen, kan AI niet aan. Daarnaast waarschuwt CHRO Nickle LaMoreaux voor een gebrek aan jong talent. De opdracht is nu gegeven om het aannemen van starters in de VS te verdrievoudigen, omdat de bron van nieuwe kennis anders opdroogt.

Wat dit betekent

Deze voorbeelden tonen een verschuiving in hoe je naar AI moet kijken. In de afgelopen jaren overheerste het beeld dat AI banen zou overnemen en dat bedrijven met minder mensen meer werk konden verzetten. De praktijk bij Ford en IBM laat zien dat dit beeld te simpel is. AI kan uitstekend routinematige taken overnemen, zoals het scannen van productielijnen of het beantwoorden van standaardvragen. Maar zodra het gaat om oordeelsvorming, ervaring of het oplossen van onverwachte problemen, schiet de technologie tekort.

Voor het midden- en kleinbedrijf is dit een belangrijke waarschuwing. De kosten van een ontslagronde zijn hoog, maar de kosten van het terugdraaien ervan zijn vaak nog hoger. Je verliest niet alleen kennis en ervaring, maar ook de tijd die nodig is om nieuwe mensen in te werken. De uitspraak van Poon dat ervaring niet in een AI-tool zit, is de kern van het probleem. Die ervaring is opgebouwd over tientallen jaren en meerdere productcycli, en is niet eenvoudig te vervangen door een algoritme.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een productiebedrijf runt… Overweeg om AI in te zetten voor kwaliteitscontrole op herhaalbare, visuele fouten, maar behoud je ervaren medewerkers voor het oplossen van complexe afwijkingen. Een mogelijkheid is om een vast protocol in te stellen waarbij AI-signalen altijd door een senior medewerker worden beoordeeld voordat er actie wordt ondernomen. Je zou kunnen onderzoeken of jouw huidige AI-systemen wel getraind zijn met de juiste, volledige data van je meest ervaren mensen.

Als je een team aanstuurt met HR-taken… Kijk kritisch naar welke processen je hebt geautomatiseerd. Het voorbeeld van IBM laat zien dat de laatste procenten van vragen, die over ethiek of menselijk oordeel gaan, altijd een persoon nodig hebben. Een optie is om je chatbot duidelijk te laten aangeven wanneer een vraag wordt doorgeschakeld naar een menselijke collega. Overweeg om te investeren in het aannemen van starters, ook al lijken ze op korte termijn minder productief, om te voorkomen dat je over drie jaar zonder kennis zit.

Als je een reorganisatie overweegt op basis van AI-besparingen… Maak een inschatting van wat er gebeurt als de AI niet werkt zoals beloofd. Het terugdraaien van ontslagen is duur en tijdrovend, zoals Ford nu ervaart. Je zou kunnen besluiten om eerst een pilot te draaien in één afdeling voordat je grote personele beslissingen neemt. Een andere mogelijkheid is om medewerkers om te scholen naar rollen waarin ze de AI-systemen trainen en bewaken, in plaats van ze te ontslaan.

Als je afhankelijk bent van kennis van ervaren medewerkers… De uitspraak van Ford dat ervaring niet in een AI-tool zit, is ook voor jou relevant. Overweeg om een systeem op te zetten waarin de kennis van je meest ervaren mensen wordt vastgelegd en gebruikt om AI-modellen te voeden. Een optie is om senior medewerkers te betrekken bij de implementatie van AI, zodat zij kunnen aangeven waar de technologie tekortschiet en hoe die beter getraind kan worden.

Bron: Sprout