Het antwoord op de vraag of je als ondernemer bang moet zijn voor AI is: niet voor de doemscenario’s, maar wel voor de marketing die erachter zit. Grote AI-bedrijven hebben er belang bij dat je hun technologie als enorm krachtig en gevaarlijk ziet, omdat dat hun producten aantrekkelijker maakt. Voordat je een nieuwe AI-tool adopteert, moet je daarom niet vragen ‘is dit veilig?’, maar ‘wat levert dit mij écht op en welke risico’s zijn hier concreet voor mijn bedrijf?’

Wat er aan de hand is

AI-bedrijven zoals OpenAI en Anthropic waarschuwen regelmatig voor de gevaren van hun eigen technologie, om die vervolgens toch op de markt te brengen. Dat blijkt uit onderzoek van de NOS. Zo zei OpenAI in 2019 dat zijn tekstprogramma GPT-2 gebruikt kon worden voor misleidende nieuwsberichten en oplichting. Negen maanden later werd het programma alsnog volledig beschikbaar. Recent deed AI-bedrijf Anthropic hetzelfde met zijn programma Mythos, dat volgens het bedrijf door iedereen zonder technische kennis gebruikt zou kunnen worden om te hacken. Het bedrijf waarschuwde voor ’enorme gevolgen’ voor de economie en nationale veiligheid, maar maakte het programma toch beschikbaar voor een selecte groep. Een paar maanden later bracht het bedrijf een ‘veilige’ variant uit, die profiteerde van de aandacht die Mythos had gegenereerd. Volgens onderzoeker Hannes Cools van de Universiteit van Amsterdam is dit een patroon: de angst creëert aantrekkingskracht voor het volgende product.

Wat dit betekent

Voor jou als ondernemer betekent dit dat je de risico’s van AI-tools niet moet inschatten op basis van wat het bedrijf er zelf over zegt. De doemscenario’s die je in het nieuws ziet, zoals banenverlies of een gehackt bedrijf, zijn vaak overdreven om een product groter te laten lijken dan het is. Dat wil niet zeggen dat er geen risico’s zijn. Het betekent wel dat je onderscheid moet maken tussen reële risico’s die jouw bedrijf raken en theoretische scenario’s die vooral dienen als marketing. Een AI-tool die je klantdata verwerkt, heeft andere risico’s dan een AI-tool die je marketingteksten schrijft. De kans dat jouw bedrijf wordt vernietigd door een op hol geslagen AI is verwaarloosbaar. De kans dat een AI-tool onzorgvuldig met data omgaat of foute informatie produceert, is reëel en vraagt om een eigen beoordeling.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en overweegt een AI-chatbot voor klantenservice in te zetten, zou je kunnen beginnen met het stellen van drie vragen aan de leverancier. Vraag ten eerste wat de chatbot precies mag doen en waar de grenzen liggen. Vraag ten tweede hoe het bedrijf omgaat met klantgegevens die door de chatbot worden verwerkt. Vraag ten derde wat er gebeurt als de chatbot een fout antwoord geeft. Een mogelijkheid is om de chatbot eerst een maand op een beperkt aantal vragen te zetten, zodat je zelf kunt zien waar het misgaat. Overweeg om de risico’s die het bedrijf zelf noemt niet als uitgangspunt te nemen, maar om te kijken naar wat er in de praktijk gebeurt met een kleine testgroep.

Als je een team aanstuurt en AI-tools wilt introduceren om het werk te versnellen, is het verstandig om het gesprek niet te beginnen met de gevaren, maar met het concrete probleem dat je wilt oplossen. Een optie is om je medewerkers te vragen waar zij het meeste tijd aan verliezen en welke taak zij het liefst zouden automatiseren. Vervolgens kun je per taak beoordelen of een AI-tool daadwerkelijk beter en sneller werkt, in plaats van te kiezen voor het meest indrukwekkende product. Je zou kunnen afspreken dat elk teamlid een nieuwe tool eerst twee weken naast het bestaande proces gebruikt, zodat je de resultaten kunt vergelijken. Overweeg om de angst voor banenverlies bespreekbaar te maken, maar leg daarbij de nadruk op wat de tool concreet doet, niet op wat het bedrijf erover beweert.

Als je in de zorg werkt en AI wilt gebruiken voor administratieve taken, is het belangrijk om te beseffen dat de risico’s die een AI-bedrijf noemt vaak niets te maken hebben met jouw dagelijkse praktijk. Een mogelijke aanpak is om een lijst te maken van de gegevens die de tool nodig heeft en te controleren of dat voldoet aan de regels die voor jouw sector gelden. Je zou kunnen overwegen om alleen tools te gebruiken die lokaal op je eigen systemen draaien, zodat gevoelige informatie het bedrijf niet verlaat. Een mogelijkheid is om een collega aan te wijzen die verantwoordelijk is voor het controleren van de output van de AI-tool, zodat fouten worden opgemerkt voordat ze schade doen. Overweeg om de leverancier te vragen naar concrete voorbeelden van fouten die de tool heeft gemaakt, in plaats van te luisteren naar algemene waarschuwingen over veiligheid.

Als je een financieel adviseur bent en AI overweegt voor het analyseren van jaarcijfers, zou je kunnen beginnen met het vaststellen van de gevolgen als de tool een fout maakt. Een optie is om de AI alleen te gebruiken voor het voorbereiden van analyses, terwijl jij de eindverantwoordelijkheid houdt voor de conclusies. Je zou kunnen afspreken dat de tool nooit direct communiceert met klanten, maar dat alle output eerst door jou wordt gecontroleerd. Overweeg om de leverancier te vragen naar de trainingsdata van het model, zodat je weet of het programma jouw specifieke type financiële gegevens herkent. Een mogelijkheid is om te starten met een klein aantal dossiers en de resultaten te vergelijken met je eigen berekeningen, voordat je de tool breder inzet.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is steeds hetzelfde: laat je niet leiden door de angst die AI-bedrijven zelf creëren, maar beoordeel elke tool op wat hij voor jouw bedrijf doet. De doemscenario’s zijn onderdeel van de marketing, niet van de werkelijkheid.

Bron: Nos