Ford haalt 350 senior engineers terug en IBM verdrievoudigt de aanwerving van starters, nadat beide bedrijven ontdekten dat AI niet alles kan wat ze dachten. De les voor jouw bedrijf is dat AI een krachtig hulpmiddel is, maar geen vervanging voor ervaring, menselijk oordeel en de opbouw van kennis over een langere periode. Voorkom dat je zelf een kostbare terugdraai-operatie moet starten door nu al de grenzen van AI in jouw organisatie te herkennen.

Wat er aan de hand is

De eerste grote AI-ontslaggolven krijgen een opvallend staartje. Waar bedrijven vorig jaar nog vol overtuiging personeel vervingen door kunstmatige intelligentie, halen ze nu medewerkers terug omdat de kwaliteit tegenvalt. Autofabrikant Ford heeft recent ongeveer 350 senior engineers teruggehaald om kwaliteitsproblemen op te lossen die AI niet kon verhelpen. Charles Poon, vicepresident hardware-engineering bij Ford, geeft tegenover de BBC toe dat AI maar zo goed is als de informatie waarmee het getraind wordt. Hij erkent dat het bedrijf de afgelopen jaren te weinig aandacht heeft besteed aan de ervaring van zijn meest deskundige ingenieurs. Eerder installeerde Ford nog 900 AI-camera’s in fabrieken om kwaliteitsproblemen op te sporen, maar dat bleek onvoldoende.

Bij softwaregigant IBM ligt een soortgelijk probleem. Daar worden duizenden banen geschrapt en vervangen door AI-tools. Vooral op de HR-afdeling is fors geautomatiseerd: inmiddels handelt AI-chatbots 94 procent van de routinematige HR-vragen af. De overige 6 procent, vragen over ethische dilemma’s of situaties die een menselijk oordeel vereisen, kan AI niet aan. Daar zijn alsnog mensen voor nodig. IBM’s CHRO Nickle LaMoreaux waarschuwt daarnaast voor een ander probleem: het gebrek aan jong talent. Ze heeft daarom opdracht gegeven om het aannemen van jonge starters in de VS te verdrievoudigen, om te voorkomen dat de pijplijn van kennis volledig opdroogt.

Wat dit betekent

Voor jou als ondernemer is dit geen ver-van-je-bed-show. De problemen bij Ford en IBM zijn geen incidenten, maar een patroon dat zich op kleinere schaal ook in het mkb kan voordoen. De kern is dat AI uitblinkt in het verwerken van grote hoeveelheden data en het uitvoeren van routinetaken, maar tekortschiet bij situaties die context, ervaring en oordeelsvermogen vereisen. Die kwaliteiten zitten niet in een AI-tool, maar in de hoofden van mensen die jarenlange ervaring hebben opgebouwd.

Het risico is tweeledig. Aan de ene kant kun je te snel vertrouwen op AI voor taken die toch menselijke expertise vereisen, met kwaliteitsverlies en een dure correctie als gevolg. Aan de andere kant loop je het risico dat je door ontslagen of het stopzetten van werving een kennisgat creëert dat je over een paar jaar niet meer kunt vullen. De opmerking van IBM’s CHRO is daarbij veelzeggend: als je niet blijft investeren in starters, droogt de bron van kennis en ervaring simpelweg op. Dat geldt voor een multinational, maar net zo goed voor een bedrijf met twintig medewerkers.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een productie- of kwaliteitsproces draait… Overweeg om AI in te zetten voor de eerste controle van producten of diensten, maar behoud een menselijke eindcontrole door de meest ervaren medewerkers. Je zou kunnen vaststellen welke fouten AI consequent mist en die taken expliciet toewijzen aan mensen. Een mogelijkheid is om senior medewerkers niet alleen te laten controleren, maar ook te betrekken bij het trainen en verbeteren van de AI-systemen, zodat hun kennis wordt vastgelegd in plaats van verloren te gaan.

Als je een team aanstuurt waarin taken zijn geautomatiseerd… Kijk kritisch naar welke 6 procent van het werk niet door AI kan worden overgenomen. Dat zijn vaak de gesprekken die om empathie, ethisch oordeel of maatwerk vragen. Een optie is om die taken expliciet te beleggen bij medewerkers met de juiste ervaring en hen daar ook de tijd voor te geven. Je zou kunnen overwegen om de tijd die AI bespaart niet te gebruiken om te bezuinigen, maar om medewerkers meer ruimte te geven voor complexe vraagstukken die voorheen bleven liggen.

Als je personeelsbeleid voert of wervingsplannen maakt… Overweeg om, net als IBM, bewust te blijven investeren in jong talent, ook als AI een deel van het werk overneemt. Een mogelijkheid is om een vast percentage van je budget te reserveren voor starters, zodat je over drie tot vijf jaar nog steeds beschikt over mensen met groeipotentieel. Je zou kunnen vastleggen dat AI geen directe vervanging is voor natuurlijk verloop, maar een aanvulling op je team, zodat je kennisniveau op peil blijft.

Als je overweegt om AI in te voeren voor klantcontact of HR… Begin met een duidelijke scheiding tussen wat AI afhandelt en wat mensen doen. Je zou kunnen inventariseren welke vragen of situaties in jouw bedrijf een menselijk oordeel vereisen en die nooit volledig aan AI overlaten. Een optie is om een evaluatiemoment in te bouwen na een paar maanden, waarin je meet of de kwaliteit daadwerkelijk op peil blijft en of er taken zijn die toch terug moeten naar mensen. De ervaring van Ford leert dat het goedkoper is om dit vooraf goed in te regelen dan achteraf mensen terug te halen.

Bron: Sprout