Op 8 juni publiceerde de Wall Street Journal zondag een artikel, waarin wordt onderzocht wanneer AI zijn potentieel volledig zal realiseren en een transformerende impact zal hebben op de sociale economie, zoals elektriciteit en internet. Het artikel stelde dat er veel redenen zijn om aan te nemen dat de ontwikkeling van AI langzamer zal gaan dan de meest optimistische aanhangers denken, maar sneller dan sceptici zeggen.

Het zal enige tijd duren voordat AI echt transformeert

Het is nog maar ongeveer 1200 dagen geleden dat OpenAI ChatGPT lanceerde. Maar als we de meest extreme AI-optimisten mogen geloven, zou de technologie een revolutie teweeg hebben gebracht in de zakenwereld. Met andere woorden: deze verandering zal op elk moment plaatsvinden. Tegelijkertijd zijn AI-critici net zo gemakkelijk te vinden, met het argument dat AI slechts de nieuwste technologische rage is die voorbestemd is om snel te vervagen voordat er echte resultaten worden bereikt. Volgens hen kan deze achteruitgang op elk moment plaatsvinden.

De waarheid is veel complexer dan AI-hypemen en critici zeggen. Loop vandaag nog een groot bedrijf binnen en je zult merken dat AI overal en schijnbaar nergens te vinden is.Werknemers gebruiken het om vergaderingen samen te vatten, e-mails op te stellen en eerste concepten van presentaties te genereren. Maar deze efficiëntiewinsten moeten zich nog vertalen in duidelijke, economiebrede productiviteitssprongen of fundamentele veranderingen in de manier waarop mensen werken.

Hoe lang zal het duren voordat AI zijn potentieel zal realiseren en verandering teweeg zal brengen? Om deze vraag te kunnen beantwoorden, moeten veel van de uitdagingen waarmee de zakenwereld wordt geconfronteerd, worden opgelost: organisatorische traagheid, menselijke weerstand tegen verandering, beperkte en vaak behoorlijk rommelige gegevens, zorgen over privacy en beveiliging, en de fantasierijke sprongen die nodig zijn om de manier waarop organisaties feitelijk werken opnieuw te ontwerpen.

mee omgaan

Ondanks alle klachten en negatieve pers boekt AI inderdaad vooruitgang in de zakenwereld. Uit enquêtes onder Chief Information Officers (CIO's) en CEO's blijkt steeds weer dat bedrijven van plan zijn de investeringen in AI dit jaar en volgend jaar te verhogen. Uit een onderzoeksrapport dat Deloitte in januari publiceerde en een afzonderlijk onderzoek van de Wharton School van de Universiteit van Pennsylvania blijkt dat grote bedrijven de experimenteerfase verlaten en AI beginnen te integreren in hun kernactiviteiten. Uit onderzoek van Wharton dat afgelopen najaar werd gepubliceerd, bleek ook dat driekwart van de 801 ondervraagde leidinggevenden een positief rendement op hun AI-investeringen rapporteerden.

Deze resultaten komen geleidelijk in meerdere industrieën naar voren. Detailhandelaren gebruiken AI voor realtime prijzen en productaanbevelingen; private equity-bedrijven hebben AI-analisten gebouwd om onderzoeksinformatie te integreren en investeringsbeslissingen te ondersteunen; en productiebedrijven zetten computer vision-technologie in om defecten aan productielijnen op te sporen.

Het gebied waarop de grootste vooruitgang is geboekt, is de ontwikkeling van software. AI is zo krachtig geworden in het schrijven van code dat veel software-ingenieurs eenvoudigweg de vereisten in natuurlijke taal kunnen beschrijven en AI de rest zal doen.

Professor Mollick ontkent stagnatie in AI-toepassingen

Ethan Mollick, een professor aan de Wharton School van de Universiteit van Pennsylvania die onderzoekt hoe bedrijven AI adopteren, zei dat het gezien de bovenstaande situatie volkomen verkeerd is om te denken dat “AI-toepassingen stagneren.” “Het idee dat we nog steeds vastzitten in de pilotmodus is achterhaald en verkeerd”, zei hij. “Ik praat voortdurend met bedrijven die echte waarde uit AI halen.”

beperkte impact

Maar in de zakenwereld kent de AI-revolutie nog steeds veel obstakels. Ten eerste bestaat er een fundamentele scepsis over de hele hype: raden van bestuur en investeerders blijven duidelijker bewijs van bedrijven eisen dat AI-investeringen vruchten afwerpen. Bovendien heeft AI, althans tot nu toe, zijn algemeenheid niet voldoende aangetoond om te bewijzen dat het bedrijven en industrieën op grote schaal kan transformeren.

Onderzoekers hebben een term bedacht om dit ongelijke vermogen van AI te beschrijven: ‘gekartelde grens’. Benedict Evans, een onafhankelijke analist die de adoptie van AI in ondernemingen bijhoudt, zegt dat AI-modellen in sommige dingen geweldig zijn en verrassend slecht in andere, en dat vaak pas wordt ontdekt welke taken in welke categorie vallen, totdat bedrijven ze al gebruiken.

AI blinkt bijvoorbeeld uit in duidelijk gestructureerde taken, zoals programmeren, het beoordelen van juridische documenten en financiële analyses. Maar als het gaat om taken die meer contextafhankelijk zijn en het grootste deel van de werktijd in beslag nemen, komt deze ‘oneffenheid’ aan het licht. Het zal met extreem vertrouwen verkeerde antwoorden geven en kan niet vertrouwen op menselijke factoren die nooit in de trainingsgegevens zijn opgenomen, zoals oordelende beslissingen, ongeschreven regels en langetermijnintuïtie.

Dit is een duidelijk ‘hard plafond’ voor de huidige AI-mogelijkheden. Nobelprijswinnaar en MIT-econoom Daron Acemoglu zei: "Of je nu een CEO, een manager, een journalist, een professor of een bouwvakker bent, ik denk dat je vaardigheidsniveau boven dat van de bestaande AI ligt." Hij gelooft dat de huidige AI-tools slechts impact zullen hebben op een klein aantal banen.

Om AI echt te laten werken, is er bovendien veel ‘verpakking’ nodig: de juiste gegevens, de juiste toestemmingsinstellingen, volledige beveiligings- en beperkingsmechanismen, en duidelijke rollen gedefinieerd voor mensen die toezicht houden op AI. Omdat de systemen en workflows van elk bedrijf anders zijn, moet deze ondersteunende ‘architectuur’ vaak helemaal opnieuw worden opgebouwd. En dit is veel moeilijker dan het lijkt.

menselijke wanorde

Maar wat de obstakels betreft, kunnen technologische problemen gemakkelijker te overwinnen zijn dan menselijke problemen. Simpel gezegd: er moeten veel mensen overtuigd worden voordat de AI-revolutie echt van start kan gaan.

Bedrijfsleiders worden geconfronteerd met planningscycli van vijf jaar, afschrijvingsschema's voor inkoopsystemen die al drie jaar oud zijn, en besturen die rendement eisen. In een dergelijke omgeving is risicoaversie niet irrationeel. Tegelijkertijd zijn er ook problemen op werknemersniveau: die werknemers die denken dat ze “de AI trainen die hen in de toekomst zal vervangen” zullen waarschijnlijk niet actief meewerken aan de implementatie van AI.

“Wat op de markt wordt gebracht is het idee van productiviteit en efficiëntie”, zegt Kate Brennan, associate director van het AI Now Institute, een onderzoekscentrum voor AI-beleid. “Wat dat betekent voor de mensen die het eigenlijke werk doen, wordt zelden in de discussie betrokken.”

Het management en de werknemers aarzelen misschien ook om AI echt in de bedrijfsvoering te integreren en het niet alleen voor ondergeschikte klusjes te gebruiken. Het instinct van mensen is vaak om AI te gebruiken om bepaalde aspecten van bestaande processen te automatiseren, in plaats van het hele proces zelf te heroverwegen.

Neem bijvoorbeeld een verzekeringsmaatschappij die claims voor kleine auto-ongelukken afhandelt. Doorgaans gebruiken bedrijven AI om de documentverwerking te versnellen, terwijl het oorspronkelijke, meerlaagse beoordelings- en goedkeuringsproces behouden blijft. Maar de echte kans ligt in het volledig opnieuw ontwerpen van het hele proces, waardoor AI de omvang van de schade kan beoordelen op basis van door de klant gemaakte foto's, vervolgens de claim kan goedkeuren en vrijwel onmiddellijk tot betaling kan overgaan. Dit opnieuw bedenken is moeilijk en vormt een bedreiging voor gevestigde hiërarchieën en conventionele manieren van werken.

tijd voor verandering

Ten slotte is het belangrijk om te onthouden dat transformatieve technologieën er vaak langer over doen dan verwacht om het soort diepgaande verandering te bewerkstelligen dat hun voorstanders beloven.

Elektriciteit heeft de beschaving opnieuw vormgegeven, maar het duurde ruim veertig jaar voordat de impact ervan duidelijk zichtbaar werd in de productiviteitsgegevens. Het internet herstructureerde de fundamenten van het bedrijfsleven, de werkgelegenheid en de mondiale concurrentie, maar het zou tien tot vijftien jaar duren voordat het doordrong tot de ruggengraat van de economie. Vanuit intern perspectief waren de beginfasen van het internet destijds behoorlijk vergelijkbaar met de huidige situatie van AI: veelbelovende vooruitzichten, ongelijke resultaten, en de hele industrie had goede redenen om je te vertellen: de revolutie is gearriveerd.

"Om een ​​organisatie echt te veranderen en significante veranderingen te bewerkstelligen, moet je tijd op menselijke schaal meten." zegt James Landay, mededirecteur van het Human-Centered AI Institute van Stanford University, die al jaren aandacht besteedt aan de moeilijkheden waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het absorberen van nieuwe technologieën.

"Mijn oordeel is eerder vijf tot tien jaar, niet de komende twee of drie jaar", zei hij.

AI zal vrijwel zeker een even diepgaande impact hebben als het internet, en het zal waarschijnlijk bijna net zo lang duren voordat de economie opnieuw vorm krijgt. Voorstanders hebben over het algemeen gelijk over de richting van de ontwikkeling. De sceptici hebben waarschijnlijk ook gelijk over hoe lang het zal duren.

Misschien wel de meest waardevolle manier van denken voor elke zakenman, investeerder of beleidsmaker op dit moment is om beide oordelen tegelijkertijd te aanvaarden.