Door Michiel Buitelaar
Ik ging naar de sessie AI and productivity: a workplace lovestory? Door mijn hoofd speelde de uitspraak (1987) van de recent overleden Nobelprijswinnaar Robert Solow: “I see computers everywhere, just not in the productivity statistics”. Dat fenomeen, van al die personal computers die de produktiviteit niet (aantoonbaar) opstuwden, heeft jarenlang rondgezongen in wetenschappelijke kringen. Volgens mij is het nog steeds niet zo duidelijk; en evenmin voor mobiele devices. Wat merkwaardig en verontrustend is. Enfin, wat dan met AI?
Die vraag – voor generative AI – werd in deze sessie niet diepgaand, fact-based beantwoord, en zeker niet op wetenschappelijk niveau. Dat zou ook te veel gevraagd zijn. Maar: er werden wel indicaties gegeven, grotendeels anekdotisch, die ik min of meer overtuigend vond. Ik had die mening trouwens al voordat ik deze sessie bijwoonde dus wellicht heeft mijn confirmation bias me weer eens te grazen genomen. Alhoewel, de presentatie werd gegeven door mensen die ik niet zomaar vertrouw, en had een zeker consultancy gehalte. De sprekerds waren intelligente types van DeepMind, Google’s AI tak (zoek de personeelskosten daarvan eens op en sta, met mij, versteld?); en van QuantumBlack, de AI tak van McKinsey. McKinsey, dat is die consultant van Purdue, wiens opioids honderddenduizenden mensen het leven gekost hebben; van de vorige, criminele regering van Zuid-Afrika; en van het huidige, totalitaire Chinese bewind. Die lui hebben hun ziel verkocht, en leven op een dieet van geld en spreadsheets. Hun afdeling corporate ethics is op een langdurige sabbatical.
Het was op informeel niveau overtuigend, in dat ruime half uur, voor mij. Als grootste kanshebbers voor verbeterde produktiviteit door AI werden genoemd: software engineering en customer operations. Er was een slide met veel meer, al zou ik dat primair inschattingen van consultants noemen. Ik heb in mijn corporate jobs dat soort slides voorbij zien komen (voor duizenden Euro’s per pagina maar prettig vormgegeven) en die leden meestal aan uitbehandeld optimisme. Menigeen die ik gesproken heb, waarvan sommigen met enig verstand, beamen het positieve beeld, toch. Dat doen mijn eigen ervaringen ook, en het ziet er naar uit dat AI en de toepassing daarvan zich in een stroomversnelling bevindt: de eerste afgeleide is positief, de tweede denkelijk ook. Sterker nog, ik denk dat de ontwikkeling nog enigszins, relatief vertraagd wordt doordat mensen en bedrijven moeite hebben met het beklimmen van hun eigen leercurve, die langzamer gaat dan de onderliggende technologische mogelijkheden (eerste afgeleide positief, tweede nul of zelfs negatief?). Dit is een vermoeden.
De sprekerds toonden praktische voorbeelden, met wat cijfers, in de orde van tientallen procenten verbetering. Een intrigerend voorbeeld vond ik wat zij duidden als personalising outputs based on the user’s history. Zoals: een antwoord op een zoekvraag die al je mails van het afgelopen jaar mee in overweging neemt, in een seconde of minder. Dat doet wel wat, voor kwaliteit en (soms) produktiviteit. Er waren meer van dat soort gevallen. Ik denk dat we nu denkelijk wel gaan zien wat Solow niet zag, maar laten we zien wat de wetenschap er van gaat vinden. Laat de mensen en organisaties nu maar proberen en leren, wat volop gebeurt (in de USA wat meer dan in de EU denk ik). Dit congres zal de komende week nog veel meer voorbeelden tonen. Het ziet er zonnig uit.
