'Digitaal is een mindset'

Waarom moeten we ons allemaal in AI gaan verdiepen?
‘De datarevolutie gaat mogelijk meer impact op onze levens hebben dan de vorige revoluties. Maar in tegenstelling tot eerdere revoluties voltrekt deze zich op een haast onzichtbare manier. We konden zien dat onze paarden werden vervangen door tractoren en dat de typemachine een computer werd. Dat er nu software is die bepaalde handelingen overneemt, is niet tastbaar. Daardoor hebben weinig mensen er een beeld van. Dat moet anders.

Zaken als kunstmatige intelligentie zijn te belangrijk om over te laten aan techbedrijven en overheden. Om er zeker van te zijn dat de gevolgen van de datarevolutie positief zijn voor een zo groot mogelijke groep mensen, hebben we kritische consumenten en mondige burgers nodig. Maar als je niets over AI weet, kun je er ook geen kritische vragen over stellen.’

Veel mensen zijn bang dat ze door AI hun baan gaan verliezen. Is die angst terecht?
‘De onderzoeken die zeggen dat robots slecht zijn voor de werkgelegenheid moet je wantrouwen. Uiteindelijk zal iedereen aan het werk blijven. Sterker nog: we zullen de robots hard nodig hebben. Maar werk zal wel veranderen. Met ‘machine learning’ kunnen we bijvoorbeeld één specifieke taak uitbesteden aan een computer. Op basis van historische data kan zo'n systeem vrij goed een terugkerende handeling verrichten. Als het jouw werk was om alleen die éne handeling te verrichten, heb je een probleem. Maar gelukkig blijkt in de praktijk dat een beroep meestal een ‘bundeling van taken’ is. Dat betekent dat de machine vooral het saaie gedeelte van je werk gaat overnemen. Zodat jij meer tijd kunt besteden aan dingen die een computer niet kan: menselijke contacten onderhouden, kritisch denken, creatief zijn en samenwerken in teams.’

Met aparte modules over ‘machine learning’ en ‘deep learning’ besteedt de AI-cursus flink wat aandacht aan hoe machines leren. Waarom is dat voor ons belangrijk om te weten?

‘Er bestaan nogal wat misverstanden over kunstmatige intelligentie. Die komt bij lange na niet in de buurt van menselijke intelligentie. Computers zijn nog steeds hele domme dingen. Ze lijken alleen slim omdat wij mensen hen voorzien van data en software om patronen in die data te ontdekken. Maar de kwaliteit van zo'n systeem valt of staat dus met de kwaliteit van de data waarvan het leert. Als je dat niet weet, zou je misschien kunnen denken dat computers zelf foutjes ontdekken of vooroordelen herkennen. Dat is niet zo.’

In de AI-cursus interview je hoogleraar machine learning Max Welling. Hij is ervan overtuigd dat computers uiteindelijk alles zullen kunnen wat wij kunnen. Hoe sta jij daarin?

‘Het sleutelwoord hier is ‘uiteindelijk'. Professor Welling heeft het over een theoretische mogelijkheid. Een prikkelende stelling. In de praktijk (in ieder geval de komende 25 jaar) is investeren in typisch menselijke eigenschappen nog altijd slimmer dan mensen proberen op te leiden als robots.’

Volgens Pim Haselager, universitair hoofddocent kunstmatige intelligentie aan de Radboud Universiteit krijg je door AI ‘menselijkere accountants’. Wat bedoelt hij daarmee?

‘Een ouderwetse accountant voerde alleen cijfers in en printte de jaarrekening uit. Die kreeg je dan in een mooi mapje - inclusief de rekening - per post thuisgestuurd. In feite is dat een algoritme. De menselijke accountant nodigt je uit voor een gesprek, gaat op een begrijpelijke manier langs de belangrijkste posten en stelt vragen om te kijken of je het verhaal achter de cijfers snapt. Ook toont hij empathie (‘Wat jammer dat dit tegenvalt’) en geeft hij adviezen als ‘Laatst sprak ik een andere klant. Die had enorm veel baat bij X of Y.’

In een andere online cursus – Digitaal Transformeren – richt je je tot organisaties. Als je in deze tijd succesvol wil zijn, móet je digitaal transformeren, zeg je. Wat betekent dat in de praktijk?

‘Digitale Transformatie heeft meer met transformatie te maken dan met digitaal. Het gaat erom dat je organisatie wendbaar is en zich kan aanpassen aan snel veranderende markten en wispelturige klanten. Als je je organisatie zo wilt inrichten, is digitaal onontkoombaar. Het stelt je in staat om snel trends te spotten en digitale prototypes te maken, zonder dat je daar 5 jaar research en fabrieken voor nodig hebt.’

Je noemt Netflix je favoriete voorbeeld van een succesvolle digitale transformatie. Wat kunnen we van Netflix leren?

‘Netflix is begonnen als online videotheek; ze verstuurden dvd’s per post! Toch hebben zij op tijd ingezien dat de markt richting streaming ging. Die trend hebben zij op tijd gespot en ze hebben beseft dat hun nieuwe onderscheidende vermogen veel meer met data-science te maken had dan met het op orde krijgen van een logistieke infrastructuur. Hun algoritme dat nu series aanraadt, is het echte hart van de organisatie geworden.’

Een succesvolle digitale transformatie vraagt om een ‘ijzersterke cultuur’. Wanneer is een bedrijfscultuur in jouw ogen sterk genoeg om een digitale transformatie te realiseren?

‘Digitaal is een mindset. Eric Ries heeft dat in zijn boek The Lean Startup mooi omschreven. Eigenlijk komt het erop neer dat je niets zomaar aanneemt. Alles is een experiment dat je door middel van data kunt onderzoeken en daarna kunt optimaliseren. Dat zie je bijvoorbeeld bij Booking.com. Daar doen ze niets als het niet testbaar is.’

Wat zijn volgens jou de belangrijkste consequenties van AI voor de wereld van Learning & Development?

‘Eigenlijk is de vraag hoe AI ons kan helpen om opleidingen en lesprogramma’s te ontwikkelen veel interessanter. Wat dat betreft heb ik veel vertrouwen in het onderwijs van de toekomst. Als opleiders ook echt digitaal gaan denken, kunnen we misschien de stap maken naar ‘responsive education’. Dat zijn opleidingen die echt kijken naar het individu. Dat je eerst een aantal spelletjes moet spelen en dat het algoritme vervolgens een lesprogramma genereert dat helemaal aansluit bij jouw leerstijl. Niet omdat de docent dat denkt, maar omdat het blijkt uit de data (‘Leerlingen zoals jij leerden het meest van …’).’