Het Open Netwerk ontwikkelt aanpak om AI toe te passen
Het Open Netwerk van Centraal Beheer boog zich dit jaar over AI. Op dat gebied staat HR vaak nog aan de zijlijn en dat kan nu écht niet meer: "HR heeft een centrale rol in de manier waarop de organisatie met AI omgaat", vinden managing consultants Noor Kok en Tom van Disseldorp. Zij bouwden met het netwerk aan een werkwijze waarmee je die rol kunt oppakken.
Noor Kok & Tom van Disseldorp
Binnen het Open Netwerk vinden HR-professionals met elkaar innovatieve antwoorden op actuele vraagstukken. Dit jaar stond AI met stip op nummer 1, geeft Noor Kok van Centraal Beheer aan. "Bij HR speelt nog altijd de grote vraag: hoe gaan we hiermee aan de slag? Wij wilden daarom een aanpak bedenken waar iedereen mee verder kan. Want er is nog maar weinig guidance op dat gebied. Ik denk dat wij een unieke methode hebben ontwikkeld waarmee HR verder kan komen."
Vier uitdagingen
Het netwerk definieerde allereerst vier uitdagingen voor HR:
Hoe overwinnen we weerstand bij HR: de vrees dat het werk overbodig wordt?
Wat moet en mag HR met data en AI?
Hoe vergroten we onze kennis over AI?
Hoe maak je inzichtelijk wat AI financieel oplevert?
Met uitdaging nummer 1 maakt Tom van Disseldorp van Centraal Beheer meteen korte metten: "Weerstand heeft geen zin, want je hebt geen keuze. Als je niets met AI doet, raak je vanzelf overbodig." Door inzicht te krijgen in wat je kunt en je kennis te vergroten, kun je uiteindelijk de laatste uitdaging aanpakken: het maken van een business case.
Versnipperde data en gebrek aan kennis
Een inzicht dat al snel naar boven kwam bij het netwerk, is dat de beschikbaarheid van goede data voor HR nog vaak een belemmering vormt. "Data is vaak verspreid over veel bronnen. Je mag die niet zomaar bij elkaar brengen vanuit privacy-oogpunt, en dan zijn er ook vaak nog verschillende mensen verantwoordelijk voor verschillende soorten data. Toegang krijgen en gebruik zijn daarom best lastig", zegt Kok.
Het loont daarom om te zorgen voor meer data-expertise bij HR, maar ook in de rest van de organisatie. "HR beseft steeds meer dat de benodigde kennis mee verandert", gaat Kok verder. "Is er nu een vacature, dan moet je geen mensen met HR-kennis aantrekken, maar mensen met datakennis. Die zijn meer nodig dan ooit."
Je hebt grote kans dat binnen je eigen muren bij andere afdelingen genoeg expertise aanwezig is om te gebruiken”
Een andere les die het netwerk leerde, was dat HR best meer mag gaan winkelen in de eigen organisatie als het op AI-kennis aankomt, geeft Van Disseldorp aan. "Je hebt grote kans dat binnen je eigen muren bij andere afdelingen genoeg expertise aanwezig is om te gebruiken." Die expertise goed borgen is met name in een grote organisatie belangrijk. Als de context verandert door ander beleid of personele wijzigingen, zou die zomaar kunnen wegvallen en mensen met AI-kennis zijn schaars.
Ethische vraagstukken
"Met meer datakennis kan HR wat makkelijker van de zijlijn af komen", zegt Kok, "zodat je je eigen rol kunt invullen. Er wordt bijvoorbeeld vanuit ethisch oogpunt wél veel van HR verwacht, vanuit de vraag hoe je ervoor zorgt dat AI op een goede manier wordt gebruikt. Zelf denk ik dat je de controle daarop zo veel mogelijk buiten je organisatie moet brengen, om het wc eend-effect te vermijden."
Als je alle repeterende werkzaamheden bij mensen weghaalt, kan het zijn dat ze juist zwaarder worden belast”
Waar HR wel iets mee kan, is een richtlijn maken voor AI-gebruik: geef je iedereen vrij toegang om het gebruik en leren te stimuleren, of ga je het begrenzen om te voorkomen dat er ongewild data op straat komt te liggen? Van Disseldorp: "Alles wat je invoert in ChatGPT is wereldwijd beschikbaar. Onze oproep is dan ook om alleen AI-tooling beschikbaar te maken waarvan je weet dat het veilig is, bijvoorbeeld tools die niet aan internet gekoppeld zijn."
AI hoeft niet alles op te lossen
Grenzen stellen aan het gebruik van AI vergroot niet alleen de veiligheid, maar ook het werkgeluk. Het Open Netwerk nam vooraf aan dat de grootste winst van AI zit in het vergroten van efficiency, zodat het werk interessanter wordt. "Dat is theoretisch waar", begint Van Disseldorp. "Aan de andere kant is het weleens lekker om een half uurtje wat minder uitdagend werk te doen waarbij je niet hoeft ‘aan te staan’. Als je alle repeterende werkzaamheden bij mensen weghaalt, kan het zijn dat ze juist zwaarder worden belast. Ook dat is een ethische vraag: wil je optimale kostenefficiency, of wil je dat mensen niet te veel overbelast worden en hun werkplezier behouden?"
Duurzaamheid
Tot slot past gedoseerd gebruik maken van AI binnen duurzaam ondernemen, volgens Kok. "Het energieverbruik en de CO2-uitstoot van AI zijn groot. Je kunt je ecologische voetafdruk bijvoorbeeld beperken door in een chat met ChatGPT niet elke keer ‘bedankt’ te zeggen. Elke vraag en elk antwoord kost energie en belast datacenters. Ook die component van AI moeten we in het oog houden."
Canvas
Het netwerk ging onder begeleiding van AI-expert Jan Veldsink (zie ook kader hierboven) , die zich al bijna 50 jaar in kunstmatige intelligentie verdiept, aan de slag om praktische handvatten te ontwikkelen voor het omgaan met AI. "We zijn heel basic begonnen met vragen als wat data en AI nu eigenlijk zijn", zegt Van Disseldorp. "Want niet alle technologie is meteen AI. Je kunt problemen ook oplossen zonder dat je meteen naar kunstmatige intelligentie grijpt."
Begin gewoon met iets kleins en wees er niet bang voor. Gaat dat goed, dan heb je een basis voor een volgend experiment”
Het netwerk gebruikte het door Veldsink ontwikkelde AI Ideation Canvas om een concrete casus mee uit te werken. Dat canvas kun je onder meer gebruiken om in kaart te brengen wie op welk niveau in je organisatie kennis moet hebben van AI. Het geeft handvatten waarmee je de manier waarop je AI toepast, kunt structureren. Centraal daarin staan zes vragen:
Welk probleem wil je met jouw AI-project oplossen?
Welke wijsheid wil je verwerven met AI?
Welke factoren en personen hebben impact op jouw AI-project?
Met welke resultaten laat je zien dat je je doel hebt bereikt?
Doe een assessment: hoe levensvatbaar is je project?
Welke bronnen en kennis ga je gebruiken?
"Met het canvas als handvat wordt het veel makkelijker om AI op te pakken. Begin gewoon met iets kleins en wees er niet bang voor. Gaat dat goed, dan heb je een basis voor een volgend experiment. En hou het veilig", aldus Van Disseldorp.
