Is AI-gebruik in de praktijk wel echt zo voordelig?

De grote belofte is dat goed gebruik van generatieve AI (genAI) werknemers tijd kan schelen. Veel tijd zelfs. De theorie is dat deze tijdsbesparing dan leidt tot meer tijd voor ander werk. Hetzij zaken waar werknemers door werkdrukte niet aan toe komen, hetzij nieuwe en creatieve kwesties die tot felbegeerde innovatie leiden. In de praktijk kunnen managers echter ook de tijdsbesparing benutten om te snijden in hun personeelsbestand.

Gartner ziet in de praktijk echter nog een ander scenario opdoemen. Goede AI-inzet kan inderdaad tijd schelen, maar dat kan 'productiviteitslekkage' opleveren. Uit eigen onderzoek trekt het marktonderzoeksbureau de conclusie dat AI-gebruik zo'n 43 minuten per dag kan schelen voor werknemers. Maar, zo vraagt Gartner-analist Mary Mesaglio zich hardop af, zouden werknemers die tijd wel gebruiken om harder te werken?

"Ik zou de tijd gebruiken om een latte te halen", zei ze op het Gartner Symposium in Australië, waar de Britse technieuwssite The Register verslag van heeft gedaan. De analist geeft de suggestie dat veel andere werknemers hun 'extra tijd' zullen misbruiken om zo dus productiviteit te laten 'weglekken'.

Naar schatting van Gartner kan dit verlies aan productiviteit flinke kosten hebben; wel 10 tot 30% van de voordelen die goed AI-gebruik brengen. Netto bekeken is er dus nog wel sprake van vooruitgang door AI-inzet, maar minder dan gedacht en minder dan mogelijk is.

Behalve 'lekkage' van productiviteit speelt er op dit vlak ook ongelijkheid. De voordelen van AI zijn namelijk niet evenredig van toepassing op verschillende werknemers. Gartner-analisten Mesaglio en Kristian Steenstrup geven als voorbeeld het niveauverschil tussen twee juristen: een nieuw aangenomen werknemer en een ervaren rot.

Laatstgenoemde kan gelijk – of in veel kortere tijd – inschatten of de output van een AI-toepassing nuttig en bruikbaar is. De minder ervaren werknemer mist die ervaring en heeft dus (veel) meer tijd nodig. Of kan de AI-output niet (goed) op waarde schatten. Deze discrepantie geldt niet alleen voor het complex geachte beroep van juristen. En het geldt ook niet per se in het voordeel van de oudere en/of meer ervaren medewerker.

In Gartners voorbeeld van callcentermedewerkers ligt het productiviteitsverschil juist andersom. Een nieuwe werknemer kan daar snel een flinke oppepper van hun productiviteit halen uit AI-gebruik, omdat ze daarmee snel bij informatie komen die nodig is om klanten te kunnen helpen. De ervaring van een werknemer die ouder is of langer in dienst geeft dan geen onderscheidende voorsprong meer. Of een minder grote voorsprong. AI helpt hun dan minder.

Door 'productiviteitslekkage' en productiviteitsverschillen kunnen op een gegeven moment emotionele kosten van AI-gebruik aan de orde komen. Gartner-analisten Mesaglio en Steenstrup geven aan dat meer ervaren werknemers negatief kunnen reageren op het verlies van hun voorsprong. De meerwaarde van hun senioriteit erodeert door AI en dat kan tot verbittering leiden.

Die negatieve reactie kan bij uiteenlopende organisaties opduiken, dus ongeacht de sector of omvang. De Gartner-experts redeneren dat AI door 'z'n aard' namelijk een emotionele reactie op technologie uitlokt. Bedrijven en organisaties moeten dus goed afwegen wie de verantwoordelijkheid heeft voor de overweging hoe AI mensen raakt.

Hierbij geven de analisten nog een fundamenteel advies voor bedrijven en organisaties die aan de slag willen met AI. Zij moeten kiezen of ze voor een gestaag of juist een versneld tempo van AI-omarming willen gaan. Voor deze keuze speelt wel mee in welke sector een bedrijf of organisatie actief is.

In sectoren waar AI niet voor flinke veranderingen zorgt, hebben bedrijven en organisaties waarschijnlijk slechts enkele proof-of-concept-projecten lopen en kunnen ze het zich veroorloven om voor de gestage aanpak te kiezen. Maar in sectoren waar de trend is om voorop te lopen met AI is er de noodzaak voor bedrijven en organisaties om voor de versnelde adoption te gaan. Dit kan zijn om voordeel te behalen, maar ook om simpelweg bij te blijven.

Mesaglio en Steenstrup hebben op het Gartner Symposium in Australië nog wel gesteld dat alle organisaties 'hun eigen race lopen'. AI- en ICT-leveranciers zijn weliswaar verwikkeld in een concurrentiestrijd om (grote) delen van de markt te veroveren. Maar dit geldt niet per definitie voor hun AI-gebruikende (potentiële) klanten. Die gebruikers kunnen ervoor kiezen om de sprints van leveranciers te negeren en het tempo eruit te pikken dat het beste voldoet aan hun behoeften.

De twee Gartner-analisten hebben op het Australische congres van de ICT-marktonderzoeker ook gewaarschuwd dat AI-gebruik schrikbarend veelduurder kan uitpakken. Het is namelijk heel makkelijk om geld te verspillen aan genAI-toepassingen. Dit onder meer door prijsverhogingen van leveranciers, die hun aanzienlijke investeringen in genAI-technologie wel moeten terugverdienen.

Naast prijsverhogingen door AI-aanbieders is er het risico van uit de hand lopende kosten door simpelweg ontoereikend overzicht op AI-gebruik. Dit kan komen door ongebreideld of ongestructureerd gebruik, maar ook door ongepast gebruik van genAI-toepassingen. De geschiedenis herhaalt zich: dit is eerder gebeurd bij de opkomst van cloud computing, aldus Mesaglio.