De discussie over kunstmatige intelligentie gaat vaak over steeds krachtigere modellen, miljardeninvesteringen en de vraag welke banen door AI zullen verdwijnen. Volgens de Belgische technologie-​ondernemer, auteur en veelgevraagd spreker Peter Hinssen dreigt daardoor een fundamentelere vraag uit beeld te raken: gaan mensen AI gebruiken om beter te kunnen werken, of gaan algoritmen uiteindelijk bepalen hoe mensen hun werk moeten uitvoeren?

In een recent essay stelt Hinssen dat beide ontwikkelingen waarschijnlijk tegelijkertijd zullen plaatsvinden. Sommige werknemers zullen dankzij AI veel productiever en zelfstandiger worden. Anderen lopen volgens hem juist het risico steeds meer uitvoerder te worden van beslissingen die door software zijn genomen. Daarmee verschuift de discussie over AI van technologie naar autonomie, werkorganisatie en menselijke vaardigheden.

Hinssen houdt zich al jaren bezig met technologische verandering en digitale transformatie. Hij is ondernemer, auteur, spreker en docent en richt zich onder meer op innovatie, leiderschap en de gevolgen van technologie voor organisaties.

Van AI-​hype naar de toekomst van werk

Aanleiding voor zijn beschouwing is de enorme aandacht voor AI. Bedrijven als OpenAI en Anthropic introduceren in hoog tempo nieuwe modellen en toepassingen, terwijl investeringen en waarderingen verder oplopen. Volgens Hinssen is de interessantere vraag echter wat deze technologie uiteindelijk betekent voor de dagelijkse praktijk van organisaties.

Welke mensen moeten bedrijven straks nog aannemen? Welke vaardigheden blijven belangrijk? Welke functies veranderen of verdwijnen? En misschien nog belangrijker: waarvoor leiden scholen en universiteiten studenten op als beroepen in enkele jaren tijd ingrijpend kunnen veranderen?

Hinssen plaatst daarbij twee mogelijke toekomstbeelden tegenover elkaar.

Aan de ene kant staat de volledig door AI ondersteunde organisatie. Hij verwijst onder meer naar ideeën over bedrijven waarin AI-​agents steeds meer beslissingen nemen en processen zelfstandig uitvoeren. Daardoor zouden veel kleinere teams organisaties kunnen bouwen waarvoor vroeger grote aantallen medewerkers nodig waren. De al langer besproken mogelijkheid van een onderneming met slechts één medewerker en een miljardenomzet is daarvan een extreme variant.

Aan de andere kant waarschuwt Hinssen voor een ontwikkeling waarbij technologie mensen juist minder autonomie geeft.

De mens bovenop de machine

Om dat verschil uit te leggen gebruikt Hinssen het beeld van de centaur: het mythologische wezen dat half mens en half paard is.

In deze metafoor bepaalt de mens de richting, terwijl de technologie de kracht levert. AI helpt bijvoorbeeld een arts sneller patronen in medische gegevens te herkennen, maar de arts beoordeelt de informatie, stelt uiteindelijk de diagnose en blijft verantwoordelijk. Een softwareontwikkelaar kan AI gebruiken om sneller code te produceren, maar besteedt daardoor meer tijd aan architectuur, controle en kwaliteit. Dat is volgens Hinssen AI op zijn best: technologie vergroot de mogelijkheden van mensen zonder de beslissingsbevoegdheid van hen over te nemen.

De term sluit aan bij het bredere idee van augmented intelligence: AI niet primair gebruiken om mensen te vervangen, maar om hun kennis en mogelijkheden uit te breiden. Hinssen besteedt ook in zijn lezingen veel aandacht aan deze benadering van kunstmatige intelligentie.

De omgekeerde centaur

Problematischer wordt het volgens hem wanneer deze verhouding wordt omgedraaid. Hij verwijst daarvoor naar het beeld van de reverse centaur, dat onder meer wordt gebruikt door schrijver en technologiecriticus Cory Doctorow. Hier bepaalt niet de mens wat de machine moet doen, maar bepaalt de machine wat de mens moet doen.

Een magazijnmedewerker kan daarvan een herkenbaar voorbeeld zijn. Software bepaalt naar welke locatie iemand moet lopen, welk product moet worden gepakt, hoeveel tijd daarvoor beschikbaar is en waar de medewerker vervolgens heen moet. De werknemer neemt in zo’n omgeving steeds minder beslissingen zelfstandig en voert vooral opdrachten van het systeem uit.

AI en algoritmen vergroten in dat scenario niet noodzakelijk de autonomie van werknemers. Ze kunnen juist gebruikt worden om werk verder op te splitsen, te meten, te plannen en te controleren. Volgens Hinssen is dat onderscheid cruciaal voor de manier waarop bedrijven AI de komende jaren implementeren.

Eén werknemer kan het werk van tien doen

Dezelfde technologie kan daardoor zeer verschillende effecten hebben.

Voor sommige kenniswerkers kan AI betekenen dat één persoon werk kan uitvoeren waarvoor eerder een compleet team nodig was. AI-​systemen kunnen onderzoek uitvoeren, teksten analyseren, software ontwikkelen, rapportages maken en verschillende bedrijfsprocessen automatiseren. Dat kan werknemers volgens Hinssen meer mogelijkheden geven om zelfstandig problemen op te lossen en projecten uit te voeren. Maar hetzelfde principe kan ook worden gebruikt om werkzaamheden steeds verder te standaardiseren. Een algoritme kan bepalen welke taak iemand uitvoert, wanneer dat gebeurt, hoeveel tijd daarvoor beschikbaar is en of het resultaat voldoende is.

Beide vormen van AI-​gebruik zullen volgens Hinssen naast elkaar bestaan. De technologie zelf bepaalt dus niet automatisch welke kant organisaties opgaan. De manier waarop bedrijven processen en verantwoordelijkheden rond AI organiseren wordt minstens zo belangrijk.

Onderwijs krijgt een belangrijke rol

Dat heeft volgens Hinssen ook gevolgen voor onderwijs en opleidingen. Als routinematige werkzaamheden steeds makkelijker door AI-​systemen kunnen worden uitgevoerd, moeten opleidingen zich volgens hem sterker richten op vaardigheden waarmee mensen technologie kunnen aansturen en beoordelen. Hij noemt daarbij onder meer kritisch denken, creativiteit, beoordelingsvermogen, empathie en vakmanschap. Ook het vermogen om een probleem goed te formuleren wordt belangrijker. Wie alleen leert om een duidelijk omschreven opdracht uit te voeren, concurreert immers steeds vaker met software die precies dat zeer snel kan doen.

De vraag voor opleidingen wordt daarmee niet alleen welke technische AI-​vaardigheden studenten nodig hebben. Minstens zo belangrijk is welke kennis en vaardigheden nodig zijn om de uitkomsten van AI te kunnen beoordelen, corrigeren of ter discussie te stellen.

AI verandert ook de organisatie

Hinssens visie sluit aan bij een bredere ontwikkeling die hij eerder beschreef. Volgens hem was digitale transformatie slechts een voorproefje van de organisatorische veranderingen die AI kan veroorzaken. Werknemers experimenteren inmiddels zelfstandig met AI-​tools en agents en automatiseren delen van hun werk, soms zonder dat IT-​afdelingen precies weten welke systemen worden gebruikt. Dat levert niet alleen nieuwe mogelijkheden op, maar kan ook vragen oproepen rond cybersecurity, datalekken, compliance en verantwoordelijkheid.

Daarmee wordt AI steeds minder uitsluitend een technologisch vraagstuk. Het raakt ook HR, management, opleidingen, governance en de inrichting van bedrijfsprocessen. De centrale vraag wordt volgens Hinssen daarom uiteindelijk niet hoe intelligent AI-​systemen precies worden. Belangrijker is welke positie mensen ten opzichte van die systemen krijgen. Wordt AI een instrument waarmee medewerkers sneller, creatiever en zelfstandiger kunnen werken? Of worden mensen steeds vaker onderdeel van processen waarin software bepaalt wat zij moeten doen?

Volgens Hinssen zou dat wel eens een van de belangrijkste keuzes van het AI-​tijdperk kunnen worden: ervoor zorgen dat de mens degene blijft die de richting bepaalt.