AI verwekt, mens geneest': de formule die productiviteit revolutioneert

‍

Stel je voor dat je een leidinggevende bent die op één ochtend moet kiezen tussen 50 verschillende creatieve voorstellen voor een reclamecampagne, 30 cv's moet beoordelen voor een openstaande functie en moet kiezen tussen tientallen leveranciers voor een nieuw project. Aan het einde van de dag kan zelfs kiezen wat je gaat eten een onoverkomelijk obstakel lijken.

‍

Welkom in de wereld van beslissingsmoeheid - een fenomeen dat steeds vaker voorkomt in het digitale tijdperk, maar waarvoor een contra-intuïtieve oplossing in opkomst is.

‍

Wat is beslissingsmoeheid?

Beslissingsmoeheid, of beslissingsvermoeidheid, is een goed gedocumenteerd psychologisch fenomeen dat de verslechtering van de beslissingskwaliteit beschrijft na een lange sessie van keuzes maken. Besluitvorming omvat cognitieve processen die de hersenen kunnen vermoeien, net zoals fysieke arbeid het lichaam vermoeit.

‍

Het is niet simpelweg een kwestie van 'moe' zijn van het moeten beslissen, maar van een echte uitputting van cognitieve bronnen die leidt tot drie mogelijke gevolgen:

1. Besluitvormingsverlamming: het onvermogen om beslissingen te nemen
2. Impulsieve beslissingen: overhaaste keuzes om 'af te komen' van de last van het nemen van beslissingen
3. Uitstel: het voortdurend uitstellen van beslissingen

NB: Het is belangrijk om te weten dat het onderzoek naar beslissingsmoeheid momenteel ter discussie staat. Recente onderzoeken hebben het bestaan van het effect in twijfel getrokken en suggereren dat het een'self-fulfilling prophecy' kan zijn.

‍

‍

De verborgen invloed op bedrijven

Beslissingsmoeheid is niet alleen een individueel probleem - het heeft ingrijpende gevolgen voor de prestaties van een bedrijf. Zoals het onderzoek aangeeft, "kan het leiden tot een slechtere beslissingskwaliteit, een lagere productiviteit en een hoger foutenpercentage, wat allemaal schadelijk kan zijn voor het bedrijfsresultaat".

‍

Concrete voorbeelden op het werk

De Oberato Manager: Een manager die zowel klantrelaties als voorraadbeheer beheert, moet gedurende de dag talloze microbeslissingen nemen, van het toekennen van prioriteiten aan klantverzoeken tot het instellen van voorraadniveaus. Elke beslissing, hoe klein ook, stapelt zich op in de cognitieve belasting.

‍

De uitgeputte contentmanager: Een marketingteam dat elke week moet kiezen uit honderden door AI gegenereerde creatieve opties, kan verlamd raken door de keuze in plaats van gesterkt door technologie.

‍

Het tijdperk van keuzeovervloed en de AI-paradox

Het probleem is groter geworden in het tijdperk van generatieve AI. Volgens een rapport van Gartner uit 2023 "is het aantal AI-gegenereerde kunstwerken en creatieve stukken sinds 2020 verviervoudigd, waarbij AI-gegenereerde content tegen 2025 naar verwachting 30 procent van alle digitale content zal uitmaken".

‍

Wat bedoeld was als een hulpmiddel, is vaak een bron van informatieovervloed geworden. Zoals een Fortune 500 CMO bekende: "Vroeger klaagde ik dat ik niet genoeg creatieve richting had. Nu heb ik 50 haalbare opties voor elke campagne en besteed ik meer tijd aan kiezen dan aan creëren".

‍

De traditionele respons: AI-curator (model 1.0)

Het eerste antwoord op dit probleem was de ontwikkeling van geautomatiseerde AI-curatoren - systemen die zijn ontworpen om bestaande inhoud te filteren en selecteren zonder directe menselijke tussenkomst.

Voorbeelden van het 'traditionele' model

Media en journalistiek: De Washington Post gebruikt AI-systemen om artikelen te verzamelen en aan te bevelen, waarbij de inhoud wordt aangepast aan de individuele voorkeuren van lezers.

‍

Museumsector: Het Rijksmuseum in Amsterdam heeft AI geïmplementeerd om zijn enorme collectie te digitaliseren en cureren. Het project 'Operatie Nachtwacht' gebruikte AI om te helpen bij de restauratie en bestudering van Rembrandts iconische schilderij.

‍

Culturele innovatie: Het Nasher Museum of Art van Duke University experimenteerde met ChatGPT om een hele tentoonstelling uit de museumcollectie samen te stellen.

‍

De grenzen van model 1.0

Hoewel deze voorbeelden interessant zijn, zijn ze gebaseerd op een beperkt paradigma: AI die content selecteert die voornamelijk door mensen is gemaakt. Het is een reactief model dat goed werkt voor historische collecties of bestaande content, maar inefficiënt wordt als AI veel sneller content kan genereren dan deze kan selecteren.

‍

‍

Het nieuwe paradigma: 'AI genereert, de mens geneest' (Model 2.0)

Er is een veel efficiëntere en krachtigere aanpak in opkomst: laat AI doen waar het goed in is (snel genereren) en mensen waar ze goed in zijn (kwalitatief beoordelen).

‍

Waarom dit model superieur is

‍

Optimale specialisatie: Een AI kan 24/7 duizenden bronnen analyseren en content en bronnen sneller ontdekken en analyseren dan een mens zou kunnen doen', terwijl mensen uitblinken in 'het leveren van het unieke menselijke element, emotionele connectie en kritisch denken'.

‍

Snelheid en controle: AI genereert content met snelheden die onmogelijk zijn voor mensen, terwijl menselijke curatie de kwaliteitscontrole en strategische richting behoudt.

‍

Echte voorbeelden van Model 2.0

‍

Marketingautomatisering: Zoals Social Media Examiner laat zien, creëren de meest geavanceerde teams'geautomatiseerde workflows die triggers koppelen aan AI-assistenten en uitvoerbestemmingen' waarbij AI genereert terwijl mensen content cureren.

‍

Bedrijfsapplicaties: IBM meldt dat "marketingteams deze tools kunnen gebruiken om ideeën te brainstormen, concepten te produceren en efficiënt content van hoge kwaliteit te maken", maar benadrukt dat "er richtlijnen moeten worden opgesteld omdat AI-gegenereerde content originaliteit, creativiteit en emotionele diepgang kan missen".

‍

Een casestudy: de totstandkoming van dit artikel

De dynamiek 'AI begets, human heals' komt voort uit de creatie van dit artikel zelf. Tijdens het onderzoeks- en schrijfproces vond precies deze workflow plaats:

‍

Generatieve fase (AI): Een AI-systeem genereerde snel onderzoeksvolumes uit tientallen bronnen en produceerde binnen enkele minuten inhoud, citaten en analyses.

‍

Curatoriële fase ('Menselijk'): De curator onmiddellijk geïdentificeerd:

• Ongeverifieerde informatie: Herkenning van niet-bestaande of onware informatie bij de eerste zoekopdracht.
• Kwalitatieve selectie: prioriteit voor academische bronnen en verifieerbare casestudy's
• Strategische richting: Besluit om het verhaal om te gooien en het 2.0 model als superieur voor te stellen
• Kwaliteitscontrole: ervoor zorgen dat het argument coherent was en ondersteund werd door bewijsmateriaal

Het resultaat: Veel nauwkeurigere en interessantere inhoud dan de AI zelf zou hebben geproduceerd, gemaakt in een fractie van de tijd die het zou hebben gekost om handmatig te zoeken.

‍

Strategieën voor de implementatie van Model 2.0

1. Teamrollen opnieuw definiëren

Zoals het Content Marketing Institute aangeeft, moeten bedrijven strategisch beslissen waar ze generatieve AI gaan implementeren: moet het de bestaande sterke punten van het team versterken of de tekortkomingen compenseren?

‍

2. Gestructureerde workflows

Implementeer processen waarbij "AI het zware werk doet terwijl menselijke makers zich richten op het vertellen van verhalen en het opbouwen van authentieke connecties".

‍

3. Continue kwaliteitscontrole

Om kwaliteit en geloofwaardigheid te behouden, moeten er lagen van verbetering worden toegevoegd aan AI-ontwerpen voor betekenis, nuance en toon - dingen die AI niet alleen kan bieden.

‍

4. Specialisatie van AI

Gebruik "AI als een hulpmiddel om werkprocessen te verbeteren, maar verwerk altijd menselijke creativiteit om een persoonlijk tintje toe te voegen".

‍

De toekomst: van makers naar strategen

Net nu AI de productie van content toegankelijker maakt dan ooit tevoren, wordt het vermogen om op te vallen paradoxaal genoeg waardevoller. Makers staan voor de keuze: concurreren op volume door AI te gebruiken om meer content te produceren, of focussen op curatie en authenticiteit om op te vallen in het groeiende digitale lawaai.

‍

De meningen zijn echter verre van eensluidend. Sommige makers zien AI als een bondgenoot die tijd vrijmaakt voor strategie en conceptuele creativiteit, zodat ze zich kunnen richten op het vertellen van verhalen en het opbouwen van een community.

Anderen vrezen dat de automatisering van de productie hun werk volledig zal devalueren, waardoor jarenlange technische ervaring irrelevant wordt.

Anderen beweren dat de echte waarde zal liggen in de mogelijkheid om AI als hulpmiddel te orkestreren, waardoor makers 'digitale regisseurs' worden in plaats van louter contentproducenten.

‍

De nieuwe sleutelcompetentie

In het 2.0-model is de meest waardevolle vaardigheid niet langer de productiesnelheid (AI is sneller), maar de kwaliteit van het curatoriële oordeel. Zonder menselijk toezicht voor en na het gebruik van generatieve AI riskeer je generieke, kant-en-klare, overslaande content die niemand wil lezen.

‍

Conclusies: Het tijdperk van intelligente curatie

Beslissingsmoeheid is een van de onverwachte uitdagingen van het digitale tijdperk, maar de oplossing ligt niet in het beperken van innovatie. Het traditionele model van AI-curation (1.0) - waarbij AI bestaande content selecteert - was een belangrijke maar ontoereikende eerste stap.

‍

De toekomst is aan het 2.0 model: 'AI begets, human heals'. Deze benadering erkent dat:

• AI blinkt uit in snel genereren en volume
• Mensen blinken uit in kwalitatieve beoordeling en strategische richting
• De combinatie van de twee is exponentieel krachtiger dan afzonderlijke systemen

De Meta Les: De creatie van dit artikel zelf illustreert perfect het besproken principe. De AI genereerde aanvankelijk een stortvloed aan informatie - nauwkeurig en onjuist door elkaar. In plaats van het aan de lezer over te laten om door deze overvloed te navigeren (waardoor beslissingsmoeheid ontstond), selecteerde, controleerde en ordende de 'menselijke' curator alleen de meest relevante en geloofwaardige informatie.

‍

In een wereld waar informatie in overvloed is, ligt de echte vaardigheid niet langer in het genereren van opties, maar in het weten hoe de juiste te kiezen. De toekomst ligt niet in AI die mensen vervangt, noch in mensen die met AI concurreren - de toekomst ligt in gezamenlijke specialisatie waarbij iedereen doet waar hij het beste in is.

‍

De toekomst behoort toe aan degenen die kunnen orkestreren, niet alleen aan degenen die kunnen creëren.

Dit artikel is gebaseerd op onderzoek dat is gepubliceerd door toonaangevende academische instellingen en organisaties op het gebied van AI, met bijzondere aandacht voor onderzoeken naar samenwerking tussen AI en mensen en de implementatie van kunstmatige intelligentie in zakelijke besluitvormingsprocessen.