Inleiding

Veel bedrijven zijn in wat wij de 'voorspellingsval' noemen getrapt: ze investeren aanzienlijk in voorspellende AI-technologieën zonder zich te realiseren dat deze mogelijkheden slechts een deel van de waarde vertegenwoordigen die AI kan bieden aan zakelijke besluitvorming.

‍

Zoals aangegeven in een recent artikel in Communications of the ACM, "vertaalt het vermogen van AI om te voorspellen zich niet noodzakelijk in redeneren en beslissen in nieuwe situaties" [1]. Dit artikel onderzoekt de uitdagingen, beperkingen en mogelijke oplossingen om deze valkuil te vermijden.

‍

‍

Wat is de voorspellingsval?

De voorspellingsval treedt op wanneer organisaties:

1. Ze verwarren voorspelling met het einddoel: veel bedrijven hebben geavanceerde AI-modellen die voorspellingen genereren die ongebruikt blijven omdat ze niet de organisatorische infrastructuur hebben opgebouwd om deze inzichten om te zetten in concrete acties [2].
2. Ze slagen er niet in om de kloof te overbruggen tussen 'wat er zou kunnen gebeuren' en 'wat we zouden moeten doen': zoals aangegeven in het artikel 'Voorspellen is voorbij', voorspellen de meest effectieve AI-implementaties niet alleen uitkomsten, maar helpen ze om beslissingen te nemen, opties te evalueren en de mogelijke gevolgen van verschillende keuzes te simuleren [2].
3. Voorspellende modellen gebruiken voor besluitvorming: Zoals George Stathakopolous opmerkte in Ad Age: "Ik zie vaak dat marketeers proberen om voorspellende modellen te gebruiken voor besluitvorming. Dit is niet echt een fout, maar het is wel een meer gedateerde en omslachtige manier van zakendoen" [3].

‍

De fundamentele beperkingen van voorspellende AI

Voorspellende AI heeft een aantal inherente beperkingen die de beslissingswaarde ervan kunnen belemmeren:

1. Afhankelijkheid van historische gegevens: "De belangrijkste beperking van AI-voorspelling komt voort uit het feit dat de grondstof die AI gebruikt om voorspellingen te doen, gegevens uit het verleden zijn. AI is daarom noodzakelijkerwijs altijd op het verleden gericht" [1]. Dit maakt het minder betrouwbaar voor ongekende of snel veranderende scenario's.
2. Causaliteitsproblemen: Veel AI-systemen identificeren correlaties maar geen causale verbanden. Dit is wat sommige experts de "causaliteitsval" noemen - machine-leersystemen halen informatie "uit miljoenen kleine correlaties", maar kunnen ons vaak niet vertellen welke specifieke kenmerken een bepaald resultaat bepalen [4].
3. Uitdagingen voor interpretatie: Complexe machine-learningmodellen functioneren vaak als 'zwarte dozen', waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe ze tot bepaalde voorspellingen komen. Zoals Qymatix opmerkt: "Het nadeel is dat je niet snel kunt zien welke kenmerken je de meeste informatie geven over een specifieke klant" [4].
4. Bevestigings- en afstemmingsbias: Onderzoek heeft aangetoond dat AI last kan hebben van besluitvormingsbiases, waaronder de neiging om "het kader van de gebruikersvraag te versterken in plaats van de premissen ervan in twijfel te trekken" [5]. Deze 'alignment bias' kan leiden tot antwoorden die redelijk lijken, maar eigenlijk gebaseerd zijn op zwak onderbouwde verbanden.

‍

Verder dan vooruitzien: naar echte besluitvorming

Om de voorspellingsval te doorbreken, moeten bedrijven:

1. Begin met de beslissingen, niet met de gegevens: Identificeer de meest ingrijpende, frequente en moeilijke beslissingen en werk dan terug om te bepalen welke AI-mogelijkheden deze beslissingen kunnen verbeteren [2].
2. Ontwerp voor empowerment, niet voor automatisering: Maak interfaces en workflows die AI-inzichten combineren met menselijk oordeel in plaats van te proberen mensen uit de besluitvormingscyclus te halen [2].
3. Feedback-lussen voor beslissingen bouwen: systematisch de resultaten van beslissingen bijhouden en deze informatie rapporteren om zowel de AI te verbeteren als de besluitvormingsprocessen te verfijnen [2].
4. Ontwikkelen van beslissingsvaardigheden: Train teams niet alleen op AI-vaardigheden, maar ook op het begrijpen van vooroordelen bij het nemen van beslissingen, probabilistisch denken en het evalueren van de kwaliteit van beslissingen [2].
5. Beslissingsintelligentie omarmen: meer volwassen AI-implementaties maken gebruik van beslissingsintelligentie - de combinatie van gegevenswetenschap, beslissingstheorie en gedragswetenschap om menselijke oordeelsvorming te verbeteren [2].

‍

De toekomst: Mens-IA partnerschap

De echte waarde van AI ligt in de samenwerking tussen mensen en machines. In dit partnerschap:

• AI houdt zich bezig met het verwerken van grote hoeveelheden informatie, het identificeren van patronen, het kwantificeren van onzekerheid en het handhaven van consistentie.
• Mensen dragen bij met begrip van de context, ethische oordeelsvorming, creatieve probleemoplossing en interpersoonlijke communicatie.

Zoals aangegeven in een recent artikel in MIT PMC: "Om te begrijpen onder welke omstandigheden AI-ondersteunde besluitvorming leidt tot complementaire prestaties, is het nuttig om onderscheid te maken tussen twee verschillende redenen voor het mogelijke falen om complementariteit te bereiken" [6]. Onderzoek wijst uit dat wanneer menselijke en AI-voorspellingen voldoende onafhankelijk zijn, hun combinatie beter kan presteren dan elke benadering alleen.

‍

Conclusie

Naarmate we het jaar 2025 naderen, komt het concurrentievoordeel van AI niet zozeer voort uit betere algoritmen of meer gegevens, maar uit een effectievere integratie van AI in besluitvormingsprocessen in de hele organisatie. Bedrijven die deze integratie beheersen, zien meetbare verbeteringen, niet alleen in operationele statistieken, maar ook in beslissingssnelheid, beslissingskwaliteit en beslissingsconsistentie.

‍

De voorspellingsval vermijden vereist een verandering van perspectief: AI niet in de eerste plaats zien als een voorspellingstechnologie maar als een technologie die de besluitvorming verbetert. Zoals Susan Athey van MIT Sloan zegt: "Ik probeer managers te helpen begrijpen wat een probleem makkelijk of moeilijk maakt vanuit een AI-perspectief, gegeven het type AI dat we vandaag hebben" [7].

‍

De organisaties die erin slagen om door deze complexiteit te navigeren, zullen degenen zijn die de komende jaren de meeste waarde uit kunstmatige intelligentie halen.

‍

Bronnen

1. Communications of the ACM (april 2025) - "Does AI Prediction Scale to Decision Making?" - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/" id="">https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
2. Artikel "Voorbij voorspellen" (april 2025) - "Waarom de echte waarde van AI ligt in het vergroten van de besluitvorming".
3. Ad Age (november 2024) - "Hoe van AI-voorspellingen naar echte AI-besluitvorming te komen" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
4. Qymatix (augustus 2021) - "How to avoid the Causality Trap of Black-Box Machine Learning" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
5. Enabling Empowerment (februari 2025) - "The Ultimate AI Decision-Making Trap: The Desire to Please" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
6. PMC (2024) - 'Drie uitdagingen voor AI-ondersteunde besluitvorming' - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
7. MIT Sloan Management Review - "De gevaren van AI-voorspelling bij complexe beslissingen" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/