Veel organisaties beginnen hun zoektocht naar AI bij de technologie. Wat kan Copilot? Welke taken kunnen we automatiseren? Kunnen we een AI-agent bouwen? Tijdens onze sessie AI in de praktijk begonnen we bewust ergens anders: bij het werk en de taken die deelnemers dagelijks uitvoeren.
Voordat je vraagt wat AI kan overnemen, is een andere vraag belangrijker: welk werk willen we eigenlijk verbeteren?
De deelnemers brachten hun eigen werksituaties mee. Van volle mailboxen en rapportages tot processen waarin veel informatie moet worden verzameld en gecontroleerd. We onderzochten eerst waar het werk schuurt. Waar wordt veel gezocht? Waar wordt informatie opnieuw verwerkt? Waar zit controlewerk? En waar blijft professioneel en menselijk oordeel noodzakelijk?
Pas daarna kwam AI in beeld. Dat voorkomt dat je een technisch interessante oplossing bouwt voor een probleem dat eigenlijk ergens anders zit.
Een veelvoorkomende vraag is: kunnen we dit hele proces automatiseren? Maar juist door kleiner te beginnen leer je sneller waar AI werkelijk waarde toevoegt.
Kies bijvoorbeeld één terugkerende stap. Kan AI informatie verzamelen, documenten ordenen, verschillen signaleren of een eerste concept maken? Vervolgens bepaal je waar de professional zelf aan zet blijft. Bij uitzonderingen, context, gevoelige informatie of beslissingen met gevolgen voor anderen blijft menselijk oordeel essentieel.
Zo wordt menselijke controle geen laatste check achteraf, maar een vast onderdeel van het hele proces.
De sessie AI in de praktijk was onderdeel van een drieluik met WeShareTalent waarin we AI vanuit verschillende kanten bekeken:
Begrijpen: wat verandert AI aan ons werk en onze verantwoordelijkheid?
Vertrouwen: welke grenzen en afspraken zijn nodig?
Doen: welk concreet werk willen we verbeteren en wat is een verstandige eerste stap?
Want een AI-tool beschikbaar stellen betekent nog niet dat mensen beter gaan werken. Ook bij de NVWA zagen we dat technologische vernieuwing pas echt landt als de sociale kant van innovatie wordt meegenomen.
De andere sessies gingen over AI en jouw toekomst van werk en Inclusiviteit en AI: Menselijkheid Centraal
Misschien is dat uiteindelijk wel een van de belangrijkste inzichten van AI-geletterdheid. Niet zoveel mogelijk prompts kennen of ieder nieuw model volgen, maar kritisch kunnen kijken naar je eigen werk.
Waar helpt AI echt? Waar maakt het dingen ingewikkelder? Wanneer moet je een uitkomst wantrouwen? En waar is menselijke aandacht belangrijker dan snelheid?
Uiteindelijk is de belangrijkste les uit onze sessie:
Als je op het punt staat AI los te laten op jouw werk en dat van je team, begin dan met de vraag waar je werk onnodig stroef, traag of foutgevoelig is en of AI daar echt iets aan toevoegt.
Neem contact met ons op via: team@haii.nl.
