AI helpt onderzoekers sneller analyseren dan ooit, maar volgens experts van Greenbook schuilt daar ook gevaar in. Hoe krachtiger de modellen worden, hoe groter de kans dat professionals hun eigen oordeel te makkelijk overlaten aan de machine.
▼
De valkuil van automatisering
Onderzoekers signaleren een fenomeen dat ze automation bias noemen: het neigen om te geloven wat een algoritme zegt, ook wanneer de data onvolledig of verkeerd geïnterpreteerd is. In de woorden van een van de sprekers:
“AI’s kracht is haar overtuiging. Ze klinkt slim, ook als ze het niet is.”
Wanneer analyses in een paar seconden worden gepresenteerd, lijkt het verleidelijk om die resultaten als waarheid te zien. Toch is dat juist het moment waarop menselijke controle cruciaal blijft.
Vertrouwen vraagt controle
Voor professionals betekent dit dat succes verder gaat dan snelheid en efficiëntie. Controle, herkomst en duiding van data worden minstens zo belangrijk. Een AI-model dat werkt op gebrekkige of bevooroordeelde input, kan campagnes, klantanalyses of strategische beslissingen volledig de verkeerde richting op sturen. Alleen wie begrijpt hoe een model tot zijn conclusies komt, kan de kwaliteit van de inzichten echt beoordelen.
Een nieuw soort professional
De toekomst vraagt om meer dan technische vaardigheid. Bedrijven hebben mensen nodig die algoritmes durven te bevragen, ook wanneer de uitkomst overtuigend lijkt. Dat betekent ruimte maken voor discussie, tegenspraak en menselijke interpretatie.
Niet om technologie af te remmen, maar om te zorgen dat inzicht weer echt inzicht blijft.