AI: één stap vooruit, twee stappen terug
Sinds de opkomst van AI worden bekende taalmodellen zoals ChatGPT, Claude en Gemini steeds vaker ingezet bij advies- en instemmingsaanvragen. ‘Even aan AI vragen’ wordt al snel: de complete aanvraag aan het taalmodel voorleggen. Vervolgens stellen OR’en op basis van de output hun advies op. Los van de risico’s voor privacy en datalekken, doet de OR daarmee vooral zichzelf tekort. Op deze manier wordt zowel de kracht van de OR als de kracht van AI ondermijnd.
Een taalmodel is in feite niets meer dan hele goede voorspeller. Op basis van wiskundige berekeningen genereert het model een antwoord. De modellen zijn ook niet ontworpen om ‘de waarheid’ te presenteren, maar om het meest waarschijnlijke volgende woord in een zin te voorspellen. De output is onder andere afhankelijk van de data waarop het taalmodel is getraind.
Niet gevalideerd
Welke data dat zijn, is niet altijd even inzichtelijk, maar bekend is dat bijvoorbeeld content van online fora onderdeel kan zijn van trainingsdata. De taalmodellen worden dus met informatie ‘gevoed’ die niet altijd gevalideerd is. Toch wordt de output van taalmodellen vaak gepresenteerd alsof deze feitelijk klopt.
Eerste stap
Als de eerste stap in het denkproces is dat de OR de adviesaanvraag door AI haalt, dan ‘stuurt’ het taalmodel de OR al in bepaalde richting. Onder meer als het gaat om de vragen, belangen en afwegingen in het traject van de adviesaanvraag. Dat is precies het risico. AI kan wél nuttig zijn aan het einde van het denkproces.
Taalkundig uitwerken
Bijvoorbeeld om uitgangspunten en randvoorwaarden die de OR zelf heeft opgesteld taalkundig beter uit te werken. De strekking is dus niet dat OR’en nooit AI moeten gebruiken. De strekking is dat AI beter niet het startpunt kan zijn, omdat het dan niet alleen de tekst beïnvloedt, maar ook het denken zelf.
AI als hulpmiddel
Dat betekent niet dat AI waardeloos is voor de OR. Integendeel. AI kan juist nuttig zijn als hulpmiddel. Zo kan AI helpen bij het begrijpen van wat er speelt, bij het ophalen en samenvatten van informatie of bij het samenvatten van dikke rapporten. Zo’n samenvatting kan helpen een onderwerp te doorgronden, zonder dat je er veel tijd mee kwijt bent.
Zelf redeneren
Daarin zit ook het grote verschil. Het denkwerk, het zelf redeneren en het discussiëren binnen de OR zijn niet vervangbaar door AI, omdat dit inherent is aan het medezeggenschapsproces. Hetzelfde geldt voor de communicatie met de achterban, de stakeholders en andere relevante partners (in het proces).
Medezeggenschap of kansberekening
AI is dus geen vervangmachine voor het denkwerk, de discussie en het overleg. Daarvoor is de samenwerking van de OR-leden en hun visie op de organisatie en medewerkers essentieel. Als een OR het denkwerk uitbesteedt aan een taalmodel, kan de bestuurder net zo goed zelf zijn voorgenomen besluit uploaden om te controleren of dit volledig, rechtvaardig en logisch coherent is. Daarmee wordt de OR overbodig en de medezeggenschap vervangen door kansberekening.
Draagvlak creëren
De kracht van de OR zit juist in feit dat medewerkers de oren en ogen zijn van de werkvloer. Met dat perspectief leveren zij wezenlijke bijdragen aan besluitvorming in organisaties. Bovendien, het medezeggenschapsproces zélf zorgt voor het creëren van draagvlak voor besluitvorming. De kans is groter dat medewerkers een besluit steunen waar hun vertegenwoordiging aan mee heeft gewerkt, dan een besluit dat is verzonnen door een AI-model.
Inbreng van OR-leden
De kracht van AI zit in het bevorderen van de informatieverwerking zodat het proces beter verloopt. Het kan geen vervanging zijn voor het perspectief en de inbreng van de OR-leden, het overleg, en het besluit dat daaruit voortkomt. Uiteraard kan AI helpen met het verwoorden van de resultaten richting de bestuurder of achterban, maar dat is iets heel anders dat het genereren van de resultaten zelf.
Deze blog is geschreven door Gerold Sewcharan & Jochem Spronk, beiden werkzaam bij OR Consultancy. OR Consultancy is partner van OR Live.