- De kloof tussen het commerciële discours van AI-bedrijven en de realiteit van hun eigen interne bedrijfsprocessen.
- De aanhoudende behoefte aan menselijk oordeel en empathie bij conflicthantering en klantenservice in een tijdperk van automatisering.
- Ethische tegenstrijdigheden met betrekking tot intellectueel eigendom en het gebruik van data voor het trainen van generatieve modellen.
Het is fascinerend om te zien hoe de technologiesector ons een toekomst voorspiegelt waarin automatisering alles oplost, terwijl de bedrijven die deze tools ontwikkelen in de praktijk vast lijken te zitten in archaïsche processen wanneer het hen uitkomt. We leven in een tijdperk van grootse beloften waarin kunstmatige intelligentie (AI) wordt gepresenteerd als de oplossing voor alles, maar dat vaak botst met een veel meer nuchtere en soms tegenstrijdige realiteit.
Als we de agressieve marketingcampagnes nader bekijken, zien we een enorme kloof tussen wat ons wordt verteld over de mogelijkheden van AI en wat ontwikkelaars zelf durven te implementeren in hun bedrijven. Het gaat hier niet om het ontkennen van het potentieel van de technologie, maar eerder om het benadrukken van het digitale cynisme dat ontstaat wanneer de retoriek van bedrijven niet overeenkomt met de daadwerkelijke dienstverlening.
De OpenAI-zaak: anderen vertellen wat je zelf niet in de praktijk brengt.
Stel je voor dat je een terugbetaling wilt aanvragen voor een PRO-abonnement van OpenAI. Je zou verwachten dat de voorhoede van de technologische revolutie een naadloos systeem heeft, maar de verrassing komt wanneer je ontdekt dat de AI, om zo'n fundamenteel recht als het herroepingsrecht in de Europese Unie uit te oefenen, het al snel opgeeft en je doorverwijst naar een menselijke medewerker . Na uren wachten is het eindelijk een echte medewerker die je verzoek verwerkt.
Het meest ironische is dat hetzelfde bedrijf cursussen aanbiedt waarin gedetailleerd wordt uitgelegd hoe je autonome systemen programmeert om terugbetalingen te beheren, met de luchtvaartsector als voorbeeld. Het is het klassieke geval van "doe wat ik zeg, niet wat ik doe", waarbij ze je de tool verkopen om een proces te automatiseren dat ze zelf nog niet in productie hebben kunnen nemen voor hun eigen operationele doeleinden.
Als we het terugbetalingsproces onder de Europese wetgeving analyseren, zien we dat het een strikt deterministische taak is : het geografische gebied verifiëren, controleren of er niet meer dan 14 dagen zijn verstreken en de betaling uitvoeren. Het feit dat OpenAI dit niet aan zijn modellen delegeert, maar ontwikkelaars wel aanmoedigt om de API's te gebruiken om hetzelfde te doen, is een duidelijke indicatie van de huidige stand van zaken met betrekking tot autonome agenten.
De terugkeer naar menselijke waarden en de realiteit van Klarna.
Ze zijn niet de enigen die op hun schreden zijn teruggekeerd. De CEO van Klarna, die een van de felste voorstanders was van het vervangen van klantenservice door AI, gaf uiteindelijk toe dat niets zo waardevol is als een mens . Nadat hij de wereld had gevuld met technologisch optimisme, concludeerde hij dat het vermogen om met een ander mens in contact te komen een onvervangbare troef is.
Deze openbaring is geen toeval. Wanneer een gebruiker een ernstig of frustrerend probleem heeft, wakkert een chatbot de woede van de klant vaak aan. Menselijke tussenkomst daarentegen kan de emotionele lading detecteren aan de hand van een simpele zin en de toon van het gesprek aanpassen om de gemoederen te kalmeren, iets wat AI nog steeds niet op natuurlijke wijze kan nabootsen.
Bovendien fungeren echte medewerkers als cruciale sensoren voor het bedrijf. Een supportmedewerker kan afwijkende patronen in tickets detecteren en de technische afdeling waarschuwen voor een specifiek productprobleem op basis van zijn of haar begrip van de context – een kwalitatieve analysemogelijkheid waarvan visionairs in de branche voorspellen dat AI die zal overnemen, maar die in de praktijk grotendeels door mensen wordt uitgevoerd.
Een strijd om ego's en diefstal van intellectueel eigendom.
De hypocrisie beperkt zich niet tot het operationele niveau; ze strekt zich ook uit tot de ethiek van het trainen van de modellen. Grote bedrijven hebben duizenden boeken en artikelen zonder toestemming of vergoeding gebruikt om hun systemen te voeden. Dit is standaardprocedure voor de AI-kopstukken, die zich verschuilen achter het concept van 'fair use' om het werk van anderen toe te eigenen.
Het is absurd dat topmanagers zoals Satya Nadella van Microsoft de hypocrisie van anderen aan de kaak stellen als het gaat om "distillatie" (wanneer kleine bedrijven grote modellen gebruiken om hun eigen modellen te trainen). Met andere woorden, ze verdedigen het recht van de gigant om openbare data te absorberen zonder de auteurs te betalen , maar voelen zich vervolgens slachtoffer wanneer hetzelfde proces op kleinere schaal tegen hen wordt gebruikt. Zelfs wanneer Google een specifieke chip voor Gemini ontwikkelt om de efficiëntie te verbeteren, blijft de ethische basis van de training het belangrijkste twistpunt.
Cynisme bij talentwerving
Om dit beeld van inconsistenties compleet te maken, hoeft men alleen maar naar de vacatures van sommige van deze bedrijven te kijken. Anthropic heeft bijvoorbeeld in zijn sollicitatieformulieren expliciet gevraagd dat kandidaten geen generatieve AI gebruiken om hun teksten te schrijven, met als argument dat ze de natuurlijke communicatieve vaardigheden van het individu willen beoordelen.
Dat een van de bedrijven die het meest opschept over het vermogen van AI om te schrijven en te redeneren, het gebruik ervan in een selectieproces verbiedt, is een toonbeeld van cynisme. We worden aangespoord om AI in elk aspect van ons professionele leven te omarmen, maar wanneer het aankomt op het beoordelen van menselijke kwaliteiten , wordt juist het instrument dat ze zelf verkopen een obstakel.
Dit hele beeld suggereert dat, hoewel het potentieel van AI immens is, de volledige vervanging van menselijk oordeel nog steeds een verre droom is. Zolang techreuzen doorgaan met het verspreiden van hype en het aanbieden van oplossingen die ze zelf niet implementeren in hun meest basale processen, moeten we een gezonde dosis scepsis behouden ten opzichte van de overdreven hype in de sector.