Kunstmatige intelligentie, of Artificial Intelligence (AI) speelt een steeds grotere rol in ons dagelijkse leven, en in ons zakelijke leven. Het helpt organisaties om risico’s snel, nauwkeurig en proactief te identificeren en te beheersen. Met behulp van geavanceerde analysetools kan AI patronen en trends in grote hoeveelheden data detecteren, waardoor onzekerheden en risico’s eerder worden gesignaleerd dan met traditionele methoden. AI kan ook ondersteunen bij het simuleren van scenario’s, voorspellen van potentiële risico’s en het bieden van datagedreven oplossingen. Dit maakt organisaties beter voorbereid op onverwachte gebeurtenissen en draagt bij aan een efficiëntere en effectievere beheersing van onzekerheden en risico’s.
Echter; de grote valkuil is om veel, of zelfs té veel op AI te steunen of te vertrouwen. Het is daarom goed om bewust om te gaan met wat we van AI vragen, en wat we doen met wat AI ons aanlevert, waarbij de volgende vier stappen een leidraad kunnen zijn:
Hieronder worden deze stappen aan de hand van een voorbeeld uitgewerkt.
Het voorbeeld is een net getrouwd stel, dat op de bank droomt van hun eigen huis. Gaan ze iets bestaands kopen, of laten ze iets ontwerpen en bouwen? Na veel wikken en wegen en in kringetjes rondlopen, denken ze voor het laatste te willen kiezen, maar zijn nieuwsgierig naar de risico’s die ze daarbij kunnen gaan lopen.
Professionals als ze zijn, schrijven ze hun wensen en gedachten over hun nieuwe huis gestructureerd op, en vragen AI om help bij het identificeren van mogelijke risico’s.
In de eerste stap dienen wij een bewuste en gerichte open vraag te stellen, zonder in die vraagstelling sturend naar een oplossing te zijn. Het is wel van belang de vraag zo specifiek mogelijk te maken. Als voorbeeld vragen wij naar de risico’s die een rol kunnen spelen bij het laten ontwerpen en bouwen van een woonhuis voor het stel op de bank:
De context en het waarom: Waar is het huis voor bedoelt en wie gaan daarin wonen? Wat zijn de toekomstplannen of -verwachtingen van die bewoners? Komen er kinderen, en zo ja; hoe veel? Hoe lang willen ze er blijven wonen?
Wat mag zo’n huis kosten? Uiteindelijk draait alles om geld, dus een indicatie van een budget zal helpen, zo niet bepalend zijn voor de mogelijkheden en de risico’s.
Wanneer moet het klaar zijn? Ook hier zullen verwachtingen, bijvoorbeeld over gezinsuitbreiding bepalend zijn voor mogelijkheden en risico’s.
Welke specifieke eisen worden aan het huis gesteld? Denk aan ligging, gebruikte materialen, isolatiewaarde, aantal woonlagen, levensbestendigheid, welstandsnormen, etc.
Aan het eind van de input voor AI dient de centrale vraag gesteld worden – bijvoorbeeld: “Welke risico’s lopen wij als wij dit huis op basis van deze wensen gaan laten ontwerpen en laten bouwen?”
Nu gaat AI aan het werk en zoekt in openbare bronnen naar vergelijkingsmateriaal waaruit data gehaald kan worden die antwoord kan geven op de vraagstelling. Afhankelijk van de gekozen AI en de context waarin AI wordt geraadpleegd, zal het resultaat meer of minder detail bevatten, of aansluiten bij de contact en de nauwkeurigheid van de vraagstelling.
Deze stap is cruciaal: wij, mensen, zullen iets moeten met het opgeleverde resultaat. “AI kan niet zelf denken”, is daarbij het uitgangspunt. AI transformeert data en presenteert informatie. Meer niet. Daar kan AI niets van vinden, of besluiten op nemen. Wij dienen op basis van die informatie moeten besluiten of de risico’s die samenhangen met de context en de vraagstelling relevant zijn voor onze context, en op basis van die interpretatie besluiten nemen – in stap 4.
Uiteindelijk zullen wij, mensen, iets moeten willen doen met de opgeleverde informatie. Gaan wij dit huis wel bouwen, of niet? Of passen wij het ontwerp zo aan dat bepaalde risico’s daarmee worden gemitigeerd? Of stellen wij het laten bouwen even uit, totdat wij meer financiële ruimte hebben om het te kunnen betalen?
Ter overweging
Bovenstaand is slechts een voorbeeld waarbij AI kan helpen bij het identificeren van mogelijke risico’s. Wij, mensen, zullen nog steeds zelf de acties moeten nemen om die risico’s daadwerkelijk te beheersen. Ongeacht of het gaat om het bouwen van een eigen huis, het ontwerpen van een tunnel, weg, kanaal, het bouwen van een autofabriek, een electriciteitscentrale, of een raket naar Mars.
Wat mooi is, is dat zolang wij die kennis en ervaring met elkaar delen, AI daar ook van kan leren, en voor het volgende stel dat op de bank zit en aan een eigen huis denkt, ook weer informatie voor hún dromen kan aanleveren.