kennis is meer dan data
De rol van kennis de wereld van data en AI
Data wordt gezien als het nieuwe goud. Bedrijven investeren dan ook massaal in het verzamelen en opslaan van grote hoeveelheden data in de overtuiging dat dit de sleutel is tot succes. Maar wat heb je aan data in onze kenniseconomie? Leidt meer data ook automatisch tot meer kennis? En wat betekent dat voor ons als mens? Hoeven wij straks nooit meer iets uit het hoofd te leren?
Wat is data?
Een leraar verzamelt cijfers van zijn leerlingen voor natuurkunde en biologie aan het einde van het semester. De cijfers zien er als volgt uit:
Natuurkunde: 5.5, 5.8, 6.0, 5.3 …
Biologie: 7.2, 7.5, 7.8, 7.1 …
De cijfers tonen een duidelijk verschil: de leerlingen doen het beter in biologie dan in natuurkunde. Op basis van deze ruwe data zou de conclusie kunnen zijn dat de leerlingen gewoon beter zijn in biologie of dat natuurkunde een moeilijker vak is. De werkelijkheid is echter vaak genuanceerder.
Wat is kennis?
Voorbeeld
Als de leraar verder kijkt dan alleen de cijfers, ontdekt hij iets verrassends. Hij analyseert de huiswerkdata, deelname in de klas en hoeveel tijd de leerlingen aan hun huiswerk besteden. Hij ontdekt dat de meeste leerlingen veel meer tijd steken in natuurkunde dan in biologie. Desondanks zijn de cijfers voor natuurkunde lager.
Na verder onderzoek blijkt dat de manier waarop de lessen natuurkunde worden gegeven minder interactief is dan de biologielessen. Bij biologie worden de lessen ondersteund met praktische experimenten en groepsdiscussies, terwijl natuurkunde voornamelijk theoriegericht is. Hoewel leerlingen meer studeren voor natuurkunde, leren ze door de interactieve lesmethode van biologie sneller en effectiever.
Het verschil in cijfers lijkt dus door de gebruikte lesmethode te komen. De leraar besluit de natuurkundelessen aan te passen door meer praktijkvoorbeelden en experimenten te integreren, in de hoop de prestaties te verbeteren.
De rol van data in onze kenniseconomie
Data kun je dus zien als de bouwstenen van kennis en hiermee is data het fundament van onze kenniseconomie. Zonder data geen kennis. Organisaties verzamelen en analyseren enorme hoeveelheden data om patronen, trends en inzichten te ontdekken die strategische beslissingen ondersteunen. Door data te combineren met expertise en technologie, kan kennis worden gegenereerd die leidt tot nieuwe producten, efficiëntere processen en verbeterde diensten.
Organisaties die data effectief kunnen omzetten in bruikbare kennis, kunnen sneller reageren op de markt en makkelijker inspelen op veranderingen. Innoveren. Organisaties die hun data niet of nauwelijks gebruiken zullen hierdoor achterblijven bij hun concurrenten.
AI wordt steeds belangrijker
AI is in staat om in korte tijd grote hoeveelheden data te verwerken en complexe patronen te herkennen die voor de mens onzichtbaar blijven. Omdat de hoeveelheid data steeds groter en complexer wordt, wordt de inzet van AI steeds belangrijker. Met traditionele methoden red je het niet meer.
Beperkingen van AI en de rol van de mens
Hoe onmisbaar AI ook is (of gaat worden), het is goed te beseffen dat de kennis van AI minder diepgaand en verfijnd is dan de kennis van een ervaren medewerker. Aan de ene kant kun je zeggen dat de kennis van AI enorm is. AI kan hij uit een gigantische database putten en vergeet nooit wat. Hij baseert zijn analyses en output echter puur op basis van wiskunde, kansrekening, en heeft geen idee wat zijn analyses of output betekenen. Een mens begrijpt de context, ethiek en subtiele nuances door ervaringen die hij heeft opgedaan.
Wij geloven daarom in de samenwerking tussen de mens en AI. We hebben allebei onze talenten, zullen we maar zeggen. AI kan supersnel data analyseren om output te genereren, bijvoorbeeld een adviesrapport. De mens controleert en verbetert vervolgens deze output en voegt hiermee de extra kennislaag toe die AI mist. Dit samenspel tussen AI en de mens zorgt ervoor dat de output niet alleen gebaseerd is op data, maar wordt verrijkt met menselijke expertise. Een succesvolle kennisstrategie moet daarom ruimte bieden voor zowel de data-gedreven inzichten van AI als de ervaringskennis van mensen.
Conclusie
De toekomst van kennismanagement ligt in de samenwerking tussen de mens en AI. Door de sterke punten van beide te combineren, kunnen we data omzetten in betekenisvolle kennis die niet alleen effectief maar ook genuanceerd en ethisch verantwoord is. In plaats van te proberen AI te zien als vervanging van de mens, moeten we het beschouwen als een krachtige aanvulling die ons in staat stelt om kennis te borgen en te benutten op manieren die voorheen niet mogelijk waren.
Organisaties moeten daarom investeren in zowel AI-technologie als in de ontwikkeling van menselijke expertise. Alleen zo kunnen we ervoor zorgen dat kennis, in al zijn rijkdom en complexiteit, behouden blijft en wordt doorgegeven aan toekomstige generaties.