De valkuilen van AI bij kennismanagement
1. Verkeerde interpretaties en bias
AI leert patronen te herkennen op basis van de data waarmee het getraind is. Maar als deze data onvolledig of eenzijdig is, ontstaan er vertekeningen in de kennis die wordt overgedragen. Dit fenomeen staat bekend als bias en kan leiden tot tot onjuiste adviezen en verkeerde inschattingen.
Als je bijvoorbeeld een AI-model traint op klantinteracties uit één regio, dan kan het model conclusies trekken die voor andere regio’s onjuist zijn, simpelweg door het ontbreken van bredere context.
2. Het verlies van menselijke context
AI kan heel goed ruwe data omzetten in kennis. Deze ruwe data mist echter vaak de context die voor een mens vanzelfsprekend is. Door jarenlange ervaring en intuïtie begrijpt een mens de context, ethiek en subtiele nunances. Een deel hiervan kan AI uit de data halen, maar een groot deel zit alleen in de hoofden van de mens. Het is belangrijk deze extra kennislaag toe te voegen, anders is de kans groot dat AI-gestuurde systemen adviezen geven die in theorie kloppen, maar in de praktijk niet werken.
Zo weet een ervaren operator precies wanneer een machine afwijkend klinkt en reageert instinctief. Een AI-systeem herkent waarschijnlijk wel patronen, maar mist deze fijne nuances. Als het systeem dan bijvoorbeeld adviezen geeft over het oplossen van een storing, dan is de kans groot deze adviezen in de praktijk minder goed werken.
3. Gebrek aan transparantie
Veel AI-modellen functioneren als ‘black boxes’, waarbij het moeilijk is om te achterhalen hoe ze tot bepaalde conclusies zijn komen. Zonder inzicht in de beslisstructuur van AI is het lastig om de resultaten te vertrouwen of te corrigeren. Als het model bijvoorbeeld een bepaald product adviseert zonder uitleg over hoe het tot dit advies kwam, dan kan dat tot terughoudendheid leiden om dit advies over te nemen. Dit kan de acceptatie van AI in de weg staan.
Er zijn verschillende technieken beschikbaar die je tijdens het trainen van een AI-model kunt inzetten, waarmee je de transparantie van het model verbetert. Denk bijvoorbeeld aan Explainable AI (XAI) of modulaire en causale modellen.
4. Overmatig vertrouwen op AI
Als medewerkers blindelings vertrouwen op de adviezen van AI zonder kritisch na te denken, kan dit leiden tot fouten en ongewenste situaties. Bij de opkomst van de computer hebben we ook gezien dat mensen de neiging hebben computers als onfeilbaar te beschouwen. Als de computer het zegt, is het waar. Terwijl de output slechts zo goed is als de input.
Het is dan ook cruciaal medewerkers hiervan bewust te maken en processen zo in te richten dat er ruimte blijft voor menselijke controle en correctie.
5. Te weinig resources voor onderhoud en updates
Met het trainen van een AI-model ben je er nog niet. Een AI-model vereist regelmatig updates en onderhoud om effectief te blijven. Kennis evolueert en het model moet dan ook regelmatig bijgewerkt worden met nieuwe data en inzichten. Denk aan nieuwe producten of systemen, een veranderende omgeving of nieuwe wetgeving.
Door het proces slim in te richten met bijvoorbeeld een modulair AI-systeem, transfer learning en feedbackloops zorg je ervoor dat AI flexibel kan inspelen op veranderende omstandigheden. Dit vereist een continue inzet van technische en inhoudelijke experts.
6. Privacy- en veiligheidsrisico’s
AI-modellen worden vaak getraind op data die vertrouwelijke of persoonlijke informatie bevatten, zoals klantgegevens, medische dossiers of bedrijfsgevoelige informatie. Zonder veiligheidsmaatregelen kunnen deze gegevens in verkeerde handen vallen of verkeerd gebruikt worden. Dit kan leiden tot juridische, ethische en reputatierisico’s.
Je hebt te maken met verschillende wetten die eisen stellen aan de manier waarop organisaties met data omgaan en die flinke boetes kunnen uitdelen aan organisaties die zich hier niet aan houden. Denk aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Europese AI-Verordening (AI Act). Een goed beleid met betrekking tot dataveiligheid, transparantie en privacy is dan ook onmisbaar als je met data en AI aan de slag gaat.
7. Onvoldoende integratie met bestaande kennisprocessen
Om AI echt effectief te laten zijn, is het belangrijk dat deze aansluit bij bestaande kennisbronnen en werkprocessen. Wanneer AI geïsoleerd wordt gebruikt, dus zonder integratie met andere kennismanagementsystemen, kan dit leiden tot dubbele of inconsistente kennis. Dit gebrek aan integratie betekent ook dat medewerkers met meerdere systemen moeten werken, wat niet alleen extra onderhoud en beheer met zich meebrengt, maar ook tot verwarring kan leiden. Het ontbreken van een samenhangende strategie voor kennismanagement kan leiden tot frustratie bij medewerkers, die mogelijk niet weten waar ze bepaalde informatie kunnen vinden of welke systeem het meest betrouwbaar is.
Het is dan ook cruciaal om een brede aanpak te hanteren waarbij AI wordt geïntegreerd in bestaande processen, zodat medewerkers optimaal kunnen werken en toegang hebben tot consistente en actuele informatie. Dit bevordert niet alleen de acceptatie van AI, maar verhoogt ook de productiviteit.
Conclusie
AI heeft het potentieel om de manier waarop we kennis beheren en delen ingrijpend te veranderen. Dit lukt echter alleen met een doordachte en strategische aanpak. De genoemde valkuilen, waaronder bias, het verlies van menselijke context, het gebrek aan transparantie, overmatig vertrouwen, onvoldoende middelen voor onderhoud, privacy- en veiligheidsrisico’s en het gebrek aan integratie met bestaande kennisprocessen, laten de complexiteit van een goede AI-implementatie zien.
Door te investeren in een goede strategie en training, maximaliseer je de effectiviteit van AI en minimaliseer je de risico’s. Alleen dan kun je de kracht van AI optimaal benutten en zorg je voor duurzaam en effectief kennismanagement.
Ga vandaag nog aan de slag met doordacht kennismanagement
Wil jij ook de waardevolle kennis in je organisatie duurzaam borgen én ontsluiten met de kracht van AI? En hierbij de risico’s minimaliseren? Ontdek wat er mogelijk is in samenwerking met Learning Adventures.
Neem contact met ons op en start vandaag nog met het borgen van kennis voor de toekomst!