Wat leiders leren over werk in het tijdperk van generatieve AI

Lees het transcript:

We proberen onze podcasts uit te schrijven met behulp van een softwareprogramma. Vergeef ons eventuele typefouten, want de bot is niet altijd 100% correct.

David Rice: AI houdt iedereen bezig nu we 2024 ingaan. Schijnbaar experimenteert iedere werknemer in de kenniseconomie met manieren waarop deze baanbrekende technologie hun workflow kan veranderen, ruimte kan creëren om nieuwe dingen uit te proberen en alledaagse taken van hun bord kan halen. Dus hoe voelen mensen zich bij deze verschuiving en wat moeten leiders nu doen nu AI een steeds belangrijker onderdeel wordt van hoe we werken?

Welkom bij de People Managing People-podcast. We zetten ons in om een betere wereld van werk te creëren en je te helpen gelukkige, gezonde en productieve werkplekken te creëren. Ik ben jullie presentator, David Rice.

Mijn gast vandaag is Amanda Halle. Ze is HR-consultant en oprichter en CEO van Mindful Growth Partners. We gaan praten over een van haar nieuwste projecten, een wekelijkse nieuwsbrief genaamd Unraveling AI, en over wat zij zich ziet ontvouwen rond deze nieuwe revolutionaire technologie op de werkplek.

Amanda, bedankt dat je vandaag bij ons bent.

Amanda Halle: Ja. Fijn om hier te zijn. Er is veel om over te praten.

David Rice: Laten we het een beetje over jezelf hebben. Vertel ons iets over je achtergrond en wat je ertoe bracht de nieuwsbrief Unraveling AI te creëren.

Amanda Halle: Ik ben de afgelopen ruim 15 jaar actief geweest in en rond de HR- en personeelswereld. Ik zeg al een paar jaar dat ik 15 jaar ervaring heb.

Dus het zijn waarschijnlijk inmiddels 17 of 18 jaar, maar ik heb echt gewerkt aan het opbouwen en leiden van bedrijven, en advies gegeven aan verschillende organisaties, waaronder Google en Jane Technologies en LifeLabs Learning. In 2021 richtte ik Mindful Growth Partners op, een personeelsadviesbureau met als missie om individuen, teams en organisaties te transformeren in toekomstbestendige systemen die echt kunnen floreren te midden van constante verandering.

Ik heb enkele jaren gewerkt voor een adviesbureau voor leiderschap dat zich richtte op verandermanagement, en ik denk dat dit momenteel bijzonder relevant is. Een van de belangrijkste rode draden in mijn opleiding en ervaring zijn cijfers. Ik studeerde financiën en hield me bezig met data en technologie. Ik heb een periode gewerkt voor een HR-technologiebedrijf op het gebied van strategie en productpartnerschappen.

En ik denk dat al deze dingen — de cijfers, de data en de technologie — echt de fundamenten van AI vormen. Ik ben dus altijd gefascineerd geweest door technologie en AI, en door manieren om ons werk te automatiseren en ons efficiënter en productiever te maken. Toen generatieve AI vorig jaar, ongeveer een jaar geleden, zijn grote entree maakte, sprong ik erop en begon ik te leren. Ik begon mijn leerproces open source te maken en het met anderen te delen.

Dat groeide uit tot educatie en dit nieuwste project, de nieuwsbrief Unraveling AI. Het doel van de nieuwsbrief is vooral gericht op vrouwen en mensen die ondervertegenwoordigd zijn in de technologie: ervoor zorgen dat deze mensen meer kennis krijgen over en zich comfortabeler voelen bij het gebruik van AI, en specifiek generatieve AI.

Daarom richt de nieuwsbrief zich elke week op één persoon en op de manier waarop die persoon AI gedurende een periode van 24 uur gebruikt, om het menselijker en toegankelijker te maken. Dat is voor mij echt het doel van de nieuwsbrief geweest.

David Rice: Ja, ik heb er een beetje van gelezen. Het is fascinerend om te zien wat mensen in real time leren en hoe ze gaandeweg dingen uitzoeken. Ik ben benieuwd: wat zijn enkele dingen in de nieuwsbrief die je misschien hebben verrast?

Amanda Halle: Ik ben verrast door hoe belangrijk — en misschien zou dat niet zo moeten zijn — het menselijke element boven alles is. De eerste stimulans om AI- en generatieve-AI-tools te gaan gebruiken komt bijna altijd van een vertrouwd persoon, iemand die deze tools aanbeveelt en anderen aanmoedigt ze te gebruiken.

Het komt steeds weer neer op mensen. Wij zijn degenen die dit een comfortabele en veilige omgeving maken om te experimenteren, te oefenen en dingen uit te proberen. Ik denk dat het grootste inzicht voor mij is geweest dat dit menselijke element in de nieuwsbrief mensen hopelijk dat vonkje geeft om eropuit te gaan en dingen te proberen.

David Rice: Ja, je noemde daar iets interessants, want het gaat om het comfortniveau van mensen. Ik zag iets — volgens mij een paar weken geleden — waarin stond dat slechts de helft van de werknemers het gevoel heeft dat hun werkgever hen niet negatief zal beoordelen als ze AI gebruiken. Ik ben benieuwd, want er is momenteel zoveel discussie over AI.

Waar denk je dat het vertrouwensniveau van mensen ligt? En hoe zie je dat veranderen?

Amanda Halle: Ik denk dat er veel manieren zijn om vertrouwen op te bouwen. Als je aan vertrouwen denkt, denk je waarschijnlijk niet zo vaak aan een machine. Ik denk dus dat vertrouwen ontstaat door de mogelijkheid om open gesprekken te voeren, samen te leren en nieuwsgierig te zijn met een open geest.

En ik denk inderdaad dat er meer gesprekken plaatsvinden over AI op de werkplek en in organisaties, en dat organisaties meer doen om die gesprekken te creëren. Je ziet grote bedrijven — volgens mij was het Walmart — zoiets organiseren als een AI-innovatiedag. En volgens mij heeft PWC een verklaring afgelegd over het opleiden van iedereen binnen hun personeelsbestand over AI.

Ik denk dus dat het vertrouwen zal groeien naarmate AI meer mainstream wordt en mensen zich comfortabeler voelen om er toegang toe te krijgen. Maar we staan nog steeds een beetje aan het begin, toch, in die hypecyclus. Mensen leren ermee omgaan, ikzelf inbegrepen.

David Rice: Ja. We leren allemaal gaandeweg. Toch? Het staat nog echt in de kinderschoenen en ik heb het gevoel dat er veel doemdenken over AI is. Daartegenover staat minstens evenveel evangelisatie voor AI. Mensen worden enthousiast; het is dat grote, glanzende nieuwe ding. Het kan uiteindelijk alles doen wat ze hopen.

Misschien hopen ze dat het maar één of twee dingen kan. Maar ik ben benieuwd: wat denk je dat momenteel de meest realistische positieve toepassing of gebruikssituatie voor AI op de werkplek is?

Amanda Halle: Microsoft is natuurlijk een enorme speler in de wereld van AI. Ik zag hun hoofd werkplektechnologie praten over AI en in feite over het copilootproduct. Hij zei dat hij zichzelf telkens wanneer hij iets gaat doen of een taak uitvoert, afvraagt: moet ik dit doen of moet een machine dit doen? Dat is dus het uiterste, toch? Dat zijn duidelijk de AI-evangelisten, de mensen die deze producten ook creëren en verkopen. Maar voor de bredere mainstream gaat het om de vraag: welke taken kunnen worden geautomatiseerd?

En welke taken omvatten grote hoeveelheden gegevens die voor ons moeilijk te verwerken zijn? Ik zie het als twee grote categorieën. De eerste categorie draait om het samenvatten en synthetiseren van informatie. Denk bijvoorbeeld aan het lezen van artikelen — of, en dit is een controversieel onderwerp, het luisteren naar podcasts.

Als je soms geen tijd hebt om naar een podcast te luisteren of een artikel te lezen, kun je zeggen: hé, geef me de vijf belangrijkste punten hiervan. Dan wordt het samengevat en eruit gehaald. Ik zeg niet dat je dat zou moeten doen. Dat is het samenvattingsgedeelte. Vanuit HR-perspectief gaat het bij synthetiseren bijvoorbeeld om beoordelingsgegevens of medewerkerstevredenheidsonderzoeken, waarbij je thema’s kunt ontdekken of gebeurtenissen over een jaar kunt uitlichten.

Vanuit prestatieperspectief vermindert het de recentheidsbias. Er zijn geweldige dingen aan het gebruik van een AI-tool voor analyses en thema’s. Samenvatten is een enorm tijdrovende taak. Als je deze spreadsheets in een tool kunt plaatsen en thema’s kunt laten identificeren, kan dat enorm veel tijd besparen.

En ik zou zeggen dat het laatste onderdeel vanuit het perspectief van talentwerving is. Ik denk dat recruiters en talentteams allerlei tools gebruiken om het wervingsproces efficiënter te maken, bijvoorbeeld voor complexe planning, het vastleggen en samenvatten van interviewnotities, en het uitvoeren van sourcing, wervingsautomatisering en matching.

Er zijn veel gebruikssituaties en voorbeelden, maar volgens mij komen ze in essentie neer op samenvatten en synthetiseren, en vervolgens op het genereren van inhoud. Bijvoorbeeld een e-mailsjabloon of een e-mail voor deze doelgroep of die doelgroep. Dat zijn een paar voorbeelden.

David Rice: Er is veel wat het kan doen. Het is behoorlijk indrukwekkend. Ik noemde eerder dat sommige mensen — ik denk ongeveer de helft — zich niet zeker voelen over hoe hun bazen of leiders zouden kijken naar het gebruik ervan. Een deel daarvan komt volgens mij doordat leiders zelf niet goed weten wat ze ervan moeten vinden.

Ik heb met een aantal leiders gesproken die het invoeren omdat iedereen om hen heen dat doet, maar die niet zeker weten of het beter werk oplevert of hun mensen helpt goede gewoonten te ontwikkelen. Ik las een artikel in Korn Ferry met de titel The Idle AI Workday, waarin werd besproken dat leiders functies niet aanpassen aan AI, wat leidt tot het idee van een terugval in productiviteit.

Wat denk je dat managers en leiders zouden moeten doen om verwachtingen en functieomschrijvingen aan te passen aan de nieuwe efficiëntie die door AI ontstaat?

Amanda Halle: Ja, er is een enorm potentieel dat dit tot nog grotere productiviteit leidt. Er is ook een enorm potentieel dat dit tot een nog grotere productiviteitskloof leidt.

Dus tussen degenen die AI hebben en gebruiken en degenen die dat niet doen. Daarom is het, zoals jij zegt, echt belangrijk om een doordachte aanpak te hebben voor de manier waarop AI invloed zal hebben op jou, je teams en je organisatie. Het begint volgens mij met een mensgerichte benadering: wat is het probleem? Welke uitdaging proberen we als organisatie op te lossen? AI is niet de oplossing, het is een hulpmiddel. Toch?

Je moet dus een diepgaand inzicht hebben in rollen, verantwoordelijkheden en workflows die aansluiten bij de uitdaging die je probeert op te lossen. Vervolgens breek je dat op in onderdelen. Daarna moet je volgens mij nadenken over die onderdelen. LinkedIn heeft daar een geweldig model van twee bij twee voor gepubliceerd.

Het had betrekking op AI bij werving, maar volgens mij is het ook hier relevant. In het twee-bij-twee-model is de ene as het automatiseringspotentieel en de andere de menselijke betrokkenheid. Kijk dus naar die rollen en verantwoordelijkheden: wat valt onder het hoogste automatiseringspotentieel en de minste menselijke betrokkenheid?

En hoe begin je die taken vervolgens te trainen en te automatiseren, en je werknemers daarin op te leiden? Het is een complexe reeks oefeningen, maar ook echt belangrijk om te doen. Daarmee komen we terug bij de vraag: willen we dat dit een hulpmiddel voor productiviteit wordt, of willen we dat het een grotere productiviteitskloof in onze organisatie veroorzaakt?

David Rice: Ik zag dat je onlangs iets op LinkedIn plaatste. Het was een onderzoek waarin onderzoekers bespraken dat AI de manier waarop we werken kan veranderen, maar niet hoe we ons over werk voelen. Ik denk dat dat nog een tijdje waar zal blijven. Het is interessant, maar ik vraag me af wat jij denkt: als de tools veel meeslepender, interactiever en intuïtiever worden,

zou dat dan kunnen veranderen? Zouden ze ons op een manier kunnen betrekken waardoor ze wel veranderen hoe we ons over werk voelen? Hoe we ons over werk voelen hangt sterk samen met de vraag of we geloven in wat we doen, of we doen wat we leuk vinden en waarom we werken. Zou AI daar volgens jou invloed op kunnen hebben?

Amanda Halle: Ik geloof inderdaad dat AI niet alleen zal veranderen hoe we werken, maar ook hoe we ons over werk voelen.

Ik plaatste dat bericht, maar ik ben er eigenlijk toe gekomen er wat dieper over na te denken. Er zijn duidelijk zoveel factoren die bijdragen aan hoe we ons over werk voelen. Een daarvan is volgens mij de manier waarop we dat werk doen. AI moet dus invloed hebben op beide dingen.

Het is een factor, toch? Als je aan betrokkenheid denkt, is de manier waarop we ons over werk voelen volgens mij hoe betrokken we zijn bij ons werk. Die begrippen zijn min of meer uitwisselbaar. Dingen die onze betrokkenheid beïnvloeden zijn bijvoorbeeld hoe duidelijk onze rol en verantwoordelijkheden zijn, hoeveel autonomie we hebben, hoeveel betekenis we uit ons werk halen, of we vooruitgang kunnen boeken en hoe verbonden we ons voelen met anderen op het werk.

Als je aan AI denkt, gaat het er dus om hoe AI aan elk van deze verschillende knoppen zal draaien. Misschien geeft AI ons meer mogelijkheden om verbinding te maken met mensen binnen ons bedrijf. Dan vergroot het onze betrokkenheid en ons vermogen om sociale inclusie te ervaren.

Ik denk dus dat AI dingen kan wegnemen en ons meer tijd kan geven voor de activiteiten waardoor we ons meer betrokken voelen. Dat is tenminste mijn grootste hoop.

David Rice: Er is nog een interessante statistiek. Ik zag dat slechts 54% van de mensen wordt aangemoedigd om AI op het werk te gebruiken en dat 35% van de mensen het in het geheim gebruikt.

Ik vraag me dus af hoeveel hiervan komt doordat organisaties niet weten hoe ze het gebruik ervan moeten reguleren of begeleiden en er beleid rond moeten creëren. Welk advies heb je voor werkgevers die willen dat werknemers AI gebruiken, maar zich nog niet helemaal prettig voelen bij wat ermee gedaan kan worden?

Amanda Halle: Daar ben ik het volledig mee eens. Organisaties zijn geïntrigeerd. Hun leiderschapsteams gebruiken AI. Besturen hebben er een mening over en vragen hun leiderschapsteams hoe zij het gebruiken. Maar ik denk zeker dat er een gebrek is aan beschermende kaders en richtlijnen die bedrijven instellen voor het gebruik ervan.

Daardoor wordt het een soort Wilde Westen. Dat gebrek aan duidelijkheid creëert angst, ongemak, een gebrek aan interne afstemming en al die andere dingen. Ik vertel mensen vaak en adviseer hen om bij hun aanpak van AI in hun organisaties aan drie verschillende trajecten te denken.

Het eerste is educatie, want het moet beginnen met die basis. Wat is AI? Wat is generatieve AI? Wat is machinaal leren? Een basisbegrip van dit alles is essentieel om vooruit te kunnen gaan en deze tools te benutten. Het tweede traject is experimenteren.

Ik denk dat je mensen niet alleen moet aanmoedigen om te experimenteren, maar ook experimenteren met je teams en je organisatie moet stimuleren. Dat kan al slechts 15 minuten per dag zijn. Speel wat met ChatGPT. Test het uit. Plan demo’s met AI-leveranciers. Er zijn er zoveel, en er zijn gratis manieren om wat meer inzicht te krijgen in wat er gebeurt, welke tools worden ontwikkeld en hoe zij generatieve AI in hun platforms benutten.

Ik denk ook dat het documenteren en delen van lessen een belangrijke stap is. Het derde traject is nadenken over beschermende kaders, principes en je standpunt, want je moet een standpunt hebben. Dat alles moet worden gevormd door wat deze technologie voor jou en je bedrijf betekent.

Het begint opnieuw met de vraag: wat is de zakelijke uitdaging en hoe kan AI als hulpmiddel je helpen die uitdaging op te lossen? Het creëren van zo’n standpunt zal cruciaal zijn voor organisaties om tot afstemming te komen en minder angst te creëren bij mensen die AI gebruiken.

David Rice: Ik vroeg me dit net af: wat is tot nu toe je favoriete verhaal uit de nieuwsbrief?

Amanda Halle: Ik vind het geweldig wanneer ik hoor dat mensen AI juist in hun privéleven gebruiken om meer tijd te hebben voor hun gezin en voor dingen die ze belangrijk vinden en waar ze van houden. Ik denk dus dat het mooi is wanneer mensen de tool gebruiken om recepten samen te stellen of consumentenonderzoek te doen. En daarnaast gaan mensen het met hun gezin gebruiken. Dan wordt het bijvoorbeeld: laten we ChatGPT een verhaaltje voor het slapengaan vertellen, en het moet hierover gaan.

Ik ken mensen die het met hun kinderen gebruiken, waarna hun kinderen kleurplaten maken. Er zijn veel verschillende manieren waarop ik denk dat het meer menselijkheid en verbondenheid creëert. Dat zou ik graag meer zien. En ik denk dat er ook een duidelijke genderkloof bestaat in AI.

Zowel in wie erover praat als in wie het gebruikt. Vrouwen gebruiken het minder dan mannen. Wanneer AI mensen, en specifiek vrouwen, ook buiten de werkplek kan helpen, levert dat enorme voordelen op. Het kan ongelooflijk belangrijk zijn en ervoor zorgen dat meer vrouwen AI gaan gebruiken en ermee gaan experimenteren.

David Rice: Voordat we afronden, moeten we twee dingen doen. Ten eerste wil ik je de kans geven om mensen te vertellen waar ze contact met je kunnen opnemen, meer kunnen leren over wat je doet, de nieuwsbrief kunnen volgen en dergelijke.

Amanda Halle: Neem vooral contact met me op via LinkedIn; je kunt me vinden onder Amanda Halle. Je kunt mijn nieuwsbrief op LinkedIn ook vinden onder Unraveling AI. Neem gerust contact met me op als je interesse hebt om erin te worden uitgelicht.

Ik ben altijd op zoek naar nieuwe perspectieven en AI-gebruikers die hun lessen willen delen.

David Rice: Het andere is dat we hier op de podcast een kleine traditie zijn begonnen waarbij jij mij een vraag mag stellen. Ik geef het dus aan jou door; stel me gerust iets, wat je maar wilt.

Amanda Halle: Wat was de laatste manier waarop je generatieve AI of AI hebt gebruikt?

David Rice: Ik heb het voor verschillende dingen op het werk gebruikt. Ik heb ChatGPT gebruikt voor — en mijn favoriete toepassing is eigenlijk — onderwerpregels voor e-mails. Ik heb dit ongeveer twintig verschillende manieren getest om eigenlijk elk bijvoeglijk naamwoord in te voeren dat een bepaalde toon beschrijft.

Dus bijvoorbeeld geestig of sarcastisch. Het is zo grappig: je vraagt het om tien sarcastische onderwerpregels voor een e-mail hierover te schrijven en het geeft je allerlei dingen, waarna het aan het einde zegt dat je voorzichtig moet zijn met sarcasme omdat niet iedereen het begrijpt. Op een bepaald moment wilde ik gewoon zien wat het zou doen.

Ik vroeg het dus om gemeen tegen mij als lezer te zijn. Vervolgens gaf het me een lezing over het belang van empathie en medeleven, wat ik geweldig vond. Ik moest er hard om lachen. Maar ik gebruik het volgens mij vaak voor e-mailteksten en dergelijke, omdat je na al dat werk en al die inhoud op een punt komt waarop je denkt: ik moet deze e-mail nog schrijven.

En soms is je hoofd gewoon op. Je denkt: ik stop het gewoon in die tool en vervolgens neem ik eruit wat goed is, verwijder ik de slechte delen en vervang ik die door iets anders, maar het geeft me in elk geval een goed startpunt. In die zin is het een geweldige bron van inspiratie.

Goed. Amanda, bedankt dat je bij ons was. We waarderen het enorm dat je bent gekomen om ons over de nieuwsbrief te vertellen en je perspectief met ons te delen.

Amanda Halle: Dank je. Het was geweldig. Ik heb ervan genoten.

David Rice: Goed, luisteraars, als je alles wilt blijven volgen wat zich rond AI en HR-technologie ontwikkelt, ga dan naar peoplemanagingpeople.com/subscribe en schrijf je in voor de nieuwsbrief.

En tot de volgende keer: bel je moeder, geniet van een cupcake. Het ga je goed!