Gilbert Hottois, Hannah Arendt, Gilbert Simondon... er is geen tekort aan grote denkers die nadenken over onze relatie met technologie en de impact ervan op de wereld om ons heen. Maar er zijn er ook die vaak over het hoofd worden gezien, ook al zijn ze zeer noodzakelijk om te lezen: economen. Economen hebben de zogenaamde waardetheorie ontwikkeld, volgens welke alle goederen een gebruikswaarde hebben (d.w.z. het nut dat de gebruiker eraan ontleent, een waarde die over het algemeen wordt bepaald door de aard van de goederen) en een ruilwaarde (meer van monetaire aard, d.w.z. het bedrag waarvoor een goed kan worden geruild). Deze vragen over gebruikswaarde en ruilwaarde zijn cruciaal om de staat en evolutie van onze economie te begrijpen.
Hetzelfde geldt voor kunstmatige intelligentie.
Gebruiks- en ruilwaarde
Een paar weken geleden spraken een aantal mensen zich uit over een vermeende “AI-bubbel”. Een zeepbel ontstaat wanneer de ruilwaarde de gebruikswaarde overstijgt - in die mate dat op een bepaald moment niemand meer genoeg gebruikswaarde heeft om te betalen voor een ruilwaarde die alleen maar gestegen is. De zeepbel barst dan en de ruilwaarde keert (normaal gesproken) terug naar de gebruikswaarde, die niet veel is veranderd. In een gezonde economie zijn gebruikswaarde en ruilwaarde logisch met elkaar verbonden, zonder grote discrepanties, waardoor monetaire uitwisseling ook gezond is: we betalen voor iets dat ons waarde oplevert, iets waarvan we profiteren.
Er is dus een vrij eenvoudige manier om een zeepbel te vermijden en investeerders en klanten gerust te stellen: begrijp de gebruikswaarde van AI en wees ook in staat om die te creëren, zodat de toename in ruilwaarde niet gebaseerd is op gebakken lucht of lege lucht! Begrijpen en creëren staan los van elkaar, maar zijn absoluut noodzakelijk - het een zonder het ander heeft geen zin - en moeten daarom het onderwerp zijn van een algemene strategische aanpak.
In zijn rapport over Freelancers en AI wijst Malt op deze uitdaging voor bedrijven en legt het uit in termen van een onevenwichtige markt die gekoppeld is aan een extreem snelle ontwikkeling die aan ieders aandacht ontsnapt: het maakt niet uit wat de gebruikswaarde is, zolang de ruilwaarde maar toeneemt (we zien al snel de tekortkomingen van een dergelijke benadering!).
Vaardigheden ontwikkelen
Om met beide benen op de grond te blijven staan en echt te begrijpen wat AI kan doen, is het essentieel om veel te investeren in de opleiding van onze medewerkers. Dit kan door middel van cursussen, een AI Academy of bootcamps, of door de komst van nieuw extern talent dat zijn kennis overbrengt op alle medewerkers. Zoals we weten maakt voortdurende training deel uit van het DNA van freelancers - uit het onderzoek “Freelancing in Europe 2024” van Malt blijkt dat freelancers in de categorie Tech & Data gemiddeld 5 uur per week besteden aan training - dus het zou contraproductief zijn om niet te profiteren van deze expertise en van de voordelen die gepaard gaan met het delen ervan.
Hoewel een diepgaand en alomvattend begrip van AI een te grote kloof tussen gebruikswaarde en ruilwaarde kan voorkomen, moet er nog wel gebruikswaarde worden gecreëerd. Zoals adviesbureau BCG aangeeft, hangt het succes van een AI-project voor 10% af van de kwaliteit van de code en de algoritmen, voor 20% van de technische mogelijkheden (met name de cloud en de systemen die de programma's ondersteunen) en voor 70% van het verandermanagement en andere processen waarbij mensen betrokken zijn. Veel te veel bedrijven richten zich op de eerste 30%, alsof het genoeg is om al hun werknemers een ChatGPT Enterprise-licentie aan te bieden om met een zwaai van een toverstafje te kunnen genieten van alle voordelen van AI. Maar dat is niet zo.
Bedrijven moeten meer aandacht besteden aan verandering en de organisatorische impact ervan. Freelancers zijn in dit opzicht een luxe hulpmiddel, omdat ze gewend zijn om in veranderende en uitdagende omgevingen te werken en de flexibiliteit en wendbaarheid kunnen bieden die nodig zijn om veranderingen soepeler te beheren. Zoals we al zeiden, kunnen ze ook ervaring meebrengen met het beste van wat elders wordt gedaan - en bedrijven hebben daar geen misverstand over laten bestaan: de vraag naar freelancers in Data Science en Data Engineering is in een jaar tijd met respectievelijk 39% en 23% gestegen! Alleen met effectieve middelen ter plaatse en een toegewijd topmanagement dat op de hoogte is van de nieuwste technologische ontwikkelingen, zullen bedrijven in staat zijn om te concurreren op dit geavanceerde gebied!
Door zowel de training van hun teams als hun eigen interne transformatie te ontwikkelen, zullen bedrijven in staat zijn om de gebruikswaarde waartoe kunstmatige intelligentie in staat is echt te ontsluiten - ver van een speculatieve zeepbel. Juist door het opstellen van een solide, toegewijd plan zullen ze in staat zijn om te profiteren van elke dimensie van AI, terwijl ze het risico van een zeepbel of blow-out vermijden die, wanneer de rage wegebt, helaas weer zal uitdoven - dat is niet het lot van organisaties die zich vormen, hervormen en ontwikkelen!