Hoewel er geen tekort aan is AI liefhebbers, het grote publiek blijft ongemakkelijk over kunstmatige intelligentie. Twee zorgen domineren het gesprek, beide versterkt door populaire en zakelijke media. De eerste is het vermogen van AI om werk te automatiseren, wat wijdverbreid is FOBUSof de angst om verouderd te raken. De tweede is de neiging van AI om menselijke vooroordelen te reproduceren of zelfs te verergeren.
Wat het eerste betreft, blijft het bewijs gemengd. Het duidelijkste signaal tot nu toe is niet de grootschalige vervanging van banen, maar de automatisering van taken en vaardigheden binnen banen. De meeste werknemers zullen minder snel hun rol verliezen dan dat ze gedwongen worden te heroverwegen wat ze op het werk doen en waar ze waarde toevoegen. In die zin is AI niet zozeer een beul als wel een drukproef op de menselijke bijdrage. Zoals we eerder hebben opgemerkt, is AI dat wel het blootleggen van de BS-economiein de zin van het automatiseren van activiteiten met een lage waarde en het commercialiseren van wat niet relevant is.
Wat het tweede punt betreft, voelen de zorgen echter meer diepgeworteld, omdat er duidelijk bewijs is dat AI menselijke vooroordelen versterkt of op zijn minst in stand houdt. Algoritmen repliceren inderdaad de luidste en meest voorkomende uitkomsten. Gereedschappen getraind op historisch inhuren en promotiegegevens weerspiegelen de demografische voorkeuren van besluitvormers uit het verleden – waarbij gekwalificeerde kandidaten over het hoofd worden gezien en zowel die individuen als de organisaties worden geschaad die uiteindelijk beter talent mislopen. Grote taalmodellen produceren resultaten die gemarginaliseerde gebruikers benadelen vanwege scheve trainingsgegevens. Voeg daarbij de politieke en morele aannames die, vaak onbedoeld, in AI-systemen zijn ingebed, en je kunt gemakkelijk concluderen dat AI eenvoudigweg een snellere, koudere versie van menselijke vooroordelen is.
{“blockType”:mv-promo-block”,”data”:{“imageDesktopUrl”:https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/tcp-photo-syndey-16X9. jpg”,”imageMobileUrl”https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/tcp-photo-syndey-1×1-2.jpg”eyebrow” “headline” “Get meer inzichten van Tomas Chamorro-Premuzic”,”dek: “Dr. Tomas Chamorro-Premuzic is hoogleraar organisatiepsychologie aan de UCL en Columbia University, en mede-oprichter van DeeperSignals. Hij heeft 15 boeken en meer dan 250 wetenschappelijke artikelen geschreven over de psychologie van talent, leiderschap, AI en ondernemerschap Meer”,”ctaUrl”:https://drtomas.com/intro/”,”theme”:{“bg”:#2b2d30″, “text”:#ffffff”, “eyebrow”:#9aa2aa”, subhed”:#ffffff”, “buttonBg”: “#3b3f46”, “buttonHoverBg”:91424800, “buttonText”:false,”slug”:91424798, “shareable”:false,”slug”}}
De eerlijkheid gebiedt te zeggen dat AI nooit vrij van vooroordelen zal zijn. En toch kan het nog steeds minder bevooroordeeld zijn dan mensen (oké, het is een lage lat). Belangrijk is dat het onder de juiste omstandigheden de zaken een stuk beter kan maken.
Mensen zijn bevooroordeeld, maar dat is geen bug, het is een functie. Het is een gevolg van cognitieve sluiproutes die zijn geëvolueerd voor snelheid en overleving. Maar overleven is een reflex, en optimaliseert vaak het onmiddellijke – en doet afbreuk aan het succes op de lange termijn dat voortkomt uit bedachtzaamheid en eerlijkheid. Nobelprijswinnaar Daniel Kahneman liet ons zien hoe snelle beslissingen zijn vaak suboptimaalToch vertrouwen we vaak op die snelle, intuïtieve beslissingen, en nog vaker als we onder stress en tijdsdruk staan.
Toch is een van de grote krachten van de mensheid dat we ook in staat zijn tot reflectie en correctie. En AI is in sommige opzichten bij uitstek geschikt om de voorspelbare vervormingen tegen te gaan die de mensheid al eeuwenlang teisteren.
Bedenk zes manieren waarop dit al begint te gebeuren.
1. AI kan ons helpen anderen beter te begrijpen
AI is nu ingebed in veel van de platforms die we gebruiken om op het werk te communiceren. Het kan steeds vaker patronen in taal, toon en gedrag analyseren om emotionele toestanden, intenties of niveaus van betrokkenheid af te leiden. Gereedschappen zoals Textio help ons uit de weg te gaan door taal te markeren die niet in lijn is met onze doelen. Deze systemen zijn verre van perfect, maar dat hoeft ook niet zo te zijn. Ze moeten simpelweg beter presteren dan de gemiddelde mens in situaties waarin het menselijk oordeel het zwakst is.
Uit onderzoek naar emotionele intelligentie blijkt dat mensen over het algemeen beter zijn in het lezen van leden van de eigen groep dan buitenstaanders. Culturele afstand, onbekende communicatiestijlen en impliciete stereotypen verstoren de perceptie.
AI-systemen die zijn getraind op gegevens uit verschillende culturen en groepen kunnen signalen soms consistenter decoderen dan mensen die zich op onbekend sociaal terrein begeven. Er zijn aanwijzingen dat het gebruik van technologieën zoals VR om de realiteit van anderen te ervaren dit kan duurzame empathie opbouwen. Als dit soort augmentatie op een verantwoorde manier wordt gebruikt, kan het empathie ondersteunen in plaats van vervangen, waardoor mensen kunnen pauzeren voordat ze onenigheid verkeerd interpreteren als vijandigheid of stilte als terugtrekking.
2. AI kan ons dwingen alternatieve gezichtspunten onder ogen te zien
Een van de ironieën van AI-kritiek is dat we systemen vaak beschuldigen van vooringenomenheid als een manier om de aandacht van de onze af te leiden. Wanneer mensen klagen dat generatieve AI politiek of ideologisch georiënteerd is, laten ze meestal zien waar ze zelf staan.
Als het goed is ontworpen, kan AI worden gebruikt om concurrerende perspectieven naar boven te halen in plaats van echokamers te versterken. Bovendien kan AI dit doen door argumenten en bewijsmateriaal zo te formuleren dat ze gemakkelijker te begrijpen en te accepteren zijn, zonder dat dit tot oordeel of strijdlust leidt.
Leiders kunnen AI bijvoorbeeld vragen om de sterkst mogelijke argumenten tegen hun voorkeursstrategie te formuleren, of om een voorstel te herschrijven vanuit het perspectief van verschillende belanghebbenden. Bij het oplossen van conflicten kan AI meningsverschillen in neutrale taal samenvatten, waarbij emotionele triggers worden weggenomen en de inhoud behouden blijft.
Dit maakt AI niet objectief, maar het kan ons wel minder lui maken. Door de cognitieve en emotionele kosten van het nemen van perspectief te verlagen, kan AI de voorkeur voor bevestiging helpen tegengaan, een van de meest diepgaande en schadelijke verstoringen in het organisatieleven.
3. AI kan de meritocratie bij aanwerving en promotie verbeteren
Weinig domeinen zijn zo doordrenkt van vooroordelen als talentbeslissingen. Tientallen jaren van onderzoek tonen aan dat de menselijke intuïtie slecht presteert bij het voorspellen van werkprestaties, maar dat het vertrouwen in het onderbuikgevoel hardnekkig hoog blijft.
Wanneer getraind op schone data en gevalideerd aan de hand van echte resultaten, is AI consistent presteert beter dan het ongestructureerde menselijk oordeel voor baanbeslissingen. Dit komt niet alleen omdat algoritmen meer informatie kunnen verwerken, maar ook omdat ze informatie kunnen negeren die mensen moeilijk kunnen negeren. Demografische signalen, accenten, scholen en sociale overeenkomsten oefenen een krachtige aantrekkingskracht uit op menselijke besluitvormers, zelfs als ze denken dat ze eerlijk zijn.
Goed ontworpen AI-systemen kunnen ook worden bijgewerkt naarmate de functie-eisen evolueren, waardoor ze verouderde aannames kunnen afleren. Mensen houden daarentegen vaak vast aan verouderde succesprofielen, lang nadat ze zijn gestopt met het voorspellen van prestaties. AI garandeert geen eerlijkheid, maar kan beslissingen dichter bij bewijsmateriaal en verder van intuïtie brengen.
4. AI kan vooroordelen zichtbaar maken in plaats van onzichtbaar
Een van de meest onderschatte voordelen van AI is de diagnostische kracht ervan. Algoritmen kunnen patronen blootleggen die mensen liever niet zien. Verschillen in prestatiebeoordelingen, promotiesnelheid, loonontwikkeling of feedbacktaal worden vaak afgedaan als anekdotisch totdat AI ze op grote schaal aan het licht brengt.
Wanneer vooringenomenheid impliciet blijft, is het gemakkelijk te ontkennen. Wanneer het gekwantificeerd is, wordt het bespreekbaar. Bij transparant gebruik kan AI organisaties helpen hun eigen gedrag te controleren en zichzelf verantwoordelijk te houden.
AI kan bijvoorbeeld helpen vaststellen of specifieke interviewvragen (of interviewers) tot onverwacht ongelijke resultaten leiden, zodat de kans groter is dat de gebruikte vragen helpen bij het kiezen van de meest gekwalificeerde kandidaten. Belangrijk is dat dit de reductie van vooroordelen verschuift van morele aspiratie naar operationele realiteit.
5. AI kan ons op de juiste momenten vertragen
Vooroordelen gedijen onder snelheid, druk en dubbelzinnigheid. Veel van de meest ingrijpende beslissingen op de werkplek worden snel genomen, onder cognitieve belasting en op basis van onvolledige informatie.
AI kan wrijving veroorzaken waar het er toe doet. Door inconsistente oordelen te markeren, te rechtvaardigen of gestructureerde criteria voor te stellen, kan AI fungeren als een cognitieve verkeersdrempel. Het neemt de verantwoordelijkheid niet van mensen weg. Het herinnert hen eraan dat intuïtie niet altijd inzicht is.
6. AI kan ons helpen onszelf te begrijpen, en niet alleen anderen
Vooroordelen verstoren niet alleen de manier waarop we andere mensen beoordelen. Het bepaalt ook hoe we onszelf zien. Uit onderzoek naar zelfevaluatie blijkt consequent dat mensen hun eigen capaciteiten, impact en gedrag slecht kunnen inschatten. We overschatten onze sterke punten, onderschatten onze blinde vlekken en rationaliseren patronen die anderen onmiddellijk opmerken.
AI kan deze kloof in zelfbewustzijn helpen dichten.
Een steeds vaker voorkomende use case is AI als coach of reflecterende spiegel. In tegenstelling tot menselijke feedback, die vaak wordt uitgesteld, gefilterd of verzacht, kan AI grote hoeveelheden gedragsgegevens en oppervlaktepatronen analyseren die individuen moeilijk zelf kunnen zien. Dit kan onder meer het identificeren van communicatiegewoonten zijn die vergaderingen doen ontsporen, emotionele triggers die aan conflicten voorafgaan, of leiderschapsgedrag dat correleert met terugtrekking in teams.
Bedenk hoe AI al wordt gebruikt om feedback uit prestatiebeoordelingen, betrokkenheidsonderzoeken of 360-beoordelingen samen te vatten. In plaats van te vertrouwen op een selectief geheugen of defensieve houding, kunnen individuen terugkerende thema’s in verschillende contexten en tijd zien. Dit vermindert de zelfzuchtige vooroordelen, de neiging om successen toe te schrijven aan vaardigheden en mislukkingen aan omstandigheden.
Dezelfde logica verklaart de groeiende populariteit van AI als therapeutisch of coachingshulpmiddel. AI-systemen vervangen getrainde professionals niet, maar ze kunnen aanleiding geven tot reflectie, gestructureerde vragen stellen en inconsistenties in de verhalen van mensen aan de kaak stellen. Omdat AI geen ego heeft, geen reputatie die moet worden beheerd en geen emotionele investering in het zelfbeeld van de gebruiker, kan het soms veiliger aanvoelen om ongemakkelijke inzichten met een machine te onderzoeken dan met een ander mens.
Natuurlijk is zelfbewustzijn zonder oordeel niet hetzelfde als wijsheid. AI kan patronen benadrukken, maar mensen moeten deze interpreteren en ernaar handelen. Wanneer AI echter op een verantwoorde manier wordt gebruikt, kan het mensen helpen inzien hoe hun intenties verschillen van hun impact, hoe hun gewoonten de resultaten bepalen en hoe hun eigen vooroordelen naar voren komen in alledaagse beslissingen – en kan het helpen de vooruitgang te monitoren en te versterken om blijvende verandering te ondersteunen.
In die zin ligt het meest ondergewaardeerde potentieel van AI misschien niet in het corrigeren van de manier waarop we anderen evalueren, maar in het helpen onszelf duidelijker te zien.
Een noodzakelijke waarschuwing
Niets van dit alles impliceert dat AI automatisch vooroordelen vermindert. Slecht ontworpen systemen kunnen de ongelijkheid sneller vergroten dan welke individuele manager dan ook ooit zou kunnen. Om de bias te verminderen zijn bewuste keuzes nodig: representatieve gegevens, continue monitoring, transparantie en menselijk toezicht.
Het echte gevaar is dat je AI niet te veel vertrouwt: het is onzorgvuldig gebruik van AI terwijl je doet alsof het neutraal is.
Vooroordelen zijn eerder een menselijk probleem dan een technologisch probleem. AI dwingt ons eenvoudigweg om er explicieter mee om te gaan. Wanneer AI goed wordt gebruikt, kan het organisaties helpen dichter bij de meritocratische idealen te komen die zij al claimen te waarderen – en die organisaties helpen succesvol te zijn. Als het verkeerd wordt gebruikt, zal het de kloof tussen retoriek en realiteit blootleggen.
De vraag is niet of AI beslissingen op de werkplek zal bepalen. Dat doet het al. De echte vraag is of we het zullen gebruiken om onze blinde vlekken te versterken, of om ze eindelijk duidelijker te zien.
{“blockType”:mv-promo-block”,”data”:{“imageDesktopUrl”:https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/tcp-photo-syndey-16X9. jpg”,”imageMobileUrl”https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/tcp-photo-syndey-1×1-2.jpg”eyebrow” “headline” “Get meer inzichten van Tomas Chamorro-Premuzic”,”dek: “Dr. Tomas Chamorro-Premuzic is hoogleraar organisatiepsychologie aan de UCL en Columbia University, en mede-oprichter van DeeperSignals. Hij heeft 15 boeken en meer dan 250 wetenschappelijke artikelen geschreven over de psychologie van talent, leiderschap, AI en ondernemerschap Meer”,”ctaUrl”:https://drtomas.com/intro/”,”theme”:{“bg”:#2b2d30″, “text”:#ffffff”, “eyebrow”:#9aa2aa”, subhed”:#ffffff”, “buttonBg”: “#3b3f46”, “buttonHoverBg”:91424800, “buttonText”:false,”slug”:91424798, “shareable”:false,”slug”}}
Nieuwsbron
