Het gesprek over AI op de werkvloer wordt gedomineerd door het simplistische verhaal dat machines onvermijdelijk mensen zullen vervangen. Maar de organisaties die echte resultaten boeken met AI zijn dit kader volledig voorbijgegaan. Ze begrijpen dat de meest waardevolle AI-implementaties niet over vervanging gaan, maar over samenwerking.
De relatie tussen werknemers en AI-systemen evolueert in verschillende fasen, elk met zijn eigen kenmerken, kansen en risico’s. Begrijpen waar uw organisatie zich in dit spectrum bevindt – en waar deze naartoe gaat – is essentieel om het potentieel van AI te benutten en tegelijkertijd de valkuilen ervan te vermijden.
Fase 1: Tools en automatisering
Dit is waar de meeste organisaties beginnen. In dit stadium voeren AI-systemen discrete, routinematige taken uit, terwijl mensen de volledige controle en beslissingsbevoegdheid behouden. De AI functioneert primair als een productiviteit tool, die goed gedefinieerde taken met duidelijke parameters afhandelt.
{“blockType”:mv-promo-block”,”data”:{“imageDesktopUrl”:https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/creator-faisalhoq ue.png “imageMobileUrl”https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/faisal-hoque.png”,”eyebrow” “headline” “Ready om te gedijen op het kruispunt van zakenleven, technologie en menselijkheid? “,”dek ‘Faisal Hoque’s boeken, podcast en zijn bedrijven bieden leiders de raamwerken en platforms om doel, mensen, processen en technologie op één lijn te brengen, waardoor disruptie wordt omgezet in betekenisvolle, duurzame vooruitgang.’ Meer “ctaUrl”:https://faisalhoque.com”,”theme”:{“bg”:#02263c”,”text”:#ffffff”, “eyebrow”:#9aa2aa”, subhed”#ffffff”, “buttonBg”:#f fffff”, “buttonHoverBg”:91420514,”buttonText”:false,”slug”:91420512,”buttonHoverBg”:91420514,”shareable”:false,”slug”}}
Voorbeelden zijn overal te vinden: documentclassificatiesystemen die binnenkomende correspondentie automatisch sorteren, chatbots die standaardvragen van klanten beantwoorden, planningsassistenten die vergaderarrangementen optimaliseren, automatisering van gegevensinvoer die informatie uit formulieren haalt.
Het belangrijkste kenmerk van deze fase is dat AI binnen nauwe grenzen opereert. Mensen sturen de algehele workflow aan en nemen alle inhoudelijke beslissingen. De AI zorgt voor de vervelende delen, waardoor mensen vrijkomen voor werk met een hogere waarde.
De belangrijkste ethische overwegingen in dit stadium zijn het garanderen van nauwkeurigheid en het voorkomen van schade als gevolg van geautomatiseerde processen. Wanneer een AI-systeem klachten van klanten automatisch doorstuurt of aanvragen ter beoordeling markeert, kunnen fouten gevolgen hebben voor echte mensen. Organisaties moeten kwaliteitscontroles en monitoring implementeren om fouten op te sporen voordat ze schade veroorzaken, vooral voor kwetsbare bevolkingsgroepen die mogelijk minder goed in staat zijn om systeemfouten te omzeilen.
Fase 2: Augmentatie en advies
Naarmate organisaties zich meer op hun gemak voelen met AI-systemen, gaan ze doorgaans over op modellen waarin AI niet alleen taken uitvoert, maar ook analyses en aanbevelingen levert die de menselijke besluitvorming informeren.
In dit stadium kunnen voorspellende analysetools opkomende patronen in het gedrag van klanten identificeren, waardoor proactievere bedrijfsstrategieën mogelijk worden. Risicobeoordelingssystemen kunnen historische gegevens analyseren om potentiële nalevingsproblemen te signaleren. Door AI aangedreven diagnostiek kan mogelijke oorzaken voor apparatuurstoringen of patiëntsymptomen suggereren.
Het cruciale onderscheid is dat hoewel AI inzichten kan genereren die mensen niet alleen zouden kunnen produceren door patronen te vinden in datasets die te groot zijn om door iemand te worden geanalyseerd, het menselijk oordeel de uiteindelijke autoriteit blijft voor het interpreteren van en handelen naar deze inzichten.
Hier ontstaan nieuwe risico’s. Een te groot vertrouwen op AI-aanbevelingen wordt een reëel gevaar. Bevestigingsvooroordelen kunnen binnensluipen, waarbij mensen selectief AI-inzichten accepteren die aansluiten bij hun reeds bestaande opvattingen, terwijl ze de inzichten die hun aannames ter discussie stellen, verwerpen.
De verantwoorde aanpak in dit stadium vereist dat mensen begrijpen hoe de AI tot haar aanbevelingen is gekomen: op welke gegevens zij is getraind, wat er sinds de training zou kunnen zijn veranderd, of er enige reden is om vooringenomenheid te vermoeden. Het kan net zo problematisch zijn als mensen goed AI-advies afwijzen omdat ze het niet begrijpen of vertrouwen, als wanneer ze blindelings slecht advies accepteren.
Fase 3: Samenwerking en partnerschap
Deze fase vertegenwoordigt een meer fundamentele verschuiving. In plaats van een duidelijke afbakening tussen machinetaken en menselijke beslissingen, werken mensen en AI als teams met complementaire capaciteiten en gedeelde verantwoordelijkheid.
De relatie wordt vloeiend en interactief. AI-systemen passen zich actief aan op basis van menselijke feedback, terwijl mensen hun aanpak aanpassen op basis van door AI gegenereerde inzichten. De grens tussen ‘AI-werk’ en ‘menselijk werk’ vervaagt.
Denk aan noodscenario’s waarin menselijke teams tijdens crises naast AI-systemen werken. De AI bewaakt voortdurend meerdere datastromen (weerpatronen, verkeersomstandigheden, beschikbaarheid van hulpbronnen, historische responsgegevens) en doet suggesties voor de toewijzing van hulpbronnen. Mensen accepteren, wijzigen of negeren deze suggesties op basis van contextuele kennis die niet beschikbaar is voor het systeem. De AI leert van deze menselijke interventies en verbetert zo haar toekomstige aanbevelingen. De mensen ontwikkelen intuïties over wanneer ze de AI moeten vertrouwen en wanneer ze op hun eigen oordeel moeten vertrouwen.
Dit is waar verantwoording echt ingewikkeld wordt. Als de resultaten het resultaat zijn van teamwerk tussen mens en AI, wie draagt dan de verantwoordelijkheid voor fouten? Als een AI een bepaalde handelwijze aanbeveelt, een mens deze goedkeurt en er iets misgaat, is de kwestie van de schuld verre van eenvoudig.
Organisaties die in dit stadium opereren hebben nieuwe bestuurskaders nodig die duidelijke lijnen van menselijke verantwoordelijkheid handhaven en tegelijkertijd productieve partnerschappen mogelijk maken. Dit gaat verder dan de noodzaak om de juridische verantwoordelijkheid vast te stellen; het is van fundamenteel belang voor het behouden van vertrouwen, zowel binnen de organisatie als met externe belanghebbenden.
Fase 4: Toezicht en bestuur
Het meest geavanceerde relatiemodel houdt in dat mensen parameters vaststellen, toezicht houden en uitzonderingen beheren, terwijl AI-systemen routinematige handelingen autonoom afhandelen.
Dit vertegenwoordigt een significante evolutie ten opzichte van eerdere stadia. Mensen verschuiven van directe taakuitvoering of besluitvorming naar een rol die gericht is op het stellen van grenzen, het monitoren van prestaties en het ingrijpen wanneer dat nodig is.
Een AI-systeem zou verzekeringsclaims autonoom kunnen verwerken volgens vastgesteld beleid, waarbij mensen alleen ongebruikelijke gevallen of willekeurig geselecteerde beslissingen beoordelen om de kwaliteitscontrole te garanderen. Een handelsalgoritme kan transacties binnen gedefinieerde parameters uitvoeren, waarbij menselijke toezichthouders op afwijkingen letten en beperkingen aanpassen als de marktomstandigheden veranderen.
De efficiëntiewinst kan enorm zijn. Maar dat geldt ook voor de risico’s.
Het gevaar van “automatiseringszelfgenoegzaamheid” groeit in dit stadium aanzienlijk. Menselijke toezichthouders slagen er mogelijk niet in de juiste waakzaamheid te betrachten ten aanzien van AI-systemen die doorgaans correct functioneren. Als je toezicht houdt op een systeem dat 99% van de tijd de juiste keuze maakt, is het psychologisch moeilijk om alert te blijven op de 1% van de gevallen waarin interventie nodig is. Organisaties moeten daarom robuuste toezichtsmechanismen implementeren die mensen op zinvolle wijze betrokken houden, in plaats van een louter nominale toezichthoudende rol te vervullen. Gamificatie van foutidentificatie en correctie kan hier een waardevol pad voorwaarts bieden, met een spellaag van fouten om ‘slapende’ toezichthouders op te vangen, die over zeer betrouwbare systemen worden gelegd die zelden fouten maken.
Navigeren door de voortgang
Niet elke organisatie hoeft alle vier de fasen te doorlopen, en niet elke functie binnen een organisatie zou zich in dezelfde fase moeten bevinden. Het juiste niveau van samenwerking tussen mens en AI hangt af van de belangen die erbij betrokken zijn, de volwassenheid van de AI-technologie en het bestuurlijk vermogen van de organisatie.
Beslissingen waarbij grote belangen op het spel staan – beslissingen die de rechten, veiligheid of aanzienlijke financiële belangen van mensen aantasten – rechtvaardigen over het algemeen meer menselijke betrokkenheid dan routinematige administratieve taken. Nieuwe toepassingen van AI, waarbij de beperkingen van de technologie nog niet goed worden begrepen, vereisen nauwer menselijk toezicht dan gevestigde toepassingen met bewezen staat van dienst.
Maar ongeacht waar uw organisatie zich in dit spectrum bevindt, zijn bepaalde principes universeel van toepassing:
- Begrijp de mogelijkheden en beperkingen van de AI. In elke fase vereist effectieve samenwerking mensen die niet alleen begrijpen wat de AI kan doen, maar ook waar deze waarschijnlijk zal falen. Dit begrip wordt belangrijker, niet minder, naarmate AI-systemen een grotere autonomie krijgen.
- Behoud betekenisvolle menselijke verantwoordelijkheid. Het fundamentele principe dat mensen verantwoordelijk moeten blijven voor daaruit voortvloeiende beslissingen verandert niet naarmate AI capabeler wordt. Wat verandert is de manier waarop die verantwoordelijkheid wordt gestructureerd en uitgeoefend.
- Ontwerp voor evolutie. De relatie tussen mensen en AI-systemen is niet statisch. Organisaties moeten bestuurskaders bouwen die zich kunnen aanpassen naarmate de AI-capaciteiten zich ontwikkelen en naarmate zij een beter begrip ontwikkelen van hoe mens-AI-samenwerking in hun specifieke context werkt.
- Investeer in de menselijke kant. Het meest geavanceerde AI-systeem levert beperkte waarde op als de mensen die ermee werken niet begrijpen hoe ze effectief moeten samenwerken. Opleiding, culturele ontwikkeling en organisatieontwerp zijn net zo belangrijk als de technologie zelf.
De organisaties die floreren in het AI-tijdperk zullen niet de organisaties zijn die simpelweg de meest geavanceerde systemen inzetten. Zij zullen degenen zijn die de kunst van de samenwerking tussen mens en AI beheersen – begrijpen wanneer ze op AI-capaciteiten moeten vertrouwen, wanneer ze hun menselijk oordeel moeten laten gelden en hoe ze partnerschappen kunnen creëren die de onderscheidende sterke punten van beide benutten.
Aangepast van Een nieuwe kijk op de overheid: de belofte van AI verwezenlijkendoor Faisal Hoque, Erik Nelson, Tom Davenport, et al. Post Hill-pers. Verschijnt in januari 2026.
{“blockType”:mv-promo-block”,”data”:{“imageDesktopUrl”:https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/creator-faisalhoq ue.png “imageMobileUrl”https://images.fastcompany.com/image/upload/f_webp,q_auto,c_fit/wp-cms-2/2025/10/faisal-hoque.png”,”eyebrow” “headline” “Ready om te gedijen op het kruispunt van zakenleven, technologie en menselijkheid? “,”dek ‘Faisal Hoque’s boeken, podcast en zijn bedrijven bieden leiders de raamwerken en platforms om doel, mensen, processen en technologie op één lijn te brengen, waardoor disruptie wordt omgezet in betekenisvolle, duurzame vooruitgang.’ Meer “ctaUrl”:https://faisalhoque.com”,”theme”:{“bg”:#02263c”,”text”:#ffffff”, “eyebrow”:#9aa2aa”, subhed”#ffffff”, “buttonBg”:#f fffff”, “buttonHoverBg”:91420514,”buttonText”:false,”slug”:91420512,”buttonHoverBg”:91420514,”shareable”:false,”slug”}}
Nieuwsbron
