Gebruiksscenario’s waar GenAI tekortschiet #

Navigeren door de beperkingen van AI

Hoewel Generatieve AI (GenAI) opmerkelijke capaciteiten heeft getoond in verschillende domeinen, is het cruciaal voor organisaties om de beperkingen ervan te begrijpen. Het herkennen waar GenAI tekortschiet voorkomt niet alleen verkeerde toewijzing van middelen, maar zorgt er ook voor dat alternatieve, potentieel effectievere oplossingen worden overwogen wanneer dat gepast is. Dit gedeelte verkent specifieke gebruiksscenario’s en situaties waar huidige GenAI-technologieën mogelijk niet de optimale keuze zijn.

1. Besluitvorming met hoge inzet #

GenAI-modellen, ondanks hun verfijndheid, missen echt begrip en kunnen zelfverzekerd onjuiste informatie produceren (een fenomeen bekend als “hallucinatie”). Dit maakt ze ongeschikt voor besluitvormingsprocessen met hoge inzet, vooral in velden zoals:

• Medische diagnose: Hoewel GenAI kan helpen bij het verzamelen van informatie, mag het niet de enige basis zijn voor medische diagnoses of behandelplannen.
• Juridische oordelen: De genuanceerde interpretatie van wetten en precedenten vereist menselijke expertise die GenAI niet betrouwbaar kan repliceren.
• Financiële investeringen: Hoewel GenAI trends kan analyseren, brengt het nemen van belangrijke financiële beslissingen uitsluitend op basis van door AI gegenereerd advies aanzienlijke risico’s met zich mee.

Waarom het tekortschiet: GenAI mist begrip van de echte wereld, verantwoordelijkheid en het vermogen om ethische implicaties te overwegen die cruciaal zijn in deze scenario’s met hoge inzet.

2. Taken die emotionele intelligentie vereisen #

Hoewel GenAI tot op zekere hoogte empathie kan simuleren, mist het fundamenteel echte emotionele intelligentie. Deze beperking wordt duidelijk in:

• Rouwbegeleiding: De genuanceerde, zeer persoonlijke aard van rouwbegeleiding vereist menselijke empathie en ervaring.
• Leiderschap in crisissituaties: Effectief leiderschap tijdens crises vereist vaak het lezen van subtiele emotionele signalen en het nemen van intuïtieve beslissingen gebaseerd op jarenlange menselijke ervaring.
• Conflictoplossing: Het oplossen van interpersoonlijke of interdepartementale conflicten vereist emotioneel begrip en genuanceerde communicatie die GenAI niet kan bieden.

Waarom het tekortschiet: GenAI kan emoties niet echt begrijpen of beantwoorden, wat de effectiviteit beperkt in scenario’s waar emotionele intelligentie van het grootste belang is.

3. Creatieve taken die originaliteit vereisen #

Hoewel GenAI creatieve inhoud kan genereren, combineert en extrapoleert het fundamenteel uit bestaande gegevens. Dit leidt tot beperkingen in:

• Baanbrekende wetenschappelijke theorieën: Echt nieuwe wetenschappelijke theorieën vereisen vaak intuïtieve sprongen en interdisciplinaire inzichten waarvoor GenAI-modellen niet zijn ontworpen.
• Revolutionaire kunstbewegingen: Hoewel GenAI bestaande stijlen kan nabootsen, vereist het initiëren van volledig nieuwe kunstbewegingen een niveau van cultureel begrip en intentionaliteit dat AI mist.
• Disruptieve bedrijfsmodellen: Het creëren van bedrijfsmodellen die industrieën fundamenteel hervormen, vereist vaak inzichten die verder gaan dan patroonherkenning in bestaande gegevens.

Waarom het tekortschiet: GenAI wordt beperkt door zijn trainingsgegevens en mist het vermogen om echt originele ideeën te creëren die bestaande paradigma’s overstijgen.

4. Taken die fysieke interactie of zintuiglijke ervaring vereisen #

GenAI opereert in het digitale rijk en mist fysieke belichaming, wat de toepasbaarheid beperkt in:

• Vakmanschap en fysieke vaardigheden: Taken zoals houtbewerking, chirurgie of het bespelen van muziekinstrumenten vereisen fysieke feedback en fijne motorische vaardigheden.
• Kwaliteitscontrole voor fysieke producten: Het beoordelen van de kwaliteit van fysieke goederen vereist vaak zintuiglijke input (aanraking, geur, smaak) die GenAI niet kan repliceren.
• Noodhulp: Eerstehulpverleners moeten in een fractie van een seconde beslissingen nemen op basis van fysieke omgevingssignalen die GenAI niet kan waarnemen.

Waarom het tekortschiet: Het gebrek aan fysieke belichaming en zintuiglijke ervaring beperkt de effectiviteit van GenAI in taken die interactie met de fysieke wereld vereisen.

5. Dynamische besluitvorming in realtime #

Hoewel GenAI informatie snel kan verwerken, worstelt het met besluitvorming in realtime in zeer dynamische omgevingen:

• Sportcoaching: Het nemen van tactische beslissingen in een fractie van een seconde tijdens een wedstrijd vereist een niveau van realtime analyse en intuïtie dat huidige GenAI-modellen niet kunnen evenaren.
• Militaire tactiek: Beslissingen op het slagveld vereisen onmiddellijke reacties op snel veranderende omstandigheden die verder gaan dan vooraf bepaalde scenario’s.
• Beheer van live evenementen: Het managen van onverwachte situaties tijdens live evenementen vereist snel denken en aanpassingsvermogen dat GenAI momenteel mist.

Waarom het tekortschiet: GenAI-modellen zijn, hoewel snel, niet ontworpen voor het soort onmiddellijke, adaptieve besluitvorming dat in deze scenario’s vereist is.

6. Taken die uitleg van redenering vereisen #

In veel professionele en regelgevende contexten is het niet voldoende om een antwoord of beslissing te geven - de redenering erachter moet verklaarbaar zijn:

• Naleving van regelgeving: Veel industrieën vereisen duidelijke, controleerbare besluitvormingsprocessen die huidige GenAI-modellen moeilijk kunnen bieden.
• Academisch onderzoek: Het peer review-proces vereist duidelijke uitleg van methodologieën en redenering, die GenAI vaak niet op bevredigende wijze kan leveren.
• Juridische argumentatie: Het opbouwen van juridische argumenten vereist een duidelijke redeneringsketen die kan worden onderzocht en bediscussieerd, wat buiten de huidige mogelijkheden van GenAI ligt.

Waarom het tekortschiet: De “black box”-aard van veel GenAI-modellen maakt het moeilijk om duidelijke, stapsgewijze verklaringen voor hun output te geven.

Belangrijkste inzichten voor leidinggevenden #

• CEO: Begrijp dat GenAI een krachtig hulpmiddel is, maar geen wondermiddel. Investeer in menselijke expertise voor beslissingen met hoge inzet en creatief leiderschap.
• COO: Implementeer GenAI in operaties waar het uitblinkt, maar behoud menselijk toezicht voor complexe, genuanceerde processen, vooral die met fysieke producten of diensten.
• CPO: Benut GenAI voor het verbeteren van productfuncties, maar vertrouw op menselijk inzicht voor baanbrekende innovaties en gebruikerservaringsontwerp dat diepe empathie vereist.
• CTO: Ontwikkel een hybride aanpak die de sterke punten van GenAI combineert met traditionele methoden, vooral voor bedrijfskritische systemen en die welke duidelijke audittrails vereisen.

Infobox: AI-winters en hun lessen voor GenAI-verwachtingen #

De geschiedenis van AI heeft periodes van grote opwinding gekend, gevolgd door teleurstelling en verminderde financiering, bekend als “AI-winters”. De meest opvallende vonden plaats in de jaren ‘70 en late jaren ‘80, toen beloftes van mensachtige AI niet werden waargemaakt.

Belangrijke lessen:

1. Vermijd overhypen van mogelijkheden: Wees realistisch over wat GenAI wel en niet kan doen.
2. Focus op specifieke, haalbare toepassingen in plaats van algemene mensachtige intelligentie.
3. Handhaaf een gebalanceerde investeringsstrategie die niet te veel vertrouwt op een enkele technologie.
4. Beoordeel en pas verwachtingen voortdurend aan op basis van resultaten uit de praktijk.

Door deze historische cycli te begrijpen, kunnen organisaties beter navigeren door de huidige GenAI-revolutie, enthousiasme behouden terwijl ze realistische verwachtingen stellen en zich voorbereiden op potentiële uitdagingen die voor ons liggen.