De (HR-)wereld evolueert razendsnel, en technologie biedt eindeloze mogelijkheden – maar niet alles wat kan, moet ook. Tijdens de meest recente What’s NXT inspiratie- en netwerkavond van onze #ZigZagHR NXT community, kwamen we samen in het inspirerende clubhuis van AFAS om het over digitalisering en AI in HR te hebben. Hoe zorg je ervoor dat AI ook écht impact genereert? Welke ethische en praktische uitdagingen brengt dit met zich mee? En hoe blijf je als HR-professional van morgen relevant in een wereld die steeds meer geautomatiseerd wordt? Met vier boeiende sprekers, een interactieve fireside chat én meer dan 50 leergierige HR-professionals stond de avond in het teken van bewust en slim aan de slag gaan en het beste uit mens én machine te halen.
Intuïtie is zilver, data is goud
Alles begint bij data. Zonder degelijke data blijven AI en automatisering holle begrippen. Toch vertrouwen veel HR-professionals nog steeds sterk op buikgevoel en ervaring bij het nemen van beslissingen. Dat is niet per se fout, maar niet langer voldoende. Data geeft vaak een heel ander beeld, en dus pleitte Jeroen Naudts voor een andere aanpak.
Als voorbeeld haalde hij een analyse aan over financiële bonussen. Veel bedrijven denken dat een grote bonus leidt tot betere prestaties. De data tonen echter iets verrassends: een bonus ter waarde van vijf maanden loon leidt juist tot slechtere prestaties (dan bijvoorbeeld 3 maanden of minder). De reden? Choking. Medewerkers ervaren heel wat extra druk en stress (door de hogere verwachtingen die zo’n grote bonus impliciet met zich meebrengt) en presteren daardoor minder optimaal.
Ook het idee dat open landschapskantoren de samenwerking bevorderen, werd door de cijfers ontkracht: face-to-face interactie daalt met 70% wanneer organisaties overstappen op landschapskantoren.
Gelukkig voor ons gaf Jeroen ook een stappenplan om het dan wél slim aan te pakken:
- Business case afbakenen: Waar zitten de pijnpunten?
- Databronnen evalueren: Zijn de data correct en bruikbaar?
- Data verzamelen
- Data analyseren aan de hand van verschillende technieken en tools
- Vertalen naar impact: Hoe kunnen we de inzichten toepassen en krijgen we mensen mee?
- Evalueren: zowel subjectief als objectief, wat werkte en wat niet?
De AI Act
Kaat Van Doren en Julie Plusquin van ML6 begonnen vervolgens aan hun talk met een duidelijke boodschap: AI is een middel, maar geen doel op zich. It’s not because you can, that you should. Te vaak wordt AI gezien als een trend waar organisaties iets mee moeten doen, zonder eerst te bepalen waarom en wat het zal oplossen.
Het vertrekpunt is altijd de business case. Waar liggen de grootste uitdagingen binnen HR? AI mag niet het probleem op zich zijn (“Hoe kunnen we AI gebruiken?”), maar moet een oplossing zijn voor een bestaand knelpunt. Kan AI helpen om efficiënter te werken, processen te optimaliseren of betere beslissingen te nemen? En hoe zorg je ervoor dat AI daadwerkelijk een positieve impact heeft op medewerkers en kandidaten?
Dat betekent ook dat AI op een verantwoorde manier moet worden ingezet. De Europese Unie heeft daarom de AI Act ingevoerd die bepaalt wat wel en niet mag. Dat is een risicogebaseerde aanpak waarbij AI-systemen in vier categorieën worden ingedeeld:
- Geen of laag risico: AI-toepassingen die geen invloed hebben op de rechten van individuen, zoals AI-gestuurde kwaliteitscontroles via camera-beelden.
- Beperkt risico: AI-systemen die interactie hebben met mensen, zoals chatbots. Hier geldt de verplichting om transparant te zijn over het gebruik van AI.
- Hoog risico: AI die een directe impact heeft op de rechten en kansen van mensen, bijvoorbeeld in rekrutering of bij promoties. Voor deze toepassingen gelden strikte voorwaarden en controles.
- Verboden AI: AI die als onaanvaardbaar wordt beschouwd, zoals systemen die emoties analyseren op de werkvloer (zoals bijvoorbeeld aandacht tijdens trainingen of opleiding).
Voor HR betekent dit dat de meeste AI-toepassingen dus minstens onder het hoge risico vallen, en dat er heel wat bij komt kijken willen we dit goed implementeren. Om AI op een verantwoorde manier in te zetten, moet je volgens de AI Act aan de volgende 7 elementen voldoen:
- Risicomanagementsysteem: een continu en iteratief proces om risico’s te identificeren en aan te pakken.
- Datagovernance: ervoor zorgen dat het AI-systeem correct werkt, met duidelijke richtlijnen voor training en validatie, en het vermijden van discriminatie en bias.
- Technische documentatie: documentatie opstellen die de nodige informatie bevat over het AI-systeem, zoals de beschrijving, het doel en beveiligingsmaatregelen.
- Logging: automatische logregistratie voorzien om audits mogelijk te maken.
- Transparantie: duidelijkheid geven over hoe het AI-systeem werkt en wat de beperkingen zijn (bv. handleidingen voor gebruik en interpretatie).
- Menselijke controle: ervoor zorgen dat AI-systemen altijd onder toezicht staan van de mens, zodat die kan ingrijpen waar nodig (zeker met betrekking tot risico’s voor mensen(rechten)).
- Nauwkeurigheid en cybersecurity: AI moet betrouwbaar en veilig zijn
Aanvullend kan het zinvol zijn om ook te voorzien in interne training voor medewerkers omAI op een correcte en veilige manier te gebruiken.
AI als stille compagnon
Tom Palmaerts sloot de avond af met een boeiende kijk op de toekomst. Hij schetste geen dystopisch beeld van een wereld waarin robots de controle overnemen (of misschien een beetje, aangezien ze in de U.S. al “stop hiring humans, start hiring AI” advertenties plaatsen), maar een genuanceerd scenario waarin mens en machine elkaar versterken. Toch valt de impact van AI op jobs niet te onderschatten.
Uit onderzoek van Accent blijkt dat 75% van de Belgen gelooft dat AI jobs zal overnemen, maar slechts 35% vreest voor hun eigen job. De realiteit is dat AI bij heel wat organisaties al een fundamentele verschuiving veroorzaakt. Tom gaf het voorbeeld van Klarna, waar een geavanceerde chatbot het werk van maar liefst 700 medewerkers doet. Tegelijkertijd stopt Klarna met actief aanwerven, waardoor het personeelsbestand via natuurlijke uitstroom krimpt van 4.500 naar 3.500 werknemers. Ook giganten zoals Wallmart zetten AI in, niet om mensen te vervangen, maar om repetitieve taken te automatiseren. Nieuwe medewerkers stellen hun praktische vragen aan AI in plaats van aan managers, waardoor er meer tijd vrijkomt voor echte gesprekken en begeleiding.
Welke jobs blijven er dan over? En hoe zien die er dan uit? Het World Economic Forum voorspelt dat AI wereldwijd 52 miljoen jobs zal doen verdwijnen, maar tegelijkertijd 170 miljoen nieuwe jobs zal creëren. Alleen bevinden die zich voornamelijk in technologische sectoren. Moet je dan een nerd zijn om een toekomst te hebben, vroeg Tom zich af.
Niet per se. Hoe groter de rol van technologie, hoe meer nood aan menselijke vaardigheden. AI kan veel, maar blijft slecht(er) in communicatie en empathie,… en net daarin ligt onze kracht. Schaarste creëert namelijk luxe: hoe digitaler de wereld wordt, hoe meer we verlangen naar échte menselijke interactie en authentiek contact. In een wereld waar alles draait om efficiëntie en automatisering, wordt het menselijke aspect steeds belangrijker. Wanneer AI alles kan automatiseren, wordt authenticiteit en menselijke interactie een luxegoed.
AI hoeft dus geen bedreiging te zijn. Het kan juist een stille compagnon worden die ons ondersteunt, zo stelt Tom. Technologie die achter de schermen informatie verwerkt, de planning regelt en administratieve taken overneemt. Zo krijgen wij tijd en ruimte voor waar we écht goed in zijn: communiceren, creëren en verbinden.
Heb jij na het lezen van dit verslag ongelofelijke FOMO? Word dan lid van #ZigZagHR NXT en mis niks meer, of kom proeven van de community op onze volgende inspiratie- en netwerkavond op 3 april
