Tags: , ,

AI en LQ worden steeds belangrijker op de arbeidsmarkt van morgen

’’Perspectief op werk’ is een reeks interviews over ontwikkelingen op de arbeidsmarkt van Nu & Straks. Jos van Langen onderzoekt hoe arbeid en werkgeverschap eruit gaan zien. Welke beroepen komen op en welke vaardigheden, strategie en learning quotient (LQ) zijn essentieel om de arbeidsmarkt van straks te kunnen overleven.

’’Perspectief op werk’“ Aflevering 3

Dit gesprek is met futuroloog dr. Willem Peter de Ridder. Samen praten ze over de zoektocht van organisaties naar de juiste strategie.

Als directeur van Futures Studies ondersteun jij organisaties bij het verkennen van hun toekomst. Waar zijn organisaties onzeker en onderzoekend over, waar wil men echt veel meer over weten?

Momenteel is men heel nieuwsgierig naar de impact van kunstmatige intelligentie. Deze impact is groot en onvermijdelijk, maar wordt toch nog flink onderschat. Veel organisaties en hun directies zien nog niet goed in wat ons staat te gebeuren.

Welke punten belicht jij dan in onder andere jouw lezingen?

Wat ik bijvoorbeeld aangeef is de impact voor de arbeidsmarkt. Dankzij kunstmatige intelligentie wordt al het routinematige werk gerobotiseerd. Van routinematig werk zijn veel data beschikbaar waarmee we algoritmes kunnen trainen (’’machine learning’) om tot dezelfde of betere resultaten en beslissingen te komen dan mensen.

Deze ontwikkeling heeft grote invloed op vrijwel alle banen. Vaak denken hoogopgeleiden dat deze ontwikkeling aan hen voorbij gaat. Zij zijn immers lang naar school geweest en hebben vele jaren werkervaring nodig gehad om te kunnen doen wat ze nu doen. Voor machine learning is het echter niet relevant of wij mensen iets moeilijk vinden of niet.

Kijken we naar een ziekenhuis, dan zien we dat het werk van de medisch specialist meer routine kent dan dat van de verpleger. De medisch specialist verzamelt data om een diagnose te kunnen stellen en een behandelplan te maken. Dit is moeilijk, maar veel routinematiger dan het werk van de verpleger aan het bed.

AI overtreft ons dus al?

AI, ofwel kunstmatige intelligentie, overtreft mensen in de hoeveelheid data die kan worden verwerkt en de snelheid waarmee dat gebeurt. Dit maakt bijvoorbeeld apps mogelijk die tuberculose kunnen herkennen op foto’s of die in een vroeg stadium huidkanker kunnen detecteren. Deze apps en programma’s kunnen zeer ervaren specialisten totaal verslaan. In elke sector zijn dergelijke voorbeelden te vinden.

Zullen we dan blijven zitten met mensen die niet mee kunnen? De geschiedkundige Yuval Harari noemt deze toekomstige groep ’’de nieuwe nuttelozen van onze maatschappij’

Hier geloof ik niets van. Je moet het werk van Harari, waaronder het zeer aan te bevelen Homo Deus, niet lezen als een voorspelling, maar als een waarschuwing. Ik zie het als een oproep om beter na te denken over waar we wel en niet heen willen met onze maatschappij.

Arbeidsmarktonderzoeken van 10 jaar geleden voorspelden massawerkloosheid als gevolg van robotisering en kunstmatige intelligentie, maar de onderzoeken van de afgelopen jaren niet meer. Het World Economic Forum heeft berekend dat er in de periode 2018-2022 wereldwijd 75 miljoen banen verdwijnen en er 133 miljoen bijkomen.

De nieuwe banen zijn vaak interessanter dan de oude banen. Routine maakt je werk immers ook saai. Je kunt je meer gaan richten op aspecten van je werk die een grotere toegevoegde waarde hebben. Nieuwe banen ontstaan onder ander in de interface tussen mens en machine. Machines moeten worden getraind en gecontroleerd en mensen moeten leren met machines om te gaan.

In de geschiedenis hebben we eerder technologische, economische en maatschappelijke verschuivingen meegemaakt, kijk maar naar de overgang van de landbouw naar de industrie. We komen hierdoor steeds op een hoger welvaartsniveau, maar de transitie naar deze nieuwe economie moeten we gezamenlijk wel goed regelen.

In hoeverre wordt de mens overbodig?

We moeten echt weg van het ’’mens versus machine’ frame. Dit roept een angstbeeld op dat ons niet verder helpt en dat ook niet klopt. Het moet gaan over de vraag waar machines beter in zijn en waar mensen de meeste toegevoegde waarde hebben. Veel menselijke aspecten kunnen nooit overgenomen worden door de machine. Denk aan vaardigheden zoals empathie, voorstellingvermogen, samenwerken, creativiteit en nieuwe ideeën ontwikkelen. Dit is nog steeds mensenwerk.

Systemen met kunstmatige intelligentie zijn slechts zo goed als de data waar zij toegang tot hebben. Systemen hebben geen bewustzijn en geen eigen moraal. Het zijn altijd mensen die de doelstellingen en randvoorwaarden bepalen.

Ons onderwijs sluit niet of onvoldoende aan op vragen vanuit de arbeidsmarkt van nu en straks. (42 % van het MBO en 19 % van het HBO sluit niet aan op de arbeidsmarkt“ Bron: Monitor Deloitte ) Hoe kunnen wij een brug slaan?

Dit probleem kun je nooit helemaal wegnemen. Je kunt van een onderwijsinstelling immers niet vragen om mensen op te leiden voor banen die we nu nog niet kennen. Je kunt wel meer focussen op de vaardigheden die je nodig hebt om bij te blijven. Als je kijkt naar wat mensen succesvol maakt in hun loopbaan, dan is dat vooral hun leer- en aanpassingsvermogen. De term hiervoor is LQ , naast IQ en EQ. LQ staat voor Learnability Quotient. Je ziet steeds meer organisaties die kandidaten hier op testen, omdat LQ iets zegt over inzetbaarheid op de langere termijn. Als je nieuwsgierig bent naar de wereld om je heen, de status quo ter discussie stelt en intrinsiek gemotiveerd bent om nieuwe dingen te leren, blijf je altijd relevant.

Dr. Willem Peter de Ridder is directeur van Futures Studies, een strategisch adviesbureau dat organisaties ondersteunt bij het verkennen van de toekomst en het formuleren van een toekomstbestendige strategie. Zijn nieuwe boek ’’Winnen met kunstmatige intelligentie’ gaat geheel over bovenstaand artikel.

Learning ability: the desire and ability to quickly grow and adapt one’s skill set to remain employable throughout their working life.
  • Changing & learning: een beeld van jezelf als iemand die leert en verandert
  • Meaning making: verbanden leggen en zien wat leren met je doet
  • Critical curiosity: een houding waarbij je ‘het naadje van de kous’ wil weten
  • Creativity: risico’s nemen, speelsheid, verbeelding en je intuïtie gebruiken
  • Learning relationships: samen met en van anderen leren en daarin je eigen zelfstandigheid bewaren
  • Strategic awareness: je bewust zijn van je gedachten, gevoelens en handelingen en dit gebruiken om leerprocessen (aan) te sturen
  • Resilience: je bereidheid om door te zetten in de ontwikkeling van je leervermogen
Tags: , ,
Je moet inloggen om een reactie te kunnen plaatsen.
Ook Interessante berichten

Community Leden

Alle Leden >>>

Whitepaper De waardevolle organsiatie

whitepaper arbeidsmarkt
In dit whitepaper staan HR en HRM gerelateerde onderwerpen omtrent de Arbeidsmarkt

Registreer je als lid

Aanmelden!

Sidebanner HRcommunity Festival

Welk boek lees jij deze zomer?

Artikelen & Blogs

Apps & Tools

WORD LID

Met HRcommunity maken we het werkveld iedere dag een stukje beter en mooier. Meld je gratis aan als lid, maak verbinding, haal én breng kennis, maak je eigen ledenprofiel, connect met andere leden en meer.

PUBLICEER

Heb je een uniek en interessant artikel geschreven en denk je dat deze interessant kan zijn voor de leden van HRcommunity? Stuur deze dan in via het formulier en wij gaan er mee aan de slag.

ADVERTENTIE

In de spotlight

Vacature

HR Manager – OPRA Turbines

Boek

Superkrachten - Creëer eigenaarschap en laat je organisatie werken -

Superkrachten – Creëer eigenaarschap en laat je organisatie werken

Kalender

HRcommunity Festival september 2022
HRcommunity Festival september 2022

HRcommunity Festival 2022

Whitepaper

Van Human Resource Management naar een optimale medewerkerbeleving

Van Human Resource Management naar een optimale medewerkerbeleving