In tal van bedrijfstakken is er de afgelopen decennia altijd de angst geweest dat robots onze banen zullen inpikken. Hoewel er genoeg bewijs is dat automatisering uiteindelijk menselijke arbeiders van de productielijnen vervangt, heeft automatisering vaak menselijke interactie nodig om binnen aanvaardbare marges te kunnen werken. Als we denken dat deze robots onze banen zullen inpikken houden we vast aan een verouderde taakopvatting van de wereld die, met of zonder ons, zal veranderen.
Als we denken aan robots die onze banen overnemen, denken we vaak aan mensachtige robots die letterlijk de taken doen die wij doen. Hoewel er volop wordt gespeculeerd over dit soort overnames, moeten we op een iets kleinere schaal denken. In feite zijn robotica en kunstmatige intelligentie al verweven met sectoren als gezondheidszorg en detailhandel. Dit heeft de beroepsbevolking veranderd, aangezien deze zich heeft verplaatst rond de implementatie van robotassistentie.
Hoewel AI meestal de technologie is waarnaar het meest wordt verwezen in deze scenario’s, zou blockchain ook een rol kunnen spelen. Slimme contracten zijn ontworpen om de uitvoering van een reeks voorwaarden tussen twee systemen te vergemakkelijken. Het is dus redelijk om je een wereld voor te stellen waarin blockchain- en cryptotechnologie bepaalde management- of personeelsfuncties in kantooromgevingen vervangen. Repetitieve taken zoals, nou ja, het toewijzen van taken zouden in de nabije toekomst op de blockchain kunnen worden afgehandeld.
Dat is slechts een deel van onze robotische toekomst
De kleinschaligere toepassingen van robotica – zoals callcenters met AI-ondersteuning – zijn de toepassingen waarin de meesten van ons zullen werken. Binnen deze callcenters zal AI bijvoorbeeld dienen als chatbots, spraakroutingsystemen en klantenservice-ondersteunde dienstverlening. Het zal klantenservice-agenten in staat stellen menselijk te zijn wanneer dat nodig is, terwijl ze gegevens routeren en analyseren om zowel de klant als de klant van dienst te zijn. Het zal hetzelfde zijn voor veel industrieën die AI-systemen implementeren om grote gegevensreeksen en vervelende taken af te handelen die voorheen door teams van mensen werden afgehandeld.
De angst voor banenverlies komt voort uit het verlies van het directe zicht op die taken. Deze mentaliteit, of onwil om ons aan te passen aan verandering en onze manier van werken te veranderen, is niets nieuws. Dat is al zo sinds de eerste automatisering werd ingevoerd op de assemblagelijnen van auto’s. Toch zijn mensen behendig en hebben ze altijd manieren gevonden om zich aan te passen. Naarmate we meer en meer AI-systemen geïmplementeerd zien worden om complexe taken snel af te handelen en bedrijven te helpen bij groei en gegevensbeheer, zullen we zien dat steeds meer mensen gedwongen worden om te switchen naar nieuwe rollen die misschien in niets lijken op wat ze ooit hebben gedaan.
Economen voorspellen dat robots tegen 2030 20 miljoen banen van menselijke arbeiders zullen hebben overgenomen. Als je bedenkt dat de Verenigde Staten op dit moment een recordwerkloosheid kennen, zijn dat heel wat banen die verloren gaan. Dit is waar we onze denkwijze moeten aanpassen. Robots kunnen die banen krijgen. Ze zouden die banen moeten hebben. Zonder dat, is er geen innovatie – er is geen verandering. We vinden een proces uit, we perfectioneren dat proces, en dan implementeren we automatisering om dat proces te stroomlijnen, zodat we naar het volgende kunnen gaan.
Bijna elk gerobotiseerd proces of elke automatisering schept een nieuwe taak voor een mens. De nieuwe norm vereist niet alleen menselijk toezicht op de implementatie van robots, maar ook aanvullende functies waarbij menselijke banen worden gecreëerd om samen te werken met deze zogenaamde robots. AI moet worden opgeleid, leveringsrobots moeten worden onderhouden, enzovoort. Dit wil niet zeggen dat de banen die robots zullen overnemen niet de moeite waard zijn voor mensen om ze zo lang mogelijk te behouden.
Om taakgerichte en functionele banen op de juiste manier aan automatisering over te dragen, moeten ze worden bestudeerd, geoefend en opgesplitst in afzonderlijke stukjes informatie die vervolgens programmatisch kunnen worden getraind aan een AI-systeem of een fysieke robot. Bij een AI-systeem zou die training zich ontwikkelen tot machinaal leren dat moet worden gecontroleerd en gedocumenteerd voor toekomstige gebruikssituaties en toepassingen.
We moeten tot het besef komen dat met de huidige snelheid van AI, zoals die in grote en kleine industrieën wordt geïmplementeerd, er verloop zal zijn. Dat moet ook wel, want dat is de enige weg naar innovatie. Dit wil niet zeggen dat de enige weg naar innovatie het verlies van banen van menselijke werknemers is of dat zij hun werkloosheid op de een of andere manier moeten omzetten in innovatieve ideeën – hoewel sommigen dat onvermijdelijk wel zullen doen. Zo zullen robots ons bijvoorbeeld dwingen om te evolueren in de manier waarop we toeleveringsketens beheren en hoe we communiceren met computerinterfaces
Deze evolutie in bedrijfsprocessen betreft zaken als hoe onze slimme machines communiceren met andere slimme machines en hoe AI-systemen kunnen worden gebruikt om duurzame technologie mogelijk te maken in sectoren als energie en fabricage. Deze vooruitgang zou niet mogelijk zijn zonder de weerstand te overwinnen tegen automatisering die banen inneemt.
Het idee dat robots banen overnemen heeft altijd een over het algemeen negatieve kijk op het hele plaatje met zich meegebracht. De nadruk ligt vaak op een bepaalde baan of rol die door een robot is vervangen, in plaats van op de banen die door die automatisering zijn gecreëerd.
Het grotere plaatje is er een van verandering, van een voortdurend veranderende manier van denken en zakendoen. AI brengt de mogelijkheid met zich mee om onvoorstelbare gegevensreeksen te analyseren, voorheen onbereikbare processen te automatiseren en een toekomst te creëren die uiteindelijk banen voor iedereen zal opleveren.