Bedrijven investeren wereldwijd tientallen miljarden in kunstmatige intelligentie, maar slechts een handvol plukt daar aantoonbaar de vruchten van. Het blijkt lastig deze investeringen daadwerkelijk om te zetten in structurele waarde. ABN Amro stelt dit in een analyse over de impact van artificiële intelligence (ai) op de zakelijke dienstverlening en werk in het algemeen.
De kern van het probleem aldus de bank: ai automatiseert niet alleen werk, maar zet ook het traditionele verdienmodel en de organisatie van werk fundamenteel onder druk. Door ai-tools worden taken zoals data-analyse, rapportages, codegeneratie en klantenservice in toenemende mate geautomatiseerd. Gevolg is dat waardebepaling verschuift van tijd naar resultaat.
De basis onder het traditionele uurtje-factuurtje model komt daardoor onder druk te staan. In plaats daarvan ontstaan er nieuwe prijsmodellen. Organisaties die bereid zijn hun verdienmodel en operatie opnieuw vorm te geven met behulp van ai, zetten de toon voor de komende jaren. Zo verwacht Amad Khan, sectoranalist Technologie, Media & Telecom en Zakelijke Dienstverlening bij ABN Amro.
Waarschuwingen
De analyse is mede gebaseerd op voorspellingen die het World Economic Forum een jaar geleden naar buiten bracht. Massale werkloosheid wordt niet direct verwacht, maar de aard van het werk zal drastisch veranderen. Ook putte de bank uit een eerdere studie van accountancykantoor PwC die becijferde dat 44 procent van de Nederlandse banen in hoge mate wordt blootgesteld aan ai.
Recenter zijn waarschuwingen van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) dat de toepassing van ai in de praktijk nog stroef verloopt. Medewerkers gebruiken massaal chatbots zoals ChatGPT voor losse taken zoals het schrijven van e-mails, het samenvatten van rapporten en het genereren van ideeën. Maar zodra organisaties ai willen integreren in hun kernprocessen, blijkt dat slechts twintig procent van de initiatieven de pilotfase bereikt.
Sterke analyse. Wat vaak ontbreekt: zowel indeterministische LLMs als deterministische bedrijfstechnologie functioneren als interpretatiesystemen. Deterministische IT vereist daarom een expliciete betekenisarchitectuur (ontologie) om stabiel en bestuurbaar te blijven. Tegelijk hoort indeterministische GenAI niet ongereguleerd in kernprocessen thuis, maar moet het worden verankerd in diezelfde semantische basis. Zonder die laag krijg je hallucinaties aan de AI-kant en spaghetti aan de IT-kant.