Steeds meer organisaties nemen besluiten met hulp van kunstmatige intelligentie. Systemen rangschikken sollicitanten, voorspellen kredietrisico’s, prioriteren politie-inzet of bepalen welke dossiers extra aandacht krijgen. Formeel blijft de mens verantwoordelijk. Maar in de praktijk verschuift er iets subtiels in hoe beslissingen tot stand komen.
Wie met zulke systemen werkt, merkt al snel hoe verleidelijk hun aanbevelingen zijn. Een algoritme presenteert een score, een ranking of een voorspelling. Het voelt objectief, berekend, neutraal. De menselijke beoordelaar kijkt ernaar en volgt het advies vaker dan hij of zij misschien zelf verwachtte.
Dit artikel in het kort
- Organisaties gebruiken steeds vaker kunstmatige intelligentie om beslissingen te ondersteunen, maar ze verliezen soms de controle over hun eigen oordeel.
- Automation bias leidt ertoe dat mensen AI-adviezen onterecht meer vertrouwen dan hun eigen inzicht, wat een uitdaging is voor naleving van de EU AI-wetgeving.
- De manier waarop teams AI-integreren in hun besluitvorming beïnvloedt de samenwerking en de effectiviteit van AI-aanbevelingen.
- Rituelen en context zijn cruciaal voor ethische en consistente besluitvorming, waardoor AI effectief blijft functioneren voor de mens.
- Het boek Veranderrituelen van Jonne Tillema en Anthony Vafi biedt inzichten in hoe rituelen gedrag sturen binnen teams en AI-gestuurde besluitvorming.
Automation bias
Psychologen noemen dit automation bias: de neiging om AI-advies zwaarder te laten wegen dan het eigen oordeel, vaak zonder dat je het merkt. Die subtiele beïnvloeding speelt een grotere rol dan veel managers denken. Juist daar ligt de uitdaging voor organisaties die AI willen inzetten binnen de kaders van de nieuwe EU AI Act.
Over enkele maanden treedt deze wetgeving in volle kracht. Organisaties moeten hun AI-systemen inventariseren, classificeren en onder toezicht plaatsen. De discussie richt zich nu vooral op compliance: ofwel wie controleert, welke datasets zijn verantwoord, hoe voorkom je discriminatie? Dat zijn belangrijke vragen, maar ze raken slechts een deel van het probleem.
Het grote effect zie je terug op de werkvloer, in hoe AI wordt opgenomen in de dagelijkse samenwerking: hoe teams informatie verzamelen, tot een waardeoordeel komen, keuzes maken en deze vervolgens uitvoeren. De mate waarin het team AI vertrouwt beïnvloedt hoe die samenwerking eruitziet. Waar het vertrouwen laag is, zal AI wellicht slechts beperkt worden ingezet bij de beeldvorming. Bij hoog vertrouwen kan AI juist een besluit voorstellen dat het team vervolgens uitvoert. Dan rijst een ongemakkelijke vraag: werkt de techniek nog voor de mens, of is het inmiddels andersom?
Hoe hou je als team de regie?
Hoe zorg je dat je als team de regie houdt? Een concreet voorbeeld: een team bespreekt wekelijks AI-aanbevelingen in een gezamenlijk ritueel. Ze markeren welke keuzes ze volgen, welke ze bespreken en vieren kleine momenten waarop het advies tot betere resultaten leidt. Zo ontstaat een herhaald moment dat normen zichtbaar maakt, samenwerking versterkt en gewenst gedrag vanzelfsprekend maakt.
Veel organisaties behandelen AI nog als technologie. De menselijke context rondom beslissingen krijgt nauwelijks aandacht. Maar juist die context bepaalt of AI leidt tot verstandige, ethische en consistente besluitvorming. Organisaties hebben hier een taak: zij kunnen de omgeving zo ontwerpen dat gewenst gedrag vanzelf volgt. Welke normen zijn belangrijk? Waar staan we voor? Hoe laten we zien wat vanzelfsprekend is? Rituelen en symbolen helpen die antwoorden zichtbaar en voelbaar te maken.
Veranderrituelem
Dit mechanisme staat centraal in Veranderrituelen, het boek dat Jonne Tillema en Anthony Vafi publiceren bij Boom Management. Het laat zien hoe rituelen, markeringen en herhaalde signalen een kader vormen waarin mensen leren wat vanzelfsprekend is, of dat nu in organisaties, teams of in een AI-gestuurde besluitvorming gebeurt. Het boek laat zien hoe rituelen en context gedrag sturen, van dagelijkse samenwerking tot AI-gestuurde besluitvorming.
Door: Jonne Tillema, Anthony Vafi
