Josh Bersin: De investeringen in AI gaan sneller lonen dan je denkt

Gaan de investeringen in AI lonen?

MIT professor Daron Acemoglu denkt dat kunstmatige intelligentie (AI) de komende jaren minder dan 5% van alle taken zal beïnvloeden. Volgens hem zal de productiviteit (in de Verenigde Staten (VS)) slechts met 0,5% stijgen en het BBP met 0,9% groeien in het volgende decennium. In zijn woorden: de impact van AI is geen “natuurwet”. 

In diezelfde geest gelooft Gary Marcus, professor emeritus hoogleraar psychologie en neurowetenschappen aan New York University, dat generatieve AI binnenkort zal instorten en dat de miljardeninvesteringen grotendeels zullen leiden tot een verlies van privacy, een toename van cybercriminaliteit en een gebrek aan differentiatie tussen aanbieders. Het resultaat: een markt met lage winsten en hoge verliezen.

Goldman Sachs’ hoofd van Equity Jim Covello is ook pessimistisch. Hij betoogt dat de biljoen die aan AI wordt uitgegeven gericht is op technologie die complexe taken niet kan automatiseren. Daarnaast zullen leveranciers, doordat zij zich te veel concentreren op “menselijke kenmerken”, de boot missen op het gebied van zakelijke productiviteit. (Covello bestudeert aandelen, niet de economie.)

En volgens de Global Economist van Goldman Sachs, die een voorstander is van AI, zou AI maar liefst 25% van de werkprocessen kunnen automatiseren en de productiviteit in de VS met 9 biljoen dollar kunnen verhogen, terwijl het NNP de komende tien jaar met 6,1% zou kunnen stijgen. Hij volgt de traditionele zakelijke overtuiging dat “AI alles verandert” – en wel ten goede. 

Wat is er aan de hand? Simpel gezegd is deze nieuwe technologie erg duur om te ontwikkelen en is het onduidelijk waar de opbrengsten zullen liggen.

Kopers willen snelle opbrengst

Als we het werk van Google, Meta, Perplexity en Microsoft buiten beschouwing laten, beginnen IT-managers in bedrijven vragen te stellen over waar AI-gebaseerde zoekmachines worden ontwikkeld die geld verdienen met advertenties. (Zuckerberg zei onlangs dat AI er binnen enkele jaren voor zal zorgen dat je advertentiebudget rendeert).

Een artikel in Business Insider wees op een groot farmaceutisch bedrijf dat hun Microsoft Copilot-licenties heeft opgezegd, omdat de tool geen significante waarde toevoegde. 

Een andere bron citeerde een Chief Marketing Officer die aangaf dat Google Gemini’s e-mailmarketingtool en de nieuwe AI-gestuurde advertentie-aankooptool slechter presteerden dan de menselijke werknemers die de tools moesten vervangen (of ondersteunen). 

Aangezien deze tools de “prijs per gebruiker” voor productiviteitssuites bijna verdubbelen, is het volgens mij redelijk dat CIO’s en CMO’s verwachten dat ze zichzelf snel terugbetalen.

Grote successen zullen domeinspecifiek zijn

Zoals bij alle nieuwe technologieën die snel de markt op komen is “de eerste glans eraf”. We werden verrast door de mogelijkheden van ChatGPT en zijn nu op zoek naar echte oplossingen voor problemen. En in tegenstelling tot het internet, waarbij onderzoek werd gefinancierd door de overheid, zal er een vertraging zijn (en enig risico) tussen de biljoenen die we uitgeven en de biljoenen die we besparen.

Doordat ChatGPT nog geen twee jaar oud is en OpenAI van een onderzoeksbedrijf naar een productbedrijf is gegaan, zijn er duidelijke ontwikkelingen zichtbaar. Elke leverancier en toolaanbieder zoekt naar nuttige toepassingen. Dit proces kan nog een paar jaar duren. 

In de wereld van HR kunnen we het er waarschijnlijk over eens zijn dat een “druk-op-de-knop- functieomschrijving-generator” vrij standaard is. Maar als AI de functietitel analyseert en de benodigde vaardigheden identificeert via een uitgebreide vaardigheden-database en vervolgens de functieomschrijving afstemt op bedrijfsgrootte, industrie en rol, dan is dat een fantastische oplossing (Galileo doet dit, net als SeekOut, SAP en enkele andere leveranciers).

Gespecialiseerde oplossingen zijn het antwoord

Hoe specifieker en nauwkeurig AI is, des te nuttiger het wordt. Generieke Large Language Model’s (LLM’s) die niet goed getraind, geoptimaliseerd en afgestemd zijn op jouw bedrijf en functie, zullen simpelweg niet veel kosten. Dus terwijl we dachten dat ChatGPT de ultieme oplossing is, leren we nu dat gespecialiseerde oplossingen het antwoord zijn. 

Ik geef een aantal voorbeelden. 

Paradox

Het eerste voorbeeld is het platform van Paradox, een baanbrekend bedrijf dat begon te werken aan AI gegenereerde recruiters in 2016. Paradox is inmiddels ongeveer 2 miljard dollar waard en levert een end-to-end recruitment platform dat het volledige proces (kandidatenmarketing, kandidatenervaring, assessment, selectie, gesprek inplannen, inhuren en onboarding) automatiseert. Veel mensen denken dat het een chatbot is, maar in werkelijkheid is het een door AI geautomatiseerd end-to-end systeem dat het wervingsproces op revolutionaire wijze versimpelt en versnelt. Bedrijven als 7-11, FedEx, GM en meer zien grote vooruitgang in hun operationele efficiëntie. En zowel kandidaten, managers als recruiters zijn er enthousiast over. Paradox deed er acht jaar over om een oplossing te bouwen van dit niveau. 

Galileo

Als tweede voorbeeld: het platform Galileo. Galileo, dat door meer dan 10.000 HR-professionals wordt gebruikt, is een uiterst verfijnde AI-agent die specifiek ontworpen is om HR-professionals te ondersteunen bij hun complexe werkzaamheden. Het is geen generiek LLM: het is een gespecialiseerde oplossing speciaal voor HR-professionals ontworpen. We hebben gespecialiseerde contentpartners toegevoegd en bouwen unieke integraties met andere HR-platformen. Onze klanten vertellen ons dat het hen 1-2 uur per dag bespaart.

HiredScore

Het derde platform is HiredScore, dat recentelijk is overgenomen door Workday. Het in 2012 opgerichte HiredScore-team bouwt tools om passende mensen en banen te identificeren. Zij stemden hun AI af op uitlegbaarheid, objectiviteit en gebruiksvriendelijkheid. Het duurde een paar jaar voordat Athena Karp en haar team de use-cases en de gebruikersinterface volledig hadden uitgewerkt, maar nu wordt HiredScore beschouwd als een van de krachtigste recruitment-“orchestratie” tools op de markt. Het wordt ook gebruikt voor interne werving en vele andere toepassingen. Elke klant met wie ik spreek, noemt het onmisbaar en vertelt me dat het hen maanden aan handmatig, foutgevoelig werk bespaart.

Eightfold

Het vierde platform is Eightfold, dat in 2016 werd ontwikkeld met als doel om “Google-scale” matching te creëren tussen werkzoekenden en vacatures. Na vele jaren van engineering, productontwikkeling en verkoopstrategieën is het bedrijf uitgegroeid tot de leider in een nieuwe categorie genaamd ‘Talent Intelligence’, wat nu een snelgroeiende markt van miljarden dollars is. Het bedrijf is ongeveer tien jaar oud en wordt nu gebruikt door enkele van ‘s werelds grootste bedrijven om hun werving, loopbaanbeheer en talentmanagementprocessen met AI te ondersteunen. Bedrijven als EY, Bayer en Chevron gebruiken het platform voor al hun strategische talentprogramma’s.

Elk van deze leveranciers, waaronder Gloat, Sana, Arist, Lightcast, Draup, Uplimit, Firstup en honderden anderen, hebben geduldig de kracht van generatieve AI benut en deze met uiterste precisie toegepast op hun oplossingen. Elk van deze bedrijven is uniek en naarmate we met hen samenwerken, zien we veel innovatie. Niet per se in AI zelf, maar in het vinden van manieren om problemen op te lossen en hoger in de keten komen.

Dit is het pad voor AI de komende jaren. Zoals bij alle nieuwe technologie volgt na teleurstelling een fase waarin we het juiste raakvlak vinden, ook wel de “bowlingpinstrategie” genoemd. Innovators, ondernemers en start-ups zullen degenen zijn die generatieve AI op unieke manieren inzetten om problemen op te lossen. Binnenkort zal de term AI-gedreven zo vanzelfsprekend zijn dat we die nauwelijks nog hoeven te noemen. 

Productiviteitsverhoging gaat nog stijgen

Generatieve AI-oplossingen vereisen een omvangrijk platform van data, infrastructuur en software. Maar dat op zichzelf is niet waar de echte waarde ligt. De grote productiviteitsvoordelen komen pas na jaren van inspanning. Waarbij de datasets worden verfijnd en er nauw samengewerkt wordt met klanten, om de functies, UI-ontwerpen en datasets te vinden die de meeste waarde toevoegen. We bevinden ons nog steeds in de beginfase van dit proces.

Wie het core-AI-platform-spel zal winnen, valt niet te voorspellen. Dat zullen Microsoft, OpenAI, Google, Meta en Amazon moeten uitvechten. Maar dit kan ik wel voorspellen: generatieve AI zal de productiviteit van organisaties enorm verhogen. Je moet alleen een beetje om je heen ‘shoppen’ en wachten totdat de juiste oplossingen zich aandienen. 

Dit is een vertaling van het (Engelse) artikel ‘When Will The Trillions Invested In AI Pay Off? Sooner Than You Think.‘ op joshbersin.com.