Gegevens van goed presterende werknemers kunnen AI-gebaseerde assistenten creëren die de productiviteit van iedereen verhogen. Maar deze vorm van AI-gebruik kan ook nieuwe zorgen over een eerlijke beloning oproepen.

Uit onderzoek van MIT en Stanford onder vijfduizend Filipijnse customerservice-medewerkers waar Ziptone eerder over berichtte, bleek dat AI de productiviteit van de medewerkers minstens 14 procent kon verbeteren. Toen de onderzoekers de resultaten uitsplitsten naar vaardigheidsniveau, ontdekten ze dat de meeste voordelen van de chatbot toekwamen aan de minst geschoolde werknemers, die hun productiviteit met 35 procent zagen stijgen. Het trainingsmateriaal van de AI-toepassing: de chatsessies van de best presterende medewerkers. De onderzoekers vroegen zich daarna onder meer af hoe het zit met de beloning van die toppresteerders.

High performers zijn bron van informatie voor AI

Wired ging het gesprek over dat beloningsvraagstuk aan met de onderzoekers. Een van hen, Danielle Li, een econoom aan de Sloan School of Management van het MIT, stelt dat het oplossen van problemen die een ander aanreikt, de productiviteit van die ander flink kan vergroten. Maar wanneer AI die probleem oplost, heb je ook meteen data in handen, waardoor het principe schaalbaar is.

Ondertussen heeft NBC News in de VS ontdekt dat OpenAI voor het trainen van ChatGPT, het zogenoemde labelen gebruik maakt van uitzendbureaus die hordes goedkope arbeidskrachten leveren. En daarvoor krijgen ze dan 15 dollar per uur. Ofwel, hoe goed ChatGPT – en wellicht ook andere AI-tesktgenerators – werken, hangt af van uitzendkrachten die maar fractioneel meer betaald krijgen dan ‘hamburgerflippers’ en magazijnmedewerkers, aldus Dutch Cowboys.

De onderzoekers van MIT stellen dat het fair zou zijn als je die best presterende medewerkers extra zou belonen. Bedrijven die deze productiviteitssprongen willen maken, hebben immers deze supertalenten nodig. Of zoals de onderzoekers stellen: “Er is bijna geen enkele bedrijfssituatie waarin er geen nieuwe problemen zijn. Dus je hebt die high performers nodig om die best practices in de toekomst te blijven genereren.”

AI kan impliciete kennis ‘ophalen’

De informatie die AI ophaalt uit de verrichtingen van de toppresteerders, kan je beschouwen als impliciete kennis: kennis opgeslagen in de hoofden van mensen. Digitale klantcontacten zijn bij uitstek geschikt om deze impliciete kennis te ‘harvesten’ waarna deze best practices de basis kunnen zijn voor training, kennisbanken en zelfs verdere automatisering.

Wired schrijft dat het nog ingewikkelder wordt als de AI-data over succesvolle werkwijzen van toppresteerders gevoed worden aan nieuwe modellen, ontwikkeld door AI-bedrijven die ze vervolgens op de markt brengen – iets wat ook lijkt door te klinken in de plannen van een dienstverlener als Teleperformance. Wie krijgt hiervoor dan welke premies? Wired verwijst naar de Shapley-waarde, een model voor waardebepaling dat kan worden gebruikt om een eerlijke winstdeling te bepalen in situaties waarbij verschillende soorten informatie worden gedeeld met verschillende waarde.

Het is de vraag wanneer individuele medewerkers of vakbonden op dit vlak in actie komen en of arbeidsvoorwaarden in de toekomst worden aangepast.

Controle

De auteurs wijzen er ook op dat dit soort AI-oplossingen kan worden ingezet als een vorm van algoritmisch beheer, gericht op het controleren van bijvoorbeeld contactcentermedewerkers. Ondertussen gaat de onderzoekers van Stanford en MIT verder met hun onderzoek: ze willen weten of werknemers leren van de chatbot of er afhankelijk van worden. (Wired)

Featured, Human Resources