Vrijwel iedereen gebruikt inmiddels AI en steeds vaker ook voor taken waarvan je je kunt afvragen of dat wel verstandig is. Voor onderzoekers en marketeers roept dat een lastige vraag op: waar helpt het je echt vooruit en waar vertrouw je op iets wat je niet kunt controleren? In dit artikel, de eerste in een korte reeks over kwalitatief onderzoek en AI, gaan Sarah Gagestein, expert in onbewuste beïnvloeding en directeur van Taalstrategie, en Stephanie Groot van Bureau Fris daarover in gesprek.
AI wordt overal ingezet, ook lukraak
"Ik zie AI steeds vaker opduiken in mijn werk", vertelt Sarah. "Waar eerst alleen de early adopters ermee bezig waren, werkt nu bijna iedereen ermee." Organisaties moedigen hun mensen aan om het in te zetten en zo sneller te werken. Dat is interessant en ingewikkeld tegelijk, want weten al die mensen echt waar AI wel en niet geschikt voor is? "Het valt me op dat het vaak lukraak wordt ingezet, ook voor dingen waarvan je je kunt afvragen of je dat aan AI moet overlaten."
Innovator of assistent
Bij een klant kwam laatst precies de goede vraag op tafel, vertelt Sarah. "Is AI nou een innovator of een assistent?" Zeker kun je in sommige gevallen een taalmodel inzetten om iets nieuws te bedenken, maar daarmee moet je heel voorzichtig zijn. "Zodra je een model iets vraagt wat je zelf niet kunt factchecken, is er een groot risico dat het wat bij elkaar kletst zonder dat je het doorhebt", waarschuwt ze. Vraag je iets wat je zelf kunt controleren, dan blijft de regie bij jou.
Daar zit volgens Sarah de kern. Gebruiken mensen AI om hun eigen expertise te vervangen, waardoor ze de grip op de uitkomst kwijtraken? Of zetten ze het in om te versnellen, waarbij het controleren van een antwoord minder tijd kost dan het zelf uitzoeken? Vraag je onder professionals rond, dan blijkt dat onderscheid nog lang niet voor iedereen helder.
Overtuigend is niet hetzelfde als juist
"AI geeft altijd antwoord", zegt Sarah, "ook als het nergens op slaat. En het klinkt altijd goed, heel eloquent zelfs, met bronnen en al erbij. Alleen bestaan die bronnen soms helemaal niet." Een antwoord dat overtuigend klinkt, is nog niet per se juist. Zeker als je wilt weten wat mensen ergens van vinden, kun je beter niet blind varen op een algoritme. De uitkomst lijkt ongetwijfeld heel zinnig, maar komt voort uit patronen in bestaande teksten. Het model geeft je wat waarschijnlijk klinkt, niet per se wat klopt.
Waar je AI wel goed voor inzet
Betekent dit dat AI niks te bieden heeft? Zeker niet. Als assistent is het juist prettig. Denk aan een transcript doorzoeken, een tekst op spelling checken of een eerste ordening maken. Ook bij het onderzoekswerk zelf kan AI helpen, bijvoorbeeld om een topiclijst voor te bereiden, interviewnotities naast elkaar te leggen of een paar alternatieve invalshoeken aan te dragen. Zolang jij de regie houdt en de uitkomst kunt beoordelen, versnelt AI je werk. Het gaat mis zodra je AI jouw denkwerk laat overnemen.
Weten wanneer je AI wel en niet inzet
De echte winst zit dus in weten wanneer je AI gebruikt en wanneer niet. In het volgende artikel gaan Sarah en Stephanie in op wat een echt gesprek met een respondent oplevert en waarom je die inzichten niet uit een taalmodel krijgt.
Wil je sparren over onderzoek waarin je de mens echt aan het woord laat? Neem gerust contact op met Bureau Fris, we denken graag mee.
Dit artikel is gebaseerd op een gesprek met Sarah Gagestein (Taalstrategie) en Stephanie Groot (Bureau Fris).
