Ben jij een kritische denker?

Behoor jij tot de 87% van de mensen die AI op het werk gebruikt? Zo ja, welk patroon herken je bij jezelf?

De volgende vraag: welk van deze twee patronen creëert op de lange termijn meer waarde voor de organisatie?

Het antwoord:

Patroon A. Kritisch denken in combinatie met AI creëert duurzame waarde.

Kritisch denken is altijd belangrijk geweest

Alles wat je leraren op de middelbare school je vertelden, blijkt waar te zijn. Kritisch denken is inderdaad belangrijk. Alleen de manier waarop we het op de werkvloer toepassen, is veranderd.

Kritisch denken vormt de basis voor goed beoordelingsvermogen en doordachte besluitvorming. Het begint met het bevragen van wat voor je ligt.

Zonder die kritische blik was er waarschijnlijk nooit een bedrijf als Uber geweest. Nadat Garrett Camp in hartje Parijs moeite had om een taxi te vinden, stelde hij zichzelf twee eenvoudige vragen: "Waarom accepteren we dit eigenlijk?" en "Wat als het ook anders kan?"

Datzelfde principe ligt aan de basis van vrijwel elke innovatie die we kennen. Kritische denkers dagen niet alleen de status quo uit. Ze zorgen er ook voor dat vooruitgang zorgvuldig en doordacht tot stand komt. Want wanneer een goed idee ontstaat, zijn het teams van kritische denkers die dat idee toetsen, aanscherpen en omzetten in iets wat daadwerkelijk werkt.

Het risico van onvoldoende kritisch denken bij AI is groot
En dat is zorgwekkend. Er zijn inmiddels twee termen ontstaan om te beschrijven wat er met ons denken gebeurt wanneer we met AI werken:

Heeft het blind volgen van AI gevolgen voor organisaties?

Deze begrippen zijn nog relatief nieuw, maar er verschijnt steeds meer onderzoek dat in dezelfde richting wijst.

Uit het Work AI Report van Glean blijkt dat de meeste medewerkers AI dagelijks gebruiken:

• 87% gebruikt AI op het werk
• 75% zegt daardoor productiever te zijn

Toch:

• Slechts 13% gelooft dat hun organisatie daardoor beter presteert

Het rapport onderscheidt twee manieren waarop mensen AI gebruiken. Enerzijds is er botsitting: het kritisch beoordelen van AI-output. Anderzijds is er het kleurrijk omschreven botshitting: het blind volgen van AI-output zonder die kritisch te toetsen.

Kritisch omgaan met AI kost tijd. AI-auteur en hoogleraar Tom Davenport verwoordde dat treffend toen hij in zijn Substack schreef:

 "Als je generatieve AI op de juiste manier gebruikt, bespaar je eigenlijk niet zo veel tijd en moeite. De juiste manier, tenminste als je content van hoge kwaliteit wilt maken en wilt voorkomen dat je je denkvermogen afstompt, is om meerdere prompts te gebruiken totdat je iets hebt dat in de buurt komt van wat je zoekt. Vervolgens controleer je het op mogelijke hallucinaties. Daarna bewerk je het verder: je haalt LLM clichés eruit en voegt je eigen unieke perspectief toe."

Aan de kant van cognitive surrender (botsh!tting) hoeven we alleen maar te kijken naar de gevolgen van fouten. Denk aan herstelwerk, koerscorrecties, een gebrek aan probleemoplossend vermogen en het afnemen van vaardigheden. Dan wordt al snel duidelijk dat dit organisaties productiviteit gaat kosten.

(En daarom helpt het een organisatie niet vooruit, hoeveel tijd mensen vooraf ook denken te besparen door hun denkwerk uit te besteden aan AI.)

Hoewel Thomas Davenport stelt dat AI, zelfs in het beste geval, tijd kost, herinnert Erik Brynjolfsson, hoofd van het Stanford Digital Economy Lab, ons eraan dat de productiviteitsvertraging tijdelijk is.

Hij gelooft dat organisaties een grote sprong voorwaarts zullen maken zodra ze de tijd hebben gehad om processen opnieuw in te richten en AI te integreren in opnieuw ontworpen workflows.

Maar voor mensen die hun denkvermogen uit handen geven aan AI, is er geen U-curve van afnemende opbrengsten en uiteindelijk herstel. Geen licht aan het einde van de tunnel. Sterker nog: voordat het beter wordt... wordt het eerst erger.

Onderzoek van The Wharton School liet dit jaar zien dat AI de prestaties verbetert wanneer het juiste antwoorden geeft.
Maar wanneer AI fouten maakt, presteren mensen slechter dan wanneer ze helemaal geen AI hadden gebruikt, omdat ze stoppen met vertrouwen op hun eigen beoordelingsvermogen.

Daarom is doelgerichte training de enige manier om productiviteitsverlies als gevolg van cognitive surrender te beperken.

Hoe ontwikkel je kritische denkvaardigheden op de werkvloer?

 "Als iets er verzorgd uitziet, overtuigend klinkt en snel wordt aangeleverd, zoals vaak bij AI, nemen we het verrassend makkelijk over zonder goed te toetsen of het ook klopt."
 -Dr Tanya Boyd, arbeids- en organisatiepsycholoog, Insights 

Bouw aan een sterke basis

De eerste stap in een training rond kritisch denken is dat mensen inzicht krijgen in hun natuurlijke denkstijlen en voorkeuren. Door onze sterke kanten in het denken te begrijpen, leggen we een stevige en positieve basis voor verdere ontwikkeling.

Waarom? We staan tegenwoordig zelden stil bij hoe we denken. Laat staan dat we bewust waarderen wat onze manier van denken ons oplevert. Toch is dat belangrijk. Mensen hebben vertrouwen nodig om zich verder te ontwikkelen. En begrijpen welke rol hun eigen menselijke denkvermogen speelt in een werkomgeving waarin AI een steeds grotere plaats inneemt, is daar een belangrijk onderdeel van.

Deze stap vergroot ook het bewustzijn van verborgen vooroordelen en denkpatronen. Ze kan blinde vlekken blootleggen die ons denken beïnvloeden en onze effectiviteit onbedoeld beperken. Door die beter te herkennen, kunnen mensen informatie bewuster beoordelen, aannames ter discussie stellen en beter onderbouwde beslissingen nemen.

Creëer ruimte om te oefenen

Morgen, wanneer je werkt met je favoriete LLM:

• Daag één AI-output uit.
• Vraag één collega om die output te beoordelen.
• Duik in het onderzoeksrapport of artikel waarnaar wordt verwezen en zoek de exacte quote of het oorspronkelijke onderzoek op.
• Leg één beslissing vast die je bijna zonder vragen had geaccepteerd.

Insights Discovery Kritische Denkstijl

Als cognitieve overgave aangeleerd gedrag is (en dat is het), dan hebben organisaties een gestructureerde manier nodig om dat gedrag om te keren.

Insights Discovery Kritische Denkstijl is gebaseerd op het bekroonde vierkleurenmodel van Insights Discovery. Het is een begeleide toepassing die organisaties helpt om kritisch denken op schaal te ontwikkelen, ook binnen grote groepen.

Hoe werkt Insights Discovery Kritische Denkstijl?

De ervaring bestaat uit zes stappen.

Eerst brengen deelnemers een uitdaging uit hun dagelijkse praktijk in en gaan daarmee aan de slag via een gestructureerd besluitvormingsproces.

Dat kan van alles zijn: van "Ik moet 20% besparen op het budget van mijn afdeling" tot "Mijn beste medewerker is overbelast en ik weet niet goed hoe ik die persoon kan ondersteunen."

Vervolgens onderzoeken deelnemers met behulp van het besluitvormingskader van Insights verschillende oplossingen voor hun uitdaging. Ze passen praktische strategieën toe om vooroordelen te verminderen en aannames te toetsen. Daardoor krijgen ze meer vertrouwen in hun afwegingen en beslissingen.

Het programma maakt gebruik van het hoofdstuk Kritische Denkstijlen in het Insights Discovery-profiel van iedere deelnemer. Daarnaast bevat het ondersteunende digitale materialen en coachingsmomenten na 15 en 60 dagen om het geleerde te verankeren en de impact zichtbaar te maken.

Het resultaat: sterkere prestaties, betere besluitvorming en teams die kunnen samenwerken en vernieuwen, ook wanneer het tempo hoog ligt.

De toekomst is aan kritische denkers

Als er één boodschap uit dit artikel blijft hangen, laat het dan deze zijn:

Het onderzoek is duidelijk: kritisch denken is mensenwerk.

Mensen die investeren in unieke menselijke vaardigheden, zoals empathie en onderscheidingsvermogen, zullen succesvol samenwerken met automatisering. Organisaties die mensen centraal blijven stellen en de vooruitziende blik hebben om in deze vaardigheden te investeren, zullen sneller beter presteren dan organisaties die dat niet doen.

Bronnen gebruikt in dit artikel:

Kosmyna, N et al. Thinking Fast, Slow and Artificial: Generative AI Reduces Cognitive Effort While Thinking. SSRN.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646 

Glean. Work AI Index. https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index

Davenport, T. Ten Reasons Why We Won't See Productivity. Substack. https://tdavenport.substack.com/p/ten-reasons-why-we-wont-see-productivity