Bekwaamheden nodig om om te gaan met slimme technologie
Volgens Harold Jarche evolueert de werkomgeving voortdurend, waarbij technologische en sociale veranderingen bepaalde aspecten van werk in steeds hoger tempo helpen veranderen. Hij stelt dat werknemers over drie meta-vaardigheden moeten beschikken om samen te werken met slimme technologieën.
De digitale werkplek vereist volgens Jarche specifieke vaardigheden in samenwerking binnen verspreide teams en in coöperatie in kennisnetwerken. De laatste tijd is het met name generatieve AI die van invloed is op hoe werk wordt uitgevoerd. De snelle integratie van deze technologieën vereist volgens Jarche wendbare betekenisgeving van werknemers die zich aanpassen aan de veranderende mens-machine werkinterface.
Drie belangrijke menselijke meta-vaardigheden zijn dan:
1. Leren ‘hoe’ te leren – nieuwsgierigheid en de vastberadenheid om problemen op te lossen
2. Aanpassen aan verandering – wendbare betekenisgeving
3. Samenwerking en coöperatie – kennisdeling
Leren ‘hoe’ te leren vereist het begrijpen van de omgeving en het gebruik van deze kennis om actie te ondernemen. Nieuwsgierigheid naar ideeën kan creativiteit bevorderen, terwijl nieuwsgierigheid naar mensen empathie kan ontwikkelen. Leren gebeurt door ervaringen en blootstelling aan mensen en ideeën, waarbij sociale netwerken inspiratie kunnen bieden.
Aanpassen aan verandering is cruciaal in een werkomgeving die zich in een constante staat van ‘perpetual beta‘ bevindt. In ontwikkeling zijnd menselijk werk is complex en creatief. Dit maakt het noodzakelijk dat nieuwe praktijken worden ontwikkeld terwijl problemen worden aangepakt. Sociaal leren in kennisnetwerken wordt een cruciale vaardigheid om zich aan te passen aan een veranderende werkomgeving. Om de machines voor te blijven, moeten mensen volgens Jarche hun unieke menselijke capaciteiten gebruiken en begrijpen hoe machines en algoritmes werken. Het ontwikkelen van de vaardigheden van een ‘kennis ambachtsmens’ in elk werkveld is essentieel voor succes. Nieuwe ideeën moeten volgens komen uit externe professionele netwerken om gelijke tred te houden met innovatie en verandering.
Samenwerking en coöperatie zijn fundamenteel voor effectief werken in netwerken. Coöperatie veronderstelt de vrijheid van individuen om deel te nemen, waarbij mensen in het netwerk niet kunnen worden verteld wat ze moeten doen, maar alleen beïnvloed. In een netwerk moet je door velen worden gezien als waardevol, hoewel niet sprake is van dezelfde waarde voor iedereen. Samenwerking vereist een gemeenschappelijk doel, terwijl bij coöperatie sprake is van delen is zonder specifieke doelstellingen.
Effectieve kennisnetwerken bestaan volgens Jarche uit unieke individuen die aan gemeenschappelijke uitdagingen werken. We moeten overgaan van een ‘one size fits all’ houding ten opzichte van werk en leren naar een ‘iedereen is uniek’ perspectief. Het netwerk maakt oneindige combinaties tussen unieke knooppunten mogelijk. Connectiviteit leidt bijvoorbeeld tot nieuwe innovaties, zoals de snelle ontwikkeling van vaccins tijdens de pandemie. In een genetwerkte werkplek, waar iedereen uniek is, is er een afnemende behoefte aan generieke werkprocessen (banen, rollen, beroepen) en standaardcurricula. Leren vindt dan vooral plaats door het delen van kennis.
Mijn opmerkingen
Eerlijk gezegd mis ik de rol die AI kan gaan vervullen bij teams, gemeenschappen en netwerken. Ik krijg de indruk dat Harold Jarche AI niet beschouwt als technologie waarmee je kunt interacteren en die menselijke vaardigheden juist kan aanvullen en versterken. Graag verwijs ik in dit kader naar de theorie van het connectivisme van George Siemens en Stephen Downes (inmiddels ook al zo’n twintig jaar oud). Volgens deze theorie vindt leren plaats in een netwerk dat uit knooppunten (‘nodes‘) bestaat die met elkaar zijn verbonden. Zo’n knooppunt is dan de lerende, een expert, een informatiedrager of een machine. AI-toepassingen zijn binnen deze theorie m.i. ook een knooppunt waarmee een lerende zich kan verbinden en waarmee de lerende kan interacteren. Vergelijk AI-toepassingen daarbij niet met mensen, ook al kunnen zij acties uitvoeren die vaak waren voorbehouden aan mensen (soms zelfs beter dan mensen, zoals het snel verwerken van veel informatie). Dankzij deze toepassingen kun je bijvoorbeeld op nieuwe ideeën en nieuwe inzichten komen, bijvoorbeeld door te associëren op output. Je moet daarbij niet alleen weten hoe AI werkt, maar ook hoe je slim kunt interacteren met AI. Waardeer echter AI-toepassingen -met alle sterke en minder sterke aspecten- als ‘node’ binnen je netwerk.
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.