AI en het valse negatief

Dit hoort elke L&D-er te snappen van AI
Hé, ben je er weer? Mooi! Vandaag gaan we het hebben over iets wat je niet direct met leren zou associëren, maar wat onwijs belangrijk is: Artificial Intelligence, oftewel AI. En we pakken het meteen goed aan, want we gooien het over een heel andere boeg: je tandartsbezoek. Ja, je hoort het goed, je tandarts!

Het dilemma: AI versus de Tandarts
Stel, je hebt wat last van je kiezen. Je tandarts maakt een foto en dan sta je voor de keuze: laat je die foto analyseren door je vertrouwde tandarts of door een slimme AI die duizenden foto's heeft bestudeerd? De meeste van ons kiezen voor de tandarts, maar is dat wel de slimste keuze?

AI Diagnoses: vier mogelijke uitkomsten
Laten we even duiken in wat er kan gebeuren als AI jouw tandartsfoto analyseert:
1. True Positive: AI detecteert een probleem en dat is er ook echt. Perfect, toch?
2. True Negative: AI zegt dat alles oké is, en dat klopt ook. Alles loopt op rolletjes.
3. False Positive: AI ziet een probleem dat er niet is. Oeps, een kleine misser, maar meestal geen ramp.
4. False Negative: En hier wordt het tricky. AI zegt dat alles in orde is, maar eigenlijk broeit er een probleem. Dit kan grote gevolgen hebben.

Waarom dit belangrijk is voor L&D
Nu denk je misschien: "Leuk, die tandarts, maar wat heeft dit te maken met leren en ontwikkelen?" Nou, heel veel! AI wordt steeds vaker ingezet voor het evalueren en verbeteren van leerprocessen. Het begrijpen van de impact van AI-diagnoses kan ons helpen beter te begrijpen hoe we AI kunnen gebruiken én waar we voorzichtig moeten zijn.

De Les voor L&D
AI is fantastisch en kan ons werk makkelijker en efficiënter maken, maar we moeten altijd kritisch blijven op de resultaten. Vooral de false negatives zijn gevaarlijk, want als je niet weet wat je mist, kun je grote kansen laten liggen. Stel je voor dat AI gebruikt wordt om de effectiviteit van een training te beoordelen en belangrijke verbeterpunten mist. Dat zou betekenen dat we niet alleen stilstaan, maar misschien zelfs achteruitgaan!

Hoe dan wel?
1. Wees bewust van de beperkingen: AI is niet feilloos. Wees je bewust van de mogelijke fouten en weeg de voor- en nadelen goed af.
2. Combineer AI met menselijke expertise: Laat AI niet alleen de beslissingen maken. Gebruik het als een hulpmiddel, niet als de ultieme beslisser.
3. Continue Evaluatie: Blijf de uitkomsten van AI kritisch evalueren. Zijn er veel false positives of negatives? Dan moet je misschien je AI-model bijstellen.

Zoals altijd met nieuwe technologie, is het een kwestie van balanceren. AI in de L&D-wereld brengt enorme mogelijkheden, maar ook grote verantwoordelijkheden. Laten we die slim en zorgvuldig inzetten. En hey, misschien is het volgende keer toch handig om die AI eens naar je tandartsfoto te laten kijken, gewoon om te zien wat het zegt!

Tot de volgende keer.
Blijf nieuwsgierig, blijf leren!

Still hungry?
Koop dat het heerlijke AI boek van oa Ilona Boomsma

Jeanne

‍