Over gemakzucht, kuddegedrag en de dwarsdenker die je nog nodig hebt
Vraag tien mensen om een huis te tekenen en je krijgt tien huizen. De één zet er nog een schoorsteen op, de ander tekent onbewust het rijtjeshuis waarin hij opgroeide, een derde probeert iets met een plat dak omdat hij stiekem architect had willen worden. Tien mensen, tien huizen, tien keer een stukje van wie ze zijn. Stel diezelfde vraag aan tien mensen die een AI-model gebruiken en je krijgt opeens tien keer hetzelfde huis.
Dat komt deels doordat we bijna allemaal hetzelfde model gebruiken. Maar er is een tweede, veel belangrijkere, reden hoe dit ontstaat: we vergeten het model te vertellen wie er achter de knoppen zit. We tikken “teken een huis”. Wat je dan terugkrijgt is niet jóuw huis. Het is het gemiddelde huis. Niet eentje die bij jou past, maar eentje die bij iedereen kan passen. En als iets bij iedereen past, valt het bij niemand meer op.
Vier merken, één kleur
En je ziet dit opvallend vaak terugkomen. Kijk naar het afgelopen WK van deze zomer.
Adidas kwam met de Road to Glory, Nike met de Breakout, Puma met de Showtime, en New Balance schoof de Pure Ambition-collectie naar voren. Opvallend detail, al deze voetbalschoenen waren knalroze. Niet een toevallige uitvoering ergens in de collectie, maar hét model waarmee elk merk naar het WK ging. En als je je afvraagt hoe deze vier concurrenten los van elkaar bij precies dezelfde kleur uitkomen, dan is het antwoord waarschijnlijk simpel: ze keken allemaal naar vergelijkbare data. En vergelijkbare data geeft vergelijkbare conclusies. Roze contrasteert maximaal met het groene gras, roze knalt van het Tv-scherm, roze wordt door de jonge generatie waarschijnlijk als hip gezien. Zichtbaarheid gegarandeerd. Allemaal datagedreven, allemaal onderzocht, allemaal keurig volgens het ongetwijfeld geoptimaliseerde proces, allemaal langs de interne marketing-board, allemaal heel logisch. En allemaal hetzelfde eindresultaat!
En dáár zit de grote denkfout. Als de data zegt dat roze de optimale keuze is, moet er iemand durven opstaan die zegt “Dit is een gemiddelde! Als we doen wat het gemiddelde zegt, dan zijn we de middelmaat”. En als niemand dat roept, dan worden vier merken, die stuk voor stuk kozen om op te vallen, juist daardoor inwisselbaar. Data helpt je om de markt te begrijpen. Het is de menselijke regie die zorgt dat je niet in de middelmaat verdwijnt.
De eenheidsworst, nu met bewijs
En het is niet alleen een onderbuikgevoel. Onderzoekers Doshi en Hauser lieten het zien, en MIT Sloan waarschuwde er deze zomer ook nog voor: op het niveau van de enkeling klopt het verhaal van meer creativiteit met AI gewoon. Jij, samen met AI, bedenkt sneller meer en betere dingen dan zonder. Maar zodra een hele groep dezelfde modellen voedt met dezelfde soort vragen, kruipen de uitkomsten steeds dichter naar elkaar toe. De diversiteit daalt, zelfs bij mensen die nooit met elkaar spraken. Er ontstaat collectief steeds meer een eenheidsworst, terwijl iedereen individueel het gevoel heeft vooruit te gaan.
En dáár zit de echte pijn. AI maakt ons niet dom. We maken onszelf dom door te stoppen met nadenken over de vragen die we stellen. Een luie vraag, krijgt een nette, vloeiende, prima geschreven tekst terug, en omdat het zo lekker leest nemen we er genoegen mee. Het klínkt goed, dus het zal wel goed zijn. Maar goed geschreven is niet hetzelfde als goed gedacht. En de middelmaat die jij terugkrijgt is precies dezelfde middelmaat die je concurrent terugkrijgt.
Goed geschreven is niet hetzelfde als goed gedacht.
Stel je die Marketeer voor die ChatGPT om een campagneplan vraagt. Het plan ziet er prima uit. Strak, onderbouwd, niks op aan te merken. Hij is tevreden en levert het bij je aan en vraagt het door AI-begrote budget. Wat hij niet ziet: negen concurrenten deden precies hetzelfde, met hetzelfde model, en kregen grofweg hetzelfde plan. Tien bedrijven, één plan. Voor een organisatie die haar bestaan ontleent aan onderscheidend vermogen is dat geen efficiencywinst. Ze lost langzaam op in de grijze massa. En het ergste is, het voelt als vooruitgang terwijl je erbij staat te kijken.
Kritisch denken met AI: de dwarsdenker in jezelf
En ja ja, ik ga nu niet mijn eigen tiende huisje tekenen met een blog in de trant van “AI maakt ons allemaal hetzelfde.” Het antwoord is niet minder AI. AI is een uitstekend hulpmiddel, om sneller onderzoek te doen, om je verhaal te structureren, om je te laten bevragen tot je eigen denken helderder wordt. Het antwoord is de dwarsdenker in jezelf! Deze kritische denker moet ontwaken en sterker worden. Dat stemmetje in je hoofd die bij de eerste uitkomst zegt: mooi, maar wat betekent dit? Is dit wat ík wilde zeggen, is dit waar ik naar toe wilde? Of is het de middelmaat die het AI-model het makkelijkst opschreef? Jij bent degene die niet vraagt “teken een huis”. Jij weet aan welke kenmerken jouw huis moet voldoen, jij denkt na voordat er ook maar één letter getypt is. Want de uitkomst begint niet bij het model. De uitkomst begint bij jou! Bij hoe scherp je durft te zijn over wat je eigenlijk wilt bereiken, en hoe ongemakkelijk je het jezelf durft te maken voordat de AI je het gemakkelijke antwoord geeft. Wees die dwarsdenker die zegt “Dit is een gemiddelde. Wij zijn niet de middelmaat!”.
Dus de vraag is niet of AI jouw werk kan maken. Dat kan het. De vraag is welk huis er straks op de plank staat als tien concurrenten met hetzelfde model hetzelfde plan opleveren. Teken jij dan nog dat ene huis dat alleen jij kon bedenken? Of zet je hetzelfde huisje in het rijtje?
Met dank aan @Martin Jaartsveld voor de insights over de voetbalschoen
Fotocredits: afbeeldingen gemaakt met ChatGPT