De jagged frontier: waarom AI je soms briljant helpt, en je een minuut later laat struikelen
Veel ondernemers praten nog over AI alsof het een rechte lijn volgt. Eerst neemt het de simpele taken over, daarna de moeilijkere, en uiteindelijk wordt het steeds slimmer in alles. Alleen werkt het in de praktijk helemaal niet zo. Juist dat maakt AI momenteel zo verraderlijk. Een model kan in één adem een sterke analyse maken, een keurige samenvatting schrijven of een redelijke strategie opzetten en vervolgens falen op iets dat voor een mens bijna banaal voelt. Dat grillige patroon wordt steeds vaker de jagged frontier genoemd: een grens tussen wat AI wel en niet betrouwbaar kan.
Dit is niet alleen een leuke theorie uit de techwereld. In een bekend experiment met 758 consultants bleek dat AI bij veel taken echt forse winst opleverde. De deelnemers met AI voltooiden gemiddeld 12% meer taken, werkten 25% sneller en leverden ongeveer 40% hogere kwaliteit op. Alleen zat daar een pijnlijke draai aan. Bij een taak die nét buiten die frontier viel, waren dezelfde consultants met AI juist 19% minder vaak correct. Dus ja, AI kan je werk spectaculair versnellen, maar ook sneller de verkeerde kant op sturen :).
Voor ons als gebruiker is dat misschien wel de belangrijkste les van dit moment. De verkeerde vraag is: kan AI deze functie overnemen? De betere vraag is: op welke precieze onderdelen van dit werk helpt AI echt… en waar wordt menselijke controle juist belangrijker? Want de meeste functies bestaan niet uit één taak, maar uit een mengsel van analyse, nuance, klantgevoel, timing, context en controle. Op sommige stukken is AI al verrassend sterk. Op andere stukken blijft het wankel, hoe zelfverzekerd de output ook klinkt.
Daarom zie je ook dat slim AI-gebruik minder gaat over blind automatiseren en meer over taakverdeling. Recente vervolgstudies beschrijven grofweg drie stijlen. Sommige professionals werken als een soort centaur: zij verdelen bewust wat mens doet en wat machine doet. Anderen werken meer als cyborg: mens en AI lopen voortdurend door elkaar heen. De gevaarlijkste groep is de self-automator: iemand die niet alleen taken, maar ook te veel oordeel uitbesteedt. Juist die groep loopt het meeste risico om vaardigheid en scherpte te verliezen.
Ik blijf hier heel nuchter in denken; AI is niet één golf die overal tegelijk binnenkomt. Het is een grillige grens die steeds meer verschuift. Wie dat negeert, maakt domme keuzes. Wie dat begrijpt, kan er juist voordeel uit halen. Niet door AI overal tussen te zetten, maar door scherp te zien waar de machine tempo brengt, en waar jij als ondernemer nog altijd het verschil maakt.
Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.
Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.
Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.
