Waarom de fixatie op AI-hallucinaties ons afleidt van wat er echt toe doet
De publieke discussie over artificiële intelligentie wordt nog te vaak gedomineerd door voorbeelden van hallucinaties en fouten. Die tekortkomingen zijn reëel, maar ze vertellen slechts een deel van het verhaal. Nieuwe economische analyses tonen aan dat AI, ondanks imperfecties, al een meetbare impact heeft op productiviteit, taakverdeling en de aard van kenniswerk. Niet foutloosheid, maar praktische inzetbaarheid is doorslaggevend.
Het verkeerde ijkpunt in het AI-debat
Sinds generatieve AI breed beschikbaar werd, zijn hallucinaties uitgegroeid tot hét stokpaardje van critici. Elk fout antwoord of verzonnen feit wordt aangehaald als bewijs dat AI fundamenteel onbetrouwbaar is. Dat wantrouwen is begrijpelijk, maar het leidt af van een belangrijkere vaststelling: economisch gezien wordt AI vandaag al intensief en doelgericht ingezet, ondanks -en soms zelfs dankzij- die beperkingen.
De kernvraag is niet of AI nooit fouten maakt, maar of ze voldoende waarde creëert om werkprocessen te versnellen en te verbeteren. In dat opzicht past AI perfect in een historisch patroon. Geen enkele productiviteitstechnologie was vanaf dag één robuust. Spreadsheets introduceerden nieuwe rekenfouten, e-mail zorgde voor informatiestress en zoekmachines leverden jarenlang onbetrouwbare resultaten. Toch veranderden ze onomkeerbaar hoe organisaties functioneren. AI volgt dezelfde logica, maar in een hoger tempo.
AI als productiviteitsversterker, niet als autonome beslisser
Wat recente gebruiksdata duidelijk maken, is dat AI zelden volledig autonoom wordt ingezet. In de meeste gevallen fungeert ze als assistent: een systeem dat meedenkt, herschrijft, structureert en versnelt. De dominante interactievorm is iteratief. Gebruikers sturen bij, corrigeren en verfijnen. Fouten verdwijnen daardoor niet, maar worden ingekaderd in een mens-in-de-lusmodel dat risico’s beheersbaar houdt.
Opvallend is bovendien waar AI het meest wordt gebruikt. Niet zozeer voor triviale taken, maar voor cognitief veeleisend werk. Analyse, softwareontwikkeling, strategische voorbereiding en complexe communicatie blijken domeinen waarin AI aanzienlijke tijdswinst oplevert. Daar zit wel een duidelijke spanning: hoe complexer de taak, hoe groter de productiviteitswinst, maar ook hoe hoger de vereisten aan controle en expertise. Het resultaat is geen zwart-witverhaal, maar een spectrum van efficiëntie.
Hoe AI de inhoud van werk hertekent
Die focus op hallucinaties maskeert ook een structurele verschuiving in werk zelf. Wanneer AI repetitieve of analytisch zware onderdelen overneemt, verschuift de menselijke rol. Sommige functies verliezen routinetaken en worden eenvoudiger; andere worden juist strategischer en mensgerichter. Het populaire idee dat AI simpelweg banen “wegautomatiseert” doet geen recht aan deze herverdeling van taken en vaardigheden.
Op macro-economisch niveau blijven de effecten overeind, zelfs wanneer rekening wordt gehouden met fouten. Gecorrigeerde schattingen tonen weliswaar lagere productiviteitswinsten, maar nog steeds een significante bijdrage aan economische groei. Dat maakt duidelijk dat perfectie geen vereiste is voor impact. De echte beleidsvraag verschuift daardoor van “hoe elimineren we fouten?” naar “hoe ontwerpen en reguleren we AI zodat ze verantwoord schaalbaar is?”
Van foutloosheid naar bruikbaarheid
Een laatste, vaak vergeten dimensie is ongelijkheid. De kwaliteit van AI-output hangt sterk samen met de kwaliteit van menselijke input. Gebruikers met meer kennis en ervaring formuleren betere instructies en halen meer waarde uit dezelfde systemen. AI werkt daardoor eerder als een versterker van bestaande vaardigheden dan als een universele gelijkmaker. Investeren in AI-geletterdheid wordt zo minstens even belangrijk als investeren in modellen zelf.
Hallucinaties zijn dus geen detail, maar ze zijn ook niet het juiste referentiekader om AI’s maatschappelijke betekenis te beoordelen. Door het debat te reduceren tot fouten, missen we het bredere plaatje: AI is al ingebed in economisch relevante processen, niet omdat ze onfeilbaar is, maar omdat ze bruikbaar is.
Wie wil begrijpen wat AI werkelijk verandert, kijkt beter naar hoe mensen haar vandaag inzetten dan naar wat ze af en toe verkeerd doet. Daar, in de dagelijkse praktijk van werk en productiviteit, voltrekt zich de echte verschuiving.