In een tijdperk vol onzekerheid en grote verandering helpt het soms de aandacht te richten op wat er niet verandert. Zo’n analyse levert handelingsperspectief op. Precies daarom legt Beetsma in een interview over de plannen van de UvA Economie & Bedrijfskunde uit hoe historische patronen rond technologie ook nu nog van toepassing zijn. Hij verwijst onder meer naar het succes van de T-Ford – de iconische automobiel die als eerste in grote aantallen werd geproduceerd.

Van T-Ford naar AI

'Het succes van de T-Ford kwam niet voort uit de superieure techniek. Het werd een succes omdat er een goed productieproces voor werd uitgevonden. En zo werkt dat eigenlijk altijd: nieuwe technologie komt pas echt van de grond als er sprake is van adoptie door mensen en organisaties. Dat patroon zien we terug in vrijwel alle grote technologische transformaties, van het aanleggen van spoorwegen tot de opkomst van internet. En ik ben ervan overtuigd dat we dat patroon nu ook zien bij de opkomst van AI.'

Op het eerste gezicht lijkt de adoptie van AI zich in hoog tempo te voltrekken. Een groot deel van de mensheid omarmt AI als betere zoekmachine, slimmere assistent of schrijfhulpje. Maar dat is pas het begin, aldus Beetsma: 'De transformatieve waarde van AI als systeemtechnologie zit niet in wat een individu ermee doet. De echte waarde zit in het ontwerpen van andere manieren van werken en organiseren. Dat is eigenlijk de volgende fase en die fase is nog maar net begonnen. Onze taak als universiteit is om de juiste randvoorwaarden daarvoor te helpen creëren en mee te bouwen aan de toekomst van Nederland.'

Draghi en Wennink

Beetsma staat niet alleen in die analyse. Ook de bekende rapporten van Draghi – over de toekomst van het Europese verdienvermogen – en Wennink – over de toekomst van Nederland – laten er geen misverstand over bestaan dat AI een systeemtechnologie is die essentieel is voor het behoud – en liever: de groei – van onze welvaart. 'Maar dat gaat niet vanzelf. Ja, we hebben zaken nodig als AI-factories en startup-ecosystemen. Maar minstens even belangrijk is dat we mensen opleiden die weten hoe ze de AI-transformatie op gang kunnen brengen in hun bedrijf of sector. En dat vergt juist voor een technologie zoals AI een nauwe samenwerking tussen bedrijfsleven, overheden en de academische wereld.'

Kritisch denken

Precies op dat domein zal UvA Economie en Bedrijfskunde zich de komende jaren zeer nadrukkelijk laten zien. Beetsma beseft dat er geen simpel succesrecept is voor die volgende fase.  'Natuurlijk hebben we niet alle antwoorden op hoe leiders in bedrijfsleven en overheid de AI-transformatie moeten aanpakken. Maar een aantal dingen weten we wel. Ten eerste vraagt die transformatie om andere competenties. De vaardigheid om met AI te werken krijgt daarom steeds meer aandacht in onze programma’s. En dan bedoel ik niet alleen prompts schrijven. Het gaat om begrip van wat zulke systemen doen, wat ze niet doen, en wanneer je hun uitkomsten wel of niet kunt vertrouwen.'

'Daar ligt ook een kracht van onze faculteit. Wij hebben een lange traditie in advanced analytics — van econometrie, actuariële wetenschap en operations research tot data science en AI — en verbinden die kennis aan toepassingen in bedrijfsleven en beleid. Daardoor leer je bij ons niet alleen met AI te werken, maar ook kritisch te kijken naar de output, de onderliggende aannames en de gevolgen voor besluitvorming. Dat kritisch vermogen wordt alleen maar belangrijker. Je kunt immers alleen kritisch oordelen als je begrijpt hoe economische modellen, managementconcepten en organisatiesystemen werken. Die kennis wordt niet overbodig. Integendeel: als AI delen van de uitvoering overneemt, wordt conceptueel begrip juist waardevoller.'

Die ontwikkeling raakt niet alleen de inhoud van het onderwijs, maar ook de manier waarop studenten leren. Beetsma wijst op de ervaringen met experiential learning, onder meer in het AI4Business Lab. Daar werken studenten aan echte AI- en datavraagstukken die door bedrijven en andere organisaties worden aangedragen. Ze ontwikkelen oplossingen en werkende prototypes voor betere administratieve processen, slimmere planning, effectievere interne communicatie en beter onderbouwde besluitvorming.

'Studenten lezen niet alleen over de werkelijkheid, maar duiken erin en gebruiken echte bedrijfs- en maatschappelijke vraagstukken als studiemateriaal. Samenwerking is daarbij een didactisch principe. De beste ideeën leer je immers niet uit een boek. Die ontstaan in de interactie tussen mensen. Soms heel toevallig. Maar je kunt dat toeval wel een handje helpen door de juiste voorwaarden te creëren. We hebben al de nodige ervaring met real life challenges en gaan dat nu flink opschalen.'

Onderzoek in de praktijk

Ook in onderzoek zoekt UvA Economie en Bedrijfskunde nadrukkelijk de samenwerking met organisaties buiten de wetenschap. “Juist bij AI moeten wetenschap en praktijk dicht op elkaar zitten,” zegt Beetsma. Relevant onderzoek begint volgens hem niet altijd met een abstracte onderzoeksvraag, maar vaak met een urgent probleem uit een organisatie of in de maatschappij. Waar een nieuwe technologie als AI wordt toegepast in echte processen, wordt zichtbaar waar de frictie zit en welke nieuwe vragen dat oproept. De implementatie van AI is dus niet het sluitstuk van wetenschap, maar het vertrekpunt. “Juist daar zie je relevante onderzoeksvragen ontstaan,”  zegt Beetsma.

Een voorbeeld is ZODIAC. In dat project onderzoeken wetenschappers van Economie en Bedrijfskunde samen met collega’s van andere UvA-faculteiten en met partners als het ministerie van Binnenlandse Zaken en KPMG wat er gebeurt als AI-systemen steeds autonomer taken uitvoeren, besluitvorming ondersteunen of overnemen, en samenwerking binnen organisaties beïnvloeden. De resultaten moeten praktische handvatten bieden voor organisaties die verantwoord willen werken met teams van zelfsturende AI-agents.

Een ecosysteem voor AI-adoptie

Volgens Beetsma hebben experiential learning en onderzoek met praktijkpartners meervoudige voordelen. Studenten ontwikkelen competenties die beter aansluiten bij wat werkgevers nodig hebben. Tegelijkertijd ontstaat er door sterkere relaties met praktijkpartners meer synergie tussen wetenschap en samenleving.

UvA Economie en Bedrijfskunde wil uitgroeien tot een vanzelfsprekende partner voor organisaties die met AI willen experimenteren, innoveren of transformeren. Beetsma: 'Onze positie is ijzersterk. We hebben een faculteit met substantiële academische slagkracht. Op de Roeterseilandcampus zitten we dicht bij andere sociale wetenschappen, recht en gedrag. Daarnaast hebben we het Amsterdam Science Park met toonaangevende hightechkennis, een stad met internationale aantrekkingskracht en nu al een breed netwerk van samenwerkingen met multinationals én met het MKB. Dat ecosysteem gaat met onze plannen voor de komende jaren enorm aan kracht winnen.'

Lees meer over hoe UvA Economie en Bedrijfskunde samenwerkt met organisaties aan AI-adoptie via AI for Business and Society.