Het probleem met snelheid

Ik heb ooit iemand ontslagen omdat ze te goed was in haar werk. Nou ja. Te snel. Dat bleken twee heel verschillende dingen te zijn, en het kostte me een bijna verloren klant om dat te leren.

De snelste analist van het team

Haar naam doet er niet toe, dus laten we haar Sanne noemen. Sanne was drieëntwintig, net binnen, en binnen zes weken de snelste analist van het team. Waar haar collega's twee dagen deden over een marktrapport, leverde zij er drie op in dezelfde tijd. Vloeiend geschreven, professioneel opgemaakt, doorspekt met cijfers en bronnen. Iedereen was onder de indruk. Ik ook. Ik noemde haar in het teamoverleg als voorbeeld van hoe je AI slim inzet: niet om het denkwerk over te nemen, zei ik erbij, maar om het schrijfwerk te versnellen. Precies zoals het hoort.

Vier maanden later stuurde ze een rapport naar een van onze grootste klanten met daarin een marktcijfer dat niet bestond. Niet fout gerekend. Niet verouderd. Verzonnen. Het model had een percentage gegenereerd dat er plausibel uitzag, in een zin die er plausibel uitzag, in een rapport dat er in zijn geheel volkomen plausibel uitzag. Niemand had het gecontroleerd, want waarom zou je iets controleren dat er zo overtuigend professioneel uitziet? De klant gebruikte dat cijfer in een eigen presentatie aan zijn raad van bestuur. Daar viel het door de mand. Het telefoontje dat daarop volgde was niet leuk.

Toen ik met Sanne sprak, was haar eerste reactie eerlijk: ze had het rapport niet zin voor zin gecontroleerd, omdat de tekst er zo goed uitzag dat controleren voelde als tijdverspilling. En daar zit precies de zenuw van wat ik u vandaag wil vertellen. Want het probleem was niet dat Sanne lui was. Het probleem was dat ze, net als bijna iedereen in haar generatie collega's, was opgeleid en beloond op één as: snelheid. En AI is een machine die op die ene as vrijwel onbeperkt schaalt. Wie zijn hele werkidentiteit bouwt op "ik kan dit sneller dan jij", bouwt op zand, want er is altijd een groter, nieuwer model dat het nog sneller kan. Vroeg of laat wordt u daarin ingehaald door software die geen loon, geen pauze en geen vermoeidheid kent.

Waarom snelheid de verkeerde spier is

Er is de afgelopen jaren een advies rondgegaan dat bijna niemand nog durft tegen te spreken: leer AI-tools gebruiken, anders wordt u ingehaald. Dat advies is niet fout. Maar het is gevaarlijk onvolledig, en het is precies het advies dat Sanne wél had opgevolgd. Ze kon prompten als de beste. Ze wist welk model welk type tekst het best aankon, ze had haar eigen sjablonen, ze was, in de taal van elke LinkedIn-post over dit onderwerp, "AI-fluent". En dat maakte haar niet onmisbaar. Het maakte haar, zonder dat iemand het besefte, tot een risico dat drie keer zo snel schade kon aanrichten als voorheen.

Want hier is wat niemand u vertelt op die cursus promptvaardigheden: een fout die een mens langzaam maakt, wordt vaak onderweg opgemerkt. Een collega leest mee, een manager vraagt door, uzelf leest de tekst de volgende ochtend nog eens terug en denkt: klopt dit wel? Traagheid is, hoe vervelend ook, altijd een soort ingebouwde rem geweest. Een natuurlijk moment van twijfel. Wanneer je die traagheid wegneemt zonder er iets voor in de plaats te zetten, neem je ook de rem weg. En dan gaat een fout niet langzamer door het systeem. Hij gaat sneller, met meer overtuigingskracht, in een rapport dat er te gepolijst uitziet om nog te wantrouwen.

Dus wat is dan wel de goede vaardigheid om te trainen, als het niet snelheid is? Ik denk: oordeelsvermogen. Het vermogen om, bij een tekst die vloeiend en zelfverzekerd klinkt, tóch de vraag te stellen: waar komt dit vandaan, en zou ik dit ook geloven als het net iets minder mooi geschreven was? Dat is een compleet andere spier dan snelheid. Snelheid leer je door herhaling. Oordeelsvermogen leer je door iets veel ongemakkelijkers: door lang genoeg ergens middenin te hebben gezeten om te weten hoe het voelt wanneer iets net niet klopt, nog voordat u kunt uitleggen waarom.

Oordeelsvermogen bouwt u traag op

En dat is het echt ongemakkelijke nieuws van vanavond. Die vaardigheid bouwt u niet op met een cursus van een middag. Die bouwt u op door dingen te doen die traag zijn. Door zelf, met de hand, ooit een marktrapport te hebben geschreven zonder hulp, zodat u weet hoe een verkeerd cijfer aanvoelt voordat het op het scherm staat. Door genoeg fouten te hebben gemaakt in een vak om een vals cijfer te herkennen aan iets ongrijpbaars: het ritme klopt niet, de bron voelt te clean, de conclusie komt net iets te makkelijk uit de data. Dat is geen kennis die je kunt opzoeken. Dat is een intuïtie die je alleen opbouwt door de jaren heen, in de modder, met de langzame methode.

Dus als u carrièreadvies zoekt voor het komende decennium, dan is dit het mijne, en het is opzettelijk tegen de stroom in: jaag niet als eerste op snelheid. Jaag op de trage jaren. Zoek werk, vroeg in uw loopbaan, waarin u gedwongen wordt om zelf, zonder hulp, dingen fout te doen en te merken dat ze fout zijn. Bouw die intuïtie op wanneer de kosten van een fout nog klein zijn, want later, wanneer u met AI werkt op grote schaal, zijn diezelfde fouten geen kleine ongelukken meer. Dan zijn het rapporten naar klanten, diagnoses aan patiënten, code in productie. De snelheid van de machine is dan al ingebakken in uw werk. De enige vraag die overblijft, is of er nog iemand in de keten zit die op tijd durft te zeggen: wacht even, dit klopt niet.

Wat Sanne uiteindelijk deed

Sanne werkt overigens niet meer bij ons weg vanwege dat ene rapport. Ze werkt er niet meer, omdat ze zelf ontslag nam, drie maanden later, en naar een bedrijf ging waar ze haar eerste half jaar bewust geen enkele AI-tool mocht gebruiken voor haar kernwerk. Ik vond dat een merkwaardige keuze toen ze het me vertelde. Nu vind ik het het slimste carrièrebesluit dat ik iemand de afgelopen jaren heb zien nemen.

Dus mijn vraag aan u, voor vanavond, is niet hoe snel u werkt. Het is: wanneer was de laatste keer dat u iets tegenkwam dat te mooi klonk om waar te zijn, en de moed had om het tóch even na te trekken. Want dat moment, dat ongemakkelijke, tijdrovende, niet-schaalbare moment van twijfel, is voorlopig het enige onderdeel van uw werk dat de machine u nog niet kan afpakken. Zorg dat het niet verdwijnt, omdat u het te druk had om het te gebruiken.