Snelle AI-voorstellen kunnen meer herstelwerk opleveren

Een AI-voorstel kan binnen seconden verschijnen en toch meer menselijk werk vragen dan de eerdere werkwijze. Een automatiseringsbesluit hangt af van het werk tot een gelijkwaardig resultaat. De reactietijd van het model dekt slechts een deel van die weg.

Vergelijk dezelfde aanvragen tot hetzelfde resultaat

In dit fictieve rekenvoorbeeld worden 100 supportaanvragen aan het juiste specialistische team toegewezen en voor behandeling aangenomen. Dat betekent nog niet dat de supportproblemen zijn opgelost. De bestaande handmatige toewijzing kost twee minuten per aanvraag: 100 × 2 = 200 minuten.

In de AI-werkwijze verschijnt het toewijzingsvoorstel snel. Elke aanvraag wordt één minuut gecontroleerd. Daarna vragen 30 aanvragen elk vier extra minuten voor correctie. Afstemming en overdracht voegen één taak van 20 minuten voor de hele groep toe.

Correctietijd komt boven op de al getelde controle. Beide routes eindigen met gelijkwaardig toegewezen en aangenomen aanvragen; hetzelfde werk wordt niet dubbel geteld. Het voorbeeld levert 40 minuten extra menselijke inzet op.

Het knelpunt kan na het voorstel liggen

Levert de automatisering sneller nieuwe voorstellen dan het team afhandelt, dan groeit de controlewachtrij. Een snelle eerste reactie kan samengaan met langer wachten op een bruikbare toewijzing. Wachttijd en actieve behandeltijd zijn verschillende grootheden.

Het Google SRE Workbook adviseert de werkelijke hoeveelheid werk vóór wijzigingen te meten. Voor deze pilot moeten naast actieve tijd ook de nog onduidelijke aanvragen en de leeftijd van de oudste zichtbaar blijven. Een korte gemiddelde reactietijd van het model zegt daar weinig over.

Correctie hoort bij de software

De Guidelines for Human-AI Interaction voorzien in efficiënte correctie. In de toewijzingsinterface moeten medewerkers oorspronkelijke aanvraag en voorstel samen kunnen zien en een onjuist team direct wijzigen. Gegevens kopiëren, een tweede systeem openen en de context reconstrueren tellen ook mee als werk bij de automatisering.

De beoordeling kan anders uitvallen als minder correcties nodig zijn of voorstellen voor een toepassing met weinig risico al betrouwbaar zonder individuele controle te gebruiken zijn. Het voorbeeld schept geen algemene plicht om elk AI-resultaat handmatig te controleren. De vereiste uitkomstkwaliteit moet in de vergelijking gelijk blijven.

Een bredere invoering moet daarom op de hele werkwijze worden gebaseerd. Daalt alleen de tijd tot het voorstel terwijl correctiewerk en onduidelijke aanvragen toenemen, dan moet eerst het fout- en overdrachtstraject beter. Reactiesnelheid alleen draagt dat besluit niet.

Bronnen

• Google SRE Workbook: Identifying and Recovering from Overload

• Amershi et al.: Guidelines for Human-AI Interaction (CHI 2019)