De laatste drie dingen die AI niet kan kopiëren
"AI heeft het menselijk oordeel niet overbodig gemaakt. Het heeft er het enige van gemaakt dat nog telt."
Vorige week beoordeelde ons designteam dertig door AI gegenereerde landingspagina's. Alle dertig zagen er goed uit. We hebben twee uur staan discussiëren over welke nu de juiste was.
Uiteindelijk kozen we er één. Niet de meest gepolijste. Het voelde gewoon als Genspark. Ik had vooraf niet kunnen uitleggen waarom. Maar op het moment dat ik hem zag, verschoof er iets in de ruimte en wisten we het allemaal.
Het ging niet om de landingspagina. Het ging om de daad van het kiezen.
In mijn vorige acht Seeing AGI-artikelen heb ik geschreven over de komst van AGI, AI-native teams, vibe working, de tokenkloof en hoe AI de menselijke rol binnen het organogram herschrijft. Er liep een stille rode draad doorheen die ik niet heb benoemd. In dit stuk probeer ik dat wel.
Mijn beste gok op dit moment: naarmate AI output tot massaproduct maakt, zijn de laatste drie dingen die moeilijk te kopiëren blijven smaak, oordeel en vertrouwen. Al het andere kun je genereren. Die drie verzetten zich daartegen.
Output wordt gratis
In 2023 kostte een marktanalyse twee weken. Vandaag vier minuten. Een landingspagina kostte een week. Vandaag vóór de lunch. Een nette functie kostte een uur. Vandaag elf seconden.
Dit is geen verhaal over productiviteit. Iets produceren wordt gratis — en als productie gratis wordt, verschuift waarde ergens anders heen. Dat gebeurt altijd. Opgenomen muziek verschoof waarde van platen naar artiestenmerken. De drukpers verschoof het van schrijvers naar redacteuren. PowerPoint heeft designers niet gedood; het legde de lat hoger voor de besten.
De vraag waar ik mee zit is niet meer "hoe produceer ik sneller". Het is: als output gratis is, wat is dan nog schaars?
Mijn werkhypothese: drie dingen.
De eerste: smaak
Ik moet eerlijk zijn voordat ik er ook maar een woord over schrijf.
Er is een sterk argument dat iedereen die een lang essay schrijft over smaak, bijna per definitie aantoont er niet veel van te hebben. De mensen die ik op dit punt het meest bewonder, praten niet over smaak. Ze kiezen gewoon goed, keer op keer, en laten het werk voor zich spreken. Zodra je gaat uitleggen hoe goed eruitziet, ben je het meestal kwijt.
Ik ben in deze sectie de leerling, niet de leraar.
Met dat op tafel: als ik kijk naar de keuzes die in mijn carrière goed zijn verouderd — de producten die werkten, de aanwervingen die zich opstapelden, de wedden die uitpakten — waren het niet de geoptimaliseerde keuzes. Het waren de keuzes die juist aanvoelden voor iemand die lang genoeg naar het probleem had gekeken om te weten hoe juist eruit zou zien.
AI verandert dat mechanisme niet. AI verandert het volume. De spier van het kiezen, die vroeger een klein onderdeel van het werk was, wordt nu het grootste deel ervan.
Hier zit het oncomfortabele deel: de meesten van ons zijn opgeleid om te produceren. Ik betrap mezelf er nog steeds op dat ik, tien minuten in het beoordelen van vijftig AI-opties, mijn eigen versie begin te tikken. Niet omdat de mijne beter is — vaak niet — maar omdat produceren meer als werk voelt, en kiezen te stil voelt, te passief, alsof ik mijn plek niet verdien.
Wat ik probeer, gebrekkig, is die gewoonte omdraaien. Minder tijd genereren, meer tijd kijken. Op schrift articuleren waarom het ene beter is dan het andere — niet omdat ik zeker weet dat ik gelijk heb, maar omdat articuleren de enige manier is om erachter te komen waar mijn intuïties gekalibreerd zijn en waar niet.
Dat is de hele oefening. Het is trager dan produceren. Ik weet nog niet of het werkt. Ik kom er op dezelfde manier achter als iedereen.
Waar ik vrij zeker van ben: AI heeft de keuzespier niet overbodig gemaakt. Het heeft er de spier van gemaakt die ertoe doet.
De tweede: oordeel
Smaak gaat over kiezen welke versie van iets klopt. Oordeel gaat over kiezen of je het überhaupt moet doen.
Eerder dit jaar vroeg ik een PM om met AI elk redelijk productidee te genereren dat we de komende zes maanden konden oppakken. Hij kwam terug met een lange lijst. Allemaal verdedigbaar. Een kleiner deel was echt passend voor wie wij zijn.
We kozen er twee.
De uren die we kwijt waren aan het kiezen van die twee waren de belangrijkste uren die ik die maand werkte. Genereren voelt als werk. Nee zeggen voelt als niets — totdat je een jaar later terugkijkt en beseft dat het de hele wedstrijd was.
Wat ik nu echt moeilijk vind aan nee zeggen, is dat de nee's luider zijn dan vroeger. Als het genereren van een optie bijna niets kost, voelt elke optie die je niet kiest als een kleine vorm van verraad. Er staat een echte versie van elke optie ter beschikking in de AI-output, redelijk ogend. Twee kiezen betekent vijfenvijftig andere redelijke keuzes laten liggen. Dat vereist meer overtuiging dan vroeger, niet minder.
Ik heb geen nette methode. Het dichtst in de buurt komt iets wat ik leerde van een oudere mentor: schrijf elke week op één pagina op wat je hebt besloten niet te doen, en waarom. Ik vind dit moeilijker dan ik dacht. Sommige weken is de pagina bijna leeg — en dat is het signaal. Ik was eigenlijk niet aan het beslissen. Ik voerde gewoon uit wat het hardst opdook.
De derde: vertrouwen
Smaak bepaalt welke versie klopt. Oordeel bepaalt wat je bouwt. Vertrouwen is wat ervoor zorgt dat het iemand iets kan schelen dat je het hebt gebouwd.
In een wereld waarin elke concurrent dezelfde modellen gebruikt, is de vraag die gebruikers stellen — meestal zonder het zo te formuleren — wiens output geloof ik? De vraag is welke persoon, welk merk het recht heeft verdiend om naar geluisterd te worden.
Vertrouwen is het vreemdste van de drie. Het zit niet in je bedrijf. Het zit in andermans hoofden. Je kunt het niet genereren. Je kunt het niet kopen. Je kunt het alleen laten groeien, langzaam, over een tijdshorizon waar de meeste bedrijven het geduld niet voor hebben.
Ik zal eerlijk zijn over waarom ik aan deze serie schrijf. Elk stuk is onder andere een storting op een vertrouwensrekening waar ik niet volledig over ga. Die rekening gaat niet over vertrouwen in Genspark als product. Het gaat over vertrouwen in mij als iemand die in het openbaar helder probeert te zien, die bereid is hardop ongelijk te hebben. Als mijn Seeing AGI-artikelen slecht verouderen, is die rekening leeg, ongeacht wat ik lanceer. Ik vind het nuttig om helder te zijn over die afspraak. Het houdt me eerlijk: ik schrijf geen dingen op die ik niet echt geloof.
Wat ik wel zeker weet: in een wereld van bijna identieke AI-output is het deel van je bedrijf waar gebruikers zich uiteindelijk aan vastklampen niet wat je hebt geproduceerd. Het is het bewijs dat je beslissingen stand hebben gehouden. Met andere woorden: vertrouwen is in het AI-tijdperk de lange schaduw van oordeel.
Waarom ik dit blijf schrijven
Een vriend vroeg me onlangs waarom ik deze serie blijf schrijven.
Het eerlijke antwoord is dat ik het nog steeds voor mezelf aan het uitvogelen ben.
Ik heb een 13-jarige zoon. Ik heb een bedrijf van zo'n 70 mensen die hun loopbaan op mijn oordeel zetten. Ik schrijf deze stukken niet omdat ik het allemaal door heb. Ik schrijf ze omdat de enige eerlijke manier die ik ken om iets uit te zoeken, is het op te schrijven en mensen die slimmer zijn dan ik te laten vertellen waar ik fout zit.
Smaak, oordeel en vertrouwen zijn mijn beste gokken. Er zijn er misschien meer die ik niet heb gezien. Een van deze drie blijkt misschien minder duurzaam dan ik denk. Ik blijf schrijven terwijl ik leer. Ik verwacht dat een deel van wat ik hier heb opgeschreven over twee jaar naïef zal lijken. Liever in het openbaar naïef dan zelfverzekerd zwijgend.
Het enige waar ik in alle rust zeker van ben: als de machines bijna alles kunnen, blijft het deel dat ertoe doet wat de mensen kiezen om ermee te doen. Niet wat we kunnen. Wat we kiezen.
Het kiezen is nu het werk.
Eric Jing Nog steeds bezig het uit te vogelen, in het openbaar