Social AI: De toekomst van menselijke interactie met AI
Social AI is kunstmatige intelligentie die is ontworpen om menselijke sociale interacties te begrijpen en na te bootsen. Kenners zien social AI bij veel toepassingen als de volgende stap in de ontwikkeling van AI. Anne Oostdam en Eppo Kuipers van LCG nemen ons mee in het concept en leggen uit hoe organisaties kunnen starten met de implementatie.
Kunstmatige intelligentie is niet meer weg te denken uit ons dagelijks leven. We gebruiken ChatGPT voor werkzaamheden, vragen Siri om ons te helpen en laten algoritmes bepalen wat we op social media zien. Maar er is een ontwikkeling gaande die fundamenteel anders is: social AI.
Waar traditionele AI vooral taakgericht is – denk aan het analyseren van data of het automatiseren van processen – is social AI specifiek ontworpen voor menselijke interactie. Het gaat niet alleen om wat de AI kan doen, maar vooral om hoe de interactie aanvoelt. Deze verschuiving van functionaliteit naar relationele technologie markeert een potentieel nieuw tijdperk in onze omgang met machines.
De kenmerken van social AI
Social AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die sociale interacties met mensen aangaat. In plaats van uitsluitend taken uit te voeren, bouwen deze systemen relaties op, herkennen ze emoties en communiceren ze op een menselijke manier. Conversationele interfaces vormen de basis.
ChatGPT is hier een bekend voorbeeld van. Dit is een systeem waarmee je natuurlijke gesprekken kunt voeren zonder commands te hoeven leren.
Maar social AI gaat verder. Het herkent emoties in je stem of tekst en past zijn reacties daarop aan. Het onthoudt voorkeuren en eerdere gesprekken, waardoor elke interactie persoonlijker wordt. En misschien wel het meest opvallend: het reageert met begrip, troost of aanmoediging. Oftewel, het simuleert empathie.
Van software naar fysieke robots
De technologie die ChatGPT mogelijk maakt (natural language processing, machine learning, computer vision) kan ook worden geïntegreerd in fysieke robots of apparaten. Denk aan een robot die niet alleen met je praat, maar ook gezichtsuitdrukkingen herkent, aanraking voelt en zelfs fysieke zorg kan verlenen. Of aan AI-speakers die gesprekken voeren en tegelijkertijd je gezondheid monitoren.
Deze combinatie van conversationele AI met robotica opent deuren naar toepassingen die we tot voor kort alleen uit science fiction kenden. Vooral in de professionele gezondheidszorg zien we nu de eerste concrete implementaties.
Social AI in de praktijk: Voorbeelden uit Japan en Zuid-Korea
Japan heeft wereldwijd de hoogste levensverwachting en de grootste ouderenbevolking. Dit leidt tot een groeiend tekort aan zorgpersoneel, waardoor Japan pioniert met innovatieve technologische oplossingen.
Robear: Zorgrobot in Japan
Een bekend voorbeeld uit Japan is Robear. Deze robot is ontwikkeld om de fysieke belasting van zorgmedewerkers te verlichten en de zorg voor ouderen te verbeteren.
Cyberdyne HAL: Exoskelet voor zorgmedewerkers
Daarnaast worden er in Japan exoskeletten gebruikt, zoals de HAL (Hybrid Assistive Limb) van Cyberdyne. Dit zijn pakken die de spierkracht van verzorgers versterken door elektrische signalen van de spieren te detecteren en op het juiste moment extra kracht te geven. Hierdoor kunnen zorgverleners zware taken uitvoeren zonder overbelasting. De HAL-exoskeletons worden breed toegepast in de Japanse zorg en revalidatie.
Zuid-Korea: Sociale robots in onderwijs en dienstverlening
Zuid-Korea loopt voorop in het gebruik van sociale robots binnen de publieke dienstverlening en het onderwijs. Een bekend voorbeeld is de EngKey-robot, die in basisscholen wordt gebruikt om Engelse lessen te ondersteunen. Deze robots maken gebruik van telepresence en spraakherkenning om interactief les te geven, wat bijdraagt aan de brede adoptie van robotica in het Zuid-Koreaanse onderwijs.
Ook buiten Japan en Korea vind je apps die internationaal bekende voorbeelden zijn van social AI, zoals Replika en Woebot, waarbij laagdrempelige psychologische ondersteuning centraal staat.
Social AI: wanneer wel en wanneer niet?
Social AI is met name geschikt voor:
- Eenvoudige, repetitieve sociale interacties zoals dagelijkse groet en simpele conversatie
- Continue monitoring en vroege detectie van gezondheidsproblemen
- Als brug tussen professionele zorgbezoeken
- Stigmavrije ondersteuning waar mensen schroom hebben voor menselijk contact
- Cognitieve stimulatie door spelletjes, quizzen en muziek
- Ondersteuning bij fysiek zwaar werk door exoskeletons
Social AI is niet geschikt voor:
- Complexe emotionele ondersteuning bij crisissituaties
- Volledige vervanging van menselijke zorg
- Gebruikers die technologie afwijzen of er angstig voor zijn
- Medische beslissingen die nuance en menselijke ervaring vereisen
- Situaties waar menselijke intuïtie en empathie cruciaal zijn
Maar het belangrijkste inzicht is dat social AI het beste werkt in een hybride model. De technologie moet menselijke zorg aanvullen, niet vervangen. Robots kunnen routinematige taken overnemen, waardoor menselijke verzorgers meer tijd hebben voor complexere emotionele ondersteuning en medische zorg.
Relevantie voor Nederlandse organisaties
Daar waar landen als Japan en Zuid-Korea al ver zijn in de adoptie van social AI, is dit in Nederland nog niet het geval. Zonde, want social AI is een technologie die strategische overwegingen verdient voor verschillende sectoren.
Zorgsector: Nederland heeft een snel vergrijzende bevolking en kampt met personeelstekorten. Social AI kan helpen bij thuiszorg voor alleenwonende ouderen, monitoring in verzorgingshuizen en ontlasting van overbelast zorgpersoneel.
HR-afdelingen: social AI kan worden ingezet voor employee wellbeing-programma’s, onboarding van nieuwe medewerkers, en continue ontwikkelingscoaching. Een AI-coach die 24/7 beschikbaar is, kan de drempel voor werknemers verlagen om hulp te zoeken.
Customer service: social AI kan empathischer en consistenter zijn dan traditionele contact centers. Bedrijven die vroeg investeren in deze technologie kunnen een concurrentievoordeel behalen.
Onderwijs: AI-tutors passen zich aan het leertempo van individuele studenten aan, herhalen geduldig uitleg en bieden motiverende feedback.
Strategische overwegingen voor implementatie social AI
Wie social AI succesvol wil implementeren, moet rekening houden met diverse factoren:
- Start klein, schaal geleidelijk op. Begin met een pilot in beperkte omgeving, bij voorkeur met dummy data. Test de technologie, verzamel feedback van gebruikers en medewerkers, meet de impact. Breid pas uit wanneer bewezen waarde aangetoond is. En let wel: impact kan zijn efficiency, maar ook werknemerstevredenheid of werkgeluk.
- Focus op aanvulling, niet vervanging. Positioneer de technologie als tool die medewerkers versterkt, niet als bedreiging voor hun baan. Dit verhoogt acceptatie en effectiviteit.
- Betrek eindgebruikers vroeg in het proces. Technologie die wordt opgedrongen faalt. Co-creatie met degenen die ermee moeten werken leidt tot betere oplossingen en groter draagvlak.
- Start direct met bespreken van ethische overwegingen. Wie heeft toegang tot data? Hoe wordt privacy beschermd? Wanneer moet een mens interveniëren? Let wel: dit ontwikkelt zich naarmate meer ervaringen worden opgedaan.
- Maak dataprivacy belangrijk: Bouw privacy in vanaf het begin. Minimaliseer dataverzameling, anonimiseer waar mogelijk en wees transparant.
- Investeer in de hardnekkige kant van de verandering: Mensen zijn vaak wantrouwend of bang voor AI. Communiceer duidelijk over de intentie, besteed tijd aan training en ontwikkeling van mensen en train en vier (tussentijdse) successen.
LCG begeleidt organisaties in hun AI-transformatie met een mensgerichte benadering. Wij geloven dat technologie altijd dienend moet zijn aan mensen, niet andersom.
De aanpak van LCG voor social AI:
Stap 1 – strategische verkenning: LCG bepaalt samen met de organisatie of en hoe social AI waarde kan toevoegen. Er wordt geanalyseerd welke specifieke uitdagingen en kansen er zijn.
Stap 2 – pilot-ontwerp: LCG ontwerpt kleinschalige experimenten die met beperkt risico inzicht geven. Dit maakt het mogelijk om te leren zonder grote investeringen vooraf.
Stap 3 – start het gesprek over ethische overwegingen: LCG helpt bij het opstellen van principes voor verantwoord gebruik van technologie, met aandacht voor privacy en autonomie.
Stap 4 – de hardnekkige kant (change management): LCG begeleidt de organisatie en medewerkers door de transitie. Technologie is slechts de helft van het verhaal; acceptatie en adoptie zijn minstens zo belangrijk.
Stap 5 – impactmeting: LCG ontwikkelt kpi’s die zowel businesswaarde als menselijke impact meten. Succes is meer dan ROI alleen.
Anne Oostdam werkt bij LCG als Agile consultant en trainer. Eppo Kuipers is eigenaar van LCG en strategisch consultant.
