In gesprek met Machiel van de Poll: over de rol van AI bij onderzoek en zijn rol als teamlead

De opkomst van AI verandert de manier waarop we werken. Bij MarketResponse zijn we volop bezig om onze producten en diensten te versterken met AI. In deze blogserie spreken we collega’s over hun ervaringen met AI: hoe gebruiken ze het in hun dagelijkse werk, thuis, en wat levert het op voor organisaties? Dit keer spreken we met Machiel van de Poll, teamlead van het kwantitatieve researchteam.

Hoe zie je de toegevoegde waarde van AI? Gebruik je het thuis ook?

“Ik probeer vooral uit nieuwsgierigheid dingen uit. Toen MidJourney net uitkwam, heb ik daar veel mee geëxperimenteerd. Ik vond het gaaf om honderden afbeeldingen te maken, maar op een gegeven moment dacht ik: wat doe ik hier nu écht mee? Nu gebruik ik het nog wel, maar wel doelgericht. Bijvoorbeeld om een afbeelding te maken voor een Spotify-playlist of een persoonlijke kaart voor iemand.””

“Toch zie ik genoeg praktische toepassingen. Toen mijn tante jarig was, heb ik met mijn familie een liedje gemaakt met AI. Het kostte me een paar minuten, maar ze had tranen in haar ogen staan. Dat soort momenten verbazen me elke keer weer.”

AI komt ook op andere manieren van pas: “Ik gebruik ChatGPT als aanvulling op Google. Toen ik een hardloopschema nodig had, gaf AI me een perfect plan om zonder knieblessures 5 kilometer te lopen. En toen mijn roadtrip door Noorwegen plande, liet ik ChatGPT een reisroute maken met leuke dorpjes, hikes en lokale bieren. Ik heb niet alles letterlijk gevolgd, maar het gaf houvast.”

Hoe pas je AI toe in je rol als teamlead?

“Als teamlead combineer ik werk aan projecten met het aansturen van het team. AI helpt me om efficiënter te werken. Bijvoorbeeld bij het invullen van onze vacatures. “Bij het opstellen van een vacaturetekst voor een junior researcher hebben we geëxperimenteerd met verschillende versies van de tekst. De oorspronkelijke versie sprak vooral een bepaalde doelgroep aan. Daarom hebben we, met behulp van AI, kleine aanpassingen gedaan om te testen of we de tekst toegankelijker konden maken voor een breder publiek.

“De verschillen tussen de versies waren subtiel, zoals in toon en woordgebruik. Wat mij opviel, was dat de aangepaste tekst inderdaad een meer diverse groep sollicitanten aantrok. Uiteindelijk is de keuze voor de beste kandidaten natuurlijk gebaseerd op kwaliteit en geschiktheid. Het experiment gaf echter waardevolle inzichten in hoe je met relatief kleine wijzigingen in een tekst de aantrekkingskracht ervan kunt verbreden.”

Wat betekent AI voor jou als onderzoeker?

“AI zetten we in verschillende fasen van het onderzoek in. Bij vragenlijsten zijn we nu bezig met AI-gedreven vervolgvragen. Als iemand bijvoorbeeld een open vraag over de dienstverlening beantwoordt met ‘goed’, vraagt een AI-assistent door: ‘Wat maakt de dienstverlening goed?’ Dat levert rijkere antwoorden op. Het is nog niet perfect, maar de eerste resultaten zijn veelbelovend.”

“Ook bij het analyseren van data biedt AI een uitkomst. Als ik 150 open antwoorden heb, vraag ik AI wat de belangrijkste inzichten zijn. Vaak komt het overeen met mijn eigen analyse, maar soms levert het net iets nieuws op. Al moet ik wel zeggen dat AI soms ook iets totaal verzint. Ik blijf dus wel scherp op de uitkomsten.”

Hoe zie je de toekomst van AI?

“AI helpt ons om processen te versnellen en betere vragen te stellen, die uiteindelijk betere inzichten opleveren voor de klant. AI gaat steeds meer mogelijkheden bieden om onderzoek persoonlijker en efficiënter te maken. Bijvoorbeeld door vragenlijsten dynamisch aan te passen op taalniveau of context. Dat zorgt voor betere antwoorden en uiteindelijk betere data.”

“In de basis verandert er echter niets: wij helpen klanten betere keuzes te maken door ze betere inzichten te geven. AI helpt ons om dat slimmer en sneller te doen, maar de menselijke touch blijft altijd nodig.”