De wereld van vandaag is niet de wereld van morgen

Digitaal darwinisme

Wij leven in de tijd van het digitaal darwinisme. Zoals we van Darwin hebben geleerd, is het niet de sterkste soort die overleeft, maar de soort die zich het beste aanpast. En zo is het nu nog steeds. Wij zullen ons moeten aanpassen aan de onvermijdelijke digitalisering en dat heeft grote impact op onze organisaties en op onze samenleving.

Digitaal darwinisme betekent dat alles wat digitaal kan digitaal zal worden. Digitalisering moet in deze context breed worden gezien. Het gaat om meer dan het digitaliseren van analoge data en het automatiseren van processen. Het gaat ook om robotisering en de inzet van kunstmatige intelligentie, waarbij wij besluitvorming over (kunnen) laten aan slimme systemen.

Deze ontwikkeling is enkele decennia geleden al begonnen. In het begin ging het langzaam, maar inmiddels zijn de effecten op de economie goed zichtbaar. Kijk bijvoorbeeld naar de aandelenbeurzen, waar de grootste bedrijven – naar marktwaarde – niet meer de oliemaatschappijen en de banken zijn, maar Apple, Alphabet (Google), Microsoft, Amazon en Facebook. Zij worden op de voet gevolgd door de Chinese versies van deze bedrijven, Alibaba en Tencent.

Bedrijven die zich niet op tijd aanpassen, ervaren dat hun markt wordt overgenomen door nieuwkomers. Hoe anders dan 10 jaar geleden ziet de winkelstraat er vandaag de dag uit. Veel winkelketens die niet tijdig inzagen dat consumenten hun boodschappen online doen, zijn failliet gegaan. Zij zijn slachtoffer geworden van digitaal darwinisme. En kijk hoeveel apparaten overbodig zijn sinds de komst van de smart phone: de elektronische agenda van Palm, draagbare muziekapparatuur zoals de walkman en de ipod, losse navigatiekastjes en camera’s.

Kunstmatige intelligentie

Van alle technologische ontwikkelingen van dit moment is kunstmatige intelligentie de meest ingrijpende. Businessmodellen veranderen, er worden nieuwe producten en diensten ontwikkeld en operationele processen worden opnieuw ontworpen.

Praktische toepassingen van kunstmatige intelligentie zijn er al volop. Netflix, Spotify en bol.com gebruiken kunstmatige intelligentie om consumenten aanbevelingen te doen over de volgende film, het volgende liedje of het volgende boek dat aansluit bij hun interesses. Ook gezichtsherkenning en automatische vertalingen zijn afhankelijk van kunstmatige intelligentie, evenals de zogenaamde digitale assistenten, zoals Siri van Apple, Alexa van Amazon en de Google Assistent.

Kunstmatige intelligentie zit niet alleen in producten en diensten voor consumenten. We zien dat bedrijven kunstmatige intelligentie in alle functies toepassen, variërend van marketing en verkoop tot finance, productie en logistiek. Door grote hoeveelheden data van sensoren in machines te analyseren, kan nauwkeurig worden bepaald op welk moment welk onderhoud dient plaats te vinden. Periodiek onderhoud maakt plaats voor predictive maintenance, waarmee veel kosten worden bespaard en down time wordt verminderd. In de logistiek worden algoritmes ontwikkeld om de optimale route te bepalen, brandstof te besparen en levertijden te reduceren. In de klantenservice wordt spraakherkenning ingezet om emoties van klanten te detecteren en om medewerkers verkoopargumenten te suggereren die de kans op het verkopen van een product vergroten. Het is een tussenstap op weg naar de virtuele assistent, die volledig autonoom gesprekken met mensen kan voeren. En in de verkoop wordt de effectiviteit van verkoopacties aanzienlijk vergroot door de gecombineerde analyse van klantgegevens, eerdere transacties en sociale media.

Kunstmatige intelligentie brengt ons meer dan alleen welvaart. We zien ook veel toepassingen op het gebied van de gezondheidszorg, waardoor de levensverwachting verder zal stijgen. Het stellen van medische diagnoses kan effectief worden ondersteund door algoritmes. Automatische objectherkenning in combinatie met deep learning maakt het mogelijk dat een systeem afwijkingen op bijvoorbeeld röntgenfoto’s en scans sneller en nauwkeuriger detecteert dan mensen dat kunnen.

Maatschappelijke uitdagingen

Technologische vooruitgang belooft veel goeds, maar brengt ook gevaren met zich mee. Wat betekent het voor de menselijkheid als machines slimmer zijn dan wij? Wat zal de impact zijn op de arbeidsmarkt? Er is – terecht – ook steeds meer aandacht voor de risico’s van kunstmatige intelligentie, onbedoelde ethische consequenties, cyber crime en privacy issues.

Machines en algoritmes kunnen veel werk van mensen overnemen. In het algemeen geldt dat als werk routinematig is, er veel data over beschikbaar zijn en algoritmes kunnen worden getraind om tot dezelfde beslissingen te komen als mensen, om niet te zeggen tot betere beslissingen. We zien het effect hiervan van hoog tot laag in de arbeidsmarkt. Ook in het werk van artsen, advocaten en accountants zit bijvoorbeeld relatief veel routine. Dat je vele jaren studie en ervaring nodig hebt om die routine op te bouwen, maakt het niet minder routine en vormt ook geen belemmering voor algoritmes om die routine te verwerven.

Dit is niet per se slecht nieuws. Het werk dat voor mensen overblijft is minder routinematig, boeiender en van een hogere waarde. Daarbovenop zien we een grote toename van de vraag naar al het werk dat verband houdt met data science en informatietechnologie. Per saldo is de verwachting dat het aantal banen als gevolg van digitalisering niet afneemt, maar toeneemt. Dat neemt echter niet weg dat de transitie naar een nieuwe economie gepaard gaat met werkloosheid voor mensen die daarbij niet kunnen aanhaken.

Andere zorgen over het gebruik en misbruik van kunstmatige intelligentie variëren van schending van de privacy door overmatige surveillance tot politieke beïnvloeding door middel van fake news in sociale media, digitale oorlogsvoering en de inzet van autonome wapens. Het is technisch heel goed mogelijk om drones uit te rusten met een bom of een geweer en op basis van automatische object- of gezichtsherkenning autonoom een doelwit te laten uitschakelen. Ook cybersecurity is een belangrijk issue. Beveiligingsmethoden moeten zich blijven ontwikkelen om ook in de toekomst opgewassen te zijn tegen de aanvallen van cybercriminelen.

Algoritmes zijn slechts zo goed als de data waarmee zij worden getraind en ook daar zijn terechte zorgen over. Als er vooroordelen in de data zitten, zullen de algoritmes die in stand houden, tenzij wij daar actief op ingrijpen. De Europese wetgeving op het gebied van privacy geeft Europese gebruikers het recht om vergeten te worden en het recht om bezwaar te maken tegen het gebruik van hun data. In andere delen van de wereld gelden veel minder strenge regels en wordt anders aangekeken tegen het belang van privacy. De vraag is of dit een verklaring zou kunnen zijn voor de achterstand die Europa inmiddels heeft opgelopen. Of zou de nadruk op het ethisch gebruik van kunstmatige intelligentie een concurrentievoordeel voor Europa kunnen worden? 

Impact op strategiebepaling

Strategiebepaling begint met het duidelijk voor ogen krijgen van je toekomstige businessmodel. Hoe zal de markt waarin je actief bent zich ontwikkelen en welke positie wil je daarin innemen? Weet je wat de concurrentie gaat doen? En: zijn de concurrenten van nu ook de concurrenten van de toekomst of zullen nieuwe toetreders de verhoudingen in de sector fundamenteel veranderen?

Iedereen die zich bezighoudt met de toekomst van een organisatie of een onderdeel daarvan zal zich op de hoogte moeten stellen van de mogelijkheden en de risico’s van digitalisering, robotisering en kunstmatige intelligentie. Als manager, adviseur, directeur, bestuurder of commissaris moet je een beeld hebben van de impact op de markt waarop je actief bent, op de mogelijkheden voor innovatie van producten en diensten en op het verdienmodel. Transformatie van een organisatie is moeilijk, maar stilzitten is geen optie voor wie ook in de toekomst relevant wil blijven.

TIAS Masterclass Toekomstverkenning

Dr. Willem Peter de Ridder is één van de docenten van de TIAS masterclass Toekomstverkenning. Deze masterclass is gericht op managers en directeuren die strategische beslissingen nemen of daarover adviseren. In drie dagen leer je verschillende methoden die je helpen grip te krijgen op de toekomst.

Meer informatie over de Masterclass Toekomstverkenning

Verken de toekomst met TIAS: Innovatie, Transformatie en Verandering