Geschatte leestijd - 7 minuten
Van kunstmatige intelligentie, artificial intelligence, heb je waarschijnlijk al eens gehoord. Robotisering is als term ook niet nieuw, net zo min als machine learning je onbekend zal voorkomen. Maar wat houden deze begrippen precies in? En is het echt verre toekomstmuziek? Of gebruik je binnenkort ook zelfdenkende computers, die via een daarvoor ontworpen raamwerk, je bedrijfswaarde vergroten?
Robotisering niet nieuw
Met robotisering wordt bedoeld dat een toenemend aantal taken, dat eerst door mensen werd uitgevoerd, door robots wordt uitgevoerd. De eerste zichtbare vormen van robotisering werden voor de meeste mensen zichtbaar in de automobielindustrie, waar een toenemend aantal werkzaamheden aan robots werd uitbesteed.
Die trend was overigens niet nieuw: voor veel beroepsgroepen speelt robotisering al sinds de Industriële Revolutie een rol van betekenis. Door de uitvinding van de boekdrukpers, hoefden monniken geen boeken meer met de hand (over) te schrijven. Hierdoor hadden ze meer tijd om zich te focussen op de religie als zodanig. Een voorbeeld uit de recentere geschiedenis, is de telefonist(e). Dit beroep zie je nog wel eens in oude films voorbij komen. Toen de telefonie net bestond, moest elke verbinding met de hand worden gemaakt. Je vertelde aan de telefoniste wie je wilde spreken en de telefonist(e) verbond je vervolgens met degene door.
Moeten we ons allemaal dan ook zorgen maken dat we straks geen baan meer hebben? Welnee. De afgelopen jaren zijn er een heleboel andere ontstaan. Denk bijvoorbeeld aan de banen als webdesigner, sportschoolhouder, personal coach, community manager, social media marketeer, of cyber security analyst. Dat zijn stuk voor stuk beroepen die enkele decennia geleden niet bestonden en voor onze overgrootouders onvoorstelbaar waren. In de nieuwe beroepen werken mens en technologie vaak samen en dat creëert nieuwe banen.
Overname van werk
In landen als Japan wordt met enthousiasme en nieuwsgierigheid onderzoek gedaan naar robotisering. Een recent voorbeeld hiervan is de Honda ASIMO en het robothondje Aibo van Sony. Dit in tegenstelling tot de westerse wereld, waar het onderwerp voor veel mensen een gevoel van onbehagen oproept. In diverse onderzoeken naar het gebruik van robots in het dagelijks leven, verwachten Japanners veel eerder dan Europeanen dat robots eerder het werk overnemen van mensen.
De helft van al het werk dat nu nog door mensen wordt gedaan, kan tegen 2055 zijn overgenomen door robots. Dat blijkt uit het nieuwste McKinsey-rapport over werk: A future that works: Automation, employment and productivity. Het internationale adviesbureau maakt bij deze voorspelling onderscheid tussen banen en taken. Zo gaan er niet per se banen verloren, maar verdwijnen in elke baan taken. Wel blijkt dat de ene baan fors meer wordt gerobotiseerd dan de andere baan.
Kampen in de samenleving
Ze zijn relatief goedkoop, nooit ziek, werken 24 uur per dag en worden steeds slimmer. We hebben het natuurlijk over robots. Het is niet gek dat ze steeds meer werk van mensen overnemen. Robotisering gaat er volgens onderzoek voor zorgen dat op termijn 30 tot 50 procent van alle banen verdwijnt. Drie jaar geleden publiceerde Deloitte een onderzoek naar de toekomst van arbeid: tussen nu en 2035 verdwijnen er in Nederland 2 tot 3 miljoen banen door robotisering en kunstmatige intelligentie.
Welk werk zal verdwijnen? Welk werk komt er bij? Hoe zal het werk veranderen? En wat betekent dat voor werknemers? Een veel gehoord geluid, is dat ‘de mens centraal moet blijven staan’. Duidelijk is dat er een aantal kampen in onze samenleving zijn als het gaat om robotisering.
Eén kamp is van mening dat er banen zullen verdwijnen, omdat robots onze taken overnemen. Aanhangers van deze theorie vragen zich af hoe het nu verder moet met het thema arbeid en hoe de mens zich in de toekomst nog kan inspannen op de arbeidsmarkt. Binnen deze groep klinkt af en toe ook een milder geluid, dat stelt dat ‘alleen de lager opgeleiden het zwaarder krijgen op de arbeidsmarkt’. Het tweede kamp staat positief tegenover de ontwikkelingen en kansen die robotisering met zich meebrengen.
Tussen deze twee uitersten is er nog een derde groep. Deze groep is van mening dat ‘in de oude wereld’ beroepen ofwel draaiden om het maken van goederen (zoals handwerk of nijverheid) en beroepen die draaien om het niet-maken (zoals dienstverlening). In de nabije toekomst verschuift deze indeling naar routine (door robots) en non-routine (menselijke werkzaamheden).
Gebrekkige verbeeldingskracht
De cijfers uit het Deloitte onderzoek naar robotisering (en het verdwijnen van werkgelegenheid) spreken voor zich. Maar is de conclusie die we op basis van deze cijfers trekken niet veel te negatief? Zo gaat het maatschappelijk debat zelden over de nieuwe beroepen die dankzij robotisering en kunstmatige intelligentie ontstaan. Dit getuigt niet alleen van gebrekkig inzicht in technologische ontwikkeling, maar ook van een gebrek aan verbeeldingskracht voor onze toekomst.
Een voorbeeld van deze ontwikkelingen, zijn de magazijnen die tegenwoordig volledig geautomatiseerd zijn en waar geen enkel mens meer rondloopt. Dit levert andere banen op dan die van magazijnmedewerker. Zo gaat Amazon, dat al veel met robots werkt, in de komende tijd 100.000 nieuwe banen creëren. Zij zoeken bijvoorbeeld ingenieurs, trainers en softwareontwikkelaars. Met een verscheidenheid aan ervaring, opleiding en vaardigheden. Denk ook aan de zelfrijdende vrachtwagens (die het werk van chauffeurs overnemen) en banken en verzekeraars die steeds meer processen automatiseren. Om deze zelfrijdende vrachtwagens en automatisering mogelijk te maken, zijn mensen nodig: het is immers niet-routinematig werk.
Vertaal nieuwsgierigheid
Vandaag de dag voeren artsen veel operaties nog zelf uit. In de toekomst worden steeds meer van dit soort taken overgenomen door robots, aangezien ze veel nauwkeuriger en kleinschaliger kunnen werken. Artsen voeren dan geen operaties meer uit, maar analyseren vooral de klachten en geven hun patiënten advies. Hun rol en beroep verdwijnt niet, maar verandert wel.
De mix van digitalisering, robotisering en de opkomst van zelflerende technologieën is de basis voor de nieuwe technologische revolutie. Aan de verwezenlijking daarvan ligt een ogenschijnlijk tegenstrijdige logica ten grondslag: hoe ingewikkelder en gedifferentieerd de processen moeten worden ingericht, hoe simpeler de robot (die al deze processen aankan) te bedienen moet zijn.
De Industriële Revolutie maakte onze spierkracht overbodig. Deze eeuw wordt onze denkkracht geautomatiseerd. Als we succesvol uit deze automatiseringsslag willen komen, dan moeten we op zoek naar de nieuwe beroepen van de toekomst. Wij moeten bedenken wat we willen en kunnen toevoegen in een wereld vol slimme machines. Niet de strijd tégen, maar de samenwerking mét de robot zoeken.
De voornaamste conclusie op dit moment is dat vooral de aard van het werk zal veranderen. Dit komt doordat een aantal van de nu bestaande taken geautomatiseerd zal worden. Angst is een slechte raadgever. Wees dan ook vooral nieuwsgierig en accepteer veranderingen, zo luidt het devies. De winnende formule: een combinatie van een slimme machine én menselijke intelligentie.
Robot analyses
Een voorbeeld uit de retail-praktijk: analisten deden een data-analyse van koop- en klantgedrag. Hierdoor ontdekten ze dat mannen die op donderdag en zaterdag tussen 17.00 en 19.00 uur luiers kochten, geneigd waren om ook bier te kopen. De supermarkt plaatste de luiers strategisch naast het bier. Hierdoor steeg de bieromzet. Briljant! Maar wat nu als je deze analyse dagelijks wilt herhalen en de context met andere productgroepen meteen wilt zien?
Het begon allemaal met simpele fabrieksrobots, maar inmiddels zijn er zelflerende robots die amper fouten maken en zelfs creatief zijn. Het is dan ook niet de vraag óf, maar wanneer we technologie gaan inzetten om advies voor organisaties te realiseren.
De volgende functies binnen een organisatie die worden gerobotiseerd zullen dan ook communicatie-, marketing- en verkoopfuncties zijn. Het contact, de verbinding met honderden, duizenden en soms miljoenen klanten tegelijk, kan simpelweg niet meer handmatig. De context binnen alle kanalen van het digitale ecosysteem (en het bijbehorende gedrag) zijn de inzichten die nodig zijn en terugkomen in de conversatie via chatbots (ook wel: de conversational interfaces). De snelheid die hierbij wordt verlangd en de context die daarbij hoort overstijgt de menselijke intelligentie en vraagt om robotisering en kunstmatige intelligentie.
Kunstmatige intelligentie is ook nodig om de relatie te zoeken binnen de vijf doelen van het Business Acceleration Framework. Machine learning is eveneens een proces dat daarbij hoort. Kunstmatige intelligentie is de intelligentie waarmee machines, software en apparaten zelfstandig problemen oplossen. Zij imiteren hierbij het denkvermogen van een mens.
Het gebruiken en creëren van algoritmes, evenals het herkennen van patronen, is een betekenisvol ‘spel’ voor een organisatie geworden. Door te leren van fouten, bijvoorbeeld door verschillende informatiestromen uit communicatie-, marketing- en verkoopprocessen ‘over elkaar te leggen’, wordt op termijn een beter resultaat geleverd. Door dit proces automatisch te herhalen en te simuleren, gaat het leerproces steeds sneller. Je spreekt in dat geval van machine learning.
In de dagelijkse praktijk nemen de analyse-robots ons steeds vaker uitzoekwerk uit handen. Dat klinkt toch niet verkeerd? Dan houd je tijd over om je nog meer te focussen op de wensen en behoeften van jouw organisatie. Een goed advies behelst (volgens mij) meer dan een juiste analyse. Het gaat over inlevingsvermogen en het stellen van de juiste vragen, wat je doet aan de hand van het raamwerk dat de organisatie stuurt. De een zoekt het risico en de genoegdoening, de ander juist voor een veiligere optie. Inmiddels wordt het Business Acceleration Framework geautomatiseerd, of om preciezer te zijn: gerobotiseerd.
Volgende stappen
Het is aan bestuurders of eigenaren van bedrijven om digitalisering en technologische innovatie (aan de hand van het raamwerk) integraal onderdeel te maken van de onderneming. Daar wringt de schoen. De meeste mensen binnen een organisatie lopen over het algemeen niet voorop wanneer het gaat om het proactief gebruik maken van automatisering, digitalisering en technologie.
Veel professionals reageren over het algemeen reactief op strategische vraagstukken. Denk bijvoorbeeld aan de inzet van data en data-analyse. Er zijn vandaag de dag nog (te) weinig organisaties die strategische adviezen en beslissingen echt baseren op data die gerelateerd is aan het Business Acceleration Framework. Terwijl dit nu juist een belangrijke bijdrage kan leveren aan het behalen van de doelen en doelstellingen van een onderneming.
De mooie bijkomstigheid van technologie is hoe je het vandaag de dag kunt inzetten om businessmodellen te verbeteren. Processen gaan sneller en basale herhalende beslissingen worden geautomatiseerd. Zo kun je nog meer focussen op complexere vraagstukken en processen die nog niet vlekkeloos verlopen. Wat betekent dat?
Je moet aan de slag met de tegenstrijdige logica. Het Business Acceleration Framework wordt nu gerobotiseerd. Het digitaal vermogen zal volledig automatisch aangestuurd worden. Analisten kijken van moment tot moment mee of aan de vijf doelen van het raamwerk wordt voldaan. Er wordt direct bijgestuurd en ingegrepen waar nodig. Het digitaal vermogen is een gerobotiseerd proces. Het is tijd om jouw organisatie daarop in te richten.
Liever luisteren naar de hoofdstukken? Luister hier via Spotify
Bekijk ook
Check ook
