Op werkdagen voor 23:00 besteld, morgen in huis Gratis verzending vanaf €20
Sander Klous: ‘Reageer MAD op toenemende complexiteit’ interview
12 maart 2018 | Paul Groothengel

Mede dankzij algoritmes wordt onze samenleving steeds slimmer. Maar ook complexer. Wat te doen? Het advies van KPMG-consultant Sander Klous in Vertrouwen in de slimme samenleving: do it ‘MAD’, oftewel Modulair, Agile en Decentraal.

In het voorwoord van uw boek schrijft de wiskundige Cathy O’Neil dat algoritmes ‘weapons of math destruction’ zijn. Bent u dat met haar eens?
Zij zet het wel erg sterk neer. Maar in wezen heeft ze wel een punt. Ze bewijst in haar gelijknamige boek de statistische en systematische zwaktes van algoritmes. We moeten maar vertrouwen op de wiskunde achter die algoritmes, constateert O’Neil. Maar algoritmes zijn niet hetzelfde als wiskunde. Er is volgens haar helemaal geen basis voor dat vertrouwen. Er zijn geen regels voor algoritmes, iedereen doet maar wat. Ik denk dat we vanuit de maatschappij c.q. de politiek moeten gaan nadenken over vormen van regulering, anders kunnen algoritmes flinke excessen veroorzaken.

Waar O’Neil schrijft over het vertrouwen in algoritmes, beschrijft u in uw boek drie principes om het vertrouwen in een slimme samenleving op te bouwen.
Ja, dat zijn de principes van modulariteit, agility en decentralisatie, voor het gemak afgekort tot ‘MAD’. Dus achtereenvolgens een probleem opknippen in deelproblemen ofwel modules, waardoor het beter behapbaar wordt; stapsgewijs en geleidelijk - lees ‘agile’ - verbeteren; en het decentraliseren van verantwoordelijkheden en taken over meerdere partijen. Kijk, we leven in een tijdperk waarin technisch gezien vrijwel alles mogelijk is. Het is alleen een hele uitdaging om het zo te organiseren dat we daar ook met zijn allen de voordelen uit halen. Vaak wordt er aan iets dat al ingewikkeld is nog meer complexiteit toegevoegd om het beheersbaar te houden, denk bijvoorbeeld aan organisaties die groeien en die daar erg log van kunnen worden. In de gevallen waar we wel de voordelen op grote schaal ervaren, zoals bij de opkomst van het internet, zie je dat de drie genoemde principes een essentiële rol spelen.

Die MAD-principes zijn niet nieuw: u beschrijft dat de Amerikaanse softwareontwikkelaar Fred Brooks die al in 1986 had uitgewerkt?
Ja, en hij was op zijn beurt ook niet de eerste. Maar waar Brooks zich puur beperkte tot MAD in relatie tot softwareontwikkeling, trekken coauteur Nart Wielaard en ik het in ons boek veel breder. Of je nou kijkt naar de ontwikkeling van organisaties, de politiek, ons verkeerssysteem, technologische platforms of inderdaad software, overal zien we vergelijkbare uitdagingen die je met de MAD-principes het hoofd kunt bieden. Daarbij gaat het primair om het beperken van de complexiteit van de processen en structuren die we zelf creëren. Overigens geven we in ons boek ook de grenzen aan. MAD is zeker niet zaligmakend. Als bijvoorbeeld complexiteit helemaal geen issue is, dan kan het best zijn dat de MAD-principes niet nodig zijn.

U laat onder andere zien dat MAD-principes tot andere organisatievormen kunnen leiden.
Zeker. Een klassiek voorbeeld was het mechanisme van celdeling bij softwarebedrijf BSO. Spotify is op dit moment een goed voorbeeld van een bedrijf dat werkt met een organisatiemodel volgens de MAD-principes. Dus met zelfsturende teams die ieder verantwoordelijk zijn voor een stukje van het totale eindproduct en dat met kleine stapjes verbeteren. Spotify groeit hard maar weet op deze manier toch innovatiekracht en aanpassingsvermogen te behouden. Op een flexibele en toch efficiënte manier. Ook hybride vormen komen voor. Denk aan een bank als ING, die loopt voorop in agile werken. Tegelijkertijd zijn er waarschijnlijk processen in een bank die je altijd hiërarchisch wilt blijven aansturen. Zowel bij snel groeiende bedrijven, als bij bestaande multinationals zie je de voortdurende worsteling met de vraag wat er centraal moet worden aangestuurd en wat decentraal kan. Zolang je klein bent, ken je de collega’s nog en kan er veel informeel worden geregeld. Maar bij grotere organisaties ontstaat de uitdaging om niet te veel complexiteit in de organisatie toe te voegen. Welke verantwoordelijkheden moeten ze hun agile teams geven?

Wat betekent de opkomst van de slimme samenleving voor uw eigen organisatie, KPMG? Een slimme computer kan een groot deel van de jaarrekening toch moeiteloos overnemen?
Binnen iedere grote organisatie speelt soms de vrees voor het roemruchte ‘Kodak- of Nokia moment’.  Dat geldt voor KPMG, met wereldwijd zo’n 200.000 werknemers, ook. Wij weten dat het vak accountancy in zijn huidige vorm over tien jaar niet meer bestaat. Tegelijkertijd is er meer dan ooit behoefte aan allerlei vormen van controle, of het nu over CO2 uitstoot gaat of over zelfrijdende auto’s. Om met dergelijke grote veranderingen om te kunnen gaan zullen ook wij nog veel meer agile moeten gaan werken.

In het laatste hoofdstuk van uw boek gaat het even over ‘singulariteit’, het moment waarop de computer slimmer is dan de mens. Wanneer wordt dat punt bereikt?
Ik realiseer me steeds meer dat het geen punt is maar een heel geleidelijke overgang. De computer is nu al vaak slimmer dan de mens en dat zal op steeds meer gebieden zo zijn. De hamvraag is altijd weer: hoe houden we dat beheersbaar? Juist op dat vlak is singulariteit een grote uitdaging. Het is namelijk niet mogelijk om op basis van informatie vóór de singulariteit ontwikkelingen na de singulariteit te voorspellen. In het boek vergelijken we het met een faseovergang, je kan op basis van het gedrag van ijs niet voorspellen hoe vloeibaar water zich gedraagt. Na de singulariteit ontstaat een nieuwe realiteit waarin we opnieuw naar beheersbaarheid moeten kijken. Dat betekent dat we als maatschappij snel op die nieuwe realiteit moeten kunnen reageren. Ook daar kom je dus uiteindelijk weer uit bij de MAD-principes.

Door de opkomst van de slimme samenleving staan er allerlei banen onder druk. Wat is de mogelijke dreiging in uw eigen vakgebied, de baan van ‘Data Scientist’?
Volgens een artikel in Harvard Business Review is data scientist een van de meest sexy banen van de 21e eeuw. Maar data science is vooral analytisch denken en doen en dat kan op termijn zeker vervangen worden door machines. Dus die dreiging komt zeker ook op ons vakgebied af. De banen die het lastigst te vervangen zijn, zijn banen waar creatieve of emotionele vaardigheden voor nodig zijn. De toegevoegde waarde van een data scientist zal dus ook bijna per definitie die kant op moeten verschuiven.

Vertrouwen in de slimme samenleving - Het miljoenogenprincipe preview
21 december 2017 | Nart Wielaard

Wie vertrouwt u nog? Volgens de jaarlijkse Trust Barometer van communicatie- en marketingbureau Edelman vertrouwt u niet erg veel partijen. Het rapport laat al langere tijd zien dat het vertrouwen in het bedrijfsleven, overheden en de media terugloopt.

In het laatst gepubliceerde onderzoek stelt het bureau: ‘trust is in crisis around the world’. Een belangrijke constatering voor het succes van de digitale diensten in een slimme samenleving. Want, als we daarin het vertrouwen verliezen, dan schieten we met alle mooie technologie niet zoveel op.

De vraagt is natuurlijk: hoe?

Veel pogingen om vertrouwen te winnen zijn gebaseerd op transparantie. Kijk onder meer naar hoe banken, accountantskantoren, toezichthouders en pensioenfondsen de afgelopen jaren daarop hebben ingezet met bijsluiters en allerhande rapportages. Ondanks veel goede bedoelingen werkt het niet. De consument wil helemaal geen uitleg op een pak melk over hoe het productieproces er precies uitziet en welke aannames er ten grondslag liggen aan de berekening van de houdbaarheidsdatum. Sterker nog: wie veel uitlegt, wordt onbewust als onbetrouwbaar gezien. Zo werken onze hersenen nu eenmaal. Dat geldt voor melk en geldt ook voor veel diensten in de slimme samenleving.

Moeten we dan maar stoppen met transparant zijn? Nee, maar we moeten wel beter leren onderscheiden wanneer dit ‘geïnformeerd vertrouwen’ nodig is en wanneer we moeten bouwen aan ‘blind vertrouwen’. Dat is afhankelijk van de situatie. Een leek ontleent geen vertrouwen aan detailinformatie, omdat hij die niet kan (of wil) interpreteren. Hij koopt een pak melk op basis van blind vertrouwen. Een wetenschapper die bij zijn werk voortborduurt op het werk van anderen, heeft hopelijk wel de behoefte om daar eerst alles over te weten: dit is ‘geïnformeerd vertrouwen’.

Het probleem is dat we in veel sectoren als leek overladen worden met informatie. En die aanpak werkt niet, ook al omdat we wantrouwend staan tegenover de bron van die informatie: de instituties, zoals banken, onderzoekinstituten en de politiek. Tegelijkertijd schenken we juist wel schijnbaar achteloos ons vertrouwen aan een wildvreemde als er een paar duimpjes of sterretjes achter zijn of haar profiel op platformdiensten als Airbnb, Uber of Blablacar staan. De essentie: als je het op dergelijke platforms een paar keer verknoeit, krijg je daar minpunten voor en dat doet het vertrouwen dat mensen in je hebben geen goed.

De uitdaging is dan ook om dat gedistribueerd vertrouwen te gebruiken om de slimme samenleving goed te beheersen. Het eerdergenoemde rapport van Edelman schetst dat ook door te stellen dat: ‘Peers are now as credible as experts’. Daarmee geeft Edelman (waarschijnlijk onbedoeld) een voorzet voor nieuwe instrumenten waarmee instituties het vertrouwen van het publiek kunnen herwinnen. En die zullen niet langer centraal geregisseerd worden, maar juist een decentraal karakter hebben.

Voorbeelden van uitingsvormen daarvan zien we op meerdere plaatsen opdoemen. In feite is de blockchain hiervan het ultieme voorbeeld: de controle op transacties wordt in dat model door een collectief van vele duizenden systemen uitgevoerd die de basisregistratie bijhouden en niet onder centraal beheer staan. Ook het Wikipediamodel bouwt voort op een decentrale aanpak waarin een grote groep ongeorganiseerde individuen samen verantwoordelijk is voor de betrouwbaarheid van informatie. En we zien ook ontwikkelplatforms opkomen waar algoritmes of meer algemeen broncode wordt gedeeld, zoals op Github, zodat andere ontwikkelaars deze kunnen beoordelen, gebruiken en/of er de discussie over kunnen aangaan. Dit is ook een decentrale aanpak om vertrouwen in de code te kunnen borgen.

Al deze voorbeelden kunnen we vatten onder het miljoenogenprincipe dat we in dit boek introduceren: een vertrouwensmechanisme met een decentraal karakter.

Nart Wielaard is strategisch scherpdenker op het snijvlak van maatschappij, technologie en bedrijfsleven. Hij brengt complexe ontwikkelingen terug tot eenvoudige en begrijpelijke verhalen en doet dat in de rol van gespreksleider, adviseur en schrijver. In vorige levens was Nart registeraccountant, wereldreiziger en journalist. Hij is een van de auteurs van Vertrouwen in de slimme samenleving.

Populaire producten

    Personen

      Trefwoorden