De wereld van academici II - Leiderschap in het KI-tijdperk

Slecht nieuws voor de fans van Harvard-hoogleraar Michael Porter: het befaamde vijfkrachtenmodel heeft zijn langste tijd gehad. Volgens de aan Wharton University verbonden managementonderzoeker Barry Libert kan het formuleren van een strategisch plan inmiddels veel beter worden overgelaten aan machines. ‘CEO's houden zichzelf graag voor dat ze een unieke strategie volgen,' zegt Libert, die in een vorig leven adviseur was voor onder meer McKinsey en Bain. ‘Maar in werkelijkheid maken ze een keuze uit een beperkt aantal archetypes die tot voorspelbare resultaten leiden. Kunstmatige intelligentie is vele malen nauwkeuriger in het herkennen van dit soort patronen dan een mens dat ooit zou kunnen.'

Libert wil het maar gezegd hebben: wie denkt dat de impact van de KI-revolutie zich beperkt tot de geijkte routinebanen als accountants, juridisch medewerkers of vrachtwagenchauffeurs, houdt zichzelf voor de gek. Kunstmatige intelligentie treft ook, of misschien wel juist de manager, wiens verantwoordelijkheden veel repetitiever zijn dan vaak gedacht. Uit een steekproef van adviesbureau Accenture onder bijna achttienhonderd managers in veertien landen blijkt dat de doorsnee bestuurder meer dan de helft van zijn of haar tijd kwijt is aan administratieve werkzaamheden die nu al geautomatiseerd kunnen worden, zoals het maken van budgetten, het schrijven van rapporten, en het nemen van standaardbeslissingen. ‘Machineleren is in wezen een vorm van voorspellend analyseren,' zegt Tom Davenport, hoogleraar IT en management aan Babson College en co-auteur van Only Humans Need Apply. ‘Het enige verschil is dat kunstmatige intelligentie dat op stereoïden kan doen.'

De reden dat KI nog niet massaal tot de bestuurskamer is doorgedrongen heeft volgens hem weinig te maken met wat technologisch mogelijk is, en meer met koudwatervrees: ‘De beslissing van managers om KI in te voeren komt voor een deel neer op de vraag of ze zichzelf willen vervangen. Geen verrassing dat het gros ervoor kiest om dat niet te doen.'

Omgekeerde speltheorie

Toch biedt machineleren voor leiders die er vroeg bij zijn tal van kansen. Om bij het voorbeeld van strategie te blijven: dankzij kunstmatige intelligentie behoren tijdrovende analyses van het concurrentielandschap voorgoed tot het verleden. Zo heeft Libert voor zijn adviesbureau AI Matters een database samengesteld waarmee CEO's hun eigen strategie kunnen vergelijken met die van zeventigduizend beursgenoteerde ondernemingen. Op basis daarvan krijgen ze een bepaalde score, vergelijkbaar met de Amerikaanse FICO-classificatie om iemands kredietwaardigheid aan te geven: tweehonderd punten is slecht, zeshonderd is goed, en een score van achthonderd perfect. Door te kijken naar strategische beslissingen die in vergelijkbare situaties goed hebben uitgepakt doet het algoritme vervolgens bepaalde aanbevelingen. ‘Zie het als een vorm van omgekeerde speltheorie,' zegt Libert, die zich liet inspireren door AlphaGo van Google, een computerprogramma dat werd ontworpen om de wereldkampioen van het notoir moeilijke bordspel Go te verslaan. ‘Net zoals AlphaGo zichzelf heeft getraind door te kijken naar het verloop van duizenden historische wedstrijden, zo leert ons algoritme continu van de fouten en successen van anderen. Managers krijgen daarmee de vrijheid om zich volledig te richten op de uitvoering van de strategie, een gebied waarop ze van oudsher de meeste waarde kunnen toevoegen.'

Dat betekent niet dat managers zich niet aan de KI-gedreven onderneming zullen moeten aanpassen. De omschakeling naar een professie waaruit elke vorm van routine is geperst, vereist een nieuw scala aan vaardigheden, zegt Vegard Kolbjørnsrud, assistent-hoogleraar Strategie en Ondernemerschap aan BI Norwegian Business School in Oslo. Voor de omgang met mensen betekent dit een nadruk op de ‘softe' vaardigheden, zoals empathie, creativiteit, en beoordelingsvermogen. Om machines op een efficiënte manier in de bedrijfsvoering te integreren, dienen managers daarnaast bekend te worden met de wereld van statistieken en algoritmes. ‘Hoe geavanceerder de kunstmatige intelligentie in je organisatie, hoe belangrijker het wordt om die als een speciaal soort werknemer te gaan zien. De taken die overblijven zijn namelijk zo complex dat ze alleen nog maar kunnen worden verricht als mens en machine nauw met elkaar gaan samenwerken.' De tijd dat managers konden zeggen dat ze geen verstand hoefden te hebben van technologie omdat ze daar een IT-specialist voor hebben, is volgens hem dan ook voorbij. ‘Dat is net zo absurd als claimen dat je niet met mensen hoeft te kunnen omgaan omdat je een personeelsafdeling hebt.'

Kolbjørnsrud suggereert niet dat managers nu ineens massaal moeten leren programmeren. ‘De applicaties die nu al op de markt zijn, zoals eenvoudige chatbots voor helpdesks, zijn behoorlijk intuïtief, en die gebruikersvriendelijkheid zal de komende jaren alleen nog maar toenemen. De cruciale vaardigheid, voor zover die valt aan te leren, is nieuwsgierigheid. Managers moeten zich de taal van machines eigen maken, in de zin dat ze weten wat er technologisch mogelijk is.'

Babson-hoogleraar Davenport waarschuwt er wel voor dat leiders zich hierbij niet blindstaren op de beloften van automatisering alleen. ‘Ik denk niet dat het per definitie een goed idee is om je werknemers te vervangen door machines. Natuurlijk, je brengt er in eerste instantie je kosten mee omlaag, maar je concurrenten doen dat óók.' Omdat technologie eenvoudig te kopiëren is, wordt automatisering volgens Davenport al snel een race naar de bodem die niet alleen op de marges drukt maar paradoxaal genoeg funest kan zijn voor de vernieuwingskracht van het bedrijf. ‘Computers zijn weliswaar goed in het verzinnen en testen van innovaties, maar ze gaan hierbij volstrekt willekeurig te werk. Ze weten zich geen raad met vooronderstellingen waarover geen data bestaan, en kunnen je niet vertellen in hoeverre de wereld is veranderd en of de algoritmes van weleer nog van toepassing zijn. Voor dat soort inschattingen heb je toch echt een menselijk brein nodig.' In plaats van rücksichtlos te automatiseren, pleit Davenport ervoor om KI te gebruiken voor augmentatie, waarbij mens en machine elkaars capaciteiten wederzijds versterken. ‘Het concurrentievoordeel van je bedrijf wordt uiteindelijk nog steeds bepaald door je werknemers.'

Digitaal Taylorisme

Dergelijke toepassingen zijn niet altijd even mensvriendelijk. Zo kwam Amazon vorig jaar negatief in het nieuws toen bleek dat de webgigant twee patenten had gekregen voor een polsband waarmee het gaan en staan van werknemers tot in detail gevolgd kan worden - en die iemand door vibraties tot een hogere productiviteit kan aansporen. Dergelijke vormen van digitaal Taylorisme zullen in de toekomst een parallelle trend vormen, denkt Kolbjørnsrud. ‘Verlichte managers zullen KI gebruiken om hun mensen autonoom en empowered te maken. Maar diezelfde technologie kan ook worden aangewend voor absolute controle en toezicht. Je kunt twisten over de moraliteit van zo'n bedrijfsomgeving, maar in sommige sectoren zal het lonen om te managen op basis van angst.'

Of het zo'n vaart zal lopen, hangt af van de snelheid waar KI door het bedrijfsleven zal worden omarmd. Die acceptatiegraad is momenteel nog laag, zegt ook Libert. ‘De meeste ondernemingen hebben niet eens een computerwetenschapper of een Chief Data Officer in hun bestuur.' Terwijl dat toch de eerste stap is om een beslissend concurrentievoordeel op te bouwen: ‘KI staat of valt bij de kwaliteit van je data. Elk bedrijf beschikt over massa's informatie in spreadsheets, power point presentaties, feedback van klanten, website-statistieken en e-mails, maar slechts een handjevol heeft de stap gezet om die gegevens daadwerkelijk te oogsten en toe te passen. Dat lukt alleen als je jezelf durft af te vragen: staat bij ons het product op de eerste plaats, of onze KI?'