De organisatie als overbodige connector

Neem een abonnement op de data

Een abonnement op diverse logdata van het Internet of Things is een nieuwe vorm van lidmaatschap waar je minder bedrijven en mensen voor nodig hebt. Wil jij vanuit je persoonlijke passie iets te doen aan uitstroom van mensen? Dan neem je een abonnement op die data en zorg je dat je hier een slimme dienst of waardevolle propositie omheen ontwikkelt.

Als de infrastructuur er eenmaal ligt, kun je meer, beter en vaker de dingen doen waar je hart ligt. Ga je terug naar de definitie van een organisatie, dan luidt die: daar waar mensen samenwerken om doelen te realiseren en hun passie na te jagen. Daar is in steeds minder gevallen een organisatie voor nodig. Een internetverbinding, een apparaat dat hier contact mee maakt en een waardevolle database zijn de data science tools voor de moderne werker in deze 21e eeuw.

Van keten naar netwerk

We zouden nog veel beter hulp kunnen bieden, als we de ketenzorg gaan verbinden met de community. Dan wordt zorg iets dat we met het netwerk gaan regelen. Dan bewegen we van keten naar netwerk (Van de Wiel, 2009; Innoveerkracht). Denk nog even terug aan het voorbeeld van de burger-AED in het praktijkvoorbeeld van Veiligheidsregio Noord-Holland Noord. In een grid met 6.500 vrijwilligers is een van die vrijwilligers altijd sneller ter plaatse dan een ambulance. Op die manier verschuiven we van keten- naar netwerkzorg.

En overal waar het datacratisch lukt om slimme tijdelijke routes in dat netwerk aan te brengen, daar functioneert dat netwerk beter, sneller en adequater dan via vooraf uitgedachte zorgpaden met vaste ketenpartners.

Master of Data Science opleiding Alles wat met data en de rol daarvan in de organisatie te maken heeft komt aan bod in deze Data Science training. Van concept tot implementatie. Schrijf je in voor deze cursus en leer ook hoe je data kan gebruiken om slimme diensten te ontwerpen.bekijk de opleiding Data Science

Als we eerder een inschatting kunnen maken van het type zorg dat nodig is, boeken we winst. Hierdoor kunnen we ook buiten het ziekenhuis zorg gaan leveren van “ziekenhuiskwaliteit”. Dus de kern van de zorg wordt niet meer in het zorgbedrijf zelf geleverd maar daarbuiten.

Op een vergelijkbare manier wordt de kern van het bankbedrijf niet meer in de bank zelf geleverd maar daarbuiten, et cetera.

Van simulator naar ontmanteling van de organisatie

Eerder sprak ik al over de kracht van het bouwen van een simulator. Zodra deze simulator compleet is ingericht, kun je beginnen om het bedrijf zelf te ontmantelen. Zeker zodra de software als een pakketje te schalen is. Het is natuurlijk een stuk moeilijker om een volwaardig bedrijfsmodel te maken dan om tien getallen te verzinnen die van belang zijn. Maar de mogelijkheid om de hele dag door te kunnen simuleren, heeft absoluut toegevoegde waarde. Dit kan een hele marketingafdeling, een hele directie met stroperige besluitvorming of een heel bedrijfsonderdeel overbodig maken.

Zodra je in de simulator gaat werken met A/B-testen zoals Google of Spotify dat doen, dan kan je de simulator als getoetste laag in het primaire proces hangen. Een gesimuleerde omgeving en de werkelijke online omgeving komen dan in een blended learning omgeving terecht. Het simuleren wordt gedurende een korte tijd een onlinedienst, waarbij de machine bepaalt welk algoritme, waar, wanneer het beste werkt om te komen tot betere conversieratio’s en hogere clickpercentages, et cetera.

It’s the data, stupid!

A/B testing

Een A/B test is daar in het klein al een mooi voorbeeld van. In plaats van de simulator offline twee scenario’s door te laten rekenen met veel onzekerheden ten aanzien van het consumentengedrag, knip je je klantenbestand in tweeën of in meerdere stukken en ga je beide algoritmes simultaan draaien. Van simuleren achter de schermen naar simultaan draaien in een online omgeving, dus.

De robot ontpopt zich als “medewerker van de maand”

Vanaf het moment dat de modules rondom machine learning voldoende ontwikkeld zijn, kan de software zelf bepalen welk algoritme waar, wanneer, hoe, het beste resultaat oplevert. Het algoritme kan op die manier veel van het werk overnemen. Een algoritme kan wel 100 rapporten vervangen. De rekenkracht van het systeem wordt je nieuwe personeel. De robot de medewerker van de maand.

Steeds vaker nemen platforms het over van traditionele organisaties. Deze platforms zoals Facebook, Airbnb, et cetera werken met slimme algoritmes op basis waarvan zij continu leren en verbeteren. In veel gevallen is er in platforms en in samenwerkende zwermen geen hiërarchische basis meer om je als leidinggevende op te beroepen. Daar waar netwerken het bestaansrecht van traditionele organisaties gaan overnemen, heeft dit ook impact op het type leiderschap.

It’s the data, stupid!

Via de data plug je in op het netwerk. Neem een file als voorbeeld. Een mobiele telefoonaanbieder ziet via de telefoonsignalen waar er file is (stilstaande telefoonsignalen), waar er langzaam rijdend verkeer is en waar het op de snelweg gewoon doorrijdt. Dit alles aan de hand van het al dan niet bewegen van telefoonsignalen. Dan kun je zeggen dat er sprake is van slim gebruik van data. Het geeft iets weer over het netwerk. Maar of je het nu in beeld brengt of niet: dat netwerk, al die bewegingen (of stilstand) die is er. Het netwerk is dus aanwezig. Het gaat er vooral om hoe je daar slim op in kunt grijpen. Via metingen, via advies, et cetera.

Boek 'De intelligente, datagedreven organisatie' Hoe tover je je organisatie om in een slimme, datagedreven organisatie waar data de dienst uit maakt, in plaats van de managers die het hardst roepen? Hoe maak je je diensten en producten slimmer met data? Dit boek (al meer dan 25.000 exemplaren verkocht) beschrijft tot in detail hoe data analyse, BI en Artificial Intelligence jouw organisatie slimmer kunnen maken.bekijk het boek 'De intelligente, datagedreven organisatie'

Door datacratisch te organiseren hef je het monopolie op kennis en op leren radicaal op. Door data terug te koppelen aan de mensen, ontstaat er een leereffect dat realtime is. Hierdoor is ook geen verdere motivatie nodig. Dat geldt eveneens voor interventies van buitenaf.

Is de (data)infrastructuur eenmaal aangelegd, dan zijn er nog maar weinig kosten. Rifkin (2014) heeft het in die zin over The Zero Marginal Cost Society. Hij beschrijft hoe het opkomende Internet of Things zorgt voor steeds meer gratis goederen en services: van massaproductie naar productie door de massa. Hoe MOOCs (Massive Online Open Courses) zorgen voor Zero Marginal Cost Education. Hoe zelfs elektriciteit democratiseert en hoe we op die manier naar zogeheten Collaborative Commons toegroeien.

Tot slot

Geef de regie terug aan de mensen zelf. We hebben er de tools en de technieken voor. Maken we die slag niet snel, dan nemen mensen zelf de regie. Dat betekent het failliet van heel veel ouderwets geleide organisaties. Datacratisch werken heeft de toekomst. En de toekomst begint hier en nu.