Face-2-face en telefoon gesprekken meest bepalend voor team performance, met dank aan big data

Ik ben gefascineerd over het gebruik van nieuwe sensoren, die allerlei data kunnen genereren, zodat mensen nog beter en met meer plezier hun werk kunnen doen. Het laatste jaar wordt de ene nieuwe sensor na de andere gelanceerd; je hebt misschien wel gehoord van de slimme thermostaat Nest, de aankondiging van de applewatch of dat je met je smartfoon ook gewoon je stappen kan tellen. Het woord big data valt te pas en te onpas. In relatie tot HR of werk wordt de term human analytics steeds vaker genoemd. Een aansprekend voorbeeld is de benadering van de auteurs in het boek: The Decoded company; know your talent better than you know your customers! Zij spreken over data als 'the sixth sense’; data ten behoeve van de medewerker waardoor hun talenten nog meer tot hun recht kunnen komen.

Van sensing en het interpreteren van data lijkt het een logische stap naar sense-making met andere woorden: leren. In verband met gedrag en dus ook met performance is ‘sensing’ van belang in de interactie met anderen. In gedragstrainingen zie je dat deelnemers op een gegeven moment op scherp staan wat betreft de interactie met een ander en een scherp oog /antenne hebben over hun eigen gedrag. Vaak zie je dat die scherpte in de werkomgeving snel weer verdwijnt en valt men weer terug in het oude gedrag. Zijn er misschien sensoren die mensen, leidinggevenden en bedrijven in het werk kunnen helpen sensitief te blijven over hun interactie met anderen en ook over zichzelf?

Mijn oog viel op het boek van Alex Pentland: Social Physics; how good ideas spread. Alex is de directeur van het Human Dynamics Laboratory en het MIT Media Lab Entrepreneurship program en hij is co-leader van het World economic Forum Big Data. Hij geeft leiding aan een groep excellente top onderzoekers. Alex en zijn team maken gebruik van big data om interactie patronen tussen mensen inzichtelijk te maken. 

De huidige sociale wetenschap moest tot nu toe conclusies trekken op basis van laboratoria analyses of door middel van vragenlijsten en dat voelt kunstmatig. De voorspellende waarde van bijvoorbeeld testen is nu eenmaal niet al te hoog. Ondertussen staat de wetenschap van sociale psychologie in een niet al te best daglicht, zie de Stapel affaire. De conventionele benaderingen houden geen rekening met de complexiteit van het gewone leven, zij missen details met wie we interacteren en hoe we met hen interacteren. Contact tussen mensen bestaat uit miljoenen kleine transacties. Nieuwe sensoren met big data geven ons de kans om de maatschappij in al haar complexiteit met al haar micro patronen beter te bekijken, zij biedt inzicht in de vele netwerken van persoon tot persoon interacties. Deze stroom van informatie is van belang om de verspreiding en generatie van nieuwe ideeën te begrijpen en hoe zij een drijvende kracht zijn bij gedragsverandering en innovatie.

Social physics probeert te begrijpen hoe de ideeën en informatie stroom resulteert in verandering van gedrag en actie; hoe menselijk gedrag is gedreven door de uitwisseling van ideeën – hoe mensen samenwerken om te ontdekken, selecteren, leren en hun acties coördineren. De sensoren registreren van alles gedurende het gewone werk; het werk is hiermee een ‘living laboratory’ geworden. De motor dat social physics drijft is big data; in toenemende mate zijn enorme hoeveelheden data beschikbaar over tal van aspecten van ons leven. Door de toegenomen computer kracht kunnen we berekeningen doen aan de hand van miljoenen gegevens.

Hoe wordt gemeten? 
Alex gebruikt zogenaamde sociometric badges; het is een klein kastje dat met een koord om je nek hangt. De badge verzamelt data en analyseert sociaal gedrag. Het bevat een locatie sensor, legt lichaamstaal vast, bepaalt wie dichtbij is en het registreert wanneer de persoon zelf en met een ander spreekt. De badge legt niet vast wat er gezegd wordt. Het is nu nog een klein kastje, ik kan me goed voorstellen dat er straks een chip op je bedrijfs- ID kaart zou kunnen zitten.

De badge kan ook:

• engagement en exploratie in de tijd inzichtelijk maken; 
• persoonlijk energie niveau meten; 
• de mate van extraversie en empathie meten door middel van lichaamstaal en de mate van ‘flow’. 

 Vervolgens kunnen de gegevens gecombineerd worden met :

• mobiele telefoon data (hun ‘funf’ systeem) 
• credit card statements 
• logs van social media etc. 

Wanneer je de interactie patronen zichtbaar maakt, kan je opmerkelijke observaties doen, zoals Pentland dat laat zien bij een Duitse bank:

Opvallend is bijvoorbeeld dat managers nauwelijks face-to-face contact hebben met sales en customer services en ook product ontwikkeling heeft nauwelijks F2F contact met klanten service en met sales.

2 social physics concepten
Social physics heeft 2 belangrijke concepten:

• Ideeën stroom binnen netwerken versterken (creativiteit), met een onderverdeling in: 

 o exploratie (vinden van nieuwe ideeën en strategieën met divers netwerk )
 o engagement (met elkaar interacteren en gedrag coördineren). 

• Sociaal leren: hoe nieuwe ideeën gewoonten worden en hoe leren kan worden versneld en gevormd, onder andere door sociale druk.  

Pentland definieert de ideeën stroom als de overdracht van gedragingen en overtuigingen in een sociaal netwerk door middel van sociaal leren en sociale druk. De onderzoekers meten de ideeën stroom als de kans dat het gedrag van een persoon zal veranderen, wanneer een nieuw idee is verschenen in het netwerk van die personen. Hij maakt ook wel de vergelijking met de verspreiding van griep.

De meest waardevolle stroom van ideeën binnen een organisatie zijn face-to-face en telefoon gesprekken. Op zich is dat niet zo verrassend, maar misschien wel in het daglicht dat medewerkers in toenemende mate met elkaar interacteren via het computerscherm. Het MIT bracht bijvoorbeeld de interactie patronen bij call-centra in beeld en kwam tot het advies om meer face-2-face gesprekken te organiseren faciliteren en toonde aan dat de productiviteit hiermee significant stijgt.

Het is van belang dat mensen zicht hebben op het gedrag van anderen, zowel direct als indirect. De maatregel van Yahoo om thuiswerken te beperken moet je dan ook in dit daglicht zien. Des te meer mensen willen leren van een bepaalde ‘peer’ groep, des te meer willen ze er bij horen en zijn ze bij hen in de buurt. Het is de ideeën stroom binnen een gemeenschap waardoor je kennis genereert en dat je succesvol maakt.

Exploratie 
MIT concludeert dat de beste ideeën komen van zorgvuldig en continu uitgevoerde verkenning bij anderen: exploratie. De meest creatieve mensen met veel inzicht zijn ‘explorers of verkenners’. Werkgroepen die een hoge mate aan ideeën stroom van buiten werkgroep genereren, lijken het meest innovatief te zijn. Zijn onder zoek laat zien dat deze mensen veel tijd investeren in het ontmoeten van nieuwe mensen met verschillende ideeën en zij zoeken niet vanzelfsprekend de beste mensen of beste ideeën. Zij staan open voor mensen met andere en verschillende denkbeelden en ideeën, vooral ook buiten het eigen team.

De meest productieve mensen ontwikkelen constant een nieuw verhaal en testen deze vervolgens talloze keren uit; zij voegen nieuwe ideeën aan het verhaal toe en proberen deze op iedereen uit. Voor hen is het boetseren ideeën spel. Daarnaast zijn zij erg nieuwsgierig naar de successen en het falen van anderen en vragen door wat bij hen allemaal heeft meegespeeld . Op basis van al die ervaringen komen zij tot hun beslissingen.

In verband met exploratie onderscheidt Alex 3 belangrijke factoren:

1. Social learning, het leren van anderen (modelling en zie ook Bandura); 
2. Diversiteit aan mensen en gezichtspunten bevorderen; 
3. Tegensprekers ontmoeten; zij hebben namelijk onafhankelijke informatie. 

Een zogenaamd ‘ster’ netwerk is goed voor exploratie en een kleiner rijk verbonden netwerk (team) is het best voor engagement, idee generatie en gedragsverandering.

Engagement 
Pentland verstaat onder ‘engagement’ het leren van elkaar (social learning), veelal binnen een werkgroep (peer group). Dit leidt tot de ontwikkeling van gedragsnormen en sociale druk om deze normen te versterken. Er is volgens Pentland steeds meer bewijs dat de kracht van engagement , vitaal is voor het bevorderen van samenwerkend gedrag. Ook als innig verbonden mensen elkaar niet kunnen zien, hebben zij een hogere prestatie met een gedeeld ritme, lichaamstaal, spreken en toonhoogte. Het blijkt dat medewerkers met de meeste engagement de minste moeite hebben nieuwe interactie patronen te adapteren.

Wanneer mensen zien dat veel andere mensen nieuw gedrag adopteren, zullen zij die anderen veelal snel volgen, we zijn toch een beetje kudde dieren….. Wanneer iemand 3-4 uitnodigingen krijgt om aan een netwerk mee te doen, zal diegene zelf ook snel mee gaan doen. En dat geldt zeker wanneer hun vertrouwde warme netwerk contacten dat ook doen. Wanneer de mensen met wie jij praat, ook met elkaar praten, dan ben je ‘in’. Sociale of ‘peer’ druk is trouwens een van de meest effectieve mechanisme voor het bevorderen van samenwerken.

Het aantal directe interacties dat mensen hebben met hun ‘buddies’ was een excellente voorspeller in welke mate hun gedrag zou veranderen. Dit geldt trouwens ook voor het vertrouwen in elkaar. Verandering van gedrag was meest effectief wanneer het de sociale verbanden versterkte.

Gezien het belang van interacties, is het van belang slimme ondersteuning te bieden door middel van kleine subtiele aansporingen (triggers), zodat men zich meer gaat verbinden met anderen. De meest effectieve netwerk beïnvloedende acties moeten worden gericht op die mensen die de sterkste sociale banden hebben en met de meeste interacties met anderen . Sociaal netwerk bevorderende acties zijn volgens Alex bijna 4 maal zo efficiënt als een traditioneel individuele beloning markt benadering.

De belangrijkste factor in het voorspellen van groep intelligentie is de mate van gelijkheid qua conversatie bijdrage. Dit betekent dat je dominante sprekers moet indammen. Daarnaast is de mate van sociale intelligentie van belang, iets waar vrouwen vaak net iets beter in zijn, vaak blijkt dat teams met meer vrouwen het beter doen……

Asymmetrisch communicatie patroon
Inproductief team

Symmetrisch communicatie patroon
productief team

Engagement vraagt:

•  interactie; 
• samenwerking; 
• vertrouwen, zorg voor het opbouwen van vertrouwen 

De valkuil bij engagement in het eigen team of netwerk is het zogenaamde echo-effect; het te weinig open staan voor geluiden van buiten met als gevolg dat men elkaar napraat.

Performance 
Alex Pentland vond in onderzoek dat de interactie patronen tussen mensen bijna de helft van de performance variatie bepaalden tussen hoog en laag presterende groepen. De mate van face-to- face engagement (ideeën stroom binnen een groep) heeft een enorme impact op de productiviteit. Individuele intelligentie, persoonlijkheid en vaardigheid, waren veel minder significant dan het patroon van de ideeën stroom. Dit geldt trouwens niet in situaties met veel stress en een enorme werkdruk.

Interactie karakteristieken van hoog presterende groepen waren:

• Veel kort geformuleerde ideeën; 
• Veel interactie en overlappende cycli; 
• Een hoge diversiteit aan ideeën. 

Het patroon van de ideeën stroom kan worden beïnvloed door leiderschap. Leidinggevenden zouden minder aandacht aan de individuele talent benadering moeten besteden en zich meer moeten richten op het managen van organisaties en het stimuleren van veel interactie tussen teamleden. De sociale stijl van managers is dan een goede voorspeller hoe goed hun team zullen presteren. Een leider die de interacties in een team goed weet te beïnvloeden zou je een charismatische verbinder kunnen noemen. Charismatische verbinders hebben ook veel invloed op de interactie tussen teams (exploratie).

Een kanttekening bij dit verhaal is dat sociaal netwerken minder behulpzaam is bij oplossen van meer complexe problemen die reflectie vragen (Lyad Rahwan, www.socialphysics.org).

Online samenwerken 
Wat betreft digitale netwerken moet er volgens Pentland nog werk aan de winkel opdat ze effectief worden in het bedrijfsleven. Vol spanning wacht ik zijn nieuwe boek af….. Als vervolg op studies in samenwerking met het MIT, onderzochten Wooley en Malone(2015) of groepen die online samenwerken  collectieve intelligentie ontwikkeling lieten zien en of het sociale vermogen ook belangrijk zou zijn wanneer mensen boodschappen in een platform plaatsen. Ook nu bleek dat teams slimmer werkten met teamleden die veel communiceerden, met gelijkwaardige deelname en die een hoge mate aan emotie-interpreterende leesvaardigheden hebben.

Interactie patronen zichtbaar maken 
Om een goede idee stroom voor elkaar te krijgen, zal je mensen ten eerste bewust moeten maken van hun interactie patronen. Visuele feedback van het interactie patroon is een handig hulpmiddel om de interactie te verbeteren. Een app. ontwikkeld door MIT kan bijvoorbeeld teruggeven in hoeverre het interactie patroon in een team evenwichtig is.

Terug naar psychologie en leer theorieën 
Verrassend of niet, de conclusies van Pentland komen nauw overeen met de theorieën van Ajzen (belang werkomgeving) en Bandura (modelling en feedback).

Tot slot
Het komt praktisch op het volgende neer, stimuleer dat medewerkers met elkaar gaan:

 koffie drinken, lunchen, een wandeling gaan maken om 15.00 uur, …….. 

Kortom: zorg dat er veel met elkaar gepraat wordt. 

De inrichting van de werkruimte is dan ook van belang. Dat wil in mijn ogen niet automatisch zeggen dat je moet kiezen voor een kantoortuin; mensen moeten zich wel kunnen concentreren…... en allemaal een koptelefoon op bevordert niet de onderlinge communicatie die er toe doet.

In verband met kennisgeneratie en leren van ‘best practices’ zijn methodieken als ‘knowledge jams’ (Katrina Pugh) zeer waardevol; met andere woorden organiseer de face-2-face ontmoeting en zorg dat de uitwisseling zo veel mogelijk oplevert binnen zo weinig mogelijk tijd. Begeleiding van een L&D professional is dan handig.

Begeleid of coach leidinggevenden hoe zij de mate van exploratie en engagement binnen hun team kunnen beïnvloeden en versterken, op het gebied van communicatie en een gelijkwaardige deelname aan gesprekken. De teambenadering van CasCas bij de ondersteuning van het leren en veranderen is hier geheel op toegesneden.

De onderzoeksresultaten van Alex Pentland zijn interessant en waardevol. Lastig is nog wel dat je in normale werksituatie geen statisticus bij de hand hebt. Ik verwacht binnen korte tijd dat de eerste betrouwbare hulpmiddelen beschikbaar zullen komen voor gebruik in het werk.

Binnenkort komt het nieuwe boek van Alex uit en dan zal hij uitgebreid ingaan op het inzetten van ‘Social enterprise network platforms.

Breek de glazen kooi van automatisering voor excellent vakmanschap

De huidige dynamische tijd vraagt van bedrijven dat zij nog sneller veranderen, nog flexibeler worden en zijn er steeds minder vaste patronen. Vakmanschap wordt steeds belangrijker en tegelijkertijd ontbreekt er vaak de tijd voor ontwikkeling. In zijn afscheidsrede(2014) refereert Prof. Andre Wierdsma naar Sennett die zich zorgen maakt over moderne organisaties, die mensen niet meer de tijd gunnen hun vakmanschap te ontwikkelen en dat geldt voor operators, kenniswerkers en voor leidinggevenden. Goed zijn wordt vervangen door goed lijken te zijn. Vakmanschap toont zich in het vermogen om te gaan met weerstand en afwijkende situaties en dat vraagt toewijding en tijd. En ondertussen nemen snelheid, tijdelijkheid en de informatisering van het productie proces toe. Hoe gaan we dan tijd voor vakmanschap reserveren?

In een onderzoek van Randstad en VAPRO (2013) met als titel: Vitaal en productief werken in de industrie, concluderen de onderzoekers dat:

• de economische schade aanzienlijk zal zijn, wanneer weinig actie wordt ondernomen om de inzetbaarheid van procesoperators te verduurzamen; 
• industriële bedrijven steeds hogere eisen stellen aan hun procesoperators gericht op vaktechnische kennis en vaardigheden en het daarbij behorende professionele gedrag; 
• er een tekort aan vakbekwaamheid op de werkvloer is. 

Om het tekort aan vakmanschap op te vangen, wordt de snelheid van automatisering in de fabriek opgevoerd. In steeds meer fabrieken tref je de situatie aan dat een paar mensen een enorme fabriek aan het besturen zijn. Of misschien beter gezegd; je ziet een paar mensen die naar een groot aantal schermen kijken, de aansturing is namelijk al door software overgenomen.


Het is echter niet alleen in de fabriek waar vakbekwaamheid onder vuur ligt. Nicolas Carr somt in zijn nieuwe boek: De glazen kooi, tal van beroepsgroepen op waar de vakbekwaamheid onder invloed van de automatisering op het spel staat; de piloot, de operator in de fabriek, de zorg professional, de architect, etc. Op de automatische piloot pleit men vaak voor meer opleiding om de vakbekwaamheid te versterken; de politiek met haar leven-lang-leren beleid en met haar redenering dat opleiding prioriteit nummer 1 in onze kenniseconomie zou zijn, de vakbonden en natuurlijk de opleidingsbureaus. Toch zie je ook de aarzeling bij bedrijven om echt te kiezen voor opleiden, nog even afgezien dat veel opleidingen veelal niet het gewenste resultaat opleveren. Er speelt nog een andere rationaliteit mee: bij de ontwikkeling en gebruik van software voor commerciële doeleinden, legt de zorg om het menselijk talent, het namelijk vaak af tegen het vooruitzicht dat er tijd en geld bespaard kan worden. De vraag is vervolgens hoe opleiden en leren zou kunnen anticiperen op de automatisering van werk en hoe zouden we werk kunnen organiseren opdat de kans groter is dat mensen engaged aan het werk zijn en wat is dan het perspectief van werkplek of werkend leren (zie ook M. Lombardo, Tapscot)?

Automatisering en vakmanschap 
Nicholass Carr schrijft een intrigerend verhaal over wat automatisering met ons doet. In zijn vorige boek: The Shallows had hij al gewaarschuwd dat we door Internet (Google) dommer worden. Zijn nieuwe boek sluit aan bij de discussie over robotisering in de maatschappij, de massa ontslagen bij banken, het fenomeen dat in Amerika de winst bij veel bedrijven flink toeneemt maar de werkgelegenheid nauwelijks stijgt en dan met name voor de middenklasse. Er zijn steeds meer bedrijven die hun productie capaciteit naar de westerse wereld terugbrengen; alleen voegt het vrij weinig toe aan de werkgelegenheid op de midden lange termijn. Er zijn in veel bedrijfstakken namelijk steeds minder mensen nodig, om nog meer te produceren.

Een voorbeeld over automatisering:
Nicholas Carr neemt als voorbeeld de rol van piloten in vliegtuigen. Het is al weer even terug dat naast de piloten het overige personeel in de cockpit verdwenen is. De piloot heeft nu enkel nog bij de start en bij de landing bij wijze van spreken zijn handen aan de stuurknuppel of aan de joystick bij de Airbus. Verder kijkt de piloot naar schermen en metertjes. Op zich zou voor het stijgen en landen de piloot nauwelijks meer nodig zijn; als we op afstand kunnen opereren en bombarderen met drones, kunnen we ook op afstand een vliegtuig besturen. Nog even en de co-piloot zit niet meer in het vliegtuig maar ergens in een centrale met veel schermen. Blijft wel de vraag of passagiers hiermee zullen instemmen. Illustratief zijn productiebedrijven met kleinere installaties op verschillende locaties; de trend is dat alle 'fabriekjes' worden aangestuurd vanaf 1 centrale regel kamer; het maakt niet meer uit of je naar een scherm in de fabriek kijkt of naar een scherm aan de andere kant van de wereld. De brugwachter is bijvoorbeeld een beroep van het verleden, om maar wat te noemen. En vers in het nieuwe jaar vertelt het nieuws dat de eerste container schepen gelost worden op een volautomatische terminal, met onbemande kranen. Kraanmachinisten zijn daarbij nog wel nodig, maar ze zitten nu in een kantoor, achter een scherm.

Automatisering heeft de neiging ons te veranderen van handelende personen in waarnemende personen. In plaats dat we het stuur in hand nemen, kijken we naar een beeldscherm, een smartfoon en ‘morgen’ naar de smartwatch. Die verschuiving maakt ons leven eenvoudiger, maar ze maakt het ook lastiger om expertise te verwerven en te onderhouden. Onze neiging tot onachtzaamheid laat zien hoe snel onze concentratie en ons bewustzijn kunnen vervagen wanneer er niet voortdurend van ons gevraagd wordt te reageren op onze omgeving. Uit experimenten blijkt dat wij beter blijven opletten wanneer een systeem regelmatig fouten maakt. Cognitief psychologen noemen dit fenomeen het ‘generation effect’. Voor het generatieve effect is het belangrijk dat je je ergens voor moet inspannen en dat probeert automatisering nu vaak weg te nemen of te verminderen.

Dit speelt ook met flow; Mihaly Csikszentmihaly liet in zijn onderzoek zien dat je de meeste flow in je werk ervaart en niet in je vrije tijd. Je kan flow ervaren wanneer je je inspant, geconcentreerd bent en bij wijze van spreken je omgeving nauwelijks meer waarneemt en ook niet gestoord wordt door je omgeving. Op tal van plaatsen richten we in toenemende mate het werk zodanig in, dat mensen nauwelijks meer ‘flow’ kunnen ervaren, zij hoeven zich namelijk steeds minder echt in te spannen. Dan is het geen wonder dat die medewerkers niet meer zo gemotiveerd lijken. Vervolgens vertellen we als adviseur aan leidinggevenden dat zij uitdagender werk voor hun medewerkers zouden kunnen communiceren en ik vermoed dat dat voor velen wel eens een lege huls kunnen betekenen; wat heeft de luchtvaartmaatschappij de piloot te bieden? Wat heeft de productie manager de operator te bieden?

Om iets heel goed te kunnen, om vakbekwaam te zijn, moet je het in je neurale circuits weven en herhaaldelijk weer uit je geheugen halen en opnieuw gebruiken. Dat zou voor de piloot betekenen dat hij weer meer de stuurknuppel gaat vasthouden, om het gevoel niet te verliezen en om alert te blijven. Het was laatst ook helemaal niet zo’n gek idee dat studenten geen laptop of tablet de collegezaal mogen meenemen, even afgezien van de betutteling. Voor de operator in de fabriek is dat best lastig; in toenemende mate is namelijk het anticiperen op veranderingen reeds in de apparatuur geprogrammeerd; het proces neemt autonome beslissingen en van een aantal beslissingen heeft de mens achter het scherm geen weet. Grote productie bedrijven maken simulaties, opdat mensen hun bekwaamheid onderhouden, al betekent dit weinig voor alertheid. Bedrijven die niet het financiële vermogen hebben simulaties te ontwikkelen, zullen creatieve manieren moeten bedenken waardoor operators scherp blijven. Bright in Carr vond tal van bewijzen dat automatisering leidt tot de vraag naar minder vaardigheden, de deskundigheid kan namelijk in de machine geleverd worden.

Hoe meer de interface de menselijke inspanning vervangt, hoe minder de gebruiker in staat zal zijn zich aan nieuwe situaties aan te passen. Het onbewuste staat te weinig ‘standby’, waardoor je niet alle relevante factoren klaar hebt staan en met enkel het bewuste denkvermogen ga je het op korte termijn niet redden om in te spelen op afwijkende situaties. Vergelijk het met auto rijden; wanneer ik maanden niet heb auto gereden, ben ik het eerste half uur in de auto minder scherp. Met andere woorden zonder praktijk en oefenen gaat het vakmanschap achteruit. En als je niet blijft oefenen, zal elk talent dat je hebt verworven weer wegzakken! Mensen staan aan het eind van een opleiding op scherp; het onbewuste is volgetankt en vervolgens wordt het niet meer onderhouden. Er zijn tal van fabrieken die bijna geen stops meer kennen; de stop en start procedures liggen bij wijze van spreken te ‘verstoffen’ in de computerkast. Eenmalig die procedures nog eens doornemen, liefst mbv een simulatie, is niet afdoende.


Door aldoor meer sensoren in te bouwen, wordt het aantal gegevens die in de gaten gehouden moet worden groter. Om dat weer in de hand te houden, wordt door middel van automatisering steeds meer ‘intelligentie’ in de machines gestopt. En daar moet je dan maar op vertrouwen. Mooi voorbeeld is het gebruik van het woord algoritme, zie bijvoorbeeld de zoekmachines van Google. De programmeur heeft met een inhoudsdeskundige allerlei keuzes gemaakt en een programma geschreven met specifieke stappen die in een specifieke volgorde uitgevoerd worden om een bepaald eindresultaat te bereiken. Opvallend is dat in weinig gevallen de algoritmes uitgelegd worden. Als jij en ik de algoritmes niet begrijpen, kan je nooit anticiperen op de acties en de beperkingen van de automatisering, stelt Carr. Voor vakmanschap is inzicht cruciaal, maar als dat inzicht niet gegeven kan worden omdat de machine of de programmatuur een black box is ......

Tevens loert het gevaar dat er waarschuwingsmoeheid optreedt; des te meer sensoren, des te meer signalen. Menig operator of zorgprofessional laat bepaalde signalen gewoon aan zich voorbij gaan….. Mensen kunnen niet multitasken en focus is gevraagd. Vraag maar eens aan senior operators waar zij op letten en vergelijk dat maar eens met de handboeken. De praktijkman heeft al lang zijn weg in de rode lampjes en notificaties gevonden. En toch is het verstandig om dit regelmatig tegen het licht te houden en met elkaar te doorgronden. Bij een overdaad aan signalen, kiest men veelal de oplossing van meer automatisering, zodat het systeem zal anticiperen.

En als de juiste feedback ontbreekt, is efficiënt leren lastig en kan zelfs iemand die bijzonder gemotiveerd is, maar weinig vooruitgang boeken. En dan bedoel ik niet de algemene feedback die mensen nu bijvoorbeeld terug krijgen als ze een wearable of stappenteller gebruiken. Dan bedoel ik de feedback die op jou is toegesneden.

Voelbare of haptische feedback is effectiever is dan enkel visuele aanwijzingen om iemand attent te maken op belangrijke veranderingen. De nieuwste wearables om je pols maken daar gebruik van. Carr geeft het voorbeeld van de airbus: de airbus kent geen stuurknuppel meer en de co-piloot ziet niet meer of de piloot de stuurknuppel naar voren of naar achteren doet. Visueel krijgt hij minder snel feedback of de ander de juiste actie onderneemt.

Handelen en denken 
John Dewey schreef dat handelen is denken en denken is handelen. Lichamelijk handelen en zintuiglijke perceptie spelen een essentiële rol bij de ontwikkeling van ons denken, onze herinneringen en onze vaardigheden. Dat heeft alles te maken met ervaren en verbinding maken. We brengen steeds minder tijd door met handelen en we leven en werken steeds meer met het computerscherm. We verliezen contact met ons lichaam en leggen zintuiglijke beperkingen op aan ons bestaan. Carr vertelt smeuïg dat steeds meer mensen op weg naar hun bestemming met name naar hun smartfoon kijken en de omgeving nauwelijks meer ‘zien’. Een ander voorbeeld zijn de zogenaamde wearables; blind vertrouwen op de
bio-feedback en niet meer kunnen luisteren naar je lichaam of geest. We zijn te weinig bezig software programma’s te programmeren die onze greep op de wereld niet langer verzwakken maar juist versterken. Er bestaat vast wel een manier om de glazen kooi open te breken zonder al die voordelen te verliezen die computers bieden, schrijft Carr.

Automatisering voor de mens 

Carr houdt een pleidooi voor een op de mens gerichte automatisering. Het doel is daarbij dat niet alleen optimaal gebruik wordt gemaakt van de snelheid en de precisie van de computer, maar dat de operator, de piloot, de architect, ….. ook geëngageerd, actief en alert blijft in het werk. Software kan zodanig worden geprogrammeerd dat de besturing van kritieke functies vaker en op onregelmatige tijdstippen wordt overgedragen van de computer naar de mens. Carr suggereert dat beslissing ondersteunende toepassingen het beste werken, als ze de benodigde informatie leveren op het moment dat hij/zij dat nodig heeft, zonder een specifieke aanpak te suggereren. De beste expertsystemen bieden mensen alternatieve interpretaties, hypotheses of keuzes. Carr stelt ook nuchter dat de ontwikkeling van een meer mensgerichte automatisering geen gemakkelijke weg zal zijn. De investering zal bij aanschaf namelijk wat hoger zijn en de baten zullen vrij lastig te kwantificeren zijn. 

Werkend leren
In lijn met het pleidooi van Wierdsma is het een uitdaging om binnen bedrijven een context te creëren waarin vakmanschap zich kan ontwikkelen met wisselende projecten en samenwerkingsverbanden. Een kanttekening is wel dat dit niet voor alle beroepsgroepen een perspectief biedt. Het is helder dat de traditionele opleidingswereld minder goed in staat is om bedrijven, het management en medewerkers op tijd toe te rusten voor al deze innovaties en disrupties. Ik zoek naar wegen om werkend leren soepel in te passen in de werkprocessen, waardoor medewerkers geëngageerd, actief en alert kunnen blijven in het werk. Ik ben blij met het concept van ‘embedded’ leren van Jennings. Geïnspireerd door Richard Sheridan (2013) suggereerde ik in mijn vorige blog dat organisaties meer op basis van leerprincipes georganiseerd zouden kunnen worden. Zie trouwens ook Billett (2001) en Simons (2003) in de Canon van het leren over 'werkleren'.

Carr zet mij op het spoor dat je in bedrijfssoftware leerprincipes zou kunnen verwerken; met andere woorden wanneer je in staat bent om in de drijvende kracht achter deze veranderingen leerprincipes te verwerken, zou je medewerkers en bedrijven optimaal kunnen bedienen. Wanneer de programmeur samen met een inhoudsdeskundige software voor de aansturing van een machine of productieproces ontwikkelt, zou je direct een aantal leer elementen kunnen inbouwen, waarbij de ‘kijker’ gevraagd wordt om iets te gaan doen en alert te zijn. Je zou dat misschien gamification kunnen noemen. Op het moment van schrijven van dergelijke software, kent men de kritische punten van de machine of proces, eens te meer wanneer er ook een handleiding moet worden geschreven. Je zou kleine opdrachtjes kunnen inbouwen, die de operator aanzet tot denken en actie. Opdrachtjes die op willekeurige momenten op het scherm tevoorschijn komen. Zorg er dan ook voor dat er uitgewisseld moet worden met collegae. Door leer elementjes in te bedden in werk software, is de kans ook veel groter dat mensen zich verbinden met die content of het issue en zullen zij het issue direct verbinden met de context, het werk en dat vergroot de kans dat je het voor een tijdje onthoud. En zorg voor herhaling, anders gaat de vakbekwaamheid weer verloren. Dit vraagt wel een en ander van de organisatie; je zal namelijk in de ontwerp specs voor een nieuwe installatie of een proces het onderwerp leren en de leer principes mee moeten nemen.

Een inspirerend voorbeeld wat betreft inzet van nieuwe technologie in de zorg en industrie is de toepassing van ‘wearables’ zoals google glass door het bedrijf SomeHow.

Voor het onderhoud van machines in de fabriek heeft de technicus met google glass beide handen vrij voor het onderhoud. Een expert kan op afstand als ware door zijn bril meekijken en er kan hands-free overlegd worden. Relevante informatie over die betreffende machine wordt getoond via de app en historische data zijn in te zien. In de zorg kan een arts vanaf zijn werkkamer via google glass door de ogen van de verpleegkundige volgen hoe bijvoorbeeld de wonden worden verzorgd bij een patient thuis, over werkend leren gesproken! Hiermee kan de patiënt veel eerder naar huis en hoeft minder vaak naar het ziekenhuis om een en ander te laten checken. In opleiding kan de docent of expert op deze wijze veel makkelijker even over de schouder van de trainee meekijken.

Slotwoord
Het boek van Carr heeft mij tot nadenken aangezet. De ene 'disruptive' innovatie na de andere wordt ons onder de aandacht gebracht waarbij automatisering een drijvende kracht is. De bekendste verhalen gaan over Uber en Airbnb. Ondertussen zijn alle grote energie concerns in grote nood en komt de burger steeds meer aan het stuur in de zorg (zie e-health). Nog even en de dokter doet voor een deel hetzelfde werk als een call centre medewerker……. Volgens Wierdsma toont vakmanschap zich in het vermogen om te gaan met weerstand en afwijkende situaties en dat vraagt toewijding en tijd. Het vraagt ook veerkracht en flexibiliteit om dit vermogen effectief verder te ontwikkelen. En dat geldt natuurlijk ook voor ons leer professionals; hoe gaan wij ons vakmanschap en ons vermogen verder ontwikkelen, om op al deze ontwikkelingen in te kunnen spelen? Wat kunnen wij bijdragen opdat mensen engaged, actief en alert blijven, waardoor zij lol in hun werk kunnen hebben, morgen en over 10 jaar?