Plus ça change, plus c’est la même chose…

Een interessante studie op EY.com, What are the hidden risks of contingent workforces?

Al weer tien jaar geleden organiseerden we dit rondetafelgesprek:

Alle banen zijn interim-banen

Disruptie? Nee, stagnatie! 

 

 

 

 

Het probleem met beroepsbestuurders

Niemand heeft Steve Jobs ooit verweten, dat hij geen duidelijke meningen had. In een video die op YouTube is gepost, spreekt een jonge Jobs openhartig over zijn benadering van management en leiderschap. Hij stond niet alleen aan de wieg van Apple, als leider wist hij de startup ook te transformeren tot een van ’s werelds meest innovatieve en waardevolle bedrijven. Dus mag men zijn opinies op sommige terreinen serieus nemen – al zullen veel beroepsmanagers het niet leuk vinden, wat hij over hen te zeggen heeft.

“Ook bij Apple moesten we die cruciale fase door, waarin we dachten ‘Jeetje, nu worden we een echt bedrijf – laten we professioneel management inhuren, “zegt hij in de video hieronder. “Dus keken we om ons heen en huurden een paar van die beroepsmanagers in. Dat werd dus niets. De meesten van hen waren bozos. ‘

Het probleem, zo legt hij uit, was niet dat ze niet wisten hoe het moest, managen. Dat konden en deden ze. Maar dat maakte hen nog geen echte leiders, zegt Jobs – “want verder konden ze niets, wisten ze niets en deden ze niets.”

Het punt was, dat die MBA’s niets te bieden hadden aan de getalenteerde en bevlogen professionals voor wie zij geacht werden te werken.  Die ‘manageden’ zichzelf wel. De beste managers, zegt Jobs, zijn “die grootse eenlingen, die liever niet zouden willen managen, maar zich opofferen omdat er niemand anders is die het kan!”

Uit de video blijkt hoe cruciaal het rekruteringsproces bij Apple in die eerste jaren was. Kandidaten voerden van ’s morgens vroeg tot’ s avonds laat gesprekken, met tal van medewerkers. Het ging erom, collega’s te selecteren die niet alleen slim en professioneel waren, maar ook echt gepassioneerd over waar Apple voor stond, en met een goede fit met de unieke cultuur. Jobs wilde mensen aannemen, die niet gemanaged hoefden te worden. “Ik vind dat de belangrijkste taak van iemand zoals ik werving en selectie is”, zegt hij.

Leiders in zo’n organisatie die draait om en op professionals moeten niet managen, maar alle neuzen dezelfde kant op laten wijzen. “Wat zij nodig hebben is een gemeenschappelijk doel en een gedeelde visie”, zegt Jobs, “en dat is wat leiderschap moet bieden.” Datzelfde hoorden we vorig jaar van Sidney Toledano, president en CEO van Christian Dior.  Gevraagd naar zijn manier van omgaan met creatievelingen bij dat prestigieuze modemerk antwoordde hij “Je moet ze vooral niet managen!

Managen is geen, mag niet een top-down-gebeuren zijn, waarbij een individu orders uitdeelt aan ondergeschikten, die die orders vervolgens braaf opvolgen. Managen is eerder intensief samenwerken met de overige medewerkers, om gezamenlijk een gemeenschappelijk doel te realiseren. Leiden is dan vooral inspireren en faciliteren.

Waarom is dat besef in de zorg, in het onderwijs, in overheid en overheden  (en in veel bedrijven!) vaak zo duidelijk afwezig?

Groot Brittannië doet wél wat aan corporate belastingontduiking

De Britse regering heeft een voorstel ingediend  om te komen tot bronbelasting op de royalty-inkomsten van ( vooral digitale)  bedrijven, zoals reeds aangekondigd in de meest recente begroting.

De regering May zal de betreffende wetgeving introduceren in de Finance Bill 2018-19, waardoor de omstandigheden verruimd worden onder welke bepaalde betalingen aan niet-ingezetenen van het Verenigd Koninkrijk inkomstenbelastingplichtig zullen zijn. Daarmee breidt het VK het eigen BEPS-arsenaal aanzienlijk uit – hetgeen Nederland voorshands blijft weigeren.

Het voorstel wijst erop dat de Finance Act 2016 (FA16) al bepalingen bevat die stellen dat alle royalty’s die voortvloeien uit activiteiten in het Verenigd Koninkrijk onderworpen zijn aan deze vorm van bronbelasting, tenzij het VK expliciet afstand heeft gedaan van zijn belastingrechten krachtens een internationale overeenkomst (zoals een overeenkomst ter voorkoming van dubbele belasting).

In de herfstbegroting 2017 heeft de regering een verdere uitbreiding van de FA16-regels aangekondigd. Deze maatregel houdt in dat betalingen voor de exploitatie van bepaalde eigendommen of rechten in het VK,die worden gedaan aan verbonden partijen in landen met een lage of geen belastingverplichting, onderworpen zijn aan een “passende belastingheffing”.

De regering zegt in het voorstel: “Dit is een nieuwe stap in de richting van de lange-termijn ambitie van de overheid voor binnenlandse én internationale hervorming van de belastingheffing op multinationale bedrijven. Hoewel deze maatregel overwegend de zogenaamde digitale ondernemingen zal treffen, kan deze ook van invloed zijn op ondernemingen die in andere sectoren actief zijn. De maatregel is specifiek gericht op de door die ondernemingen gehanteerde intragroepsregelingen, die leiden tot een kunstmatig verlaagd effectief belastingpercentage; waarmee de concurrentie op de markten waarin zij actief zijn verstoord wordt.”

Nu Nederland (en Ierland, en Luxemburg enz enz) nog….

Disruptie? Nee, stagnatie!

“Laat je toch niet gek maken”, schrijven de auteurs van een recent onderzoek naar de invloed van technologie op werk en werkgelegenheid. Het journaille en hun futurologische souffleurs, die moord en brand schreeuwen over de mensheid bedreigende robots en kunstmatige intelligentie, die stellen zich aan, stellen zij. Eraan toevoegend dat ook lieden als Klaus Schwab van het World Economic Forum schromelijk overdrijven.

De (Amerikaanse) arbeidsmarkt blijkt dezer dagen zo stabiel en rimpelloos als ze in 160 jaar niet geweest is. Niets disruptie, niets verdwijnende of veranderende functies, integendeel! Het probleem is veeleer, dat er niet genoeg verstoring is. Er zouden veel méér banen vernietigd moeten worden, aldus de onderzoekers.

Hun overtuiging, dat we ons in een tijdperk van stagnatie bevinden, eerder dan van verstoring, is gebaseerd op een analyse van verschijnen en verdwijnen van functies, per tien jaar, sinds 1850. Zij maten de procentuele toename of afname in de aantallen banen in elke functiecategorie, zoals gedefinieerd door het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics, en berekenden daaruit het totale percentage nieuwe dan wel verdwenen banen. Dan blijkt bijvoorbeeld, dat de jaren vijftig van de vorige eeuw een uiterst ‘disruptieve’ periode vormden, waarin liefst 37% van de banen verdwenen of verschenen.

Terwijl tussen 1950 en 1970 veel functies drastisch veranderden, veranderde er wat dat betreft weinig tussen 2000 en 2015. De eerste tien jaar van deze eeuw veranderde er maar 14% van de functies, het laagste percentage in anderhalve eeuw. En het tweede decennium scoort tot dusver nog lager, met 6%.

De disruptie veroorzaakt door de opkomst van de stoommachine spreekt voor zich. De veranderingen die optraden aan het eind van de  19e en 20e eeuw waren grotendeels toe te schrijven aan de introductie van nieuwe technologieën die de behoefte aan landarbeiders verminderde, en apparatuur die huishoudelijk personeel verving, zoals wasmachines en stofzuigers. Vervangende werkgelegenheid ontstond in de industrie en de dienstensector.

Maar dezer dagen is er duidelijk sprake van stagnatie op de arbeidsmarkt. Volgens de onderzoekers komt dat, omdat er in feite heel weinig echte innovatie plaats vindt. Nieuwe digitale technologieën zijn indrukwekkend, maar lang niet zo revolutionair en disruptief als de veranderingen die elektriciteit en staal in de jaren 1890 teweeg brachten, en de elektromechanische technologieën die in de jaren 1950 en 1960 de efficiëntie van de productie aanzienlijk verhoogden.

Dat tekort aan echt nieuwe technologie heeft ook de arbeidsproductiviteit fors geschaad, beweren de onderzoekers, en dat is ook (een van) de reden(en) waarom sinds 1980 de lonen zo weinig zijn gestegen. Daarom zou de politiek disruptieve nieuwe technologieën als AI, RPA en robots juist méér moeten bevorderen!

Werknemers vinden ‘waarden’ belangrijker dan salaris

Geld lijkt niet langer het belangrijkste te zijn, dat mensen motiveert om elke dag naar hun werk te gaan. Millennials in de Verenigde Staten blijken andere waarden te hebben en waarderen,  op sociaal en economisch vlak, dan hen voorgaande generaties, zo blijkt uit een nieuw rapport van het Amerikaanse Census Bureau Time dat gebaseerd is op een opdracht van verzekeraar Metlife.

Uit de resultaten blijkt dat negen van de tien jongeren een bedrijf zouden kiezen met dezelfde waarden als zij zelf hoogachten, in plaats van te gaan voor een baan elders die meer betaalt. Ze zijn zelfs bereid daarvoor een vrij forse salariskorting te accepteren!

Gemiddeld zeggen ze in dat geval bereid te zijn een korting tot 21% op de koop toe te nemen. En dat gold niet alleen voor en bij de hoogstbetaalden: mensen die minder dan $ 50.000 per jaar verdienden, zeiden ook dat ze nog steeds bereid waren om op zijn minst een deel van hun salaris in te leveren, als dat nodig zou zijn om bij een acceptabel bedrijf te werken.

“Werken wordt steeds meer een deel van de identiteit van mensen”, zegt Jon Richter, vice-president van corporate citizenship voor MetLife. “Naarmate werk en leven samensmelten, wordt werk onderdeel van de persoonlijke ‘branding’ van een persoon. Het werk en de werkgever maken onlosmakelijk deel uit van de eigen identiteit!”

De enquête vroeg meer dan 1.000 werknemers ouder dan 21 jaar in verschillende sectoren waar ze naar op zoek waren bij het selecteren van een nieuwe baan. Driekwart zegt dat ze willen werken voor een bedrijf, dat zich maatschappelijk verantwoord opereert, en met woord en daad laat zien dat het echt geeft om het welzijn van de mensheid en van de gemeenschap waarin het opereert.

De meest opvallende statistieken golden de Millennials, die zelfs 34% minder zouden verdienen als het voor een bedrijf was dat hun opvattingen volledig onderschrijft en ondersteunt. Dat is meer dan het dubbele van het bedrag dat Baby Boomers bereid zijn op te geven.

“Millennials vindt het blijkbaar belangrijk dat een werkgever meer is dan alleen een salarisverschaffer”, zegt Richter. “Ze willen een positief verschil maken in de wereld, ook op hun werk. Het is een verlengstuk van wie ze zijn. ‘

Zowel werknemers als bedrijven hebben baat bij gedeelde waarden, zo blijkt uit de enquête. Driekwart van degenen die voor een bedrijf met passende waarden werkten, meldde hogere tevredenheid over hun baan, was loyaler aan die bedrijven en was meer geneigd om er lang in dienst te blijven.

“Er is dus sprake van een tastbare bedrijfsmatige impact, wanneer de waarden en normen van werknemers en hun werkgever overeenkomen”, zegt Richter.

Algoritmen recruitmentsector talent management

Vooroordeel erin, vooroordeel eruit: algorithmic bias

Het Turks kent geen verschillen tussen hij en zij, alles is ‘o’. Als Google Translate een Turkse zin vertaalt, moet het dus uit de context opmaken of het gezegde over een vrouw of een man gaat. U raadt het al: Google  vertaalt “O cesur” steevast met ‘hij is dapper’ en “O iyidir” met “zij is lief”.

Kunstmatige intelligentie, gemaakt door mensen, is met andere woorden niets menselijks vreemd. Op zijn best kun je constateren, dat zelflerende machines net als mensen ‘leren’: als ze van de 100 keer dat er over ‘dapper’ gesproken wordt een man beschreven wordt, vat in de chips of de cloud het idee post, dat vooral mannen dapper zijn. Als het gaat om leren van situaties met in gebreke blijvende debiteuren kan dat tot akelige vormen van ‘bias’ leiden…

Steeds vaker zullen organisaties zich bij besluitvorming laten ondersteunen door dergelijke systemen, en idealiter zouden die geen vooroordelen mogen hebben, laat staan versterken, als hun gevraagd wordt grote hoeveelheden beschikbare data te analyseren. Tegelijk wordt wel van die systemen verwacht, dat zij ‘patronen’ herkennen, en daar bruikbare informatie van fabrieken. Dat noemt men ‘predictive modelling’: uit aangeboden trainingsgegevens destilleert de machine waarschijnlijke scenario’s voor de toekomst. Alleen al vanwege de snelheid waarmee tot conclusies gekomen moet worden, kunnen we hoe dan ook vaststellen, dat ‘algorithmic bias’ een groot risico creëert. Zeker als dergelijke vooroordelen verborgen blijven, kunnen ze tot kostbare vergissingen leiden, en hele organisaties op het verkeerde been zetten.

Neem bijvoorbeeld kredietwaardigheidsbeoordelingen voor hypotheken. Het systeem zal cliënten die trouw al 15 jaar rente en aflossing betaald hebben als ‘low risk’ bestempelen. Maar nu komt er een nieuwe regering die de bijbehorende belastingvoordelen afschaft. Dáár had de zelflerende kredietbeoordelaar geen rekening mee gehouden…

Het is logisch dat een systeem dat gedrag voorspelt en zich daarbij baseert op historische gegevens alleen maar oude vooroordelen zal bevestigen. Dat kan funest zijn voor strategische besluiten – de kunstmatige intelligentie houdt geen rekening met plotselinge veranderingen, denk aan disruptieve nieuwe technieken dan wel politieke bewegingen!  Maar denk ook aan de toenemende  maatschappelijke bubbelvorming door social media en de algoritmes die alleen niet-kwetsende  (en vooroordeel bevestigende) nieuwtjes en informatie doorlaten.

Daarnaast moeten we nog steeds vaststellen, dat de kwaliteit van de beschikbare data heel vaak niet al te best is. Hoe iemands kredietwaardigheid te beoordelen, als deze onder 17 verschillende namen en 5 adressen gevonden wordt?

Ook AI kan niet zonder een menselijke moderator, moeten we concluderen.

Véél meer over de gevaren van en oplossingen voor ‘algorithmic bias’ leest u via

https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/controlling-machine-learning-algorithms-and-their-biases?

Claude Shannon: The Unicycling Genius Who Invented Information Theory

“Claude Shannon’s master thesis has been described as the most influential thesis ever written.”

Het was Shannon, meer nog dan Alan Turing, John von Neumann of Norbert Wiener, die aan de basis stond van zowel de hard- als de software van onze moderne computers.

In deze recensie van een nieuw boek  A Mind at Play: How Claude Shannon Invented the Information Age, door Jimmy Soni en Rob Goodman, maakt u kennis (in lekentaal en -voorbeelden!) met de relatie tussen enen en nullen en Booleaanse algebra, de stochastische aard van informatie, waarom er zoiets als bandbreedte (noodzakelijk) is, hoe decryptie en cryptografie werken, en met nog veel meer interessante trivia met niet-triviale impact.

Waarde hechten aan klimaatrisico’s

De NIVRA kwam al in 2010 met het discussiedocument  Meer dan euro’s alleen.  In datzelfde jaar (ver vóór Trump) publiceerde de Amerikaanse Securities and Exchange Commission (SEC) richtlijnen voor de rapportage over de materiële gevolgen van klimaatverandering voor beursgenoteerde bedrijven. In het VK richtte Mark Carney, voorzitter van de Financial Stability Board (FSB) en gouverneur van de Bank of England, in 2015 de Taskforce Climate-Related Financial Disclosures (TCFD) op – het eerste internationale initiatief dat (de financiële gevolgen van) klimaatverandering in de context van financiële stabiliteit in kaart bracht.

Ondanks deze ontwikkelingen blijkt er tot op heden weinig veranderd, in de mate en manier waarop bedrijven rapporteren over klimaatgerelateerde kansen en risico’s. Uit de The KPMG Survey of Corporate Responsibility Reporting 2017 blijkt dat driekwart van ‘s werelds grootste bedrijven (de G250) klimaatverandering niet als een financieel risico erkent, althans noemt en waardeert. Van de 100 grootste Amerikaanse bedrijven (de N100) benoemt nog niet de helft  financiële risico’s van klimaatverandering in de jaarverslagen. Bedrijven die deze risico’s wel erkennen, rapporteren bovendien niet wat de financiërle gevolgen ne risico’s zijn. Laat staan dat ze  de potentiële financiële impact met behulp van scenario-analyse modelleren.

Waar hebben we het over, bij die ‘klimaatgerelateerde financiële risico’s’, en  waarom wordt daarover getrouw en tijdig rapporteren steeds belangrijker? De TCFD identificeert twee klimaatrisico-categorieën: transitierisico’s en fysieke risico’s.

Transitierisico’s worden gedefinieerd als  de financiële en reputationele impact van het negeren, veronachtzamen of mislukken van de cruciale overgang naar de koolstofarme economie. Denk aan beleid(smaatregelen) om de gevolgen van klimaatverandering te mitigeren (of gebruik te maken van de kansen die zij biedt), juridische claims tegen bedrijven die juist verwijtbaar bijdragen aan die klimaatverandering (of nalaten te handelen), dan wel de risico’s die de onderneming loopt in het kader van nieuwe disruptieve technologieën en marktontwikkelingen.

De fysieke risico’s omvatten de (financiële gevolgen van de) fysieke effecten van klimaatverandering, zoals verstoring van de bedrijfsactiviteiten door extreme weersomstandigheden of de lange-termijn-gevolgen van klimaatverandering.

Waarom zijn ondernemingen zo karig met het rapporteren over klimaatrisico’s? De meeste hebben er natuurlijk geen enkele ervaring mee, en beschikken dus ook niet over de deskundigheid en processen voor op scenario’s gebaseerde rapportering van dergelijke klimaatrisico’s. Eerst en vooral zullen zij bestaan ​​van die risico’s moeten erkennen, en de moeite nemen om hun waarschijnlijkheid en eventuele bedrijfsmatige impact te waarderen. Zonder bewustzijn van de top, externe druk om erover te rapporteren, zullen klimaatrisico’s niet automatisch hetzelfde gewicht krijgen als de ‘gewone’ financiële en operationele risico’s. De TCFD beveelt de scenario-analyse aan als methodologie om potentiële zakelijke, strategische en financiële implicaties van klimaatgerelateerde risico’s (en kansen!) te beoordelen en daarover te rapporteren aan stakeholders.

Gelukkig constateert de KPMG Survey enige vooruitgang. Steeds meer (inmiddels 23% van zowel de G250 als de N100) stellen in elk geval doelen om hun CO2-impact te verkleinen. Dat soort doelstellingen (en de eerlijke rapportage daarover) helpen organisaties aan investeerders, leveranciers, werknemers en het publiek een eerste signaal te geven, dat ze bereid zijn om serieus werk te maken van de transitie naar een koolstofarme economie.

Zie ook Op naar één standaard voor duurzaamheidsrapportage

Hoeveel organisaties gebruiken nu echt ‘zelflerende algoritmen’?

Een recent onderzoek van MIT Sloan concludeerde dat slechts een op de vijf (23 procent) van de ondervraagde bedrijven enig niveau van ‘automatisch lerende machines’ toepast of uitprobeert, en van degenen die het hebben gedaan gebruikt slechts vijf procent het op enige schaal. Nog triester is het gesteld met de subset, ‘deep learning’ (zoals de Go-spelende computers), de meer geavanceerde vorm van AI-technologie.

Zelflerende machines blijven voorshands voor de meeste organisaties iets waar mensen het over hebben, in plaats van dat ze het feitelijk en grootschalig (kunnen) gebruiken.  In weerwil van de hype zijn machine learning en AI nog steeds vooral het domein van wetenschappers, innovatieve startups en enkele early adopters; vooral in sectoren als cyberbeveiliging, gezondheidszorg, retail,  olie en gas.

Forrester constateert echter dat het percentage organisaties dat machine learning inzet wel sterk toeneemt en vooral in het IoT van groot belang zal zijn. HUK-Coburg, een Duitse autoverzekeraar, is een partnerschap aangegaan met IoT en telematicabedrijf Robert Bosch en ontwikkelde een ​​op auto-gebruik gebaseerde verzekering, die rijstijl en -patronen monitort en veilig rijden beloont door de premie met maar liefst 30% te verminderen. Siemens stelt dat de uitstoot van stikstofoxiden door hun elektriciteitscentrales met bijna 20 procent kon worden teruggebracht door de control over de turbines toe te vertrouwen aan een set zelflerende algoritmen.

Een andere beloftevolle toepassing van AI en zelflerende systemen is de natuurlijke taal-interface in klantenservice en after sales services, dankzij het directe positieve effect dat de inzet heeft op de klantervaring. Volgens het Digital Transformation Institute van Capgemini gebruiken bedrijven AI nu reeds met succes om met gepersonaliseerde ‘nudges’  aankoopbereidheid te stimuleren, klantbetrokkenheid te bevorderen en bovendien bruikbare bedrijfsmatige inzichten te genereren. Driekwart van de bedrijven die het interviewde rapporteren een omzetstijging van 10 procent sinds het implementeren van de technologie.

Een van de grootste hinderpalen voor het met enige hoop op succes inzetten van ‘zelflerende algoritmen’ is en blijft echter de belabberde kwaliteit en consistentie van de meeste gegevens(verzamelingen)…

Five Management Strategies for Getting the Most From AI

Volop groeikansen voor Nederlands bedrijfsleven in buurland Duitsland

Duitsland is en blijft onze belangrijkste handelspartner. Des te dommer de gewoonte, om onze buren in (krom) Engels aan te spreken!

Ongeveer 2000 Nederlandse (dochter)bedrijven bieden werkgelegenheid aan liefst ruim 100.000 Duitse burgers.  De laatste tijd groeit de M&A-activiteit van het Nederlandse bedrijfsleven in ons buurland sterk, vooral in de ‘produktionsintensive’ industrie en in de logistieke dienstverlening. Kansen zijn er genoeg – de komende jaren moeten liefst 620.000 Duitse familiebedrijven een opvolger dan wel andere eigenaar vinden. Vele daarvan zijn zogenaamde ‘hidden champions’!  Nederlandse kopers worden daar over het algemeen met open armen ontvangen – onze bedrijfsculturen lijken op elkaar, of vullen elkaar synergetisch aan. Een belangrijk motief om te groeien via overnames in het buurland is natuurlijk de zo broodnodige schaalvoordelen die betreden van de Duitse markt biedt. Vandaar ook onze bijzondere interesse in de Duitse startup-markt.

Verspreiding van Nederlandse ondernemingen in Duitsland

 

 

 

 

 

 

 

Dit en nog veel meer is te lezen in Business Destination Germany , een rapport dat zojuist werd gepubliceerd door KPMG Duitsland.

“Deutsche Unternehmen sind für ausländische Konzerne attraktiv wie nie. Die Zahl der Übernahmen und Fusionen wächst rasant. Warum das so ist und was die Investoren für die Zukunft planen,” vertelt dit ruim 50 pagina’s tellende document.

Pagina 1 of 7

Mogelijk gemaakt door WordPress & Thema gemaakt door Anders Norén