Categorie: ICT & Finance (Pagina 1 van 4)

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!

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.

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

Waarom geeft de CFO de CEO niet de informatie die zij nodig heeft?

Beleggers, consumenten, toezichthouders, media, belangengroepen – ze zetten allemaal directies, RvB’s en RvC’s  onder zware druk. Ze worden steeds vaker persoonlijk verantwoordelijk gehouden voor een hele reeks fouten, vergissingen, nalatigheden en security/privacy inbreuken. Geen wonder dat CEO’s in een onderzoek uit 2016 klagen over te hoge verwachtingen, waar zij met geen mogelijkheid aan kunnen voldoen.

Een belangrijke factor die bestuurders beperkt in hun mogelijkheden is dat ze niet alle informatie en professionele ondersteuning krijgen die ze nodig hebben om effectief hun werk te doen. Waar die informatie vandaan moet komen? Van de CFO natuurlijk!

Uit een nieuwe enquête van CFO Research blijkt dat CFO’s lang niet altijd de informatie en beslissingsondersteuning bieden, die besturen verwachten om opkomende bedrijfsrisico’s effectief tegemoet te treden. Het onderzoek identificeert een aantal belangrijke gebieden, waarop CFO’s beter moeten communiceren en effectiever moeten opereren,  om hun opdrachtgevers te helpen bij hun missie: de aandeelhouderswaarde beschermen.

De vraag is natuurlijk: waarom zijn sommige CFO’s, na decennia van fors investeren in financiële, treasury- en risicobeheersystemen,  nog steeds niet in staat om te voldoen aan de verwachtingen van hun raden van bestuur?

De meest genoemde factor was: een suboptimale organisatiestructuur, waarin verschillende bedrijfsfuncties en bedrijfseenheden van elkaar zijn gescheiden door muren en opereren in hun eigen silo’s. Die belemmering werd door één op de twee respondenten (50%) genoemd. Andere belangrijke oorzaken zijn onder meer een bedrijfscultuur die niet bevorderlijk is voor een goede relatie tussen de CFO en de rest van de C-suite (41%) , een gebrek aan tijd bij of van de CFO (30%), communicatieproblemen (29%) en last but not least een suboptimale samenstelling van het bestuur zelf, een oorzaak die 27% van de respondenten noemt.

Maar liefst 94% van de ondervraagden zei dat hun CFO wel naarstig op zoek is naar betere manieren en technologieën om aan de informatie- en adviesvraag te kunnen voldoen. Dit geldt vooral systemen en methoden voor frauderisico (genoemd door 34%), compliance-risico’s (30%),  performanceverbetering (30%), en juridische risico’s (29%).

Een enorme meerderheid van de respondenten (94%) stelt desalniettemin dat hun CFO door hun bestuur wordt gezien als een kritische, strategische zakenpartner. Gevraagd op welke gebieden CFO’s de meeste waarde kunnen leveren voor het bestuur en de CEO, noemen zij  business planning and continuity (52%), managing financial risk to prevent loss (51%), reducing costs and improving margins (43%), helping unlock working capital to spur growth (37%), en ensuring regulatory compliance (30%).

 

Fusies en overnames gaan steeds vaker mis

2016 was een rampjaar voor M&A als groeimodel: nog nooit mislukten er zoveel, procentueel gezien, voordat ze geëffectueerd werden. Het percentage voor het eind van de onderhandelingen afgebroken deals steeg voor het derde achtereenvolgend jaar tot 7,2% een niveau dat we na de crisis van 2008 niet eerder zagen. In de afgelopen 25 jaar waren er maar drie nog slechter, zo blijkt uit een nieuw onderzoek van de Cass Business School van de City University of London, namelijk 1992, 2008 en 1993. Cass voerde het onderzoek uit in opdracht van IntraLinks, een leverancier van software die partijen ondersteunt bij fusies en overnames.

De wetenschappers analyseerden liefst 78.565 aangekondigde M&A transacties (met een waarde >$ 50 miljoen) tussen 1992 en 2017. De uiteindelijke deal failure rate van 2016 lag ruim boven het langjarig gemiddelde van 5,7%. Volgens de respondenten lag de belangrijkste oorzaak van het mislukken van de deals in de onzekere politieke en economische context, waaronder met name de verkiezing van Donald Trump genoemd werd!

Wel zo interessant als de redenen of oorzaken die genoemd werden zijn de inzichten die de opstellers formuleren over waarom M&A deals zo vaak mislopen, en welke soorten deals de minste kans van slagen hebben.

Ten eerste blijken er forse regionale verschillen te zijn, met het hoogste uitvalpercentage (7,1%) over de 25-jarige onderzoeksperiode bij formeel aangekondigde acquisities in de Asia-Pacific, en het laagste (4%) in Latijns-Amerika. In Noord-Amerika loopt 6,4% van de fusies en overnames op niets uit. Per land blijken China en Australië het risicovolste (12,9% en 11,9%), terwijl Rusland en Japan (1,4% en 2,2%) de minste mislukkingen tellen.

Er zijn ook verschillen tussen bedrijfstakken. Het slechtst scoren grondstoffen en vastgoed (7,7% en 6,8%) het best consumentengoederen/detailhandel en gezondheidszorg (4,8% en 5,1%).

Relevanter blijkt het verschil tussen (de overname van) beursgenoteerde bedrijven (11,1% mislukt) en private ondernemingen (3,7%).

Naast bovenstaande factoren beschouwden de wetenschappers een dertigtal specifieke factoren. Daarvan blijken er vijf cruciaal:

  1. Het ontbreken van een target termination fee, ook wel break fee genoemd – een vergoeding die het doelbedrijf aan de acquirer moet betalen als de deal mislukt. De aanwezigheid van een dergelijke vergoeding in de contractenvermindert de gemiddelde kans op mislukking met bijna 12%. Voor deals waarbij de acquirer een vergoeding betaalt als hij alsnog afziet van de overname is er echter geen significante invloed op de waarschijnlijkheid van deal failure.
  2. De omvang van de partijen bij de transactie. Hoe groter de omzet van het doelbedrijf, hoe kleiner de kans op een geslaagde overname.
  3. Als de over te nemen partij aanvankelijk het bod als vijandig of ongewenst beschouwt. Dat gebeurt eigenblijk maar zelden, maar de meeste van dergelijke deals blijken te mislukken, respectievelijk 57,2% en 63,1% .
  4. Het aantal juridische adviseurs dat de overnemende partij inhuurt.
  5. Het aantal financiële adviseurs dat de overnemende partij inhuurt.

Hoe hoger het aantal adviseurs ( zowel onder 4 als onder 5), hoe kleiner de kans op mislukken van de overname of fusie! Er werd geen significant effect gevonden voor het aantal adviseurs dat door de over te nemen partij werd ingezet… Vooral het inhuren van extra financieel adviseurs  verlaagt de kans op falen met een verrassende 11,5%. Een extra juridisch adviseur had een positief effect van 8,0%.

“Dit lijkt misschien contra-intuïtief, gezien de gerede kans op misverstanden en verschil van mening bij een grote groep betrokkenen,” zegt het onderzoeksrapport.  Maar het blijkt dat de extra expertise inderdaad werkt.

Ook zijn er factoren in het spel, die volledig buiten de control van de betrokken partijen liggen. Vooral één gebeurtenis blijkt van invloed te zijn geweest: het faillissement van Lehman Brothers in september 2008. Daarna was er scherpe piek in de wereldwijde deal failure rate, 19% van de deals die in de daaraan voorgaande drie maanden waren aangekondigd en die nog in onderhandeling waren, konden niet worden voltooid, tegen een seizoensgecorrigeerd percentage mislukkingen van 9,6%. Daarentegen bleken de terroristische aanslagen van 2001 en het resultaat van het Brexit-referendum in 2016 niet te correleren met een daaropvolgende toename van de percentages van mislukte deals…

Abandoned acquisitions: why do some deals fail to complete

FSB bezorgd over implicaties kunstmatige intelligentie en zelflerende systemen

De Financial Stability Board (FSB) heeft een rapport gepubliceerd, waarin beschreven wordt  wat de gevolgen zullen zijn van de steeds bredere inzet van kunstmatige intelligentie (AI) en zelflerende systemen in de financiële dienstverlening.

Financiële instellingen gebruiken steeds meer AI en machine learning in allerlei toepassingen, zoals  bij het beoordelen van de kredietwaardigheid, het beprijzen en marketen van verzekeringscontracten en het automatiseren van interacties met de klant. AI optimaliseert de allocatie van schaars kapitaal en analyseert de marktimpact van het handelen in grote posities. Hedge funds en broker-dealers zetten AI-technologie in om niet voor de hand liggende kansen op hogere rendementen te pinpointen en om de bijbehorende (flits)transacties te faciliteren en optimaliseren. Zowel publieke als private instellingen gebruiken de technologieën voor toezicht, compliance management, beoordelen van de kwaliteit van gegevens en de opsporing van fraude.

Uit de analyse destilleert de FSB zowel kansen als risico’s voor de aan haar toevertrouwde stabiliteit.  die zorgvuldige monitoring behoeven:

  • Efficiëntere gegevensverwerking, bijvoorbeeld bij kredietbeslissingen, financieel beleid, verzekeringen en crm, kan bijdragen aan een efficiënter financieel systeem. AI en zelflerende systemen kunnen toezichthouders en wet- en regelgeving helpen bij het verbeteren van (de naleving van) wet- en regelgeving en het vergroten van de effectiviteit van toezicht.
  • De nieuwe technologie kan nieuwe en onverwachte verbanden en verbintenissen creëren,  bijvoorbeeld door het delen en gebruiken door verschillende instanties van niet eerder gekoppelde gegevens(bronnen).
  • Netwerkeffecten en de schaalbaarheid van de nieuwe technologieën kunnen (on)gewenste wederzijdse afhankelijkheden veroorzaken. Een risico daarbij is dat men (‘het systeem’) afhankelijk wordt van spelers die buiten het zicht of de reikwijdte van het normale toezicht vallen.
  • Gebrekkig inzicht in de werking en achterliggende algoritmes van AI en zelflerende systemen, en daaruit volgende gebrekkige auditability, kan een risico op macroniveau worden. Brede inzet van ondoorzichtige beslismodellen kan onbedoelde gevolgen hebben.

Zoals bij elk nieuw product of elke nieuwe service, is het verstandig om de mogelijkheden, risico’s en beperkingen van AI en zelflerende systemen zorgvuldig te wegen, inclusief de toetsing op relevante regelgeving inzake juridische haalbaarheid, privacy en cybersecurity. Er moet bovendien zekerheid bestaan dat dergelijke systemen getest en ‘getraind’ worden op basis van neutrale, onbevooroordeelde data- en feedbackmechanismen, wil men enige zekerheid hebben dat zij doen waarvoor ze zijn bedoeld.

Artificial intelligence and machine learning in financial services, A report on the financial stability implications of artificial intelligence and machine learning in finance.

Help de EU faire belastingheffing in de digitale economie te realiseren!

De Europese Commissie is een consultatieronde gestart om input en ideeën te verzamelen waarmee de EU de problemen rond belastingheffing in de digitale economie effectief zou kunnen aanpakken.

De doelstellingen van de Commissie zijn natuurlijk eerlijkere en effectievere belastingheffing,  maar ook een garantie voor duurzame inkomsten voor de overheid, tegelijk met het scheppen van een level playing field  voor het totale bedrijfsleven. En natuurlijk dient het nieuwe systeem de verdere groei en het concurrentievermogen van de EU op de nieuwe mondiale marktplaats ondersteunen.

Zoals fiscaal commissaris Pierre Moscovici het verwoordt: “Niemand kan nog ontkennen, dat ons huidige belastingsysteem niet meer past bij de digitale economie met haar nieuwe bedrijfsmodellen. De lidstaten zien met lede ogen aan, hoe de enorme winsten die de digitale economische activiteiten genereren, momenteel nauwelijks belast worden; daarvoor móeten we een oplossing op EU-niveau verzinnen!”

De raadpleging heeft de vorm gekregen van een vragenlijst. Deze stelt dat de Commissie “gelooft dat een tweetrapsaanpak nodig kan zijn: eerst een gerichte, tijdelijke oplossing, gevolgd door een integrale lange termijn aanpak.”

Wat de tijdelijke oplossingen betreft, noemt het consultatiedocument de volgende opties:

  • Een belasting op basis van omzet, alle inkomsten uit “digitale activiteiten”;
  • Een roerende voorheffing op basis van betalingen aan niet-ingezeten aanbieders van online bestelde goederen / diensten;
  • Een belasting op basis van inkomsten uit digitale transacties, die ‘remotely’ zijn afgesloten met een niet-ingezeten entiteit met een significante economische aanwezigheid in een lidstaat; of
  • Een digitale transactiebelasting die al heel vroeg in het proces van waardecreatie geheven kan worden.

Als mogelijke langetermijn-oplossingen worden voorgelegd:

  • Nieuwe regelgeving voor winsttoewijzing aan en ‘vaste inrichting’ van de vennootschap, te realiseren via een gewijzigd voorstel voor een gemeenschappelijke geconsolideerde heffingsgrondslag voor de vennootschapsbelasting (CCCTB);
  • Nieuwe EU-regels voor die vaste inrichting en winsttoewijzing, door de digitale activiteiten van bedrijven in een afzonderlijke EU-richtlijn te regelen;
  • De invoering van een bestemmingsbeginsel bij de vennootschapsbelasting, volgens hetwelk de belastingbevoegdheid is gebaseerd op de locatie van de consument;
  • Een belasting op een aandeel in de wereldwinst van digitale bedrijven, die aan elk land kan worden toegerekend op basis van het percentage van de inkomsten die in dat land zijn gerealiseerd; of
  • Een systeem waarbij de winst van een bedrijf wordt aangegeven/bepaald en belast in de lidstaat waar het bedrijf gevestigd is – zoals momenteel het geval is – maar waarbij het toepasselijke tarief het omzetgewogen gemiddelde is van de belastingtarieven van de landen waar de omzet wordt gegenereerd.

De respondenten wordt gevraagd aan te geven in hoeverre zij geloven dat elk van deze opties zou helpen/werken om de geïdentificeerde problemen op te lossen.

De consultatieronde sluit op 3 januari 2018.

De Commissie werkt momenteel aan nieuwe voorstellen inzake digitale belastingen, die zij begin 2018 zal indienen. De bijdragen aan de raadpleging en een verslag over de ontvangen feedback zullen in het eerste kwartaal van 2018 worden gepubliceerd.

Fair taxation of the digital economy

 

Financials, u heeft er een verantwoordelijkheid bij: Cybersecurity

Bent u een ondernemer, dan heeft u dezer dagen een nieuwe aansprakelijkheid en verantwoordelijkheid om te delegeren aan uw CFO of controller: toezicht over de cyber security van uw organisatie. De Association of International Certified Professional Accountants AICPA ondervroeg onlangs haar panel van financiële leidinggevenden. Zeventig procent van de respondenten zei dat hun teams recent inderdaad meer verantwoordelijkheid gekregen hadden voor het mitigeren van cyberveiligheidsrisico’s. Nog eens 15% verklaarde dat zij al formeel aangewezen waren  als verantwoordelijk én accountable voor cybersecurity.

Vijfentachtig procent van de respondenten rapporteert dat hun organisaties inmiddels campagnes hebben gestart om het bewustzijn van de betreffende risico’s onder de medewerkers te vergroten, en hen formeel gewezen hebben op hun verantwoordelijkheden in dezen. Directies, RvC’s en auditcomissies beginnen ook interesse te tonen – ruim 44% van de respondenten stelt dat deze en andere stakeholders actief betrokken willen zijn bij projecten en programma’s die geïmplementeerd worden.

Onderstaande infographic van AICPA Insights geeft weer hoe en wat financiële professionals en ondernemers denken over de staat van cybersecurity binnen hun organisaties.

Is de kantoortuin uitgebloeid?

De beroemde architect Frank Lloyd Wright wordt wel beschouwd als de peetvader van de kantoortuin, vanwege zijn ontwerpen voor de 1906 Larkin Administration Building in New York. Zijn oog voor het belang van licht en lucht leidde uiteindelijk tot de huidige kantoorkolossen, die overal hetzelfde zijn. Ca 70% van die kantoren is momenteel ingericht volgens het ‘kantoortuin’ concept, met grote open ruimtes en zo min mogelijk scheidingsmuren. Recente extreme voorbeelden zijn het hoofdkantoor van Facebook ( met een open ruimte van 40 hectare!) en het nieuwe kantoor van Apple, dat bestaat uit 80 van dergelijke ‘open plan offices’.

De kantoortuin verving de ‘office cubicles’ die wij vooral kennen van Amerikaanse series – eindeloze series kleine hokjes zonder plafond, waarin steeds één medewerker zijn saaie plicht vervulde. Naast het licht&lucht argument voor de tuin speelde ongetwijfeld mee, dat de kosten van een werkplek in een open plan office nog niet de helft van die van een cubicle bedragen – en die nemen ook meer ruimte in.

Maar aan die dominantie van dat open model lijkt een eind te komen. Steeds vaker hoort men tegengeluiden. Kantoorinrichter Haworth publiceerde onlangs een white paper Designing for Focus Work, waarin verteld wordt over onderzoek dat uitwijst dat de gemiddelde kantoortuinbewoner liefst 28% van zijn tijd kwijt is aan onderbrekingen en verstoring van zijn hoofdwerk. Steeds vaker zie je dan ook mensen vroeger beginnen of later doorwerken om in relatieve rust klussen af te ronden waarvoor focus en concentratie nodig zijn. Onderzoek van de Britse overheid stelt dat 71% van de ambtenaren een rustige werkplek zegt nodig te hebben, terwijl slechts 30% beweert die op kantoor te kunnen vinden.

Steeds vaker kiezen ondernemingen voor modulaire inrichtingen, waar de privacy en concentratie van medewerkers niet hoeft te lijden onder de kletspraatjes, telefoontjes en zuchten van collega’s. Heel verstandig, zo wijst veel onderzoek uit.

Duidelijk is inmiddels, dat

  • ‘Remote Work’ het nieuwe normaal wordt. En de jonge medewerkers willen al helemaal niet in een ouderwets  ‘kantoor’
  • Zij even moderne technologie op hun werkplek verwachten als ze thuis gebruiken.
  • Kantoren steeds kleiner worden, en bestaan vooral uit plekken waar mensen in een team samen kunnen werken, omringd door een beperkt aantal privacy biedende werkplekken en recreatie- en relaxruimtes.
  • Het traditionele bureaumeubel daarmee zal ook verdwijnen.
  • “Kantooruren” ook iets van vroeger zullen zijn: we werken niet van 9 tot 5, maar 24/7. The workday isn’t 9 to 5 anymore, it’s 24/7.

Lees meer over het moderne kantoor in The end of the open plan office

Pagina 1 of 4

Mogelijk gemaakt door WordPress & Thema gemaakt door Anders Norén