Managementboek.nl gebruikt cookies.

Algoritmisering, wen er maar aan!

Nederlandstalig | Paperback
(13)
Verkooppositie: #252
246 dagen in de top 100
Onze prijs: € 24,99
Vandaag voor 23:00 uur besteld,
morgen in huis.

Ook verkrijgbaar als

Video

Samenvatting

'Dit algoritme heeft ons 1 miljoen gekost. En toch gaan we het niet gebruiken.'

Organisaties hebben jarenlang veel tijd en geld geïnvesteerd in de digitalisering van processen, wat ze vooral veel data opleverde. Maar toegevoegde waarde voor een klant, of een verschuiving binnen een businessmodel ontstaat pas als deze data op vernieuwende wijze worden ingezet. Data dus niet als bijproduct,...Toon volledige samenvatting

Inhoudsopgave

Voorwoord 7
Proloog 11

1 ALGORITMISERING 19
Domme machines 22
Slimme modellen 27

2 MACHINE LEARNING 33
Leren van data 34
Praktijk: Bij Netflix 43
Praktijk: Bij Google 52

3 VERMIJD DE BLACK BOX 57
Algorithmic bias 58
Vooroordelen 59
Responsible AI 62
Moraliteit 66

4 NEURALE NETWERKEN 73
Hoe werkt het? 74
Praktijk: Fraudepreventie 78

5 DEEP LEARNING 85
Beeldherkenning 88
Praktijk: In de zorg (1) 93
Pas op voor de hype 95
Praktijk: In de zorg (2) 99

6 GEZICHTSHERKENNING 105
Camerabeelden 106
Praktijk: Je gezicht spreekt boekdelen 108

7 SPRAAKHERKENNING 111
Natural language processing 112
Praktijk: De Helpdesk 116

8 AI IN BEDRIJF 125
Deep learning op het spoor 126
Deep learning op de veiling 128
Algoritmen in de bouw 131

9 AI BIJ DE OVERHEID 135
Ambtenaar 3.0 136
Digitale speurneuzen 138
Chinese toestanden 140

10 ROBOTANGST 149
Autonome wapens 150
Kan een robot zelf denken? 152

11 DE TOEKOMST 159
Mist Nederland de boot? 160
Waar zit het plafond? 165
En de arbeidsmarkt? 166

BRONNEN 173

Specificaties

EAN:9789024403028
Taal:Nederlandstalig
Bindwijze:Paperback, 192 blz.
Uitgever:Boom Uitgevers Amsterdam
Druk:1e druk, 2018

Over Jim Stolze

Jim Stolze is schrijver én ondernemer. Die combinatie zorgt ervoor dat zijn boeken niet alleen theoretisch, maar ook zeer praktisch zijn.

Voor zijn eerste boek "Hoe overleef ik mijn inbox?" (Nieuw Amsterdam, 2009) sloot Stolze zich 40 dagen af van het internet om te zien wat voor effect dat op hem en zijn omgeving had. Het gevolg was een verrassend dagboek over de bijeffecten van de digitalisering en een reeks handige tips om je weg door de digitale jungle te blijven vinden.

In zijn tweede boek "Uitverkocht!" (AW Bruna, 2011) beschrijft Jim Stolze de opkomst van de aandachtseconomie. De wijze waarop het boek tot stand is gekomen en wordt gepromoot is volledig in lijn met de inhoud van het boek. Zo was het al de eerste week van verschijning volledig uitverkocht en werkte Stolze met de eerste 100 lezers aan een ge-update versie die als eBook op de markt wordt gebracht.

Naast zijn werkzaamheden als schrijver is Jim Stolze hét gezicht van TED.com in Europa. De populaire website met lezingen van korter dan 18 minuten kan rekenen op honderden miljoen pageviews en ook de TEDx-evenementen zijn in Nederland een groot succes.

Lezersrecensies

Toegankelijke inleiding op AI

27-01-2019 | M. van der Schaaff

Stolze biedt een uitstekende, toegankelijke inleiding op kunstmatige intelligentie. Mogelijkheden en onmogelijkheden worden treffend beschreven aan de hand van voorbeelden.

De ethisch-morele kwesties worden aan het einde van het boek ingeleid om de lezer te prikkelen de volgende stap te nemen; met die kennis en kunde een besluit nemen over de wenselijkheid en waar we een streep in het zand zetten. Een aanrader!

Leest lekker weg

24-12-2018 | S. Pijl

Lees recensie >
Vlot en amusant geschreven. Praktische cases aangevuld met originele observaties.

boek is een eye opener

15-03-2019 | H. de Reve

Lees recensie >
heel helder geschreven! aanrader voor elke manager die wil weten hoe KI zijn organisatie gaat beinvloeden

onwijs fijn boek!

08-02-2019 | R. Trippe

Lees recensie >
Ik had me voorgenomen om een stukje gaan fietsen. Voordat ik vertrok had ik nog snel het boek van Jim Stolze in mijn tas gedaan... 'even doorbladeren'.

Een paar koppen thee later: van doorbladeren is het niet gekomen, ik was echt even helemaal de tijd vergeten. Wat een superboek.

Recensies (8)

Recensie door Dave van Ooijen 

Digitalisering en algoritmisering worden vaak in een adem genoemd. Maar ze zijn verre van gelijk aan elkaar. Bij digitalisering gaat het in feite om de overgang van informatie naar een digitale vorm.

Bij algoritmisering gaat het om het zoeken naar patronen in digitale data door zelflerende systemen. Jim Stolze, mede-oprichter van op het Amsterdamse Science Park gevestigde bedrijf Aigency, het eerste Nederlandse agentschap voor artificiële intelligentie en onder meer grote bedrijven als Heineken adviseert, legt het in het boek Algoritmisering, wen er maar aan haarfijn uit. In zeer heldere taal en met tal van mooie voorbeelden, waarbij achter de schermen van bedrijven als Netflix, Spotify en Facebook wordt gekeken, legt Stolze uit wat het verschil is tussen digitalisering en algoritmisering. Wat een ‘algoritme’ is en wat er verstaan wordt onder ‘machine learning’, ‘deep learning’, ‘kunstmatige intelligentie’ en ‘augmented intelligentie’. Een must-read voor iedereen die bij overheid of bedrijfsleven met de ‘digitale transformatie’ aan de slag is of gaat.

Algoritmisering

Tal van overheden en bedrijven hebben jarenlang veel tijd en geld geïnvesteerd in de digitalisering van processen, wat ze vooral veel data heeft opgeleverd, zegt Stolze. Maar toegevoegde waarde voor een klant of inwoner, door een verschuiving binnen het businessmodel, ontstaat pas als de opgebouwde data op vernieuwende wijze wordt ingezet. Data dus niet als bijproduct, maar als product om tot een nieuw product of een nieuwe dienst te komen. Digitalisering is met andere woorden niets anders dan het digitaal maken van processen. Processen van de ‘oude economie’.

De meeste instellingen die met digitalisering aan de slag gaan, doen niks anders dan bestaande processen omzetten in een digitale equivalent. Daarmee is in feite niet veel veranderd. En is ook geen waarde toegevoegd. Digitalisering is volgens Stolze echter geen eindpunt gericht op verbetering en uitbreiding van de dienstverlening van reeds bestaande producten en diensten, maar in feite de start van een proces dat zich richt op het volledig benutten van de potenties van de daaronder liggende technologie. De grondstof voor de 'nieuwe economie'.

Patronen uit data

Een algoritme is niets anders dan een set instructies om een bepaalde taak uit te voeren. Aan de hand van data die in een algoritme wordt ingevoerd, wordt in verschillende stappen toegewerkt naar het beoogde eindresultaat. Er bestaan verschillende typen algoritmen. Het algoritme voor het toekennen van een toeslag heeft doorgaans het karakter van een eenvoudige beslisboom. Een algoritme kan ook meer complex zijn en bijvoorbeeld op basis van een aantal casussen en een geautomatiseerd proces voorspellingen doen over nog niet bekende gevallen. De toegevoegde waarde van deze meer complexe algoritmen is niet primair om de bestaande dienstverlening te verbeteren, maar om nieuwe producten en nieuwe diensten te ontwikkelen. Het gaat om 'machine learning', waarbij computers wordt geleerd om van ervaring te leren en de eigen performance te verbeteren. En om 'deep learning', dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen die leren zoals de hersenen kennis verwerken en daarmee het menselijk brein soms passeert.

Algoritmen in de zorg

Verspreid over het boek geeft Stolze een paar hele mooie voorbeelden. Naast bekende, meer commerciële toepassingen waarbij complexe algoritmen worden gebruikt, zoals door Spotity, Google en Netflix, gaat hij ook in op minder bekende toepassingen, bijvoorbeeld in de zorg. Zoals het algoritme om door middel van een oogfoto beschadigingen aan het oog vast te stellen die het gevolg zijn van de ziekte diabetisch retinopathie. Op basis van 60.000 foto's was het getrainde algoritme in staat de foutmarge zodanig omlaag te brengen dat deze beter was dan van een gemiddelde arts. Vooral in landen met een groot tekort aan oogartsen, zoals in India, bleek het algoritme in staat om de vaststelling van beschadigingen in veel meer gevallen en veel sneller vast te stellen. Een ander mooi voorbeeld dat door Stolze wordt aangehaald is het door onderzoekers van Stanford University ontwikkelde algoritme dat zich een weg baant door uren hartfilmpjes en vervolgens veertien verschillende typen hartritmestoornissen kan herkennen. In totaal duurde het zeven maanden om het algoritme te trainen tot het even goed (later zelfs beter) dan de gemiddelde cardioloog presteerde.

Data-science

Zoekend naar concrete toepassingen van algoritmen in Nederland noemt Stolze interessante cases op het gebied van onder meer onderhoudspreventie (van treinrails), kwaliteitsinspectie (bloemenveiling) en creativiteit (architectuur). Zo ontwikkelde Huub van den Broek die in 2018 namens zijn werkgever CQM de Hendrik Lorentz Data Science-prijs in ontvangst nam een algoritme waarin op innovatieve wijze data science wordt gebruikt in een praktische toepassing op het spoor. In plaats dat inspecteurs langs de rails moeten lopen om visueel waar te nemen waar eventuele gebreken dreigden te ontstaan, had Huub met een team het inspectieproces gedigitaliseerd door van elke meter spoor een videobeeld te maken. En vervolgens een getraind algoritme te ontwikkelen dat op basis van patroonherkenning en historische data een heel exact oordeel kan vellen over de kwaliteit van elke meter spoor. Na verloop van tijd was het algoritme zo nauwkeurig geworden dat het een score van 99 procent accuratesse wist te behalen.

Moreel kompas

Kan de ontwikkeling van algoritmen een bijdrage leveren aan de oplossing van complexe maatschappelijke vraagstukken? Ja, dat kan, zoals de voorbeelden voor het traceren van beschadigingen aan het oog en van hartritmestoornissen laten zien. Ook op tal van andere terreinen, zoals op het sociaal domein, kan algoritmisering meerwaarde opleveren. Data-analyse kan beleid, uitvoering en dienstverlening, ook op lokaal niveau, effectiever en doelmatiger maken. Zoals op het gebied van het terugdringen van woninginbraken en huiselijk geweld. Maar data zijn niet neutraal. Data-analyse en algoritmen lijken dan misschien technisch en apolitiek, ze zitten ook vol met hypotheses. De afwegingen achter technische beslissingen zijn politiek. Daardoor kunnen algoritmen worden misbruikt (zie Facebook) en soms ook onbedoeld averechtse gevolgen hebben. Ook van deze laatste groep laat Stolze een paar mooie voorbeelden zien. Daarmee besteedt Stolze ook expliciet aandacht aan de ethische kanten van het toepassen van algoritmen, de gevolgen voor de arbeidsmarkt, aan privacy, het belang van transparantie en de aanwezigheid van een moreel leiderschap. Algoritmisering, wen er maar aan is een verhelderend boek dat u niet alleen nieuwe inzichten geeft, maar ook flink aan het denken zet over hoe u algoritmen verantwoord voor beleidsdoelen in kunt zetten.

Dave van Ooijen studeerde tussen 1979 en 1985 sociologie en politicologie aan de Universiteit van Amsterdam. Hij studeerde twee keer 'cum laude' af; bij de vakgroep Toegepaste Sociologie en de vakgroep Internationale Betrekkingen. Van 1979 tot 2014 was hij werkzaam bij Vereniging Milieudefensie, de gemeente Amsterdam, Nicis Institute en Platform31. Vanaf maart  2014 is hij raadslid/fractievoorzitter voor de PvdA in de gemeente Castricum. Sinds 1 juli 2017 is hij strategisch adviseur bij de gemeente Den Haag op het gebied van sociale zaken en werkgelegenheid. Zijn blogs, artikelen en recensies verschijnen (op persoonlijke titel) onder meer op zijn website.

Dave van Ooijen studeerde tussen 1979 en 1985 sociologie en politicologie aan de Universiteit van Amsterdam. Hij studeerde twee keer 'cum laude' af; bij de vakgroep Toegepaste Sociologie en de vakgroep Internationale Betrekkingen. Van 1979 tot 2014 was hij werkzaam bij Vereniging Milieudefensie, de gemeente Amsterdam, Nicis Institute en Platform31. Vanaf maart 2014 is hij raadslid/fractievoorzitter voor de PvdA in de gemeente Castricum. Sinds 1 juli 2017 is hij strategisch adviseur bij de gemeente Den Haag op het gebied van sociale zaken en werkgelegenheid. Zijn blogs, artikelen en recensies verschijnen (op persoonlijke titel) onder meer op zijn website.

Recensie door Dorien Winterink 

Algoritmisering, wen er maar aan! is een wervelende aaneenschakeling van fascinerende (en soms beangstigende) voorbeelden. Jim Stolze neemt ons erin mee in de wereld van kunstmatige intelligentie en de algoritmen die ons dagelijks leven beïnvloeden.

Het is duidelijk waar Stolzes hart ligt, want in no-time weet hij je te pakken met begrippen als algoritmisering, machine learning, neurale netwerken, deep learning, die stuk voor stuk omkleed zijn met praktische, grappige en soms persoonlijke voorbeelden. Algoritmisering, wen er maar aan! leest als Scandinavische thriller, maar dan wel een die je aan het denken zet over de mogelijkheden (en uitdagingen?) in de toekomst.

Je hoeft niet bang te zijn voor een wetenschappelijke verhandeling over begrippen als AI en machine learning, want Jim Stolze neemt je in zijn boek Algoritmisering, wen er maar aan! aan de hand met pakkende en soms persoonlijke voorbeelden. Stolze schrijft prettig en vlot en schroomt enige zelfspot hierbij niet, zijn enthousiasme spat er vanaf en maakt dat ik als IT’er accuut over een switch binnen mijn vakgebied aan het dromen ben.

In de boardroom is AI al bijna een ingeburgerd begrip geworden, alleen zijn de verwachtingen van het management vaak toch anders dan die van de data-scientists en deze kloof wil Jim slechten met een spoedcursus machine learning voor het management en door de mogelijke toepassingen te laten zien aan de ontwikkelaar. Met tot de verbeelding sprekende voorbeelden van Netflix en Google, maar ook uit de zorg, de veiling, de bouw en de overheid worden de begrippen algoritmisering, machine learning, neurale netwerken en deep learning uit de doeken gedaan, waarbij Stolze ook stilstaat bij de ethiek die het verzamelen van al deze gegevens met zich mee brengt. Op deze ethiek had Stolze wat mij betreft wel wat dieper in mogen gaan. Tussen machine learning en neurale netwerken in staat hij even kort stil bij verantwoorde AI, om vervolgens weer vol enthousiasme de volgende reeks voorbeelden voor te schotelen. Hierdoor mist het verhaal structuur en verliest het ethische vraagstuk zijn kracht. Hij sluit zijn boek af met een blik op de toekomst, maar ook hier vind ik, aangestoken door Stolzes enthousiasme, dat hij daar wat dieper op in had mogen gaan.

Aan mogelijke toepassingen voor kunstmatige intelligentie geen gebrek in dit 175 pagina’s tellende boek, maar de spoedcursus voor het management mag wat mij betreft dieper ingaan op de ethische vraagstukken waar menig ondernemer momenteel al mee worstelt. Wellicht dat Stolze hier iets meer aandacht aan had kunnen spenderen in combinatie met een meer persoonlijke visie op de toekomst van AI als afsluiter van al zijn mooie voorbeelden, maar wellicht heeft Stolze nog een vervolg voor ons in petto.

Dorien Winterink is een ervaren, resultaatgerichte projectmanager, scrum master, product owner.

Dorien Winterink is een ervaren, resultaatgerichte projectmanager, scrum master, product owner.

Recensie door Sonja van Vuren 

Bedrijven zoals Google, Facebook, Netflix en Spotify kunnen niet zonder en jij en ik maken er dagelijks gebruik van. Algoritmes. Maar wat ís een algoritme precies? Waarom is algoritmisering cruciaal, waar ligt de (ethische) grens en wat zijn de gevolgen voor de arbeidsmarkt?

Jim Stolze geeft in Algoritmisering, wen er maar aan! duidelijk antwoord op de eerste vraag en tast af wat de beste antwoorden zijn op de vervolgvragen. De manier waarop hij dat doet, leest lekker weg. Het boek is vlot geschreven en doorspekt met concrete voorbeelden.

Je hoeft geen wiskundeknobbel te hebben om te snappen waar Stolze het over heeft en dat is natuurlijk precies de bedoeling. De meesten van ons is zo’n knobbel tenslotte niet gegeven, maar we hebben wél iedere dag te maken met algoritmes. Het is voor de maatschappij en het bedrijfsleven van levensbelang om te weten wat algoritmisering is en hoe het werkt, wat je ermee kunt doen, wat de waarde daarvan is en waarom het bepaald werk (deels) overbodig zal maken. Alleen al vanuit dat perspectief is dit boek een aanrader.

Stolze trapt af met een laagdrempelige uitleg over hoe een algoritme werkt en neemt daarbij Google als uitgangspunt. Zij hebben een imperium gebouwd omdat zij hun dataverzameling relevant wisten te maken met behulp van een algoritme. Aan de hand van 23andMe gaat hij dieper in op de werking. Dit bedrijf heeft van meer dan 3 miljoen mensen het DNA gedigitaliseerd en beschikt daardoor over een enorme database.

Vervolgens gaat hij heel laagdrempelig in op deep learning algoritmes. Die zijn min of meer gebaseerd op hoe hersenen informatie verwerken, via neurale netwerken. De essentie is dat je een inputlaag (pixels) en een outputlaag (classificatie) hebt met daartussen een (enorm) groot aantal verborgen lagen. In tegenstelling tot de eerste machine learning systemen kunnen de huidige deep learning modellen ook prima uit de voeten met ongestructureerde data. De software zoekt zelf uit wat de juiste parameters zijn.

Stolze maakt aan de hand van twee zorg voorbeelden duidelijk hoe deep learning in de praktijk kan werken: diabetische retinopathie opsporen en hartritmestoornissen die tot een hartaanval kunnen leiden signaleren met een wearable.

In de hoofdstukken ‘AI in bedrijf’ en ‘AI bij de overheid’ bespreekt Jim Stolze (te) kort een aantal concrete toepassingen van algoritmisering in Nederland, zoals:

- onderhoudspreventie van treinrails verbeteren door een deep learning model in een bestaand computerprogramma in te bouwen

- kwaliteitsinspectie door de bloemenveiling verhogen door middel van image processing

- creativiteit in de bouw dankzij robots en computational design

Onder de kop ‘Chinese toestanden’ gaat Stolze in op de sociale en financiële kredietsystemen die in China ontwikkeld worden.

Er zijn mensen die zich storen aan de negatieve berichtgeving hierover van het Westen, omdat Chinezen systemen die het onderlinge vertrouwen en de integriteit vergroten toejuichen. Wat te maken heeft met één van de issues die in hun top 3 van nationale zorgen staat: moreel verval.

Nu zijn er elders ook ‘Chinese toestanden’ te vinden. Er zijn veel meer landen die massasurveillance toepassen, schrijft Stolze terecht. Kijk maar naar de opmars van camera’s met gezichtsherkenning technologie.

Jim Stolze haalt het veel gehoorde “ik heb toch niets te verbergen” aan, in reactie op het inleveren van privacy om bijvoorbeeld terroristische aanslagen te voorkomen. Als je in een redelijk goed functionerende democratie leeft, lijkt dat misschien een prima argument. Maar wie garandeert dat we daar ook in de toekomst in zullen leven?

Na een hoofdstuk waarin robotangst ontzenuwd wordt, richt Jim Stolze zijn blik op de toekomst van Artificial Intelligence en de rol die Nederland daarin zou kunnen spelen. Hij denkt dat fatsoenlijk omgaan met persoonsgegevens en het respecteren van digitale burgerrechten de norm zal worden.

Als dat zo is, dan kan wat internationaal gezien wordt als Europa’s obsessie met privacy, wat volgens tegenstanders innovatie zou vertragen of belemmeren, ons in de toekomst juist op een voorsprong zetten. Stolze beveelt Nederland aan om de koploper te worden wat betreft uitlegbare AI:

Niet klakkeloos een black box accepteren, maar ernaar streven om liefst alleen algoritmen te gebruiken die uitlegbaar zijn. En geen datadrain naar elders, maar eigen platformen ondersteunen, zodat Nederlandse burgers baas kunnen zijn over hun eigen data.

Herinner je je al die artikelen nog over hoe de helft van alle banen zou verdwijnen door robotisering? Sindsdien zijn er meer onderzoeken gedaan en die komen op veel lagere percentages uit. Helaas heeft de media daar niet diezelfde intense aandacht voor...

Stolze denkt dat de inschatting verschillen veroorzaakt worden door de verschillende definities van wat een ‘baan’ is. Hij ziet een baan als een bundeling van taken en één of meer van die taken kunnen door een computer overgenomen worden. Een hele baan verdwijnt dus niet zomaar.

Daarnaast doen veel mensen met een baan iets wat computers buitengewoon slecht afgaat: met andere mensen omgaan. Daarentegen is een computer veel beter dan wij in het opzoeken en (re)organiseren van informatie. Daardoor meer kunnen doen van waar je als mens goed in bent, lijkt mij geen slechte uitruil.

Dit nieuwe boek van schrijver, ondernemer en technologie optimist Jim Stolze behandelt nog veel meer onderwerpen dan ik hier opsom en leest als een trein. Ik was er in een paar avonden doorheen. Tegelijkertijd leer je wel echt iets over hoe algoritmen werken en waarom ze zo cruciaal zijn voor onze (technologische) toekomst.

Ook niet onbelangrijk: het ziet er mooi uit dankzij de frisse vormgeving en ligt lekker in de hand. Het enige waar ik wat op aan te merken heb, zijn de voorbeelden van concrete Artificial Intelligence toepassingen in Nederland. Die hadden wat mij betreft uitgebreider besproken mogen worden.

Kortom, Algoritmisering, wen er maar aan! van Jim Stolze is echt een aanrader voor alle niet-engineers onder ons die geïnteresseerd zijn in AI. Want hoe je het ook wendt of keert, we zullen er alleen maar meer mee te maken krijgen.

Sonja van Vuren is online marketeer en tekstschrijver en helpt MKB'ers en ZZP'ers om meer uit hun bedrijfswebsite te halen.

Sonja van Vuren is online marketeer en tekstschrijver en helpt MKB'ers en ZZP'ers om meer uit hun bedrijfswebsite te halen.

Recensie door Patrick Davidson 

Het is nog niet zo makkelijk om je enthousiasme en verwondering goed op papier te zetten maar het is Jim Stolze wel goed gelukt, zo vindt Patrick Davidson. Hij las Algoritmisering, wen er maar aan.

Stolze maakt je in dit boekje snel en op een prettige manier bekend met begrippen als AI (kunstmatige intelligentie), algoritmen (‘een algoritme is niets ingewikkelds, het is gewoon een stap voor stap procedure om iets voor elkaar te krijgen’), machine learning (‘het scannen van patronen en daarin door middel van foutenminimalisatie een volgende stap voorspellen’) en deep learning (‘nieuwe intelligente systemen zijn geen kennissystemen maar lerende systemen, waarbij onvoorspelbaarheid vanaf het begin aanwezig is’).

Dat doet hij door steeds een korte uitleg van een begrip te combineren met aansprekende voorbeelden. Nog nooit Rubiks kubus kunnen oplossen? Leer zeven algoritmes uit je hoofd, zoals zoon Max (14) en je kunt het…

En hoe kan het toch dat Netflix precies weet wat jij wil zien? Stolze laat zien hoe data het nieuwe goud is voor organisaties. Wat er achter de schermen gebeurt met je data en hoe het tot nieuwe inzichten kan leiden. Je gaat als lezer meteen denken ‘hoe zit dat bij ons?’

Stolze laat dus zien wat er al gebeurt op gebieden als machine learning, deep learning, kunstmatige intelligentie en algoritmen én hij stipt aan waar het heen kan gaan. Welke kansen het biedt maar ook welke problemen en vraagstukken aandacht vergen. Zoals het bekende voorbeeld van de New Yorkse leerkrachten die hun werk kwijt raakten ten gevolge van een algoritme dat hun prestaties had beoordeeld. Niemand wist hoe het algoritme werkte, maar de reputatie van de leerkrachten, waaronder sommigen die uitstekend scoorden volgens directie en ouders, was aangetast…

Sturen op energie in gesprekken met klanten

Het boek zet je aan tot denken en je gaat jezelf vragen stellen. Allereerst een wake up call: ‘Wat gebeurt er met mijn data?’, ‘Hoe ga ik hier vanaf nu mee om?’

En vervolgens, zoekend naar kansen: ‘Wat kunnen wij hiermee?’ en ‘Hoe kan het mensen juist helpen om beter te presteren in hun werk? Stolze geeft een treffend voorbeeld van call center-medewerkers die op het scherm inzicht krijgen in het energieniveau van een gesprek en daarop suggesties krijgen om te handelen. Dat kan inderdaad leiden tot betere gesprekken maar het roept ook vragen op. Zoals gebruikelijk bij innovatie.

Nog even over die call center-gesprekken: vaak worden ze opgenomen voor trainingsdoeleinden. Dat zul je zelf vaak hebben meegemaakt. Wat blijkt: niet om de menselijke medewerker te trainen maar om het algoritme te trainen…. 

Tot slot: ik heb het boekje met plezier gelezen en las het in een keer uit. En na het lezen heb ik de spraakherkennings-app Moodies opnieuw gedownload. Daarmee kun je, geloof het of niet, emoties meten. De afgelopen weken heb ik tijdens diverse meetings de ‘mood’ gemeten. Nu eens kijken hoe de voorspellende waarde van die uitkomsten zal blijken... En of dat beter blijkt dan mijn ouderwetse onderbuikgevoel…

Mijn take aways op een rijtje:

· Net klaar met digitaliseren van bedrijfsprocessen? Dan kun je meteen door met de volgende innovatiegolf.

· Dit boek maakt je versneld wegwijs in een nieuwe wereld met begrippen als AI (kunstmatige intelligentie), algoritmen, deep learning en machine learning.

· Orde in de chaos: we hebben volgens Stolze algoritmen nodig om orde te scheppen in de chaos van onze wereld maar het is belangrijk dat de algoritmen geen black box worden.

· Tech kan helpen om beter te presteren. Ik pik er een voorbeeldje uit: emoties, een belangrijke energiebron voor mensen, kun je niet alleen voelen en bespreken maar ook meten. Technologie kan daarbij helpen. Zo kun je gesprekken tussen mensen verrijken dankzij inzichten die technologie biedt. Denk aan het voorbeeld van de call-centermedewerker die op het scherm inzicht krijgt in het energieniveau van een gesprek en suggesties om te handelen. Uiteraard roept dit allerlei vragen op.

· Wie traint wie? Gesprekken met een call center worden soms opgenomen voor trainingsdoeleinden. Echter niet om de menselijke medewerker maar het algoritme te trainen.…

· Verder lezen: mocht je nog meer willen weten dan raad ik je de volgende boeken aan:

AI Superpowers:China, Silicon Valley, and the New World Order van Kai-Fu Lee. Mijn boekbespreking vind je hier.

What To Do When Machines Do Everything - How to Get Ahead in a World of AI, Algorithms, Bots, and Big Data van Malcolm Frank, Paul Roehrig, Ben Pring.

Maar begin met dit boekje van Jim Stolze!

Patrick Davidson is gefascineerd door mensen en teams die zichzelf continu overtreffen. Patrick schrijft en spreekt over het activeren van teams en ontwikkelen van leiderschap. Hij adviseert er ook over als medeoprichter van betterday en EnergyFinder (gerichte trainingen gebaseerd op een teamscan die energie van mensen en teams in kaart brengt). Voor Managementboek Academy verzorgt hij regelmatig lezingen en workshops en is hij een gewaardeerd dagvoorzitter.

Dit najaar verschijnt (eindelijk!) zijn nieuwe boek, Wavemakers. Daarin ontleedt hij met partner Hans van der Loo leiderschap, gedrag en cultuur van de mensen en organisaties die onze toekomst vorm geven. Hun boekje over Elon Musk, Musk Mania, is een internationale bestseller die in meer dan 20 landen is verschenen. Volg Patrick op Twitter via @davidsonbetter.

Patrick Davidson is gespecialiseerd in het realiseren van prestatiesprongen, zowel met start-ups als met klassieke organisaties. Eerder schreef hij de bestseller 'Waar haal je de energie vandaan?'. Samen met Hans van der Loo is hij eigenaar van Betterday en EnergyFinder.