De inrichtingsvraag: hoe organiseren we het?

Chris Juta
Dit is het zesde deel van de serie van zeven artikelen over gedragsrisico en smart data, die in aanloop naar het komende Behavioral Risk Congres op 6 december verschijnen. Eerder verschenen op dit platform: “Gedragsrisico: Fundamentele onzekerheid in beeld”, “Transitie van oud naar nieuw denken over risico”, “Wij zijn onze betekenisgeving” en “Nieuwe strategische paden voor bestuur, toezicht op basis van nieuwe voorspelbaarheid” en “Nieuw meten operationaliseert nieuw denken”. In dit zesde deel verken ik wat zich op drie niveaus gaat voltrekken – institutioneel niveau, organisatie-niveau en individueel niveau – bij de transitie van oud naar nieuw denken. Kernbegrip in dit artikel: taal en complexiteit. 

Met het bovenstaande plaatje wil een totaal overzicht geven van wat nieuw denken en meten business wise betekent. Je kunt uiteraard wat stoeien met de begrippen, maar de essentie is dat we naar een tweedimensionale wereld kijken. Dat heet complex. We ontlopen die complexiteit niet meer.
Institutioneel perspectief voor gedragsrisico: gemeenschappelijk taal en normen
Ik schreef het eerder in deze serie: het beschikken over een taal waarin waardevrij gecommuniceerd kan worden over gedragsrisico is de sleutel naar de oplossing. Het beschikken over zo’n waardevrije taal maakt het ook mogelijk om te komen tot open/gesloten, interne/externe normen en benchmarks voor dit gedragsrisico. De nieuwe ‘data-taal’ beschikt over al die mogelijkheden en dat is een cruciale stap. Normen worden afwijkingen: statistische grootheden gedefinieerd als de waarschijnlijkheid dat wat je als datapatroon ziet in de data relevant, en dus niet toevallig, is. Afwijkingen in datapatronen als gedragsrisico definiëren betekent dat je puur logische, waardevrije constateringen doet. Constateringen die pas betekenis krijgen in dialoog, en als je de gedragsrisico-posities van deelsystemen ten opzichte van elkaar kunt beoordelen en ten opzichte van corporate normen of externe normen. Dat betekenis gevende proces van “comply or explain” moet in het corporate- en business-bestuur plaatsvinden, dat doen de data niet zelf. Die data reiken alleen interpretatieschema’s aan. Gedragsrisico’s zijn dus geen maakbare dingen maar verschijnselen die je in kaart kan brengen als je meet en als je over ‘smart data’ beschikt.
Organisatiecultuur: data gedreven werken is de oplossing
‘Medewerker tevredenheidsonderzoek’ is een manier waarop bestuur en management nu inzicht krijgt in de cultuur. In het licht van nieuw denken en meten is het erg primitief onderzoek: onderzoek op basis van enkelvoudige normatieve vragen levert géén voorspellende waarde en het onderzoek levert dus ook geen (goede) stuurinformatie op. Nog afgezien van het feit dat dit soort onderzoek sterk manipuleerbaar is.
De markt biedt ook vele andere toegepaste modellen en meetinstrumenten aan: leiderschap, tone at the top, verandervermogen, integriteit, zelfvertrouwen, belemmerende overtuigingen, drijfveren, verandercapaciteit, bevlogenheid, angst, communicatie, teamrollen. Al deze totaal verschillende instrumenten pretenderen cultuur op een bepaalde manier in kaart te brengen. De markt maakt zich niet druk om de vraag wat deze instrumenten eigenlijk meten en met welke construct validiteit en betrouwbaarheid dat gebeurt. Laat staan hoe die meetresultaten samenhangen. De realiteit hier is dat meten met normatieve vragen – dat is de standaard werkwijze, naast de vis-à-vis interviews – géén valide metingen zijn. Je meet met totaal verschillende thermometers het organisatielichaam door. Al die thermometers geven waarden aan. Er is niemand die weet wat de relatie tussen is tussen de waarden. De metingen zijn notoir onbetrouwbaar.
Je kunt als controlerende en toezichthoudende instantie niet (meer) op dit soort instrumenten en aanpakken vertrouwen om valide uitspraken over continuïteitsrisico’s te doen. Je móet nu over instrumenten beschikken die integraal meten en de totaliteit (van de gedragsrealiteit) in kaart brengen. Het kan en mag niet meer zo zijn dat je geen flauw idee hebt wat je niet meet, dus wat je niet ziet ontstaan. Pas als je de totaliteit wel in beeld hebt, kun je het over concrete en schaalbare business toepassingen gaan hebben. Dat zijn andere toepassingen dan (lokale, niet schaalbare en niet optelbare) deelmetingen en assessments op basis waarvan coaching of toetsingsgesprekken op individueel en teamniveau worden gevoerd.
Het zijn natuurlijk de schaalbare business toepassingen die alle aandacht voor zich op gaan eisen. Toepassingen waarin je hard aan zacht koppelt: elke van deze toepassingen laat zien hoe inhoudelijkheid leidt tot resultaat, hoe de hefboom werkt van sociaal kapitaal naar economisch kapitaal, hoe gedragsrisico’s de continuïteit beïnvloeden. En dus ook hoe talent (succesvol) aan werk is gekoppeld. Risico zal centraal staan en dat is niet anders dan vroeger. Het risicobegrip wordt wel complex: zekere (calculeerbare) risico’s onderscheiden we van de fundamenteel onzekere intentionele risico’s.
Nieuw denken en meten gaat de business van morgen veel meer mogelijkheden geven om grip te krijgen op risico’s en dus op verdienvermogen en continuïteit. Het zwaard snijdt aan twee kanten en dát is de reden dat met dit nieuwe denken en meten sprongen in verdienvermogen mogelijk en waarschijnlijk worden. Grip op gedragsrisico betekent toenemende organisatie-intelligentie, dus lagere verborgen (arbeids)kosten. Maar ook: je bent als organisatie beter in staat om klantwaarde te genereren, waardoor hogere marges mogelijk worden.
De belangrijke stap en voorwaarde: data-gedreven werken en in het bijzonder smartdata-gedreven. We moeten leren fundamenteel onzekere risico’s, die natuurlijk verbonden zijn met ons gedrag, te verbinden met objectieve inschattingen van de gevolgen van dat gedrag: de zekere risico’s. Die aanpak gaat organisaties helpen succesvol te worden. Smart data management is dé KPI die je nu zou moeten hanteren. Hoe langer je daarmee wacht, hoe meer grond je verliest.
De realiteit: smart data management is een competentie die je niet zomaar even tot ontwikkeling brengt in een organisatie. Ook al doe je nog zoveel aan co- en outsourcing. Ook al heb je het lef om te investeren in je eigen big data afdeling. Want het gaat om veel meer dan datawarehouse, wiskunde en statistiek. Het gaat om de overgang van stupid data naar smart-data en om de vraag hoe je intelligentie rondom die smart-data organiseert: dan heb je het over activiteiten (en kosten) die gekoppeld zijn aan opbrengsten. Dan zit je aan de business kant: de first line-of-defense. Dat is iets anders dan intelligentie organiseren rondom big (stupid) data in de tweede lijn. Dat zijn kosten.
Individu
Onverbiddelijk hangt met de verschuiving van oud naar nieuw denken samen dat mensen individueel andere posities in de sociale systemen (bijv. organisaties) krijgen. Als je hard en zacht koppelt, koppel je bijvoorbeeld een arbeidscontract aan een sociaal contract. In een sociaal contract spreek je af hoe de organisatiemens aanspreekbaar is op zijn houding, gedrag en denken in wisselwerking met wat de organisatie aan corporate gedrag en cultuur neerlegt: iets waar het organisatiebestuur op aanspreekbaar is.
Van oudsher (Thomas Hobbes, John Locke, Jean-Jacques Rousseau) komt het idee van de volstreke individuele vrijheid en minimale gebondenheid in z’n sociaal contract omdat je daarmee vrijheid opgeeft. De nieuwe tijd werkt precies omgedraaid: de nieuwe eenheid is niet het individu maar het sociale systeem – beter is te spreken van sfeer, want er zijn geen harde grenzen – waartoe dat individu zich verbonden acht. Met daaraan verbonden open netwerkrelaties tussen de sociale systemen. Elke netwerkrelatie is steeds gedefinieerd als een hard-zacht-koppeling.
We zullen ons als werkende mensen en als samenleving goed moeten realiseren dat dit soort arbeidsverhoudingen nieuw zijn. Niets is permanent en zeker. Alles is onderhandelbaar. Alles is emergent: de dingen ontstaan zonder dat je er grip op hebt.