Making Technology Uncertainty Work
Wanneer weten we genoeg over de mogelijkheden van opkomende technologieën als AI, robotica en autonome systemen om erin te investeren? En wat betekent zo'n besluit voor mensen en de organisatie van werk?
Organisaties kunnen niet wachten tot alle onzekerheid verdwenen is. Tegen de tijd dat duidelijk is welke technologie werkt, welke toepassingen dominant worden en welke aanbieders overleven, kunnen concurrenten al een voorsprong hebben opgebouwd.
Maar vroeg investeren heeft ook risico's.
Making Technology Uncertainty Work onderzoekt daarom hoe organisaties betere strategische besluiten kunnen nemen over opkomende technologie wanneer betrouwbare voorspellingen nog niet mogelijk zijn.
Over het onderzoeksprogramma
Making Technology Uncertainty Work is een meerjarig onafhankelijk onderzoeksprogramma van Dr. Barbara van Veen naar verwachtingen, opkomende technologie en strategische besluitvorming onder onzekerheid.
Het programma combineert onderzoek naar technological expectations, strategic foresight, besluitvorming, systeemdynamiek en de organisatie van werk.
ContactWat als we het werk al veranderen voordat we weten wat AI kan?
Nederlandse bedrijven maken nu al keuzes over werk op basis van verwachtingen over AI. Bij HelloPrint halveerde het personeelsbestand van zestig naar dertig medewerkers. Waar eerder verschillende copywriters nodig waren, sturen nu twee medewerkers AI-agents aan.
Dat kan een uitstekende beslissing blijken. Of niet.
AI ontwikkelt zich snel, net als de manier waarop mensen ermee werken. Welke taken AI straks zelfstandig kan uitvoeren, welke menselijke expertise daardoor belangrijker wordt en welke nieuwe werkzaamheden ontstaan, is nog onzeker.
Dat geldt ook voor robotica, autonome machines en nog een paar opkomende technologieën.
Wie nu functies schrapt, mensen opleidt of de organisatie anders inricht, neemt daarmee niet alleen een besluit over de technologie van vandaag. De organisatie neemt een voorschot op wat zij verwacht dat de technologie morgen kan.
Making Technology Uncertainty Work onderzoekt hoe je zulke technologieverwachtingen een werkbaar onderdeel maakt van de besluitvorming — zodat je kunt handelen zonder te doen alsof de onzekerheid al verdwenen is.
Het probleem: de onvolwassenheid van nieuwe tech
Bestuurders nemen voortdurend beslissingen met onvolledige informatie. Daar bestaan goede methoden voor.
Bij opkomende technologie speelt echter iets anders.
We weten niet alleen onvoldoende over de technologie. De technologie zelf verandert nog.
Nieuwe toepassingen ontstaan. Kosten dalen of stijgen. Leveranciers komen en gaan. Wetgeving verandert. Werknemers ontwikkelen nieuwe vaardigheden. Organisaties ontdekken toepassingen die oorspronkelijk niet waren voorzien. Maatschappelijke acceptatie kan verschuiven.
En al die ontwikkelingen beïnvloeden elkaar.
Een investering is daardoor niet alleen een reactie op technologische ontwikkeling. Investeringen van organisaties beïnvloeden mede welke technologie verder wordt ontwikkeld, welke toepassingen aantrekkelijk worden en welke kennis en infrastructuur ontstaan.
We nemen dus besluiten over een systeem dat mede door die besluiten verandert.
Vier stappen: van verwachtingen naar veranderingen
Making Technology Uncertainty Work bouwt in vier stappen kennis op over de manier waarop verwachtingen, strategische keuzes en technologische ontwikkeling op elkaar inwerken.
1. Verwachtingen onderzoeken
In deze eerste stap onderzoek ik welke factoren die verwachtingen bepalen en waarom bestuurders dezelfde technologie verschillend kunnen beoordelen.
Het resultaat maakt zichtbaar waar technologische verwachtingen op zijn gebaseerd — en waar de belangrijkste onzekerheden zitten.
2. Wisselwerking begrijpen
In de tweede stap onderzoek ik hoe verwachtingen, besluiten over technologie, keuzes over mensen en werk en technologische ontwikkeling elkaar beïnvloeden.
Zo wordt zichtbaar waar zich zichzelf versterkende processen, afhankelijkheden en onverwachte gevolgen kunnen vormen.
3. Strategieën afwegen
In de derde stap confronteer ik verschillende strategische keuzes met meerdere mogelijke ontwikkelingen.
De vraag is niet welke toekomst het meest waarschijnlijk is, maar onder welke omstandigheden een strategie blijft werken — en wanneer die kwetsbaar wordt.
Dat helpt organisaties om keuzes te maken die niet afhankelijk zijn van één voorspelling van de toekomst.
4. Praktijktoets MKB
In de laatste stap breng ik het onderzoek naar het MKB.
Zijn de mechanismen die in het onderzoek zichtbaar worden ook herkenbaar in het MKB?
Door deze patronen in de praktijk te onderzoeken, wordt duidelijk welke mechanismen terugkeren en welke lessen daaruit kunnen worden getrokken voor toekomstige besluiten.
Onderzoek èn praktijk
Making Technology Uncertainty Work is wetenschappelijk onderzoek, maar moet uiteindelijk ook bruikbaar zijn voor organisaties die zelf voor technologiebeslissingen staan.
Iedere onderzoeksstap levert daarom een praktisch instrument op:
1. Verwachtingen zichtbaar maken
Een instrument waarmee bestuurders hun verwachtingen over een opkomende technologie expliciet kunnen maken en vergelijken. Niet alleen wat zij verwachten, maar ook op welke factoren hun verwachtingen zijn gebaseerd en waar verschillen en onzekerheden zitten.
2. Besluit-impact en interventie kaart
De causale relaties uit het onderzoek worden vertaald naar praktische kaarten waarmee organisaties kunnen onderzoeken wat een technologiebesluit elders in het systeem in beweging kan zetten en waar zij zelf kunnen ingrijpen. Zo worden feedbackeffecten, onbedoelde gevolgen en handelingsmogelijkheden zichtbaar voordat een besluit alleen op zijn directe effect wordt beoordeeld.
3. Strategie portfolio
Het onderzoek brengt in kaart welke strategieën organisaties kunnen volgen bij verschillende vormen en niveaus van technologische onzekerheid. Iedere strategie krijgt een ‘bijsluiter’: onder welke omstandigheden zij kansrijk is, van welke aannames zij afhankelijk is, welke kwetsbaarheden zij heeft en welke gevolgen zij kan hebben voor technologie, mensen en werk.
4. Een praktische aanpak voor het MKB
De inzichten uit de eerste drie stappen worden vertaald en getoetst in een aanpak die mkb-organisaties kunnen gebruiken bij concrete besluiten over opkomende technologie.
Samen vormen deze instrumenten geen methode om onzekerheid weg te nemen. Ze helpen organisaties om verwachtingen expliciet te maken, wisselwerkingen te begrijpen, keuzes te beproeven en vervolgens beter onderbouwd te handelen terwijl de onzekerheid blijft bestaan.
Meedoen: investeer in kennis die houvast geeft
Besluiten over AI, robotica en andere opkomende technologieën worden nu genomen. De kennis om goed met de onzekerheid in die besluiten om te gaan, loopt daarop achter.
Making Technology Uncertainty Work ontwikkelt die kennis. Het onderzoek laat zien hoe verwachtingen over technologie strategische keuzes beïnvloeden, hoe besluiten over technologie en werk elkaar versterken of juist tegenwerken, en welke strategieën onder verschillende omstandigheden verstandig of kwetsbaar zijn.
Voor de uitvoering van dit meerjarige, onafhankelijke onderzoeksprogramma zoek ik een beperkt aantal organisaties die deze kennis mede mogelijk willen maken.
Niet omdat zij het onderzoek willen sturen. De onderzoeksagenda, methoden en conclusies blijven onafhankelijk. Wel omdat zij het belang zien van een vraag die de komende jaren voor steeds meer organisaties urgent wordt: hoe nemen we goede beslissingen over technologie terwijl we nog niet kunnen weten hoe die technologie zich zal ontwikkelen?
Financieringspartners krijgen als eerste toegang tot de inzichten en praktische opbrengsten van het onderzoek en staan dicht bij de ontwikkeling ervan.
Ik zoek daarbij organisaties voor wie deze vraag daadwerkelijk strategisch relevant is. Is dat voor uw organisatie het geval, laten we dan de koppen bij elkaar steken.
Afgeronde onderzoeken:
Effecten van globale ontwikkelingen op kooppatronen in Nederland
Gereed 2026
- Causal Loop van verbonden domeinen
- Beter begrip van de verschuivingen in consumentengedrag
- Herformulering USP's
- Drie effectieve strategische opties
Resultaat: marketingcampagnes werden aangepast. In-company academy helpt medewerkers meedenken op dit analyseniveau
Effectscan van de vergroening van Tatasteel (IJmond)
Gereed 2025
- 47 Systemische effecten geïdentificeerd
- Acht verbonden domeinen
- Alle effecten zijn al zichtbaar in de regio
- Vertaling naar strategische richtingen voor ondernemers en politiek
Resultaat: Samenwerking tussen stakeholders op het gebied van onderwijs, strategie en innovatie, verandering het het openbare debat
Quantum Technology Strategy (QuTech)
Gereed 2024
- Onzekerheid in het innovatie ecosysteem in kaart
- Strategische opties voor concurrende toekomstscenario's
- Organisatorische implicaties expliciet gemaakt
Resultaat: Strategische herpositionering van het instituut in het verlengde van de onderzoeksresultaten
Veranderende wooneisen en bewonersprofielen (Bazaarstad)
Gereed 2022
- Demografische verschuivingen omgezet in toekomstige wooneisen en bewonersprofielen
- Migratie, samenstelling huishoudens en verschuivingen op de arbeidsmarkt als een gezamenlijk systeem
Resultaat: De ontwikkelstrategie voor een nieuwe woonwijk is aangepast aan de veranderende wooneisen en bewonersprofielen
