De technologische revolutie

Cevora

De technologische revolutie De impact van automatisering, digitalisering en robotisering op de arbeidsmarkt, bedrijfswereld en jobs

Inhoudstafel Inleiding ................................................................................................................................................... 2 1.

Technologie en werk ........................................................................................................................ 2

2.

Technologie in de 21e eeuw ............................................................................................................. 4

3.

Arbeid in de 21e eeuw ...................................................................................................................... 9 Beroepen die risico lopen.................................................................................................................. 10 Beroepen die het minste risico lopen ............................................................................................... 12 Sectoren die risico lopen ................................................................................................................... 12 Landen die risico lopen...................................................................................................................... 13 De transformatie van werk................................................................................................................ 14 Technologie en nieuw werk .............................................................................................................. 17 De kijk van werknemers en organisaties ........................................................................................... 22 Zelfstandigen: de nieuwe norm? ....................................................................................................... 23

4.

Digitale transformatie: risico’s en opportuniteiten ....................................................................... 24 Risico’s ............................................................................................................................................... 24 Opportuniteiten ................................................................................................................................ 26

5.

Aanpassen aan technologische verandering ................................................................................. 28 Educatie ............................................................................................................................................. 28 Sociale partners ................................................................................................................................. 33 Hoe kunnen organisaties hun ‘skill gap’ verkleinen? ........................................................................ 36 Hoe kunnen werknemers zich voorbereiden? .................................................................................. 38

Conclusie ............................................................................................................................................... 40

1

Inleiding Worden computers ooit slimmer dan mensen, zullen robots het helemaal voor het zeggen hebben en zal onze mensheid vervallen in een computergestuurde maatschappij? De laatste decennia groeit de aandacht voor dit onderwerp steeds verder. Onderzoekers trachten de impact van automatisering, informatisering, digitalisering, robotisering, … op onze samenleving na te gaan. De aandacht voor dit thema beperkt zich echter niet tot wetenschappelijke kringen, maar breidt zich uit tot een ruimer maatschappelijk debat. In de media verschijnt er elke week wel een artikel of reportage dat bericht over steeds meer geavanceerde technologie en de gevolgen voor werk. Er is geen consensus over wat we kunnen verwachten. Sommigen argumenteren dat tot 50% van de jobs overgenomen zal worden door computers binnen de komende twee decennia; anderen stellen dat deze transitie niet verschilt van degene na de Industriële Revolutie en dat het niveau van tewerkstelling hetzelfde zal blijven. Eén iets is zeker: er is geen twijfel dat we voor een fundamentele shift staan in de wijze waarop we denken over de relatie tussen technologie en werk. In deze literatuurstudie wordt wetenschappelijke literatuur gecombineerd met recente berichtgeving in de media omtrent dit onderwerp. Aan de hand van deze integratie en door verschillende invalshoeken en opinies te belichten, wordt getracht een zo genuanceerd en volledig mogelijk beeld te schetsen.

1. Technologie en werk In het begin van de 19e eeuw stelde David Ricardo dat de mogelijkheid bestond dat machines arbeid volledig zouden vervangen, Marx deelde deze mening. Ongeveer in dezelfde periode vernietigden de Luddieten de textielmachines waarvan ze dachten dat deze hun werk zouden afnemen (The Guardian, 19/02/2013). Een belangrijk kenmerk van de productietechnologie van de 19e eeuw was ‘deskilling’, de vervanging van vaardigheden door de simplificatie van taken (Goldin & Katz, 1998). Werk dat vroeger door ambachtsmannen werd uitgevoerd, werd opgesplitst in kleinere, hoog gespecialiseerde sequenties. Hierdoor waren minder vaardigheden, maar meer werkers nodig om het werk uit te voeren. Een belangrijk kenmerk van de industriële revolutie was dat het voordelig was voor zowel producenten als consumenten op de lange termijn. De angst voor machines daalde: nieuwe jobs, hogere lonen en betere werkomstandigheden voor meer mensen ontstonden.

Nadat bandwerk in fabrieken grote hoeveelheiden laag geschoolde arbeiders tewerkstelde, zorgde de uitvinding van elektriciteit dat veel fasen van het productieproces geautomatiseerd werden. Hierdoor steeg de vraag naar relatief geschoolde arbeiders die de machines hanteerden (Grey, 2013). De opkomst van elektriciteit zorgde tevens voor een groeiend aandeel van bedienden (Goldin & Katz,

2

1998). Sinds de uitvinding van elektriciteit wordt de 20ste eeuw getypeerd door een race tussen educatie en technologie (Goldin & Katz, 2009). Kantoormachines reduceerden de kost van informatieverwerking en verhoogden de vraag naar geschoolde kantoormedewerkers (Frey & Osborne, 2013). Hiernaar wordt verwezen als de Computer Revolutie. Deze startte met het eerste commerciële gebruik van computers rond 1960 en continueerde doorheen de ontwikkeling van internet en e-commerce in 1990. De ontwikkeling van kantoormachines in het begin van de 20ste eeuw zorgde voor een stijgende vraag naar kantoorbedienden, maar recente ontwikkelingen in computertechnologie hebben ervoor gezorgd dat zulke taken nu geautomatiseerd zijn.

Brynjolfsson en McAfee (2014) stellen dat doorheen de geschiedenis productie, tewerkstelling in de privésecor en het mediane inkomen altijd samen gestegen zijn. Ongeveer in 2000 is er een divergentie gestart waarbij productie blijft toenemen terwijl tewerkstelling en het mediane inkomen stagneren en zelfs dalen (The Guardian, 15/06/2015). Brynjolfsson en McAfee (2014) verwijzen hiernaar als ‘de grote ontkoppeling’ en stellen dat de impact van technologie op gemiddeld geschoolde jobs de enige plausibele verklaring hiervoor is. Een andere verklaring is dat digitale bedrijven steeds minder kapitaal en investeringen nodig hebben om financiële waarden te creëren (CITI GPS, 2015). De sms dienst Whatsapp startte bijvoorbeeld met 250.000 dollar startkapitaal en had nog steeds maar 55 mensen in dienst wanneer het vorig jaar voor 19 miljard dollar werd verkocht aan Facebook (De Standaard, 14/04/2015). Autor, Levy en Murnane (2003) toonden aan dat de tewerkstelling van middelhoog geschoolde arbeiders en kantoorbedienden wereldwijd gedaald is sinds 1970. De auteurs stellen dat dit veroorzaakt wordt door het feit dat deze beroepen voornamelijk bestaan uit activiteiten gebaseerd op regels (of routinetaken). Dit kan gemakkelijk gespecifieerd worden in computercodes. Het resultaat is een shift in de beroepsstructuur van de arbeidsmarkt bij de meeste ontwikkelde landen in recente decennia met een uitholling van de traditionele middenklasse jobs.

Computers en industriële robots hebben het routinewerk van duizenden arbeiders bij de lopende band vervangen. Het merendeel van deze arbeiders is herverdeeld naar manuele beroepen in de dienstensector (Autor & Dorn, 2013). Dit is omdat computers en robots in het verleden minder capabel waren dan mensen in het besturen van vrachtwagens, bedienen en kuisen. Tezelfdertijd is het belang van probleemoplossend vermogen toegenomen waardoor er een groei is in tewerkstelling van beroepen met veel cognitief werk. Deze laag-en hooggeschoolde jobs bestaan uit taken die nonroutine zijn. Enerzijds door het gebruik van cognitief vermogen, anderzijds door het gebruik van handarbeid. De arbeidsmarkt antwoordt dus op technologische verandering aan de hand van jobpolarisatie. Tewerkstelling is het meest robuust in de hoogste en laagste uiteinden van het 3

vaardighedenspectrum. De banen met gemiddelde vaardigheden hebben de hoogste concentratie van routinetaken en kunnen dus het meest gemakkelijk geautomatiseerd worden (Autor, 2014). Dit heeft ook implicaties voor de lonen van werknemers. Het is namelijk mogelijk voor werknemers om een geautomatiseerde gemiddeld geschoolde baan om te ruilen voor een lager geschoolde baan waar meer vraag naar is op de arbeidsmarkt. Het is echter minder gemakkelijk om deze baan om te ruilen voor een hooggeschoolde baan waarvan de lonen steeds hoger worden. De ladder opklimmen vereist cognitieve vaardigheden, die ontstaan door educatie en job training, dit zijn trage processen. Het eindresultaat in dat door een groeiend aanbod de lonen vrij afgevlakt blijven aan de bodem, terwijl het kleinere aanbod aan de top ervoor zorgt dat lonen stijgen (CITI GPS, 2015). Naar dit fenomeen wordt verwezen als jobpolarisatie.

2. Technologie in de 21e eeuw Automatisering kan gedefinieerd worden als de vervanging van taken die nu door mensen worden uitgevoerd door machines, computers en robots (Deloitte, 2014). In de afgelopen decennia is dat vooral door het gebruik van machines en computers het geval geweest. De komende jaren zullen de capaciteiten van robots echter verder toenemen waardoor er ook sprake is van robotisering.

Door de steeds toenemende digitalisering, het omzetten van papieren informatiestromen naar digitale, ontstaan enorme hoeveelheden aan gegevens van onschatbare waarde. Overheden digitaliseren hun administratie en dienstverlening, burgers en organisaties delen info met elkaar op sociale media en semi-intelligente systemen, zoals smartphones en robots wisselen onderling gegevens uit zonder dat een menselijke tussenkomst noodzakelijk is (Federgon, 2015). Elke minuut worden er wereldwijd 1,7 biljard bytes data geproduceerd. Het vinden van patronen in deze gegevens is wat big data genoemd wordt. Voor de 21e eeuw had automatisering vooral impact op routinetaken. Technologische vooruitgang wordt echter gestimuleerd door de recente productie van steeds grotere en complexere big data. Hierdoor is informatisering niet meer beperkt tot routinetaken die geschreven kunnen worden als software query’s, maar verspreidt het zich naar elke non-routine taak waar big data beschikbaar worden (Brynjolfsson & McAfee, 2014). Sensordata is één van de meest prominente bronnen van big data (Ackerman & Guizzo, 2011). De steeds toenemende verfijning van sensoren en de opkomst van de internet of things (IoT), de verbinding van computers en technologie aan het internet, zijn hier de

4

reden van. Een sensor is een apparaat dat gebeurtenissen of veranderingen in kwantiteiten opmerkt en een corresponderende output voorziet, meestal in de vorm van een elektrisch of optisch signaal. Computers kunnen deze big data ook steeds beter interpreteren. Hiernaar wordt verwezen als artificiële intelligentie (AI). Het voordeel van AI is dat computersystemen op zelfstandige basis erin slagen verbanden te leggen die vroeger onmogelijk waren. Doordat computers steeds sneller worden, evolueert AI voortdurend. Het is bijvoorbeeld niet ondenkbaar dat intelligente systemen in de toekomst zullen kunnen voorspellen hoe Ebola zich verspreidt of dat weersvoorspellingen op de lange termijn mislukte oogsten zullen kunnen voorkomen (Federgon, 2015).

Technologie kan dus steeds meer taken uitvoeren waarvan vroeger werd gedacht dat enkel mensen ze konden uitvoeren. Naast het onderscheid in routine/non-routine taken, kan er ook een onderscheid gemaakt worden in de cognitieve of manuele aard van de taak. In wat volgt zal kort ingegaan worden op recente ontwikkelingen in de automatisering van non-routine cognitieve en manuele taken.

Non-routine cognitieve taken Door de beschikbaarheid van big data, zal een breed spectrum van non-routine cognitieve taken automatiseerbaar worden. Computerisering van cognitieve taken wordt tevens ondersteund door een groot voordeel van algoritmes, namelijk de afwezigheid van sommige menselijke denkfouten. Ontwikkelingen in de gebruikersinterface stellen computers ook in staat om op een meer directe wijze te beantwoorden aan de vereisten van mensen. Hierdoor wordt enerzijds het werk voor hooggeschoolde werknemers vergroot, anderzijds worden sommige types van jobs volledig automatisch. Een voorbeeld hiervan is Siri van Apple die gesproken woorden herkent, er een betekenis aan toekent en er vervolgens naar handelt. Beroepen die inspelen op het oordeel en de inschatting van mensen zijn ook steeds meer vatbaar voor informatisering. Voor veel van deze taken vertegenwoordigt de onpartijdige besluitvorming van algoritmes een voordeel ten opzichte van menselijke operators. Technologische vooruitgang in de 21ste eeuw zal bijdragen aan een verscheidenheid van cognitieve taken die lang een menselijk domein zijn gebleven. Veel beroepen die beïnvloed zullen worden door deze ontwikkelingen zijn nog steeds niet volledig automatiseerbaar. Hierdoor zal de automatisering van sommige taken ervoor zorgen dat er tijd vrij komt van werknemers om andere taken uit te voeren. De trend is alleszins duidelijk: computers vormen een uitdaging voor menselijke arbeid in een breed bereik van cognitieve taken (Brynjolfsson & McAfee, 2014).

5

Non-routine manuele taken Robots krijgen steeds meer geavanceerde sensoren en manipulators waardoor ze in staat gesteld worden om non-routine manuele taken uit te voeren. Zo heeft General Electric bijvoorbeeld een flexibelere chirurgische robot met een groter spectrum aan bewegingen die binnenkort meer types operaties zal uitvoeren (Robotics-VO, 2013). De big data die voorzien worden van steeds verbeterende

sensoren,

bieden

oplossingen

voor

vele

ontwikkelingsproblemen

die

robotontwikkeling verhinderden in het verleden. Het ontstaan van gedetailleerde driedimensionale mappen van wegennetwerken heeft gezorgd voor autonome voertuignavigatie. Dit kan het beste geïllustreerd worden door de driverless car van Google (Guizzo, 2011). Met deze verbeterde sensoren kunnen robots tevens goederen produceren met een hogere kwaliteit en betrouwbaarheid dan mensen. Een voorbeeld hiervan is het gebruik van robots om slakroppen op te pikken van een transportband die niet voldoen aan voorgeschreven standaarden (IFR, 2012).

Technologische ontwikkelingen dragen bij aan de dalende kosten van robots. De afgelopen decennia zijn de prijzen van robots 10% per jaar gedaald en er wordt verwacht dat ze in de toekomst aan een nog sneller tempo zullen dalen (MGI, 2013). Daarnaast voorspelt IFR dat de markt van industriële robots zal groeien aan 12% per jaar tot 2017 in vergelijking met een gemiddelde jaarlijkse groei van 10% van 2000-2013. De mate waarin robots gebruikt zullen worden is afhankelijk van de kostenkloof tussen mens en robot. Deze is in sommige industrieën al groot. Volgens een studie van de Boston Consulting Group (2015) wordt een kantelmoment bereikt wanneer een industriële robot 15% goedkoper wordt dan een fabrieksarbeider die een vergelijkbare functie uitoefent. In de autosector bijvoorbeeld liggen de kosten van een robot (€8/uur) veel lager dan die van de werknemer (€25/uur). In wat volgt zullen enkele voorbeelden besproken worden van recente technologische ontwikkelingen die al gebruikt worden in verscheidene beroepen of sectoren. Automatisering is lang een factor geweest die groei in de dienstensector zowel bevorderde als belemmerde (CITI GPS, 2015). Bedrijven in de dienstensector, die de rol hebben van technologie- en procesexperten, geven hun klanten productiviteitsvoordelen. Dit is een cruciaal verkooppunt van hun diensten en een belangrijke groeimotor. De keerzijde van de medaille is echter dat deze automatisering ook door de klant zelf gebruikt wordt waardoor de totale adresseerbare markt van de dienstensector verkleint. Vaak is het gebruik van automatisering door klanten het resultaat van toenemende beschikbaarheid van software of online/app-gebaseerde/mobiel netwerk oplossingen. Automatisering treedt bijvoorbeeld op in de legale en financiële diensten. Verfijnde algoritmes nemen gradueel een aantal taken over die voordien uitgevoerd werden door juridische medewerkers

6

en advocaten (Markoff, 2011). Advocatenkantoren vertrouwen op computers die duizenden legale brieven en precedenten kunnen scannen ter ondersteuning van onderzoek voor een rechtszaak. Een voorbeeld hiervan is het Clearwell systeem van Symantec. Dit systeem maakt gebruik van taalanalyse om concepten te ontdekken in documenten. Het presenteert de resultaten grafisch en is in staat om meer dan 570 000 documenten te scannen in twee dagen (Markoff, 2011). Dit stelt advocatenkantoren in staat om steeds meer cliënten op een kost-efficiënte manier te helpen. Hier staat tegenover dat steeds meer cliënten gebruik maken van legale diensten die online aangeboden worden. Zo heeft Charley Moore vijf jaar geleden Rocket Lawyer opgericht (The Guardian, 15/06/2014). Het heeft 30 miljoen gebruikers die maandelijks betalen voor toegang tot vooropgestelde documenten, tutorials en online legaal advies van experten in collaborerende advocatenkantoren.

Ook in de verkoop beginnen robots hun intrede te doen. Nestlé heeft robots aangekocht die in Japanse winkels hun koffie zullen verkopen (The Guardian, 01/12/2014). Pepper is een vrolijke robot die de vragen van klanten kan beantwoorden. De makers stellen dat Pepper tot 80% van de conversaties kan verstaan. Daarnaast helpt de robot Nestlé om de noden van klanten te ontdekken via de conversaties die Pepper met hen voert. In de praktijk is er echter weinig te merken van de aankondiging van Nestlé dat Pepper op grote schaal ingezet zou worden om klanten te ontvangen (23/06/2015). In België zijn gelijkaardige ontwikkelingen aan de gang. In het Brussels shoppingcenter City2 heeft de robot NAO zijn eerste ervaringen opgedaan als winkelbediende (Knack, 13/03/2015). De robot toonde in Vandenborre de klanten op een ludieke manier wat de mogelijkheden zijn van bepaalde lampen van Philips. Nadien blijft het de job van de verkopen om de specifieke behoeften van de klant te achterhalen. In de toekomst zou NAO nog andere producten kunnen voorstellen of de klanten de weg wijzen in de winkel. De supermarktketen COOP en technologiepartner Accenture startten met een nieuw project. Gedurende de wereldtentoonstelling in Milaan kunnen bezoekers in een supermarkt echte producten kopen en tegelijk kennis maken met een nieuwe en digitale winkelervaring. Daarin is een hoofdrol weggelegd voor het internet der dingen, gamificatie en big data. De winkel bestaat uit drie niveaus waar de producten op lage tafels zijn uitgestald. De consument komt binnen op de derde verdieping zodat hij direct een duidelijk overzicht van de winkel krijgt. Boven de horizontale schappen hangen schermen waarop de consument informatie vindt over origine, de traceerbaarheid, de voedingswaarde, allergenen, ecologische voetafdruk,… De winkel is uitgerust met sensoren die met lichaamsdetectie bewegingen interpreteren. Aan de kassa’s hangen schermen met realtime informatie over aantal bezoekers, best verkopende producten,… De verpakking van groenten en fruit 7

gebeurt door een YuMi-robot. Herbevoorrading gebeurt via de tablet die in real time communiceert met het magazijn. Aan de hand van een gamification app, krijgen klanten zoveel mogelijk informatie en aanbiedingen op maat. Of deze voorbeelden op korte termijn realiteit zullen worden in de retailwereld, is voorlopig nog onduidelijk. Bedrijven zullen de digitalisering wel moeten omarmen. België scoort immers onder het Europees gemiddelde op de Digital Density Index (meet de mate waarin digitale technologie doorgedrongen is tot het bedrijfsleven en de economie van een land). Er is dus nog een lange weg af te leggen (Bizz, 2015).

In de gezondheidszorg leidt de toenemende beschikbaarheid van big data tevens tot de automatisering van diagnostische taken. Een voorbeeld hiervan is het Watson systeem van IBM dat wordt gebruikt door oncologen in het Memorial Sloan-Kettering kankercentrum (Bassett, 2014). Watson suggereert behandelingen door zich te baseren op data van 600 000 medische rapporten, 1,5 miljoen patiëntenrapporten, klinische trials en twee miljoen pagina’s tekst van medische tijdschriften. Op basis hiervan kan Watson een gepersonaliseerd behandelingsplan opstellen dat rekening houdt met de individuele symptomen, genetica en de voorgeschiedenis van de patiënt. Robots worden daarnaast gebruikt om nieuwe vormen van minimaal invasieve operaties mogelijk te maken (CITI GPS, 2015). Dit zou littekens, hersteltijd, post-chirurgische complicaties en sterftecijfers van patiënten kunnen reduceren. Zo is in mei 2015 in België voor het eerst een kind met behulp van een robot geopereerd (Knack, 15/06/2015) Technologie zal dus grote delen van de rol van dokters overnemen. Desondanks wordt niet verwacht dat de vraag naar dokters in de nabije toekomst zal dalen vanwege het tekort dat vandaag bestaat. Zo voorspellen experten een tekort van 91,500 artsen tegen 2020 in de VS en heeft Afrika 25% van de ziektelast en 1.3% van de werknemers in de gezondheidszorg (The Guardian, 15/06/2014). Robots kunnen ook gebruikt worden om patiënten en ouderen te assisteren in hun eigen huis. Hierdoor wordt de hoeveelheid thuiszorg verminderd en de hospitalisatieduur verkort. Toepassingen gaan van het dragen van patiënten naar hun bed, bad of rolstoel tot het begeleiden van koken, het voeden van patiënten en het monitoren van vitale functies.

Daarnaast zijn er steeds meer organisaties die big data gebruiken om rekrutering te automatiseren (Wall, 2014). Deze bedrijven gebruiken miljoenen cv’s en profielen om te begrijpen wat een kandidaat geschikt maakt voor verschillende rollen. Deze data kunnen vervolgens vergeleken worden met de data van een kandidaat die verzameld werden aan de hand van de taalpatronen in zijn/haar applicatie. Verder kunnen rekruteerders dankzij nieuwe technologieën efficiënter en intelligenter te werk gaan bij de selectie van kandidaten. Rekruteerders worden vandaag bedolven onder de cv’s, 8

onder andere door de vele kanalen waarlangs de cv’s in een bedrijf toekomen. Vandaag wordt een openstaande vacature immers via verschillenden kanalen gecommuniceerd. Daarnaast zijn cv’s almaar meer gediversifieerd. Vroeger koos een werknemer voor één bepaald carrièrepad en bleef hij/zij dat vrij consequent bewandelen. Vandaag is dit een stuk minder voorspelbaar geworden. Mensen maken tijdens hun carrière soms meerdere zijsprongen. Dit maakt een cv een stuk minder makkelijk te screenen. Nieuwe technologieën kunnen dit verhelpen (Mediaplanet, 2015).

Ook in de bankensector wordt steeds meer gebruik gemaakt van digitalisering. Denk bijvoorbeeld aan ING, die met het motto ‘extreem persoonlijk en extreem digitaal’ aan private banking doet. Ze ontwikkelden een private-banking app, lanceerden de mogelijkheid om digitaal een contract te tekenen.

De

klant

krijgt

daarnaast

maandelijks

een

videorapportering

voor

hun

beleggingsinstrument. De vermogensbeheerder heeft per klantenprofiel een overzicht van de bewegingen op de markten en in de portefeuilles. Op korte termijn zullen er nog meer video- en chatmogelijkheden worden toegevoegd. Het wordt daarnaast mogelijk om eenmaal per dag, via een webinar in twee of drie minuten een snapshot te krijgen van de financiële markten. Andere banken experimenteren met computerprogramma’s die helpen beleggen (De Tijd, oktober 2015, Le Soir 2015).

Binnen IT worden er ironisch genoeg veel manuele processen vervangen door automatisering aan de hand van software. Kleinhandel en verkoop worden ook steeds vatbaarder voor informatisering door de opkomst van big data. Zo bestaan er algoritmische aanbevelingssystemen die beroep doen op big data en de voorkeuren en kooppatronen van klanten bijhouden (CITI GPS, 2015, De Tijd, 2015). Daarnaast wordt ook de consumentenmarkt gekenmerkt door een steeds toenemende automatisering. Zo zijn er steeds meer zelf scan kassa’s, worden obers vervangen door tablets en hebben sommige hotels mobiele check-in’s met toegang tot sleutels geïnstalleerd.

Dit zijn enkele voorbeelden van technologische ontwikkelingen bij bepaalde beroepen en sectoren. De vraag die vervolgens gesteld kan worden is hoe significant deze ontwikkelingen zullen zijn in termen van hun impact op de tewerkstelling. In wat volgt, wordt getracht om hier een antwoord op te zoeken.

3. Arbeid in de 21e eeuw Technologische vooruitgang heeft twee concurrerende effecten op tewerkstelling. Doordat het arbeid vervangt, is er een vernietigend effect. Er is echter ook een kapitaliserend effect aangezien de

9

vraag voor nieuwe goederen en diensten vergroot wordt. Hierdoor worden tevens nieuwe beroepen en industrieën gecreëerd. In een studie van het Pew Research Center (2014) werd aan 1896 experten de vraag gesteld of geautomatiseerde applicaties, artificiële intelligentie en robots meer jobs zullen vernietigen dan ze creëren tegen 2025. De helft van deze experten (48%) voorspelt dat robots en digitale actoren significante hoeveelheden van arbeiders en bedienden zullen vervangen, waarbij velen hun bezorgdheid uitdrukken dat dit zal leiden tot verhoogde inkomensongelijkheid, een massa mensen die hun job zullen verliezen en een sociale crisis. De andere helft van de experts verwachten dat technologie niet meer jobs zal vervangen dan het zal creëren tegen 2015. Deze groep voorspelt dat veel jobs die vandaag door mensen worden uitgevoerd, overgenomen zullen worden door robots. Ze zijn echter van mening dat de menselijke vindingrijkheid nieuwe jobs, industrieën, en inkomens zal creëren zoals de mensheid al doet sinds de start van de industriële revolutie.

Beroepen die risico lopen Frey en Osborne (2013) voerden een studie uit die voor 702 beroepen naging met welke waarschijnlijkheid ze geautomatiseerd zullen worden. Gebaseerd op deze schattingen onderzochten ze de impact van toekomstige automatisering op de arbeidsmarkt. Hierbij berekenen ze tevens het aantal jobs dat risico loopt om geautomatiseerd te worden. Hun uitgangspunt was de analyse van wetenschappelijke en technologische vooruitgang in twee belangrijke domeinen: het leren van taken door machines ('machine learning') en mobiele robots. De waarschijnlijkheid dat een bepaald beroep geautomatiseerd zal worden is afhankelijk van drie dimensies. Ten eerste de mate waarin taken gerelateerd zijn aan perceptie en manipulatie. Robots kunnen nog steeds niet evenaren in de diepte een breedte van menselijke perceptie. Basis geometrische identificatie is relatief geavanceerd door de snelle ontwikkeling van verfijnde sensoren en lasers. Het blijft echter moeilijk voor robots om meer complexe perceptietaken uit te voeren zoals het identificeren van objecten in een rommelig gezichtsveld. Ten tweede wordt er gekeken naar de mate waarin taken creatieve intelligentie vergen. Creativiteit kan gedefinieerd worden als de mogelijkheid om ideeën te bedenken die nieuw een waardevol zijn (Boden, 2003). Menselijke waarden variëren doorheen de tijd en verschillen per cultuur. Hierdoor is het moeilijk om in een programma te coderen wanneer een idee waardevol is. De derde en laatste factor houdt rekening met de mate waarin een taak sociale intelligentie vergt. Sociale vaardigheden zijn belangrijk bij een verscheidenheid van werktaken zoals onderhandelen, overtuigen en zorg. Zelf gesimplificeerde versies van typische sociale taken blijken moeilijk te zijn voor computers. Aan de hand van bovenstaande drie factoren maakten de auteurs een inschatting van de waarschijnlijkheid waarmee een beroep geautomatiseerd zou worden. Gebaseerd op dezelfde methode berekende Deloitte (2014) dit voor Nederland en ING (2015) dit voor België.

10

Er wordt een onderscheid gemaakt tussen beroepen met een laag (<0.3), gemiddeld en hoog risico (>0.7) afhankelijk van de waarschijnlijkheid van automatisering. Daarna combineerden de auteurs de mate waarin een beroep geautomatiseerd kan worden met het aantal individuen dat in die beroepsgroep actief is. Volgens de cijfers van Frey en Osborne (2013) zit 47% van de beroepen in de VS in de hoge risico groep. ING (2015) schat dat het percentage in de hoge risicogroep voor België 35% bedraagt en dat in totaal 49% van de jobs door de technologische verandering bedreigd kunnen worden en verdwijnen, althans in hun huidige vorm. Deloitte (2014) stelt dat 2 tot 3 miljoen Nederlandse banen op de tocht staan. Deze jobs lopen dus het risico om in de loop van de komende twee decennia te verdwijnen. In deze categorie bevinden zich voor de VS voornamelijk administratieve, dienstverlenende en sales gerelateerde functies. In Nederland zal de impact van automatisering het grootste zijn voor verkopers, boekhoudkundig medewerkers, administratief medewerkers en bouwarbeiders. Door de relatief eenvoudige taken van jobstudenten lopen ook jongeren (15 t.e.m. 25 jaar) een groot risico op jobverlies. Op het beroepsniveau van HBO en WO is vooral de impact voor specialisten bedrijfsbeheer zoals accountants en analisten aanzienlijk. In België zijn het eveneens de administratieve medewerkers, verkopers en huishoudhulpen die door de automatisering het grootste aantal banen verloren zien gaan. Het tempo van de ontwikkelingen is lastig te voorspellen. Oxford geeft aan dat de beroepsgroepen waarvoor de waarschijnlijkheid van automatiseren hoog is, mogelijk al binnen 10 á 20 jaar volledig geautomatiseerd zullen worden. In zijn algemeenheid geldt dat hoe hoger de automatiseringsinschatting, hoe sneller dit beroep de gevolgen van robotisering en automatisering zal ondervinden.

Er dienen enkele methodologische kanttekeningen gemaakt te worden bij bovengenoemde studies die allemaal gebaseerd zijn op de methode van Frey en Osborne. Frey en Osborne (2013) hebben geen rekening gehouden met toekomstige lonen, de prijs van kapitaal en arbeidstekorten. Daarnaast werd wetgeving of politiek verzet niet ingecalculeerd. Dit zijn echter belangrijke variabelen die de mate van automatisering beïnvloeden. Een volgende beperking situeert zich in het feit dat er niet is gekeken naar de automatisering van beroepen op zich, maar naar de taken die op dit moment binnen de beroepen worden uitgevoerd. Naarmate individuele taken overbodig gemaakt worden door technologie, komt er tijd vrij voor werknemers om andere taken uit te voeren. Op deze manier zullen jobomschrijvingen veranderen. Het is moeilijk om te voorspellen hoe jobs er binnen 20 jaar uit zullen zien. Bijgevolg is het van belang om te onthouden dat bovenstaande schattingen handelen over jobs in hun huidige definiëring. Professor Maarten Goos, specialist arbeidsmarkt aan de KU Leuven, stelt eveneens dat de studie van Frey en Osborne genuanceerd moet worden (Knack, 18/03/2015). Hun onderzoek is erg omstreden omdat ze er veel te snel van uitgaan dat een baan 11

automatiseerbaar is. Een model op de catwalk is een goed voorbeeld van een job die volgens Frey en Osborne met 98% zekerheid robotiseerbaar is. Dit is volgens professor Goos onzin: technisch gezien is het misschien perfect mogelijk, alleen wil niemand een robot over de catwalk zien paraderen. Frey en Osborne hebben zelf ook al toegegeven dat hun methodologie niet klopt.

Beroepen die het minste risico lopen Variabelen zoals ‘originaliteit’, ‘onderhandelen’, ‘overtuigen’, ‘sociale perceptie’ en ‘assisteren van en zorgen voor anderen’ zijn sterk aanwezig in de lage risico categorie. Globaal zijn dus vooral beroepen die kennis vergen van menselijke heuristieken en specialistische beroepen, die zich bezig houden met de ontwikkeling van nieuwe ideeën, het minst vatbaar voor automatisering. Menselijke heuristieken zijn simpele vuistregels die mensen gebruiken om een oordeel te vormen en beslissingen te maken. Deze vuistregels zorgen ervoor dat er gefocust wordt op één aspect van een complex probleem terwijl andere aspecten genegeerd worden. Dit kan leiden tot foute inschattingen en beslissingen die afwijken van logica. Frey en Osborne (2013) stellen dat de meeste management, business en financiële beroepen die sociale intelligentie vergen, zich bevinden in de lage risico categorie. Hetzelfde geldt voor zulke beroepen in educatie, gezondheidszorg, kunsten en media. De lage waarschijnlijkheid tot automatisering van ingenieurs en wetenschappelijke beroepen ligt in de hoge mate van creatieve intelligentie die vereist is. Computers en robots komen al binnen in het domein van de exacte- en ingenieurswetenschappen, maar de resultaten van de Oxfordstudie suggereren dat er sterke complementariteit zal bestaan tussen computers en arbeid in deze beroepen. Ze sluiten hierbij de mogelijkheid niet uit dat op de lange termijn deze beroepen wel volledig overgenomen zullen worden door robots.

De resultaten van de ING studie lagen in dezelfde lijn. Het risico op automatisering was het kleinste bij leidinggevende beroepen en intellectuele, wetenschappelijke en artistieke beroepen. Hierbij aansluitend rapporteerde Deloitte dat kunstzinnige, maatschappelijke en wetenschappelijke beroepen het meeste ontzien worden. In termen van absolute aantallen des te meer omdat deze sectoren relatief klein zijn. Deze beroepen worden vaak geassocieerd met creativiteit en omgang met mensen.

Sectoren die risico lopen Een studie van Citigroup (2015) in samenwerking met Oxford University ging de impact van automatisering na voor verschillende sectoren in de VS. De waarschijnlijkheid dat een bepaalde sector automatiseert, wordt bepaald door het aantal verschillende beroepen per sector en hun waarschijnlijkheid tot automatisering. Zo werken bijvoorbeeld alle belastinginspecteurs voor de overheid, maar werkt enkel 44% van de computerprogrammeurs in professionele, wetenschappelijke 12

en technische sectoren. De meeste beroepen liggen verspreid over een breed spectrum van industrieën. De vatbaarheid voor automatisering varieert sterk over sectoren.

In de accommodatie en voedsel sector lopen 87% van de werknemer kans op automatisering, terwijl maar 10% van de werknemers in de informatiesector risico lopen. Dit illustreert een belangrijke uitdaging van veel organisaties in de meeste sectoren: aangezien ‘low-skill’ (verder steeds vertaald als jobs die weinig vaardigheden vergen) jobs vervangen worden en nieuwe hooggeschoolde jobs gecreëerd worden, zal er substantieel geïnvesteerd moeten worden in de bijscholing van werknemers. Andere industrieën die een laag risico lopen op automatisering zijn ‘management van organisaties’ en meer verrassend ‘agricultuur, bosbouw, vissen en jagen’, waarschijnlijk omdat de meeste jobs die geautomatiseerd konden worden in de agricultuur al geautomatiseerd zijn. De mogelijke impact van verdere automatisering is veel groter bij fabrieken, waar 62% van de jobs risico lopen. Geen enkele industrie is volledig immuun voor het steeds uitbreidende domein van automatisering. Zelfs in relatief geschoolde sectoren zoals financiën en verzekeringen lopen 54% van de banen risico. Hieronder volgt de top vijf sectoren in de VS die het grootste aandeel werknemers hebben in een beroep met een hoog risico op automatisering (tussen haakjes telkens het percentage werknemers in de hoge risico categorie): 1. Accommodatie en voedsel (86.7%) 2. Transport en magazijnen (75%) 3. Vastgoed en huren & leasing (67.2%) 4. Detailhandel (66.6%) 5. Groothandel (65.7%)

Deloitte ging hetzelfde na voor Nederland. De kwetsbaarheid is in de techniek, landbouw, economie, rechten en management het hoogst. In de sector economie, rechten en management zijn ook bij afstand het meeste mensen werkzaam. Dit resulteert er in dat automatisering in deze sector de hoogste impact zal hebben.

Landen die risico lopen Bowles (2014) berekende voor de EU-28 een algemene index van het risico van automatisering gebaseerd op de proportie van de totale tewerkstelling die waarschijnlijk geconfronteerd zal worden met automatisering in de komende 10 tot 20 jaar. Het patroon dat naar voren komt is niet verrassend. Noordelijke landen – Nederland, België, Duitsland, Frankrijk, Verenigd Koninkrijk, Ierland en Zweden – hebben automatiseringsrisico’s gelijkaardig aan de cijfers van de VS die gerapporteerd worden door Frey en Osborne (2013). Hoe verder weg van deze kern van landen, hoe groter het

13

risico op job automatisering, met landen aan de periferie van de EU die het meeste risico lopen. Gegeven de redenering dat de automatisering voornamelijk jobs met weinig vaardigheden en lage lonen zal raken, is het weinig verrassend dat de resultaten correleren met andere economische indicatoren.

Er is echter ook een tegenovergesteld effect dat bovenstaande bevindingen modereert: landen aan de periferie zijn historisch gezien trager geweest in de toepassing van nieuwe technologie. Door de verschillende snelheden waarmee landen technologieën overnemen, is het moeilijk te voorspellen welke landen het meeste getroffen zullen worden binnen enkele jaren. Daarnaast is de aanwending van nieuwe technologie afhankelijk van de relatieve prijs ervan. Ten slotte beïnvloedt ook de regulering binnen de EU de timing van technologische veranderingen. Er kan aldus enkel geconcludeerd worden dat landen aan de periferie het meeste risico lopen eens de aanwending van nieuwe technologieën gebeurd is.

De percentages van de beroepsbevolking die beïnvloed zullen worden door automatisering verschillen van ongeveer 45% tot 60%. In de aangrenzende landen van België zijn de percentages zeer gelijkaardig. Het grootste aantal werknemers dat aangetast zal worden is in Duitsland (51.12%), gevolgd door Frankrijk (49.54%) en Nederland (49.50%). In België loopt 50.38% risico.

De transformatie van werk Professor Richard Susskind voorspelt een proces van ‘decompositie’ bij de meeste beroepen ten gevolge van automatisering. Decompositie verwijst naar de afbraak van professioneel werk in deelcomponenten. Susskind voorspelt de ontbinding van expertise in een tiental of meer gestroomlijnde processen (The Guardian, 15/06/2014). Technologie heeft tevens de aard van samenwerking, kennisdeling en de vaardigheden die iemand nodig heeft veranderd. Collaboratieve technologieën blijven het mogelijk maken voor teams om samen te werken met verre afstanden en locaties verspreid over de hele wereld. Machine die leren en artificiële intelligentie verstoren één golf van werken terwijl ze opportuniteiten bieden voor werknemers in analytics, machine-geassisteerde productie en de dienstensector (Deloitte Human Trends, 2014). De vaardigheden die we vandaag nodig hebben, verschillen dramatisch van degene die we vijf jaar geleden nodig hadden.

Niet alleen de taken waaruit jobs bestaan zullen veranderen, maar ook de wijze waarop bedrijven zich organiseren zal veranderen ten gevolge van steeds meer geavanceerde technologie. Een voorbeeld hiervan is dat steeds meer organisaties gebruik zullen maken van ‘people analytics’, soms

14

ook ‘workforce analytics’ genoemd. Hieronder wordt de optelsom verstaan van human resources, data-analyse, kansberekening en enkele andere wetenschappen (De Tijd, 06/06/2015). People analytics maakt gebruik van slimme algoritmes die allerlei menselijke gedragingen kunnen analyseren. Ze zetten allerhande micro-gedragingen en soft skills automatisch om in harde data. Ook vaardigheden die voor technologie tot nog toe onmeetbaar leken, zoals creativiteit, sociale intelligentie en zelfs ethiek. People analytics kan in verscheidene domeinen ingezet worden: voor selectie en rekrutering, het opsporen van leidinggevend talent in de organisatie, beslissingen over verloning, het bepalen van personen die een training nodig hebben alsook voor welke vaardigheden, het samenstellen van teams, enz.

Momenteel gebruikt minder dan één op zes bedrijven data-analyse als richtingwijzer voor de toekomst bij HR beslissingen (Smarter Workforce Insititute, IBM). Ben Waber, auteur van het boek ‘people analytics’ en oprichter van Humanyze, vertelt in een interview met ‘De Tijd’ dat weerstand de grootste rem is die overwonnen moet worden. Cultureel zijn we volgens hem nog niet klaar voor dit soort omgevingen. Hij voorspelt echter dat binnen tien jaar iedereen deze technologie gebruikt. Bronno Mulder, teamlid van het Smarter Workforce Institute van IBM, sluit zich hierbij aan en stelt dat er steeds meer met data gedaan wordt. Vooral grote multinationals hebben de stap al gezet en de zogenaamde mid-market volgt schoorvoetend. Ben Waber is tevens van mening dat het toenemend gebruik van big data het werk een veel menselijkere plek zal maken. Dit is enigszins ironisch, omdat er meer technologie in die plek zal zijn dan ooit voorheen. Computers en algoritmes zullen echter doen waar ze goed in zijn. Dit zal vervolgens mensen helpen om te doen waar zij het beste in zijn.

Dit sluit aan bij de visie dat machines ‘collaborateurs’ zijn op de werkplaats in de plaats van concurrenten. Een voorbeeld hiervan kan gevonden worden in Associated Press (AP) dat een systeem geïmplementeerd heeft om het schrijven van winstrapporten van bedrijven te automatiseren. Het doel van AP was niet om journalisten te ontslaan, maar om het aantal bedrijven dat gerapporteerd wordt te vergoten van 300 naar 4400. De schaal van AP vergrootte dus zonder dat het aantal werknemers verhoogd moest worden. Journalisten konden zich hierdoor concentreren op taken die meer bekwaamheid en toegevoegde waarden vereisen. Deloitte raadt in hun nieuwste rapport, ‘Human Capital Trends’ (2015), bedrijfs- en HR leiders aan om verder te kijken dan de alarmerende hype van voorspellingen dat werknemers gedoemd zijn om vervangen te worden door denkende machines en geavanceerde robots. De rol van HR is volgens hen om te focussen op de opportuniteiten die cognitieve technologieën bieden via de samenwerking tussen mensen en machines opdat organisaties efficiënter, productiever, winstgevender en jobs meer betekenisvol 15

zouden zijn. Dit is in overeenstemming met het standpunt van Ben Waber: “Er zijn zoveel dingen die mensen ontzettend goed doen. Maar vandaag worden we verplicht om veel dingen te doen waar we heel erg slecht in zijn. Bijvoorbeeld: proberen te begrijpen hoe 100.000 mensen met elkaar communiceren. Daar hebben we geen idee van. En dus gissen we maar — soms juist, soms fout. Computers zijn daar geweldig in. Maar ze zijn dan weer vreselijk in het begrijpen van de context, het grotere plaatje. Als je die twee dingen in elkaar laat vloeien, dan heb je een perfecte match.”

Davenport en Kirby (2015) verwijzen naar deze samenwerking tussen mens en machine als ‘augmentation’. Dit staat in contrast met automatisering. Automatisering start met een basislijn van wat mensen doen in een gegeven job en trekt hier van af. Het gebruikt computers om de taken die mensen uitvoeren te verminderen zodra deze taken gecodeerd kunnen worden. Automatisering nastreven zorgt voor een reductie van kosten, maar het limiteert ons om te denken binnen de paramaters van werk dat vandaag uitgevoerd wordt. ‘Augmentation’ start echter met het werk dat mensen vandaag uitvoeren en zoekt hoe dit werk verdiept, in de plaats van verminderd, kan worden door het gebruik van machines. De vraag is hierbij welke nieuwe zaken mensen kunnen verwezenlijken als ze machines hebben om hen te assisteren. We kunnen hierdoor de bedreiging van automatisering zien als een opportuniteit voor ‘augmentation’. Hiervoor is een verandering van mindset nodig, van zowel werknemers als werkgevers. Deze op het eerste gezicht simpele terminologische shift zal diepe implicaties hebben voor hoe organisaties beheerd worden en hoe individuen streven naar succes. Kenniswerkers zullen slimme machines als partners zien in creatieve probleem oplossing. Deze nieuwe mindset kan de toekomst veranderen.

Gegeven bovenstaande redenering, zullen mensen en machines in de toekomst steeds meer moeten samenwerken. Bijgevolg is er inzicht nodig in hoe werknemers zullen werken met- en zich gedragen tegenover denkende machines. Kan je je team overtuigen om AI te vertrouwen? Of om een robot te accepteren als een lid van een team? Als je een robot vervangt, zal de moraal van werknemers er dan onder lijden? Steeds meer onderzoek voorziet essentiële inzichten in de samenwerking tussen mens en machine (Frick, 2015). Naarmate machines evolueren van tools naar teamgenoten, wordt één ding duidelijk: hen accepteren zal meer vergen dan louter de aankoop van nieuwe technologie.

Dit kan geïllustreerd worden aan de hand van een experiment waarin studenten gevraagd werden om een schatting te maken van hoe goed elke student gepresteerd had voor een vak. Ze konden deze schatting maken aan de hand van een algoritme of hun instinct. De meerderheid van de studenten koos om de beslissing te maken op basis van hun buikgevoel. Naar dit fenomeen wordt verwezen als ‘algoritme vermijding’. Of algoritmes nu mensen diagnosticeren of politieke 16

uitkomsten voorspellen, mensen verkiezen consistent het menselijke oordeel – dat van hen of van iemand anders – boven algoritmes. Het wordt dus essentieel voor managers om werknemers te helpen om machines te leren vertrouwen. Mensen simpelweg aantonen hoe goed een algoritme werkt, blijkt onvoldoende om het te vertrouwen. In hetzelfde experiment toonden ze aan de studenten de resultaten van de menselijke schattingen, die van de algoritmes en de juiste antwoorden. De participanten konden zien dat de algoritmes het vaker juist hadden, maar ze zagen ook dat deze soms fout waren. Hierdoor vertrouwden de studenten het algoritme minder. We nemen het algoritmes dus meer kwalijk als ze zich vergissen.

Onderzoek toont aan dat het helpt om een taak als analytisch te framen opdat mensen hun scepticisme ten opzicht van algoritmes zouden overwinnen. Een andere wijze om mensen aan te moedigen om denkende machines te vertrouwen is door machines meer menselijke eigenschappen te geven. Verscheidene studies suggereren dat het geven van een stem of een menselijk lichaam ervoor zorgt we algoritmes en machines meer vertrouwen. Een uitdaging bij het geven van menselijke kenmerken aan machines, is dat onderzoek aantoont dat het ervoor zorgt dat we de mogelijkheden van robotten overschatten en hen allerlei menselijke kenmerken toeschrijven. Er kan geconcludeerd worden dat er voldoende aandacht dient te zijn voor de wijze waarop mensen op robots reageren. Dit zal namelijk beïnvloeden in welke mate algoritmes en machines geïntegreerd worden in de huidige werkplaats.

Technologie en nieuw werk Wanneer automatisering mensen vervangt in de industrie, verhoogt de output bijna altijd. Soms laat het een zodanige verhoging in productie toe en gerelateerde daling in de kostprijs, dat het een geheel nieuwe markt creëert. Zo zouden er bijvoorbeeld in België door de ontwikkeling van een slimme stroommeter duizenden nieuwe jobs gecreëerd worden (De Standaard, 11/06/2015). Een alternatieve kijk is dat de vervanging van oude door nieuwe jobs in de toekomst moeilijk zal verlopen aangezien robots zodanig veel menselijke taken zullen overnemen.

Het IFR (2013) is optimistisch en stelt dat de groei van de productie, marketing, verkoop en behoud van robots een nieuwe golf van tewerkstelling zal veroorzaken. Ze stellen dat er drie wijzen zijn waarop het gebruik van robots tot het ontstaan van nieuwe jobs zal leiden. Ten eerste waar een product niet gemaakt kon worden met voldoende precisie, consistentie of lage kost zonder robots. Automatisering zorgt er hier voor dat grote volumes van vaak complexe producten geproduceerd kunnen worden aan een kwaliteit die voordien niet mogelijk was en aan een kost die de consumentenmarkt zich kan veroorloven. Een voorbeeld hiervan is de smartphone of

17

laptop industrie. Ten tweede ontstaan er nieuwe jobs in industrieën waar gezondheid en veiligheid van werknemers een shift naar robots veroorzaakt. Dit is wanneer de werkcondities zeer slecht zijn en mogelijks illegaal in bepaalde landen. Een voorbeeld hiervan is de voedselindustrie waar de lonen laag zijn en het werk repetitief en fysiek veeleisend. Werknemers in deze industrie hebben vaak klachten door herhaaldelijke overbelasting van hun handen, polsen en ellebogen. Voornamelijk in de vleesindustrie moeten werknemers voor lange perioden rechtstaan en zware objecten opheffen of gevaarlijke machines gebruiken om te snijden en malen. De werkgerelateerde verwondingen en ongevallen in deze sector zijn hoger dan de aantallen in de secundaire industrie en de privésector tezamen. In de toekomst kunnen robots deze taken overnemen van mensen waardoor de industrie zal kunnen groeien en opnieuw toegelaten kan worden in bepaalde landen. Ten derde worden er jobs gecreëerd door de invoering van robots wanneer een productie-eenheid in een ontwikkeld land met hoge arbeidskosten bedreigd wordt door een unit in een gebied met lagere arbeidskosten. Dit is in situaties waar de tewerkstelling zou verdwijnen als de kosten van het bedrijf niet gereduceerd zouden worden. Dit is een probleem in de Westerse industrie, veroorzaakt in de voorbije twintig jaar door de groei van industrieën in de lage kost landen, voornamelijk China en India. Automatisering zal waarschijnlijk geen industrieën die al geoffshored zijn helpen om terug te komen, maar het kan anderen helpen om niet te moeten offshoren. Het IFR (2013) haalt aan dat er vijf grote domeinen zijn waar nieuwe jobs gecreëerd zullen worden door het gebruik van robots. 1. Continuerende ontwikkeling van nieuwe producten gebaseerd op de ontwikkeling van elektronica en communicatietechnologie. Een voorbeeld hiervan is de productie van dienstenrobots of de massale toepassing van duurzame energie. 2. Uitbreiding van bestaande economieën en industrieën, voornamelijk de auto-industrie. 3.

Groter gebruik van robots in de MKB sectoren, meer specifiek in ontwikkelde landen, om de productie te beschermen of terug te winnen van lage lonen landen of om productie terug te winnen die gezien werd als gevaarlijk, maar was opgenomen door meer ontwikkelde landen.

4. Groter gebruik van robots in de voedselindustrie (waar het gebruik momenteel laag is) naarmate kant-en-klaar maaltijden ontwikkelen, om meer aan hygiëne standaarden te voldoen. 5. Uitbreiding van de robotsector zelf zodat er aan de vraag beantwoord kan worden. In totaal voorspelt het IFR dat er 250,000 tot 400,000 nieuwe banen in de wereld gecreëerd zullen worden door het gebruik van robots in 2016-2020.

18

Het ‘Canadian Scholarship Trust Plan’ werkte samen met toekomst strategen om jobomschrijvingen te creëren die waarschijnlijk zullen bestaan in 2030. Ze baseerden zich op sociale, technologische, economische en omgevingsveranderingen die vandaag plaatsvinden. Daarnaast bevroegen ze experten over de huidige stand van ontwikkelingen in hun veld en over de veranderingen die zij zien in de toekomst. Hieronder volgen enkele voorbeelden: -

Telechirurg: getrainde chirurgen zullen patiënten opereren van op afstand met het gebruik van robotarmen en een sensorsysteem dat feedback geeft aan de gebruiker. Dit is een concept dat vandaag al uitgewerkt wordt. Telechirurgen zullen specialiseren in operaties op patiënten op verre locaties. Naast een diploma in geneeskunde zullen deze chirurgen ook een achtergrond hebben in robotica en telecommunicatie technologie.

-

Simpliciteit experten: zullen manieren zoeken om bedrijven te helpen hun dagelijkse processen te stroomlijnen en simplificeren. Ze zullen opdrachten krijgen waarbij ze drie dagen werk dienen te condenseren in een uur werk of 15 administratieve stappen moeten reduceren in drie.

-

Gamification designers: games zijn excellente tools om mensen van alle leeftijden vaardigheden aan te leren. De gameification ontwerper zal game logica combineren met alledaagse activiteiten, gebeurtenissen, diensten en producten om de wereld een speelsere en meer uitdagende plaats te maken. Deze ontwerpers zullen ook werken met dokters en therapeuten om games te creëren die mensen helpen om te herstellen van de stress die een ziekte met zich meebrengt.

-

Robot consultants: rijke mensen zullen robots bezitten die zullen dienen als bedienden of verzorgers. Robot consultants zullen mensen adviseren om te determineren welk model het beste past bij een familie gegeven hun specifieke noden. Succesvolle robot consultants zullen vaardigheden hebben in sociaal werk, sociologie, marketing en sales.

Onderzoek van CareerBuilder wijst tevens uit dat in de VS de meerderheid van bedrijven (68%) die werknemers hebben vervangen door automatisering nieuwe posities hebben toegevoegd als resultaat hiervan. Ongeveer één derde had een hoger werknemersaantal en hogere lonen dan ze voor de automatisering hadden. De automatisering van dataverzameling- en rapportering eiste een groot aandeel jobs. Meer dan 43.000 data-input jobs, die gemiddeld 14 dollar per uur betaalden, gingen verloren in de periode van 2002 tot 2014, een daling van 16%. Tegelijkertijd nam de vraag toe naar mensen die weten hoe ze de data moeten interpreteren. Datawetenschappers en analisten zorgden voor meer dan 99.000 nieuwe jobs met een gemiddeld loon van 29 dollar van 2002 tot 2014, een stijging van 28%. Ryan Hunt van CareerBuilder stelt dat we zodanig veel data creëren –van consumentenonderzoek tot verkoopcijfers en alles ertussen- maar enkel de data bezitten is onvoldoende. Er zijn mensen nodig die de data kunnen interpreteren en er een verhaal van kunnen 19

maken. Data is niet het enige domein waar nieuwe jobs gecreëerd worden. Sinds 2002 ervaarden 257 beroepen dalingen in tewerkstelling, maar tezelfdertijd groeide bij 483 beroepen de tewerkstelling met 1 procent of meer (Klie, 2014).

Accenture berekende op vraag van De Standaard welke impact de digitalisering heeft op de Belgische economie in de komende jaren. Uit dit onderzoek blijkt dat de oprukkende ‘disruptieve economie’ voor een stevige groei kan zorgen. Accenture keek vooral naar de sectoren waar digitalisering veel in beweging belooft te zetten, omdat ze alternatieve spelers in staat stelt gevestigde markten open te breken door er nieuwe diensten aan te bieden. Ze identificeren zes ‘sectoren’ waar mogelijkheden voor digitale marktverruiming ruim voorhanden zijn: -

Gezondheid

-

Betaalsystemen

-

Winkelen

-

Leren

-

Productie

-

Reizen

Voor de eerste vier sectoren berekende Accenture meer in detail het potentieel inzake groei en marktverruiming, specifiek voor België. De algemene conclusie luidt dat juist de sectoren die de meeste kansen bieden voor digitaal aanbod voor extra groei zullen zorgen. In alle onderzochte sectoren groeit het digitale deel sneller dan de totale sector. Het digitale aanbod heeft bovendien een positief effect op het nog niet gedigitaliseerde aanbod in de sector via kruisbestuiving. Opvallend is dat bedrijfsleiders de intrede in hun markt van digitale outsiders eerder als een bedreiging zien, terwijl werknemers het eerder als een opportuniteit bekijken. België heeft volgens de studie meer digitaal potentieel dan sommige andere landen. Dat zou de groei van onze economie moeten ondersteunen. Volgens de verwachtingen zal de digitalisering de grootste impact in de gezondheidszorg hebben. Vandaag proberen we vooral mensen te genezen als ze ziek zijn, in de toekomst evolueren we naar continue zorg. Bijvoorbeeld aan de hand van wearables als smart watches. Daarnaast zullen ook sectoren zoals de verzekeringssector in het digitale verhaal stappen. Bijvoorbeeld via verzekeringsformules waarin wearables zijn inbegrepen om aan voorspellende gezondheidsmonitoring te doen. (De Standaard, 2015) Automatisering kan dus inderdaad leiden tot meer jobs, maar het is niet altijd de meest strategische zet voor organisaties aangezien succes niet verzekerd is. Automatisering heeft geleid tot grotere efficiëntie en output in sommige gevallen, maar de eliminatie van de menselijke factor heeft zich ook al tegen bedrijven gekeerd (Klie, 2014). Meer specifiek heeft 35% van de bedrijven die werknemers

20

hebben ontslagen vanwege automatisering werknemers terug aangenomen omdat de technologie niet functioneerde zoals gepland. Er wordt met andere woorden plaats gemaakt voor een belevingseconomie waarin het relationele element centraal staat. Het werk verandert, maar dat betekent niet dat de menselijke factor eruit verdwijnt. Als een probleem te complex wordt, dan zal het menselijke oordeel nog altijd doorwegen (De Morgen, 2015).

Een studie van Berger en Frey (2014b) toont aan dat na de uitvinding van de computer 1500 nieuwe jobtitels zijn ontstaan. Ze beamen ook dat nieuwe technologieën in het verleden nieuwe industrieën gecreëerd hebben. Voorbeelden hiervan zijn de video en streaming industrie, internet nieuwslezers, sociale netwerksites en video-uitzend sites die voor allerlei nieuwe beroepen hebben gezorgd sinds de opkomt van het internet. Er zijn een aantal meetproblemen geassocieerd met het onderzoeken van het aandeel jobs dat rechtstreeks voorkomt uit het ontstaan van nieuwe technologie, maar nieuwe industrietitels die opduiken in officiële classificaties als het gevolg van deze nieuwe technologie, bieden wel een indicatie. De studie van Berger en Frey (2014b) gebruikte zulke data om de tewerkstellingskansen gecreëerd door nieuwe sectoren in de VS in de jaren 2000 na te gaan. Hun resultaten tonen aan dat het aandeel nieuw gecreëerde jobs door de komst van nieuwe technologie opvallend klein was. In 2010 was amper 0.5% van de beroepsbevolking van de VS tewerkgesteld in een industrie die tien jaar ervoor nog niet bestond. Daarnaast waren de werknemers in deze industrieën substantieel beter opgeleid dan de gemiddelde populatie en hadden ze een hoger loon. Het gemiddelde loon van werknemers in nieuwe industrieën bleek het dubbel van de mediaan in de VS.

Technologische vooruitgang creëert dus nieuwe jobs, maar deze zijn grotendeels beperkt tot geschoolde werknemers. Steden en landen met een grote pool aan geschoolde medewerkers hebben dus het meeste voordeel gehaald uit recente technologische veranderingen. Dit kan geïllustreerd worden aan de hand van recente gebeurtenissen binnen de Nederlandse arbeidsmarkt. Het werk bij de fiscus is de laatste jaren aan het veranderen en dat zal de komende maanden doorgaan (De Telegraaf, 19/05/2015). Er wordt meer geautomatiseerd en systemen worden beter aan elkaar gekoppeld. De belastingdienst staat hierdoor voor een grote reorganisatie waarbij 5000 medewerkers hun huidige baan verliezen. Daarnaast zal de fiscus 1500 nieuwe mensen aannemen die gespecialiseerd zijn in data-analyse. Het aandeel nieuwe jobs is maar 30% van het totale aantal jobs dat verloren is gegaan. Daarnaast beperken deze nieuwe jobs zich tot hooggeschoolde werknemers.

21

Er

kan

geconcludeerd

worden

dat

de

komst

van

digitale

technologie

nieuwe

tewerkstellingsopportuniteiten creëert, maar dat nieuw werk zeer geconcentreerd is. Het gevolg hiervan is dat werknemers die niet kunnen starten in deze nieuwe jobs geen voordeel ondervinden van de technologische vooruitgang.

De kijk van werknemers en organisaties Een onderzoek van Accenture (2014) bevroeg 2500 werknemers en 500 werkgevers in de EU over hun kijk op digitale technologie. Onder digitale technologie werden robots, mobiele apps, data analytics en artificiële intelligentie verstaan. Uit deze studie blijkt dat 57% van de bevraagde werknemers denkt dat hun werkervaring zal verbeteren. Dit cijfer verschilt naargelang de leeftijd van werknemers. In de categorie van 18-34j is immers 69% ervan overtuigd dat de werksituatie zal verbeteren, in de groep van 45j-ouder deelt 53% deze mening. De minderheid van de werknemers is pessimistisch: 8% denkt dat hun werkervaring zal verslechteren. Dit is in lijn met een bevraging van Randstad (2014) waaruit bleek dat Belgen sereen zijn over de automatisering van hun werk. Slechts één Belgische werknemer op vijf vreest dat zijn functie in de loop van de volgende tien jaar geautomatiseerd zal worden. Een trend die contrasteert met de 70% in India en de 68% in China.

Uit het onderzoek van Accenture blijkt dat werknemers zich proactief opstellen. Er is namelijk 62% nieuwe vereiste vaardigheden aan het leren en 64% is proactief aan het leren over nieuwe digitale tools en vaardigheden. Werknemers hebben ook enkele bezorgdheden. Ten eerste maakt 78% zich zorgen om mee te kunnen en effectief te blijven in een steeds veranderende omgeving. Ten tweede heeft 76% zorgen dat werkgevers de technologie zullen misbruiken om hen in de gaten te houden. Ten slotte maakt 70% zich zorgen dat werken op afstand de groepssfeer zal verslechteren.

Accenture heeft naast werknemers ook werkgevers bevraagd. De resultaten tonen aan dat 48% van de bedrijfsleiders een digitale strategie heeft voor talentontwikkeling. Daarnaast geeft 45% van de bedrijfsleiders aan dat het gebrek aan digitale vaardigheden de grootste barrière is. De overgrote meerderheid (90%) stelt dat personeel nu voorbereid moet worden, maar er is enkel 34% die zich voorbereid voelt om dit te doen. Daarnaast werd er gepeild naar de digitale strategie van werkgevers. Ongeveer drie op vier werkgevers (77%) verwacht een digitaal bedrijf te zijn binnen de drie jaar. Meer dan de helft (55%) heeft nog geen digitale strategie en 61% wilt geen digitale leider zijn, maar in de plaats liever andere organisaties volgen. ECABO (2014) bevroeg bedrijven over de effecten van digitalisering binnen de beroepen financiële administratie, accountancy en salarisadministratie. Bedrijven geven aan dat de handmatige invoer verdwijnt en dat ze werk zien verschuiven van registreren naar controleren en (licht) adviseren.

22

Kleinere bedrijven en administratiekantoren hebben echter nog veel handmatig werk in de boekhouding aangezien geavanceerde boekhoudsoftware nog te duur en tijdrovend is.

Zelfstandigen: de nieuwe norm? Door de technologieboom en de toenemende robotisering van de economie dreigt loonarbeid op de arbeidsmarkt nog veel sterker onder druk te komen (De Standaard, 15/04/2015). Enerzijds omdat de nieuwe economie nu al volop klassieke routinejobs in loondienst vernietigt. Anderzijds omdat de nieuwe technologie ook nieuwe kansen schept. Want de drempels om als zelfstandig e-ondernemer aan de slag te gaan, worden alsmaar lager. Met je tablet, smartphone en WiFi-verbinding zal je overal en in geen tijd als zelfstandige aan de slag kunnen. Dennis Penel vertelt in De Standaard (15/04/2015) hoe steeds meer mensen in loondienst in het weekend bijverdienen door te werken voor Uber of toeristen thuis te ontvangen dankzij Airbnb. En dat zal alleen maar toenemen. In 2013 waren 90% van alle nieuwe jobs in Groot-Brittannië zelfstandigen. Een belangrijk kenmerk van de digitale economie is dat het zelfs mensen in gedepriveerde gebieden toelaat om globale markten te bereiken vanwege de toenemende mobiliteit van traditionele goederen. Etsy is hiervan een voorbeeld: lokale ambachtslui kunnen klanten bereiken van over de hele wereld via een online platform. Tezelfdertijd vraagt e-ondernemerschap steeds minder investering van kapitaal terwijl online platforums voor crowdfunding kapitaal steeds toegankelijker maakt. Digitale technologie heeft met andere woorden niet in loondienst verrichte arbeid een optie gemaakt voor een groeiend aandeel werknemers. Dit wordt ook gereflecteerd in de ‘app-economie’ die substantieel gegroeid is sinds Apple zijn app store gelanceerd heeft in 2008. Volgens een recente schatting voorziet de app-economie vandaag werk voor meer dan 750,000 inwoners van de VS (Progressive Policy Insitute, 2014). In het Verenigd Koninkrijk is het aantal zelfstandigen al aan het stijgen met 30% sinds 2000 met als resultaat dat één op zeven een zelfstandige is (Dellot, 2014). In de VS groeit het aantal zelfstandigen nog substantiëler met ongeveer 50% over dezelfde periode. De redenen achter deze groei achterhalen is niet evident. Sommige mensen rapporteren bijvoorbeeld hun inkomen als zelfstandige niet terwijl anderen het combineren met een full-time job. Desalniettemin is er evidentie voor onderliggende factoren voor de groei in het aantal zelfstandigen. Werkloosheid kan deels een verklaring bieden. Een recente studie vond een link tussen het aantal werklozen en het aantal nieuw opgerichte zaken in de VS (Fairlie, 2013). Een groeiende skills gap kan een andere reden zijn die veroorzaakt dat werkgevers meer op aannemers vertrouwen (CITI GPS, 2015). Aangezien digitale technologie steeds meer opgenomen wordt in dagelijkse handelingen van organisaties over een breed spectrum van industrieën, worden digitale vaardigheden steeds

23

belangrijker. Tezelfdertijd wordt werken als zelfstandige steeds meer sociaal aanvaard. In het Verenigd Koninkrijk rapporteerde 84% dat werken als zelfstandige zorgde voor grotere tevredenheid met het werk (The Resolution Foundation, 2014). Ten slotte maakt de digitale economie werken als zelfstandige aantrekkelijker voor geschoolde ondernemers, maar biedt het ook mogelijkheden voor minder geschoolde werknemers in achterstandswijken. Freelancer.com en Elance-oDesk verbinden al 3.7 miljoen ondernemingen met 9.3 werknemers. Naarmate de economie steeds meer digitaliseert, kan werken als zelfstandige de nieuwe norm worden (Fairlee, 2013). In België was er nooit eerder zo veel geld voor start-ups en groeibedrijven (De Tijd, 28/03/2015). In zes maanden tijd haalden allerlei technologiefondsen bij vermogende Belgen bijna 200 miljoen op voor start-ups. Er blijken plannen te zijn voor nog eens 250 miljoen, conservatief geschat. Desondanks loopt België op dit vlak achter zoals bleek uit de Global Entrepeneurship Monitor (2014). Amper 6 procent van de Vlaamse ondervraagden had de intentie om binnen de drie jaar een bedrijf te starten. En bij liefst 47 procent van degenen die daar wel de kans toe zagen, zat de angst om te mislukken in de weg. De digitale economie biedt hier kansen door de drempel te verlagen om ondernemer te worden. vooral in de zogenaamde peer-to-peereconomie, waarin ‘peers’ – gelijken – rechtstreeks zaken doen met elkaar. De Croo vertelt in een interview met De Tijd (13/06/2015) dat een onderneming opstarten in België toch meer geaccepteerd wordt. Ondernemerschap is steeds meer een carrière-optie. Daarnaast worden meer en meer programma’s ondersteund door grote bedrijven zoals Telenet, wat de geloofwaardigheid ervan vergroot. Intussen zijn er ook een paar Vlaamse succesverhalen, zoals Showpad en Engagor. Almaar meer bedrijven kopen ook start-ups, om het talent aan zicht te binden. Nog vaker duiden bedrijven intern een paar medewerkers aan om binnen hun meren een start-up op te richten. Dat worden dan ‘intrapreneurs’ – ondernemers in vaste loondienst.

4. Digitale transformatie: risico’s en opportuniteiten Risico’s Ongelijkheid Zoals reeds vermeld, leidde het economisch model van de twintigste eeuw tot massaproductie door velen en massaconsumptie door velen. De lonen stegen en mensen hadden meer geld om producten te kopen die zijzelf en anderen produceerden. Dit resulteerde in meer jobs en steeds hogere lonen. Aan deze opwaartse spiraal lijkt inmiddels een einde gekomen. De groei van de reële lonen van de laag-en gemiddeld geschoolde werknemer in het gros van de OESO-landen stagneert of daalt (CITI GPS, 2015). Dankzij de voortsnellende technologie kunnen bedrijven steeds gemakkelijker arbeid

24

vervangen door kapitaal. Hierdoor belanden steeds meer mensen uit de middenklasse in laaggeschoolde jobs. De lonen aan de onderkant van de arbeidsmarkt blijven laag en de loonkloof met de topjobs wordt steeds groter. Er is dus steeds meer rijkdom in handen van minder mensen.

Naarmate de opmars van robots, slimme machines en digitalisering die ongelijkheid in de toekomst nog verder zal voeden, dreigt op lange termijn zelfs de koopkracht van de consument aangetast te worden. Hierdoor loopt de economische groei het risico om compleet te stagneren (De Standaard, 15/04/2015). Andy Haldane, hoofdeconoom van de Britse centrale bank, waarschuwt dat ongelijkheid groei kan vertragen omdat het investeringen in opleiding en onderwijs ondermijnt, en dat vooral bij armere gezinnen. Citigroup (2015) stelt tevens dat technologie één van de drijvende factoren achter de groeiende ongelijkheid is. Via terugvallende investeringen en krimpende consumptie vergroot de ongelijkheid het risico op een langdurige periode van economische stagnatie. Het wordt – en het is eigenlijk vandaag al – het zoeken en vinden van de juiste herverdeling van inkomsten en rijkdom. Indien dit niet lukt, dan dreigen mensen aan de onderkant van de arbeidsmarkt hun onderhandelingspositie en hun arbeidsvoorwaarden steeds verder uitgehold zien. Dit zou niet enkel de schuld zijn van voortsnellende technologie. Dit is immers ook afhankelijk van andere zaken zoals de politieke context, de invloed van globalisering en sociale bescherming. Macro-economische stabiliteit Terwijl het loon van de doorsnee werknemer stagneert of daalt, hebben economen altijd begrepen dat het niet het inkomen is dat ertoe doet, maar consumptie. In de VS is de uitholling van de jobs met een gemiddeld inkomen en de groei van inkomensongelijkheid vergezeld door een grote toename in leningen bij de bank. Dit heeft ervoor gezorgd dat consumptieniveaus gelijk zijn gebleven (CITI GPS, 2015). Raghuram Rajan beschrijft in zijn boek ‘Fault Lines: How Hidden Fractures Still Threaten the World Economy’ hoe de krediet expansie voor de financiële crisis van 2007 het resultaat was van politieke druk om het consumptieniveau van het steeds meer in het nauw gedreven midden te behouden. De opstapeling van schulden van gezinnen culmineerde in de financiële crisis van 2007. Deze crisis heeft zonder twijfel meer gekost dan herverdelingsmaatregelen die het onderliggende probleem aanpakten: inkomensongelijkheid. Vanuit een macro-economisch perspectief is een beleid dat ongelijkheid en excessieve krediet expansie vermindert te verkiezen boven bailouts of herstructureringen van schulden (CITI GPS, 2015). Sociale zekerheid De impact van technologie laat zich niet enkel voelen doordat het bepaalde jobs vervangt, maar ook omdat het ‘regulier’ en ‘normaal’ werk naar de marge van de arbeidsmarkt verschuift. Als voorbeeld

25

hiervan kan wederom de Amerikaanse taxidienst Uber gebruikt worden. Deze laat gebruikers toe om via hun smartphone in contact te komen met een autobestuurder die hen dan tegen betaling wil mee nemen. Hier wordt echter geen belasting op betaald, er zijn geen veiligheidsregels en geen afgesproken minimumloon of maximale arbeidsduur (BBTK, 11/05/2015). Dit beperkt zich niet tot de taxisector, ook in de horeca ontstaan er dergelijke initiatieven. Dit levert amper tot geen sociale zekerheidsbijdrage op. Zo zorgt het gemak waarmee technologie mensen kan vervangen ervoor dat de lonen en werkzekerheid van midden- en lager geschoolde werknemers onder druk staan. Dit zorgt op zijn beurt voor dalende inkomsten voor de sociale zekerheid, die voor 66% door bijdragen op arbeid wordt gefinancierd (BBTK, 11/05/2015). Disruptieve economie Naast de vele opportuniteiten die de digitalisering met zich meebrengt, bericht de media sinds kort ook over de zogenaamde ‘disruptieve economie’. Algemeen wordt aangenomen dat de nieuwste internetgedreven technologiegolf uit Silicon Valley disruptief (ontwrichtend, nvdr) werkt in vele traditionele economische sectoren. Niemand ontkent nog dat deze technologische transformatie ingrijpend is. Maar tegelijk blijkt dat deze revolutie ook serieuze groeipijnen bij veel technologiebedrijven veroorzaakt. Heel wat startende technologiebedrijven worden vandaag geconfronteerd met de harde realiteit dat er een groot verschil bestaat tussen het succesvol in de markt zetten van een aanstekelijk idee bij opiniemakers en early adopters, en de uitbouw van een onderneming die kan doorgroeien tot een groot publiek en op termijn winstgevend blijft. In sommige gevallen blijkt de digitale revolutie slachtoffer te worden van het eigen succes. Dat geldt bijvoorbeeld voor de opmars van de sociale media (facebook of YouTube). Zelden heeft een nieuw medium op zo een korte tijd een massapubliek weten te verleiden. Deze media zijn gratis en worden gefinancierd door reclamegelden. Gevolg is dat de gebruiker overspoeld wordt met reclame. De zogenaamde AdBlockers (reclame werende app) kennen bijgevolg een spectaculaire stijging. Deze AdBlockers zijn een treffende illustratie van de ontwrichtende impact van de nieuwe technologie in de wereld van de nieuwe technologie. Het lijkt er op dat de digitale revolutie bezig is haar eigen kinderen op te eten. In de nieuwe economie geldt het credo ‘the winner takes it all’. In vele markten, en niet enkel in de technologische sectoren, zal er in de toekomst maar plaats zijn voor één of twee grote spelers, die de grote koek onder elkaar verdelen (Van Dyck, 2015, De Standaard, 2015).

Opportuniteiten Productiviteit Het digitale tijdsperk heeft tot nu toe gefaald om sprongen in vooruitgang teweeg te brengen zoals de elektriciteit of de stoommachine veroorzaakt hebben. Dit is op het eerste gezicht tegenstrijdig met de technologische vooruitgang in de intelligentie van machines en robotica. Een gedeeltelijke

26

verklaring hiervoor kan zijn dat veel zaken van de digitale economie waartoe we gratis toegang hebben niet opgenomen worden in productiviteit statistieken. Een meer verfijnde verklaring voor de trage groei in productiviteit het laatste decennium is dat technologische vooruitgang de productiviteit pas verhoogt na lange tijdsperioden. Een studie van Basu en Fernald (2007) geeft aan dat productiviteit pas investeringen in digitale technologie volgt met tijdsperioden tussen de 5 en de 15 jaar. Veel van de technologische ontwikkelingen die we vandaag meemaken, zoals autonome auto’s, moeten nog gerealiseerd worden en andere ontwikkelingen in online educatie en medische diagnose zijn net gestart. We zullen in de toekomst dus waarschijnlijk substantiële productiviteitswinsten ervaren. De deeleconomie De deeleconomie kan niet helemaal weergegeven worden in productiviteit statistieken, maar de voordelen voor mensen zijn zeker aanwezig. Wikipedia, Google, Facebook, LinkedIn, Instagram en Dropbox dragen bij aan de deeleconomie en zijn allemaal gratis toegankelijk. Aangezien het deelaspect van de economie nog zal groeien dankzij steeds toenemende digitalisering zullen consumenten en getalenteerde ondernemers de grootste voordelen ondervinden van het digitaal tijdperk (CITI GPS, 2015). De opportuniteiten van de digitale economie zijn immens aangezien het internet en smartphones het goedkoper maken om vraag en aanbod te matchen. Mensen kunnen bijvoorbeeld zaken tweedehands aanbieden of samen een auto delen via het internet. Dit kan leiden tot additioneel inkomen en goedkopere alternatieven. De opkomst van de deeleconomie is niet louter het resultaat van digitale technologieën die mensen verbinden. Het is evenzeer het resultaat van slim gebruik en de opbouw van vertrouwen. Toen tien jaar geleden eBay startte, twijfelde mensen om hun credit card gegevens online in te vullen. Dit is ondertussen geen obstakel meer. Vrije tijd In het verleden kon de rijke elite het meeste genieten van vrije tijd, terwijl de armen hard moesten werken voor hun levensonderhoud. De laatste decennia is dit echter veranderd in ontwikkelde landen. Het gemiddelde aantal gewerkte uren is gedaald en de rijksten zijn nu degenen die relatief lange uren werken. Onderzoek toont aan dat mannen met een lage educatie hun vrije tijd zagen groeien tussen 2003 en 2007, terwijl hooggeschoolde werknemers hun vrije tijd zagen dalen (CITI GPS, 2015). Technologische verandering verklaart ook gedeeltelijk waarom lage inkomens meer genieten van hun vrije tijd. Een belangrijk kenmerk van het digitaal tijdperk is immers dat het veel zaken gratis voorziet. Hierdoor kunnen mensen met een laag inkomen meer genieten van hun vrije tijd. Volgens een studie van Kahneman, Krueger, Schkade, Schwarz en Stone (2006) spenderen mensen met een hoger inkomen relatief meer van hun tijd aan werk, verplichte niet-werk activiteiten

27

(zoals boodschappen doen) en actieve vrije tijd (zoals sporten) en minder van hun tijd aan passieve activiteiten (zoals TV kijken). Naarmate IT passieve ontspanning interessanter en goedkoper maakt, zal de vraag naar ontspanning bij lage inkomens waarschijnlijk verder toenemen. Bedrijven zoals Netflix en Spotify hebben deze trend erkend en vele anderen zullen hen volgen.

5. Aanpassen aan technologische verandering Educatie Vaardigheden Een digitale economie is noodzakelijk voor innovatie, groei, jobs en competitiviteit op de arbeidsmarkt. De steeds toenemende digitalisering heeft zoals reeds aangehaald een massieve impact op de arbeidsmarkt en het type vaardigheden dat nodig is in de economie en de maatschappij. De Europese Commissie verwijst dan ook in haar Digitale Agenda volop naar de nood aan digitale vaardigheden in de toekomst. Zo wordt aangehaald dat de nood aan vaardige ICT professionals toeneemt voor alle sectoren in de economie. Er wordt geschat dat er 825 000 openstaande vacatures zullen zijn voor ICT professionals tegen 2020. Verder stelt de Europese Commissie dat digitale vaardigheden vereist zullen zijn in bijna elke job waar ICT complementair is aan bestaande taken. In de nabije toekomst zal 90% van de jobs – in beroepen zoals ingenieurs, verpleegkundigen, boekhouders, artsen, architecten en vele andere – een bepaald niveau van digitale vaardigheden vereisen. Volgens de Europese Commissie is er echter sprake van een skill gap: 47% van de Europese werknemers hebben onvoldoende digitale vaardigheden en 23% hebben er helemaal geen. ManpowerGroup bevroeg 41,700 managers in 42 landen als onderdeel van de jaarlijkse ‘Talent Shortage Survey’ (2015). Globaal geeft 38% van de werkgevers aan dat ze moeite hebben om vacatures in te vullen. De twee meest geciteerde redenen zijn het gebrek aan beschikbare kandidaten en het gebrek aan technische vaardigheden. In België zijn onvoldoende technische vaardigheden (51%), gebrek aan (of zelfs helemaal geen) beschikbare kandidaten (35%), gebrek aan ervaring (27%), te weinig inzetbaar of niet de juiste soft skills (17%) de belangrijkste oorzaken waarom Belgische werkgevers hun vacatures moeilijk krijgen ingevuld. De Europese Commissie spreekt van de nood voor elk individu om minstens basis digitale vaardigheden te bezitten om te kunnen leven, werken, leren en participeren in een moderne maatschappij.

Naast digitale vaardigheden neemt ook het belang van zogenaamde soft skills toe. Scholen en hoger onderwijs dienen de nadruk te leggen op vaardigheden die machines niet kunnen: samenwerking,

28

creatie en leiden (Outlook on the Global Agenda, 2015). Tegelijkertijd moet er minder nadruk gelegd worden op vaardigheden die machines wel bezitten: controleren, berekenen en uitvoeren. Een recent rapport van Federgon (2015) stelt tevens dat niet de kennis, maar de juiste attitude het verschil zal maken. Kritisch denkvermogen, creativiteit, probleemoplossend denken en flexibiliteit zijn vaardigheden die alleen maar aan belang zullen winnen. De zachte vaardigheden worden steeds meer de motor van inzetbaarheid. Bowles (2014) benadrukt dat de herverdeling van arbeid één van de grootste zorgen van Europa is. Als nieuwe technologische ontwikkelingen inderdaad sectoren zullen raken die vroeger gespaard gebleven zijn van automatisering en die zich aan de laaggeschoolde kant van het spectrum bevinden, dan zal er een herverdeling moeten plaatsvinden van werknemers naar taken die minder vatbaar zijn voor deze automatisering. Zulke taken vergen waarschijnlijk creatieve en sociale intelligentie. Dit impliceert een aanzienlijke uitdaging in de ontwikkeling van Europees menselijk kapitaal.

De impact van technologie op het creëren en vernietigen van jobs zal ervoor zorgen dat hoofdzakelijk automatiseerbare jobs zullen verdwijnen en dit vooral in het nadeel van een laaggekwalificeerde groep. Momenteel dreigt naast een kwantitatieve mismatch ook een versterking van de kwalitatieve mismatch. De jobkwalificatiestructuur verandert snel. Uit recent onderzoek van het Steunpunt WSE blijkt dat in Vlaanderen het aandeel hooggekwalificeerde jobs steeg van 35,4% in 1993 tot 44,1% in 2013. Deze stijging was vooral in het nadeel van middengekwalificeerde jobs (vb. Metaalarbeiders, bedieners van installaties en machines in allerhande nijverheidssectoren, administratieve medewerkers). Tegelijkertijd veroudert kennis in snel tempo. Wat we vandaag leren, is bij wijze van spreken morgen weer achterhaald. Enkel wie heeft leren leren is klaar voor arbeidsmarkt van morgen. Wie dit niet geleerd heeft, wordt kwetsbaar. Lee (2012) stelt dat de nieuwe norm voor mensen is om vaardigheden te behouden en ontwikkelen in meerdere simultane carrières. In deze omgeving is de mogelijkheid om te leren een survival vaardigheid. Educatie stopt nooit en de lijn tussen werken en leren zal steeds vervagen. Wat betreft de leervorm, zien we ook hier een toenemende impact van digitalisering. We zullen meer in de richting gaan van online leren, gepersonaliseerd leren en cursussen op aanvraag. De kosten voor de productie en de distributie van die lesmaterialen worden steeds lager, wat interessant is in tijden waar overheidsinkomsten onder druk staan. Maar de digitalisering effent ook de weg voor levenslang leren. Bedrijven zullen steeds meer digitale tools gebruiken om hun medewerkers opleidingen aan te bieden (De Standaard, 2015). MOOC’s Enkel rekenen op traditioneel onderwijs om ons de juiste competenties bij te brengen is 29

voorbijgestreefd. Toegang tot kennis is steeds gemakkelijker en kent minder beperkingen in tijd en ruimte. Voor de prijs van een computer en een degelijke internetconnectie heb je overal ter wereld toegang tot een enorme hoeveelheid en verscheidenheid aan zeer hoogstaande cursussen. Er wordt in dit verband gesproken van Massive Open Online Courses (MOOC’s).

De Duitse informaticus Sebastian Thrun, de stichter van Google X, heeft een bedrijf opgericht (UDACITY) dat groots opgezette online vormings- en examenprogramma’s aanbiedt (MOOC’s). Zijn beweegreden is dat de technologische evoluties de ongelijkheid in de wereld enkel groter maken. Een evolutie van de samenleving in de richting van levenslang leren, met goedkope en voor iedereen toegankelijke studies is noodzakelijk (Knack, 22/04/2015). Citigroup (2015) stelt tevens dat MOOC’s het onderwijs aan het transformeren zijn. MOOC’s zijn toegankelijk voor alle potentiële studenten en er is praktisch geen kost geassocieerd met het starten van een nieuwe cursus terwijl er naar werk gezocht wordt. Verder hebben MOOC’s het potentieel om geografie minder belangrijk te maken aangezien studenten de beste inhoud en leerkrachten kunnen bereiken ongeacht hun locatie. Het meest belovende aspect van MOOC’s is dat ze productiviteit kunnen verhogen door tijd een redundante factor te maken in hedendaags educatie. Studenten met verschillende achtergronden en leervereisten kunnen cursussen vervolledigen op hun eigen tempo. Dit maakt het ook gemakkelijker voor mensen om vaardigheden te verwerven op een later tijdstip in hun leven.

Meer specifiek zorgt een tijdperk waarbij technologie sneller dan ooit vaardigheden overbodig maakt ervoor dat nieuwe benaderingen voor levenslang leren essentieel zijn. Dit wordt gesuggereerd door het feit dat het aantal inschrijvingen in hoger onderwijs bij mensen boven 35 jaar substantieel is toegenomen in de VS de afgelopen decennia. In de jaren negentig schreven 314,000 studenten boven 35 jaar zich in voor hoger onderwijs, in 2000 was het equivalente nummer 899,000 (The Economist, 2014). Online leren heeft niet enkel het potentieel van kostenvermindering, het verhoogt ook de kwaliteit van educatie. Doordat steeds meer studenter ervan gebruik maken, wordt het gemakkelijker voor big data om het leerproces van een student te evalueren. In de toekomst zal er bij online leren nog meer gebruik gemaakt worden van data en machine learning algoritmes.

Het is van belang dat organisaties kunnen meegaan in deze technologische veranderingen op het vlak van educatie. Recent surveyonderzoek geeft aan dat minder dan 25% van de bevraagde bedrijven zich comfortabel voelt met de digitale leeromgeving die vandaag bestaat (Tauber & Johnson, 2014). Dit is overeenkomstig met het Global Human Capital Trends Report (2015) van Deloitte waarin gerapporteerd wordt dat amper 6% van de bedrijven zichzelf sterk rankt in het voorzien van mobiel leren. Daarnaast stelt 6% dat ze er goed in slagen om MOOC’s te incorporeren in hun leer- en 30

ontwikkelingsprogramma’s en enkel 5% geeft aan dat ze goed zijn in het gebruiken van geavanceerde media zoals video’s, audio en simulaties.

Het is onwaarschijnlijk dat online educatie het face-to-face leren zal vervangen. Fysische interacties tussen studenten onderling, leerkrachten en trainers worden waarschijnlijk nog belangrijker aangezien sociale, creatieve en probleemoplossingsvaardigheden essentieel worden in de meeste ontwikkelde arbeidsmarkten. Desalniettemin bieden online cursussen ongeziene toegang tot kennis gecombineerd met lagere kosten en verbeterde leermethoden. De productiviteitswinsten zullen bijgevolg substantieel zijn. Lager en secundair onderwijs Meer en meer scholen in het algemeen secundair onderwijs organiseren in hun eerste graad een optie die zich profileert met science, technology, engineering and mathematics, afgekort STEM, of wetenschap, technologie, ingenieurswetenschappen en wiskunde (De Standaard, 05/05/2015). Ongeveer vijftig scholen zijn hier mee bezig. In de eerste graad kan een school vijf uren vrij met STEM invullen. Dit gaat dan om programmeren of robotica, meer in het algemeen wordt er ingezet op ‘probleemoplossend denken’. In Antwerpen opent het Stedelijk Onderwijs volgend jaar een nieuwe campus Hardenvoort die volledig aan STEM gewijd wordt. Pionier in Vlaanderen is het Heilig Graf in Turnhout. Daar zijn ze aan hun tweede schooljaar toe. De vijf uren Latijn zijn vervangen door STEM. Gebaseerd op drie pijlers: ontwerpen, programmeren en wetenschappen. Ze begonnen met een 25tal leerlingen. Dit jaar schreven er zich al 72 in voor het eerste jaar. Natascha Vanhulsel, pedagogisch directeur van de eerste graad, hoort vaak de opmerking ‘eindelijk is er zoiets’. Meer en meer scholen springen op deze kar (De Tijd, 2/09/2015). Sara Simenon, woordvoerster van het GO!, stelt dat het gemeenschapsonderwijs hier ook mee bezig is, maar niet altijd onder de noemer STEM. Verscheidene scholen pleiten om regionaal overleg zodat het aanbod van scholen op elkaar afgestemd kan worden. Daarnaast is er vraag naar duidelijkheid over de plaats van STEM in de hervorming van het secundair onderwijs.

Ook Martine Tempels, ICT topvrouw van 2012, kaartte in BEL10 op Radio 1 (22/06/2015) het belang van digitale vaardigheden voor kinderen aan. Volgens haar zal het belang hiervan enkel toenemen en is het dus essentieel dat van kinds af aan inzicht verleend wordt in de digitale bouwstenen van de maatschappij. Tot voor kort was er voor kinderen nog geen mogelijkheid om hier buitenschools als hobby mee bezig te zijn, maar met CoderDojo is hier verandering in gekomen. Dit is een nonprofitbeweging die wereldwijd gratis bijeenkomsten organiseert voor jongeren van 7 tot 18 jaar om in clubverband te leren programmeren. Jongens en meisjes leren websites maken, apps en spelletjes

31

ontwikkelen, robots bouwen, enzovoort. De beweging heeft een snel groeiend netwerk van leden en vrijwilligers wereldwijd.

Een ander initiatief dat hier eveneens het vermelden waard is, is CodeFever, een vzw die werd erkend als STEM-academy. Aan de hand van buitenschoolse activiteiten wilt deze kinderen warm maken voor technologie, techniek, wetenschappen en wiskunde. De academie is een onderdeel van het STEM-actieplan van de Vlaamse overheid. Kinderen tussen de 7 en 12 jaar volgen een reeks van tien lessen, waarin ze de basisvaardigheden van het programmeren aangeleerd krijgen. De kinderen uit het tweede, derde en vierde leerjaar, worden ‘bitwits’ genoemd, de ‘codekraks’ komen uit het vijfde en het zesde leerjaar. Tijdens deze sessies wordt denken in computertermen vertaald in creatieve oefeningen in kindertaal. Omdat het verwerven van inzichten zoals een ‘als – danredenering’ van essentieel belang zijn, wordt een derde van de oefeningen niet eens op de computer gedaan. Daarna gaan de kinderen wel aan de slag aan de computer, om de nieuwe inzichten in de praktijk te brengen. Er wordt ook niet gewerkt met een specifiek programma, maar de basisvaardigheden en basisinzichten worden meegegeven, om te kunnen programmeren in alle programmeertalen. Een andere vzw die kinderen spelenderwijs laat kennismaken met programmeren, games of apps, is het Finse Rails Girls. Of het Microsoft Innovation Center in Brussel die Kodu gebruiken. Er zijn voorbeelden legio (Trends 10/09/2015, Studeo, september 2015).

De Nederlandse Cyber Security Raad pleit in een adviestekst voor een internetdiploma in de basisschool. Dit is volgens de Raad noodzakelijk voor de welvaart en de maatschappij. In de tekst worden politici gewaarschuwd voor de gebrekkige kennis van jongeren over de risico’s van het internet. Daarnaast wordt gewezen op het dreigende tekort aan beveiligingsexperts. Digitale geletterdheid en cybersecurity zouden daarom onderdeel moeten worden van het curriculum. In België wordt deze mening door verschillende experten gedeeld zoals Ben Coudron en Martine Tempels (De Morgen, 2015).

Brynjolfsson en McAfee (2014) stellen dat het onderwijs vernieuwd moet worden. Het huidige basisonderwijs verschaft kinderen een basis van noodzakelijke vaardigheden zoals lezen, schrijven, rekenen en gehoorzamen. McAfee redeneert dat dit goed onderwijs is voor arbeidskrachten die 50 tot 75 jaar geleden nodig waren op de arbeidsmarkt. Nu kan technologie bovengenoemde vaardigheden steeds beter. Het huidige onderwijs leidt volgens hen dus geen mensen op die waardevol zullen zijn in het ‘tweede machine tijdperk’ dat ons te wachten staat. De Eliot K-8 Innovation Upper School is een school in de VS die als experiment opgericht is om kinderen nu al voor 32

te bereiden op een continu veranderende omgeving. Aangezien educatie heel langzaam verandert en technologie heel snel, wordt de nadruk gelegd op vaardigheden i.p.v. kennis. Omdat de toekomst niet voorspeld kan worden, leren ze kinderen vaardigheden zoals ‘doorzettingsvermogen’ en ‘uitdagingen aangaan’.

Een nieuw arbeidsmodel en vernieuwing binnen de vakbonden Ook de arbeidsmarkt zoals die er vandaag uitziet, zal een omwenteling moeten ondergaan om een antwoord te bieden op de vele uitdagingen die de technologische revolutie met zich meebrengt. De ontwikkelingen in de digitale economie komen er zo snel, dat het huidige arbeidsmodel uit de jaren ’50 geen soelaas brengt. De nieuwe activiteiten en bedrijven zijn moeilijk in te passen in het bestaande systeem. De huidige arbeidswetgeving is nog bezig met de overstap van de industriële massaproductie naar de kenniseconomie. De digitale economie is de overtreffende trap van deze evolutie, zegt Marc De Vos van denktank Itinera. Van de werknemers wordt in deze context meer flexibiliteit verwacht. Het gaat over meer avond-, nacht- en weekendwerk. En een meer flexibele beschikbaarheid in functie van de workload. Deze flexibiliteit is vaak niet mogelijk binnen de bestaande afgesloten cao’s. Bij de vakorganisaties bestaat hierover ook reserve. Duurzame jobs staan immers rechtlijnig tegenover de vraag van de bedrijven (De Standaard, 2015).

Deze nieuwe vraagstukken vragen ook een andere benadering door de vakbewegingen om met deze nieuwe realiteit om te gaan. In Duitsland bijvoorbeeld is met Jörg Hofmann, voorzitter IG Metall, een vertegenwoordiger van de vakbond nieuwe stijl opgestaan. Zijn uitgangspunt is ‘we kunnen de digitalisering niet verhinderen, maar wel naar onze hand zetten’. Hij bedient zich van modern jargon, werkt met de nieuwste bureautica-toepassingen en houdt niet vast aan het stakingsrecht (De Morgen, 2015).

Sociale partners Hoe kijken verschillende sociale partners naar de invloed van automatisering, robotisering en digitalisering op de arbeidsmarkt? In wat volgt zal voor enkele sociale partners samengevat worden wat zij rond dit thema op hun website hebben gezet. Op deze manier wordt duidelijk welke sociale partners aandacht hebben voor dit onderwerp en welk standpunt zij hierin innemen. Opvallend is dat er meer werkgeversorganisaties dan werknemersorganisaties informatie met betrekking tot dit onderwerp op hun website hebben staan. VBO Digitalisering staat bij VBO als topic op de agenda. Op 6 en 7 mei 2015 vond de 13e editie van de ‘European Business Summit’ (EBS) plaats. De digitalisering, de zogenaamde 4e industriële revolutie, is

33

volgens VBO dé uitdaging bij uitstek die Europa de komende jaren moet aangaan. Ook zal elke onderneming, zowel uit de industrie als de dienstensector, bij zijn dagdagelijkse activiteiten geconfronteerd worden met het digitale vraagstuk, denk maar aan elektronische facturatie, ecommerce, smart grids, de zoektocht naar gepaste ICT-skills of machine-to-machine communicatie, … Meer dan 150 sprekers en zo’n 2300 deelnemers traden in debat met als centrale thema de digitale economie en hoe de industrie en samenleving in het algemeen beïnvloed worden door deze drijfveer van de vierde industriële revolutie. De EBS heeft een studie laten uitvoeren door Accenture. Uit deze studie bleek dat een ruime meerderheid van de Europese bedrijfsleiders vindt dat de overheden een rol te spelen hebben om hun digitale ambities waar te maken. Pieter Timmermans, gedelegeerd bestuurder van het VBO, toonde zich dan ook tevreden dat de Europese Commissie vastbesloten is om actie te ondernemen om de beste voorwaarden voor digitale groei te creëren. Hij benadrukte wel dat het VBO niet alles van de overheid mag verwachten, maar dat ook de bedrijven aan boord moeten. ABBV - BBTK ULB en CeSo (K.U.Leuven) voerde in opdracht van de BBTK een onderzoek naar de technologische ontwikkelingen die aan een razendsnel tempo de werkomgeving lijken te veranderen. Het statutair congres in maart 2015 stond in het teken van de steeds toenemende ongelijkheid en de digitale (r)evolutie. Automatisering en robotisering vervangen in fabrieken al langer menselijke arbeid door machines. Zoals al is aangehaald, heeft technologie ondertussen ook het potentieel om de wereld van de bedienden overhoop te gooien. Evoluties zoals zelf-scanning, e-commerce, automaten of PC banking zijn al jaren aan de gang. BBTK heeft enkele krachtlijnen opgesteld om antwoorden aan te reiken voor de grote evoluties in de werkwereld van morgen.

Een eerste krachtlijn van de BBTK stelt dat de invoering van nieuwe technologieën omkaderd moet worden. Hierbij is er aandacht voor de impact van technologie op het evenwicht tussen privéleven en werk. Met smartphones, tablets en andere zijn werknemers immers altijd bereikbaar zonder vakbondscontrole. Daarom is de BBTK van mening dat flexibiliteit als gevolg van de invoering van nieuwe technologieën voldoende gekaderd moet worden binnen het welzijn van de werknemers. Daarnaast stelt de BBTK dat voorlichting van vakbondsvertegenwoordigers omtrent dossiers van investeringen in nieuwe technologieën essentieel is.

Een volgende krachtlijn van de BBTK is om in te zetten op meer en betere opleiding. De komende jaren zullen we getuige zijn van een toename van hooggekwalificeerde jobs ten koste van minder gekwalificeerde jobs. Het is dus van belang dat werknemers toegang hebben tot opleiding om hun

34

vaardigheden te ontwikkelen en nieuwe technologieën onder de knie te krijgen. Het BBTK rapporteert dat het net de minder gekwalificeerde werknemers zijn die moeilijk aan een opleiding geraken, terwijl zij er het meeste nood aan hebben. De BBTK heeft als doelstelling minstens één week opleiding per jaar voor iedere werknemer. De opleiding dient een echte meerwaarde te bieden, duidelijk omschreven te zijn en bijzondere aandacht te hebben voor kwetsbare groepen. ACV – LBC De ACV-debatten over de impact van de technologische revolutie dateren van begin jaren 80. Dit leidde toen onder meer tot de cao 38 en de oprichting in Vlaanderen van STV in de schoot van de Nationale Arbeidsraad. De laatste jaren wint het thema aan interesse, onder andere vanuit de nieuwe alarmerende studies over de impact van robotisering en digitalisering en in het verlengde daarvan ook de debatten over de sharing economie en tal van nieuwe arbeidsvormen. Voorlopig bekijkt het ACV hoe het debat intern verder kan opgestart worden, maar dit kreeg nog geen concrete vorm. (C. Serroyen, 07/07/2015) LBC-NVK en CNE werken sterk aan een dossier rond e-commerce. Dit dossier focust zich sterk op de effecten van deze trend op de inrichting van de arbeid (nachtwerk) (De Standaard, 2015). Unizo Unizo heeft voorlopig nog geen onderzoek/standpunt rond dit thema. (J. Renard, 29/06/2015) Agoria Marc Lambotte, CEO van Agoria, is overlangs geïnterviewd door de Knack over de toenemende robotisering en de impact daarvan op de arbeidsmarkt. In dit interview benadrukt Lambotte het belang en de impact van het onderwijs. Zo laat hij zich positief uit over het systeem van de beroepskwalificaties voor BSO-leerlingen. Daarbij worden naast de praktijk ook theoretische doelen vooropgesteld, terwijl tegelijk wordt gewerkt aan attitudevorming. Daarnaast breekt hij een lans voor sterke STEM-richtingen zowel in het ASO als in het TSO en het BSO. Ondanks de onheilspellende berichten over de industrieën die aangesloten zijn bij Agoria, zijn er duizenden openstaande vacatures op elk niveau. Jongeren die nu voor een STEM-richting kiezen, zullen volgens Lambotte later zeker boeiend werk vinden in een interessante, innovatieve omgeving. Verder stelde Lambotte dat arbeid goedkoper moet worden. “Anders verlaten alle bedrijven op termijn ons land. Maar dat wil niet zeggen dat robots en machines duurder moeten worden. Dat zijn investeringen, die de overheid net zou moeten aanmoedigen. Robots zijn noodzakelijk om productief en competitief te blijven, ze redden dus net jobs. We mogen ook niet vergeten dat ze ons comfort enorm doen toenemen. Hun rol zal almaar belangrijker worden, zeker met de vergrijzing. De komende decennia zal een hele generatie verzorgd en geëntertaind moeten worden. Zonder robots redden wij het niet.”

35

Voka De 4e Industriële Revolutie gaat een grote impact hebben op bedrijven en onze persoonlijke levens. Dat was de duidelijke conclusie van het Voka Congres vorig jaar in de Heizel. In de opbouw van het congres werd er met veel CEO’s gesproken. Voka legde de vraag voor of ze in hun branche veel jobs verloren zagen gaan vanwege automatisering. Zeker in de maakindustrie was het antwoord eerder negatief. De meeste Vlaamse bedrijven zijn al maximaal geautomatiseerd. Nieuwe technologie zal eerder gebruikt worden om de kwaliteit en de flexibiliteit van de producten verder te verbeteren. Of om productie vanuit goedkopeloonlanden opnieuw in te sourcen. Maar dus nergens de verwachting dat automatisering de helft van de banen op de tocht zal zetten. Dus blijft het volgens Voka vooral belangrijk dat we inzetten op die industriële sectoren, omdat die in aantallen zeer stabiele werkgevers zullen blijven.

Eveneens denkt Voka dat er best heel wat nieuwe diensten en producten bijkomen. Waar aan de ene kant banen door automatisering dreigen verloren te gaan, zal er aan de andere kant een nieuwe vraag

naar

arbeidsintensieve

belevenisproducten

bijkomen

en

naar

hoogtechnologisch

ondersteunende diensten. Voka is tevens van mening dat heel wat jobs wel zullen veranderen, maar niet perse verdwijnen. Daarom moeten zowel de bedrijven als de werknemers wendbaarder worden. Dat betekent in de eerste plaats de wil hebben om mee te blijven met nieuwe technieken of tendensen en bereid zijn om eventueel van job(inhoud) te veranderen. Voka-voorzitter Michel Delbaere haalt aan dat talent een cruciale rol zal blijven spelen. Computers kunnen niet proactief innoveren voor de klant en bijgevolg zijn wendbaarheid, creativiteit en samenwerking zeer belangrijk. Volgens Delbaere vergt dit arbeidsvoorwaarden gericht op verandering, samenwerking om continu te verbeteren, differentiatie en autonomie. Daarom kiest Voka voor coöperatief overleg: een sociale dialoog waarin hun medewerkers de hand reiken om samen de ondernemingen een toekomst te geven. “Het sociaal overleg dat in de vorige eeuw werd opgezet, kan dat niet meer faciliteren. De nieuwe sociale dialoog heeft moderne kaders nodig, in de onderneming en op sectoraal en interprofessioneel niveau”, stelt Michel Delbaere. Voka nodigt daarom alle belanghebbende organisaties uit om de komende twee jaar een modern sociaal overlegmodel uit te werken. Dit zou hun bedrijven in staat stellen om succesvol om te gaan met de uitdagingen van de digitalisering.

Hoe kunnen organisaties hun ‘skill gap’ verkleinen? De vaardigheden die werknemers nodig hebben, worden steeds complexer. Als je een fotokopie technicus bent, moet je nu vaardigheden in digitale technologie beheersen; als je een sales verantwoordelijke bent voor een uitgeverij, moet je nu sociale media, digitale boeken en e-readers

36

kennen. Weinig jobs kunnen ontsnappen aan de groeiende complexiteit. Bijna iedereen moet in staat zijn om nieuwe dingen te leren en zich aan te passen aan de omgeving of constant veranderende vereisten van vaardigheden. Soms zullen werknemers zelf de verantwoordelijkheid moeten opnemen om hun vaardigheden up-to-date te houden. Hieronder volgen een aantal strategieën die Accenture (2015) suggereert om de zogenaamde skill gap te dichten. Uitgangspunt is dat talent en competenties dikwijls reeds aanwezig zijn in bedrijven. Het advies is hier dat je het moet ontsluiten om het aan jouw organisatie te binden. Ten eerste is het een essentiële stap om een planningsoefening te doen over je personeelsbestand, waarbij je definieert welke vaardigheidsprofielen je nodig hebt, wanneer en waar. Dit helpt om de ‘gap’ te identificeren tussen de vaardigheden die nu al aanwezig zijn en degene die je nodig hebt om je business strategie uit te voeren. Ten tweede is het belangrijk om verder te kijken dan specifieke vaardigheden. Op deze manier vallen kandidaten met interessante competenties uit de boot. Een voorbeeld hiervan is een vacature voor mensen die vaardigheden hebben in één IT software platform. Deze benadering zorgt ervoor dat individuen met veel potentieel over het hoofd gezien worden die, met een beetje extra aandacht, zeker het specifieke stuk software onder de knie zouden kunnen krijgen. Ten derde moet het aanwezige talent ontdekt en gebruikt worden. Dikwijls is het talent waarnaar werkgevers op zoek zijn reeds aanwezig in de organisatie (Federgon, 2015). Het is dus belangrijk om de competentie van werknemers te inventariseren en ervoor te zorgen dat er processen en incentives gecreëerd worden waarmee deze competenties indien nodig gemobiliseerd kunnen worden. Ten vierde adviseert Accenture om te werken aan competentie-ontwikkeling. Op deze manier zijn bedrijven niet langer afhankelijk van het inkopen van talent van buitenaf om de skills gap te dichten. In het rapport van Accenture wordt echter opgemerkt dat noch huidig formeel, noch huidig informeel leren verandering kan bijhouden. Opleidingen en trainingen worden onvoldoende snel ontwikkeld om te kunnen inspelen op de noden van werknemers, de inhoud is snel ‘out-of-date’ en werknemers worden vaak te weinig betrokken waardoor ze snel vergeten wat ze leren. Het aspect van informeel leren – coaching, observeren, on-the-job leren, enz. – is vaak te inconsistent. Diego De Léon (Accenture, 2015) suggereert om formele training te verbeteren door een variëteit van media te gebruiken en de inhoud regelmatig op te frissen aan de hand van best practices en inzichten van experten. Verder haalt hij aan dat het belangrijk is om te versterken wat mensen leren door hen te laten oefenen en follow-up leeropportuniteiten te voorzien. Op deze wijze is er consistente, formele training voor werknemers: fris, snel en beschikbaar wanneer nodig. Op het vlak van informeel leren, wordt voorgesteld om aan de slag te gaan met creatieve, sociale leerplatformen.

37

Een voorbeeld hiervan is een forum waarop werknemers video’s, podcasts of andere vormen van informatie kunnen posten over specifieke ervaringen. Je hebt bijvoorbeeld als werknemers net een nieuwe manier gevonden om het probleem van een klant op te lossen; je maakt een video, post het en dan is het succes beschikbaar voor iedereen in de organisatie. Kennisdeling en samenwerkingsplatformen kunnen mensen in contact brengen met experten en expertkennis op een snelle manier. Ten slotte wordt geadviseerd om talentnoden zichtbaar te maken in de eigen organisatie. Op deze manier weten werknemers welke vaardigheden belangrijk zijn in de organisatie en waar ze nodig zijn.

Hoe kunnen werknemers zich voorbereiden? Uitgaande van de assumptie dat software cognitief veeleisende taken zal overnemen en even goede of betere beslissingen zal maken dan mensen, wat moet de strategie van werknemers dan zijn om tewerkstelling te behouden? Davenport en Kirby (2015) suggereren vijf strategieën die werknemers kunnen hanteren hun bijdragen op één lijn te brengen met deze van machines. Deze strategieën zijn gebaseerd op het ‘augmentation’ perspectief dat stelt dat de relatie tussen mens en machine gekenmerkt dient te worden door complementariteit in de plaats van substitutie. 1. Step up. De beste strategie voor deze werknemers is om in te zetten op hoger intellectuele gebieden. Er zullen jobs blijven bestaan voor mensen die capabel zijn om het groter geheel te zien en op een hoger niveau van abstractie te redeneren dan computers kunnen. Dit is in overeenstemming met het advies dat traditioneel geadviseerd werd naarmate automatisering steeds meer toe trad in menselijk werk. Indien dit je gekozen strategie is, dan zal je waarschijnlijk lange educatie nodig hebben. Een master of een doctoraat zal je aantrekkelijkheid als jobkandidaat verhogen. Eens binnen een organisatie, is het doel om breed geïnformeerd en creatief te blijven zodat je deel uitmaakt van innovatie en strategie inspanningen. Ideaal streeft deze werknemer een senior management rol na. Het is van belang om manieren te vinden om computers je intellectueel pionierswerk te laten uitvoeren zonder de kennis te verliezen van hoe computers dit doen. 2. Step aside. Stepping up is een optie voor maar een kleine minderheid van de arbeidsmarkt. Veel kenniswerk is even waardevol en kan ook niet gecodeerd worden. ‘Stepping aside’ houdt in dat mentale sterktes gebruikt worden die niet enkel met rationele cognitie te maken hebben. Werknemers kunnen bijvoorbeeld focussen op ‘interpersoonlijke’ en ‘intrapersoonlijke’ intelligenties. Deze strategie is niet enkel voor artiesten. Advocaten zijn bijvoorbeeld erg gekwalificeerd in de wet, maar spenderen veel tijd in het werven van nieuw werk en het handelen als wijze raadgevers van hun cliënten. Terwijl machines legale documenten verteren en

38

argumenten suggereren, hebben advocaten meer tijd om de rest van hun job goed uit te voeren. Dit geldt tevens voor vele andere beroepen zoals boekhouders, architecten, consultants en bankbedienden. Bij deze strategie moet je focussen op niet codeerbare sterktes door deze eerst te ontdekken en ze daarna verder te ontwikkelen. Het is van belang om experten binnen je vak te identificeren en manieren te vinden om met hen samen te werken, als medewerker of leerling. Hierbij dienen werknemers meer aandacht te hebben voor intelligenties buiten het IQ, die door decennia van educatie ondergewaardeerd werden. 3. Step in. Degenen die deze strategie zullen nastreven, weten hoe ze het werk van computers kunnen monitoren en aanpassen. Belastingen kunnen steeds meer door computers uitgevoerd worden, maar slimme accountants zoeken de fouten die geautomatiseerde programma’s maken. Het kopen van advertenties in digitale marketing is bijna volledig geautomatiseerd tegenwoordig, maar enkel mensen kunnen zeggen wanneer een geprogrammeerde aankoop een merk zal schaden en hoe de logica erachter aangepast kan worden. Er is dus sprake van wederzijdse ondersteuning. De werknemer zorgt ervoor dat de computer zijn job goed uitvoert en maakt het werk beter. Als dit je strategie is, dan heb je naast educatie in STEM (science, technology, engineering en math) ook vaardigheden nodig in observeren, vertalen en de verbindingen met mensen. 4. Step narrowly. Deze benadering houdt in dat werknemers een specialiteit zoeken binnen hun beroep dat niet economisch zou zijn om te automatiseren. Hierbij zoeken werknemers een zeer specifieke niche waarin ze zich volledig bekwamen. Een voorbeeld hiervan is Claire Bustarret die kan determineren in welke periode en waar een stuk papier gemaakt is aan de hand de textuur, het gevoel en de vezels van het blad. Dit is extreem waardevol voor geschiedkundigen. Haar kennis is waarschijnlijk omzetbaar in een database en haar analytische technieken kunnen waarschijnlijk geautomatiseerd worden. Maar terwijl dit gebeurt, zal zij waarschijnlijk opnieuw meer weten. Meeste werknemers die deze techniek kunnen hanteren, hebben het voordeel van formele educatie, maar ook veel on-the-job training, discipline en focus. Indien dit jouw strategie is, start dan met jezelf bekend te maken als een persoon die zich ingraaft in een zeer specifiek onderwerp. Dit zorgt ervoor dat je professioneel een zeer uitgesproken ‘merk’ hebt. Hoe kunnen deze werknemers zich versterken door met machines samen te werken? Door eigen databases en routines op te bouwen om up-to-date te blijven en te verbinden met systemen die de zeer gespecialiseerde kennis combineren met die van anderen. 5. Step forward. Deze strategie houdt in dat werknemers de volgende generatie computers en AI tools maken. Achter elke machine zit een persoon, in feite meerdere personen. Iemand identificeert de menselijke nood voor een beter systeem, iemand identificeert het deel ervan dat gecodeerd kan worden, iemand schrijft de code en iemand ontwerpt de voorwaarden waaronder 39

het toegepast zal worden. Het is duidelijk dat voor deze strategie sterke vaardigheden in computerwetenschappen, analytics en AI nodig zijn. Als dit je strategie is, dan zal je de top binnen je veld bereiken als je ook ‘outside the box’ kan denken, kan zien waar computers vandaag nog tekort komen en kan inbeelden welke tools nog niet bestaan.

Ongeacht het veld is elke van bovenstaande vijf strategieën mogelijk. Ze zullen niet allemaal werken voor één specifiek individu, het is kwestie van uit te zoeken welke bij je past als werknemer. Als je dit doet, ben je op weg naar een augmentation strategie. Opdat augmentation zou werken, dienen werknemers ervan overtuigd te zijn dat de combinatie van mensen en computers beter is dan één van de twee alleen. Werkgevers hebben machines en mensen in het verleden als substituten gezien: als de ene duurder wordt, dan wisselen we ze voor de andere. Dit houdt enkel steek onder statische condities waar we ervan uit kunnen gaan dat de taken van morgen dezelfde zullen zijn als vandaag.

Brynjolfsson en McAfee (2014) schrijven in hun veelbesproken boek ook enkele aanbevelingen voor individuen. Ze stellen dat werknemers dienen in te zetten op ideevorming. Computers kunnen immers wel nieuwe combinaties van voordien bestaande elementen genereren, maar deze zijn vaak betekenisloos. Daarnaast kan een computer geen goed idee van een slecht idee onderscheiden. Hierdoor is ideevorming een area waar mensen een competitief voordeel ten opzicht van machines hebben. Wetenschappers verzinnen nieuwe hypothesen, chefs zetten een nieuw gerecht op de kaart, ingenieurs ontdekken waarom een machine niet werkt, enz. Veel van deze activiteiten worden ondersteund en versneld door computers, maar geen enkele wordt er volledig door gedreven. Ideevorming, creativiteit en innovatie worden vaak beschreven als ‘thinking outside the box’ en in deze beschrijving huist nog een voordeel van menselijke ten opzichte van digitale arbeid. Computers en robots blijven slecht in het uitvoeren van taken die buiten hun programmering vallen. Daarnaast zijn complexe vormen van communicatie en het herkennen van patronen buiten een kader, cognitieve vaardigheden waar mensen wederom beter in zijn dan computers. Brynjolfsson en McAfee raden aan om hierop in te zetten als werknemer en een omgeving te creëren waarin bovengenoemde vaardigheden verder ontwikkeld kunnen worden.

Conclusie De besproken ontwikkelingen en voorspellingen ten gevolge van steeds meer geavanceerde technologie maken één ding duidelijk: er zal een nieuwe wereld van werk ontstaan. Technologische ontwikkelingen hebben een enorme impact op de arbeidsmarkt, maar ook op onze economie en de manier waarop we samenleven. Er zullen jobs verdwijnen, jobs veranderen en nieuwe jobs ontstaan.

40

In deze context is het meer dan ooit van belang dat werknemers hun kennis en competenties kunnen ontwikkelen. In dit licht heeft Cevora als sectorfonds een belangrijke rol op te nemen. Ten eerste zullen er jobs verdwijnen. Dit impliceert dat werknemers omgeschoold zullen moeten worden naar andere beroepen. Hier is het essentieel dat er wordt ingezet op menselijke talenten die computers moeilijk kunnen verwerven. Competenties zoals creativiteit, leidinggeven, ideevorming, sociale intelligentie en empathie zullen de toekomst van werknemers meer kunnen verzekeren. Ten tweede zullen bepaalde jobs blijven bestaan, maar wel veranderen. Werknemers zullen meer en meer moeten samenwerken met geavanceerde software en robots. Een journalist zal bijvoorbeeld toenemend kunnen vertrouwen op software dat informatie verzamelt en samenvat. Dit geeft journalisten tijd om te zorgen voor meerdere invalshoeken, context en een genuanceerd verhaal terwijl de computer voor feiten zorgt. Een ander voorbeeld is dat van chirurgen die in de toekomst beroep zullen doen op robots om hun operaties met meer precisie te laten verlopen. Journalisten en chirurgen zullen echter met deze software en robots moeten leren werken. Dit zal zo zijn voor veel beroepen. Het is dus van belang dat de werknemers zich nieuwe technologieën eigen kunnen maken. Cevora kan hieraan bijdragen door opleidingen te voorzien die digitale en technologische vaardigheden van werknemers ontwikkelen. Het is in deze context van belang dat Cevora de toekomstige evoluties in bedrijven en beroepen nauwgezet opvolgt en zijn opleidingsprogramma’s hierop afstemt. Ook nieuwe leermethoden passen in dit kader. Ten slotte zal het belang van de juiste vaardigheden evolueren naar het belang van een juiste attitude. Aangezien werk zal blijven veranderen en dit aan een steeds sneller tempo, zullen bedrijven meer en meer werknemers aannemen op basis van hun potentieel. Attitudes zoals flexibiliteit, omgaan met verandering en leergierigheid zullen hierbij zeer belangrijk zijn. Educatie loopt steeds achter op technologie. De vaardigheden die we vandaag leren, zijn bij wijze van spreken morgen achterhaald. Hierdoor is het fundamenteel dat werknemers leren leren en zich aanpassen aan een omgeving van constant veranderende vereisten van vaardigheden. In dit kader is ook pro-activiteit essentieel. Werknemers dragen ook zelf verantwoordelijkheid om te blijven bijleren, kansen te creëren en deze te grijpen. Cevora heeft een functie enerzijds in het helpen ontwikkelen van bovengenoemde competenties en attitudes van werknemers, anderzijds in het aankaarten van het belang ervan via opleidingsadvies.

REFERENTIES

-

Accenture - Being digital Remaking business for the digital economy.

41

-

Accenture (2015). Solving the skills paradox, seven ways to close your critical skill gaps.

-

Ackerman, E. and Guizzo, E. (2011). 5 technologies that will shape the web. Spectrum, IEEE, 48(6), pp. 40–45.

-

Autor, D. (2014). Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth, Paper prepared for the Federal Reserve Bank of Kansas, Jackson Hole Conferences, 22 Augustus 2014.

-

Bassett, J. (2014). Memorial Sloan Kettering Trains IBM Watson to Help Doctors Make Better Cancer Treatment Choices. 11 April 2014. http://www.mskcc.org/blog/msk-trains-ibm-watsonhelp-doctors-make-better- treatment-choices

-

Basu, S. & Fernald, J. (2007). Information and Communications Technology as a General-Purpose Technology: Evidence from US Industry Data, German Economic Review, vol. 8 (5), pp. 146-173.

-

BBTK, 11/05/2015, ‘Wat doen robots met onze sociale zekerheid?’

-

Berger, T. & Frey, C.B. (2014). Industrial Renewal in the 21st Century: Evidence from US Cities?, Oxford Martin School Working Paper.

-

Boden, M.A. (2003). The creative mind: Myths and mechanisms. Routledge.

-

Boston Consulting Group (02/2015). The shifting economics of global manufacturing: how a takeoff in Advanced Robotics will power the productivity surge.

-

Bowles J. (2014), The computerisation of European jobs – who will win and who will lose from the impact of new technology onto old areas of employment?, analyse gepubliceerd door de denktank Bruegel. Online beschikbaar: http://www.bruegel.org/nc/blog/detail/article/1394-thecomputerisation-of-european-jobs/

-

Brynjolfsson, E. and McAfee A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, W. W. Norton & Company.

-

CITI GPS: Global Perspectives & Solutions (2015). Technology at work: The future of innovation and Employment

-

Davenport, T.H., & Kirby, J. (2015). Beyond automation. Strategies for remaining gainfully employed in an era of very smart machines. Harvard Business Review, june

-

De Morgen, 02 oktober 2015, M/V van morgen zoekt, werk op mensenmaat

-

De Standaard, 11/06/2015, ‘Slimme stroommeter in elk huis kan heel wat jobs opleveren’

-

De Standaard, 15/04/2015, ‘Hoe technologie onze koopkracht dreigt weg te vreten’

De Morgen, 03 november 2015, Maak internetdiploma verplichte kost op school. De Morgen, 27 oktober 2015, Hoe laat je een logge tanker keren? De Standaard, 05/05/2015, ‘Wetenschap en techniek nieuwe hype in het onderwijs’

42

-

De Standaard, 16/04/2015, ‘Werken in loondienst is voorbijgestreefd’

-

De Standaard, 23/06/2015, ‘Pepper zonder zout’

-

De Standaard, 24 oktober 2015, De kijk van Van Dyck, Ontwrichtend

-

De Tijd, 06/06/2015, ‘De computer beslist over uw carrière’

-

De Tijd, 13/06/2015, ‘Gezocht: ondernemer/rockster’

-

De Tijd, 2/09/2015, Programmeren is leuk, want je steekt zelf iets in elkaar’.

-

Dellot, B. (2014) The Salvation in a Start-up? The origins and nature of the self- employment

De Standaard, 3/10/2015, de aula heeft haar beste tijd gehad. De Standaard, 3/10/2015, Digitalisering geeft België flinke groeistoot’. De Standaard, 31 oktober 2015, de tijdsgeest verandert sneller dan de vakbond. De Telegraaf, 19/05/2015, ‘5000 banen weg bij belastingdienst’

De Tijd, 21 oktober 2015, Dossier ‘Private Banking 3.0’, De Tijd, 28 oktober 2015, Gentse big data-spitter haalt 9 miljoen op voor ‘robotadviseur’. De Tijd, 28/03/2015, ‘Nooit eerder zo veel geld voor start-ups’

boom. RSA.

-

Deloitte (2014). De impact van automatisering op de Nederlandse arbeidsmarkt. Een gedegen verkenning op basis van Data Analytics.

-

ECABO (2014) Digitalisering in de financieel-administratieve beroepen

-

European Commission: Digital Agenda, a Europe 2020 Initiative http://ec.europa.eu/digitalagenda/

-

Fairlie, RW (2013). Entrepreneurship, Economic Conditions, and the Great Recession, Journal of Economics & Management Strategy, 22(2), pp. 207-231, 06.

-

Federgon Foresight 2020 (2015) De toekomst is reeds begonnen…, www.foresight2020.be

-

Frey & Osborne (2013). The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?, Oxford Martin School Working Paper

-

Frick, W. (2015). When your boss wears metal pants. Insights from the frontier of human-robot research. Harvard Business Review, june

-

Global Entrepeneurship Monitor (2014)

-

Global Human Capital Trends (2015), Leading in the new world of work, Deloitte University Press

-

Goldin, C. and Katz, L.F. (1998). The origins of technology-skill complementarity. The Quarterly Journal of Economics, vol. 113, no. 3, pp. 693–732.

-

Goldin, C. and Katz, L.F. (2009). The race between education and technology. Harvard University Press.

43

-

Guizzo, E. (2011). How google’s self-driving car works. IEEE Spectrum Online, October, vol. 18.

-

http://www.voka.be/nieuws/2014/11/digitalisering-vraagt-om-een-sociale-dialoog-in-deonderneming/

-

http://www.voka.be/opinie/2014/11/hoeveel-jobs-verdwijnen-er-door-de-vierde-industrieleevolutie/#

-

ING Focus-Werk (2015). De technologische revolutie in België.

-

Kahneman, D., Krueger, A.B., Schkade, D., Schwarz, N. & Stone, A.A. (2006). Would you be happier if you were richer? A focusing illusion, Science, 312(5782) pp. 1908-1910.

-

Klie (2014). Automation creates more jobs than it eliminates. Customer relationship management

-

Knack (13/03/2015). Robot speelt voor winkelbediende in Brussels shoppingcenter

-

Knack (15/06/2015). Belgische robot opereert 13-jarig meisje.

-

Knack (18/03/2015). Het einde van de kantoorklerk. ‘De routinejobs gaan eraan.’

-

Knack (22/04/2015). De nieuwe wereldheersers: het tijdperk van globalisering én digitalisering.

-

Le Soir, 21 oktober 2015, La révolution digital est en marche

-

ManpowerGroup (2015). Talent Shortage Survey

-

Markoff, J. (2011). Armies of expensive lawyers replaced by cheaper software.

-

Mediaplanet, www.iedereenonderneemt.be, interview Frank Aernout, BeWorkHappy.

-

Progressive Policy Institute (2014). 752,000 App Economy jobs on the 5th anniversary of the App

Lee, J.H. (2012). Hard at work in the jobless future, The Futurist

Pew Research Center (2014). Digital life in 2025: AI, robotics and the future of jobs.

Store.

http://www.progressivepolicy.org/slider/752000-app-economy-jobs-on-the-5th-

anniversary-of-the-app-store/.

-

Randstad Workmonitor, 29/12/2014

-

Robotics-VO (2013). A Roadmap for US Robotics. From Internet to Robotics. 2013 Edition. Robotics in the United States of America

-

Smarter

Workforce

Institute,

IBM,

http://www-

01.ibm.com/software/smarterworkforce/index.html

-

Steuntpunt WSE, arbeidsmarktsflits (23/04/2015). De veranderende structuur van de Vlaamse werkgelegenheid.

-

Studeo, Le Soir, September 2015, apprendre à lire, écrire, calculer et programmer? Tauber & Johnson, (2014). The next evolution of learning content, Bersin by Deloitte, http://www.bersin.com/library.

44

-

The Economist (2014). The Future of Universities: The digital degree, 28 June 2014.

-

The Guardian. 01/12/2015. Nestlé employs fleet of robots to sell coffee machines in Japan.

-

The Guardian. 15/06/2014. Robot doctors, online lawyers and automated architects: the future of the professions?

-

The Resolution Foundation (2014): Self-employment: First choice or last resort.

-

Trends 15 oktober 2015, BiZZ, Een traditionele markt voor digitale snufjes Trends, Bizz, 10/09/2015 ‘Schipper mag ik programmeren’, pg. 76 Wall, M. (2014). Does job success depend on data rather than your CV? BBC News. http://www.bbc.co.uk/news/business-29343425

-

World Economic Forum. (2015) Outlook on the Global Agenda

CONTACTPERSONEN

-

Dennis Penel: managing director van CIETT (International confederation of private employment services), auteur van “Werken voor zichzelf. De toekomst van werk in het tijdsperk van de individu”.

-

Nico Tanghe: correspondent ‘robotica en artificiële intelligentie’ bij De Standaard.

-

Dominique Deckmyn: correspondent ‘robotica en artificiële intelligentie’ bij De Standaard.

-

Maarten Goos, KU Leuven. Onderzoek focust op verscheidene aspecten van de arbeidsmarkt zoals job polarisatie, de impact van technologische vooruitgang op de arbeidsmarkt, ongelijkheid en educatie-economie.

-

Chris Serroyen, hoofd studiedienst ACV.

-

Joris Renard, medewerker studiedienst (arbeidsmarktbeleid), Unizo.

45