U bent hier

Fons blogt... - april 2018

Tegen 2030 zal 2/3de van alle jobs ‘soft-skills-intensieve beroepen’ zijn, volgens het ‘Soft skills for business success’-rapport van Deloitte. Soft skills en persoonlijke eigenschappen zijn net zo belangrijk voor succes als technische vaardigheden. De ideale werknemer van de toekomst is flexibel, proactief en probleemoplossend. Hij of zij is informatie-vaardig en heeft de nodige IT-skills. De waarde van deze vaardigheden zal de waarde van diploma’s steeds meer evenaren of zelfs overstijgen.

Technologisering, robotisering, globalisering en demografische trends zullen onze economie en onze arbeidsmarkt in sterke mate impacteren. Jobs en functies zullen veranderen en verdwijnen en nieuwe jobs en functies zullen verschijnen. We kunnen ons dus maar best voorbereiden op deze VUCA-wereld (Volatile, Uncertain, Complex en Ambiguous) en nagaan hoe we de juiste complementariteit tussen mens en technologie kunnen realiseren zodat beiden parallel kunnen evolueren. Daartoe moeten we de mens uitrusten met de 21ste eeuwse vaardigheden, namelijk die vaardigheden die hen toelaten in te spelen op veranderingen en zich verder te ontwikkelen. Maar die vaardigheden moeten er ook voor zorgen dat de mens zijn meerwaarde kan realiseren in een gecobotiseerde omgeving.

Dit houdt in dat de menselijke ‘capabilities’ versterkt worden waar de mens een unieke positie inneemt zoals in de vaardigheden die robots niet kunnen overnemen zoals empathisch en reflexief vermogen of emotionele intelligentie. In die transversale vaardigheden die toelaten, over jobs en sectoren heen, een loopbaan vorm te geven moeten we sterk investeren. Maar om de dialoog met zijn robot te kunnen voeren, spreekt de werknemer van de toekomst ook de digi-taal als zijn nieuwe moedertaal en beheerst hij ‘computational thinking’. Hij denkt creatief na over het inzetten van digitale tools om problemen op te lossen en begrijpt de mechanismen achter technieken, apparaten en applicaties. Dit zijn de transversale vaardigheden die mensen in een VUCA-omgeving de juiste mindset en hendels geven om niet langer nog alleen een job maar een loopbaan succesvol te kunnen invullen.

Investeren in de werknemer van de toekomst betekent volop investeren in de competenties van de toekomst. Werknemers die deze competenties in de diepte beheersen hebben de juiste sleutels om hun loopbaan uit te bouwen, zijn sterk genoeg om breuken en transities op te vangen en flexibel genoeg om te blijven evolueren met en naast robots. Of om een Chinees spreekwoord te parafraseren: “Leer een mens een beroep en hij heeft een job. Leer een mens de competenties van de toekomst en hij heeft een loopbaan”.

Recent beweerde een academicus in Trends dat VDAB veel te veel middelen inzette op big data, AI en algoritmen in plaats van op face-to-face begeleiding. Eerlijk gezegd wou ik dat deze academicus gelijk had. Want dan zou onze dienstverlening vandaag al volledig gevoed worden door het gebruik van artificiële intelligentie. Dit is evenwel (nog) niet het geval. We zitten nog steeds in de experimentele fase. Maar deze experimenten geven duidelijk nieuwe mogelijkheden aan om een echte dienstverlening op maat van werkzoekenden, werknemers en werkgevers uit te bouwen. Door enkel maar het surfgedrag van werkzoekenden op de VDAB-website te analyseren komen we tot de toch wel interessante bevinding dat ca. 40% van de werkzoekenden op zoek is naar een andere job dan deze die ze bij hun inschrijving hebben opgegeven. Die werkzoekenden zouden we beter kunnen gidsen in functie van hun ‘latente’ jobaspiraties. Profielanalyses van duizenden werkzoekendendossiers leveren ons criteria op die een grote predictieve waarde hebben inzake langdurige werkloosheid. Die informatie laat toe vlugger en gepaster te ageren als bemiddelaar. Hetzelfde geldt voor de vacature-markt. Profielgegevens van werkgevers laten ons ‘Amazon’-gewijs toe de juiste kandidaten te selecteren en voor te stellen. Algoritmes laten ons ook toe gelijkaardige vacatures of gelijkwaardige kandidaten te clusteren en voor te stellen aan werkzoekenden, respectievelijk werkgevers.

Public Employment Services die een echte regierol opnemen zoals VDAB, zitten op een goudmijn aan data over werkzoekenden, werkgevers en – door de loopbaancheques – ook meer en meer over werknemers. Indien we onze dienstverlening door het slim gebruiken van deze data beter, proactiever en directer kunnen afstemmen op het ‘arbeidsmarktconsumptiegedrag’ van onze klanten, komt het axioma van maatwerk erg dichtbij. Dan kunnen we de transparantie en snelheid van transities op de arbeidsmarkt daadwerkelijk verhogen en onnuttige tussenschakels en –kanalen maximaal uitschakelen.

Maar deze datagedreven dienstverlening laat juist ook toe tijd vrij te maken voor de werkzoekenden die echt nood hebben aan face-to-face begeleiding. De academicus vergist zich in zijn aanname dat het ene het andere verdringt. Juist door meer in te zetten op AI kunnen we betere persoonlijke begeleiding organiseren en aanbieden. Niet enkel omdat men de groep van personen die deze begeleiding nodig hebben, beter kan afbakenen maar ook omdat dankzij het verwerken van allerlei data het persoonlijk gesprek tussen de bemiddelaar en de werkzoekende rijker zal gestoffeerd zijn. Uit onze experimenten leren we nu al dat we onze bemiddelaars een duidelijker en overzichtelijk dashboard kunnen geven van alle werkzoekenden die in hun portefeuille zitten in functie van hun zoekgedrag, positie en mogelijkheden op de arbeidsmarkt. Hoe rijker de bronnenset, hoe beter het gesprek kan verlopen, hoe gerichter de uitkomst van het gesprek zal zijn.

Algoritmisch activeren komt dus alle werkzoekenden ten goede zowel de zelfredzame als de minder zelfredzame werkzoekenden. Zo draagt het bij tot het gewenste activeringsritme.