Hvorfor nettverk er viktig for innovasjon

En liten video som forklarer hvorfor nettverk – sosiale og andre – er viktig for innovasjon. Samt en liten reklame for kurset Nettverksledelse i praksis.

Forresten, Granovetters artikkel er

  • Granovetter, M. S. (1973). The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360-1380.

…og du finner en kopi av den her.

Digitalisering av ledelse: Er ledelse en truet kultur?

Dette blogginnlegget begynte som notater under Jan Ketil Arnulfs foredrag 6. april, men gitt at Jan Ketil er en foredragsholder som tilfører teksten mye – og dessuten bruker live-skjermer i stedet for Powerpoint, så legger jeg like greit ut videoen. Interessant innhold (og i seg selv et eksempel på hvordan digitalisering endrer forskning) og en studie i avslappet og poengtert foredragsleveranse:

Da kan jeg jo også anbefale Jan Ketils bok En kultur kalt ledelse, mens jeg er i gang. Lesverdig!

Financial Times-rankingen

1920px-lbs_campus_2Financial Times årlige liste over de beste handelshøyskolene i Europa er kommet. London Business School (bildet) leder på fjerde året. Av de nordiske skolene finner vi Stockholm på 27. plass, Aalto på 32, BI på 33, NHH på 35, og København på 51.

Norge er stadig det eneste nordiske landet med to skoler inne på listen – og, som jeg pleier å si, for å erte mine kolleger i Bergen: Det er jo en triumf for norsk distriktspolitikk…

Spøk til side, egentlig er det en prestasjon at Norge (og de nordiske landene) er så høyt oppe som vi er. Et av de viktigste kriteriene for å vurdere skolene er hvor mye penger kandidatene tjener 3 år etter at de er utdannet. I nordiske land, der lønnsforskjellene er små, gir dette dårligere resultater. De nordiske landenes jevne stigning oppover listene reflekterer at man har gjort det bedre og bedre på andre kriterier, som for eksempel antall kvinner i styre og ledelse, og andel utenlandske lærerkrefter. At København har gått fra 35. til 51. plass tilskriver jeg skolens svekkede økonomi og det faktum at danske myndigheter gjør det vanskeligere for utenlandske forskere å arbeide og oppholde seg i Danmark.

BI har gått frem en plass, og det er det jo grunn til å glede seg over. Så gjenstår det å se hvordan vi kan gjøre skolen enda bedre. Handelshøyskoler står overfor store utfordringer fremover, dels fordi man er truet av billigere alternativer (generelt ved at mer og mer blir tilgjengelig over nettet, for BIs vedkommende fordi offentlig subsidierte skoler går inn på det som engang var våre enemerker), men også fordi økonomisk utdannelse i fremtiden vil kreve mer kunnskap om teknologi og teknologiutvikling. Det siste skal ikke jeg akkurat klage over, siden det er mitt fagområde, men det er klart at mange handelshøyskoler vil slite med å tilpasse sine tilbud til en verden der mer og mer av det som tidligere ble gjort av økonomer i stadig økende grad kan gjøres av roboter.

Og da blir det jo et spørsmål – utdanner handelshøyskoler folk som forteller datamaskinen hva den skal gjøre, eller folk som blir fortalt av en datamaskin hva de skal gjøre?

Det vil nok etterhvert vise seg på Financial Times-rankingen.

Ja, men…om frisører og selvkjørende biler

dirtyhair

Bilde: RSPCA

I sagaen om for eller mot hårvask har direktøren for frisørbransjen et innlegg om hvordan hele greia har kommet skjevt ut: Selvfølgelig har man ikke noe i mot konkurranse, men det er bare det at om kundene kommer inn med skittent hår, skal man kunne tilby hårvask og nekte å klippe om kunden nekter å vaske. Dessuten blir frisører utdatert av å bare klippe hele dagen, må vite, og derfor bør man ikke tilby lavprisklipping på bekostning av striping og andre ting.

Akk ja. Her er det mye å ta tak i. Sånn til å begynne med: En frisørsalong (som enhver annen bedrift) er der fordi man har kunder som ønsker å få noe, ikke fordi man har ansatte som ønsker å gjøre noe. Dette kan være litt vanskelig å skjønne av og til. En organisasjon – en bedrift, et departement, en forening – eksisterer for å oppnå eller utføre noe. Når den ikke gjør dette lenger – for eksempel fordi det kommer andre måter å gjøre ting på – har den ikke lenger eksistensberettigelse. Så om noen frisørsalonger forsvinner fordi folk vil ha billig klipp – vel, så går nok verden videre.

Men det er ikke det som irriterer mest med dette intervjuet. Det som irriterer mest er påstanden om at man skal drive en organisasjon på en bestemt måte i tilfelle noe kan komme til å skje – som for eksempel at en kunde kommer inn med uhygienisk skittent hår. For meg høres dette ut som en situasjon som ikke oppstår så altfor ofte – hvor stort er problemet egentlig? Og hvis problemet skulle oppstå, kan ikke bare frisøren nekte å klippe likevel, og sende kunden hjem for en hårvask? Dessuten har jeg lært at man skal vaske håret før man går til frisøren – dels fordi det da blir en bedre klipp, dels fordi man føler seg vel.

Ja, men…

Denne innvendingen mot en ny måte å gjøre en gammel tjeneste på er typisk når noe nytt skjer: De som blir utkonkurrert kjemper i mot ved å komme opp med spesielle scenarier der den nye måten å gjøre ting på ikke fungerer.

Jeg er nokså opptatt av innføring av selvkjørende biler, som etter mitt skjønn ikke kan komme fort nok – om ikke annet så fordi det dør ca. 160 mennesker i trafikken i Norge hvert år, og en total overgang til selvkjørende biler vil ut fra de fleste spådommer redusere det antallet med 90%. Om ikke 144 færre dødsfall i året (og tilsvarende færre skader) er grunn nok, vil vi også redusere antallet biler, redusere forurensning (siden de fleste vil være elektriske) og få masse mer plass i byene på grunn av færre parkeringsplasser.

1200px-trolley_problemOg så kommer «ja, men…» – i dette tilfelle i form av et filosofisk paradox kalt trikkeproblemet eller «the trolley problem«, som i korthet går ut på følgende: Tenk deg at du ser fire mennesker som går på skinnegangen (til en trikk eller et tog). En vogn uten bremser ruller mot dem, og de vil bli drept hvis ikke du penser vognen inn på et annet spor. På dette andre sporet går det en person. Spørsmålet blir da – skal du pense vognen over, slik at bare en person blir drept i stedet for fire?

Her er det mange svar og mange varianter, jeg skal ikke gå inn på dem, bare si at dette problemet stadig kommer opp når man diskuterer selvkjørende biler: Sett at et barn styrter ut i veibanen. Skal bilen holde seg på veien og dermed drepe barnet, eller kjøre av veien og dermed drepe føreren?

Dette diskuteres i det vide og brede, og fremstilles som et være eller ikke være for selvkjørende biler, både fra et produsentsynspunkt (hva skal man programmere bilen til å gjøre) eller fra et forsikringssynspunkt (hvem skal ta erstatningsansvaret?) Og hvis man er filosofisk anlagt, kan man bruke ganske lang tid på dette spørsmålet.

Er man mer praktisk anlagt, ser man i stedet på om problemet i det hele tatt oppstår – og, i så fall, hvor ofte? Jeg har kjørt bil i mange år og aldri vært i denne situasjonen, og det tror jeg gjelder de fleste. Fremfor alt – oppstår den oftere med selvkjørende biler enn med vanlige biler? Gitt at den selvkjørende bilen er mye sikrere og ser ting bedre enn menneskelige sjåfører (i gjennomsnitt, i alle fall), er det ikke grunn til å tro det.

Men, sier forståsegpåere – det er ikke spørsmål om hvorvidt dette skjer ofte, men om prinsippet: Ville du satt deg inn i en selvkjørende bil hvis du ikke visste om den kom til å ta livet av deg (gitt en nokså sjelden situasjon) eller ikke?

Svaret er at det gjør vi nesten hver dag. Hvis jeg setter meg inn i en bil (taxi, buss, hva som helst) som jeg ikke kjører selv, men som er kjørt av en annet menneske – så vet jo ikke jeg hva dette mennesket ville gjort i en slik situasjon. Sjåføren vet det antakelig ikke selv heller. Jeg vet ikke engang hva jeg selv ville gjort. Det kommer an på, som det heter.

Dermed har vi altså et filosofisk stort problem som i praksis ikke er et problem, bare man tenker seg litt om.

Omtrent som hårvask.

Men jeg begynner å bli dyktig sliten av alle disse «ja, men…» innvendingene. Hva med å se etter løsninger i stedet for problemer når noen foreslår noe nytt?

Digitalisering: Frokostmøte 10. oktober

Econa_-_Digitalisering_-_fra_visjon_til_transformasjon_I forbindelse med utgivelsen av Magmas spesialnummer om digitalisering blir det arrangert et åpent frokostmøte 10. oktober kl. 0800 i Høyres Hus i Stortingsgaten. Det er 190 påmeldte i øyeblikket (tydeligvis ingen mangel på interesse for digitalisering på norsk) og påmeldingen stenges fredag 6. oktober.

Det blir intervju med Ragnvald Sannes og meg, foredrag av Ragnvald og meg, og et foredrag av Bendik Bygstad om styringsmodeller for innovasjon.

Jeg gleder meg til diskusjon om hva digitalisering betyr i en norsk kontekst og ser frem til å møte en masse mennesker som kanskje kan få fart på ting!

Magma om digitalisering

econa-logo-magma-bannerMagma, utgitt av Econa (tidligere (veldig mye tidligere, faktisk) Siviløkonomforeningen), har et spesialnummer om digitalisering, der Ragnvald Sannes og jeg har vært fagredaktører. Hele greia finnes på websiden deres, men her er i alle fall Ragnvalds og min innledning, som summerer opp mye av innholdet, og dessuten innholdsfortegnelsen for de av artiklene som omhandler temaet:

Takk til bidragsyterne, Charlotte Hem (redaktør), og ikke minst min medredaktør Ragnvald som nok har gjort mesteparten av jobben denne gangen, må jeg innrømme.

Big Data i praksis – analyseprosjekter

ml_mapJeg er nettopp ferdig med å undervise fire dager med stordataanalyse – skikkelig programmering og datafikling. Vi (Chandler, Alessandra og undertegnede) har klart å lure over 30 ledere og mellomleder i Norge til å delta på et programmerings- og statistikkurs (det er faktisk det stordataanalyse handler om), uten at vi er helt sikre på hvordan vi klarte det. men studentene er motiverte og arbeidsomme og har mange og smarte spørsmål. I et kurs som foreleses på engelsk. Det er nesten så man får lyst til å slutte å klage og syte over hvordan verden vanligvis ser ut.

Uansett – hva skal disse studentene med dette kurset? Vi jobber med ordentlige prosjekter, i den forstand at vi forlanger at folk kommer med et problem de vil finne ut av i sin egen jogg – helst noe som faktisk er viktig, og hvor dyp dataanalyse kan gjøre en forskjell. Det er ikke for alle gruppene at dette fungerer, men skal ikke klage: De fleste jobber med reelle problemer for reelle organisasjoner, og det er utrolig morsomt for en foreleser. Her er en liste med prosjektene, så får der bedømme selv. (Jeg identifiserer ingen studenter her, en tro meg – disse folkene har disse problemene rett opp i ansiktet, hver dag.) Jeg har i alle fall ingen problemer med å bruke tid og krefter på dette:

  • Hva er riktig pris for nybygde boliger? En gruppe jobber med å finne ut hvordan man skal prissette boliger som ikke er bygget ennå, for et stort boligbyggefirma.
  • Hva er egentlig skatteeffekten av delingsøkonomi? Denne gruppen (der en jobber for Skatteetaten) forsøker å finne ut hvordan man skal kjenne igjen folk som snyter på skatten som Uber-sjåfører – og samtidig komme med forslag til hvordan skattereglene kan tilpasses slik at det blir lett å være lovlydig.
  • Hva kjennetegner tilbud som blir akseptert? Et større konsulentfirma ønsker å bruke data fra sitt CRM-system (som dokumenterer tilbudsprosessen) til å forstå hva slag oppdrag de kommer til å vinne, eller tape?
  • Hvordan gjenkjenne hvitvaskingstransaksjoner? En bank ønsker å finne ut om noen av deres kunder bedriver hvitvasking av penger gjennom nettbaserte spillselskaper.
  • Hvordan gi kunder fordel av automatisert analyse? Et selskap som leverer aksjetradingterminaler ønsker å bruke dataanalyse for å skape et konkurransefortrinn.
  • Hvordan segmentere norske aksjeeiere? Et selskap som tilbyr netthandel av aksjer ønsker å identifisere segmenter av sine kunder for å spisse og forbedre sin markedsstrategi?
  • Hvordan senke kostnader og redusere risiko for produksjonsstopp i en prosessbedrift? Et kraftselskap ønsker å bedre forstå når og hvorfor kraftstasjonene deres trenger reparasjoner eller vedlikehold?
  • Hvordan identifisere kunder som er i ferd med å si opp? Et TV-selskap ønsker å forstå hva som kjennetegner «churn» – om noen av deres kunder er i ferd med å forlate dem eller ikke?
  • Hvorfor er noen viner mer populære enn andre? En gruppe skal jobbe med søkedata fra et vin-nettsted for å finne ut hva som gjør at noen viner blir mer etterspurt enn andre.
  • Hvilke kunder vil kjøpe et nytt produkt? En gruppe jobber med data fra en stor bank som ønsker å tilby sine eksisterende kunder flere tjenester.
  • Hvordan øke gjenvinningsgraden for søppel i Oslo? REN ønsker å finne ut av om man kan organisere ruter og rutiner annerledes for bedre å utnytte søppelbiler og gjenvinningsanlegg.
  • Hvordan unngå at man blir utsolgt for kampanjevarer? En av Norges største dagligvarekjeder ønsker å forbedre sine bestillingsrutiner slik at kundene slipper å komme til butikken og finne ut at det ikke er mer igjen av den tilbudsvaren de ville ha.
  • Hvordan modellere svindelrisiko i maritim forsikring? Et forsikringsselskap ønsker å bygge en modell for å forstå hvordan man kan finne kunder som forsøker å svindle selskap eller myndigheter.
  • Hvilke kunder er i ferd med å forlate oss? Et stort transportfirma ønsker å finne ut hvilke kunder som er i ferd med å gå til en konkurrent, slik at de kan ta affære før det skjer.
  • Hva kjennetegner studenter som dropper ut? BI tar inn 3500 nye studenter hvert år, men en del av dem slutter etter det første året. Hvordan kan vi finne tegn på at en student er i ferd med å droppe ut?

Felles for alle prosjektene – og slik er det med alle oppgaver jeg har veiledet siden jeg begynte i denne bransjen – er at man starter med et stort spørsmål og reduserer det ned til noe som faktisk kan besvares. Deretter ser man etter data og finner ut at man må redusere det enda mer. Så får man problemer med at dataene enten ikke finnes likevel, er upålitelige eller mangelfulle – og man må finne ut av hva man skal gjøre med det. Til slutt, etter at omtrent 90% av tids- og pengebudsjettet er borte, kan man begynne å tenke analyse. Da kan man risikere at man ikke finner noe.

Og det er litt av lærdommen i dette kurset – at man skal kunne nok om faktisk dataanalyse til å stille de rette spørsmålene og ha en realistisk forventning til hva man faktisk kan få svar på.

Det er stor etterspørsel etter dette kurset – så vi har satt opp et nytt kurs som starter til høsten. Vel møtt!