Om smittesporing og digital nøyaktighet

Nok en kommentar i digi.no, denne gangen om et svært viktig tema, som dessverre har blitt litt borte i diskusjonen om personvern og smittesporing. Jeg liker ikke konspirasjonsteorier og alt som har med Covid-19 haster, men før man lanserer noe som sporer folk overalt må man vite at det faktisk gir den effekten man er ute etter.

.Alle datakilder og alle modeller har feil. Det må vi leve med. Det vi må vurdere, er om feilene er store nok til at vi ikke kan bruke resultatet.

Lydfil herunder, også tilgjengelig på Spotify.

Til deg som er leder der ute – hva er vanskelig nå?

Det har vært noen hektiske uker – for min del med å flytte undervisning online og hjelpe kolleger og andre med det samme. COVID-19 har virkninger på kort sikt, men også svært interessante konsekvenser på lengre sikt, spesielt innenfor digitalisering. For meg er det ikke tvil om at bedrifter med høy digital kompetanse, endringserfaring og en eksisterende digital tilstedeværelse nå virkelig har sjansen til å løpe fra konkurrentene – hvis ledelsen kjenner sin besøkelsestid.

Samtidig er jeg klar over at dette er vanskelig for mange, kanskje de fleste. Det er mange grunner til at man har latt det digitale ligge, som regel fordi andre ting er har (helt legitimt) vært viktigere. Jeg har (selvfølgelig) masse oppfatninger om hva man kan gjøre rundt det å digitalisere og utvikle sin bedrift i denne situasjonen.

Men så slår det meg – kanskje jeg ikke skal gå ut fra hva jeg tror og mener i denne situasjonen, men heller spørre: Alle dere som er ledere i små og store bedrifter der ute: Hva er vanskelig akkurat nå, hva trenger dere hjelp til å få til?

Dette er ikke starten på et kommentarfelt eller en artikkel – send meg en (konfidensiell, naturligvis) epost på self@espen.com, så skal jeg (om det er aktuelt, lover ikke) summere opp og rapportere tilbake.

Og for all del: Del dette innlegget med hvem du vil, jo flere jo bedre!

Hvorfor du skal lære matematikk (igjen)

Jeg slo på radioen i bilen i går og inne i mellom all viruspraten (som jo i prinsippet handler om matematiske spredningskurver) fikk jeg høre to matematikklærere, begge tydeligvis flinke folk (de har begge skrevet lærebøker) som strevet med å artikulere nytten av matematikk for sine elever. Det er ikke enkelt å snakke på direkten, særlig når programlederen starter med den vanlige «jeg har ikke hatt nytte av matematikken» tiraden, men debattartikkelen det hele bygger på, er velskrevet og bra – bortsett fra overskriften (som er det de fleste leser, og som forfatteren ikke setter selv.)

Skal ungdom forstå hvorfor de skal lære matematikk, må vi være direkte. Så derfor vil jeg nok en gang å gjengi mine grunner til å lære matematikk, denne gang oppdatert med et punkt til – om klima og forurensning og (hvorfor ikke) pandemier.

( Tidligere versjoner av denne kom først som en kronikk fra Aftenposten fra 2006, også her i 2015, og tidligere publisert mange steder og i mange språkdrakter rundt omkring i verden.)

Her også som lydfil – tilgjengelig som podkast på Spotify.

13 grunner til å lære matematikk

Du skal lære matematikk for å bli smartere. Matematikk er for læring hva kondisjons- og styrketrening er for idrett: Grunnlaget som setter deg i stand til å bli bra i den spesialiteten du ender opp med. Du blir ikke idrettsstjerne uten å ha god kondis. Du blir ikke stjerne innen din jobb eller flink i dine fag uten å kunne tenke smart og kritisk – og matematikk lærer deg det.

Du skal lære matematikk for å tjene mer penger. Idol-vinnere og andre kjendiser tjener penger, men det er få av dem, og de fleste tjener bare penger i noen få år. Deretter er det tilbake til skolebenken. Dersom du kutter ut Idol-køen og TV-fotball og i stedet gjør leksene dine – særlig matematikken – kan du gå videre med en utdannelse som gir deg en godt betalt jobb, for eksempel innen stordataanalyse og kunstig intelligens. Du vil tjene mye mer enn popsangere og idrettsfolk – kanskje ikke med en gang, men helt sikkert når du regner gjennomsnitt og over hele livet.

Du skal lære matematikk for å tape mindre penger. Når massevis av mennesker bruker pengene sine på dårlige investeringer, inkludert pyramideselskaper, forbruksgjeld og tilbud som er for gode til å være sanne, så er det fordi de ikke kan regne. Hvis du skjønner litt statistikk og renteregning, kan du gjennomskue økonomiske løgner og luftige drømmer. Med litt naturfag i bagasjen blir du sikkert friskere også, siden du unngår alternative medisiner, krystaller, magneter, homøopati, shamaner og annen svindel fordi du vet det ikke virker.

Du skal lære matematikk for å få det lettere senere i studiene. Ja, det kan være endel jobb å lære seg matematikk mens du går i videregående. Men når du kommer videre til universitet eller høyskole, slipper du ofte å pese deg gjennom hundrevis av overforklarende tekstsider. I stedet kan du lese en formel eller se på en graf, og straks forstå hvordan ting henger sammen. Matematikk er mer kortfattet og effektivt enn andre språk. Kan du matematikk, kan du jobbe smart i stedet for hardt.

Du skal lære matematikk fordi du skal leve i en global verden. I en global verden konkurrerer du om de interessante jobbene med folk fra hele verden – og de smarteste studentene i Øst-Europa, India og Kina kaster seg over matematikk og andre “harde” fag for å skaffe seg en billett ut av fattigdom og sosial undertrykkelse. Hvorfor ikke gjøre som dem – skaffe seg kunnskaper som er etterspurt over hele verden, ikke bare i Norge?

Du skal lære matematikk fordi du skal leve i en verden i stadig endring. Ny teknologi og nye måter å gjøre ting på endrer hverdag og arbeidsliv i stadig større tempo. Hvis du har lært din matematikk, kan du lære deg hvordan og hvorfor ting fungerer, og slippe å skrape deg gjennom arbeidsdagen med huskelapper og hjelpetekster, livredd for å trykke på feil knapp og komme ut for noe nytt.

Du skal lære matematikk fordi det lukker ingen dører. Hvis du ikke velger full matematikk i videregående, lukker du døren til interessante studier og yrker. Du synes kanskje ikke disse yrkene og studiene er interessante nå, men tenk om du skifter mening? Dessuten er matematikk lettest å lære seg mens man er ung, mens samfunnsfag, historie, kunst og filosofi bare har godt av litt modning – og litt matematikk.

Du skal lære matematikk fordi det er interessant i seg selv. Altfor mange mennesker – også lærere – sier matematikk er vanskelig og kjedelig. Men hva vet de om det? Du spør ikke bestemoren din hva slags smarttelefon du skal kjøpe? Du ber ikke foreldrene dine om hjelp til å legge ut noe på Tiktok? Hvorfor spørre noen som aldri lærte seg matematikk om du skal lære matematikk? Hvis du gjør jobben og holder ut, vil du finne ut at matematikk er morsomt, spennende og intellektuelt elegant.

Du skal lære matematikk fordi du kommer på parti med fremtiden. Matematikk blir viktigere og viktigere innen alle yrker. Fremtidens journalister og politikere vil prate mindre og analysere mer. Fremtidens politifolk og militære bruker stadig mer komplisert teknologi. Fremtidens sykepleiere og lærere må forholde seg til tall og teknologi hver dag. Fremtidens bilmekanikere og snekkere bruker chip-optimalisering og belastningsanalyser like mye som skiftenøkkel og hammer. Det blir mer matematikk i arbeidslivet, så du trenger mer matematikk på skolen.

Du skal lære matematikk fordi du får reell studiekompetanse. Hvis du slapper av i videregående, får du et papir som sier at du har ”almen studiekompetanse”. Det er jo kjekt med et papir, men kompetanse til å studere har du ikke. Det vil du merke når du går videre til universitet eller høyskole, og må ha intensivkurs i matematikk for å skjønne hva foreleseren snakker om.

Du skal lære matematikk fordi det er kult. Det er lov å være smart, det er lov ikke å gjøre som alle andre gjør. Velg matematikk, så slipper du for resten av livet å vitse bort at du ikke klarer enkle utregninger eller ikke skjønner hva du holder på med. Dessuten får du jobb i de kule selskapene, de som trenger folk med hjerner.

Du skal lære matematikk fordi det er kreativt*. Mange tror at matematikk bare har med logisk tenkning å gjøre og at logikk ikke kan være kreativt. Sannheten er at matematikk er noe av det mest kreative som finnes – bare man bruker kunnskapen riktig. Gode kunnskaper i matematikk og matematisk tenkning i kombinasjon med annen kunnskap gjør deg mer kreativ enn mange andre.

Du skal lære matematikk fordi du skal løse de store problemene. Verden sliter i dag med store problemer som klima, forurensning, fattigdom, sykdommer og et forvitrende demokrati. For å løse disse problemene trenger vi folk som kan forstå komplekse sammenhenger og lage nye løsninger – inkludert ny teknologi – for å gjøre verden bedre. Det er kjempebra at ungdom protesterer mot manglende klimatiltak og forurensning, men i det lange løp trenger vi ikke protester og symbolhandlinger – og matematikk vil sette deg i stand til å lage løsningene, ikke bare rope etter dem.

Du trenger ikke å bli matematiker fordi du velger matematikk i videregående. Men det hjelper bra å velge matematikk hvis du vil bli smart, tenke kritisk, forstå hvordan og hvorfor ting henger sammen, og argumentere effektivt og overbevisende.

Matematikk er en skarp kniv for å skjære gjennom problemstillinger. Vil du ha en skarp kniv i din mentale verktøykasse – velg matematikk.

*) Takk til Jon Holtan, matematiker, for det siste punktet.

Hva med å skaffe en AI?

Tenketanken Passivt-Agressivt Bøllefrø (@jeblad) er verdt å følge på Twitter. I går kom han med denne stripen med, tja, poengterte utsagn om den pågående AI-hypen:

Jeg må jo bare gi ham rett på alle punkter – og jeg driver faktisk og lærer opp bedrifter i å bruke disse teknikkene. I det siste har jeg til og med hørt folk snakke om å skaffe seg «en AI», omtrent som om det er noe personalavdelingen burde involveres i.

Men så er det jo slik at når teknologene mister kontrollen over det tekniske vokabularet (noen som husker debattene om den rette betydningen av «hacker»?) så er jo det et tegn på at teknologien faktisk begynner å brukes der ute. For oss som vet, naturligvis, er jo dette bittert. Som Stephen Fry sier (i en eller annen bok jeg ikke finner referansen til nå): Det er jo ingen som er surere enn de som digget Pink Floyd før The Dark Side of the Moon, og etter å ha snakket i årevis om hvor bra de var og at alle burde høre på dem så blir de sure når bandet blir allemannseie. Konklusjonen blir at Pink Floyd har solgt seg for popularitet og det er på tide å begynne å lete etter den neste nisjegreia verden ikke setter nok pris på.

Så vi teknosnobber får finne noen nye teknologier vi kan snakke om. Det pleier ikke være vanskelig.

Om forvirringsmatriser og lederansvar

I en datadrevet bedrift tar ikke lenger ledere beslutninger om hva som skal gjøres – det gjør modellene. Så hva står igjen for lederen å beslutte? Ny kommentar på Digi.no. Også gjengitt i BI Business Review.

(Og jeg synes det er på tide at vi får uttrykket forvirringsmatrise inn i norsk språk.)

(Lyst til å diskutere digitalisering med Ragnvald Sannes, Berit Svendsen og meg? Bli med til Frankrike i oktober!) Kort frist!

Som vanlig med lydfil. I denne lydfilen henviser jeg til to figurer og forsøker å beskrive dem – ta en titt på Digi eller se herunder hvis dette er uklart (og det er det…)

Vil du lære litt om Big Data og Data Science?

Data og dataanalyse blir mer og mer viktig for mange bransjer og organisasjoner. Er du interessert i dataanalyse og hva det kan gjøre med din bedrift? Velkommen til et tredagers seminar (executive short program) på BI med tittelen: Decisions from Data: Driving an Organization with Analytics. Datoene er 21-23 mai i år, og det haster derfor litt med påmelding! (Kontakt meg eller Kristin Røthe Søbakk (464 10 255, kristin.r.sobakk@bi.no) om du har spørsmål).

Kurset har vokst ut som en kortversjon av våre executive-kurs Analytics for Strategic Management, som har blitt meget populære og fort blir fulltegnet. (Sjekk denne listen for en smakebit av hva studentene på disse programmene holder på med.)

Seminaret er beregnet på ledere som er nysgjerrig på stordata og dataanalyse og ønsker seg en innføring, uten å måtte ta et fullt kurs om emnet. Vi kommer til å snakke om og vise ulike former for dataanalyse, diskutere de viktigste utfordringene organisasjoner har med å forholde seg både til data og til dataanalytikere – og naturligvis gi masse eksempler på hvordan man kan bruke dataanalyse til å styrke sin konkurransekraft. Det blir ikke mye teknologi, men vi skal ta og føle litt på noen verktøy også, bare for å vite litt om hva som er mulig og hva slags arbeid vi egentlig ber disse dataekspertene om å ta på seg.

Presentasjoner og diskusjon går på engelsk – siden, vel, de beste foreleserne vi har på dette (Chandler Johnson og Alessandra Luzzi) er fra henholdsvis USA og Italia, og dermed blir betydelig mer presise enn om de skulle snakke norsk. Selv henger jeg med så godt jeg kan…

Velkommen til tre dager med data og, etterhvert, strategi!

Oppgaver i maskinlæring

Sammen med Chandler Johnson og Alessandra Luzzi underviser jeg nå tredje iterasjon av kurset Analytics for Strategic Management. I løpet av kurset jobber studenter med reelle prosjekter for ordentlige selskaper, og bruker ulike former for maskinlæring (stordata, analytics, AI, hva du vil kalle det) til å løse forretningsproblemer. Her er en (for det meste anonymisert, bortsett fra offentlig eide selskaper) liste med resultatene så langt:

  • Et IT-serviceselskap som leverer data og analyser, ønsker å forutsi kundenes bruk av sine elektroniske produkter, for å kunne tilby bedre produkter og skreddersy dem mer til de mest aktive kundene. Resultat: Bedre salgsprediksjoner enn den eksisterende metoden (reduserte feilmodellering med 86%) – men modellen fungerer ikke langt frem i tid. Men den vil bli implementert.
  • En bensinstasjonskjede ønsker å beregne churn hos sine forretningskunder, for å finne måter å holde dem på (eller om nødvendig, endre noen av sine tilbud). Resultat: Fant en modell som identifiserer kunder som vil forlate dem, med en treffrate på 50% vil modellen forbedre resultatet med 25m kroner, og det er rom for å øke bruken av modellen utenfor de opprinnelige segmentene.
  • En frisørkjede ønsker å forutsi hvilke kunder som vil sette opp en ny avtale når de har klippet seg, for å bygge kundelojalitet. Resultat: Fant en modell som predikerte hvilke frisører som har problemer med å bygge opp en gruppe stamkunder (med omtrent 85% nøyaktighet), har klart å få en bedre forståelse av hva som driver kundelojalitet og dermed hvordan de kan hjelpe frisører med å få flere kunder.
  • En stor finansinstitusjon ønsker å finne ansatte som ser etter informasjon om kunder (for eksempel kjendiser), for å styrke personvern og datakonfidensialitet. Resultat: Slet med å få tak i nok og riktige data, men bygget en spesifikasjon av hva slags data som er nødvendig, hva det vil koste, og hva resultatet vil være – og fant at innenfor dette området finnes det svært få modeller, noe som er en mulighet. Og man fant noen lovende startpunkter for å bygge en slik modell. Vanskelig, men viktig område.
  • En stor offentlig IT-avdeling ønsker å forutsi hvilke ansatte som sannsynligvis vil forlate selskapet, for bedre å planlegge for rekruttering og kompetansebygging. Resultat: Bygget en prediksjonsmodell og en prosess som reduserer ledetiden for å ansette en ny person fra 9 til 8 måneder (en 10m innsparing) og dermed reduserer behovet for å utsette prosjekter på grunn av kapasitetsmangel, samt forbedre planleggingen av fremtidige kompetansebehov og øke sjansen for å beholde viktige ansatte.
  • OSL Gardermoen vil finne ut hvilke flypassasjerer som vil ønske å bruke taxfree-butikken etter at de har landet, for å øke salget (og ikke bry dem som ikke vil kjøpe taxfree). Resultat: Fant at noen variable man trodde ville øke taxfree-andelen ikke gjorde det, lærte mye om hva som gjør forskjell – og at modellen, hvis man klarer å bygge den, vil være mye verdt (en økning i taxfree-bruk på under en prosent vil øke Avinors inntekter med mer enn 100m). Samt at eksperimentering, ikke store prosjekter, er veien å gå videre.
  • En mindre bank ønsker å finne ut hvilke av sine yngre kunder som snart trenger et boliglån, for å øke sin markedsandel. Resultat: Bygget en modell som øker sannsynligheten for å identifisere førstegangs boliglånskunder, til en merverdi av 6,9 millioner kroner – samt at bruken av denne modellen introduserer datadrevne beslutninger for organisasjonen.
  • Et internasjonalt TV-selskap vil finne ut hvilke kunder som sannsynligvis vil si opp abonnementet sitt innen en bestemt tidsramme, for å bedre skreddersy sitt tilbud og markedsføring. Resultat: Bygget en modell med en kortsiktig beregnet merverdi på 500000 kroner per år, som treffer seks ganger bedre enn tilfeldige utvalg. I løpet av arbeidet har man funnet en rekke aktiviteter som kan øke kundelojaliteten uten store kostnader – og funnet inspirasjon for mer bruk av maskinlæring.
  • En leverandør av administrerte datasentre ønsker å forutsi sine kunders energibehov, for å kunne skrive og oppfylle konktrakter om sertifisert grønne datasentertjenester. Resultat: Bygget en modell basert på historiske sensordata for eksisterende kunder, for å forutsi forbruk for en ny kunde, og deretter en modell som inkluderer den nye kunden for å overvåke resultatet og forbedre modellen for alle kundene. En korrekt modell (som implementert) vil forbedre månedlig inntekt med 47% for en ny klient og redusere sjansen for kontraktsterminering.
  • Ruter (paraplyfirmaet for offentlig transport for Oslo-området) ønsker å bygge en modell for å bedre forutsi trengsel på busser, for å, vel, unngå trengsel. Resultat: Bygget en modell og et forslag til en tjeneste for å kunne fortelle Ruters kunder om det (sannsynligvis) er ledige seter på bussen eller ikke, går nå til testing.
  • Barnevernet ønsker å bygge en modell for å bedre forutsi hvilke familier som mest sannsynlig vil bli godkjent som fosterforeldre, for å kunne prioritere saksbehandling og redusere ventelister. Resultat: Tross mye manglende data klarte man å finne gode indikatorer på godkjente fosterforeldre og har lagt en plan for videreutvikling av modellen etterhvert som man får bedre data. Området er lovende, siden behovet for fosterforeldre er stort og selv en liten forbedring vil hjelpe.
  • Et strømproduksjonsselskap vil bygge en modell for å bedre forutsi strømforbruket i deres marked for å kunne planlegge produksjonsprosessen bedre. Resultat: Testet mange modeller og har funnet at å forutsi spot-priser er vanskelig, men har klart å finne indikatorer på økt volatilitet, noe som gjør at man kan produsere noe mer presist. Kortsiktig effekt av en liten modell er 100-200 tusen euro per år for hver produksjonsenhet, et tall som forventes å øke siden volatiliteten i markedet vil øke fremover.

Alt i alt er vi svært fornøyd – vi har klart å øke verdien, samlet sett, for disse selskapene adskillig mer enn kurset koster (I hvert fall 10-gangen, konservativt anslått). Flere av deltakerne har fått nye stillinger og flere av dem har bestemt seg for at data science er en retning de skal fortsette å utvikle seg i, og ønsket seg flere slike «tekniske» kurs. Og gitt at vi også har produsert en masse kunnskap og generelt økt deltakernes evne til å bygge bro mellom analytikere og forretningsfolk, tror jeg vi kan erklære dette prosjektet for en suksess…

Og her er (de fleste) av denne gjengen: