De oude Grieken omschreven een dilemma als een situatie of probleem waarin uit twee even onaantrekkelijke (of aantrekkelijke) alternatieven moet worden gekozen. De arme koning Agamemnon werd in de Griekse tragedie ‘Iphigeneia in Aulis’ voor de keus gesteld om A) zijn dochter te offeren en de Trojaanse oorlog te winnen, of B) zijn dochter te sparen en de oorlog te verliezen. Voor Agamemnon waren er in de tragedie van Euripides geen logische gronden om te gaan voor optie A of optie B; het kwam neer op een persoonlijke, intuïtieve keuze. 

Als innovatie-consultants houden wij ook van dilemma’s. Het zijn de lastige puzzels - soms nog verborgen - die, als ze worden opgelost, werkelijk het verschil maken. In de eigen organisatie en vaak ook in de concurrentiepositie. Als jij vooruit probeert te komen met je organisatie en het lukt na alle inspanning nog steeds niet naar tevredenheid, dan liggen er in veel gevallen dilemma’s aan ten grondslag. De ontwikkeling van elke organisatie wordt belemmerd door dilemma's. Dilemma's vertragen of blokkeren de weg naar de volgende stip. 

Wij zien dat individuen, groepen en zelfs hele organisaties er verschillend mee omgaan, als ze zich überhaupt al bewust zijn van een dilemma. Sommigen verlammen en blijven doen wat ze doen. Ze kiezen helemaal niet. Anderen wisselen A en B af. Weer anderen gaan uiteindelijk voor nog iets anders - een C. Mensen die voor langere tijd een radicale keuze maken voor A, missen de goede kanten van B vice versa.

In onze praktijk is er een belangrijk verschil ten opzichte van het oude Griekenland: hoewel nog geen gemeengoed, weten wij dat een dilemma vaak wel degelijk te doorbreken is op logische gronden. Wat de oude Grieken nog niet zagen, heeft de vooruitgang ons gelukkig kunnen laten zien: win-win-situaties bestaan. Er zijn manieren om zowel A als B te doen. De zoektocht naar win-win is de kern van onze innovatie-consultancy. 

Hoe wij dat aanpakken? Door de juiste vragen te stellen en goed gekaderd te onderzoeken. Waardoor betrokkenen een eventueel dilemma blootleggen, ontleden en met elkaar een manier vinden om het te doorbreken. 

• Als er nog geen bewustzijn is van een dilemma dat speelt, maar wel een voortdurend probleem wordt ervaren, kunnen wij helpen de oorzaken van dat probleem  te onderzoeken en daarmee mogelijk een dilemma bloot te leggen. 
• Wordt een dilemma of conflict ervaren, dan helpen wij dat te ontleden: waaruit bestaat het precies, wat maakt dat het voortduurt en welke overtuigingen en aannames liggen eraan ten grondslag? 
• Is een dilemma eenmaal goed in beeld, dan gaan we met de betrokkenen op zoek naar een doorbraak. Wanneer gevonden helpen we hen de benodigde interventies te bepalen en te prioriteren.

De werkvorm is meestal een 1-op-1 gesprek, workshop of quick scan. Wij treden dan vooral op als procesadviseurs, waarbij we natuurlijk wel vanuit onze ervaring suggesties doen die het proces stimuleren. 

Met deze aanpak blijken betrokkenen - individu of groep - in staat een dilemma te doorgronden en doorbreken. De mate van helderheid, creativiteit en energie die in dit proces bij hen ontstaat is telkens weer fantastisch om te ervaren. Mooi is ook dat er zo direct een goed fundament ligt voor het succesvol realiseren van interventies.

Worstel jij met een dilemma of wil je ontdekken welke dilemma’s de ambities van jouw organisatie in de weg staan? En wil je ze doorbreken? Praat eens met ons! 

Afbeelding bron: Jehane (Flickr) - https://flickr.com/photos/sequoya/2296853180/

Er is genoeg te vinden over conversational AI online. Toch zien we vanuit MERLINQ dat de snelste manier om een gevoel bij een technologie te krijgen is om erover te praten. Daarom zijn Edo en ik de afgelopen weken bezig geweest met het interviewen van mensen die conversational projecten in hun portfolio hebben zitten. We hebben gesproken met Endre, oprichter van Seamly, een bedrijf met 12 werknemers. We hebben veel geleerd van Maaike, een freelance conversation designer met meer dan 20 jaar ervaring in het schrijven van taak-ondersteunende content, die oprichter is van Women in Voice Nederland. Ook spraken we Quinten, een master student Artificial Intelligence die een scriptie heeft geschreven over Furhat, een robot met een menselijk gezicht die kan dienen als chatbot. In deze blog zul je lezen wat conversational AI en conversation design nou eigenlijk is, waar aandachtspunten lijken te zitten bij het voeren van een project, en de meerwaarde die het nu en in de toekomst steeds meer gaat bieden.

Wat is conversational AI en wat is conversational design?

Conversational AI is de verzameling aan technologieën die het voeren van een gesprek met een computer faciliteren: voice-to-text, NLP/NLU, dialog management, en in de bredere definitie hiervan ook herkenningen van gezichtsuitdrukkingen via webcam. Misschien de meest bekende toepassing van conversational AI is de chatbot. 

Conversational design is grof gezegd dan het vakgebied dat onderzoekt hoe dat gesprek er dan precies uit moet zien. Het ontwerp van zo’n gesprek is gebaseerd op een menselijk gesprek en probeert daar ook zoveel mogelijk op te lijken. De computer moet rekening houden met de logica en context van een menselijk gesprek. Als bekende patronen doorbroken worden, kan de gebruiker van de chatbot zich niet op zijn/haar gemak voelen. Conversation design houdt rekening met meerdere disciplines zoals copywriting, gebruikerservaring, interactie ontwerp en soms bevat het ook visuele aspecten. Volgens een artikel op infobip zijn er drie hoofdprincipes die altijd in acht genomen dienen te worden: 

1. Het cooperative principle zegt dat een gesprek tussen robot en mens rekening moet houden met bepaalde stelregels zodat een gesprek zo natuurlijk mogelijk aanvoelt. 
2. Turn taking gaat over de flow van het gesprek. Reageert een robot wanneer deze moet reageren, bijvoorbeeld wanneer de gebruiker een vraag stelt? 
3. Context gaat over het zo goed mogelijk aanvoelen welke kant een gesprek op gaat. De chatbot moet rekening houden met de emoties en einddoelen van de gebruiker om een zo passend mogelijk gesprek te kunnen voeren.

Het draaien van een conversational project, wat verdient er aandacht?

Tijdens onze interviews sprongen een aantal aandachtspunten eruit die van belang zijn, tijdens het draaien van een conversational project. Deze zijn:

1. Organisatie leren kennen en behoefte ontsluiten
2. Verwachtingen managen
3. De juiste expertise
4. Itereren en doorontwikkelen

1. Organisatie leren kennen en behoefte ontsluiten

Maaike, een conversational designer, vertelde ons dat het eerste wat zij doet bij een nieuw project een kop koffie pakken is en praten met iedereen die betrokken is in de organisatie. Ook al klonk het mij op het eerste gezicht als een grap in de oren, Maaike vertelde al snel waarom dit altijd haar eerste stap is bij een nieuw conversation project. Vanaf het begin de stakeholders voor jezelf in kaart brengen, ontdekken wie welke belangen heeft en wie wat voor beslissingsbevoegdheid heeft, is onderdeel van wat Maaike organisatiesensitiviteit noemt.

2. Verwachtingen managen

Conversational AI als hype-technologie heeft de eigenschap dat het omringd wordt door vaagheid en onjuiste verwachtingen. Voor de Nederlandse taal is er bijvoorbeeld nog vrij weinig generieke NLU (Natural Language Understanding) beschikbaar; wat effectief betekent dat de vragen die gesteld worden aan je bot, je wel echt eerst moet onderzoeken en in kaart brengen. In dit ontsluiten van de juiste informatie om de bot mee aan te sturen lijkt veel werk te zitten.

Seamly lost deze uitdaging op door organisaties zo snel mogelijk zelf conversational content te laten beheren en optimaliseren. Hoewel ze zelf geen content schrijven, doen ze wel een eerste inrichting en delen ze tips en contacten hoe organisaties hier versneld voortgang kunnen boeken. Maaike als content-schrijver gaf aan dat zij maar 10% bezig was met het schrijven van content. 90% zat in het ontsluiten van de juiste informatie.

3. De juiste expertise

De verschillende interviews gaven verschillende antwoorden op de vraag welke expertise er aanwezig was in hun team. Hierin is het slim om weer terug te vallen op het eerder benoemde onderscheid tussen conversational AI en het onderliggende conversation design. Waar Furhat en Seamly allebei geen conversational design voor hun rekening nemen en zich focussen op een eigen platform, hebben zij voornamelijk software engineers in dienst. Maaike wist ons te vertellen dat om een conversational project (inclusief conversational design) goed neer te zetten vanaf scratch, je een product owner, conversational designer, een business/data analist en idealiter een UX’er in je team moet hebben.

4. Itereren, doorontwikkelen en blijven leren

Een interessante eigenschap van conversational design is dat voor een groot deel bestaat uit exploreren en leren. Dit maakt de technologie ook zo lastig schaalbaar en het aandeel freelancers in de markt zo groot. Je bezighouden met dit vakgebied betekent dat je altijd moet blijven leren. Maaike benadrukte daarom het belang van een data-analist in het team. Iemand die echt in kaart kan brengen welke type vragen nog niet goed beantwoord kunnen worden, zodat de conversation designer dit inzicht kan gebruiken in een volgende versie.

Furhat en Seamly richten zich, als leverancier van platforms van conversational AI, op een andere vraag: wat is de generieke meerwaarde van een digitale conversatie en wat zijn manieren waarop die ontsloten kan worden? Furhat doet dit door veel onderzoek te doen naar de verschillende aspecten van een gespreks-interface (spraak, gezichtsuitdrukking) en wat voor effecten dit heeft. Seamly door functionaliteiten te ontwikkelen die een digitale conversatie kan laten werken voor het bedrijf (denk aan een koppeling met een CRM) en in een kwartaallijks gesprek bij andere klanten deze aan te bieden.

Wat voor rol gaat conversational AI spelen nu en in de toekomst?

Om heel eerlijk te zijn hebben we van de mensen die we hebben gesproken hierover, in privésfeer, maar ook in onze interviews met de experts, niet vaak gehoord dat iemand veel of graag chatbots gebruikte. Het mag duidelijk zijn dat het vakgebied nog erg in de kinderschoenen staat. Dit roept toch een beetje een onderliggende vraag op; wat is dan precieze meerwaarde ervan? Waarom is het booming? En waar gaat het heen?
Een analyse van de gesprekken bracht twee dingen naar voren:

1. Conversational AI als manier om vooroordelen uit het gesprek te halen en/of inzichtelijk te maken.
2. Conversational AI als manier om een intelligente (autonome) assistent te maken die je sneller en beter kan helpen dan een echt persoon.

1. Conversational AI als manier om vooroordelen uit het gesprek te halen en/of menselijke patronen inzichtelijk te maken
Conversational AI (en conversational design) onderzoekt de vraag: Wat zijn de verschillende aspecten van menselijke communicatie en een gesprek? Wat betekent alles? Een gesprek heeft naast een logische vorm altijd een emotionele subtekst, en hierdoor triggert het vakgebied het gesprek over menselijke patronen. Een robot kan met minder vooroordelen een gesprek voeren. Dit heeft een ontzettende meerwaarde tijdens sollicitaties of functioneringsgesprekken. Een voorbeeld van hoe conversation design eventuele onbewuste discriminatie kan voorkomen, is te zien in Furhat (Figuur 1).

Figuur 1. Furhat van Furhat Robotics

Furhat is een robot ontworpen door het bedrijf dat Furhat Robotics heet. Wat Furhat anders maakt dan andere chatbots is het materiële hoofd waarop gezichtsuitdrukkingen en emoties geprojecteerd worden. Standaard sociale signalen zoals oogcontact en niet door de gebruiker heen praten, zitten standaard in het gedrag van Furhat zodat gesprekken zo natuurlijk mogelijk overkomen. Verder kan de gebruiker zelf specifieke woorden en zinnen als input geven aan Furhat zodat de gebruiker Furhat voor vele unieke situaties kan inzetten.

2. Conversational AI als manier om een intelligente (autonome) assistent te realiseren die je sneller en beter kan helpen dan een echt persoon of via een online interface
In veel grotere bedrijven zijn er processen die feitelijk geen menselijke interactie behoeven. Een groot gedeelte hiervan gebeurt online. Echter, deze interface is niet altijd de meest efficiënte manier van informatieoverdracht. Een voice-interface kan gebruikt worden om dit soort processen sneller te laten verlopen.

Seamly ziet op termijn voor zich dat dit soort digitale assistenten steeds meer autonomie krijgen om zelf ‘keuzes’ te maken, in de zin van het triggeren van processen, en past dit nu al toe. Deze intelligente autonome assistent gaat bovendien steeds meer informatie van de gebruiker registreren, zodat een gepersonaliseerde aanpak mogelijk wordt en steeds slimmere keuzes gemaakt kunnen worden.

Conclusie
De eerste benoemde meerwaarde impliceert een steeds dieper begrip van de relaties tussen emoties, gedachten en taal. Hiermee heeft het enorme gevolgen voor de zachte wetenschappen, therapie en HR, en de huidige discussies over social justice en inclusiviteit. 

Bij de tweede genoemde meerwaarde ligt de nadruk op het logische en doelgerichte aspect van menselijke communicatie. Efficiëntere assistenten hebben gevolgen voor verschillende afdelingen waaronder de klantenservice. Schaalvergroting en kostenbesparing kunnen gerealiseerd worden in processtappen van doelgerichte communicatie, en aangesloten op geprogrammeerde besluitvorming heb je een autonoom technologisch, schaalbaar hulpmiddel.

En hiermee heb je een goed handvat voor wanneer conversational relevant wordt voor jou: als je veel medewerkers hebt die niet in hun kracht staan en gedachteloos communicatief werk doen. Of als ze een emotioneel beladen en complex onderwerp aanpakken, is het misschien geen gek idee om je verder te verdiepen in de mogelijkheden van conversational AI.

Als BI enthousiasteling heb ik een aantal maanden terug gesolliciteerd bij SummaView Consultancy. Een week voor mijn eerste gesprek, kreeg ik een -door de hitte een beetje vervormde- reep Tony’s Chocolonely door de bus geduwd. De aandacht die hier in zat is me niet ontgaan; de investering die het kost om zoiets voor elkaar te krijgen is niet gering: Je moet iemands adres en naam uit zijn CV plukken, een koppeling met een agenda die een gezette tijd voor de afspraak het proces triggert, en een koppeling met een leverancier, die een gepersonaliseerd berichtje erbij zet. Behoorlijk indrukwekkend voor een bedrijfje van 25 man.

In mijn sollicitatiegesprek met CEO Jordi Verhulp echter, merkte ik dat hij een enorm gedreven, en rationeel individu is, eentje die zeker geen tijd of geld aan dingen besteed die het niet waard zijn.

Dit leverde dus de vraag op; waarin zit de catch? Hoe kan dit bedrijf dit doen en nog steeds winnen? Of misschien zelfs; winnen ze juist omdat ze dit soort dingen doen? Als iemand die erg graag wint en helaas niet in staat is kwaad te doen, wilde ik precies dit onderzoeken. 

In deze blog lees je:

• Waarom Business Intelligence en Data Management zo belangrijk zijn, en waarom ze steeds belangrijker gaan worden in de toekomst.

• Dat we middenin een haast spirituele overgang van zero sum-denken naar co-creatie zitten, die tergend langzaam en moeizaam gaat.

• Waarom Business Intelligence en Data Management een pragmatisch begin is voor ondernemers om vertrouwen en individuele verantwoordelijkheid in het bedrijf te brengen.

Er komt steeds meer data, er komen steeds meer gegevens, de wereld wordt ook steeds complexer. De verschillen tussen verschillende mensen beginnen steeds groter te worden, het wordt steeds moeilijker om elkaar te begrijpen, terwijl je steeds makkelijker in een andere invloedssfeer kan komen.
Een non-binair gekleurd-haar individu kan in hetzelfde team zitten als een perfecte schoonzoon die nooit buiten de lijntjes heeft gekleurd. Reken er maar op dat hun begrip van het woord ‘meerwaarde’ totaal anders zal zijn. Reken maar dat je moeite zal hebben om deze individuen dezelfde kant op te richten.

Het belangrijkste doel van Data Management is om dit probleem van de verschillende waarheden op te lossen; de belangrijkste verdienste ervan is het realiseren van een gemeenschappelijke taal die iedereen begrijpt. SummaView heeft bijv. als belangrijke peiler Data minimalisatie. Door te focussen op de kernbegrippen die echt van belang zijn, kan je snel een begin maken met deze gemeenschappelijke waarheid. 

Waar Data Management eigenlijk een continu streven is naar interne orde, een tegengif tegen de almaar toenemende abstracte chaos die via de hoofden van je werknemers het bedrijf binnen sijpelt, is Business Intelligence het streven om deze almaar toenemende data te gebruiken om business meerwaarde te ontsluiten. 

Hiermee heeft BI wat meer oomph, en is het wat sexy’er dan Data Management. BI belooft graag gouden bergen; zeker in combinatie met ML en AI.
En dit is terecht.

Je ziet dat de bedrijven die het meest focussen en hebben gefocust op het gebruiken van data om waarde te maken, tot nu toe aan het winnen zijn. Met steeds meer data, valt te verwachten dat er geen verandering in deze trend zal zijn, en gaat het succes van bedrijven alleen maar meer afhangen van hun vermogen om op een juiste manier met data om te gaan.

Maar waarom is dit eigenlijk zo? Los van empirisch bewijs, wat is nou echt de meerwaarde van deze technologieën?

Dit zit hem in het dichten van het gat tussen de wijsheid van de denkers (IT) en de creativiteit van doeners (Business).
Waar we vroeger heel vaak hebben gezien dat Business iets wilde, IT daarvoor voor zijn/haar karretje spande, en wanneer het project faalde, het ook weer snel IT de schuld gaf, zien we steeds meer iets anders: 

Een gemeenschappelijk doel, een meer oprechte poging om elkaar te begrijpen, en eisen dat iedereen zijn verantwoordelijkheid neemt.

Data Management en Business Intelligence hebben meerwaarde omdat ze deze co-creatie en individuele verantwoordelijkheid stimuleren en zelfs forceren. Ze hebben meerwaarde, omdat ze manipulatie van de waarheid, en autoriteitsargumenten onmogelijk maken. (Je kan bijv. niet meer de projectresultaten in je eigen voordeel presenteren, als de KPI voor succes van projecten in consensus bepaald is.)

De moeizame overgang van manipulatie en autoriteit naar co-creatie en individuele verantwoordelijkheid

Hiermee maken ze deel uit van een grotere ontwikkeling. Namelijk de verschuiving van manipulatie en autoriteit naar co-creatie en individuele verantwoordelijkheid.

De eerste kan het best geïllustreerd worden aan de hand van een grote corporate. Een grote corporate is gefocust op het maximaliseren van shareholder value, en heeft over het algemeen een zero sum-perspectief op de wereld. Als ik een goede deal heb, heeft de ander een slechte deal. Opeens heb je elke samenwerking beperkt tot winnen en verliezen. En is de enige manier om te winnen, het beter weten dan de ander, of zorgen dat de ander geen alternatief heeft.

Corporates hebben dit denken tot een heuse kunst verheven. Je ziet dat in de top van sommige bedrijven dit denken de enige aanwezige afweging is. Zelfs in de interne cultuur: Word ik niet gebruikt door mijn collega? Hoe kan ik mezelf omhoog ellebogen? Hoe kan ik andere mensen voor mij laten werken?

Dit oude denken is het enorm aan het verliezen; platformen die in beginsel uitgaan van co-creatie (Google, Facebook, AirBnb) hebben de afgelopen decennia enorm aan invloed gewonnen.

Nu is het goed om te beseffen dat deze platformen nou niet bepaald uit de meest zuivere intenties geboren zijn: je hoeft je alleen maar te herinneren dat de eerste conceptie van Facebook een middel was om vrouwen op aantrekkelijkheid te beoordelen, om te snappen dat daar een boel pijn en frustratie aan ten grondslag heeft gelegen, en te weten waarom facebook op dit moment geen moeite heeft om haar gebruikers te beïnvloeden voor eigen winst. De manipulatie heeft zich alleen maar verplaatst naar een hoger abstractieniveau.

De overgang naar co-creatie gaat dus moeizaam. Maar er is een groeiend sentiment: Mensen zijn serieus klaar om elke keer genaaid te worden en pakken meer verantwoordelijkheid. Ze beginnen eindelijk te beseffen dat je niet zomaar alle cookies wilt accepteren, ze kijken met wantrouwen naar Big Tech, en zijn voorzichtig op zoek naar alternatieven. 

Van onze politici hoef je niet veel te verwachten op dit gebied: zelfs de technisch onderlegden onder hen zijn nog veel te veel naar autoriteit aan het kijken, zoals duidelijk werd tijdens het digitaliseringsdebat. We zullen het zelf moeten doen.

Als je geïnteresseerd bent in deze alternatieven, dan is het misschien slim om af en toe onze blogs te checken. 

Waarom Business Intelligence en Data Management een pragmatisch startpunt zijn voor ondernemers om vertrouwen en individuele verantwoordelijkheid in het bedrijf te brengen.

Je hoeft niet dezelfde cojones als MERLINQ te hebben om te winnen in de wereld van morgen.
We snappen de reflex om te kijken naar autoriteit, naar de gevestigde orde. Naar wat de rest doet, en wat altijd geweest is.

Een eerste stap in de goede richting is om te kijken naar een gemeenschappelijke autoriteit: Een gemeenschappelijke waarheid. 

Data Management en Business Intelligence zijn een manier om co-creatie mogelijk te maken op een abstract niveau, een drempelverlager om te beginnen met vertrouwen en individuele verantwoordelijkheid.

Áls je het gesprek aangaat met alle stakeholders en inzichtelijk maakt wat iedereens waarde is, ga je zien dat je inderdaad een manier kunnen vinden om iedereen gelukkig te maken. Ga je ontdekken dat je meer kunt bereiken samen dan alleen. 

Bijvoorbeeld dat je stagiair goede ideeën heeft. Of dat je verlegen IT’er, weet hoe de vork in de steel zit. En in deze kneuterigheid zit je winst.

Ook overtuigd dat je samen meer kan bereiken dan alleen? Laten we praten!

Op zoek naar consultants met cojones? Stuur een mail naar Klaas!

Benieuwd naar de inspirator voor deze blog? Check SummaView’s website

Als ondernemend adviseur ga ik achter kansen aan. Ik laat me niet leiden door angst voor risico’s. Paradoxaal genoeg is, om de echte grote kansen te kunnen verzilveren, het grootste risico het beste richtsnoer.