“80 tot 90 procent is het oneens met deze stelling en toch neem ik je graag mee langs diverse inzichten die helpen de juistheid ervan te onderbouwen.”
De toekomst is voorspelbaar
Tijdens verschillende presentaties over de toekomst van leren heb ik de stelling ‘de toekomst is voorspelbaar’ aan mijn publiek voorgelegd. Vrijwel altijd is 80 tot 90 procent van het publiek het oneens met deze stelling. Bijvoorbeeld omdat niemand kan zeggen wat er morgen gaat gebeuren, vooruit kan kijken in de tijd of een glazen bol heeft. Toch durf ik de stelling te gebruiken als titel voor dit artikel en neem ik je graag mee langs diverse inzichten die helpen de juistheid ervan te onderbouwen.
De aard van technologische ontwikkeling
Na veel lezen, gesprekken met anderen en bedenkingen geloof ik erin dat de toekomst wordt bepaald door technologische ontwikkelingen. Die vormen de basis voor maatschappelijke, economische, politieke en culturele ontwikkelingen. Eerst terug naar technologische ontwikkelingen, daar is iets bijzonder mee aan de hand. Wij mensen zijn van nature geneigd om lineair naar ontwikkelingen te kijken.
Dan verloopt een ontwikkeling steeds met dezelfde stap vooruit: 1, 2, 3, 4, 5, 6. Maar Kurzweil (2005) leert ons dat technologische ontwikkelingen exponentieel van aard zijn. Dan is de reeks: 1, 2, 4, 16, 256, 65.536. Het bekendste voorbeeld is Moore’s Law, gebaseerd op de observatie van Gordon Moore dat computerkracht iedere twee jaar verdubbelt.
Deze groei is bijvoorbeeld terug te zien in het aantal tools voor leertechnologie; dat landschap wordt steeds sneller uitgebreid (HolonIQ, 2020) Nu we ons bewust zijn van de exponentiële aard van technologische ontwikkelingen, wordt het al een stukje makkelijker de toekomst te voorspellen. Dit patroon is namelijk toe te passen op de veranderingen die we om ons heen zien gebeuren. Dat doe je door trends te bestuderen.
Een modeverschijnsel komt zonder logisch verhaal aanwaaien en waait ook zo weer over
Harde en zachte trends
Om zicht te krijgen op die toekomst en veranderingen is het handig naar trends te kijken. Daarbij is het belangrijk om verschijningsvormen van trends te onderscheiden. Burrus (2011) wijst op het onderscheid tussen harde trends en zachte trends. Bij harde trends gaat het om veranderingen die zeker zullen plaatsvinden en die meetbaar zijn vast te stellen.
Denk eens aan alle cyclische trends die je kent en die het voorspellen van de toekomst makkelijk maken. De cyclische trends van seizoenen, dag en nacht, eb en vloed. De economische cyclus en de bijbehorende beurskoersen. Daarnaast kennen we diverse voorbeelden van lineaire en exponentiële verandering. We zagen al Moore’s Law, maar weten bijvoorbeeld ook dat de gemiddelde levensverwachting van de mens toeneemt, hoe de groei van de wereldbevolking verloopt en hoeveel apparaten aan het internet verbonden zijn.
Deze trends gaan gebeuren, dat is zeker, we hebben daar weinig tot geen invloed op. Zachte trends zijn minder voorspelbaar omdat ze een afgeleide zijn van waar we wel invloed op hebben door de keuzes die we maken. Zachte trends kunnen gebeuren, maar dat hoeft niet. Dat we met z’n allen steeds ouder worden is een feit, een harde trend. Dat we op basis van die trend de pensioenleeftijd verhogen, is een politieke keuze waarvoor ook andere opties bestaan. Hogere pensioenleeftijd is daarmee een zachte trend.
Acht verschijningsvormen van technologische harde trends
Het mooie van het werk van Burrus is dat hij ons acht verschijningsvormen van technologische harde trends laat zien. Je leest ze hieronder.
1. Dematerialisatie
Door technologische vooruitgang vermindert het aandeel van materialen die we nodig hebben om onze spullen te maken. Telefoons en computers worden kleiner of gecombineerd in een kleiner apparaat. De technologie die we nodig hebben voor onze auto’s wordt kleiner als het gaat om functionaliteit, hetgeen niet betekent dat we in de verschijningsvorm van de auto ook daadwerkelijk kiezen voor een kleinere auto.
Lp’s werden cd’s, werden mp3. Videobanden werden dvd’s, werden mp4. De grote golf moet nog komen wanneer we komende jaren allerlei producten ‘reduceren’ tot data, om vervolgens thuis te produceren met onze 3D-printer. Bij learning en development is dit misschien wel terug te zien in meer performance support, omdat er steeds minder ‘apart materiaal’ nodig is om je werknemer te laten leren.
2. Virtualisering
Dit betekent dat we zaken vanuit de fysieke wereld verplaatsen naar een virtuele wereld. Gingen we vroeger naar een bank om fysiek geld te halen of te brengen, vandaag de dag gaat dat virtueel via internetbankieren. Maar ook shoppen, een reis boeken, skypen, een straat bekijken met Google Streetview of virtueel een museum bezoeken. Designers van vliegtuigen en trucks beoordelen en testen hun design in virtuele 3D-toepassingen.
En wat dacht je van het optreden van 3D-hologram Tupac op het Coachella-muziekfestival in 2012, zes jaar na zijn dood? Michael Jackson en André Hazes volgden later zijn voorbeeld. Trainingen en opleidingen hebben ook veel vaker virtuele onderdelen, zoals virtual classrooms, webinars, AR/VR en online gamification.
3. Mobiliteit
Door de trend van dematerialisatie zijn onze digitale devices steeds kleiner en draagbaarder geworden. Tegelijkertijd zien we de ontwikkelingen van draadloze datatechnologie zoals wifi, 4G en 5G, waardoor we steeds mobieler zijn geworden. Voeg daar cloudcomputing aan toe en je hebt in principe toegang tot alle informatie en functionaliteit, altijd en overal. Online (learning) platforms zorgen ervoor dat je alleen een internetconnectie nodig hebt om deel te nemen aan je training of opleiding, vaak zelfs via je mobiele telefoon.
4. Productintelligentie
Je GPS die je feilloos naar je bestemming stuurt, ook bij file of omleidingen, je smartphone die jouw stem herkent en op basis daarvan opdrachten uitvoert. De thermostaat in huis die weet wanneer je wel of niet thuis bent, je Google-account dat jou steeds beter leert kennen om zoekresultaten beter op maat aan te leveren. Of de app op je smartphone die constant via sensoren aan jou feedback geeft over je conditie en wanneer je het beste welke taak kunt doen (Driesen, 2011). Na de golf van industrialisatie en digitalisering zien we nu dat allerlei producten intelligenter worden. Zo maakt de opkomst van learning analytics leeroplossingen veel slimmer door meer inzicht te geven in het leerproces.
5. Netwerken
Van de wegen die de Romeinen aanlegden en via scheepvaartroutes, spoorlijnen en vliegverkeer zijn mensen dichter bij elkaar gebracht. Maar pas via de telefoon lukte het om mensen realtime met elkaar in verbinding te brengen. De mogelijkheden om met elkaar in contact te staan en informatie te delen, zijn daarna versneld en heel zichtbaar via de invloed van social media.
Tot voor kort was voornamelijk onze communicatieapparatuur, zoals computers en telefoons, via dit netwerk verbonden maar daar zijn in snel tempo allerlei ‘spullen’ bijgekomen. De koelkast, energiemeter, tv, spelcomputer, thermostaat, beveiligingssysteem, sportschoenen, luiers en tandenborstel vormen een steeds groter internet of things. Nog even en we zijn via onze hersenactiviteit via het internet met elkaar verbonden: the internet of brains.
In 2013 lukte het een wetenschapper om de hand van zijn collega te bewegen met behulp van een brein-naar-brein-interface. Nu (augustus 2020) het bedrijf Neuralink van Elon Musk succesvol een brein-computerinterface in de hersenen van varken Gertrude heeft aangebracht, zal ook hier een versnelling optreden. Iets dichter bij huis voor L&D zijn de LXP’s (learning experience platforms) en opleidingsmarktplaatsen die de afstand tussen opleider en cursist enorm verkleinen.
6. Interactiviteit
In de twintigste eeuw waren onze massamedia voornamelijk statisch. Interactie met krant of tv verliep via ingezonden brieven. Met de komst van internet, hyperlinks en e-mail is de mate van dynamiek en interactie enorm toegenomen en die trend zet zich voort via sociale media. De interactiviteit manifesteert zich steeds vaker in de vorm van personalisatie. Doordat we digitale apps gebruiken, laten we een digital footprint achter, ‘leert de app ons kennen’, om ons vervolgens met meer maatwerk services van dienst te zijn.
Google past de zoekresultaten aan voor ieder van ons op basis van hoe Google ons heeft leren kennen via onze zoekgeschiedenis. Netflix doet aanbevelingen gerelateerd aan wat je eerder hebt gekeken. Dit soort digitale diensten interacteren op een persoonlijker niveau met ons en wij met hen. Ook in learning en development zie je dat gepersonaliseerd leren ons op meer detailniveau laat interacteren.
7. Globalisering
Steeds meer zaken vinden plaats op wereldschaal. Informatie-uitwisseling, de economie, werk, politiek en handel. Via Amazon en Ali Baba kunnen we als individu onze spullen op wereldschaal kopen en verkopen. Als professionals hebben we contact, wisselen we uit en vragen om hulp aan andere professionals die we in ons digitale, sociale netwerk hebben – en het maakt niet uit waar op de wereld zij zich bevinden. Voor L&D-professionals zijn contacten met collega’s in het buitenland veel makkelijker en ook voor werknemers is het eenvoudig om deel uit te maken van een internationale community of om deel te nemen aan een conferentie of congres in het buitenland.
8. Convergentie
Misschien roepen de voorgaande zaken het idee op dat ze elkaar overlappen. Dat is niet vreemd, want de beschreven trends overlappen en beïnvloeden elkaar inderdaad. Ze groeien naar elkaar toe en dat leidt op zichzelf weer tot een versnelling van de ontwikkeling van die trends. Dat is het fenomeen van convergentie. Het duidelijkste voorbeeld is je smartphone waarvan het eigenlijk vreemd is dat we die nog telefoon noemen want het is voortaan een soort digitaal Zwitsers zakmes met vele toepassingen die we vroeger alleen via losse tools beschikbaar hadden. Voor learning en development is e-learning (in de breedste zin van het woord) hier ook een voorbeeld van; de huidige mogelijkheden en ontwikkelingen daar raken bijna alle bovenstaande trends.
Benutten van harde trends
Nu we de harde trends duidelijk hebben, is het nu de kunst nu om ze te vertalen naar onze eigen situatie en ons af te vragen hoe deze acht krachten die specifieke situatie zullen beïnvloeden. Laten we dit toespitsen op de L&D-professional. Daarbij neem ik het uitgangspunt dat een L&D- professional andere professionals ondersteunt met leerinterventies inclusief performance support, zodat zij hun werk beter, sneller en/of makkelijker kunnen doen. L&D-professionals richten zich primair op het werk van anderen en vaak op veranderingen in het werk van anderen.
Om te beginnen kun je als L&Dprofessional een beeld vormen over hoe de acht trends invloed zullen hebben op het werk van degenen die je wilt ondersteunen. Als we daarna meer inzoomen op leerinterventies, dan kunnen we kijken naar de inhoud van wat we willen aanbieden en de naar de vorm waarin we de interventies willen aanbieden. Voor iedere organisatie, doelgroep, thema, project, klantvraag of probleem waar we voor, aan of mee werken, kunnen we systematisch verkennen hoe de harde trends daar invloed op zullen hebben en hoe we daar proactief mee kunnen omgaan.
Zachte trends, modeverschijnselen en hype cycles
Nu we de harde trends beter hebben leren kennen, is het tijd om meer grip te krijgen op de zachte trends. En zeker om deze te kunnen onderscheiden van modeverschijnselen. Een zachte trend is een afgeleide van een harde trend. Een zachte trend is het gevolg van keuzes die gemaakt worden onder invloed van een harde trend. Denk nog eens aan de harde trend dat we steeds ouder worden en de zachte trend dat we ervoor kiezen om daarom langer door te werken en op latere leeftijd met pensioen gaan. Dat is een logisch verhaal. Een modeverschijnsel komt zonder logisch verhaal aanwaaien en waait ook zo weer over.
Een ander hulpmiddel is het herkennen van de hype cycle. Zachte trends vormen vaak een vast patroon, dat door het bedrijf Gartner is aangeduid als een hype cycle die vijf fasen kent. Herken je de trend, dan kun je daar het patroon overheen leggen en ‘zien’ waar het naartoe gaat. De vijf fasen zijn als volgt. Als eerste is er een innovatietrigger: een nieuw idee over een toepassing wordt bekend en opgepikt. Daarna wordt het idee gehyped en worden de verwachtingen ‘opgeblazen’ tot overdreven positieve verwachtingen (peak of inflated expectations). Die worden niet waargemaakt, waardoor teleurstelling en het idee van mislukking ontstaan, waardoor de sfeer van een ‘trog van ontgoocheling’ (trough of disillusionment) ontstaat. De true believers werken stug door en krijgen het toch voor elkaar om echte werkende toepassingen te ontwikkelen (slope of enlightenment). Daarna vinden toepassingen hun plekje en tonen ze hun toegevoegde waarde aan op het plateau of productivity. Niet alle zachte trends doorlopen deze cyclus; ze kunnen ook onderweg sneuvelen (obsolete before plateau). Ieder jaar brengt Gartner een nieuwe algemene hype cycle uit (emerging technologies), maar ook op verschillende specifieke gebieden.
Zo is er ook een hype cycle for education. De hype cycle geeft een mooi denkraam voor het overzicht en de status van diverse trends.
Wij mensen zijn van nature geneigd om lineair naar ontwikkelingen te kijken
Sentiment survey
Als laatste wil ik de sentiment survey van Donald Taylor bespreken. Ieder jaar stelt Don Taylor via zijn onderzoek slechts één vraag: What do you think will be ‘hot’ next year in L&D? Je kunt kiezen uit een lijst met opties of zelf je eigen idee toevoegen. Taylor doet dit zonder pretenties: hij is heel duidelijk dat het hier gaat om sentiment, een ‘gevoel’ in de markt. Met 2278 respondenten geeft het toch een aardige indicatie van wat er in de markt leeft.
Na drie jaar op nummer een is het thema gepersonaliseerd of adaptief leren in 2020 op de tweede plaats geëindigd en heeft het thema learning analytics de toppositie overgenomen. Zo zien we dat er verschillende aanknopingspunten, benaderingen en bronnen beschikbaar zijn die kunnen helpen om de toekomst voorspelbaar te maken. Wie echt aan de toepassing wil werken, kan gebruikmaken van de volgende tips. Een uitspraak, die vaker wordt gebruikt over de toekomst, is dat de toekomst al onder ons is, alleen nog ongelijk verdeeld (Gratton, 2011).
Plaats het denken over de toekomst in jouw specifieke context en kijk wat relevant en zinvol is. Denk in termen van scenario’s: welke combinaties van trends, geplaatst in de specifieke context levert welke voor de hand liggende scenario’s op? Kijk regelmatig terug hoe de werkelijkheid zich ontvouwt ten opzichte van de scenario’s en wat voor voortschrijdende inzichten dat oplevert. Houd tegenbewegingen in de gaten. Hoe sterker een trend, of hoe sneller die opkomt, hoe groter een kans dat (ook) een tegenbeweging ontstaat. Ook dat maakt het voorspellen van de toekomst mogelijk. Zo voorspel ik dat gepersonaliseerd en adaptief leren in de nabije toekomst snel belangrijker worden en dat ook vintage classroomtraining binnen niet al te lange tijd populair zal worden. En als laatste is de goede tip: de beste manier om de toekomst te voorspellen is door deze zelf te creëren.
Referenties
• Burrus, D. (2011). Flash Foresight: How to See the Invisible and Do the Impossible. New York: HarperCollins.
• Driesen, G. (2011). Op naar cloudlearning en ambient intelligent HRD, Opleiding & Ontwikkeling. Tijdschrift voor Human Resource Development, 24(1).
• Driesen, G. (2015). Leren wordt downloaden, Tijdschrift voor Ontwikkeling in Organisaties, 5(3).
• Gartner. (2018, 17 juli). Hype Cycle for Education, 2018. Geraadpleegd op 6 oktober 2020, van https://www.gartner.com/en/documents/3882872
• Gratton, L. (2011). The Shift: The Future of Work is Already Here. Londen: HarperCollins.
• HolonIQ (z.d.). 2021 Global Learning Landscape. Geraadpleegd op 6 oktober 2020, van https://www.globallearninglandscape.org
• Kurzweil, R. (2005). Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Penguin Books.
• Taylor, D.H. (2020, 30 januari). The Global Sentiment Survey 2020. Geraadpleegd op 6 oktober 2020, van https://donaldhtaylor.co.uk/insight/the-ld-global-sentimentsurvey-2020-first-thoughts
• Wikipedia (2020, 7 september). Hype cycle. Geraadpleegd op 6 oktober 2020, van https://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle
Dit artikel is eerder verschenen in TvOO,
Tijdschrift voor Ontwikkeling in Organisaties nr. 4, december 2020
Ger Driesen
Houdt ervan om mensen te verbinden, ideeën uit te wisselen en elkaar te inspireren. Neemt actief deel aan de learning community.
Wil graag nog leren: smeden (ja, als in ‘ijzer smeden’)
Vond je onze blog leuk?
Ontvang een regelmatige dosis leerinspiratie
Blijf op de hoogte van de nieuwste tips, trucs en nieuws van aNewSpring. Schrijf je nu in en we houden ervan je op de hoogte te houden.
Bekijk meer content zoals dit
