Over disruptie, (big) data en de toekomst van de arbeidsbemiddeling

Transcriptie

1 Over disruptie, (big) data en de toekomst van de arbeidsbemiddeling

2 De arbeidsmarkt raakt op drift Disruption/ontwrichting is overal Een voorbeeld: Misschien hebt wel eens gehoord van het idee dat er een electrische, zelfrijdende auto in deelbezit komt?

3 Beroepen die (grotendeels) verdwijnen: automonteurs, bougiefabrikanten, motoroliemakers, motorfabrikanten, autoschadeherstellers, autolakfabrikanten, autoschadevrezekeraars, autodealers, tankstations, signalering, wegwijzers, filemelders, verkeerscentrales, wegenbouwers, wegbelijningen, Rijkswaterstaat, stoplichtenfabrikanten, verkeersbordenmakers, verkeersregelaars, verkeerspolitie, flitspalenmakers, CJIB, taxichauffeurs, rijscholen, CBR, parkeermeters, parkeercontroleurs, parkeergarages etc etc.

4 Wat gebeurt er dan met de autofabrikanten?

5

6

7

8

9

10

11 Nog een paar beroepen in deze sector: Vrachtwagenchauffeurs, machinisten, conducteurs, tolpoorten, buschauffeurs, bushaltemakers, pakketbezorgers, postbodes, maaltijdbezorgers, havenarbeiders, piloten.

12 In een historisch gezien ultrakorte tijd wordt minstens driekwart van het werk in deze sectoren vernietigd. MAAR: - Dit duurt altijd wat langer dan de profeten voorspellen (Tesla-ongeluk in VS en China, busje in Appelscha); - Van de mensen in deze sector gaat bijna de helft de komende 20 jaar met pensioen; - Voor een kwart blijft het werk bestaan; - En een kwart vindt elders emplooi (technici).

13 Zorg, onderwijs, de bouw, de financiële sector

14

15

16

17

18

19 5.000 bezoekers per dag Mijn naam is Hester Vogels en ik ben 23 jaar oud. Ik heb wiskunde gestudeerd aan de Universiteit Utrecht en tijdens mijn studie heb ik mijn lesbevoegdheid behaald. Momenteel geef ik les aan 5 havo bij UniC in Utrecht. Daarnaast doe ik de master Science Education and Communication, waarbij ik me verdiep in wetenschappelijk onderzoek dat zich richt op het onderwijzen en communiceren van wiskunde en de bèta-vakken. Ik heb veel ervaring met het geven van examentrainingen. Daardoor ben ik goed op de hoogte van de exameneisen. In de media Onderaan deze pagina kun je contact met mij opnemen. Graag eerst de veelgestelde vragen en opmerkingen hieronder lezen, zodat de hoeveelheid mail die ik krijg beperkt blijft.

20

21

22 Het Onderwijs

23 Het Onderwijs

24

25 Defensie, vuilverwerking, grondstoffen, voedselproductie, televisie, geldautomaten, meubels, de retail, de journalistiek, makelaars, notarissen, advocaten, pc-fabrikanten

26 Gaat al het werk verdwijnen door automatisering en robotisering?

27 Een tamelijk chaotische en hybride overgangssituatie

28 Met ongelofelijk veel werk en banen om die overgang mogelijk te maken

29 Veel mensen denken dat de veranderingen tegenwoordig wel heel snel gaan. Als ik naar de toekomst kijk zie ik niet meer een moment komen waarop de veranderingen zo langzaam gaan als vandaag.

30 En die nieuwe technologie landt altijd wat later dan de profeten beweren

31 En: hoe kan het dan dat ondanks alle automatisering, internet en software van de afgelopen dertig jaar, de NBB is gegroeid naar 10 mio? Dus? Grote trends op de arbeidsmarkt:

32

33 De zorg (robotisering, iwatch, online consulten)

34

35 Ook langdurige werkloosheid daalt

36 Nieuwe beroepen: Coach: Elk zelfstandig naamwoord of werkwoordstam + coach: handloopcoach, opruimcoach, opvoedcoach, hondencoach, loopbaancoach, financieel coach, vrije-tijdscoach, verhuiscoach, relatiecoach, agressiecoach enz. Persoonlijke dienstverlening en persoonlijke beleving: Hondenuitlaatservice, tatooshop, tatoo-verwijderaar, nagelstudio s, masseurs, koks, personal shoppers, interieurdesign, plastische chirurgie, spiritueel begeleider, tuinontwerp, festivalorganisator, pretparken, stylisten, enz. Alles wat met de transitie en daarna samenhangt: Programmeurs, installateurs, technici, juristen, marketeers, ontwerpers, webdesign, 3D-printers, big-data-analisten, drone-bestuurders, domotica, virtual reality, gaming enz.

37

38

39 Uiteindelijk wordt alles flex. Maar misschien wordt de uitzendorganisatie van de toekomst wel een slimme combinatie van data, software en marketing?

40 Big Data: een oceaan van data Data nu: ca miljard gigabyte per mens Per seconde 1,5 uur Youtube Internet of things moet nog op gang komen Software om data te koppelen wordt langzaam beter en goedkoper Software om data te analyseren wordt langzaam beter en goedkoper Grootste probleem is om van data naar bruikbare data te gaan.

41 Big Data: willen we alles weten? Google: weet welke mensen de komende maand sterven Moneyball: de best passende honkbalspeler New York: de strijd tegen illegale bewoning Google: voorspelt realtime het verloop griepepidemie SciSports: volgt profvoetballers en matcht die obv profielen Tomtom keek mee naar rijgedrag IC-afdeling ziekenhuis: datapunten per seconde LG vertelde adverteerders waarnaar werd gekeken Data en software voorspellen ziektes

42 42

43 43

44 44 Hoe kunnen we het beste met Mark communiceren?

45 Wat weten we van Mark? Opleiding HBO+ zeer waarschijnlijk Business Development zeker Leeftijd jaar zeer waarschijnlijk Reistijd Rotterdam Hoorn zeer waarschijnlijk Regio Zuid- en Noord-Nederland zeker 45

46 Wat weten we van Mark? Opleiding HBO+ zeer waarschijnlijk Business Development zeker Leeftijd jaar zeer waarschijnlijk Reistijd Rotterdam Hoorn zeer waarschijnlijk Regio Zuid- en Noord-Nederland zeker 46

47 De ontwikkelingen gaan steeds sneller

48 De ontwikkelingen gaan steeds sneller Generieke en verouderde arbeidsmarktanalyses USA: Tabellen voor hypotheken

49 49

50 50 Employment & Salery rates by students

51 51 Employment & Salery rates by students

52 De ontwikkelingen gaan steeds sneller Arbeidsmarktkansen en -perspectief bij pensioenen en verzekeringen Arbeidsmarktkansen en -perspectief bij alle hypotheken, krediet, huren e.d. Loopbaan APK Pilotfase 52 Generieke en verouderde arbeidsmarktanalyses USA: Tabellen voor hypotheken APQ en arbeidsmarktkansen C factor berekeningen obv vacatures Monsterboard Perspectiefverklaring Doorrekenen sociale plannen Skillgap doorrekenen

53 53

54 De ontwikkelingen gaan steeds sneller Zelflerende algoritmes die economische waarde personen uitrekenen Arbeidsmarktkansen en -perspectief bij pensioenen en verzekeringen Arbeidsmarktkansen en -perspectief bij alle hypotheken, krediet, huren e.d. Loopbaan APK Pilotfase 54 Generieke en verouderde arbeidsmarktanalyses USA: Tabellen voor hypotheken APQ en arbeidsmarktkansen C factor berekeningen obv vacatures Monsterboard Perspectiefverklaring Doorrekenen sociale plannen Skillgap doorrekenen > 2020

55 Grootste uitdagingen die er nu zijn Bescherming privacy (Eigenaarschap van) data Adoptie door werknemers (minder door vakbonden en werkgevers) Oude wetgeving Gebrek aan analisten, geld en visie Beloftes van de profeten vergelijk met ICT-projecten, de zelfrijdende auto, videobellen, het einde van het boek, het einde van de krant, het einde van alles 55

56 Arbeidsmarkt- en recruitmentdata alle data alle arbeidsmarktdata Onbegrijpelijke data direct bruikbare data

57 Bruikbare data gebruikte data = onbegrijpelijke data

58 Bruikbare data gebruikte data = oplossingen om beter, slimmer en effectiever talent te werven zonder zelf data te interpreteren

59 Bruikbare data gebruikte data = oplossingen om beter, slimmer en effectiever talent te werven o.b.v. hele simpele data

60 De toekomst is aan small data Bruikbare data Begrijpelijke data Gebruikte data

61 Berekening arbeidsmarktkansen Hoe schaars zijn de mensen die je wilt werven? Wat zijn de kansen van mensen die je wilt (her)plaatsen? Berekening obv het aantal mensen dat op een vacature solliciteert, naar opleiding, ervaring, regio en beroep incl. vergrijzing/vergroening, in/uitstroom, arbeidsmarktactiviteit, aantal vacatures, omvang zzp-markt Plus: flexibiliteit, reisbereidheid, oriëntatiegedrag, opleidingen, salarisconcessies

62 Belangrijkste databronnen: JobFeed en JobDigger CBS CPB ROA/DUO AGO UWV Eurostat Wage-indicator, loonwijzer Plus: combinaties met andere velden: APQ, fysieke inzetbaarheid, leervermogen etc.

63 Data voor uitzenders, payrollers e.d. Recruitment Offertes Strategie Werk-naar-werktrajecten Van fase 1 naar dienstverband? Hypotheken Zou je veel (niet: alle) bruikbare, goed gekoppelde, toegankelijke en betrouwbare data real time in een dashboard op je tablet willen hebben?

64 1. Recruitment Vacatureteksten: de vacatureverbeteraar Schaarste-indicator Track & trace kandidaten Candidate experience Employer brand CV-database verrijken, eigen ATS verrijken Media-advies

65 TalentIQ.co

66 2. Offertes Wat zijn de mogelijkheden om in regio X in beroepsgroep Y per ervaringsniveau Z mensen te werven en tegen welk gemiddeld uurtarief? Eigen systemen + totale arbeidsmarkt Flexwerkers + mensen die flex zouden willen werken

67 3. Strategie Welke bestaande labels/businessunits of sectoren zullen de komende jaren groeien of krimpen? Welke nieuwe beroepen/sectoren zullen (per regio) de komende jaren groeien of krimpen? Zijn er in de groeimarkten voldoende mensen beschikbaar? Wat is de ontwikkeling van de uurtarieven en de yield per uur?

68 4. Werk-naar-werktrajecten Wat is de gemiddelde tijd in maanden die je nodig hebt om een groep met profiel X, Y, Z naar nieuw werk te bemiddelen? Welke opleidingen en gedragsveranderingen dragen het meest bij aan vergroting van de arbeidsmarktkansen? Welke zoek-kanalen zijn voor deze groepen het meest succesvol? Welke naastgelegen beroepen zijn kansrijker?

69 5. Van fase 1 naar dienstverband In lijn met de vragen onder 3.: wat is het arbeidsmarktrisico als je persoon X een dienstverband aanbiedt? Bij nee: welke extra skills en vaardigheden zijn nodig voor een positief besluit?

70 6. Hypotheken voor flexwerkers Flexwerkers die op basis van de huidige acceptatiekaders niet in aanmerking komen voor een hypotheek, kunnen er toch een krijgen als ze goed arbeidsmarktkansen hebben (hypotheekscan, PV).

71 Conclusies: Binnen Big Data is er momenteel een beperkte verzameling bruikbare data; Automatisering en diversificatie van het recruitmentproces gaat snel (Unilever, crawling, gezichtsanalyses, CV-pre-selectie, peer-topeerrecruitment); Toepassingen voor arbeidsbemiddeling zijn ruim en nemen in kwaliteit en diepgang snel toe; De arbeidsbemiddelaar van de toekomst is een combinatie van data, software en marketing. Twee grote gevaren: te langzaam gaan, en te snel willen.

72 Conclusies: De arbeidsbemiddelaar van de toekomst is een combinatie van data, software en marketing. Twee grote gevaren: te langzaam gaan, en te snel willen De grootste strategische uitdaging is, net als voor de banken, de auto-industrie, de bouw, het onderwijs etc.: Innoveren in een tempo dat hoog genoeg ligt om de globale ontwikkeling bij te houden, en laag genoeg om het voor jouw organisatie haalbaar en betaalbaar te houden.

73