Het hoger onderwijs zucht onder hoge werkdruk en de vraag of onderwijs in het Engels gegeven moet worden, is aan de orde van de dag. Maar juist de toenemende digitalisering van de economie zal op lange termijn essentieel zijn voor de maatschappelijke rol van het hoger onderwijs.

Een recent rapport van het World Economic Forum, voorspelt dat bedrijven meer gebruik gaan maken van robots en kunstmatige intelligentie. Hierdoor zullen veel banen verdwijnen en er komen ook veel banen bij, bijvoorbeeld bij online bedrijven. Een hoge opleiding was jarenlang recept voor (relatieve) baanzekerheid, maar zal dat in deze toekomst ook nog opgaan? Want ook taken van hoogopgeleiden kunnen worden overgenomen door algoritmen, met name taken die een repeterend en gestandaardiseerd karakter hebben. Het onderzoek van het World Economic Forum suggereert dat, bijvoorbeeld, accountants het moeilijk gaan krijgen. Recent onderzoek beweert dat ook het werk van wiskundigen en data scientists door kunstmatige intelligentie wordt bedreigd. Ander recent onderzoek laat zien dat de diploma’s van technisch-geschoolde hoogopgeleiden snel hun waarde verliezen door de opkomst van nieuwe technieken.

De afgelopen decennia is er al veel veranderd in het type banen in Westerse economieën. Door globalisering en automatisering zijn vooral administratieve en technische banen voor middelbaar-opgeleiden weggevloeid naar lage-lonen landen of vervangen door digitale oplossingen. Banken en accountantskantoren laten delen van hun administratieve handelingen uitvoeren in India. Een ander bekend voorbeeld is dat garnalen verwerkers uit Zoutkamp (Gr) garnalen lieten pellen in Marokko. Nu gebeurt dat weer in Zoutkamp, maar dan door robots. En waar je vroeger in elke plaats bij een bankfiliaal werd geholpen met geld opnemen en storten, verloopt dat nu via mobiele applicaties en zijn steeds minder baliemedewerkers nodig.

Kunstmatige intelligentie is echter anders dan de automatiseringsgolf van de afgelopen decennia, want nu kan ook denkkracht worden geautomatiseerd. Een data scientist, bijvoorbeeld, stelt een model op om loyaliteit van klanten te voorspellen, bekijkt of het model werkt en implementeert het dan. Machine-learning technieken kunnen mogelijk al snel zelf het optimale voorspelmodel kiezen. Waar traditioneel de accountant regels kon toepassen om te kijken of bepaalde zaken wel klopten is nu het vooruitzicht dat machine learning technieken kan kijken of, bijvoorbeeld, omzetten of declaraties wel kloppen. Dergelijke technieken lijken zelfs in staat om met foto’s van een smartphone aandoeningen zoals huidkanker net zo goed te kunnen herkennen als getrainde dermatologen. Een deel van deze mogelijkheden lijkt toekomstmuziek, maar omdat veel van deze technieken schaalbaar zijn en er grote partijen als Google en Amazon achter zitten, kan het snel gaan.

Een hoge opleiding wordt steeds minder een garantie voor een goede baan en een voorspoedige carrière. Toepassing van parate kennis en modellen is niet meer genoeg en vaardigheden raken sneller verouderd. Activiteiten als het schatten van een model, het koppelen van databases en databewerking zullen mogelijk door machines worden overgenomen. Andere vaardigheden zullen juist belangrijker worden, zoals het ontwerpen van nieuwe algoritmen, het inpassen van deze technieken binnen bedrijven en besluiten nemen op basis van de uitkomsten van de algoritmen. Het gaat minder om de techniek zelf en meer om de inzet en inpassing ervan binnen organisaties.

Het onderwijs loopt vaak niet voorop om in te spelen op dergelijke ontwikkelingen. Digitalisering wordt nu vooral toegepast in de communicatie met studenten en waar je tentamens vroeger op papier maakte, doe je dat tegenwoordig op een computer. HBO’s en universiteiten zullen verder moeten gaan. We moeten onderwijsprogramma’s ontwikkelen om de student van morgen klaar te maken voor een wereld waar steeds meer taken worden overgenomen door computers en robots en waarin je juist goed moet kunnen samenwerken met slimme software en machines.

Werkende hoogopgeleiden moeten meer nadruk gaan leggen op het vernieuwen en verbreden van hun vaardigheden. Vroeger was je bijvoorbeeld al een expert data-analyse als je bepaalde statistische software beheerste. Straks zal je niet alleen geregeld moeten overschakelen naar andere software, maar ook meer moeten doen dan alleen de analyse leveren. Deze verbreding is een continu proces en vraag om continue bijscholing. In veel beroepen is daar te weinig aandacht voor. Waar in sommige beroepen (medici, accountants) permanente educatie verplicht is, ontbreekt dit veelal bij andere beroepsgroepen, zoals marketing en IT. Wij pleiten voor continue permanente educatie programma’s in veel meer beroepsgroepen. Daarbij doelen we minder op de – nu al populaire – managementcursussen of cursussen waarin (bijvoorbeeld) accountants worden bijgespijkerd over nieuwe regelgeving. Belangrijk wordt juist bijscholing waarmee je nieuwe vaardigheden ontwikkelt zodat je ook in de toekomst je specialisme kan blijven uitvoeren.

Prof.dr. Robert Inklaar, Hoogleraar Economische Ontwikkeling
Prof.dr. Peter Verhoef, Directeur Groningen Digital Business Centre