Winkelmand

Geen producten in je winkelmand.

Hoop is uiteindelijk ook een algoritme

De combinatie van slagingskans en voorspelbaarheid is een van de krachtigste katalysators voor succes, schrijft MT-columnist Erik Schoppen. Wie hoop weet te laten groeien tot vertrouwen, heeft de beste kansen om te overleven.

hoop vertrouwen groei MT Getty Images
Je leest nu: Hoop is uiteindelijk ook een algoritme

De eerste levensvormen waren zich niet bewust van wat resultaat opleverde. Het leven deed destijds niets anders dan simpelweg uitproberen wat werkte. De natuurlijke selectie deed vervolgens haar werk. De best functionerende eigenschappen werden behouden, de rest viel af.

Latere organismen leerden instinctief te reageren op hun omgeving. Maar werkte dit niet goed, dan liep ook dat evolutionaire spoor dood. Pas toen het brein zich verder ontwikkelde, leerde het leven adaptief te reageren op zijn omgeving. Het brein leerde verwachtingspatronen creëren. Simpele algoritme-instructies; als ik nu dit doe, dan gebeurt er straks in alle waarschijnlijkheid dat.

We zouden dit het algoritme van hoop kunnen noemen, want hoop is het gegeven dat wat je wenst of nastreeft ook vervuld wordt. Alleen weet je dat niet zeker. Juist daardoor is het een heel sterk mechanisme. Hoop wordt niet voor niets beschouwd als een van de krachtigste drijfveren voor gedragsverandering. Maar bij de hoogste levensvormen gebeurde er nog iets bijzonders.

Uit hoop ontstond vertrouwen. Hoe groter de kans van slagen, hoe voorspelbaarder de uitkomst. De combinatie van slagingskans en voorspelbaarheid is een van de oudste vormen van vertrouwen. Want op welke gronden nemen we beslissingen? In de meeste gevallen nemen we een beslissing als die in onze ogen leidt tot een betere situatie dan vóór dat besluit. Als we de uitkomst van iets slecht kunnen voorspellen, spreken we nog van hoop. Zodra we dit beter kunnen voorspellen, treedt het ‘vertrouwensalgoritme’ in werking. Ons brein calculeert dan de kans van slagen.

We hebben inmiddels dit vertrouwensalgoritme kunstmatig weten na te bootsen in computersystemen. De laatste jaren zijn we steeds beter geworden om via machine learning (predictive analytics) deze combinatie te perfectioneren. Ondernemingen zetten deze technologie in om toekomstig gedrag beter in te schatten, waardoor de slagingskansen van nieuwe diensten en aanbevelingen worden vergroot.

Door aanbevelingen te personaliseren werkt het vertrouwensalgoritme nog effectiever. Je hebt toch de neiging om erop te reageren, waardoor het zelflerende algoritme weer slimmer wordt. Je herkent jezelf er nog beter in. En dat leidt weer tot meer vertrouwen.

Alle grote bedrijven investeren nu in kunstmatige intelligentie om gedrag beter te kunnen voorspellen en daarmee hun slagingskansen te vergroten. Door een belofte te doen die past en verrast, gegenereerd door algoritmen. Hoe beter de match, des te groter het vertrouwen en de kans dat de belofte wordt geaccepteerd.

Alleen voorspelbare kwaliteit leveren is niet meer leidend – dat is een randvoorwaarde geworden. Mensen hopen juist op iets dat hun verwachting overstijgt. Iets wat hun ten goede veranderd. En als dát waar wordt gemaakt, groeit er uit hoop vertrouwen.

Steeds vaker wordt dat geleverd door bedrijven die constant innoveren en daardoor op het juiste moment de beschikking hebben over de beste diensten en algoritmen. Zij slagen het vaakst in hun experimenten en zijn daardoor het meest succesvol. Net zoals dat in de evolutie werkt: wie zichzelf op tijd kan vernieuwen, heeft de beste kansen om te overleven.