Cobbenhagen Summit: openingsspeech Sylvester Eijffinger
Welkom op deze vijfde Kobaan gesummert hier in het Kobaan gebouw. Hier in het Kobaan restaurant. Nou, toepasselijker kan eigenlijk niet. Het was vroeger uit de bibliotheek, mensen die hier gestudeerd hebben, die weten dat nog heel ver weg in de tijd. Ik wil u namens de partners verwelkomen. De partners zijn de provincie Noord-Brabant, waarvan de commissaris en gedeputeerde Paulie aanwezig zijn. De gemeente Tilburg, waarvan de burgemeester ook hier aanwezig is. Representeerd gemeente Tilburg. De BOM. Ik zie Jan Pelle daar, ja, de directeur. En zijn collega's zijn erwezig. Veno, NGW, Brabant, Zeeland. En natuurlijk onze eigen ustijd, waarvan onze collega's en collega's de dekanen en andere collega's aanwezig zijn. We beginnen nu eerst met een korte introductie. En op een zekend moment was de vraag van, die ging dat doen? En toen dacht ik, ja, op een zekend moment, kan ik beter zelf doen. Ik weet zeker dat het goed gebeurt. Maar ik zal u niet te lang vermoeien. Mijn presentatie bestaat uit 7, 8 slides. Het is heel luchtig. Maar wel disruptief. In de zin dat u doorheeft van, ja, u staat ook wel eens onder, hoe destructief is de economie? Of hoe destructief is eigenlijk Artificial Intelligence? Nou, zeer disruptief. En om u even, weet je, bij de wakker te maken, om maar, zo te zeggen, een wake-up call, krijgt u een paar plaatjes te zien. Hele simpel plaatjes, die eigenlijk het probleem in een nutshell tonen. En het aardige daarvan is, wat ik altijd noem, de Interocular Test. Dat it hits you right between the eyes. Daar hoef je geen econometrische test ervoor te doen. Als je het plaatje ziet, dan zie je het eigenlijk. En wat u hier ziet, dit is uit het rapport van de RAND Corporation over Artificial Intelligence. Drie maanden geleden verschenen, begin december. Dat rapport gaat eigenlijk over twee aspecten van Artificial Intelligence. Cyber Security, daar ga ik u niet meer lasten of alle. Wat heb ik echt geen verstand van. Maar het andere aspect is de implicaties voor groei en werkgelegenheid. Heel interessant dat RAND Corporation rapport heeft dat goed samengevat. In, zeg maar, wat ook de consequenties zijn. Ik heb ook nog wat andere plaatjes van verschillende andere rapporten over disruptieve werken van Artificial Intelligence in economische zin.  Dus wat zijn de economische implicatie van? Wat u hier ziet is, begint met een quote van Steve Hawken, maar Edwin DiWaum eigenlijk ook. Nou, we hebben hem zelf samen ontdekt. De quote van dat AI waarschijnlijk de meest belangrijke gebeurtenis is die wij in ons leven meemaken. En misschien ook wel de laatste die we meemaken, als we een beetje pessimistisch zijn. Wie weet, Steven Hawken staat niet bekend om zo optimistische aard. Dus laten we hopen dat dat niet zo is. Maar dat betekent wel dat we voorbereid moeten zijn op die nieuwe werkelijkheid. En als u gewoon naar het linken gedeelte krijgt van dat plaatje, dan ziet u eigenlijk heel veel kenmerken van Artificial Intelligence. En wat is nou, wat zijn nou de drie kenmerken van Artificial Intelligence? Dat is eigenlijk 1. Automation, 2. Non-biological, machine en 3. Learning. Autonomous, non-biological, learning. Dat zijn de 3 wezens kenmerken van Artificial Intelligence. En je kunt er heel veel omheen praten, dat is waar. Maar dit zijn de kenmerken van het proces. Proces is redelijk recentelijk natuurlijk versneld. Door niet alleen big data, maar ook de kracht van computers en robotisering. U ziet ook de effecten die het allemaal heeft op de verschillende aspecten van onze samenleving. Daar ga ik niet teveel in, vanwege de tijd. Daar zullen de andere sprekers ongetwijfd ook verder op regraam. Maar het allerbelangst is dat alle aspecten van de samenleving zich niet kunnen onttrekken aan de invloed van Artificial Intelligence. En de vraag is, hoe lang gaat dat duren? Nou, ik zou zeggen 5 tot 10 jaar en eerder 5 dan 10. Be prepared. Ik had hier een half jaar geleden een food for thought met studenten. En die werden een beetje nerveus. En toen zei ik, je hoeft niet nerveus te zijn. Je moet wel voorbereid zijn. En je moet adaptable zijn. Je moet aanpassbaar zijn. Dus de wereld gaat veranderen. En dat betekent dat je ook een andere mindset moet hebben. Nou, hier ziet u de hele lange termijn grafiek. Productiviteitsontwikkeling. Total factor productivity growth, zoals de economa dat definieren. Productief en de hourly compensatie. Dus in hoeverre is die productiviteitsontwikkeling nou uit eengelopen met de compensatie. U ziet eigenlijk midden en begin jaren 70, begon dat eigenlijk al. Waarom? Computers, automation. Nou, robotisering. Proces zet zich voort.  Het moeilijk is alleen, welk gedeelte van die gap schrijven toe aan robotisering, welk gedeelte aan computers, welk gedeelte aan misschien artificial intelligence, wat iets natuurlijk van de laatste jaren, laatste decennium is. En u ziet daar gewoon toch wel die gap die wordt steeds groter. Nou, dat is toch een probleempje. Want we zullen toch op een segment ons moeten instellen van hoe gaan we ook in de samenleving, ook in term van inkomens en vermogesverdelingen met dit soort problemen om. Dit is een grafiekje, zijn grafiekjes van een onderzoek van Bank of Canada. Nou, u ziet, Canada zit daar heel prominent rechts in de slide. Maar eigenlijk, al die grafiekjes hebben dezelfde boodschap. En wat is de boodschap? Labor share in income is decreasing. Dus het aandeel van arbeid in het nationainkomen is aan het afnemen. Structural proces. In sommige landen, zoals China, gaat dat sneller dan in andere gebieden. Maar het is onmiskenbaar dat het aandeel van arbeid in het nationainkomen en dus ook in die verdeling aan het afnemen is. Nou, waar moet dat dan heen? Nou, dus maar één andere productiefactor is kapitaal. En de vraag is, gaat dat naar de aandeelhouders? Of gaat het naar private equity? Of gaat het naar andere firmen van eigenaarschap? Maar het is evident dat daar dus ook op dit gebied een probleem is. In termen ook van niet alleen werkgelegenheid en op zekend wat groei en beloning, maar ook in termen van hoe hou je de sociale cohesie van je samenleving overrijdt? Nou, dit is dus US recovery by decade. Job recovery, we hebben het tegenwoordig over jobless growth. Dus economisch groei zonder dat dat implicaties heeft eigenlijk voor de werkgelegenheid. Dat is toch best wel eng. Een fenomeen als Trump is natuurlijk ook verklaarbaar vanuit die context. Wat je ziet is, dus dat, zeg maar, de job creation, dus bij decade, die neemt structureel af. Structureel af, dat is een proces wat eigenlijk al begonnen is in jaren 60, 70 voorgezet, even was het gestabiliseerd en je ziet het nu in rap tempo, zeker naar de crisis van 10 jaar geleden, rap tempo verder afnemen. Dus de werkgelegenheid gaat niet meer gelijk op met de groei. Ooit hadden de economen de wet van Oaken, Arthur Oaken, en die zei dat groei en werkgelegenheid één op één gekoppeld zijn.  We zei ooit in de jaren 60, geformuleerd, de Arthur Oaken, een beroemde Amerikaanse econom. Nou, dat is gewoon niet meer zo. Dit doont het. En dat volgende plaatje, als ik dat ook mag, dat laat het eigenlijk zien op een andere manier. En dat betekent gewoon, wat zijn de recessions? Dus in hoeveel maanden heb je nodig na een recessie voordat de werkgelegenheid weer op het oude niveau is? Nou, ooit was dat 12 maanden. Kijk nu maar, begin. Nu zitten we al 4, 6 jaar, heb je nodig om überhaupt hetzelfde werkgelegenheidsniveau te halen als voor de recessie. En dit zijn praatjes voor de US, maar ik kan nu dezelfde plaatje laten zien voor andere ontwikkelde economieën. Dus in de Verenigd Staten loopt Arthur voorop, dat is waar, met dit soort processen. Maar eigenlijk, alle westerse democratieën zijn onderhever aan dit fenomeen. Nu gaan we een beetje micro eventjes inzoomen. Dit is median staffing corporate finance departments per 1 billion of revenue. Dus praten we nu over grote corporates, grote corporates. Nou, u weet, elke grote corporate heeft een in-house bank. Dat noemen ze een Treasury-afdeling meestal. Die wordt bevolkt door het volk wat wij hier opleiden. De corporate finance en de finance financial economist. Ik heb ze altijd opleid. En die hebben we altijd gezegd, dit raakt ons natuurlijk helemaal niet. Nee, dat is voor de low skilled workers en de middles skilled workers. Die hebben robotisering. Nee, dat is niet waar. Het is nu aangeland bij de professionals. Dus dit is fintech. Maar je kan hier dezelfde plaatjes laten zien. Voor auditech. Voor legal tech, bedrijfse contracten. Medical tech. Dus wat je ziet is een bijna een halvering van de werkgelegenheid op het niveau van professionals. En daarom zeg ik ook altijd eens studenten van luister is, natuurlijk moet je vak kennen. Ja, je moet een jurist zijn en je moet accountant zijn en je moet finance. Maar je moet ook nog iets anders kunnen. En dat is namelijk beheers van algoritmes. Als je dat niet kan, heb je er een probleem over voor 5 tot 10 jaar en eerder 5 dan 10. Dat betekent dat je adaptable moet zijn. Heel belangrijk. Dus ook de missie die wij als hun tijd hebben. Wij moeten onze studenten opleiden in die nieuwe werkelijkheid. En die nieuwe werkelijkheid is een andere dan wij gewend zijn.  En het is eigenlijk gek als begin 60-jarige dat ook tegen mijn collega's moet zeggen. Ik vind het eigenlijk wel raar. Maar goed, ik hoop dat dit de wake-up call is ook voor mijn collega's. Dus hier zie je dus ook die corporate profits. Maar je ziet ook natuurlijk consumptie, food, retail. Ja, het vervenende van machines is dat ze natuurlijk geen food of houses of andere consumptieve producten en diensten tot zich nemen. Ja, de bitcoin en de cryptocorensies die vereisen zoveel stroom dat ze waarschijnlijk op zekend niet meer gemaakt kunnen worden, niet meer gemeind kunnen worden. Maar in de termen van effectieve vraag naar goederen en diensten, want dat is natuurlijk de kern van het verhaal, heb je toch een probleem. En hoe hou je die effectieve vraag naar goederen en diensten overreind? En dat is ook een inkomens- en vermolgensverdelingsprobleem die ook de sociale cohesie in de samenleving aantookt. Dus daarom krijg je discussie over basisinkomen. Daar ben ik absoluut geen voorstander van basisinkomen. Ik vind dat, er had alle prikkels uit het systeem. Als u mij vraagt wat wilt u dan, dan zeg ik, maar daar heb ik ook weer 10 minuten voor nodig om dat uit te leggen, dus ik wil maar niet doen. Negatieve inkomensbelasting, dat zou ik dan nog prefereren. Maar dat is een hele discussie die je kan aangaan, maar je hebt toch een probleem om de sociale cohesie in de samenleving overreind te houden. Dan kom ik op het laatste plaatje en dan heb ik mijn intro gehad. Dit is, ja, wie zijn nou het meest susceptible for automation voor artificial intelligence? Dus welke groepen in termen van professionals zijn nou het meest kwetsbaar in termen van artificial intelligence, automation, het hele concept? Er zijn twee asen eigenlijk die belangrijk zijn. De eerste as is de horizontale as, dat is de response time. Dus naarmate je een lange response time hebt, ben je veel meer susceptible voor automation, voor AI dan als je een korte response time hebt. En de tweede aspect, dus vertikale as, dat is zeg maar het niveau van chaos. Dus, je ziet daar in het linker onderkaudrant de accountens. Maar je moet zich wel een beetje zorgen maken. Want je hebt een long response time en later gemate voor chaos. Dan ben je veel meer susceptible voor automation. Daarmee, veel meer. 