Ethvert stort, komplisert system som virker, startet som et lite, enkelt system som virket
John Gall, Systemantics
En av mine mentorer, nå avdøde professor James McKenney, var med i datamaskinenes barndom. Et meget tidlig prosjekt han var med på var å lage et system for å automatisere lagerføringen for Sears (et stort varehus som gikk konkurs for et par år siden). Prosjektet ble oppgitt da McKenney fant ut at å holde orden på bare en type vare – sokker for menn – ville legge beslag på alt som fantes av datakraft i USA på den tiden. Kombinatorisk kompleksitet – dimensjoner som størrelse, lengde, mønster, farge, materiale og fabrikant – ble for mye for datamaskiner på 50-tallet.
Jeg vet ikke hva Sears gjorde, men det ble jo automatisert lagerstyring etter hvert, enten fordi de ventet til teknologien var god nok eller de forenklet verden ved å utelate noe eller ved å slå sammen variable.
Svak teknologi tvinger deg til forenkling.
Nå er datamaskiner fantastisk mye kraftigere, lagringskapasitet så å si gratis, og alle mulige algoritmer mye mer sofistikert. Vi kan automatisere mye mer. Men problemet med kombinatorisk kompleksitet er fortsatt like stort, men nå er det mennesket som er den begrensende faktor, særlig ved store, byråkratisk skapte systemer.
Byråkratiske systemer – og det er ikke noe galt med skikkelig byråkrati, bare så det er sagt – blir gjerne svært komplisert fordi det er mange ulike varianter av brukere der ute, ofte med små forskjeller. Når systemet interagerer med brukeren, må det gå gjennom mange steg for å finne ut hvordan brukeren skal kategoriseres. Selv om 95% av brukerne er de samme, må ofte alle gjøre den samme jobben som kreves av de mest kompliserte 5%. Systemet ender opp med å belaste de mange med en kompleksitet som bare trengs for de få.
Her er et eksempel: En konsulent fra et større IT-selskap kom innom kontoret mitt for noen år siden. Vi diskuterte utfordringene med store, offentlige systemer – helsevesen, skatt, NAV, Forsvaret, jernbane, den slags. Disse systemene ender ofte opp som prosjektkatastrofer i avisene, takket være stor kompleksitet og liten endringsvilje. Problemet er ikke nytt og ikke avgrenset til offentlig sektor –privat sektor er flinkere til å avslutte prosjektene tidligere og i alle fall flinkere til å dysse ned katastrofene etter at de er et faktum.
IT-konsulenten nevnte et spesifikt eksempel: Kjønn. Jeg trodde, litt naivt, at det bare fantes tre ulike verdier for kjønn: Mann, kvinne og (for eksempel i en innkommende skadesituasjon) ukjent. Det viser seg at det er nok mye mer komplisert: Det finnes tydeligvis mange klassifikasjoner av kjønn i tillegg til de to vanligste, men variantene utenom de to vanligste betegner en svært liten del av menneskeheten. Alle variasjoner må imidlertid med fra begynnelsen, og skaper da kombinatorisk kompleksitet når de møter andre variable med samme egenskaper.
Dermed blir alt komplisert. Altfor komplisert.
Problemet at de som lager (og bestiller) systemene lever i en kompleks verden, og ønsker teknologi so løser deres problemer uten at de trenger å forenkle den. Å forenkle betyr ofte å bevisst velge å la være å gjøre noe. Det er vanskelig, særlig i profesjonelle miljøer der det er mange spesialister som insisterer på at deres spesifikke kompleksitet må inkluderes i det nye systemet. De som ønsker forenkling er færre og har ofte mindre spesifikke argumenter.
For å parafrasere en annen av mine gamle veiledere: Et digitalisert rot er fortsatt et rot.
Løsningen, mener jeg, ligger i å lære fra, av alle ting, Facebook. Facebook, i hvert fall tidlig og i den engelske versjonen, ba deg fylle ut opplysninger om deg selv når du laget en profil. Et av spørsmålene var “Er du i et forhold?”. Svaralternativene var “Ja”, “Nei”, og “Det er komplisert…” Hva med å la det være utgangspunktet for nye, komplekse systemer – at vi i stedet for å ta med alle varianter, begynner med et system som forholder seg til de vanligste og, hvis ting blir for komplisert, erkjenner det og overlater prosessen til noe utenom systemet?
I Norge har vi faktisk et eksempel i verdensklasse på akkurat denne fremgangsmåten: Altinn og den automatiske selvangivelsen. På 90-tallet, under ledelse av Bjarne Hope (en briljant, ingeniørutdannet byråkrat som dessverre døde altfor ung) ble det besluttet at all den tiden vi nordmenn brukte på å fylle ut selvangivelsen var bortkastet, siden det offentlige allerede hadde informasjonen, fra banker og arbeidsgivere, og andre kilder. Skattevesenet snudde på hele prosessen og sendte ut forenklede, ferdig utfylte selvangivelser med et svært enkelt spørsmål: Er disse tallene riktige? Hvis ja, skriv under og send inn (og fra tidlig på 2000-tallet, send en SMS, i dag trenger du ikke gjøre noe som helst). Hvis nei, skriv inn de riktige tallene og send inn.
Om Tiktok for de over 25…
Forenkling fungerer
Til å begynne med fungerte systemet bare for under en tredjedel av befolkningen – folk med bare en jobb, fast lønn, og standard fradrag – men år for år, ved en kombinasjon av forenkling av skattereglene og økt funksjonalitet i systemet, kan det nå brukes av nesten hele befolkningen. Selv har jeg en komplisert selvangivelse siden jeg driver et par små bedrifter, men fra 2018 kunne jeg faktisk bruke den automatiserte selvangivelsen.
(Bare for å vise effekten av dette for Skattevesenet: I 2018 fikk jeg faktisk en telefon fra Skatt Øst som lurte på hvor det ble av selvangivelsen – det viste seg at et firma hadde sendt meg en innbetaling som gjorde at jeg ble selvstendig næringsdrivende. Personen fra Skatt Øst forklarte meg hva jeg skulle gjøre for å rydde opp i situasjonen ”før det blir gebyrer og greier” og svarte også på noen andre spørsmål jeg hadde. Fantastisk service – og det sier noe om hvordan automatisering kan frigjøre offentlig ansatte til å hjelpe innbyggerne fremfor å mate datasystemer.)
Resultatet er at selv om mange nordmenn klager på skatten, er det få som klager på skattemyndighetene. Dette fordi etaten startet med først å automatisere det enkle, for deretter å fortsette en iherdig forenklings- og automatiseringsprosess.
Men virkelig fremgangsrike systemer nøyer seg ikke med å gjøre det enkle først: De skaper en bevegelse i retning av enkelhet etter at systemet er laget. Altinn og forenklet selvangivelse legger press på politikerne slik at de ikke gjør skattereglene mer komplisert – en politiker som innfører regler som gjør at mange av oss må tilbake til kompliserte selvangivelser blir ikke populær, ganske enkelt.
Vi trenger mye mer ”Ja, Nei og Det er komplisert” som metode for å begynne med det enkle, og deretter gradvis angripe den kompliserte kategorien, først og fremst gjennom å forenkle den.
Hva mener du?
Antakelig svarer du at det er komplisert…
(En versjon av dette essayet ble publisert på ACM Ubiquity’s blogg i 2015 – og ble det mest leste innlegget der noensinne. Takk til Peter Denning for gode kommentarer på tidligere versjoner.
Om teknologisk schizofreni
