De herstart van de politieke activiteiten

Na het zomerreces worden de reguliere activiteiten weer opgepakt. Vanaf half augustus starten het kabinet en de coalitiefracties met voorbereidingen voor de begrotingen van volgend jaar, vooruitlopend op Prinsjesdag. Voor gemeenten en uitvoeringsinstanties betekent de hervatting van de politieke activiteiten in Den Haag dat ze zich moeten voorbereiden op de impact van de komende begrotingen en beleidsvoorstellen.

Communicatie in het hart van beleid

Voor resultaten ben je als overheid afhankelijk van anderen. Van burgers, inwoners, zakelijke partijen en maatschappelijke organisaties. Maar al deze partijen hebben een eigen belang en kennen een eigen dynamiek. Overheden willen om die reden de betrokkenen centraal stellen. En dat is precies waar de Leidraad Factor C in voorziet.

Een gedeelde ontwikkeling tussen privaat en publiek

De afgelopen twee decennia zijn er ontwikkelingen te ontdekken in Nederland die zowel voor de publieke als de private sector gelden. Bekende Nederlandse bedrijven zoals Philips, Heineken en ASML hebben het toegepast om hun processen te optimaliseren. Maar dit geldt voor meer organisaties die streven naar verbeterde efficiëntie, lagere kosten en hogere klanttevredenheid.

Focus vanuit de breedte

Bij het ontwikkelen van beleid spelen verschillende elementen een rol die de dynamiek en haalbaarheid van het beleid beïnvloeden. Dit omvat onder andere de participatie van verschillende belanghebbenden, zoals belangengroepen, burgers en overheidsinstanties. Waarbij elke groep zijn eigen perspectief, belangen en prioriteiten heeft, wat de dynamiek en complexiteit van het proces sterk beïnvloed.

Een steeds complexer speelveld

Bij beleidsvorming komen diverse complexe elementen samen die de dynamiek en haalbaarheid van beleid bepalen. De betrokkenheid van verschillende belanghebbenden, de invloed van bureaucratische processen en de schaarste aan financiële middelen zijn slechts voorbeelden van de factoren die een belangrijke rol spelen bij dit proces.

ChatGPT bij beleidsvorming

De opkomst van A.I. heeft inmiddels een enorme impact gehad op verschillende bedrijfssectoren en naar verwachting zal deze impact alleen maar toenemen. Een tot de verbeelding sprekende ontwikkeling van A.I. zijn geavanceerde taalmodellen zoals ChatGPT, die ons vermogen om te communiceren met machines naar een nieuw niveau hebben getild. Maar wat betekenen deze ontwikkelingen voor GDSS of de complexe maatschappelijke vraagstukken waarvoor GDSS wordt ingezet?

De evolutie in beleidsvorming

Binnen de wereld van beleidsvorming is verandering de enige constante. De afgelopen jaren hebben een opmerkelijke verschuiving laten zien in de manier waarop beleid wordt ontwikkeld, geïmplementeerd en geëvalueerd. Nieuwe uitdagingen, technologische vooruitgang en maatschappelijke veranderingen hebben geleid tot een evolutie in de benadering van beleidsvorming.

Belemmeringen in besluitvorming

Elk besluitvormingsproces leidt tot een definitieve keuze, die aanleiding geeft tot actie. Het kan worden beschouwd als een probleemoplossende activiteit, die een optimale oplossing oplevert voor een specifiek vraagstuk. Maar tijdens het proces van besluitvorming kunnen er factoren gaan spelen die het proces juist belemmeren of zelfs tegenwerken.

Groepsbesluitvorming structureren

Met een groep mensen belangrijke beslissingen nemen kan een grote uitdaging blijken. Zeker wanneer er te licht over groepsbesluitvorming wordt gedacht. Dan zit je voor je er erg in hebt in een stapeling van meningen, verschuift de discussie naar hele andere thema’s of wordt er een minderwaardig besluit genomen om er ‘maar van af te zijn’. Dat komt in veel gevallen omdat er onvoldoende bewustzijn en sturing is van het groepsproces.

Verlammende data

Data is de levensader van veel moderne organisaties. Data geeft bedrijven mogelijkheden om analysen uit te voeren en uit zeer grote aantallen platte data snel te herleiden ‘wat’ er gebeurt en op basis daarvan verklaringen te maken en voorspellingen te doen. Maar juist op dat vlak gaat het vaak mis. Want alhoewel data je kan vertellen ‘wat’ er gebeurt, kan het je vaak nog niet vertellen ‘waarom’ het gebeurt. En laat het nu vooral de ‘waarom’ zijn die interessant is.