OSÄKERHET, LÄRANDE OCH EXPERIMENT

Vilka krav ställer den teknologiska förändringsprocessen på politiken? En kombinato- risk utveckling med avstamp i digital teknologi ger upphov till ökande osäkerhet om ekonomins övergripande utveckling (Arthur, 1999, Ito och Howe, 2016, Wernberg och Andersson, 2017). Det beror bl.a. på att nya teknologiska kombinationer som uppstår genom innovation och entreprenörskap knyter ihop olika delar av ekonomin, samt att det digitala entreprenörskapets verktyg har blivit tillgängliga för fler vilket medför en mer distribuerad förändringsprocess. Detta leder i sin tur till en växande komplexitet och osäkerhet i ekonomin som helhet. Utvecklingen utmanar t.ex. vår förmåga att göra långsiktiga arbetsmarknadsprognoser eller att hålla isär och särreglera olika branscher – är Uber ett teknikbolag eller ett taxibolag?

Vidare är effekten av lagar och regleringar beroende av de teknologiska förutsätt- ningar de stiftades för, vilket betyder att deras faktiska effekt inte är konstant över tid. Istället uppvisar politiken en sorts halveringstid som beror på den teknologi reg- leringen bygger på samt den övergripande teknologiska utvecklingen (Foldvary and Klein, 2003). Det betyder att om den teknologiska förändringen ökar i frekvens ökar också behovet av att anpassa regleringar till nya förutsättningar.

Det finns med andra ord ett växande behov av policyprocesser som äger rum på samma tidsskala som det digitala entreprenörskapet. Det betyder inte att all politisk styrning ska bli snabbare. Lagar och grundläggande regelverk bidrar till långsiktiga spelregler i ekonomin som förändras långsamt, men med en tilltagande osäkerhet behövs det också kortsiktig anpassningsförmåga för att hantera friktioner mellan poli- tik och ny teknik. Det skapar också goda förutsättningar för experiment och lärande genom återkoppling.

Med experiment avses åtgärder för att minska regelbördan och möjliggöra digitalt entreprenörskap under förutsättningar som är avgränsade i tid och rum. Det kan handla om att tillåta drönare eller självkörande bilar inom ett område. I Kista genom- fördes exempelvis en pilotstudie med en självkörande buss, den s.k. Autopiloten.22 _Det kan även handla om att ge entreprenörer tillgång till grundläggande infrastruktur för

k a pi t el 6 gÅ r a l lt v er k l igen forta r e?

att testa nya tillämpningar. T.ex. driver Krinova Science Park i Kristianstad en testbädd som öppnar upp stadens vatteninfrastruktur för entreprenörer.23

Genom att skapa utrymmen för teknik och teknikdrivna innovationer som ännu inte har integrerats i ordinarie regelverk främjar man inte bara entreprenörskapet utan skapar också en viktig informationskälla för framtida politikutformning. Det är centralt för den här typen av experiment att förutsättningarna gör det möjligt för entreprenörerna att testa sina idéer och bygga referensstudier samtidigt som de som äger policyprocessen måste ha möjlighet att samla in tillräckligt med information om hur den nya tekniken fungerar och vilka reformbehov den kan ge upphov till. Det är viktigt att komma ihåg att experiment inte är ett mål i sig självt, utan ett medel för att balansera relationen mellan teknik och politik. Experiment är ett verktyg för lärande för både entreprenör och politiska beslutsfattare.

Lärande har som begrepp använts på en mängd olika vis för att beskriva utveck- ling och anpassning på marknads-, företags- och individnivå (Nooteboom, 1999). Introduktionen av digitala verktyg har dessutom gjort det möjligt för företag att samla in och analysera data om sin egen verksamhet i realtid. På så vis är det möjligt att lära sig mer om kunders beteende, men också om tillverkningsprocesser och produkters slitage och underhållsbehov över tid. Hal Varian, Googles chefsekonom, konstaterar att så snart företag kan arbeta med datadriven återkoppling kan de också genomföra vad han kallar kontrollerade experiment (Varian, 2010). Varian använder Google som exempel och beskriver hur sökmotorn genomförde 6 000 experiment under 2008, variationer i mötet med olika kunder som möjliggjorde 450–500 förbättringar i sök- motorn det året.

Denna ständiga utveckling har blivit mer regel än undantag för digitala produkter och tjänster. Mobiltelefoner, laptops, appar, program och tv-spel uppdateras alla återkommande för att erbjuda nya och förbättrade funktioner. Detta beror på att företagen lär sig mer genom att fler kunder använder deras produkter. Kelly (2017) beskriver det som att produkterna aldrig blir färdiga utan istället befinner sig i ett ständigt ”blivande”. Det innebär i någon mån också att konkurrensen mellan liknande produkter har förlängts från försäljningstillfället till uppdateringsprocessen. Lärandet blir därmed allt viktigare för konkurrenskraften i den digitaliserade ekonomin.24

När digital teknologi ska tillämpas i fysiska produkter eller i reglerade tillämp- ningsområden är däremot trösklarna för att testa tekniken ofta högre, samtidigt som behovet av test är större än vad det är för andra typer av digitala tjänster. Det gäller t.ex. självkörande fordon i stadstrafik och utvecklingen av digitala vårdtjänster. Det är inte huvudsakligen tekniken som skapar hinder, utan regleringar och institutionella ramverk runt tillämpningsområdet som skapar en friktion mellan ny teknik och gam- mal politik. Här fyller en experimentorienterad policyprocess en central roll.

23. https://www.krinova.se/mat-miljo-halsa/krinovamiljo/testbed-vattenrelaterade-innovationer/ 24. Det märks även på utbudet av konsulttjänster inom s.k. business intelligence eller den

Innovatörer och entreprenörer inom denna typ av område är beroende av att kunna testa sina produkter och tjänster i den miljö och under de förutsättningar som de är tänkta att användas i för att kunna fortsätta sitt utvecklingsarbete. I takt med att produkter, och de system de ingår i, blir mer komplexa ökar behovet av vad Rosenberg (1982) kallar lärande genom användning (learning by using). Det räcker inte att tillverka produkten (learning by doing), den måste också användas i det system den är tänkt att vara en del av. Det går inte att på förhand och i detalj bestämma hur självkörande bilar ska fungera i stadstrafik eller hur digitala vårdtjänster ska integreras i vårdsystemet. Det behövs istället ramverk som gör det möjligt för både entreprenörer och lagstiftare att ta reda på svaret på ett vis som båda parter kan lära av. Det är inte en fråga om marknad eller stat, utan om en positiv växelverkan mellan marknad och stat (Colander och Kupers, 2014).

Digitala entreprenörers och politiska beslutsfattares behov av informationsinhämt- ning sammanfaller i de fall då entreprenörerna behöver testa teknikdrivna innovatio- ner i ett sammanhang som kräver någon form av regelundantag. Antag att det handlar om att köra drönare med snabbmatsleveranser. För entreprenören handlar det om att, med Rosenbergs ord, lära genom användning och i slutändan kunna använda testet som referens. För den politiske beslutsfattaren handlar det också om att lära genom användning, fast med avseende på regelverken. Vilka regler finns, vilka saknas och vilka är överflödiga? Den policyproess som omger ett sådant experiment samlar information om operationaliseringen av den nya tekniken som kan ligga till grund för liknande experiment, framtida utredningar eller lagförslag.

Det finns alltså ett omfattande informationsvärde i själva processen, även om enskilda innovationer eller ett helt experiment skulle misslyckas. Det handlar inte om att ”välja vinnare” och identifiera rätt innovationer, utan om att möjliggöra en bred variation och plocka bort dem som misslyckas (Klepper, 2015; Rodrik, 2009).

I vissa fall uppstår nya teknikdrivna fenomen på egen hand utan experiment. Det gäller t.ex. tillämpningar av blockkedjeteknik och artificiell intelligens, men även delningsekonomitjänster som Uber eller Airbnb, nätläkartjänster som Kry, avfallshan- teringstjänster som Tiptapp eller el-scootertjänsten Voi. När frågan om reglering lyfts, inte sällan av etablerade konkurrenter, finns det inget kunskapsunderlag att utgå ifrån och därför bedöms de nya tjänsterna antingen utifrån tänkbara risker eller utifrån hur väl de passar in i den befintliga organisatoriska strukturen. Istället borde regeringen ta för vana att inrätta observatorium som under en tid kan följa och studera det nya fenomenet för att avgöra om det finns ett reglerings- eller reformbehov, men också för att samla kunskap och information om utvecklingen inom det aktuella området. Det skulle då kunna visa sig att det inte finns ett regleringsbehov, men att rådande reg- lering måste anpassas för att inkludera den nya verksamheten. EU-kommissionen har t.ex. inrättat ett blockkedjeobservatorium (EU Blockchain observatory and forum).25 Kanske behöver Sverige ett observatorium för urban mobilitet, digitala vårdtjänster eller varför inte edtech?

k a pi t el 6 gÅ r a l lt v er k l igen forta r e?