1. The boards role in leading digitalisation
Styrelsers roll i att leda digitalisering
October 2019
Fernanda Torre, House of Innovation SSE
Liselotte Engstam, Chair Digoshen & NED
Mats Magnusson, Professor KTH
Robin, Teigland, Professor Chalmers
Oct 2019 OSIRIS, SISU Boards 4Boards.ai
2. 2
“A diverse Board and a strong
corporate culture. We are
well positioned to achieve our
strategic goal of driving
profitable growth and
building shareholder value."
Snabbt föränderlig & digitaliserad omvärld ökar trycket på styrelser
Oct 2019 OSIRIS, SISU Boards 4Boards.ai
3. Dela insikter från
• OSIRIS Styrelse Innovationsprojekt 2017-19
• SISU Boards 2018-21
• 4Boards.ai 2018-21
• Scale Global
Insikter från forskningsprojekt om styrelser,
med IMIT samverkan och Vinnova delfinansiering
OSIRIS, SISU Boards 4Boards.aiOct 2019
6. • 62% av större företags styrelser anser sig digitalt
kompetenta
Ref: MIT CISR 2018 – Stephanie Woerner
3 digitalt kompetenta styrelsemedlemmar behövs
för att påverka resultatet
Företag med digitalt kompetenta styrelser hade
38% högre intäktstillväxt
34% högre avkastning (ROA)
34% högre marknadstillväxt
• Extern detaljerad bedömning visar- endast 24%
Digitalt kompetenta styrelser – Nästa konkurrensfördel!
OSIRIS, SISU Boards 4Boards.aiOct 2019
7. Styrelser och ledning inte överens om vikten av AI
Research; AI in Europe & Sweden by EY and Microsoft 2018 (n=267)
March 2019 4Boards.ai
8. OMVÄRLDSBEVAKNING
för ökad och snabbare marknadsinsikt
STRATEGIOMSTÄLLNING
innovationsengagemang för förnyad
strategiformulering
INRIKTNINGSANPASSNING
beslut för resursallokering, förändring och agilitet
Styrelsepraxis som bidrar till företagsförnyelse och innovation
OSIRIS
Ramverk med
god praxis för
styrelsers
bidrag till
företags-
förnyelse och
innovation
OSIRIS:
> Unga talanger-dilemman, ordf-omvärld/mån, budget
utv
> Väsentlighetsanalys, agenda, kommittéer, utvärderin
> Inno horisonter, Resurs omallokering, etik vs lag
Oct 2019
9. 4Boards.ai forskningsprojekt
Objective
To identify, codify and disseminate a set of best practices to enable corporate
boards to more successfully govern and leverage AI and other exponential
technologies in their innovation and sustainability efforts
Prof Robin Teigland
Chair NED Liselotte Engstam
Fernanda Torre,
House of Innovation SSE
Maria Kandaurov, Chalmers
4Boards.ai &Oct 2019
12. Guidning av:
Insamlande, nyttjande &
analys av Big Data
Styrelsers guidning av AI Operationell förmåga - insikter
4Boards.ai &Oct 2019
Utveckling av Digitalt
Affärsekosystem
AI baserad Innovation
13. Guidning av:
Insamlande, nyttjande &
analys av Big Data
Styrelsers guidning av AI Operationell förmåga - insikter
4Boards.ai &Oct 2019
Utveckling av Digitalt
Affärsekosystem
AI baserad Innovation
Source: BCG (2019) “The Most Innovative Companies 2019”Source: Accenture (2018) “The Momentum Mindset”
$60 trillion
in revenues by 2025,
or >30% global
corporate revenues
Source: McKinsey (2018) ”Why Digital Strategies Fail”
15. Övervakning av:
Datahantering, Etik &
Black Box
Beslutfattande
Styrelsers övervakning av AI Styrningsförmåga
4Boards.ai &Oct 2019
Ledarskap I Digitalt
Affärsekosystem
AI Cyber Säkerhet
16. Övervakning av:
Datahantering, Etik &
Black Box
Beslutfattande
Styrelsers övervakning av AI Styrningsförmåga
4Boards.ai &Oct 2019
Ledarskap I Digitalt
Affärsekosystem
AI Cyber Säkerhet
Source: Szegedy, C., et all.(2013) Intriguing Properties
of Neural Networks
Source: Accenture (2018) “Data Veracity”
COMPAS algorithm and black bias.
Shift in Boards’ Focus
Apply all aspects of Governance +
Risk management…
… to partners
& stakeholders of the ecosystem
Ref. Forskningprojektet 4Boards.ai
17. Ref. Forskningprojektet 4Boards.ai
Boards 4 AI Leadership Matrix
4Boards.ai &Oct 2019
Guidning av AI
Operationellförmåga
Insamlande, nyttjande & analys
av Big Data
AI baserad Innovation
Utveckling av Digitalt
Affärsekosystem
Övervakning av AI
styrningsförmåga
Datahantering, Etik & Black
Box Beslutfattande
AI Säkerhet
Ledarskap I Digitalt
Affärsekosystem
18. Ref. Forskningprojekten Osiris, SISUBoards, 4Boards.ai I samarbete med IMIT & Vinnova
Innovate your leadership & boardroom for the digital era
OSIIRIS, SISUBoards, 4Boards.ai &Oct 2019
OMVÄRLDSBEVAKNING
för ökad och snabbare
marknadsinsikt
STRATEGIOMSTÄLLNING
innovationsengagemang för förnyad
strategiformulering
INRIKTNINGSANPASSNIN
G
beslut för resursallokering,
förändring och agilitet
Publications:
IMIT MGMT Magazine June-19
Routledge Publication
“The Digital Transformation
of Labor.
AI Leadership & the future of
Corporate Governance ”
(coming out Nov/Dec -19)
BILD –intro
Fernanda forskare, konsult och lärare på School of Innovation here hr på Handels
Liselotte professional styrelseledamot i 3 noterade och 2 privata företag,
Rådgivare till eukommissionen i bolagsstyrning o digitalisering, forskare i tre styrelseprojekt.
Osäkerheterna i omvärlden ökar allt mer och styrelsearbete har inte anpassats till den nya verkligheten där digitalisering alltmer påverkar våra arbeten och samhällen, det har inte heller forskningen om styrelsearbete, vilket vi nu ägnar oss åt
De projekt vi kommer att referera till leds av prof Mats Magnusson, KTH och Prof Robin Teigland Chalmers
Körschema 25 min + 5 min for questions
- óne min intro
- five minutes for context of business and boards
0,5 thomas cook,
2 disruption & I styrelserummet
1 digital affärsförmåga o affärsledarförmåga
0,5 digitala styrelser
0,5 Ai uppfattning
three minutes for other research
omvärldsbevakning, strategi omställning, inriktningsanpassning
one minute 4boards.ai
0,5 boards 4ai
0,5 clarity where to apply
- three minutes for the first set of questions for our framework
3 min menti – big data, ai inno, dig ecosystems
- four minutes to present guiding with examples
- Two minutes for a question supervising
2 min menti – etik black box, cybersäkerhet, leda digital ecosystem
- four minutes for supervising with examples
two minutes for call for action with the other research - What to improve and all three? Connections to research.
Ramverk
Summering o artikel o bok
fråga vilket område tycker ni behöver förbättras?
0,5/5-five minutes for context of business and boards
BILD –thomas cook,
Ser ni vem detta är? Frank Meysman – Styrordf på det 178 år gamla resebolaget Thomas Cook, hade 20k anställda, omsatte förra året 96 Miljarder – ”vi har mångfald i styrelsen, välpositionerad för att driva lönsam tillväxt och värde för ägarna”. … den 23 september gick de i konkurs...
0
BILD –projekten
Förutom praktiskt och rådgivande erfarenhet så bygger vi på insikter från tre projekt som alla handlar om styrelser och företagsförnyelse, där IMIT ingpr och är alla delsponsrade av Vinnova.
*Osiris, som är avslutat och SISU boards som pågår, handlar om styrelser strategi och innovation och leds prof Mats Magnusson, KTH och där jag också deltar.
*4Boards.ai handlar om hur styrelser påverkas av och påverkar AI och leds av Prof Robin Teigland Chalmers, där Både Fernanda och jag deltar. ,5/5-five minutes for context of business and boards
2/5-five minutes for context of business and boards
BILD –högsta risken & Styrelseagendan
Högsta risken för företag är enlig forskning från Univ of North Carolina hasigheten på den disruption som ny digitala innovation innebär
Det är en komplex och snabb värd vi lever i och vår forskning kring styrelser visar att de har mycket på sin agenda, de diskuterar …och behöver diskutera mer.. Världen kommer aldrig att vara så enkel och långsam som den är idag!
2- 270 board professionals , primarely Europe
1/5-five minutes for context of business and boards
BILD –digital affärsförmåga o ledarskapsförmåga
I en forskning som bådegenomförts av MIT och på Digosehn där jag är ordförande så ser vi vikten av att Digital Affärsförmåga går hand i hand med den digitala Ledarskapsförmågan,
Och från en jämförelse mellan åren 2012 och 2018 kan vi se att vi uppfattar att vi har 39% av den digitala affärsförmåga jämfört med ledande,
- beror på hasigheten i omvärlden
Vi kan dock se att ledarskapsförmågan – den till och med backar, eller så får vi insikt i hur komplext och utmanande det faktiskt är
0.5/5-five minutes for context of business and boards
2 Digitally savvy directors change the risk conversation from evaluating the project risk of a particular initiative to the business model risk of not doing something new
Source: MIT CISR 2018 Board Study, 1122 companies, based on coding of public proxy data.
0.5/5-five minutes for context of business and boards
4 - Three minutes for other research
30 sek
Mer än 25 intervjuer m styrelseproffs, styrelse & AI experter i Sverige & Int
Intervjuer med tre bolag & en bolagssfär
Flertal större workshops med styrelseledamöter
Analys forskningsresultat & forskningsläge – ak & rådgivningsbaserat
Utveckling ramverk, sammanställning god praxis
Författande akademiskt bokkapitel
Identifikation djupdykningsområde – Cyber Security
Utveckling av styrelseutvärdering
Samarbete internationell forskning
30 sek
- three minutes to share and fill in menti
three minutes to present guiding with examples
Ex Husqvarna - big data och ny affär och affärsmodell med sensorer, spårning och app.
https://www.linkedin.com/pulse/interview-peltarions-ceo-how-bring-ai-operational-hemming-svensson/
Big Data: Accenture suggested in a report that the fi rm’s reluctance of investing in AI is largely driven by data concerns, as 48% of surveyed companies reported data quality issues, while 36% reported a lack of suffi cient data for training and 35% reported data existing in silos (Sinclair, Brashear and Shacklady, 2018). Thus, boards need to develop an understanding of not only the gathering but also of the harvesting and analyzing of data.
-There is a strong correlation between companies that consider themselves strong innovators and those that see themselves as being strong at AI (Ringel et al., 2019). One would expect this to be primarily true for technology firms; however, a closer look at a BCG report reveals that the most innovative firms are not all technology firms.
- Ex Spotify samarbete med släktforsningsföretaget Ancestry där man med DNA analys kan spåra sitt ursprung, och vid import till Spotify med AI får musik som matchar ens bakgrund, ökar värdet för bägge företagen
Rather the most innovative fi rms are those that develop not only AI but also platforms and ecosystems across their industry regardless of industry (Ringel et al., 2019).
Case ideas
ØInsamlande, nyttjande & analys av Big Data
* ex Netflix , Husqvarnas Fleet services med chip som ser data hur produkten mår o körstil hos förare
ØAI baserad Innovation
Epiroc automotive machines in mines,
Peltarion and Billerud Korsnäs https://peltarion.com/solutions/cases/ai-and-paper-production
ØUtveckling av Digitalt Affärsekosystem
* Stora Enso Startup Collaboration, Robot råd till kunder av SEB,
Electrolux 5 partners open innovation
https://www.electroluxgroup.com/en/electrolux-innovation-factory-announces-five-new-partners-for-its-open-innovation-program-30178/
ØDatahantering, Etik & Black Box Beslutfattande
* FB/cambridge analytica 7the great hack, amazon AI biased recruitment tool , forbes 99/100 male innoleders
ØAI Cyber Säkerhet
* Kone Cyber Hub (https://www.youtube.com/watch?v=uLv9aiLDtc8)
ØLedarskap I Digitalt Affärsekosystem
* Combient
three minutes to present guiding with examples
Ex Husqvarna - big data och ny affär och affärsmodell med sensorer, spårning och app.
https://www.linkedin.com/pulse/interview-peltarions-ceo-how-bring-ai-operational-hemming-svensson/
Big Data: Accenture suggested in a report that the fi rm’s reluctance of investing in AI is largely driven by data concerns, as 48% of surveyed companies reported data quality issues, while 36% reported a lack of suffi cient data for training and 35% reported data existing in silos (Sinclair, Brashear and Shacklady, 2018). Thus, boards need to develop an understanding of not only the gathering but also of the harvesting and analyzing of data.
-There is a strong correlation between companies that consider themselves strong innovators and those that see themselves as being strong at AI (Ringel et al., 2019). One would expect this to be primarily true for technology firms; however, a closer look at a BCG report reveals that the most innovative firms are not all technology firms.
- Ex Spotify samarbete med släktforsningsföretaget Ancestry där man med DNA analys kan spåra sitt ursprung, och vid import till Spotify med AI får musik som matchar ens bakgrund, ökar värdet för bägge företagen
Rather the most innovative fi rms are those that develop not only AI but also platforms and ecosystems across their industry regardless of industry (Ringel et al., 2019).
Case ideas
ØInsamlande, nyttjande & analys av Big Data
* ex Netflix , Husqvarnas Fleet services med chip som ser data hur produkten mår o körstil hos förare
ØAI baserad Innovation
Epiroc automotive machines in mines,
Peltarion and Billerud Korsnäs https://peltarion.com/solutions/cases/ai-and-paper-production
ØUtveckling av Digitalt Affärsekosystem
* Stora Enso Startup Collaboration, Robot råd till kunder av SEB,
Electrolux 5 partners open innovation
https://www.electroluxgroup.com/en/electrolux-innovation-factory-announces-five-new-partners-for-its-open-innovation-program-30178/
ØDatahantering, Etik & Black Box Beslutfattande
* FB/cambridge analytica 7the great hack, amazon AI biased recruitment tool , forbes 99/100 male innoleders
ØAI Cyber Säkerhet
* Kone Cyber Hub (https://www.youtube.com/watch?v=uLv9aiLDtc8)
ØLedarskap I Digitalt Affärsekosystem
* Combient
- three minutes to share and fill in menti
-three minutes for supervising with examples
Amazon recruiting algorith biased against women https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G
Black Box & Ethics: Accenture found that 79% of executives responded that their organizations were basing their most critical systems and strategies on data, yet many had not invested in the capabilities to verify the truth within (Accenture, 2018). This is a basis for concern for boards because if an AI system is based on incomplete or poor data quality, it could lead to the wrong training of the algorithms, opening concerns for the trustworthiness of the AI decisions
ProPublica compared COMPAS’s risk assessments for 7,000 people arrested in a Florida county with how often they reoffended (Angwin et al; 2016; Garber, 2016; Liptak, 2017). It was discovered that the COMPAS algorithm was able to predict the particular tendency of a convicted criminal to reoffend. However, when the algorithm was wrong in its predicting, the results was displayed differently for black and white offenders. Through COMPAS, black offenders were seen almost twice as likely as white offenders to be labeled a higher risk but not actually re-offend. While, the COMPAS software produced the opposite results with whites offenders: they were identified to be labeled as lower risk more likely than black offenders despite their criminal history displaying higher probabilities to reoffend (examples of results are shown in fig. 2–5).
Maersk Cybersecutiry incident https://safety4sea.com/cm-maersk-line-surviving-from-a-cyber-attack/
HackerOne ethical hackers
https://www.hackerone.com/press-release/hackers-report-first-security-vulnerability-77-customers-within-24-hours-hackerone
https://www.hackerone.com/resources/the-2019-hacker-report
https://www.hackerone.com/resources/forrester-total-economic-impact-study-hackerone
Cybersecurity: AI systems are particularly susceptible to attacks (Mitchell, 2019) for two main reasons: 1) machines are being used to train other machines – which scales the exposure of compromised pieces of code, and 2) machines can be fooled by adversarial examples, i.e., inputs optimized by an adversary to produce an incorrect model classifi cation
Case ideas
ØDatahantering, Etik & Black Box Beslutfattande
* FB/cambridge analytica 7the great hack, amazon AI biased recruitment tool , forbes 99/100 male innoleders
ØAI Cyber Säkerhet
* Kone Cyber Hub (https://www.youtube.com/watch?v=uLv9aiLDtc8)
ØLedarskap I Digitalt Affärsekosystem
* Combient
-three minutes for supervising with examples
Amazon recruiting algorith biased against women https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G
Black Box & Ethics: Accenture found that 79% of executives responded that their organizations were basing their most critical systems and strategies on data, yet many had not invested in the capabilities to verify the truth within (Accenture, 2018). This is a basis for concern for boards because if an AI system is based on incomplete or poor data quality, it could lead to the wrong training of the algorithms, opening concerns for the trustworthiness of the AI decisions
ProPublica compared COMPAS’s risk assessments for 7,000 people arrested in a Florida county with how often they reoffended (Angwin et al; 2016; Garber, 2016; Liptak, 2017). It was discovered that the COMPAS algorithm was able to predict the particular tendency of a convicted criminal to reoffend. However, when the algorithm was wrong in its predicting, the results was displayed differently for black and white offenders. Through COMPAS, black offenders were seen almost twice as likely as white offenders to be labeled a higher risk but not actually re-offend. While, the COMPAS software produced the opposite results with whites offenders: they were identified to be labeled as lower risk more likely than black offenders despite their criminal history displaying higher probabilities to reoffend (examples of results are shown in fig. 2–5).
Maersk Cybersecutiry incident https://safety4sea.com/cm-maersk-line-surviving-from-a-cyber-attack/
HackerOne ethical hackers
https://www.hackerone.com/press-release/hackers-report-first-security-vulnerability-77-customers-within-24-hours-hackerone
https://www.hackerone.com/resources/the-2019-hacker-report
https://www.hackerone.com/resources/forrester-total-economic-impact-study-hackerone
Cybersecurity: AI systems are particularly susceptible to attacks (Mitchell, 2019) for two main reasons: 1) machines are being used to train other machines – which scales the exposure of compromised pieces of code, and 2) machines can be fooled by adversarial examples, i.e., inputs optimized by an adversary to produce an incorrect model classifi cation
Case ideas
ØDatahantering, Etik & Black Box Beslutfattande
* FB/cambridge analytica 7the great hack, amazon AI biased recruitment tool , forbes 99/100 male innoleders
ØAI Cyber Säkerhet
* Kone Cyber Hub (https://www.youtube.com/watch?v=uLv9aiLDtc8)
ØLedarskap I Digitalt Affärsekosystem
* Combient
-1 of two minutes for supervising with examples
- 1 of two minutes for call for action with the other research - What to improve and all three? Connections to research.