Amsterdams smart city-initiatief is een publiek-private samenwerking die al meer dan 80 pilotprojecten heeft opgeleverd op allerlei terreinen van stedelijk leven. Data en analytics staan centraal.
Het basisidee achter de smart city-beweging (op gang gekomen in de VS rond 2005, met Bill Clinton als gangmaker) is de integratie van informatietechnologie in het stadsmanagement via publiek-private samenwerkingen. Dus: technologische innovatie van de stad met hulp van buitenaf. De stad stelt data beschikbaar aan techbedrijven – in het geval van Amsterdam zorgvuldig geselecteerde partners – en die doen daar vervolgens iets mee wat het stadsmanagement en/of de levenskwaliteit van de mensen in de stad verbetert. Verkeersstromen in realtime kanaliseren bijvoorbeeld, CO2-niveaus reduceren en allerlei gemeentelijke diensten verbeteren. Kopenhagen, Barcelona, Dublin, Amsterdam: het zijn allemaal smart city’s in wording. Amsterdam doet het goed: in april 2016 won de hoofdstad de Capital of Innovation-prijs van de Europese Commissie, voor de tech-georiënteerde transformatie van zijn stadsmanagement. Amsterdam experimenteert sinds een jaar of acht met een complexe groep smart city-activiteiten, projecten, partnerships, en entiteiten. Zo is er ook het ASC-platform (Amsterdam Smart City), dat projecten samenbrengt in categorieën als smart mobility, smart living, smart society, smart areas, smart economy, big & open data, infrastructuur, en living labs. Amsterdam is vastbesloten om nog smarter te worden. Amsterdamse lessen Data zijn chaos. En het is lastig om de chaos enigszins onder controle te krijgen, helemaal voor steden – die te maken hebben met burgers, niet met klanten. Steden focussen op kosten. Ze opereren in een politieke context waarin kortetermijnwinst soms bijna onmogelijk is, worden afgeremd door wettelijke beperkingen, bureaucratie enzovoort. Een casestudie van de Amsterdamse ervaringen brengt spanningen en afwegingen aan het licht waar allerlei organisaties tegenaanlopen die hun voordeel proberen te doen met de toenemende beschikbaarheid van data. Individuele (private) en maatschappelijke belangen zijn zelden identiek, en organisaties kunnen gemakkelijk de controle verliezen over hoe data worden gebruikt. Uit de casestudie valt lering te trekken. Toepassingen die goed zijn voor de hele gemeenschap kunnen individuen achterstellen Denk aan het inzetten van data met voorspellende waarde, die groepen mensen of de samenleving als geheel behoeden voor narigheid. Bijvoorbeeld data die wijzen op een (familiale, individuele, contextuele) aanleg voor crimineel gedrag. Je beschermt de gemeenschap – maar tegen hoge kosten (verlies van privacy) van specifieke individuen die per definitie (nog) niets hebben gedaan. Het is een kwestie van wikken en wegen. Een ander voorbeeld is afvalenergiebedrijf AEB Amsterdam, een smart city-partner van de stad. De recyclingpilot van AEB zou zonder meer gebaat zijn bij meer data over hoe en wat mensen wanneer weggooien. Maar als medewerkers van de gemeente het huisvuil van individuen gedetailleerd in kaart gaan brengen, dan zou dat als te invasief kunnen worden gezien. Niet alle eindgebruikers hebben dezelfde wensen of belangen De stad en zijn bewoners hebben niet per definitie dezelfde belangen. Als data openlijk toegankelijk zijn, kunnen ze op ongewenste manieren worden gebruikt. Kijk maar naar de ‘inbrekersapp’ (zie kader), die reuze handig is voor inbrekers maar natuurlijk niet voor de slachtoffers. De stad moet het gebruik van zijn data dus op zijn minst tot op zekere hoogte managen. Tegenwoordig richt Amsterdam zich meer op samenwerking met zorgvuldig geselecteerde partners. Dat reduceert risico’s – maar vergroot aan de andere kant het risico dat je mooie nieuwe toepassingen mist. De coördinatie van data met de uiteenlopende partners kan moeizaam zijn Oorlog om standaards is gewoon in de technologiehoek. Het beter coördineren van datagebruik over verschillende bedrijven heen zou voor de stad Amsterdam kosten reduceren, zou monopolies voorkomen en complexiteit reduceren. Maar het is moeilijk om bedrijven op zo’n manier te laten samenwerken. De belangen van de afzonderlijke bedrijven sluiten vaak niet goed aan bij wensen vanuit de samenleving – noch bij die van andere deelnemende partners. De voordelen van specifieke toepassingen voor het toerisme in Amsterdam zijn bijvoorbeeld minder relevant voor verkopers van draadloze verlichtingselementen. Het gevaar is ook dat data door dit soort incompatibiliteit moeilijk te integreren zijn. De eerste stap is cruciaal Succesvolle analyticsprojecten leunen op solide infrastructuren. In het Amsterdamse smart city-initiatief was die eerste stap een inventarisatie van 12.000 datasets van 32 afdelingen met elk hun eigen, idiosyncratische belangen. Dat was geen lolletje en op de korte termijn werpt zoiets geen vruchten af. Maar zo’n fundamentele eerste stap is onontbeerlijk voor wie een betrouwbaar proces wil ontwikkelen waarmee je de groeiende toestroom van data kunt bijbenen. Start smart Begin net als Amsterdam met kleine pilotprojecten, leer ervan, bouw iteratief uit. Waarbij zij aangetekend dat die kleinschaligheid zowel voor- als nadelen heeft. Een paar ledlampjes op locatie herprogrammeren bijvoorbeeld, dat is zo gefixt. Bij 150.000 stuks wordt het een interessante uitdaging. Aan de andere kant geniet je natuurlijk schaalvoordeel bij grootschalige projecten. De overhead bij het installeren van bijvoorbeeld de eerste parkeermeter is veel groter dan bij de honderdduizendste. Geen enkele stap voorwaarts is ook de laatste stap Een voorbeeld. Amsterdam wil de groenteconsumptie van inwoners stimuleren. Het stadsbestuur checkte het effect van zijn interventies op groentevlak door maandelijks de groenteverkopen in de stad te gaan meten. Voorheen waren dat soort metingen pas na jaren beschikbaar. Sneller informatie beschikbaar hebben is natuurlijk altijd beter, maar het opvoeren van de groenteverkoop was niet het doel an sich. Die groenteverkoop was een functie van het eigenlijke, gezondheidsgerelateerde doel: Amsterdammers stimuleren om meer verse groente te eten. Verdere verfijning van de meetresultaten in de toekomst moet beter duidelijk maken of dat onderliggende doel ook inderdaad wordt gehaald. Operationeel potentieel Steden die smart willen worden, zullen de nodige beren op hun weg vinden. Gebrek aan data zal het probleem niet zijn. Het gaat vooral om de spanningen tussen belangen, waarvan er hier een paar zijn aangestipt, en hoe je dan goede afwegingen maakt bij je keuzes. City managers zijn van groot belang bij smart city-initiatieven. Ideale kandidaten zijn mensen met een visie op zowel technologie als stedelijke ontwikkeling, die weten hoe andere organisaties tech inzetten. Iemand die in de woorden van Amsterdams chief technology officer (CTO) Ger Baron, van meet af aan de man achter Amsterdams smart city-project, voorkomt dat de stad een konijntje op de snelweg is waar grote technologievrachtwagens in volle vaart voorbij denderen. Baron staat momenteel voor vragen als: welke van de 80 pilotprojecten verdient de volledige steun van de gemeente – misschien vergezeld van enig gemeentelijk budget. Zou het stadsbestuur specifieke projecten ook zelf kunnen uitvoeren, of zou het vooral op private partijen moeten blijven vertrouwen? Goed nieuws is dat er aanzienlijke winst te behalen valt als steden hun gemeentelijke operaties verder verbeteren. Die verbeteringen kunnen voorlopers zijn van toekomstige nieuwe toepassingen. De volledige casestudie (Data-driven Smart City Management, mei 2016) kun je downloaden op de website van MIT Sloan Management Review. Apps for Amsterdam: de inbrekersapp De initiatiefnemers van het Amsterdamse smart city-initiatief hebben op organische wijze geleerd dat je projectpartners zorgvuldig moet selecteren. Dit alleen al omdat je niet altijd voorziet wat de combinatie van data voor vensters op de stadswereld kan openen. Een initiatief in Amsterdams smart city-project was Apps voor Amsterdam, waarin IT’ers werden uitgedaagd om datagestuurde apps te ontwikkelen waar de stad wat aan had. De data werden daartoe voor iedereen ter beschikking gesteld. Zo kwam – ongewild uiteraard – een handige inbrekersapp van de grond, die data over straatverlichting combineerde met locaties van de duurste panden en de afstand van die panden van politiebureaus. Door: Yvonne Halink Foto: bellena / Shutterstock.com
