Het verleden is een slechte gids voor nieuwe risico’s
Veel risico’s veranderen sneller dan de data die ze beschrijven. Historische gegevens werken alleen bij een lange, stabiele reeks, zoals autoschades. Voor gebeurtenissen als een mogelijke Chinese invasie van Taiwan bestaat geen bruikbare basis. Ook combinaties van schokken, zoals klimaatschade samen met geopolitieke spanningen, komen in historische data zelden voor, waardoor de mogelijke impact wordt onderschat. Zeldzame gebeurtenissen met grote gevolgen zijn bovendien ondervertegenwoordigd. Wie AI traint op onvolledige of foutieve data, krijgt onbetrouwbare uitkomsten. Het verleden kan volgens een van de experts gevaarlijk geruststellend zijn.
De experts pleiten daarom voor een andere aanpak. Gebruik historische data als basislijn en om te begrijpen wat er misging, niet om te voorspellen. Volg signalen die eerder waarschuwen, zoals nieuwe regelgeving, de capaciteit in toeleveringsketens of sentiment op sociale media, en analyseer bijna-incidenten. Houd onwaarschijnlijke risico’s met grote impact op de agenda en laat een ‘red team’ aannames uitdagen. Belangrijker dan precies voorspellen is een organisatie die schokken kan opvangen. Risicomanagement verschuift daarmee niet alleen van terugkijken naar vooruitkijken, maar vooral naar sneller kunnen bijsturen.
Dit is een samenvatting van het volledige artikel op de site van Risk Management Magazine.
