De taskforce-reflex: bestuurlijke daadkracht of bestuurlijke illusie?

Recent kondigde minister Rob Jetten aan dat het kabinet zes nieuwe taskforces wil oprichten om een aantal taaie maatschappelijke problemen vlot te trekken. Het idee klinkt logisch. Breng de juiste mensen bij elkaar, zet er politieke prioriteit op, geef het een naam, en het probleem krijgt eindelijk de aandacht die het verdient.

Maar wie het fenomeen iets langer bekijkt, ziet een intrigerende vraag ontstaan. Niet een politieke vraag, maar een analytische.

Helpen taskforces eigenlijk wel?

Of zijn ze vooral een bestuurlijk ritueel geworden dat daadkracht suggereert, zonder dat duidelijk is of het daadwerkelijk iets oplost?

Voor een platform dat kijkt naar de rol van data in besluitvorming is dat een fascinerende vraag.

Het moment waarop een taskforce ontstaat

Taskforces ontstaan zelden aan het begin van beleid. Ze verschijnen meestal pas wanneer het al misgaat.

Een dossier loopt vast. Verschillende ministeries werken langs elkaar heen. Belangen botsen. Of de uitvoering blijkt ingewikkelder dan gedacht.

De reflex is dan vaak organisatorisch van aard. Er wordt een extra structuur gebouwd bovenop de bestaande structuur. Een tijdelijke club die sneller kan schakelen, knopen kan doorhakken en de boel kan versnellen.

Op papier klinkt dat rationeel.

Maar vanuit een data-perspectief is het een opvallende reactie. Want het probleem wordt niet gedefinieerd in termen van meetbare effecten, maar in termen van governance.

Alsof het probleem vooral zit in de organisatie van het beleid.

De ontbrekende vraag

Wat bij taskforces zelden expliciet wordt gemaakt, is de meest fundamentele vraag:

Hoe meten we eigenlijk of een taskforce werkt?

Dat klinkt misschien triviaal, maar in de praktijk blijkt dat verrassend lastig te beantwoorden.

Een taskforce krijgt meestal een opdracht. Ze organiseert overleg, ontwikkelt plannen, schrijft rapporten en presenteert voorstellen. Maar zelden wordt vooraf vastgelegd welke concrete indicator moet verbeteren en binnen welke termijn.

Met andere woorden: het effect van de taskforce zelf blijft vaak onmeetbaar.

In de wereld van data-analyse zou dat een opmerkelijke aanpak zijn. Geen data-analist zou een project starten zonder een baseline te definiëren. Wat is de huidige situatie? Welke KPI moet verbeteren? En hoe weten we straks of onze interventie effect heeft gehad?

In beleid gebeurt dat opvallend weinig.

Complexiteit als bestuurlijke reflex

Een tweede aspect van taskforces is minstens zo interessant. Ze vergroten vrijwel altijd de bestuurlijke complexiteit.

Er komen extra overlegstructuren, nieuwe coördinatoren, extra rapportagelijnen en nieuwe bestuurlijke gremia.

Dat hoeft geen probleem te zijn, maar het roept wel een fundamentele vraag op.

Als een probleem al complex is, helpt het dan om de bestuurlijke architectuur nog complexer te maken?

In de praktijk kan het tegenovergestelde gebeuren. Hoe meer organisaties, ministeries en belangen rond een dossier worden verzameld, hoe groter de kans dat verantwoordelijkheid diffuus wordt.

Iedereen zit aan tafel, maar niemand is volledig eigenaar van het resultaat.

Dat fenomeen is in veel organisaties herkenbaar. Wanneer een probleem moeilijk oplosbaar blijkt, wordt het niet zelden geadresseerd met meer governance.

Meer overleg. Meer commissies. Meer coördinatie.

Maar governance is geen oplossing op zichzelf.

Het verschil tussen activiteit en resultaat

Een taskforce produceert bijna altijd activiteit.

Er zijn bijeenkomsten, analyses, rapporten en beleidsvoorstellen. In bestuurlijke termen is er beweging. Het dossier leeft.

Maar activiteit is iets anders dan resultaat.

Voor data-analisten is dat onderscheid cruciaal. Activiteit is eenvoudig te meten. Aantal meetings, rapporten, beleidsstukken.

Resultaat is moeilijker. Verandert de werkelijkheid daadwerkelijk?

Wordt het woningtekort kleiner? Neemt de stikstofdepositie af? Worden wachttijden korter? Verbetert de economische groei?

Dat soort effecten laten zich vaak pas na jaren zien, en zijn bovendien afhankelijk van veel factoren.

Juist daarom is het interessant dat taskforces vaak niet worden ontworpen als datagedreven interventies.

Hoe een datagedreven taskforce eruit zou zien

Stel dat je een taskforce werkelijk zou ontwerpen vanuit een data-perspectief. Dan zou het proces er waarschijnlijk heel anders uitzien.

De eerste stap zou niet zijn om een groep bestuurders samen te brengen, maar om het probleem meetbaar te maken.

Wat is precies het probleem?

Welke indicatoren laten dat zien?

Wat is het huidige niveau van die indicatoren?

Vervolgens zou de taskforce werken met experimenten. Kleine beleidsinterventies die getest worden in pilots, waarbij continu wordt gemeten of ze effect hebben.

Een beetje zoals bedrijven nieuwe producten testen. Of zoals techbedrijven A/B-experimenten uitvoeren om te bepalen welke aanpak werkt.

Het beleid wordt dan geen statisch plan, maar een iteratief proces van meten, leren en bijsturen.

In theorie zou dat kunnen. In de praktijk gebeurt het zelden.

De politieke logica

Dat betekent niet dat taskforces zinloos zijn. Ze hebben een duidelijke politieke functie.

Ze signaleren urgentie. Ze laten zien dat een probleem serieus wordt genomen. Ze creëren momentum rond een dossier dat misschien jarenlang heeft stilgelegen.

Maar dat is iets anders dan een structurele oplossing.

De politieke logica is namelijk vaak gericht op zichtbare actie. Een taskforce is zichtbaar. Het laat zien dat er iets gebeurt.

Data-analyse is minder zichtbaar. Het vraagt tijd, geduld en een zekere mate van bescheidenheid. Soms blijkt uit data namelijk dat een maatregel helemaal niet werkt.

En dat is bestuurlijk minder aantrekkelijk.

Misschien is het probleem niet organisatorisch

Dat brengt ons bij een ongemakkelijke gedachte.

Misschien zijn veel maatschappelijke problemen niet in de eerste plaats organisatorische problemen.

Misschien zijn het kennisproblemen.

We weten simpelweg niet goed genoeg welke interventies werken, welke maatregelen effectief zijn en welke beleidsinstrumenten daadwerkelijk impact hebben.

Als dat zo is, dan lossen extra bestuurlijke structuren dat probleem niet op.

Dan heb je iets anders nodig.

Meer data. Meer experimenten. Meer analyse.

Een kleine observatie uit de wereld van bedrijven

Interessant genoeg zien we in de private sector een andere ontwikkeling.

Bedrijven die voor complexe strategische keuzes staan, bouwen steeds vaker dataplatforms en realtime dashboards. Besluitvorming wordt ondersteund door continu inzicht in prestaties, risico’s en trends.

Daar ontstaat een vorm van management die sterk leunt op data.

De overheid beweegt ook in die richting, maar veel trager.

Taskforces zijn in dat opzicht een typisch instrument uit een bestuurlijke traditie waarin overleg en coördinatie centraal staan.

Maar de vraag is of dat voldoende is in een wereld waarin problemen steeds complexer worden.

De echte vraag

Het interessante aan de recente aankondiging van nieuwe taskforces is daarom niet zozeer de politiek erachter.

De interessante vraag is methodologisch.

Als een taskforce succesvol is, hoe weten we dat dan?

Welke indicator moet verbeteren?

Hoe snel moet dat gebeuren?

En hoe onderscheiden we het effect van de taskforce van alle andere factoren die een rol spelen?

Zolang die vragen niet expliciet worden gesteld, blijft de effectiviteit van taskforces grotendeels een aanname.

De taskforce-reflex

Misschien is dat wel de kern van het fenomeen. Wanneer een probleem complex is en de druk hoog oploopt, ontstaat er een bestuurlijke reflex.

We organiseren meer. Meer overleg. Meer coördinatie. Meer structuren.

Maar complexiteit laat zich niet altijd organiseren.

Soms moet je eerst beter begrijpen wat er daadwerkelijk gebeurt.

En dat begint bijna altijd met data.

Misschien ligt daar wel de echte uitdaging voor de komende jaren.

Niet hoe we meer taskforces oprichten.

Maar hoe we beleid zó ontwerpen dat we eindelijk weten wat werkt — en wat niet.