Artikel 7: Regulatorisk kompleksitet og læringsprofiler 2 - Hvad er en læringsprofil?

For english see below

Arbejdet med regulatorisk kompleksitet bragte os helt ind i kernen af den måde, regler manifesterer sig på hos en myndighed. Det gav os i Bridge Consulting et billede af, at det ikke alene handler om, at reglerne er komplekse; det handler også om, at komplekse regler har det med hele tiden at skulle laves om – for der er altid en knap, der kan skrues på.

Vi satte os for at kortslutte den proces ved at introducere læringsprofiler i selve regelarbejdet. Læringsprofiler kendes fra etableringen af store it-løsninger. Her kan det fx postuleres, at hvis omkostningerne ved en IT-løsning er 100 i år 1, hvor løsningen skal i drift, er den nok 75 i år 2, hvor løsningen kører, men der skal rettes en masse fejl. I år tre og fremefter er omkostningen nok nærmere 50, for det hele kører, og man har lært, hvordan man bruger systemet.

I staten er der det særlige, at de borger- og virksomhedsrettede IT-løsninger er bygget på ryggen af ét eller flere regelværk. De skal efterleve myriader af regler; både dem, de er sat til at håndtere, men også regler om persondata, forvaltningsloven, forældelsesregler, tilskudsregler, revisionsregler og alt muligt andet fra både nationale regler og EU.

Hos Bridge Consulting tror vi, at en del af den statslige suppedas skyldes, at man hele tiden laver regler om, og at de ændringer sker ”i toppen af fødekæden”. Når en regel ændres, har det kaskadevirkninger på vejledninger, IT-systemer, sagsbehandlingsinstrukser, kontrol- og revisionsinstrukser, spørgsmål- og svar på hjemmesiden og i callcenteret og alt muligt andet.

Og her ser vi bort fra de byrder, det ligger på borgere og virksomheder, der skal indrette sig efter ændringerne. Det skrev vi om i Artikel #5: ”Hvad koster en regel egentlig?” Vi tror også, at lader man være med at lave regler om hele tiden – men bibeholder dem uændrede – vil der være en læringsprofil på reglerne, fordi man skal ændre mindre på IT-opsætning og instrukser i år 2, og man er nogenlunde på plads i år 3. Måske ikke med en profil på 100/75/50, men så nogle steder i værdikæden med en læringsprofil på 100/80/60, og andre steder på 100/95/90.

De ressourcer, der frigøres ved sådanne læringsgevinster, kan enten spares eller allokeres til nye opgaver. Vi tror på, at der er et ganske betydeligt potentiale i at gå til regler på den måde på tværs af staten. Det kan både frigive ressourcer og spare samfundet en masse bøvl med hele tiden at skulle indrette sig efter nye regler. Men det kræver først og sidst en vilje til ikke hele tiden at lave om.

Vi mener hos Bridge Consulting, at vi med vores kompleksitets- og bindingsanalyse (se Artikel #6: ”Regulatorisk kompleksitet og læringsprofiler 1: Hvad er regulatorisk kompleksitet?”) har anvist en metode til at isolere de ændringer, der ikke kan undgås, fra de øvrige ændringer, så det bliver muligt at sondre mellem ”need to have” og ”nice to have” - og så nøjes med de første.

Regulatory complexity and learning profiles 2: What is a learning profile?

Working with regulatory complexity took us right to the heart of how rules manifest themselves in a public authority. It gave us at Bridge Consulting a picture of how it is not just that the rules are complex; it is also that complex rules tend to need to be changed all the time – because there is always a screw that can be turned.

We decided to short-circuit this process by introducing learning profiles into the regulatory work itself. Learning profiles are familiar from the development of large IT solutions. Here, it can be postulated, for example, that if the cost of an IT solution is 100 in year 1, when the solution is to be put into operation, it will probably be 75 in year 2, when the solution is running, but a lot of errors will need to be corrected. In year three and onwards, the cost will probably be closer to 50, because everything is running smoothly and people have learned how to use the system.

In the public sector, there is the extra complexity that citizen- and business-oriented IT solutions are built on the back of one or more sets of rules. They must comply with myriad rules, both those they are designed to handle, but also rules on data protection, the Public Administration Act, rules on limitation periods, subsidy rules, auditing rules, and all sorts of other things from both national and EU regulations.

At Bridge Consulting, we believe that part of the reason for the government's mess is that rules are constantly being made and that changes are made "at the top of the food chain." When a rule is changed, it has a cascading effect on guidelines, IT systems, case handling instructions, control and audit instructions, Q&As on the website and in the call center, and all sorts of other things.

And that's not even counting the burden on citizens and businesses who have to adapt to the changes. We wrote about this in Article #5: "What does a rule actually cost?" We also believe that if you refrain from constantly making new rules – but keep them unchanged – there will be a learning curve for the rules, because you will need to make fewer changes to IT setup and instructions in year 2, and you will be more or less where you want to be in year 3. Perhaps not with a profile of 100/75/50, but in some places in the value chain with a learning profile of 100/80/60, and in other places at 100/95/90.

The resources freed up by such learning benefits can either be saved or allocated to new tasks. We believe that there is considerable potential in adopting rules in this way across government. It can both free up resources and save society a lot of hassle in constantly having to adapt to new rules. But first and foremost, it requires a willingness to not constantly change things.

At Bridge Consulting, we believe that with our complexity- and constraint analysis (see Article #6: "Regulatory complexity and learning profiles 1: What is regulatory complexity?" ), we have identified a method for isolating the changes that cannot be avoided from the other changes, making it possible to distinguish between "need to have" and "nice to have" – and then settle for the former.