Proč chytré týmy při rozšiřování podnikání dělají horší rozhodnutí

Organizační věda, která stojí za ztrátou obchodního kontextu, a jak se jí vyhnout.

Od dob, kdy jsem studoval sociologii, mě velmi zajímá, jak se informace šíří uvnitř týmů. Tehdy to bylo čistě akademické téma – když se silný tým rozroste z 5 na 50 a pak na 500 členů, něco se začne hroutit:

Lidé se dostávají do sil. Rozhodující osoby jsou zaskočeny. Zřejmé signály se objevují až s odstupem času.

Tato zvědavost mě provázela i v pozici provozního ředitele. Po rozšiřování týmů od skromných startupů až po prostředí Fortune 500 jsem opakovaně pozoroval stejný vzorec. Abych to řekl bez obalu: proč chytré týmy při rozšiřování dělají horší rozhodnutí?

Abychom na tuto otázku odpověděli, začněme dvěma základními studiemi o organizačním chování.

Studie 1: Strukturální mezery vyplněné náhodou

Před třiceti lety sociolog Ronald Burt zmapoval, jak informace proudí v rámci organizací. Zjistil, že se nejedná o jednu síť, ale o klastry. Jde o úzké, rušné skupiny lidí, kteří neustále komunikují uvnitř své vlastní skupiny, zatímco spojení mezi skupinami rychle slábnou.

Tyto mezery jsou strukturální díry. Zjednodušeně řečeno, strukturální díra je prostě mezera mezi skupinami, které by měly sdílet informace, ale nedělají to.

Neobjevují se v organizačním schématu. Žijí v sociální síti.

Několik lidí tyto mezery přirozeně překlenuje. Burt je nazval makléři. Jsou to ti, kteří vyslechnou obě strany, zachytí nesrovnalosti a spojí body, které ostatním unikají. Když makléři chybí, jsou přetížení nebo nejsou zapojeni, poznatky zemřou uvnitř lokálního klastru.

Jako finanční ředitel považuji strukturální mezery za jedno z největších provozních rizik, na které si dávám pozor. Makléři, kteří je překlenují, jsou velmi důležití. Neustále vedoucí pracovníky nabádám, aby tyto lidi identifikovali jako klíčové osoby pro informace (ano, ne ten druh KPI) a drželi je blízko rozhodovacímu stolu. Jsem si jistý, že při čtení níže uvedených příkladů vám již několik jmen napadne:

Provozní manažer, který tiše držel klíč k řešení problému s prognózami

Finanční oddělení se potýkalo s náhlým poklesem konverzního poměru. Následovaly nekonečné schůzky, spousta teorií, ale žádné odpovědi. Pak jeden provozní manažer při obědě mimochodem zmínil finančnímu analytikovi, že se změnil malý CRM workflow. Tento jediný detail vše vysvětlil.

Chybějící most mezi produktovým marketingem a inženýrstvím

Produktový inženýr jednou na firemní párty zmínil problém uživatele produktovému marketingovému manažerovi, který o něm nikdy neslyšel. Tato jedna poznámka mohla změnit klíčovou část příběhu o uvedení produktu na trh.

Obchodní zástupce, který odhalil jasnost cen

Obchodní zástupci často disponují neocenitelnými informacemi o kontextu zákazníků, ale ty se málokdy dostanou k týmu pro cenotvorbu v centrále. Během krátké kávy s ředitelem pro růst, který náhodou navštívil místní pobočku, vysvětlil AE nedávný zmatek ohledně balíčků, který dokonale odpovídal poklesu úspěšnosti...

Tyto momenty vypadají jako maličkosti, ale ve skutečnosti se jedná o strukturální mezery v akci.

A strukturální mezery v síti zaměstnanců se promění v datové mezery v pracovním postupu.

Kontext se rozptýlí mezi komunikačními nástroji, vedlejšími chaty a schůzkami. Tečky existují. Lidé mají přirozeně potíže je propojit, aniž by zprostředkovatelé náhodně vyplnili mezery.

Studie 2: Velké porady pohřbívají jedinečné poznatky

V 80. letech provedli vědci Garold Stasser a William Titus zdánlivě jednoduchý experiment.

Rozdělili lidi do skupin po 4 osobách a požádali je, aby učinili rozhodnutí.

Provedli dvě nastavení:

Když měli všichni stejné informace, skupina dosahovala lepších výsledků než jednotlivci.

Když měli lidé k dispozici různé informace, skupina často zvolila horší odpověď, než by zvolili jednotlivci samostatně.

Proč?

Když výzkumníci zkontrolovali záznamy, objevili vzorec.

Skupiny opakovaly to, co všichni již věděli.

Jedinečné skutečnosti, na nichž rozhodnutí záviselo, byly málo diskutovány nebo zcela ignorovány.

Pokud jste někdy seděli na schůzce, kde tým 30 minut opakoval všeobecně známé skutečnosti a nikdy se nedotkl okrajového případu, který skutečně záleží, zažili jste tento experiment.

Viděl jsem to na vlastní oči.

Kdysi jsme se týdny potýkali s přesností prognóz v našem modelu prodejní kapacity.

Na každé schůzce se objevovaly stejné teorie. Možná to byl problém s náborem. Možná s podporou. Možná s kvalitou marketingového kanálu. Možná s vedením. Rozhovor se stále točil kolem stejných společných předpokladů a tón se pomalu posouval směrem k vzájemnému obviňování.

Jednoho dne mě v chodbě zastavila tichá datová analytička. Zmínila se, že sledovala historická čísla a všimla si něčeho malého, ale významného. Náš předpoklad sezónnosti, malý vstup, který všichni považovali za samozřejmý, se každé čtvrtletí stále více vzdaloval od základní linie.

Ukázalo se, že jediný přehlédnutý detail, ukrytý v její soukromé analýze a nikdy nezmíněný v skupinové diskusi, byl skutečným faktorem, který zkresloval celý model prodejní kapacity.

Byl to dokonalý příklad tohoto výzkumu v praxi. Skupina opakovala to, co všichni již věděli. Jedinečný nápad, který skutečně vyřešil problém, byl v hlavě jedné osoby, protože „všichni ostatní vypadali, že znají správnou odpověď“.

Nyní to rozšířte na tisíce osobností, stovky schůzek a desítky pracovních nástrojů.

S rostoucí velikostí schůzek je téměř nemožné získat jedinečné poznatky.

Kvůli těmto dvěma organizačním dynamikám se s rozšiřováním chytrých týmů rychle snižuje kvalita rozhodnutí. Ne proto, že by lidé hloupěli. Ale proto, že je stále obtížnější získávat informace a proces rozhodování se exponenciálně komplikuje.

Když jsou body tak rozptýlené a tok je nesledovatelný, lidé je nedokážou propojit.

Ani umělá inteligence to nedokáže.

Company Brain: zachycujte kontext v měřítku

Z výše uvedených dvou studií je zřejmé, že chybí sdílená paměť organizace. Systém, který zachycuje práci, rozhodnutí a interakce v okamžiku, kdy k nim dochází, namísto pouhého ukládání „konečného záznamu“.

Systém, který efektivně natáčí proces rozhodování v přímém přenosu: zaznamenává vstupy, debaty, předpoklady, kompromisy a výsledky v reálném čase.

To je to, co mám na mysli pod pojmem „mozek společnosti“.

Nejedná se o statickou znalostní bázi, ale o živou vrstvu inteligence, která sleduje fungování společnosti, zaznamenává způsob rozhodování a pomáhá všem okamžitě získat přístup k úplnému kontextu při rozšiřování podnikání.

Díky umělé inteligenci to již není sci-fi.

V ClickUp jsme s tím experimentovali. Naše poučení je, že k vybudování Company Brain je zapotřebí tříkroková strategie. (Upozornění: vynechte jeden krok a celé se to zhroutí do AI slop!!)

Krok 1: Vybudujte si podnikání jako „otevřený kontext“

Vnes světlo do strukturálních mezer: vytvořte záměrný systém, který z jednotlivců a izolovaných týmů vytáhne jedinečné poznatky a poté je co nejširšímu okruhu lidí předá.

Generální ředitel společnosti NVIDIA Jensen Huang uvedl, že se vyhýbá individuálním schůzkám, pokud jde o důležité kontextové informace. Upřednostňuje sdílení informací ve velkých skupinách, aby všichni slyšeli totéž ve stejný čas.

Výchozí nastavení snižuje strukturální mezery. Soukromý kontext je křehký a pomalý. Veřejný kontext se stává prohledávatelným, znovu použitelným a lze jej vkládat do umělé inteligence.

Ve společnosti ClickUp se kultura otevřeného kontextu odráží všude: lidé posílají zapisovatele na co nejvíce schůzek, podporujeme je, aby kladli otázky a sdíleli své myšlenky ve skupinových chatech, nikoli v soukromých zprávách, a každý týden provádíme přísný rituál aktualizace: od IC po C-suite, všichni předkládají v ClickUp týdenní reflexi ve třech bodech:

Zdálo se to téměř příliš jednoduché, ale kumulativní efekt byl silný. Skryté signály se dostaly na povrch. Překážky se objevily v reálném čase, místo aby se projevily až o několik měsíců později. Vedoucí pracovníci přestali spoléhat na obecné zprávy z druhé ruky a začali se zaměřovat přímo na signály.

K analýze signálů používáme umělou inteligenci. Lidé se soustředí na otázku „Co nám uniká?“ Umělá inteligence prohledává celou organizaci a syntetizuje společná témata. Lidská práce zůstává nezbytná pro posuzování a předvídání. Umělá inteligence přebírá mechanické reportování a shrnování.

Krok 2: Sjednoťte veškerou práci, abyste mohli rozhodnutí zaznamenávat živě

Umístěte všechny surové artefakty práce na jedno místo a vyberte si jednu pracovní platformu, kde se vše shromáždí. Vše: týdenní aktualizace, týmové chaty, projektové vlákna, poznámky a plány předávání.

Začněte vést záznamy o tom, jak jsou přijímána klíčová rozhodnutí.

Toto je schopnost, kterou většina týmů nikdy nevyvine. Když se něco pokazí, často není možné určit, jak bylo rozhodnutí učiněno. Následná analýza se pak mění v bolestivé pátrání. To je jasný znak toho, že nemáte skutečný auditní protokol rozhodnutí.

Není však řešením nutit týmy, aby se zastavily a dokumentovaly každý krok. Takhle lidé nepracují! Zabíjí to plynulost a zpomaluje provádění.

Správným přístupem je zaznamenávat rozhodnutí v okamžiku, kdy k nim dochází, jako když natáčíte práci, místo abyste lidi žádali, aby ji později znovu předvedli. Každý klíčový krok, předpoklad a kompromis se zaznamenává na pozadí. Když tým pokračuje dál, stopa už tam je.

Právě v tomto bodě mění AI pravidla hry.

V ClickUp naše Company Brain zaznamenává klíčová rozhodnutí přímo do konvergované pracovní platformy a průběžně vkládá tyto rozhodovací stopy zpět do systému.

Jako finanční ředitel, když nastupuji do nové společnosti, je moje první otázka téměř vždy stejná: „Jak sestavujete rozpočet?“

Eisenhower to vystihl nejlépe: „Plány jsou bezcenné, ale plánování je vše. “ Nehodnotím konečné číslo. Shromažďuji kontext toho, jak podnik funguje: jak se přijímají rozhodnutí.

Proces sestavování rozpočtu byl pro mě vždy rentgenem zdraví a vyspělosti rozhodovacího procesu společnosti.

Nyní vstupují na scénu agenti AI.

Často mi nabízejí „rozpočtové agenty“, kteří slibují, že pomohou finančním ředitelům sestavit rozpočty. Bez kontextu je to slepá ulička. V nejlepším případě dostanete odpovědi jako z učebnice. Vážně, kolikrát musím agentům vysvětlovat, jak přijímáme rozhodnutí?

Ale dejte agentovi skutečný protokol auditu rozhodnutí a vše se změní. Agent nyní rozumí tomu, jak tato společnost myslí. Protokol rozhodnutí se stává jeho pokladovou mapou. Společnosti, které mají tuto schopnost, mohou uvolnit sílu agentů o řád rychleji než ty, které ji nemají.

Naše Company Brain věrně zaznamenává, jak sestavujeme rozpočet na inženýrské práce pro příští rok:

Rozhodování o fúzích a akvizicích je dalším příkladem, který je vysoce rizikový, multidimenzionální a vyžaduje mnoho vstupů, jak kvalitativních, tak kvantitativních. Zde je záznam našeho rozhodování při hodnocení akvizičního cíle. My jsme prostě pracovali a Company Brain to natočil. V budoucnu, pokud bude nový člověk nebo agent potřebovat vyhodnotit jiný cíl, bude vědět, kde začít.

Představte si, že jakmile jsou všechna tato rozhodnutí uložena na jednom místě, stávají se prohledávatelnými a propojitelnými aktivy. Umělá inteligence konečně může dělat to, v čem je dobrá: propojovat rozhodnutí s pracovním postupem, který za ním stojí, a s výsledky, které z něj vzešly. Agenti, které jsme nasadili, aby napodobovali to, co dokážou lidé, konečně mohou mít oči a zůstat na správné cestě.

Krok 3. Výkonná vrstva AI po spuštění Company Brain

Jakmile bude vaše práce soustředěna na jednom místě a bude aktivován Company Brain, vše začne do sebe zapadat a doplňovat se. Váš tým bude připraven nasadit vrstvu AI, která funguje ve dvou režimech:

Režim Ambient

Jedná se o umělou inteligenci, která tiše pracuje na pozadí. Sleduje vzorce, odhaluje rizika a odpovídá na otázky, aniž by byla k tomu vyzvána. Zachycuje signály rizika, které lidé přehlížejí kvůli svým slepým místům.

Například moje týdenní reflexe AI mi pomáhá vyhledávat moje slepé skvrny („signály, které jste možná ignorovali”):

Specializovaný režim agenta

Díky pevným základům společnosti, týmu a individuálnímu pracovnímu kontextu můžete podle potřeby svolat agenty. Každý agent rozumí konkrétnímu pracovnímu postupu, ale sdílí stejný základní kontext společnosti. Můžete je přizvat do chatu, úkolu nebo dokumentu – kamkoli, kde se pracuje.

Náš tým má skupinu finančních agentů, kteří denně zvládají obrovské množství náročných úkolů. Tito super agenti nejsou generickými pracovníky. Znají naše pracovní postupy, definice, rytmus a rozhodovací procesy.

Proveďte správně tyto 3 kroky a získáte to, co si vedoucí pracovníci od GenAI celou dobu přáli.

AI se stává nedílnou součástí toho, jak společnost uvažuje, učí se a rozhoduje.

A dobrá zpráva: Krok 2 a krok 3 mají účinné řešení: Vytvořte si Company Brain na ClickUp.

Pokud jste dočetli až sem, zasloužíte si mou první nestydatou reklamu. 😊

Nový způsob škálování s plným kontextem

Lidské chování, které zbavuje velké organizace kontextu, existuje již po staletí. Strukturální mezery pohřbívají informace. Skupinové konverzace přehlušují jedinečné signály.

Dlouhou dobu neexistovalo žádné skutečné řešení. Podniky se s tím naučily žít a ztrátu kontextu považovaly za daň za růst.

Umělá inteligence není odpovědí na všechno. Sama o sobě řeší jen velmi málo. Firemní mozek se neobjeví jako mávnutím kouzelného proutku. Změna kultury, přepracování operačního systému a centralizace kontextu vyžadují cílenou práci.

Jakmile jsou však tyto základy položeny, stává se klíčovým prvkem, který vše spojuje, umělá inteligence.

Už máte chytrý tým. Takto připravíte svou organizaci na vytvoření Company Brain, vytěžíte moudrost svých zaměstnanců a zabráníte chytrým týmům v přijímání hloupých rozhodnutí při rozšiřování.