Az elveszett üzleti kontextus mögött álló szervezeti tudomány, és hogyan lehet elkerülni azt.
A szociológiai doktorátusom ideje óta nagyon érdekel, hogyan áramlik az információ a csapatokon belül. Akkor még csak elméleti kérdés volt – amikor egy hatékony csapat 5-ről 50-re, majd 500-ra növekszik, valami elkezd meghibásodni:
Az emberek szilókba sodródnak. A döntéshozók nem látják előre a problémákat. A nyilvánvaló jelek csak utólag válnak láthatóvá.
Ez a kíváncsiság követte engem az operatőri székbe is. Miután csapatokat vezettem a kezdeti startupoktól a Fortune 500-as környezetig, újra és újra ugyanazt a mintát láttam. Hogy nyersen fogalmazzak: miért hoznak az okos csapatok rosszabb döntéseket a növekedés során?
A válaszhoz kezdjük két alapvető, a szervezeti viselkedéssel foglalkozó tanulmánnyal.
1. tanulmány: Véletlenül kitöltött strukturális rések
Harminc évvel ezelőtt Ronald Burt szociológus feltérképezte, hogyan áramlik az információ a szervezeteken belül. Nem egyetlen hálózatot talált, hanem klasztereket. Szoros, aktív embercsoportokat, akik folyamatosan kommunikálnak a saját csoportjukon belül, míg a csoportok közötti kapcsolatok gyorsan elvékonyodnak.
Ezek a rések strukturális rések. Egyszerűen fogalmazva: a strukturális rés nem más, mint az a rés, amely olyan csoportok között keletkezik, amelyeknek információt kellene megosztaniuk egymással, de nem teszik.
Ezek nem jelennek meg a szervezeti ábrán. A közösségi hálózatban élnek.
Van néhány ember, aki természetesen áthidalja ezeket a szakadékokat. Burt közvetítőknek nevezte őket. Ők azok, akik mindkét oldalt meghallgatják, észreveszik az ellentmondásokat, és összekapcsolják azokat a pontokat, amelyek másoknak elkerülnek a figyelmét. Ha nincsenek közvetítők, vagy túlterheltek, vagy nem vonják be őket a folyamatba, az ismeret a helyi klaszteren belül elvész.
Pénzügyi igazgatóként a strukturális rések az egyik legnagyobb működési kockázatot jelentik, amelyre figyelek. Azok a közvetítők, akik áthidalják ezeket a rések, kulcsfontosságúak. Folyamatosan arra buzdítom a vezetőket, hogy azonosítsák ezeket az embereket kulcsfontosságú információforrásként (igen, nem arra a fajta KPI-re gondolok), és tartsák őket közel a döntéshozói asztalhoz. Biztos vagyok benne, hogy máris eszébe jut néhány név, miközben elolvassa az alábbi példákat:
Az üzemeltetési vezető, aki csendben tartotta kezében a kulcsot egy előrejelzési probléma megoldásához
A pénzügyi osztály a potenciális ügyfelek konverziós arányának hirtelen visszaesésével küzdött. Végtelenül hosszú, részletes megbeszélések, rengeteg elmélet, de semmi válasz. Aztán egy operatív vezető ebéd közben véletlenül megemlítette egy pénzügyi elemzőnek, hogy egy kisebb CRM-munkafolyamat megváltozott. Ez az egyetlen részlet mindent megmagyarázott.
A hiányzó híd a termékmarketing és a fejlesztés között
Egy termékmérnök egyszer egy céges partin említett egy felhasználói problémát egy termékmarketing-menedzsernek, aki még soha nem hallotta ezt így megfogalmazva. Ez az egy megjegyzés akár át is alakíthatta volna a termékbevezetés narratívájának kulcsfontosságú részét.
Az értékesítő, aki átláthatóvá tette az árazást
Az értékesítők gyakran rendelkeznek felbecsülhetetlen értékű ügyfélkontextussal, de ez ritkán jut el a központi irodában dolgozó árazási csapathoz. Egy gyors kávézás közben, amikor a növekedési igazgató véletlenül ellátogatott a helyi irodába, egy ügyfélkapcsolati menedzser elmagyarázta a közelmúltbeli csomagolási zavart, amely tökéletesen egybeesett a nyerési arány csökkenésével…
Ezek a pillanatok aprónak tűnnek, de valójában strukturális hiányosságok megnyilvánulásai.
A munkavállalói hálózat strukturális hiányosságai pedig adatbeli hiányosságokká válnak a munkafolyamatban.
A kontextus szétszóródik a kommunikációs eszközök, a mellékbeszélgetések és az értekezletek között. A pontok valóban léteznek. Az embereknek természetüknél fogva nehézséget okoz azok összekapcsolása anélkül, hogy közvetítők véletlenül kitöltenék a hiányzó részeket.
2. tanulmány: A nagy létszámú értekezletek eltemetik az egyedülálló betekintést
Az 1980-as években Garold Stasser és William Titus kutatók egy látszólag egyszerű kísérletet hajtottak végre.
Az embereket 4 fős csoportokba osztották, és megkérték őket, hogy hozzanak döntést.
Kétféle felállítást próbáltak ki:
- Mindenkinek ugyanazok az információi voltak.
- Minden egyes személy rendelkezett közös információkkal és olyan egyedi információkkal, amelyeket csak ő ismert.
Amikor mindenki ugyanazokkal a tényekkel rendelkezett, a csoport jobb teljesítményt nyújtott, mint az egyének.
Amikor az emberek eltérő tényekkel rendelkeztek, a csoport gyakran rosszabb választ választott, mint amit az egyének egyedül választottak volna.
Miért?
Amikor a kutatók átnézték a felvételeket, felfedezték a mintát.
A csoportok folyamatosan azt ismételgették, amit mindenki már tudott.
Azok az egyedi tények, amelyekre a döntés alapult, alig kaptak szóhoz jutást, vagy teljesen figyelmen kívül maradtak.
Ha valaha is részt vett olyan megbeszélésen, ahol a csapat 30 percig a közismert tényeket ismételgette, és soha nem érintette azt a szélsőséges esetet, ami valójában fontos, akkor Ön is átélte ezt a kísérletet.
Ezt saját szememmel láttam.
Egyszer hetekig küzdöttünk az értékesítési kapacitásmodellünkben szereplő előrejelzések pontosságával.
Minden megbeszélésen ugyanazok az elméletek kerültek elő. Talán a toborzás volt a probléma. Talán a képzés. Talán a marketing-pipeline minősége. Talán a vezetés. A beszélgetés folyamatosan ugyanazokat a közös feltételezéseket körbejárta, és a hangnem lassan a vádaskodás felé sodródott.
Aztán egy nap egy csendes adatelemző megállított a folyosón. Elmondta, hogy nyomon követte a korábbi adatokat, és észrevett egy apró, de jelentőségteljes dolgot: a szezonalitásra vonatkozó feltételezésünk – egy apró, mindenki által magától értetődőnek tartott adat – negyedévről negyedévre egyre jobban eltávolodott az alapértéktől.
Kiderült, hogy egyetlen, figyelmen kívül hagyott részlet – amely elrejtőzött a saját elemzésében, és amelyet a csoportos megbeszélésen soha nem említettek – volt az a valódi tényező, amely az egész értékesítési kapacitási modellt eltorzította.
Ez volt a kutatás tökéletes valós példája. A csoport folyamatosan azt ismételgette, amit mindenki már tudott. Az a egyedülálló felismerés, amely valóban megoldotta a problémát, egyetlen ember fejében volt, mert „mindenki más úgy tűnt, mintha már tudná a helyes választ”.
Most pedig terjessze ki ezt több ezer személyiségre, több száz megbeszélésre és több tucat munkaeszközre.
Szinte lehetetlenné válik az egyedi betekintések feltárása, ha az értekezletek egyre nagyobb létszámúak lesznek.
E két szervezeti dinamika miatt az intelligens csapatok bővülésével a döntések minősége gyorsan romlik. Nem azért, mert az emberek butábbak lennének. Hanem azért, mert az információk kinyerése egyre nehezebbé válik, és a döntéshozatali folyamat exponenciálisan zavarosabbá válik.
Amikor a pontok annyira szétszóródnak, és az áramlás nyomon követhetetlen, az emberek nem tudják összekapcsolni őket.
Az AI sem képes erre.
Company Brain: a kontextus rögzítése nagy léptékben
A fenti két tanulmányból egyértelműen kitűnik, hogy ami hiányzik, az a szervezet közös memóriája. Olyan rendszerre van szükség, amely a munkát, a döntéseket és az interakciókat azok bekövetkezésekor rögzíti, ahelyett, hogy csupán a „végleges feljegyzést” tárolná.
Egy olyan rendszer, amely hatékonyan élőben rögzíti a döntéshozatali folyamatot: valós időben naplózza a bemeneti adatokat, a vitákat, a feltételezéseket, a kompromisszumokat és az eredményeket.
Ezt értem a „Company Brain” alatt.
Ez nem egy statikus tudásbázis, hanem egy élő intelligencia-réteg, amely figyelemmel kíséri a vállalat működését, rögzíti a döntéshozatali folyamatokat, és segít mindenkinek abban, hogy az üzleti bővülés során azonnal hozzáférjen a teljes kontextushoz.
A mesterséges intelligencia segítségével ez már nem üzleti sci-fi.
Mi a ClickUpnál kísérleteztünk ezzel. Az a tanulságunk, hogy a „Company Brain” felépítéséhez egy háromlépéses stratégia szükséges. (Figyelem: ha kihagy egy lépést, az egész összeomlik, és AI-zűrzavar lesz belőle!!)
1. lépés: Építse fel vállalkozását úgy, hogy „nyitott kontextusú” legyen
Világítson rá a szervezeti résekre: hozzon létre egy célzott rendszert, amely egyedülálló betekintést nyer az egyénekből és a szilókba zárt csapatokból, majd azokat a lehető legszélesebb körben terjeszti.
Jensen Huang, az NVIDIA vezérigazgatója elmondta, hogy elkerüli az egyéni megbeszéléseket, ha fontos háttérinformációkról van szó. Inkább a nagy csoportokban való megosztást részesíti előnyben, hogy mindenki egyszerre hallja ugyanazt az információt.
Alapértelmezés szerint csökkenti a strukturális rések számát. A magánkontextus törékeny és lassú. A nyilvános kontextus kereshetővé, újrafelhasználhatóvá válik, és beépíthető az AI-be.
A ClickUpnál a nyitott kontextusú kultúra mindenhol megmutatkozik: az embereket arra bátorítjuk, hogy a jegyzetelőket minél több megbeszélésre küldjék el; arra ösztönözzük őket, hogy kérdéseiket és gondolataikat csoportos csevegésekben tegyék közzé, ne privát üzenetekben; és szigorú heti frissítési rituálét tartunk fenn: az IC-től a felsővezetésig mindenki benyújt egy heti reflexiót a ClickUpban, csupán 3 pontban:
- Mit sikerült elvégeznem ezen a héten (AI-automatizált)
- A következő feladatom (AI-automatizált + emberi beavatkozás)
- Milyen problémákkal vagy akadályokkal szembesülök (emberi tényezők)
Szinte túl egyszerűnek tűnt, de a halmozódó hatás erőteljes volt. Rejtett jelek kerültek felszínre. Az akadályok nem hónapokkal később, hanem valós időben jelentek meg. A vezetők már nem támaszkodtak másodkézből származó, általános jelentésekre, hanem közvetlenül a jelekre figyeltek.
Mesterséges intelligenciát használunk a jelek feldolgozásához. Az emberek arra a kérdésre koncentrálnak, hogy „Mi hiányzik?”. A mesterséges intelligencia átvizsgálja a szervezet teljes felületét, és összefoglalja a közös témákat. Az emberi munka továbbra is elengedhetetlen az ítélőképesség és az előrejelzés terén. A mesterséges intelligencia átveszi a mechanikus jelentések és összefoglalók készítését.
2. lépés: Összevonja az összes munkát, hogy a döntéseket élőben rögzíthesse
Gyűjtse össze az összes nyers munkadokumentumot egy helyen, és válasszon egyetlen munkaplatformot, ahová mindent összevonhat. Mindent: a heti frissítéseket, a csapatcsevegéseket, a projektfórumokat, a feljegyzéseket és az átadási terveket.
Kezdjen el naplót vezetni arról, hogyan születnek a legfontosabb döntések.
Ez egy olyan képesség, amelyet a legtöbb csapat soha nem fejleszt ki. Ha valami rosszul sül el, gyakran lehetetlen megállapítani, hogyan született a döntés. Az utólagos elemzés fájdalmas nyomozássá válik. Ez a legnyilvánvalóbb jele annak, hogy nincs valódi döntés-ellenőrzési napló.
De nem megoldás, ha arra kényszerítjük a csapatokat, hogy minden lépésnél megálljanak és dokumentáljanak. Az emberek nem így működnek! Ez megszakítja a munkamenetet és lassítja a végrehajtást.
A helyes megközelítés az, hogy a döntéseket akkor rögzítsük, amikor azok megszületnek, mintha filmeznék a munkát, ahelyett, hogy később megkérnénk az embereket, hogy rekonstruálják azt. Minden fontos lépés, feltételezés és kompromisszum háttérben rögzítésre kerül. Amikor a csapat továbblép, a nyomvonal már ott van.
Ez az a pont, ahol a mesterséges intelligencia forradalmasítja a helyzetet.
A ClickUp-nál a „Company Brain” rendszerünk a legfontosabb döntéseket közvetlenül az integrált munkaplatformon rögzíti, és ezeket a döntési folyamatokat folyamatosan visszajuttatja a rendszerbe.
Pénzügyi vezetőként, amikor új vállalathoz csatlakozom, az első kérdésem szinte mindig ugyanaz: „Hogyan állítják össze a költségvetést?”
Eisenhower fogalmazta meg a legjobban: „A tervek értéktelenek, de a tervezés minden.” Nem a végső számot értékelem. Hanem azt a kontextust próbálom megismerni, hogy hogyan működik egy vállalat: hogyan születnek a döntések.
- Mely adatok fontosak?
- Melyik teljesítménymutatók számítanak?
- Hol merülnek fel kompromisszumok?
- Kinek a véleménye elengedhetetlen?
- Ki hozza meg a végső döntést?
- És hogyan biztosítják a döntések végrehajtását?
A költségvetési folyamat mindig is az én „röntgenképem” volt a vállalat döntéshozatalának egészségéről és érettségéről.
Most pedig jöjjenek az AI-ügynökök.
Gyakran ajánlanak nekem olyan „költségvetési ügynököket”, amelyek azt ígérik, hogy segítenek a pénzügyi igazgatóknak a költségvetés elkészítésében. Kontextus nélkül ez zsákutca. A legjobb esetben is csak tankönyvi válaszokat kapsz. Komolyan, mennyit kell még magyarázkodnom, hogy megtanítsam az ügynököknek, hogyan hozunk döntéseket?
De ha az ügynöknek valódi döntési naplóhoz jut, minden megváltozik. Az ügynök ekkor megérti, hogyan gondolkodik ez a vállalat. A döntési napló az ő kincses térképévé válik. Azok a vállalatok, amelyek rendelkeznek ezzel a képességgel, nagyságrendekkel gyorsabban tudják felszabadítani az ügynökökben rejlő erőt, mint azok, amelyek nem.
A „Company Brain” pontosan rögzíti, hogyan állítjuk össze a jövő évi mérnöki költségvetést:
Az M&A-döntés egy másik példa arra, hogy milyen nagy a tét, milyen sokrétű a folyamat, és mennyi kvalitatív és kvantitatív információra van szükség. Itt látható egy döntési napló, amelyben egy felvásárlási célpontot értékelünk. Mi csak dolgoztunk, a Company Brain pedig rögzítette a folyamatot. Ha a jövőben egy új munkatársnak vagy ügynöknek kell értékelnie egy másik célpontot, tudni fogja, hol kezdje.
Képzelje el: ha egyszer ezek a döntések egy helyen összpontosulnak, kereshető, összekapcsolható erőforrásokká válnak. Az AI végre azt teheti, amiben igazán jó: összekapcsolhatja a döntést a mögötte álló munkafolyamattal és az azt követő eredményekkel. Azok az ügynökök, amelyeket az emberi képességek utánozására vetettünk be, végre „szemet” kapnak, és a helyes úton maradhatnak.
3. lépés. Az AI végrehajtási rétege a Company Brain üzembe helyezése után
Amint munkája egy helyen összpontosul, és a „Company Brain” aktiválódik, itt kezdődik el a folyamat, és minden összeáll a helyére. Csapata készen áll egy olyan mesterséges intelligencia-végrehajtási réteg bevezetésére, amely két üzemmódban működik:
Környezeti mód
Ez az a mesterséges intelligencia, amely csendben dolgozik a háttérben. Figyeli a mintákat, feltárja a kockázatokat, és kérdésekre válaszol anélkül, hogy erre felkérnék. Észleli azokat a kockázati jeleket, amelyeket az emberek a saját vakfoltjuk miatt figyelmen kívül hagynak.
Például a heti reflexiót segítő mesterséges intelligenciám segít felismerni a vakfoltjaimat („jelek, amelyeket esetleg figyelmen kívül hagytál”):
Speciális ügynöki mód
A vállalat, a csapat és az egyéni munkakörnyezet szilárd alapjaira támaszkodva igény szerint hívhat be ügynököket. Minden ügynök egy adott munkafolyamatot ismer, de ugyanazt az alapvető vállalati kontextust osztja meg. Bevonhatja őket egy csevegésbe, egy feladatba vagy egy dokumentumba – bárhová, ahol a munka folyik.
Csapatunkban van egy pénzügyi ügynökökből álló csoport, amely naponta hatalmas mennyiségű nehéz munkát végez el. Ezek a „szuperügynökök” nem átlagosak. Ismerik a munkafolyamatainkat, a definícióinkat, a ritmusunkat és a döntéshozatali folyamatunkat.
Ha ezeket a 3 lépést helyesen hajtja végre, megkapja azt, amit az üzleti vezetők mindig is vártak a GenAI-tól.
A mesterséges intelligencia a vállalat gondolkodásának, tanulásának és döntéshozatalának szerves részévé válik.
És a jó hír: a 2. és a 3. lépésre van egy hatékony megoldás: építsd fel a Company Brain-t a ClickUp segítségével.
Ha idáig eljutottál, megérdemled az első szégyentelen reklámomat. 😊
Egy új módszer a teljes kontextus megőrzésére a vállalat bővítése során
Azok az emberi viselkedésminták, amelyek a nagy szervezetekből kiüresítik a kontextust, már évszázadok óta léteznek. A strukturális rések eltemetik az információkat. A csoportos beszélgetések elnyomják az egyedi jelzéseket.
Hosszú ideig nem volt igazi megoldás. A vállalatok megtanultak ezzel együtt élni, és a kontextusvesztést a növekedés árának tekintették.
A mesterséges intelligencia nem a megoldás mindenre. Önmagában alig old meg valamit. A „Company Brain” nem jelenik meg varázsütésre. Szándékos munkára van szükség a kultúra megváltoztatásához, az operációs rendszer átalakításához és a kontextus központosításához.
De miután ez az alap megvan, a mesterséges intelligencia lesz az a kulcsfontosságú összetevő, amely mindezt összefogja.
Már rendelkezik egy intelligens csapattal. Így készítheti fel szervezetét a „Company Brain” kiépítésére, a saját munkatársai bölcsességének kiaknázására, és arra, hogy a bővülés során az intelligens csapatok ne hozzanak buta döntéseket.