A elvesztett üzleti kontextus mögött álló szervezeti tudomány, és hogyan lehet elkerülni azt.
A szociológia doktori tanulmányaim óta nagyon érdekel, hogyan áramlik az információ a csapatokon belül. Akkor még csak elméleti kérdés volt – amikor egy hatékony csapat 5 főről 50-re, majd 500-ra növekszik, valami elkezd megromlani:
Az emberek szilókba sodródnak. A döntéshozók meglepődnek. A nyilvánvaló jelek csak utólag válnak láthatóvá.
Ez a kíváncsiság követett engem az operátor székébe is. Miután csapatokat bővítettem kis startupoktól a Fortune 500-as vállalatokig, újra és újra ugyanazt a mintát láttam. Őszintén szólva: miért hoznak az okos csapatok rosszabb döntéseket a bővülés során?
A válaszhoz kezdjük két alapvető tanulmánnyal a szervezeti viselkedésről.
1. tanulmány: Véletlenszerűen kitöltött strukturális lyukak
Harminc évvel ezelőtt Ronald Burt szociológus feltérképezte, hogyan áramlik az információ a szervezeteken belül. Nem egy 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 lyukak. Egyszerűen fogalmazva, a strukturális lyuk csak egy rés a csoportok között, amelyeknek meg kellene osztaniuk az információkat, de nem teszik.
Ezek nem jelennek meg a szervezeti ábrán. A közösségi hálózatban élnek.
Néhány ember természetesen áthidalja ezeket a szakadékokat. Burt brókereknek nevezte őket. Ők azok, akik mindkét oldalt meghallgatják, észreveszik az ellentmondásokat, és összekapcsolják a pontokat, amelyeket mások nem vesznek észre. Ha a brókerek hiányoznak, túlterheltek vagy nem kapcsolódnak be, a betekintés a helyi klaszteren belül elhal.
Pénzügyi igazgatóként a strukturális hiányosságok az egyik legnagyobb működési kockázatot jelentik számomra. Azok a közvetítők, akik áthidalják ezeket a hiányosságokat, kritikus fontosságúak. Folyamatosan arra buzdítom a vezetőket, hogy ezeket az embereket kulcsfontosságú információs szereplőkként (igen, nem az a fajta KPI) azonosítsák, és tartsák őket közel a döntéshozatalhoz. Biztos vagyok benne, hogy máris eszébe jut néhány név, miközben elolvassa az alábbi példákat:
Az operációs menedzser, aki csendben tartotta kezében a kulcsot egy előrejelzési problémához
A pénzügyi osztály a pipeline konverziós arány hirtelen csökkenésével küzdött. Végtelenül hosszú megbeszélések, rengeteg elmélet, de válaszok nélkül. Aztán egy operációs menedzser ebéd közben véletlenül megemlítette egy pénzügyi elemzőnek, hogy egy kis CRM-munkafolyamat megváltozott. Ez az egyetlen részlet mindent megmagyarázott.
A termékmarketing és a mérnöki munka közötti hiányzó híd
Egy termékmérnök egyszer egy céges partin említette egy termékmarketing-menedzsernek egy felhasználói problémát, aki még soha nem hallott erről ilyen megfogalmazásban. Ez az egy megjegyzés átalakíthatta volna a bevezetés narratívájának kulcsfontosságú részét.
Az értékesítési képviselő, aki átláthatóvá tette az árazást
Az értékesítési képviselők gyakran rendelkeznek felbecsülhetetlen értékű ügyfélkontextussal, de ez ritkán jut el a központi árazási csapatig. Egy gyors kávézás során, amelyre a helyi irodát meglátogató növekedési igazgatóval került sor, egy AE elmagyarázta a legutóbbi csomagolási zavart, amely tökéletesen egybeesett a nyerési arány csökkenésével...
Ezek a pillanatok aprónak tűnnek, de valójában strukturális hiányosságok.
A munkavállalói hálózat strukturális hiányosságai adathiányokká válnak a munkafolyamatban.
A kontextus szétszóródik a kommunikációs eszközök, mellékbeszélgetések és megbeszélések között. A pontok valóban léteznek. Az emberek természetesen nehezen tudják összekapcsolni őket anélkül, hogy a közvetítők véletlenül kitöltenék a hiányzó részeket.
2. tanulmány: a nagy értekezletek eltemetik az egyedi betekintést
Az 1980-as években Garold Stasser és William Titus kutatók egy látszólag egyszerű kísérletet végeztek.
4 fős csoportokba osztották az embereket, és megkérték őket, hogy hozzanak döntést.
Kétféle beállítást futtattak:
- Mindenki ugyanazokkal az információkkal rendelkezett.
- Mindenki rendelkezett közös információkkal és olyan egyedi információkkal, amelyeket csak ő ismert.
Amikor mindenki ugyanazokkal a tényekkel rendelkezett, a csoport teljesítménye meghaladta az egyénekét.
Amikor az emberek különböző tényeket tudtak, a csoport gyakran rosszabb választ választott, mint amit az egyének egyedül választottak volna.
Miért?
Amikor a kutatók áttekintették a felvételeket, felfedezték a mintát.
A csoportok csak azt ismételgették, amit mindenki már tudott.
Azok az egyedi tények, amelyekre a döntés épült, alig kaptak figyelmet, vagy teljesen figyelmen kívül maradtak.
Ha valaha is részt vett olyan megbeszélésen, ahol a csapat 30 percig újra és újra átrágta a közismert tényeket, és soha nem érintette a valóban fontos szélsőséges eseteket, akkor már átélte ezt a kísérletet.
Ezt saját szememmel láttam.
Egyszer hetekig küzdöttünk az értékesítési kapacitásmodellünk előrejelzési pontosságával.
Minden megbeszélésen ugyanazok a elméletek merültek fel. Talán a felvétel volt a probléma. Talán a képzés. Talán a marketingcsatorna minősége. Talán a vezetés. A beszélgetés ugyanazok a közös feltételezések körül forgott, és a hangnem lassan a vádaskodás felé fordult.
Aztán egy nap egy csendes adatelemző megállított a folyosón. Elmondta, hogy nyomon követte a korábbi számokat, és észrevett egy apró, de jelentőségteljes dolgot. A szezonalitásra vonatkozó feltételezésünk, egy apró adat, amelyet mindenki természetesnek vett, minden negyedévben egyre távolabb került a kiindulási ponttól.
Kiderült, hogy egy egyetlen, figyelmen kívül hagyott részlet, amely elrejtőzött a magánelemzésében, és soha nem került szóba a csoportos megbeszélésen, volt az igazi ok, ami torzította az egész értékesítési kapacitás modellt.
Ez volt a kutatás tökéletes valós példája. A csoport folyamatosan ismételgette, amit mindenki már tudott. Az egyedülálló felismerés, amely valóban megoldotta a problémát, egy személy fejében volt, mert „mindenki más úgy tűnt, mintha tudná a helyes választ”.
Most pedig terjessze ezt ki több ezer személyiségre, több száz megbeszélésre és több tucat munkaeszközre.
Szinte lehetetlen egyedi betekintést nyerni, ha a megbeszélések egyre nagyobbak lesznek.
E két szervezeti dinamika miatt az intelligens csapatok bővülésével a döntések minősége gyorsan romlik. Nem azért, mert az emberek butábbak lesznek, hanem mert az információk kinyerése nehezebbé válik, és a döntéshozatali folyamat exponenciálisan zavarosabbá válik.
Ha a pontok annyira szétszórtak és a folyamat nyomon követhetetlen, az emberek nem tudják összekapcsolni őket.
Az AI sem képes erre.
Company Brain: kontextus rögzítése méretarányosan
A fenti két tanulmányból egyértelműen kiderül, hogy ami hiányzik, az a szervezet közös memóriája. Egy olyan rendszer, amely rögzíti a munkát, a döntéseket és az interakciókat, amint azok megtörténnek, ahelyett, hogy csak a „végső eredményt” tárolná.
Egy rendszer, amely hatékonyan élőben rögzíti a döntéshozatali folyamatot: valós időben naplózza a bevitt adatokat, vitákat, feltételezéseket, kompromisszumokat és eredményeket.
Ezt értem a vállalati agy alatt.
Ez nem egy statikus tudásbázis, hanem egy élő intelligencia-réteg, amely megfigyeli a vállalat működését, rögzíti a döntéshozatalt, és segít mindenkinek abban, hogy a vállalat növekedésével azonnal hozzáférjen a teljes kontextushoz.
Az AI segítségével ez már nem üzleti sci-fi.
A ClickUpnál kísérleteztünk ezzel. Az a tanulságunk, hogy a vállalati agy felépítéséhez háromlépcsős stratégia szükséges. (Figyelem: ha egy lépést kihagy, az egész AI-szemétté válik!
1. lépés: Építsd fel vállalkozásodat „nyitott kontextusúvá”
Világítson rá a strukturális hiányosságokra: hozzon létre egy szándékos rendszert, amely egyedi betekintést nyújt az egyének és a szilárd csapatok munkájába, majd ezeket a lehető legszélesebb körben terjeszti.
Jensen Huang, az NVIDIA vezérigazgatója elmondta, hogy elkerüli az egyéni megbeszéléseket, ha fontos kontextusról van szó. Inkább a nagy csoportokban való megosztást részesíti előnyben, hogy mindenki egyszerre hallja ugyanazt.
Alapértelmezés szerint csökkenti a strukturális hiányosságokat. A magánkontextus törékeny és lassú. A nyilvános kontextus kereshetővé, újrafelhasználhatóvá és AI-ba betölthetővé válik.
A ClickUpnál a nyitott kontextus kultúrája mindenhol tükröződik: az emberek minél több megbeszélésre küldenek jegyzetelőket, arra bátorítjuk őket, hogy kérdéseket tegyenek fel/gondolataikat osszák meg csoportos csevegésekben, nem pedig privát üzenetekben, és szigorú heti frissítési rituálét tartunk: az IC-től a C-szintű vezetőkig mindenki benyújt egy heti reflexiót a ClickUpba, amely csak 3 pontból áll:
- Amit ezen a héten elértem (AI automatizált)
- A következő feladat (AI automatizálás + emberi beavatkozás)
- Milyen problémákkal vagy akadályokkal szembesülök (emberi beavatkozás)
Túl egyszerűnek tűnt, de a halmozódó hatás erős volt. Rejtett jelek kerültek felszínre. Az akadályok nem hónapokkal később, hanem valós időben jelentek meg. A vezetők nem támaszkodtak többé másodlagos, általános jelentésekre, hanem közvetlenül a jelekhez fordultak.
Az AI-t használjuk a jelek feldolgozására. Az emberek arra koncentrálnak, hogy feltegyék a kérdést: „Mi hiányzik?” Az AI átvizsgálja a teljes szervezeti felületet, és összefoglalja a közös témákat. Az emberi munka továbbra is elengedhetetlen a megítéléshez és az előrejelzéshez. Az AI átveszi a mechanikus jelentések és összefoglalók elkészítését.
2. lépés: Összpontosítson minden munkát a döntések élőben történő rögzítésére
Helyezze az összes nyers munkaterméket egy helyre, és válasszon egy egyetlen munkaplatformot, ahol mindent összevonhat. Mindent: a heti frissítéseket, a csapat csevegéseit, a projekt szálakat, a feljegyzéseket és az átadási terveket.
Kezdjen 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 meghatározni, hogy a döntés hogyan született. A posztmortem fájdalmas nyomozássá válik. Ez a valódi döntés-ellenőrzési napló hiányának egyértelmű jele.
De nem megoldás, ha a csapatokat arra kényszerítjük, hogy minden lépésnél megálljanak és dokumentáljanak. Az emberek nem így működnek! Ez megszakítja a munkafolyamatot és lassítja a végrehajtást.
A helyes megközelítés az, hogy a döntéseket azok meghozatalakor rögzítsük, mintha filmeznék a munkát, ahelyett, hogy az embereket kérnénk meg, hogy később rekonstruálják azt. Minden fontos lépés, feltételezés és kompromisszum háttérben rögzítésre kerül. Amikor a csapat továbbhalad, a nyom már ott van.
Itt változtatja meg a játékot az AI.
A ClickUpnál a Company Brain a legfontosabb döntéseket közvetlenül a konvergens munkaplatformba rögzíti, és ezeket a döntési nyomokat 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. Az üzleti működés kontextusát gyűjtöm össze: hogyan születnek a döntések.
- Mely adatok fontosak?
- Melyik referenciaértékek számítanak?
- Hol történnek kompromisszumok?
- Kinek a hozzájárulása elengedhetetlen?
- Ki hozza meg a végső döntést?
- És hogyan érvényesítik a következetességet?
A költségvetési folyamat mindig is a vállalat döntéshozatalának egészségét és érettségét mutató röntgenfelvételem volt.
Most pedig jöjjenek az AI-ügynökök.
Gyakran kapok ajánlatokat „költségvetési ügynököktől”, akik azt ígérik, hogy segítenek a pénzügyi igazgatóknak a költségvetés elkészítésében. Kontextus nélkül ez zsákutca. A legjobb esetben is csak tankönyvi válaszokat kapunk. Komolyan, mennyi időt kell szánnom arra, hogy megtanítsam az ügynököknek, hogyan hozunk döntéseket?
De ha az ügynöknek valódi döntés-ellenőrzési naplót adunk, minden megváltozik. Az ügynök most már megérti, hogyan gondolkodik ez a vállalat. A döntésnapló kincses térképévé válik. Azok a vállalatok, amelyek rendelkeznek ezzel a képességgel, nagyságrendekkel gyorsabban tudják felszabadítani az ügynökök erejét, mint azok, amelyek nem rendelkeznek vele.
Cégünk agya hűen rögzíti, hogyan állítjuk össze a következő év mérnöki költségvetését:
Az M&A-döntés egy másik példa, amely nagy kockázattal jár, többdimenziós és sok minőségi és mennyiségi adatot igényel. Itt látható egy döntési napló, amelyben egy akvizíciós célt értékelünk. Mi csak dolgozunk, a Company Brain pedig lefilmezte. A jövőben, ha egy új embernek vagy ügynöknek egy másik célt kell értékelnie, tudni fogja, hol kell kezdeni.
Képzelje el, hogy ha ezek a döntések egy helyen vannak, akkor kereshető, összekapcsolható eszközökké válnak. Az AI végre azt teheti, amiben jó: összekapcsolja a döntést a mögötte álló munkafolyamattal és az azt követő eredményekkel. Azok az ügynökök, akiket az emberek tevékenységének utánozására alkalmaztunk, végre látnak és a helyes úton maradnak.
3. lépés: A vállalati agy online állapotba kerülése után az AI végrehajtási réteg
Miután munkája egy helyen található, és a vállalati agy aktiválva van, itt kezdődik minden összeállni és összekapcsolódni. Csapata készen áll egy olyan AI végrehajtási réteg bevezetésére, amely két módban működik:
Ambient mód
Ez az a mesterséges intelligencia, amely csendben működik a háttérben. Figyelemmel kíséri a mintákat, feltárja a kockázatokat és kérdésekre válaszol anélkül, hogy erre felkérnék. Észreveszi azokat a kockázati jeleket, amelyeket az emberek a vakfoltjuk miatt nem vesznek észre.
Például a heti reflexiókat segítő mesterséges intelligencia segít felismerni a vakfoltjaimat („olyan jeleket, amelyeket esetleg figyelmen kívül hagytam”):
Speciális ügynök mód
A vállalat, a csapat és az egyéni munkakörnyezet szilárd alapjain állva igény szerint hívhatja az ügynököket. Minden ügynök egy adott munkafolyamatot ismer, de ugyanazt az alapvető vállalati környezetet osztja. Bevonhatja őket egy csevegésbe, egy feladatba vagy egy dokumentumba – bárhová, ahol a munka folyik.
Csapatunkban van egy csoport pénzügyi ügynök, akik naponta hatalmas mennyiségű nehéz munkát végeznek. Ezek a szuperügynökök nem átlagosak. Ismerik a munkafolyamatainkat, a definícióinkat, a ritmusunkat és a döntéshozatali folyamatunkat.
Ha ezt a 3 lépést helyesen végzi el, megkapja azt, amit az üzleti vezetők mindig is várták a GenAI-tól.
Az AI a vállalat gondolkodásmódjának, tanulási folyamatának és döntéshozatalának szerves részévé válik.
És a jó hír: a 2. és 3. lépéshez hatékony megoldás áll rendelkezésre: építse fel vállalati agyát a ClickUp segítségével.
Ha idáig eljutott, megérdemli az első szégyentelen reklámomat. 😊
Egy új módszer a teljes kontextusú bővítésre
Azok az emberi viselkedésformák, amelyek a nagy szervezetekből eltávolítják a kontextust, már évszázadok óta léteznek. A strukturális hiányosságok eltemetik az információkat. A csoportos beszélgetések elnyomják az egyedi jelzéseket.
Hosszú ideig nem volt igazi megoldás. A vállalkozások megtanultak ezzel együtt élni, és az elvesztett kontextust a növekedés árának tekintették.
Az AI nem mindenre ad választ. Önmagában nagyon keveset old meg. A vállalati agy nem varázsütésre jelenik meg. Szándékos munkára van szükség a kultúra megváltoztatásához, az operációs rendszer átalakításához és a kontextus központosításához.
De miután ez az alap megvan, az AI lesz az a kulcsfontosságú összetevő, amely mindezt összekapcsolja.
Már rendelkezik egy intelligens csapattal. Így készítheti fel szervezetét a vállalati agy felépítésére, saját munkatársainak tudásának kiaknázására, és arra, hogy intelligens csapata ne hozzon ostoba döntéseket a bővülés során.