Dlaczego inteligentne zespoły podejmują gorsze decyzje w miarę rozwoju firmy

Nauka o organizacji stojąca za utratą kontekstu biznesowego i sposoby na uniknięcie tego problemu.

Od czasów studiów doktoranckich z socjologii bardzo interesuje mnie przepływ informacji w zespołach. Wtedy było to zagadnienie akademickie – gdy sprawny zespół rozrasta się z 5 do 50, a następnie do 500 osób, coś zaczyna się psuć:

Ludzie popadają w silosy. Decydenci są zaskakiwani. Oczywiste sygnały pojawiają się dopiero z perspektywy czasu.

Ta ciekawość towarzyszyła mi również na stanowisku operatora. Po skalowaniu zespołów od skromnych start-upów do środowisk z listy Fortune 500, wielokrotnie obserwowałem ten sam schemat. Mówiąc wprost: dlaczego inteligentne zespoły podejmują gorsze decyzje w miarę rozwoju?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, zacznijmy od dwóch podstawowych badań dotyczących zachowań organizacyjnych.

Badanie 1: Luki strukturalne wypełnione przez przypadek

Trzydzieści lat temu socjolog Ronald Burt stworzył mapę przepływu informacji w organizacjach. Odkrył, że nie jest to jedna sieć, ale klastry. Ścisłe, aktywne grupy ludzi, którzy nieustannie komunikują się w ramach własnej grupy, podczas gdy połączenia między grupami szybko się rozrzedzają.

Te luki to luki strukturalne. Mówiąc prościej, luka strukturalna to po prostu przepaść między grupami, które powinny udostępniać informacje, ale tego nie robią.

Nie pojawiają się one w schemacie organizacyjnym. Żyją w sieci społecznościowej.

Niektóre osoby w naturalny sposób wypełniają te luki. Burt nazwał je pośrednikami. Są to osoby, które wysłuchują obu stron, wychwytują niespójności i tworzą połączenia, które inni przeoczają. Gdy pośredników brakuje, są przeciążeni lub nie są włączeni w proces, wiedza pozostaje w lokalnej grupie.

Jako dyrektor finansowy uważam, że luki strukturalne są jednym z największych zagrożeń operacyjnych, na które zwracam uwagę. Brokerzy, którzy je wypełniają, odgrywają kluczową rolę. Nieustannie zachęcam liderów, aby identyfikowali te osoby jako kluczowe osoby posiadające informacje (tak, nie ten rodzaj KPI) i trzymali je blisko stołu decyzyjnego. Jestem pewien, że podczas czytania poniższych przykładów przychodzi Ci do głowy kilka nazwisk:

Kierownik operacyjny, który po cichu trzymał klucz do rozwiązania problemu w zakresie prognozowania

Dział finansowy zmagał się z nagłym spadkiem współczynnika konwersji potencjalnych klientów. Niekończące się spotkania, mnóstwo teorii, brak odpowiedzi. Wtedy kierownik operacyjny podczas lunchu wspomniał mimochodem analitykowi finansowemu, że zmienił się niewielki cykl pracy CRM. Ten jeden szczegół wyjaśnił wszystko.

Brakujący pomost między marketingiem produktów a inżynierią

Pewien inżynier produktu wspomniał kiedyś podczas imprezy firmowej o problemie użytkowników kierownikowi ds. marketingu produktów, który nigdy wcześniej nie słyszał o tym w ten sposób. Ta jedna wzmianka mogła zmienić kluczową część narracji dotyczącej wprowadzenia produktu na rynek.

Przedstawiciel handlowy, który zapewnił przejrzystość cen

Przedstawiciele handlowi często dysponują bezcennymi informacjami o kontekście klienta, ale rzadko trafiają one do zespołu ds. cen w centrali. Podczas krótkiej rozmowy przy kawie z dyrektorem ds. rozwoju, który akurat odwiedził lokalne biuro, przedstawiciel handlowy wyjaśnił ostatnie zamieszanie związane z opakowaniami, które idealnie pokrywało się ze spadkiem wskaźnika skuteczności...

Te momenty wydają się nieistotne, ale w rzeczywistości są strukturalnymi lukami w działaniu.

A strukturalne luki w sieci pracowników zamieniają się w luki w danych w cyklu pracy.

Kontekst jest rozproszony między narzędziami komunikacyjnymi, czatami i spotkaniami. Punkty istnieją. Ludziom naturalnie trudno jest je połączyć bez pośredników, którzy przypadkowo wypełniają luki.

Badanie 2: duże spotkania przesłaniają unikalne spostrzeżenia

W latach 80. naukowcy Garold Stasser i William Titus przeprowadzili pozornie prosty eksperyment.

Podzielono ludzi na czteroosobowe grupy i poproszono ich o podjęcie decyzji.

Przeprowadzili dwa ustawienia:

Kiedy wszyscy mieli dostęp do tych samych informacji, grupa osiągała lepsze wyniki niż poszczególne osoby.

Kiedy ludzie dysponowali różnymi informacjami, grupa często wybierała gorszą odpowiedź niż ta, którą wybraliby poszczególni członkowie indywidualnie.

Dlaczego?

Kiedy naukowcy przejrzeli nagrania, odkryli pewien wzorzec.

Grupy powtarzały to, co wszyscy już wiedzieli.

Unikalne fakty, na których opierała się decyzja, nie zostały w ogóle poruszone lub zostały całkowicie zignorowane.

Jeśli kiedykolwiek uczestniczyłeś w spotkaniu, podczas którego zespół przez 30 minut omawiał powszechnie znane fakty i nie poruszył żadnych istotnych kwestii, doświadczyłeś tego eksperymentu.

Widziałem to na własne oczy.

Kiedyś przez wiele tygodni zmagaliśmy się z problemem dokładności prognoz w naszym modelu zdolności sprzedażowej.

Na każdym spotkaniu pojawiały się te same teorie. Może to był problem zatrudniania. Może wsparcie. Może jakość marketingu. Może przywództwo. Rozmowa krążyła wokół tych samych wspólnych założeń, a ton powoli zmieniał się w obwinianie się nawzajem.

Pewnego dnia cicha analityczka danych zatrzymała mnie na korytarzu. Zrobiła wzmiankę, że prowadziła śledzenie danych historycznych i zauważyła coś niewielkiego, ale znaczącego. Nasze założenie dotyczące sezonowości, niewielki czynnik, który wszyscy uważali za oczywisty, z każdym kwartałem coraz bardziej odbiegało od wartości bazowej.

Okazało się, że pojedynczy, przeoczony szczegół, ukryty w jej prywatnej analizie i nigdy nie wymieniony podczas dyskusji grupowej, był prawdziwym czynnikiem wpływającym na cały model zdolności sprzedażowej.

Był to idealny przykład z życia wzięty, ilustrujący wyniki tych badań. Grupa powtarzała to, co wszyscy już wiedzieli. Unikalna wiedza, która faktycznie rozwiązała problem, znajdowała się w głowie jednej osoby, ponieważ „wszyscy inni wydawali się znać prawidłową odpowiedź”.

Teraz rozszerz to na tysiące osobowości, setki spotkań i dziesiątki narzędzi pracy.

W miarę powiększania się spotkania coraz trudniej jest uzyskać unikalne spostrzeżenia.

Z powodu tych dwóch dynamik organizacyjnych, wraz ze skalowaniem inteligentnych zespołów szybko spada jakość podejmowanych decyzji. Nie dlatego, że ludzie stają się głupsi. Powodem jest to, że trudniej jest uzyskać informacje, a proces podejmowania decyzji staje się coraz bardziej niejasny.

Kiedy punkty są tak rozproszone, a przepływ nie do śledzenia, ludzie nie są w stanie ich połączyć.

AI też nie potrafi.

Company Brain: uchwyć kontekst na dużą skalę

Z powyższych dwóch badań jasno wynika, że brakuje wspólnej pamięci organizacji. Systemu, który rejestruje pracę, decyzje i interakcje w momencie ich wystąpienia, a nie tylko przechowuje „ostateczny zapis”.

System, który skutecznie filmuje proces podejmowania decyzji na żywo: rejestruje dane wejściowe, debaty, założenia, kompromisy i wyniki w czasie rzeczywistym.

To właśnie mam na myśli, mówiąc o „mózgu firmy”.

Nie jest to statyczna baza wiedzy, ale żywa warstwa inteligencji, która obserwuje sposób działania firmy, rejestruje sposób podejmowania decyzji i pomaga wszystkim natychmiast uzyskać dostęp do pełnego kontekstu w miarę rozwoju firmy.

Dzięki AI nie jest to już biznesowa fantastyka naukowa.

Eksperymentowaliśmy z tym w ClickUp. Nasza lekcja jest taka, że zbudowanie Company Brain wymaga strategii składającej się z trzech kroków. (Ostrzeżenie: pominięcie jednego kroku powoduje, że całość zamienia się w AI slop!!)

Krok 1: Zbuduj swoją firmę tak, aby była „otwartym kontekstem”

Rzuć światło na luki strukturalne: stwórz celowy system, który wydobywa unikalne spostrzeżenia od poszczególnych osób i zespołów pracujących w silosach, a następnie rozpowszechnia je jak najszerzej.

Prezes NVIDIA, Jensen Huang, powiedział, że unika spotkań 1:1 w ważnych sprawach. Woli udostępniać informacje w dużych grupach, żeby wszyscy słyszeli to samo w tym samym czasie.

Zmniejszają one domyślnie luki strukturalne. Kontekst prywatny jest kruchy i powolny. Kontekst publiczny staje się możliwy do wyszukiwania, ponownego wykorzystania i wprowadzenia do AI.

W ClickUp kultura otwartego kontekstu jest widoczna na każdym kroku: wysyłamy osoby sporządzające notatki na jak najwięcej spotkań, zachęcamy pracowników do zadawania pytań/udostępniania przemyśleń na czatach grupowych, a nie w prywatnych wiadomościach, prowadzimy rygorystyczny cotygodniowy rytuał aktualizacji: od pracowników IC po kadrę kierowniczą, wszyscy przesyłają cotygodniowe refleksje w ClickUp, zawierające tylko 3 punkty:

Wydawało się to niemal zbyt proste, ale efekt kumulacyjny był silny. Ukryte sygnały wyszły na jaw. Przeszkody pojawiały się w czasie rzeczywistym, a nie miesiące później. Liderzy przestali polegać na ogólnych raportach z drugiej ręki i zaczęli od razu reagować na sygnały.

Wykorzystujemy AI do przetwarzania sygnałów. Ludzie skupiają się na pytaniu „Czego nam brakuje?”. AI skanuje całą powierzchnię organizacyjną i syntetyzuje wspólny motyw. Praca człowieka pozostaje niezbędna do oceny i przewidywania. AI przejmuje mechaniczne raportowanie i podsumowywanie.

Krok 2: Skoncentruj wszystkie działania na podejmowaniu decyzji na żywo

Umieść wszystkie surowe artefakty pracy w jednym miejscu i wybierz jedną platformę roboczą, aby wszystko tam zgromadzić. Wszystko: cotygodniowe aktualizacje, czaty zespołowe, wątki projektowe, notatki i plany przekazywania zadań.

Zacznij prowadzić dziennik dotyczący podejmowania kluczowych decyzji.

Jest to umiejętność, której większość zespołów nigdy nie nabywa. Kiedy coś idzie nie tak, często niemożliwe jest ustalenie, w jaki sposób podjęto daną decyzję. Analiza po fakcie zamienia się w bolesne poszukiwanie dowodów. Jest to wyraźny znak braku prawdziwego dziennika audytowego decyzji.

Jednak zmuszanie zespołów do zatrzymywania się i dokumentowania każdego kroku nie jest dobrym rozwiązaniem. Ludzie tak nie pracują! Zabija to przepływ pracy i spowalnia realizację zadań.

Właściwym podejściem jest rejestrowanie decyzji w momencie ich podejmowania, tak jak filmowanie pracy zamiast proszenia ludzi o odtworzenie jej później. Każdy kluczowy krok, założenie i kompromis jest rejestrowany w tle. Kiedy zespół przechodzi dalej, ślad już tam jest.

Właśnie w tym zakresie AI zmienia zasady gry.

W ClickUp nasz Company Brain rejestruje kluczowe decyzje bezpośrednio w zintegrowanej platformie roboczej i na bieżąco wprowadza te ścieżki decyzyjne z powrotem do systemu.

Jako lider finansowy, kiedy dołączam do nowej firmy, moje pierwsze pytanie jest prawie zawsze takie samo: „Jak tworzycie budżet?”

Eisenhower ujął to najlepiej: „Plany są bezwartościowe, ale planowanie jest Wszystkim”. Nie oceniam ostatecznej liczby. Zbieram informacje na temat tego, jak działa firma: w jaki sposób podejmowane są decyzje.

Proces budżetowania zawsze był dla mnie jak rentgen, który pozwalał mi ocenić kondycję i dojrzałość procesu decyzyjnego w firmie.

Teraz wprowadź agentów AI.

Często spotykam się z ofertami „agentów budżetowych”, którzy obiecują pomóc dyrektorom finansowym w tworzeniu budżetów. Bez kontekstu to ślepa uliczka. W najlepszym razie otrzymujesz odpowiedzi z podręcznika. Poważnie, ile razy muszę dać agentom podpowiedzi, aby nauczyć się, w jaki sposób podejmujemy decyzje?

Ale daj agentowi prawdziwy dziennik audytu decyzji, a wszystko się zmieni. Agent teraz rozumie, jak ta firma myśli. Dziennik decyzji staje się jego mapą skarbów. Firmy, które mają tę możliwość, mogą uwolnić potencjał agentów o rząd wielkości szybciej niż te, które jej nie mają.

Nasz mózg firmy wiernie rejestruje sposób, w jaki tworzymy budżet inżynieryjny na następny rok:

Decyzja o fuzji i przejęciu to kolejny przykład decyzji o wysokiej stawce, wielowymiarowej i wymagającej wielu danych wejściowych, zarówno jakościowych, jak i ilościowych. Oto dziennik decyzji, w którym oceniamy cel przejęcia. Po prostu pracujemy, a Company Brain to filmuje. W przyszłości, jeśli nowa osoba lub agent będzie musiał ocenić inny cel, będzie wiedział, od czego zacząć.

Wyobraź sobie, że gdy wszystkie te decyzje znajdą się w jednym miejscu, staną się zasobami, które można przeszukiwać i łączyć. AI może wreszcie robić to, w czym jest dobra: łączyć decyzję z cyklem pracy, który za nią stoi, oraz wynikami, które po niej nastąpiły. Agenci, których wdrożyliśmy, aby naśladować to, co potrafią ludzie, mogą wreszcie mieć oczy i pozostać na właściwej drodze.

Krok 3. Warstwa wykonawcza AI po uruchomieniu Company Brain

Gdy Twoja praca znajduje się w jednym miejscu, a mózg firmy jest aktywowany, wszystko zaczyna się układać i łączyć. Twój zespół jest gotowy do wdrożenia warstwy wykonawczej AI, która działa w dwóch trybach:

Tryb otoczenia

Jest to AI, która działa cicho w tle. Obserwuje wzorce, wykrywa ryzyka i odpowiada na pytania bez potrzeby udzielania podpowiedzi. Wykrywa sygnały ryzyka, które ludzie przeoczają z powodu swoich słabych punktów.

Na przykład moja cotygodniowa refleksja AI pomaga mi wyszukiwać moje słabe punkty („sygnały, które mogłeś zignorować”):

Tryb agenta specjalistycznego

Dzięki solidnym podstawom firmy, zespołu i indywidualnego kontekstu pracy możesz w razie potrzeby wezwać agentów. Każdy agent rozumie konkretny cykl pracy, ale udostępnia ten sam podstawowy kontekst firmy. Możesz zaprosić ich do czatu, zadania lub dokumentu – wszędzie tam, gdzie odbywa się praca.

Nasz zespół składa się z grupy agentów finansowych, którzy codziennie wykonują ogromną ilość ciężkiej pracy. Ci super agenci nie są typowymi pracownikami. Znają nasze cykle pracy, definicje, rytm pracy i proces decyzyjny.

Wykonaj prawidłowo te 3 kroki, a uzyskasz to, czego liderzy biznesowi od dawna oczekiwali od GenAI.

AI staje się integralną częścią sposobu myślenia, uczenia się i podejmowania decyzji przez firmę.

Dobra wiadomość: kroki 2 i 3 zawierają skuteczne rozwiązanie: zbuduj mózg firmy w ClickUp.

Jeśli dotarłeś aż tutaj, zasłużyłeś na moją pierwszą bezczelną reklamę. 😊

Nowy sposób skalowania z pełnym kontekstem

Ludzkie zachowania, które pozbawiają duże organizacje kontekstu, istnieją od wieków. Luki strukturalne powodują zagubienie informacji. Rozmowy grupowe zagłuszają unikalne sygnały.

Przez długi czas nie było na to żadnego rozwiązania. Firmy nauczyły się z tym żyć, traktując utratę kontekstu jako cenę za rozwój.

AI nie jest odpowiedzią na Wszystko. Sama w sobie rozwiązuje bardzo niewiele problemów. Company Brain nie pojawia się w magiczny sposób. Zmiana kultury, przeprojektowanie systemu operacyjnego i scentralizowanie kontekstu wymagają świadomych działań.

Ale kiedy już przygotujesz grunt, AI stanie się kluczowym składnikiem, który połączy wszystko w jedną całość.

Masz już inteligentny zespół. Oto jak przygotować organizację do stworzenia Company Brain, wydobywać mądrość własnego zespołu i zapobiegać podejmowaniu głupich decyzji przez inteligentne zespoły w miarę rozwoju firmy.