Akıllı takımlar neden ölçeklendirme sürecinde daha kötü kararlar alır?

İş bağlamının kaybolmasının ardındaki organizasyonel bilim ve bundan nasıl kurtulabileceğiniz.

Sosyoloji doktorası yaptığım günlerden beri, bilginin takımlar içinde nasıl aktığına büyük ilgi duyuyorum. O zamanlar bu akademik bir konuydu – keskin zekalı bir takım 5 kişiden 50'ye, sonra 500'e çıktığında, bir şeyler bozulmaya başlar:

İnsanlar silolara sürüklenir. Karar vericiler gafil avlanır. Bariz sinyaller ancak geriye dönüp bakıldığında ortaya çıkar.

Bu merak, beni operatör koltuğuna kadar takip etti. Küçük girişimlerden Fortune 500 şirketlerine kadar birçok takımı büyüttükten sonra, aynı örüntüyü tekrar tekrar gördüm. Açıkça söylemek gerekirse: neden akıllı takımlar büyüdükçe daha kötü kararlar alırlar?

Buna cevap vermek için, örgütsel davranış üzerine yapılan iki temel araştırmadan başlayalım.

Çalışma 1: Tesadüfen doldurulan yapısal boşluklar

Otuz yıl önce, sosyolog Ronald Burt, kuruluşlar içinde bilginin akışını haritalandırdı. Bulduğu şey tek bir ağ değil, kümelerdi. Kendi grupları içinde sürekli konuşan, sıkı ve yoğun insan grupları, gruplar arasındaki bağlantılar ise hızla zayıflıyordu.

Bu boşluklar yapısal boşluklardır. Basit bir ifadeyle, yapısal boşluk, bilgi paylaşımı yapılması gereken ancak yapılmayan gruplar arasındaki boşluktur.

Bunlar organizasyon grafiklerinde görünmezler. Sosyal ağda yaşarlar.

Birkaç kişi doğal olarak bu boşlukları doldurur. Burt onlara aracılar adını verdi. Her iki tarafı da dinleyen, tutarsızlıkları yakalayan ve başkalarının gözden kaçırdığı bağlantıları kuran kişiler onlardır. Aracılar eksik, aşırı yüklü veya döngüye dahil olmadıklarında, içgörü yerel küme içinde yok olur.

CFO olarak, yapısal boşluklar benim için en büyük operasyonel risklerden biridir. Bu boşlukları dolduran aracılar çok önemlidir. Liderlere sürekli olarak bu kişileri Önemli Bilgi Kaynakları (evet, o tür KPI değil) olarak tanımlamalarını ve onları karar alma sürecine yakın tutmalarını tavsiye ediyorum. Aşağıdaki örnekleri okurken aklınıza birkaç isim geldiğine eminim:

Tahmin sorunlarının çözümünün anahtarını sessizce elinde tutan operasyon müdürü

Finans departmanı, boru hattı dönüşüm oranındaki ani düşüşle boğuşuyordu. Sonsuz derinlemesine toplantılar, birçok teori, ama hiçbir cevap yoktu. Sonra bir operasyon müdürü, öğle yemeğinde bir finans analistine küçük bir CRM ş Akışının değiştiğini tesadüfen bahsetti. Bu tek ayrıntı her şeyi açıklıyordu.

Ürün Pazarlama ve Mühendislik arasında eksik olan köprü

Bir ürün mühendisi, bir şirket partisinde bir ürün pazarlama müdürüne, daha önce bu şekilde ifade edilmediğini duyduğu bir kullanıcı sorunundan bahsetmişti. Bu tek bahsetme, lansman hikayesinin anahtar bölümünü yeniden şekillendirebilirdi.

Fiyatlandırma netliğini sağlayan satış temsilcisi

Satış temsilcileri genellikle paha biçilmez müşteri bağlamına sahiptir, ancak bu bilgi nadiren merkezdeki fiyatlandırma takımına ulaşır. Yerel ofisi ziyaret eden Büyüme Direktörü ile kısa bir kahve sohbeti sırasında, bir AE, kazanma oranlarındaki düşüşle mükemmel bir şekilde eşleşen son zamanlardaki paketleme karmaşasını açıkladı...

Bu anlar küçük görünebilir, ancak bunlar işleyişteki yapısal boşluklardır.

Çalışan ağındaki yapısal boşluklar, ş Akışında veri boşluklarına dönüşür.

Bağlam, iletişim araçları, yan sohbetler ve toplantılar arasında dağınık hale gelir. Noktalar gerçekten var. İnsanlar, aracılar yanlışlıkla boşlukları doldurmadan bunları birleştirmekte doğal olarak zorlanırlar.

Çalışma 2: Büyük toplantılar benzersiz içgörüleri gömer

1980'lerde araştırmacılar Garold Stasser ve William Titus, aldatıcı derecede basit bir deney yaptılar.

İnsanları 4 kişilik gruplara ayırıp bir karar vermelerini istediler.

İki kurulum gerçekleştirdiler:

Herkes aynı bilgilere sahip olduğunda, grup bireylerden daha iyi performans gösterdi.

İnsanlar farklı gerçeklere sahip olduklarında, grup genellikle bireylerin tek başına seçeceklerinden daha kötü bir cevap seçiyordu.

Neden?

Araştırmacılar kayıtları incelediklerinde, bu modeli keşfettiler.

Gruplar, herkesin zaten bildiği şeyleri tekrar edip duruyordu.

Kararın dayandığı benzersiz gerçekler çok az yer buldu veya tamamen göz ardı edildi.

Takımın 30 dakika boyunca herkesin bildiği gerçekleri tekrar tekrar tartıştığı ve asıl önemli olan uç durumlara hiç değinmediği bir toplantıya katılmışsanız, bu deneyimi yaşamışsınız demektir.

Bunu bizzat gördüm.

Bir zamanlar satış kapasitesi modelimizde tahmin doğruluğu konusunda haftalarca uğraşmıştık.

Her toplantıda aynı teoriler ortaya çıkıyordu. Belki de sorun işe alımdaydı. Belki de yetkinlikti. Belki de pazarlama sürecinin kalitesiydi. Belki de liderlikti. Konuşma aynı ortak varsayımlar etrafında dönüp duruyordu ve ton yavaş yavaş suçlama yönüne kayıyordu.

Sonra bir gün, sessiz bir veri analisti beni koridorda durdurdu. Geçmiş sayıları izlediğini ve küçük ama anlamlı bir şey fark ettiğini bahsetti. Herkesin doğal kabul ettiği mevsimsellik varsayımımız, her çeyrekte baz değerden daha da uzaklaşıyordu.

Görünüşe göre, gizli analizinde gözden kaçan ve grup tartışmasında hiç bahsedilmeyen tek bir ayrıntı, tüm satış kapasitesi modelini çarpıtan asıl etkenmiş.

Bu, bu araştırmanın mükemmel bir gerçek dünya örneğiydi. Grup, herkesin zaten bildiği şeyleri tekrar edip duruyordu. Sorunu gerçekten çözen benzersiz içgörü, bir kişinin kafasındaydı, çünkü "diğer herkes doğru cevabı biliyor gibi görünüyordu".

Şimdi bunu binlerce kişilik, yüzlerce toplantı ve düzinelerce iş aracına ölçeklendirin.

Toplantılar gittikçe büyüdükçe, benzersiz içgörüler ortaya çıkarmak neredeyse imkansız hale gelir.

Bu iki organizasyonel dinamik nedeniyle, akıllı takımlar büyüdükçe karar kalitesi hızla düşer. Bunun nedeni insanların daha aptal hale gelmesi değildir. Bunun nedeni, bilginin çıkarılmasının zorlaşması ve karar verme sürecinin katlanarak daha karmaşık hale gelmesidir.

Noktalar çok dağınık ve akış izlenemez olduğunda, insanlar bunları birbirine bağlayamaz.

AI da yapamaz.

Company Brain: ölçeklendirme sırasında bağlamı yakalayın

Yukarıdaki 2 çalışmadan, eksik olan şeyin kuruluş için ortak bir bellek olduğu açıktır. Sadece "nihai kayıtları" depolamak yerine, işleri, kararları ve etkileşimleri gerçekleştiği anda yakalayan bir sistem.

Karar verme sürecini etkili bir şekilde canlı olarak kaydeden bir sistem: girdileri, tartışmaları, varsayımları, ödünleşmeleri ve sonuçları gerçek zamanlı olarak kaydeder.

Company Brain ile kastettiğim budur.

Bu, statik bir bilgi tabanı değil, şirketin nasıl çalıştığını gözlemleyen, kararların nasıl alındığını kaydeden ve iş ölçeği büyüdükçe herkesin tüm bağlama anında erişmesine yardımcı olan canlı bir zeka katmanıdır.

AI ile bu artık iş dünyasında bilim kurgu değil.

ClickUp'ta bunu deniyoruz. Öğrendiğimiz ders, Şirket Beyni oluşturmak için 3 adımlı bir strateji gerektiğidir. (Uyarı: Bir adımı atlarsanız, her şey AI çamuruna dönüşür!!)

1. Adım: İşinizi "açık bağlam" olacak şekilde kurun

Yapısal boşlukları aydınlatın: bireylerden ve silo haline gelmiş takımların içinden benzersiz içgörüler çıkaran ve bunları mümkün olduğunca geniş bir kitleye yaygınlaştıran kasıtlı bir sistem oluşturun.

NVIDIA CEO'su Jensen Huang, önemli bağlamlar için 1:1 toplantılardan kaçındığını söylemiştir. Herkesin aynı anda aynı şeyi duyması için büyük gruplar halinde paylaşımı tercih etmektedir.

Ön tanımlı olarak yapısal boşlukları azaltıyor. Gizli bağlam kırılgan ve yavaştır. Kamuya açık bağlam aranabilir, yeniden kullanılabilir ve yapay zekaya beslenebilir hale gelir.

ClickUp'ta açık bağlam kültürü her yerde yansıtılır: çalışanlar mümkün olduğunca çok sayıda toplantıya not tutan kişileri gönderir, çalışanları DM'lerde değil grup sohbetlerinde soru sormaya/düşüncelerini paylaşmaya teşvik ederiz, haftalık olarak sıkı bir güncelleme ritüeli uygularız: IC'den C-suite'e kadar herkes ClickUp'ta haftalık olarak sadece 3 maddelik bir değerlendirme sunar:

Neredeyse çok basit görünüyordu, ancak birikim etkisi güçlüydü. Gizli sinyaller ortaya çıktı. Engeller aylar sonra değil, gerçek zamanlı olarak ortaya çıktı. Liderler ikinci el genel raporlara güvenmeyi bıraktı ve doğrudan sinyallere yönelmeye başladı.

Sinyalleri sindirmek için yapay zeka kullanıyoruz. İnsanlar "Neyi kaçırıyoruz?" sorusuna odaklanıyor. Yapay zeka, tüm organizasyonel yüzeyi tarıyor ve ortak temayı sentezliyor. İnsanların yargı ve öngörü için yaptığı işler hala çok önemli. Yapay zeka, mekanik raporlama ve özetleme işlerini üstleniyor.

2. Adım: Tüm işleri bir araya getirerek kararları canlı olarak kaydedin

Tüm işin ham verilerini tek bir yerde toplayın ve her şeyi bir araya getirmek için tek bir çalışma platformu seçin. Her şeyi: haftalık güncellemeler, takım sohbetleri, proje konuları, notlar ve devir planları.

Önemli kararların nasıl alındığına dair bir günlük tutmaya başlayın.

Bu, çoğu takımın asla geliştiremediği bir beceridir. Bir sorun çıktığında, kararın nasıl alındığını belirlemek genellikle imkansızdır. Sonrası, acı verici bir adli soruşturmaya dönüşür. Bu, gerçek bir karar denetim günlüğünün bulunmadığının açık bir işaretidir.

Ancak takımları her adımı durdurup belgelemeye zorlamak çözüm değildir. İnsanlar böyle iş yapmaz! Bu, akışı bozar ve uygulamayı yavaşlatır.

Doğru yaklaşım, kararları alındıkları anda kaydetmektir, tıpkı insanlardan daha sonra yeniden canlandırmalarını istemek yerine işi filme almak gibi. Her anahtar adım, varsayım ve ödünleşme arka planda kaydedilir. Takım bir sonraki adıma geçtiğinde, izler zaten oradadır.

AI'nın oyunun kurallarını değiştirdiği nokta budur.

ClickUp'ta, Şirket Beynimiz önemli kararları doğrudan birleşik çalışma platformuna kaydeder ve bu karar izlerini sürekli olarak sisteme geri besler.

Bir finans lideri olarak, yeni bir şirkete katıldığımda ilk sorum neredeyse her zaman aynıdır: "Bütçenizi nasıl oluşturuyorsunuz?"

Eisenhower bunu en iyi şekilde ifade etmiştir: "Planlar değersizdir, ancak planlama her şeydir. " Nihai sayıyı yargılamıyorum. Bir işin nasıl çalıştığına dair bağlamı topluyorum: Kararlar nasıl alınır?

Bütçe süreci, bir şirketin karar verme sürecinin sağlığı ve olgunluğu konusunda her zaman benim röntgenim olmuştur.

Şimdi, AI ajanlarını girin.

Sık sık, CFO'ların bütçe oluşturmalarına yardımcı olmayı vaat eden "bütçe ajanları" ile karşılaşıyorum. Bağlam olmadan bu bir çıkmaz sokaktır. En iyi ihtimalle, ders kitabından alınmış cevaplar alırsınız. Cidden, ajanlara karar verme sürecimizi öğretmek için ne kadar yapılacak iş var?

Ancak bir temsilciye gerçek bir karar denetim günlüğü verin ve her şey değişsin. Temsilci artık bu şirketin nasıl düşündüğünü anlıyor. Karar günlüğü onun hazine haritası haline geliyor. Bu yeteneğe sahip şirketler, bu yeteneğe sahip olmayanlara göre çok daha hızlı bir şekilde temsilcilerin gücünü ortaya çıkarabilirler.

Company Brain, gelecek yılın Mühendislik bütçesini nasıl oluşturduğumuzu sadakatle kaydeder:

M&A kararı, yüksek riskli, çok boyutlu ve hem niteliksel hem de niceliksel olarak çok sayıda girdi gerektiren bir başka örnektir. İşte bir satın alma hedefini değerlendirdiğimiz karar günlüğü. Biz sadece iş yapıyoruz, Şirket Beyni bunu filme alıyor. Gelecekte, yeni bir çalışan veya temsilci başka bir hedefi değerlendirmek zorunda kalırsa, nereden başlayacağını bilecek.

Tüm bu kararlar tek bir yerde toplandığında, aranabilir ve bağlantılandırılabilir varlıklar haline geldiklerini hayal edin. AI nihayet en iyi yaptığı şeyi yapabilir: kararı, arkasındaki ş Akışına ve ardından gelen sonuçlara bağlayabilir. İnsanların yapabildiklerini taklit etmek için kullandığımız ajanlar nihayet gözlerini açabilir ve yolunda ilerleyebilir.

3. Adım. Company Brain çevrimiçi olduktan sonra AI yürütme katmanı

İşiniz tek bir yerde toplandığında ve Şirket Beyni etkinleştirildiğinde, her şey yerine oturmaya ve birleşmeye başlar. Takımınız, iki modda çalışan bir AI yürütme katmanı kullanmaya hazırdır:

Ortam modu

Bu, arka planda sessizce iş yapan bir yapay zeka sistemidir. Kalıpları izler, riskleri ortaya çıkarır ve sorulmadan soruları yanıtlar. İnsanların kör noktaları nedeniyle gözden kaçırdıkları risk sinyallerini yakalar.

Örnek olarak, haftalık yansıma AI'm, kör noktalarımı ("göz ardı etmiş olabileceğiniz sinyaller") taramama yardımcı oluyor:

Özel ajan modu

Şirket, takım ve bireysel iş bağlamının sağlam temeli sayesinde, ihtiyaç duyduğunuzda temsilcileri çağırabilirsiniz. Her temsilci belirli bir ş Akışı’nı anlar, ancak aynı temel şirket bağlamını paylaşır. Onları sohbete, göreve veya belgeye, yani işin yapıldığı her yere çekebilirsiniz.

Takımımızda, her gün çok büyük bir iş yükünü üstlenen bir grup finans ajanı bulunmaktadır. Bu Süper Ajanlar sıradan değildir. Ş Akışlarımızı, tanımlarımızı, ritmimizi ve karar verme sürecimizi bilirler.

Bu 3 adımı doğru bir şekilde yapın ve iş liderlerinin GenAI'dan başından beri istediği şeyi elde edin.

AI, şirketin düşünme, öğrenme ve karar verme sürecinin ayrılmaz bir parçası haline gelir.

Ve iyi haber: 2. ve 3. adımlar için güçlü bir çözüm var: ClickUp üzerinde Şirket Beyninizi oluşturun.

Buraya kadar geldiyseniz, ilk utanmaz reklamımı hak ettiniz. 😊

Tam bağlamla ölçeklendirmenin yeni bir yolu

Büyük kuruluşlardan bağlamı ortadan kaldıran insan davranışları yüzyıllardır var olmuştur. Yapısal boşluklar bilgileri gömer. Grup konuşmaları benzersiz sinyalleri bastırır.

Uzun süre boyunca gerçek bir çözüm yoktu. İşletmeler bununla yaşamayı öğrendi ve kaybolan bağlamı büyümenin bedeli olarak kabul etti.

AI her şeyin cevabı değildir. Tek başına çok az şeyi çözer. Şirket Beyni sihirli bir şekilde ortaya çıkmaz. Kültürü değiştirmek, işletim sistemini yeniden tasarlamak ve bağlamı merkezileştirmek için kasıtlı bir iş gerekir.

Ancak bu temel hazır olduğunda, AI her şeyi bir araya getiren anahtar bileşen haline gelir.

Zaten akıllı bir takımınız var. İşte organizasyonunuzu bir Şirket Beyni oluşturmaya hazırlamak, kendi takımınızın bilgeliğinden yararlanmak ve ölçeklendirme sürecinde akıllı takımların aptalca kararlar almasını önlemek için yapmanız gerekenler.