Чувствуй и реагируй. Как создавать продуты, нужные людям именно сейчас

Для типичного лидера XX века фраза «я не знаю» была табуированной. Признание в неуверенности (самому себе или другим) воспринималось как признак слабости. Этот способ мышления остается распространенным во многих организациях и представляет особую проблему, когда дело касается поиска возникающей ценности в сложных адаптивных системах: систем с большим количеством компонентов, которые ведут себя и взаимодействуют таким образом, что прогнозирование становится невозможным. В нашем контексте это системы, в которых невозможно точно предсказать, как люди будут с ними взаимодействовать и какие функции они будут использовать.

В статье в Harvard Business Review Дэвида Сноудена и Мэри И. Бун описывается, чем эти системы отличаются от механических систем индустриальной эпохи:

«Это как разница между, скажем, автомобилем Ferrari и бразильскими тропиками. Автомобили Ferrari – сложные машины, но опытный механик может разобрать одну из них и снова собрать, ничего при этом не изменив. Автомобиль статичен, а целое – это сумма его частей. С другой стороны, тропики находятся в постоянном потоке – какие-то виды вымирают, погодные условия меняются, сельскохозяйственный проект перенаправляет источник воды, и вся их совокупность – это намного большее, чем просто сумма их частей. Это область «неизвестные неизвестности», в которую переместилась большая часть современного бизнеса.»[11]

Не принимая неопределенность, вы не можете извлечь выгоду из нее. Поэтому многие компании идут по пути запуска перманентных, небольших, оперативных экспериментальных циклов, что и составляет суть подхода «почувствовать и отреагировать». Непрерывно внося небольшие изменения и оценивая результаты, команды в процессе работы находят тот метод, который теоретики, описывающие поведение сложных систем, рекомендуют для работы с этими непростыми комплексами.

СРАВНЕНИЕ СТАРОЙ МОДЕЛИ С ПОДХОДОМ «ПОЧУВСТВОВАТЬ И ОТРЕАГИРОВАТЬ»

С началом цифровой революции, привнесшей новые уровни сложности и неопределенности, большинство компаний пытались управлять ею, используя методы индустриальной эпохи, которые до того момента хорошо со всем справлялись. Используя аналогию Сноудена и Бун, мы представляли программное обеспечение чем-то вроде Ferrari. Мы не изменили проверенные методы и, конечно же, не рассматривали вопрос об изменении способа ведения нашего бизнеса с учетом новых реалий.

Однако по мере того, как мы становились все более опытными в использовании программ, мы научились лучше управлять компанией. Наши подходы – agile-методики, которые стали использоваться повсеместно, – позволили нам начать относиться к программному обеспечению больше как к тропикам. Наш процесс управления программным обеспечением теперь, скорее, лесоводство, нежели инженерия.

Теперь мы готовы сделать следующий шаг. Поскольку мы осознаем растущую зависимость от программных систем и серьезность того, как цифровая революция связала наши предприятия с остальным миром через эти системы, мы должны начать управлять нашими компаниями с помощью методов, которые мы применяем в программном обеспечении. Другими словами, если когда-то мы управляли своими программами так же, как компаниями, теперь необходимо управлять своими компаниями так же, как мы управляем нашим программным обеспечением.

ПОНИМАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО РИТМА АВТОНОМНЫХ ГРУПП

Чтобы работать в этом новом, непрерывном ритме, команды должны быть свободны. Они должны свободно экспериментировать и обучаться. Это означает, что командам нужно предоставить больше полномочий для принятия решений. Подход сборочной линии индустриальной эпохи стремился отделить интеллектуальный труд (область управления) от физического (область рабочего). Он пытался превратить рабочих в сборочные машины. Но люди не машины, и процесс выявления потребностей рынка и быстрого реагирования не вписывается в такого рода подход, направленный на минимизацию самостоятельного мышления и принятия решений. В этом новом мире стало меньше решений, которые могут быть спущены «сверху» «вниз» и вписаны в размеренный рабочий поток. Теперь многие решения должны приниматься «снизу» «вверх» людьми, которые имеют опыт работы с данными и доступ к самой последней информации. Эти люди являются самыми близкими к рынку, а не к руководству организации.