Levin, Simon. Fragile Dominion: Complexity and the Commons. Нью-Йорк:
Moore, James F. The Death of Competition: Leadership and Strategy in the Age of Business Ecosystems. Нью-Йорк:
Prahalad С. K., Venkat Ramaswamy. The Future of Competition: Со-creating Unique Value with Customers. Бостон:
Reeves Martin, Alex Bernhardt. Systems Advantage.
Reeves Martin, Thijs Venema, Claire Love. Shaping to Win.
Burrough Brian, Helyar John. Barbarians at the Gate: The Fall of RJR Nabisco. Нью-Йорк:
Duck Jeanie D. The Change Monster: The Human Forces That Fuel or Foil Corporate Transformation u Change. (Нью-Йорк:
Hammer Michael, Champy James A. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. Нью-Йорк:
Hout, Tom M., George Stalk. Competing Against Time: How Time-Based Competition Is Reshaping Global Markets. Нью-Йорк:
Kaplan Robert S., William J. Bruns. Accounting and Managements Field Study Perspective. Бостон:
Kotter John P. Leading Change. Бостон:
Reeves, Martin, Kaelin Goulet, Gideon Walter, Michael Shanahan. Lean, but Not Yet Mean: Why Transformation Needs a Second Chapter.
Reeves, Martin, Knut Haanes, Kaelin Goulet. Turning Around a Successful Company.
Birkinshaw Julian, Christina Gibson. Building Ambidexterity into an Organization.
March James G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning.
Reeves, Martin, Ron Nicol, Thijs Venema, Georg Wittenburg. The Evolvable Enterprise: Lessons from the New Technology Giants.
Tushman Michael L., Charles A. O’Reilly III. Ambidextrous Organizations: Managing Evolutionary and Revolutionary Change.
The Boston Consulting Group. Jazz vs. Symphony – A TED Animation.
Torres Roselinde, Martin Reeves, Claire Love. Adaptive Leadership.
Приложение В
Моделирование с помощью алгоритма «многорукий бандит»
Мы рассмотрели характеристики и условия эффективности каждой из стратегий в палитре, смоделировав их действие в различных условиях. В качестве модели бизнес-среды мы использовали так называемую задачу «многорукого бандита», которая дает возможность проанализировать экономику принятия решений в условиях неопределенности. Различные алгоритмические решения данной задачи представляют собой стратегии в палитре.
Задача многорукового бандита унаследовала свое название у хорошо известной задачи в теории принятия решений. Игрок должен выбрать один из нескольких игровых автоматов. В результате он получает определенные знания о выигрыше на некоторых автоматах, но не имеет никакой информации о других. В связи с этим ему придется выбирать между частично известными и неизвестными параметрами. Поэтому данная задача идеально подходит для моделирования баланса между использованием известных вариантов и изучением неизвестных и для тестирования стратегий в условиях неосведомленности и неопределенности.