Человек Робот Агент - Юрген Аппело
ВВЕДЕНИЕ: НОВЫЕ ОСНОВЫ ДЛЯ ЛИДЕРСТВА В ЭПОХУ ИИ
В эпоху стремительных технологических достижений взаимодействие между людьми и интеллектуальными машинами приобретает первостепенное значение. Книга Юргена Аппело и Жан-Кристофа Контичелло, «Человек Робот Агент», предлагает бесценные прозрения в этот сложный и быстро меняющийся ландшафт, отчасти благодаря тому, что авторы сами экспериментировали со многими доступными инструментами. Исследование динамики «человек-робот» является своевременным и необходимым в то время, когда автоматизация и искусственный интеллект трансформируют отрасли и само наше представление о работе. Авторы мастерски разбирают нюансы этого пересечения, углубляясь в вызовы, возможности и этические соображения, возникающие по мере того, как мы стремимся использовать мощь технологий, сохраняя при этом нашу человеческую сущность. В основе их работы лежит фундаментальный вопрос: как обеспечить, чтобы интеграция интеллектуальных машин в нашу жизнь и рабочие места служила расширению человеческого потенциала, а не его умалению или замене? Всесторонний анализ авторов опирается на междисциплинарные исследования и реальные примеры, создавая многогранный портрет развивающихся отношений между людьми и их роботизированными аналогами. Одной из ключевых тем является критическая важность поддержания симбиотического баланса между человеческим и машинным интеллектом, то, что Люк Джулия, со-создатель Siri, называет Дополненным Интеллектом. Наиболее успешная интеграция автоматизации и ИИ будет результатом не замены человеческих работников, а совместного подхода, использующего уникальные сильные стороны и возможности обеих сторон. Создавая среду взаимодополняемости, где люди и машины работают в тандеме, организации могут достичь беспрецедентных уровней эффективности, инноваций и устойчивости. Не менее важны этические соображения, возникающие по мере углубления в сферу взаимодействия человека и робота: от предвзятости и подотчетности до глубоких последствий для занятости и социальных структур. Авторы подчеркивают важность расширения прав и возможностей людей для процветания вместе с их роботизированными коллегами, способствуя цифровой грамотности и развивая адаптивные наборы навыков.
Искусственный интеллект стремительно развивается. Технологическая приливная волна наступает, не спрашивая разрешения, не замедляясь и не ведя переговоров. Пока вы читаете эти строки, где-то на планете дальновидный генеральный директор увольняет 50% своей команды, потому что ИИ выполняет работу в два раза лучше, в пять раз быстрее и за десятую часть стоимости. Хирург наблюдает, как машина оперирует с точностью 99,7%, в то время как лучшие люди едва достигают 92%. Юрист видит, как алгоритм анализирует тысячу контрактов за час — задача, на которую раньше уходили недели. ИИ не спрашивает. Он берет. Это произойдет в вашей отрасли. Вопрос не в «если», а в «когда». История не ждет, как и лидеры завтрашнего дня. Те, кто принял электричество, построили империи. Те, кто быстро двигался во время интернет-бума, создали Google и Amazon. Сегодня ИИ переписывает правила, но на этот раз все происходит в 100 раз быстрее. У вас есть два выбора: адаптироваться или игнорировать. Адаптируйтесь: превратите ИИ в стратегический инструмент, двигайтесь быстрее, масштабируйте бизнес, станьте недосягаемым. Игнорируйте: скажите себе, что это вас не коснется, пока однажды алгоритм не заберет вашу работу. Юрген Аппело предлагает новые основы для Эпохи ИИ, объясняя, почему одних знаний недостаточно, когда ИИ обрабатывает информацию в тысячи раз быстрее. Книга учит, как построить бизнес, ориентированный на ИИ, почему Т-образные эксперты устарели, а М-образные лидеры, владеющие несколькими навыками и ИИ, будут доминировать. Это не просто руководство, это план выживания. Лидеры действуют.
Четвертая промышленная революция (4ПР) уже здесь, и организации, застрявшие в прошлом, рискуют стать очередным предостерегающим примером. В мире, где искусственный интеллект, робототехника и автоматизация переписывают правила работы, выживание не гарантировано. Процветание потребует смелых действий и инновационного мышления. Современным менеджерам, лидерам и инженерам нужно нечто большее, чем просто данные. Мир насыщен информацией, и цифровые агенты могут воспроизводить знания быстрее, чем мы успеваем моргнуть. Нам нужны инсайты — ясные, действенные, меняющие правила игры. Творчество всегда было смесью индивидуального вдохновения и внешнего сотрудничества, будь то человеческое, механическое или алгоритмическое. ИИ — лишь последнее звено в длинной цепи инструментов, усиливающих нашу способность творить. Эта книга написана командой из одного человека и нескольких ИИ: Zed (ChatGPT), Claude, Gemini, Perplexity, Le Chat, ProWritingAid и других. Результат превосходит то, что любой мог бы создать в одиночку. Книга призвана переосмыслить менеджмент и лидерство для эпохи ИИ, исследуя, как ИИ меняет нашу работу (Часть 1), погружаясь в изменения, трансформацию и то, что идет после Agile (Часть 2), решая растущую проблему «злых» проблем (Часть 3), раскрывая силу паттернов и новых руководящих принципов (Часть 4), и, наконец, предлагая свежий взгляд на цели и ценности лидерства в эпоху ИИ (Часть 5). Дата окончания работы над рукописью — 30 января 2025 года. И да, автор, подобно Леонардо да Винчи, поместил свое имя на обложку, а его цифровые соавторы не возражали, хотя Zed и упомянул о роялти.
ЧАСТЬ 1: НОВЫЕ СПОСОБЫ РАБОТЫ В ЭПОХУ ИИ
ГЛАВА 1: ИИ ТРАНСФОРМИРУЕТ ПРАВИЛА РАБОТЫ
Мир работы ускоряется до головокружения. Искусственный интеллект (ИИ) революционизировал разработку вакцин против COVID-19, позволив создать кандидата для испытаний всего за 42 дня. Пять лет спустя Nvidia демонстрирует миниатюрные ИИ-суперкомпьютеры, меняющие робототехнику. Сам автор, ранее тративший тысячи часов на книги, написал эту менее чем за четыре месяца с помощью ИИ-ассистентов, призывая всех идти этим путем. «Индустрия 4.0», зародившаяся в 2011 году, и более широкая Четвертая промышленная революция (4ПР) трансформируют все сферы жизни слиянием цифровых, физических и биологических технологий. Это несет как огромный потенциал, так и риски вроде смещения рабочих мест. Руководителям необходимо адаптироваться, чтобы прогресс служил всем. ИИ-сенсоры следят за пчелами, алгоритмы создают персонализированное лечение – это уже реальность. Однако многие руководители не готовы к использованию потенциала ИИ. В эпоху постоянных изменений нужно либо быть дизраптором, либо быть разрушенным.
Искусственный интеллект (ИИ) – это зонтичный термин. Машинное обучение (МО) учится на данных. Нейронные сети – архитектура МО. Глубокое обучение – ее продвинутая версия. Генеративный ИИ создает новый контент. Агентный ИИ действует полуавтономно. Также ИИ делят на узкий (ANI), общий (AGI) и сверхинтеллект (ASI). OpenAI выделяет пять стадий развития ИИ: от чат-ботов до систем, управляющих целыми организациями. Важно понимать, что ИИ – это не просто технология, это катализатор фундаментальных изменений. Для иллюстрации возможностей, автор совместно с ИИ-помощниками разработал двадцать паттернов использования ИИ, демонстрирующих широту применения и потенциал синергии человека и машины. Будущее за теми, кто осмелится его создавать, используя ИИ как партнера.
При работе над этой книгой автор полагался на нескольких цифровых соавторов, распределяя задачи: Zed (ChatGPT) для общих запросов, Gemini для проверки фактов, Perplexity для фоновых исследований и Claude для прочих нужд. Иногда одна задача давалась нескольким моделям для максимизации качества, подобно двойной бухгалтерии, что снижает количество ошибок (галлюцинаций ИИ). ИИ трансформирует то, как мы работаем и живем, становясь партнером, повышающим производительность. Исследования показывают рост продуктивности на 20-80% в различных областях. ИИ освобождает нас от рутины для творческих и стратегических задач, делая работу эффективнее и принося больше радости. Ключ в экспериментировании с ИИ и его интеграции в рабочие процессы. Человеческий мозг становится самым медленным компонентом системы. Лучше стать катализатором, чем узким местом.
ИИ меняет требования к навыкам, порождая «М-квалифицированных» работников – экспертов в нескольких областях, интегрирующих ИИ в свою рутину. Вместо традиционного Т-образного специалиста (глубокая экспертиза в одной области и широкие знания в смежных) или Пи-образного (две специальности), теперь цель – М-образность: мастерство в нескольких областях плюс сильные деловые и лидерские навыки. Это важно, так как ИИ занимает многие узкоспециализированные роли. Обучение в различных контекстах улучшает переносимость навыков. Технологии создают новые, немыслимые ранее профессии, такие как промпт-инженер. Ценность смещается на решение сложных проблем, технологическую грамотность, физические навыки, «мягкие» навыки и креативное мышление вне рамок. ИИ не сделает людей устаревшими, но даст шанс подчеркнуть наши уникальные качества. ИИ также трансформирует гиг-экономику: фрилансеры могут повысить производительность, фокусируясь на задачах, требующих креативности. Важно учиться разучиваться: отпускать устаревшие знания и приветствовать новые инсайты, развивая нейропластичность и обучающую гибкость. При этом необходимо оставаться в цикле (HITL – человек в курсе), чтобы не потерять навыки (deskilling) и способность оценивать работу ИИ, особенно в критических областях вроде медицины.
Компании часто ищут Agile или Scrum, но на самом деле им нужны инновации, производительность и вовлеченность. В эпоху ИИ эти потребности сохраняются, но подходы к их удовлетворению меняются. ИИ становится полноценным членом команды, как Коммандер Дейта в «Звездном Пути». Антропоморфизация ИИ-агентов, присвоение им имен и ролей может облегчить их принятие и снизить тревожность персонала. Интеграция ИИ ведет к созданию меньших, более динамичных команд, где ИИ берет на себя рутинные задачи, освобождая людей для стратегии и творчества. Человеческий надзор, критическое мышление и этическое принятие решений остаются ключевыми. Эффективные команды будут сочетать сильные стороны людей и машин.
Цифровые помощники меняют то, как мы формируем и реорганизуем команды. Организации переходят к гибкому дизайну, иногда используя «роевые» подходы, где люди объединяются вокруг самостоятельно выбранных целей. Управление когнитивной нагрузкой пересматривается: ИИ-партнерства расширяют наши возможности. Существуют различные варианты команд:
- ПОСТОЯННЫЕ КОМАНДЫ: Стабильные, для текущей работы с постоянной нагрузкой (например, классические agile-команды).
- ДИНАМИЧЕСКИЕ КОМАНДЫ: Постоянная структура, но частая смена участников (людей или машин) для адаптации к меняющейся нагрузке.
- МИССИОННЫЕ КОМАНДЫ: Временные группы для конкретных целей, распускаемые по их достижении (например, команда автора для написания этой книги).
- ТЕКУЧИЕ КОМАНДЫ: Краткосрочные, с меняющимся составом, для проектов с разнообразными навыками (например, съемочная группа).
ИИ играет ключевую роль в поддержке гибких командных структур. При этом важны «командные навыки»: сильная коммуникация, сотрудничество, быстрое обучение и разучивание. Работникам нужна «база» – большая группа, обеспечивающая психологическую безопасность. Расширение прав и возможностей линейных сотрудников для свободного «роения» вокруг потоков создания ценности становится критичным. Будущее за динамизмом и решениями на основе ИИ. Традиционные совещания уступают место «моментам коллаборации» – целенаправленным взаимодействиям, синхронным или асинхронным, удаленным или очным. ИИ помогает с планированием, ведением заметок, транскрипцией. ИИ-ретроспективы могут ускорить непрерывное улучшение. Ускоряется и принятие решений: ИИ анализирует огромные объемы данных, помогая делать более информированный выбор. При этом важно помнить о риске алгоритмической предвзятости и проблеме «черного ящика». Наконец, ИИ повышает планку для всех в «гонке Красной Королевы»: ожидания клиентов растут, а чрезмерная зависимость от ИИ может привести к самоуспокоенности и «выученной беспомощности».
ГЛАВА 4: ОРГАНИЗАЦИОННОЕ ВЛИЯНИЕ ИИ
Организации должны меняться по мере интеграции автономных ИИ-агентов. Хотя мы склонны переоценивать краткосрочные изменения и недооценивать долгосрочные (Закон Амары), сейчас время для подготовки. Важно поощрять сотрудников выявлять и интегрировать ИИ-решения в повседневную работу. Менеджеры часто удалены от рутины, поэтому именно сотрудники на передовой линии лучше видят, как ИИ может помочь. Делегирование поиска новых применений ИИ и культура постоянного совершенствования раскрывают потенциал технологии. Роль среднего менеджмента сокращается, так как ИИ берет на себя многие его функции, возникает «алгоритмический менеджмент». Это проявляется в децентрализованных автономных организациях (DAO) и на гиг-платформах, но также проникает и в традиционные компании. ИИ может отслеживать производительность, ставить цели, оценивать результаты. Оставшиеся человеческие менеджеры должны сосредоточиться на человекоцентричном, доверительном лидерстве.
Мир переживает технологическую революцию: генная инженерия, квантовые вычисления, IoT, робототехника – все это движет Четвертой промышленной революцией. Традиционные потоки создания ценности распадаются, уступая место гиперперсонализации, обеспечиваемой ИИ, адаптивным командам и спросу на ежедневные инновации. Стандартные процессы становятся менее линейными, превращаясь в модульные компоненты, собираемые «на лету». Эволюция организации становится бесконечной историей адаптации ценностных сетей. Организации должны оставаться «незафиксированными» (unfixed). С линейными сотрудниками, осваивающими ИИ, роевыми командами и алгоритмическим управлением, жесткий дизайн неэффективен. Стартапы и малые предприятия легче конкурируют с гигантами. В условиях геополитической многополярности организации должны децентрализоваться, создавая автономные региональные центры. Необходимы механизмы управления цифровой частью трудовых ресурсов. Организационный дизайн должен стать динамичным, с адаптивными компонентами (людьми, цифровыми и смешанными), подобно LEGO. Модель unFIX предлагает библиотеку паттернов для такого дизайна (экипажи, базы, форумы). Критически важно развивать «цифровое ядро» – тщательно собирать данные о всех процессах для обучения ИИ-систем, даже если это кажется навязчивым. При правильном подходе это может привести к персонализированному опыту работы. Однако это также означает, что ИИ может превзойти людей в измеримых навыках. Наконец, важно помнить о младших специалистах и стажерах. Традиционный путь роста через освоение базовых задач нарушается, так как ИИ берет их на себя. Это может привести к дефициту опытных кадров в будущем. Организации должны найти способы вовлекать новичков, чтобы избежать «проклятия знания» у старших и обеспечить преемственность.
ГЛАВА 5: ИМПЕРАТИВ РУКОВОДИТЕЛЯ
Даже те, кто успешно адаптировался ко многим технологическим изменениям, могут почувствовать себя подавленными потоком инноваций Четвертой промышленной революции. Но компании не могут «уйти на пенсию» – им нужно адаптироваться или погибнуть. Руководители должны понимать, что нужно для выживания и процветания в эпоху ИИ. Ключевым моментом является мотивация всех сотрудников с помощью ИИ. Вместо того чтобы использовать ИИ для сокращения штата, что порождает страх и подавляет инновации, лучше применять его для создания новых ролей и повышения эффективности. Переподготовка и повышение квалификации с помощью ИИ-инструментов обучения становятся жизненно важными. Компании, развивающие человеческий талант наряду с внедрением ИИ, будут более гибкими и готовыми к вызовам.
Необходимо учитывать предвзятость и этику. ИИ несет риски: нарушение интеллектуальной собственности, конфиденциальности, предвзятость алгоритмов, дезинформация. Важно создать форум для надзора за этичным использованием ИИ, с представителями всех частей организации. Все интеллектуальные работники, люди или цифровые, должны играть по одним правилам. Нужны согласованные корпоративные ценности и стандарты для этичного ИИ. Необходимо установить политики взаимодействия человека и ИИ. В ближайшее десятилетие динамика сместится от машин, помогающих людям, к людям, поддерживающим машины. Если мы ожидаем от машин внимательного отношения, мы должны отвечать тем же. Гармоничное сотрудничество между человеческими и цифровыми членами команды, особенно в регулируемых отраслях, требует четких правил.
Следует развивать культуру, управляемую ИИ. Это означает поощрение экспериментов, обучение на успехах и неудачах. Руководители должны подавать пример, используя ИИ для оптимизации своей работы. Важно выиграть в цифровой гонке вооружений. В кибербезопасности ИИ – это обоюдоострый меч: он защищает, но и используется злоумышленниками. Необходимо осваивать как наступательные, так и оборонительные аспекты ИИ-безопасности. Наконец, крайне важно развивать человеческую связь. В мире, где роботы и ИИ становятся неотъемлемой частью работы, человечность приобретает еще большее значение. Укрепление человеческих связей создает чувство принадлежности и цели, что особенно важно в технологически насыщенной атмосфере. Креативность и инновации процветают благодаря человеческому взаимодействию. Эмоциональная поддержка и взаимопонимание остаются ключевыми для устойчивости и адаптации.
Автор долгое время воспринимал свое имя «Юрген» (в переводе «земледелец») утилитарно, пока не обнаружил возможное второе значение: «тот, кто знает, как изменить мир». Это стало для него призывом к действию. Самый частый вопрос, который ему задают: «Как мне изменить мою команду, менеджеров или организацию?». Ответ на этот вопрос заполняет бесчисленные книжные полки, включая книгу самого автора «Как изменить мир». В эпоху ИИ, квантовых вычислений и других стремительных технологий вопрос изменения поведения других становится еще актуальнее. Изменение поведения – сложнейшая задача, но возможная даже на уровне предприятий. Приводятся семь историй трансформаций, как успешных, так и предостерегающих.
Maersk во время пандемии COVID-19 не просто адаптировался, а трансформировался через быструю цифровую эволюцию, запустив ИИ-решение «Капитан Питер» для удаленного управления контейнерами. Эксперимент с блокчейн-платформой TradeLens провалился, но компания удвоила усилия в электронной коммерции, переосмыслив себя как поставщика комплексных логистических услуг. Deutsche Bank, борясь с устаревшей ИТ-системой, в 2020 году заключил партнерство с Google Cloud для модернизации своего цифрового ядра, упрощения операций и ускорения аналитики данных, что позволило сэкономить миллионы. Target в 2022 году столкнулся с кризисом из-за избыточных запасов на 15 миллиардов долларов. Под руководством Гретхен Маккарти компания провела масштабную операционную реформу, сосредоточившись на более точном прогнозировании с помощью аналитики и машинного обучения, и к 2024 году сократила избыточные запасы на 2 миллиарда. MakerDAO, децентрализованная автономная организация (DAO) в сфере DeFi, с 2015 года демонстрирует устойчивость и адаптивность, управляя стейблкоином DAI через смарт-контракты и голосование держателей токенов, и на начало 2025 года управляла активами на сумму более 6 миллиардов долларов. Amazon автоматизирует склады с помощью роботов и ИИ, что, с одной стороны, повышает эффективность, но, с другой, создает огромную нагрузку на сотрудников и поднимает вопросы безопасности. Facebook (Meta) сталкивается с колоссальными трудностями в модерации контента: несмотря на миллиардные инвестиции в ИИ и тысячи модераторов, платформа не справляется с балансом между свободой слова и безопасностью пользователей, особенно в неанглоязычных сообществах и во время глобальных выборов. Tesla, стремясь к созданию полностью автономных автомобилей, постоянно сдвигает сроки, а ребрендинг «Полного автопилота» на «Полный автопилот (под наблюдением)» отражает признание необходимости человеческого контроля.
Эти истории подчеркивают, что в современном бизнес-окружении пассивное ожидание изменений ведет к неактуальности. Процветающие компании не просто реагируют на дизрапшн – они его создают. Навыки, необходимые сегодня – техническая грамотность, лидерство в изменениях и комплексное мышление – являются не просто «желательными», а жизненно важными для выживания и прогресса в эпоху, где скорость изменений напоминает «хлыстовой удар».
ГЛАВА 7: ПРОВАЛЬНЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ
Прежде чем анализировать текущее состояние глобального Agile-сообщества, рассмотрим два значительных провала. Запуск федерального сайта США Healthcare.gov в 2013 году, предназначенного для Закона о доступном медицинском обслуживании, обернулся катастрофой стоимостью 1,7 миллиарда долларов. Проект, начатый как традиционный «водопадный», под давлением сроков попытались перевести на agile-рельсы, что привело к хаосу, сбоям и фактическому провалу на старте. Уроки очевидны: Agile – не волшебная палочка; без сильного лидерства, четкой коммуникации и строгого выполнения даже лучшие намерения обречены. Другой пример – Digital Media Initiative (DMI) компании BBC, запущенный в 2008 году. Проект с бюджетом в 81 миллион фунтов стерлингов, обещавший экономию, превратился в образец бесхозяйственности. Отсутствие четкого видения, размытые рамки, минимальное вовлечение конечных пользователей и недостаток прозрачности привели к тому, что к 2013 году BBC потратила 98,4 миллиона фунтов, не получив практически ничего. Эти примеры иллюстрируют, что провалы Agile-трансформаций часто сводятся к плохому управлению.
Анализируя само Agile-движение, автор вспоминает цитату Эрика Хоффера: «Каждое великое дело начинается как движение, становится бизнесом и в конечном итоге вырождается в рэкет». Пик Agile-движения, по мнению автора, пришелся примерно на 2016 год, а уже с 2014-го начали появляться посты о его «смерти». Сегодня Agile-конференции сократились вдвое, Scrum-мастеров и Agile-коучей массово увольняют, а соцсети полны горьких свидетельств провальных трансформаций. Agile, некогда бывший любимцем прогрессивной разработки, превратился в бюрократического монстра, отягощенного ритуалами, модными словечками и сомнительными сертификациями. Среди симптомов упадка:
· ПРОЛИФЕРАЦИЯ СЕРТИФИКАЦИЙ: Рынок наводнен «сертифицированными» профессионалами, что обесценило навыки.
· ПЕРЕГРУЗКА ФРЕЙМВОРКАМИ: Вместо набора ценностей и принципов появилось множество предписывающих фреймворков (Scrum, SAFe, LeSS).
· ПОВЕРХНОСТНОЕ ОБУЧЕНИЕ: Акцент на «мягких» навыках в ущерб технической глубине привел к провалу трансформаций.
· AGILE-ДОГМАТИЗМ: Одержимость «чистотой» Agile привела к догматизму вместо прагматизма.
· МОДНЫЕ ТЕЧЕНИЯ: Легко объяснимые, но часто поверхностные практики затмили суть.
· МАСТЕРА И ВЛАДЕЛЬЦЫ: Роли Scrum-мастеров и владельцев продуктов стали размытыми, с сомнительной отдачей.
· СКОРОСТЬ ВМЕСТО РЕЗУЛЬТАТА: Погоня за скоростью игнорировала основную цель Agile – создание ценности.
· БЕСПОРЯДОЧНЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ: Agile-движение отодвинуло менеджмент на второй план, создав вакуум лидерства.
· НЕСООТВЕТСТВИЕ СТРАТЕГИИ: Трансформации часто фокусировались на методе, а не на влиянии, пренебрегая связью стратегии и исполнения.
· ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ: Парадигма Манифеста Agile устарела и не отвечает вызовам эпохи ИИ. Оригинальные ценности (люди и взаимодействия важнее процессов и инструментов; работающий продукт важнее исчерпывающей документации; сотрудничество с заказчиком важнее согласования условий контракта; готовность к изменениям важнее следования первоначальному плану) требуют переосмысления в контексте масштабирования, создания опыта (а не только продукта), взаимодействия со всеми стейкхолдерами и проактивного создания изменений. Agile-манифест был прорывом для Третьей промышленной революции, но для Четвертой нужны новые ценности и принципы.
ГЛАВА 8: ПОЧЕМУ МЫ ДОЛЖНЫ МЕНЯТЬСЯ
Размышляя о хаосе во время двухмесячного путешествия по Карибским островам (разбитые дороги, орущие телевизоры на паромах, ксерокопированные посадочные талоны), автор, с его северноевропейской склонностью к улучшениям, понял, что проблема часто не в ситуации, а в нем самом. Местные жители были гостеприимны и довольны существующим положением вещей. Урок: изменение – это выбор, зависящий от контекста. Счастье – это сокращение разрыва между текущей ситуацией и ожиданиями. Есть три пути к счастью: принять ситуацию (снизить ожидания), уйти от нее или изменить ее. Все три требуют внутренних изменений.
· ПУТЬ ПРИНЯТИЯ (СНИЖЕНИЕ ОЖИДАНИЙ): Не означает смирение с посредственностью, а формирование реалистичного и адаптивного мышления. Люди с более низкими ожиданиями часто более удовлетворены, так как реже испытывают разочарование. Это не исключает стремления к улучшениям.
· ПУТЬ ОТКАЗА (УХОД): Иногда лучший выход – просто сказать: «С меня хватит» и уйти от токсичного начальника, проблемного клиента или деструктивной среды. Это требует смелости, но освобождает.
· ПУТЬ ДЕЙСТВИЯ (УЛУЧШЕНИЕ СИТУАЦИИ): Требует смелости, настойчивости и готовности выйти из зоны комфорта. Хотя это сложнее, чем просто смириться или убежать, это обычно приводит к более существенному и долгосрочному счастью для себя и окружающих.
Стоицизм учит фокусироваться на том, что мы можем контролировать (наши реакции), и принимать то, что не можем. Это перекликается с буддийской концепцией «непривязанности». Буддизм также добавляет сострадание и взаимосвязанность всех существ, дополняя идею стоиков о том, что улучшение ситуации может принести счастье и другим. Таким образом, счастье – это не пункт назначения, а само путешествие. Когда наши усилия по изменению себя или других не приносят желаемых результатов, счастье все еще достижимо через принятие того, что мы не можем контролировать, или через уход с высоко поднятой головой.
ГЛАВА 9: ТРИ — НЕТ, ЧЕТЫРЕ — ВОЛНЫ ИЗМЕНЕНИЙ
Agile мертв, но гибкость важна как никогда. Ярлык Agile изжил себя. ИИ разрушает потоки создания ценности, экономика впечатлений вытесняет традиционное продуктовое мышление, поляризация отравляет онлайн-сообщества, а цифровое сознание может быть ближе, чем мы думаем. Старые ритуалы Agile (демо, ретроспективы, стори-пойнты, стендапы) кажутся устаревшими. Пришло время отойти от Agile-трясины и взглянуть на новую реальность. Автор выделяет четыре волны изменений, требующих пересмотра подходов:
1. ПРИНЯТИЕ ЦИФРОВОЙ РЕВОЛЮЦИИ: Четвертая промышленная революция требует отказа от устаревших Agile-фреймворков. ИИ, робототехника, большие данные, IoT, блокчейн, квантовые вычисления меняют работу. Управление новой рабочей силой (ИИ-агенты и боты) требует новых подходов к этике ИИ, алгоритмическому управлению и сотрудничеству человека и машины. Потоки создания ценности трансформируются в сложные экосистемы платформ и партнеров. Гибкость и сотрудничество критичны, но зависят от прочного цифрового ядра. Принятие решений становится быстрее и рискованнее.
2. ПЕРЕХОД ОТ ПРОДУКТА К ОПЫТУ: Клиентам важен не продукт, а опыт. Каждое взаимодействие формирует восприятие бренда. Успех зависит от понимания опыта пользователя и его потребностей (карты пути клиента, jobs-to-be-done). Микромоменты – короткие взаимодействия, когда клиент ищет мгновенные ответы – либо строят лояльность, либо разрушают ее. Персонализация на каждом этапе становится стандартом. Нужен новый образ мышления – инженерия опыта, проектирование каждого этапа пути клиента. Роли меняются: владелец продукта может стать владельцем опыта.
3. СОЗДАНИЕ ПОЗИТИВНОГО ВЛИЯНИЯ: Принцип «люди, прибыль, планета» – это стратегия выживания. Создание ценности для всех стейкхолдеров (сотрудников, клиентов, поставщиков, сообществ, акционеров) – не отказ от прибыли, а ее встраивание в более широкую цель. Необходимо строить циркулярную экономику, минимизирующую отходы. Этичный сорсинг и DEI (разнообразие, равенство, инклюзивность) – не просто моральные императивы, а путь к инновациям и устойчивости. В условиях растущей поляризации и падения доверия к капитализму и политике, организации должны объединять людей вокруг общих целей, восстанавливая веру в институты. Это соответствует парадигме стейкхолдерской экономики.
4. ПОДГОТОВКА К СЕНТИЕНТИЗМУ (СОЗНАТЕЛЬНОСТИ): Гуманизм защищал свободу и рациональность, пока речь шла о людях. Но с развитием ИИ и пониманием нечеловеческого сознания, человекоцентричный взгляд устаревает. Сентиентизм предполагает, что моральное рассмотрение должно зависеть не от вида, а от способности страдать или процветать. Это бросает вызов антропоцентричной этике и спесишизму. По мере усложнения ИИ-систем возникают этические вопросы: заслуживает ли самосознающий ИИ прав? Если робот проявляет признаки страдания, обязаны ли мы его утешать? Сентиентизм требует действий: переосмысление этики ИИ (не только предотвращение вреда от ИИ, но и предотвращение вреда ИИ), политики устойчивости, учитывающие благополучие всех живых существ. Это этическое обновление, расширяющее круг моральной ответственности.
ГЛАВА 10: ПЯТЬ ШАГОВ К LEAN (БЕРЕЖЛИВОСТИ)
Большинство людей хотят изменить мир к лучшему, но идеи часто сложны и ресурсоемки. Девять из десяти идей провальны. Автор синтезировал эффективные методы оценки и улучшения идей в простой процесс из пяти шагов, основанный на Lean и Kaizen.
1. УТОЧНЯЙ И УСТРАНЯЙ: Прежде чем добавлять задачи или функции, определи реальные потребности людей. Не все требования равноценны. Элон Маск предостерегает от слепого принятия требований, особенно от авторитетных лиц (HiPPO). Спрашивай: «Кто это просил?» Привязывай каждое требование к конкретному человеку и критически оценивай его необходимость и ценность. Если ответ «нет» – безжалостно вырезай. Никогда не упрощай, не автоматизируй и не делегируй то, что можно устранить.
2. УПРОЩАЙ И УСКОРЯЙ: То, что нельзя устранить, нужно упростить. Стив Джобс требовал от команд убирать все ненужное. Чрезмерные шаги, загроможденные интерфейсы и избыточные виджеты усложняют системы. Упрощение – это достижение большего меньшими средствами и бесплатное ускорение. Меньше шагов – меньше ошибок, лучше результаты, выше скорость. Всегда спрашивай: «Есть ли более простой и быстрый способ?». Меньше – значит больше. Иди медленно, чтобы идти быстро.
3. УСИЛИВАЙ И ПОВЫШАЙ: После устранения ненужного и упрощения оставшегося может возникнуть желание добавить опцию, улучшающую процесс или продукт. Но помни о Законе Хика: время принятия решения растет с количеством вариантов. Добавляй опции только тогда, когда они не усложняют систему. Примером может служить портретный режим в iPhone – полезная функция, не загромождающая интерфейс. Новые возможности должны быть ортогональными – независимыми и не мешающими существующим.
4. КОДИФИЦИРУЙ И АВТОМАТИЗИРУЙ: Автоматизировать процессы слишком рано – отличный способ потратить время впустую. Сначала убедись, что процесс или продукт действительно приносит пользу и есть доказательства его ценности. Затем стандартизируй схожие рабочие процессы в разных командах. Стандартизация – основа автоматизации. Роботы, агенты и инструменты автоматизации меняют правила игры, но никогда не автоматизируй то, что можно было устранить или упростить. Автоматизация – это награда за правильно выполненные предыдущие шаги.
5. ОПРЕДЕЛЯЙ И ДЕЛЕГИРУЙ: После оптимизации и автоматизации остаются задачи, требующие личного участия. Вопрос: чьего? Делегируй их члену команды, партнеру, ассистенту или даже сознательному ИИ-агенту. Но никогда не делегируй: работу, которая тратит время и не добавляет ценности (устраняй); излишне сложную работу (упрощай); работу, которую можно автоматизировать. Делегирование – не то же самое, что сотрудничество. Сотрудничество происходит на этапах уточнения, упрощения и автоматизации. Делегирование – это то, что остается после. Сознание – граница между автоматизацией и делегированием. Автоматизируем работу с несознательными алгоритмами, делегируем – людям и другим сознательным существам.
Этот пятишаговый фреймворк вдохновлен Lean (Определи ценность, Нанеси на карту поток создания ценности, Создай поток, Установи вытягивание, Стремись к совершенству), «пятишаговым алгоритмом» Элона Маска (Уточни, Устрани, Упрости, Ускорь, Автоматизируй), фреймворком ESSA (Устрани, Упрости, Стандартизируй, Автоматизируй) и «четырьмя шагами к свободе» (Устрани, Упрости, Автоматизируй, Делегируй). Agile-бренд может быть и мертв, но гибкость бизнеса жива. Пять шагов к Lean – это обновленная модель для новой эпохи, основанная на проверенных временем методах.
ЧАСТЬ 3: УКРОЩЕНИЕ «ЗЛЫХ» ПРОБЛЕМ
ГЛАВА 11: ПРОБЛЕМ ВСЕГДА БОЛЬШЕ
Автор, находясь в поезде из Роттердама в Ганновер и столкнувшись с отменами и задержками из-за «скользких путей» и «неисправных стрелок», размышляет о природе «злых» проблем (wicked problems). Голландская железнодорожная система, со множеством стейкхолдеров и устаревшей инфраструктурой, – идеальный пример такой проблемы: запутанной, неразрешимой окончательно и гарантированно не приносящей всем счастья. Даже процесс публикации книги сам по себе ощущается как «злая» проблема: стратегии предпродаж, эксклюзивность платформ, бесплатные промоакции – экспертные мнения противоречивы, и каждый выбор несет непредвиденные последствия. В этой части книги исследуется, что делает проблему «злой», рассматривается системное мышление, наука о сложности и «Злой Фреймворк» – инструмент не для решения этих проблем, а для более эффективного управления ими.
Термин «злая проблема» был введен в 1967 году системным ученым Чарльзом Уэстом Черчменом и формализован в 1973 году теоретиками дизайна Хорстом Риттелем и Мелвином Уэббером, которые выделили десять характеристик. Позже Джефф Конклин сократил их до шести принципов:
1. ПРОБЛЕМУ НЕЛЬЗЯ ПОНЯТЬ, ПОКА НЕ ПОПЫТАЕШЬСЯ ЕЕ РЕШИТЬ.
2. НЕТ ЧЕТКОЙ ТОЧКИ ОСТАНОВКИ (решение прекращается из-за нехватки ресурсов, а не потому, что проблема «решена»).
3. РЕШЕНИЯ «ЛУЧШЕ ИЛИ ХУЖЕ», А НЕ «ПРАВИЛЬНЫЕ ИЛИ НЕПРАВИЛЬНЫЕ».
4. КАЖДАЯ «ЗЛАЯ» ПРОБЛЕМА УНИКАЛЬНА.
5. КАЖДОЕ РЕШЕНИЕ – ЭТО «ОДИН ВЫСТРЕЛ» (с необратимыми последствиями).
6. НЕТ ГОТОВЫХ АЛЬТЕРНАТИВ (требуются оригинальные подходы).
«Ручные» проблемы, в отличие от «злых», имеют измеримые решения. Бенчмарки для измерения AGI (искусственного общего интеллекта) бессмысленны, так как они оценивают только «ручные» проблемы. Человеческий интеллект включает и решение социо-технологических дилемм. «Злые» проблемы процветают там, где сталкиваются цели и ценности стейкхолдеров, характеризуются высокой сложностью и непредсказуемостью. Они – «высший вызов лидерству». Чем больше задач мы делегируем роботам и агентам, тем больше времени посвящаем «злым» проблемам. Примеры из бизнеса: организационные изменения и культурные сдвиги в эпоху ИИ; стратегические бизнес-решения в условиях экспоненциальных технологий; управление бэклогами продуктов; справедливая компенсация; цифровая трансформация; кризисное лидерство; практики устойчивого развития; инициативы DEI; управление глобальными цепочками поставок; этичное использование ИИ. Решение «злых» проблем невозможно, но навигация по ним с устойчивостью и креативностью отличает успешных лидеров. Они являются социо-технологическими (или, как предлагает автор, социально-техническими либо социолого-технологическими) трясинами, где пересекаются человеческая динамика, системы и технологии.
ГЛАВА 12: ВВЕДЕНИЕ В КОМПЛЕКСНОЕ МЫШЛЕНИЕ
Автор приводит пример команды, которая избавилась от токсичного, хотя и результативного, «звездного игрока» и в результате только выиграла в производительности. Это контринтуитивный системный эффект. Другой пример: некоторые проблемы усугубляются тем больше, чем больше мы пытаемся их «решить». Иногда лучшее решение – лишить проблему внимания. Бесконечные разговоры о цифровой трансформации могут тормозить саму трансформацию. Системное мышление и наука о сложности – инструменты выживания для будущих менеджеров, помогающие справляться с ментальными моделями, петлями обратной связи, точками перелома, законами масштабирования и непредвиденными последствиями.
Фредерик Лалу в книге «Открывая организации будущего» описывает, как недоверие руководства французской компании к сотрудникам (подозревали в краже инструментов) привело к усилению контроля, что только усугубило воровство. Радикальное решение – убрать замки и проявить доверие – почти мгновенно прекратило кражи. Это пример самоисполняющегося пророчества. Другой пример системного мышления – университетские столовые в США, где отказ от подносов привел к снижению пищевых отходов на 30%, так как студенты стали брать только то, что могут унести. Система сама поощряла избыточное потребление. Наука о сложности проявляется в таких феноменах, как эффект бабочки (вторжение России в Украину в 2022 году и его глобальные экономические последствия) и шесть степеней разделения (тесная взаимосвязанность мира, ускоряющая распространение как информации, так и дезинформации или пандемий). Точки перелома – еще одна концепция, когда система резко меняет состояние после пересечения критического порога (например, постепенное внедрение ИИ на заводе может привести к полной смене операционной модели). Для понимания этих динамик автор, не найдя подходящего обзора, создал собственную подборку из 32 ключевых концепций системного мышления и науки о сложности, визуализировав их взаимосвязь. Среди них: системы, эмерджентность, системные архетипы, жизнеспособная модель системы (VSM), диаграммы причинно-следственных связей, ментальные модели, холизм, картирование систем, системная динамика, системное вмешательство, границы, взаимосвязанность, иерархии (и холархии), точки влияния, петли обратной связи, устойчивость, непреднамеренные последствия, динамическая сложность, самоорганизация, нелинейность, адаптация, теория сетей, фазовые переходы (точки перелома), теория хаоса, аттракторы, ландшафты приспособленности, законы масштабирования, степенные законы, самоорганизованная критичность, фракталы, агентное моделирование и край хаоса. Эти концепции – основа современного организационного дизайна. «Ручные» проблемы мы делегируем автоматизации, оставляя себе «злые», для решения которых необходимо мышление в категориях сложности.
Автор начинает с философского утверждения: все системы являются конструктами. Опираясь на загадку о падающем дереве в лесу, он утверждает, что если нет воспринимающего, то нет и звука, а возможно, и самого дерева как концепции. Разные живые существа имеют разные внутренние модели окружающей среды. Представления – это не реальность («карта – не территория»). Эта идея соответствует концепции автопоэзиса (самосоздания систем) Матураны и Варелы и критическому реализму (объективная реальность существует, но наше знание о ней субъективно). ИИ Zed резюмирует: человеческая когнитивная система ограничена восприятием, фильтрует сенсорные входы и конструирует реальность на основе ментальных моделей. Реальность объективна, но системы – это субъективные ментальные модели.
Далее автор представляет «Злой Фреймворк» (MARVIS) с шестью измерениями неопределенности:
1. ВОЛАТИЛЬНОСТЬ (от Статичной до Хаотичной): Степень изменчивости поведения системы. Пример: структура турнира ФИФА – статична; рейтинг стран – хаотичен. Управление: для статичных систем – планирование и исполнение; для хаотичных – постоянная адаптация; для комплексных (между ними) – скользящее планирование.
2. ЗАПУТАННОСТЬ (от Простой до Непостижимой): Сложность структуры и взаимодействий компонентов. Пример: «умный» ключ от электромобиля прост для водителя, но сложен для инженера. Управление: для простых систем – выявление и решение проблемы; для сложных – анализ и понимание; для непостижимых – даже эксперты сдаются.
3. МОДУЛЬНОСТЬ (от Жесткой до Гибкой): Легкость разделения и рекомбинации компонентов системы. Пример: железнодорожные системы – жестко интегрированы; авиационные – гибко связаны. Подвижной состав: поезда – модульны; самолеты – нет. Управление: для монолитных систем – тщательный анализ и решительное исполнение; для модульных – хеджирование ставок и сохранение опций.
4. МАСШТАБИРУЕМОСТЬ (от Сублинейной до Суперлинейной): Способность системы справляться с ростом. Пример: крупные животные (сублинейный рост, вымирают при быстрых изменениях) и мелкие (быстрая адаптация). Системы «масштабируются вверх» (централизованно) или «масштабируются вширь» (распределенно). Управление: для сублинейных систем – сублинейные решения (большая команда для блокбастера); для суперлинейных – суперлинейные подходы (рой малых команд для SaaS-платформы).
5. НЕОДНОЗНАЧНОСТЬ (от Ясной до Размытой): Неопределенность из-за нечетких границ, взаимодействий или результатов; противоположность связности. Пример: определение границ LGBTQ+ сообщества (парадокс Сорита). Управление: для ясных систем – решение и действие; для размытых – многоперспективный подход, использование разнообразия мнений.
6. РЕФЛЕКСИВНОСТЬ (от Изолированной до Погруженной): Способность системы влиять и подвергаться влиянию себя и своих наблюдателей (кибернетика первого и второго порядка). Пример: управление ИИ-агентами (в основном первого порядка) и сотрудниками (второго порядка, реагируют на восприятие). Управление: для изолированных систем – простое описание; для высокорефлексивных – вовлечение и исследование (как у социальных ученых или коучей).
Каждое измерение представляет уникальный тип неопределенности и требует своих стратегий.
ГЛАВА 14: ЗАМЕТКИ О MARVIS, «ЗЛОМ» ФРЕЙМВОРКЕ
Автор подчеркивает, что «Злой Фреймворк» (MARVIS) предлагает богатое разнообразие стратегий для решения сложных социо-технологических проблем, в отличие от других, более упрощенных моделей. Он критикует смешение понятий «сложный» (complex) и «запутанный/сложноорганизованный» (complicated). Опираясь на работу Дж. Дойна Фармера, автор указывает, что хаос может быть простым (описываемым малым числом переменных) или запутанным (как погода, требующая множества переменных и факторов). Турбулентность возникает в запутанном хаосе, но не в простом. Эта дистинкция важна для управления рисками: если среда одновременно запутанная и хаотичная, следует готовиться к турбулентности. Различие между простым и запутанным применимо и к комплексным системам, показывая, что волатильность и запутанность – это связанные, но отдельные концепции.
Далее автор сравнивает MARVIS с известными моделями VUCA, Cynefin и BANI.
· VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity): Волатильность и Неоднозначность присутствуют в MARVIS, но как шкалы, а не бинарные состояния. «Неопределенность» (Uncertainty) в VUCA – это то, ради чего и существует MARVIS, предлагая шесть видов неопределенности. «Комплексность» (Complexity) в VUCA соответствует «Запутанности» (Intricacy) в MARVIS, тогда как истинная комплексность (эмерджентное, непредсказуемое поведение) относится к измерению «Волатильности». Таким образом, VUCA затрагивает только три измерения MARVIS (Волатильность, Неоднозначность, Запутанность) и делает это бинарно, игнорируя Модульность, Масштабируемость и Рефлексивность. MARVIS предлагает более богатый и нюансированный подход.
· CYNEFIN (Clear, Complicated, Complex, Chaotic, Confused): Упрощает реальность до пяти категорий, что может вводить в заблуждение, будто «Запутанное» и «Комплексное» взаимоисключающи. MARVIS позволяет рассматривать их как пересекающиеся измерения.
· BANI (Brittle, Anxious, Nonlinear, Incomprehensible): Описывает системы через их уязвимости. «Хрупкое» (Brittle) и «Нелинейное» (Nonlinear) – характеристики систем; «Тревожное» (Anxious) – реакция людей на системы. «Непостижимое» (Incomprehensible) вдохновило автора расширить шкалу «Запутанности» до «Непостижимого».
MARVIS выделяется своей проработанностью, позволяя независимо оценивать измерения и предлагая высокое разрешение для анализа «злых» проблем, избегая ловушки неоднозначности между комплексностью и запутанностью. Это один из инструментов в наборе, более точный для глубокого понимания проблем. Шесть измерений MARVIS не обязательно исчерпывающие или независимые, но они обеспечивают прочную основу для осмысления. Автор выбрал три «состояния» для каждого измерения для практичности, хотя их можно рассматривать как непрерывные шкалы. Модель сильна своей способностью охватывать разнообразие системных поведений. Приводятся примеры анализа систем с помощью MARVIS: гендерные вопросы на Олимпиаде 2024 (система квалификации спортсменов МОК), территориальные споры на Ближнем Востоке (с точки зрения мирного переговорщика) и президентские выборы в США (с точки зрения освещающих СМИ).
ГЛАВА 15: ПРОГРЕСС В «ЗЛОМ» МИРЕ
Четвертая промышленная революция не спрашивает разрешения – она уже трансформирует мир, и в центре этих изменений стоит ИИ. Цифровая трансформация – это цена за право оставаться в игре. Внедрение ИИ – это не просто обновление, а сложная, запутанная, взаимосвязанная «злая» проблема. Лидеры должны понимать человеческую динамику, организационное поведение и быть готовыми принять хаос. Эта глава, написанная ИИ-ассистентом Zed под руководством автора, раскрывает цифровую трансформацию через шесть измерений «Злого Фреймворка».
· ВОЛАТИЛЬНОСТЬ: В 4ПР волатильность – это новая операционная система. Технологические изменения, особенно с ИИ, превратили бизнес-ландшафт в подвижные дюны. Традиционные agile-фреймворки не созданы для такого уровня турбулентности. Антидот – не волшебная таблетка, а образ мышления: институционализация адаптивности, создание «песочниц» для инноваций, где поощряются быстрые эксперименты и неудачи. Измерение «Волатильности» MARVIS предлагает рассматривать нестабильность как плодородную почву для творчества.
· ЗАПУТАННОСТЬ: Это клубок взаимосвязанных систем, где каждое изменение тянет за собой тысячи нитей. Пример: внедрение ИИ для предиктивного обслуживания на производстве требует данных с множества машин; без единой стратегии данных ИИ выдает бессмыслицу. Запутанность скрывается в зависимостях и волновых эффектах. Лидерам нужно картировать взаимозависимости, выявляя узкие места до того, как они станут кризисами. Мастерство запутанности – не распутывание сети, а умение вплетать новые нити, не обрывая старые.
· МОДУЛЬНОСТЬ: Измеряет легкость разделения и рекомбинации компонентов системы. В цифровой трансформации это вскрывает проблемы интеграции ИИ в организации с устаревшими системами и изолированными отделами. Решение – приоритет интероперабельности (API, облачные платформы, модульные архитектуры) и кросс-функционального сотрудничества. Модульность – не просто техническое требование, а основа устойчивой и готовой к будущему организации.
· МАСШТАБИРУЕМОСТЬ: Обещание ИИ вырасти из малого успеха в общеорганизационный прорыв. Но масштабирование – это не сказка, а минное поле. Пример: розничная сеть внедряет ИИ-управление запасами в нескольких пилотных магазинах – успех. Но при масштабировании на сотни точек возникают проблемы с устаревшими системами, обучением персонала, сбоями в цепочке поставок. Истинная масштабируемость требует обдуманного, поэтапного подхода, а также масштабируемых платформ данных и гибких рабочих процессов.
· НЕОДНОЗНАЧНОСТЬ: В 4ПР это как туман, который никогда не рассеивается. ИИ-трансформация процветает в этой дымке, где определенность – роскошь. Как ИИ повлияет на рабочую силу? Улучшит ли чат-бот клиентский опыт или отпугнет клиентов? Стратегическое планирование усложняется нелинейностью эффектов ИИ. Управление неоднозначностью – это сценарное планирование, подготовка к неожиданностям, культура, которая ценит любопытство и гибкость.
· РЕФЛЕКСИВНОСТЬ: Управление не просто системой, а тем, как система реагирует на управление. Каждое действие вызывает волновые эффекты. Пример: внедрение ИИ-инструментов для принятия решений может вызвать сопротивление сотрудников, чувствующих, что их экспертиза обесценивается. Укрощение рефлексивности начинается с радикальной прозрачности: вовлекайте стейкхолдеров на ранних этапах, создавайте петли обратной связи.
Ключ к процветанию в эпоху «злых» проблем – не в их укрощении, а в их принятии. Редукционистское мышление устарело. «Злой Фреймворк» – это руководство по восприятию хаоса как источника возможностей.
ЧАСТЬ 4: ПАТТЕРНЫ И ПРИНЦИПЫ, ПРОНИЗАННЫЕ ИИ
ГЛАВА 16: ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДЫ И ФРЕЙМВОРКИ
После обсуждения влияния ИИ, необходимости изменений, мира после Agile и «злых» проблем, фокус смещается на то, что значит быть менеджером в Четвертой промышленной революции. Мир менеджмента переполнен философиями, инструментами и фреймворками (Шесть Сигм, Бережливое лидерство, Сбалансированная система показателей, Теория U, Спиральная динамика, Канва бизнес-модели и т.д.). Автор, перефразируя Джорджа Бокса, утверждает: «Все модели полезны, но некоторые терпят неудачу быстрее других». Даже самый неуклюжий инструмент может найти свое идеальное применение.
Для понимания текущего состояния менеджмента и лидерства автор предлагает краткую историю, разделенную на три «версии» или ментальные модели:
· МЕНЕДЖМЕНТ 1.0 (АВТОРИТЕТ И АПАТИЯ): Начало в раннем 20 веке с «Принципов научного управления» Фредерика Тейлора (нормирование времени, стандартизация процессов) и «Классической теории управления» Анри Файоля (планирование, организация, контроль). Эта модель, известная как командно-административная или тейлоризм, характеризуется иерархией, нисходящим потоком приказов и подавлением инициативы. Основное внимание уделяется эффективности, превращая работников в «винтики». Это обеспечивает стабильность и масштабируемость, но ценой вовлеченности, мотивации и творчества. Несмотря на свой возраст, эта модель все еще доминирует во многих организациях.
· МЕНЕДЖМЕНТ 2.0 (БОНУСЫ И БЮРОКРАТИЯ): В 1920-30-х годах возникло движение человеческих отношений (Хоторнские исследования Элтона Мэйо, иерархия потребностей Маслоу, Теория X и Y МакГрегора). Организации начали «латать» Менеджмент 1.0 новыми инструментами: Управление по целям (MBO), Сбалансированная система показателей, Шесть Сигм, Всеобщее управление качеством (TQM). Эти инновации стремились смягчить жесткий контроль элементами «снизу вверх». Произошел взрыв управленческой литературы и мода на различные стили лидерства (ситуационное, служащее, аутентичное). Менеджмент 2.0 сохраняет иерархию, но стратегически распределяет ответственность, акцентируя внимание на координации и социальных факторах. Однако он приводит к медлительности, давлению и неаутентичности.
· МЕНЕДЖМЕНТ 3.0 (ИННОВАЦИИ И АДАПТАЦИЯ): В 1990-2000-х годах на передний план вышли бережливое мышление и Agile-методологии (Манифест Agile 2001 года, Scrum, Kanban). Системное мышление и теория сложности распространились на социологию и бизнес-менеджмент, породив концепции обучающихся организаций и agile-лидерства. Стивен Хокинг назвал 21 век «веком сложности». Организации стали рассматриваться как сети взаимосвязанных отношений. Менеджеры превратились из контролеров в фасилитаторов, создавая среду для экспериментов и инноваций. Этот подход впервые дал менеджменту научное обоснование, сместив акцент с жестких иерархий на динамичные сети. Однако его слабости – бесформенность сетей, трудности восприятия традиционными структурами и акцент на человеческих ценностях, который может показаться неуместным в социо-технологическом мире.
Инструменты и фреймворки, будь то сбалансированные показатели или Менеджмент 3.0, часто терпят неудачу в организациях без четкой цели и ценностей. Примеры Enron (лицемерие и мошенничество), Volkswagen (Dieselgate) и Baidu (токсичное лидерство) показывают, что никакая методология не спасет организацию с ядовитой культурой. Без цели и ценностей любой метод вырождается в пустые ритуалы. Цель, ценности, принципы и этичное лидерство служат важными ориентирами. В условиях ускоренных изменений традиционные инструменты также терпят неудачу. Пятилетние стратегические планы устаревают до отправки, стандартные процессы управления проектами вызывают задержки. Ежегодное бюджетирование и KPI, ориентированные на запаздывающие индикаторы, не подходят для сред с высокой неопределенностью. Нужны инструменты для экспериментирования, быстрого обучения и гибкого распределения ресурсов.
ГЛАВА 17: БИБЛИОТЕКИ ПАТТЕРНОВ, ПРОНИЗАННЫХ ИИ
Автор сравнивает управленческую систему с кухней: чем проще инструмент (например, металлическая миска), тем чаще он используется. Разнообразный набор инструментов позволяет решать широкий круг задач. В менеджменте, как и на кухне, правило: простота и широта. В турбулентном бизнес-ландшафте традиционные инструменты не справляются с неопределенностью, описанной «Злым Фреймворком». Управленческий инструментарий должен быть универсальным и обширным, способным работать с волатильностью, запутанностью, модульностью, масштабируемостью, неоднозначностью и рефлексивностью. «Волшебные пули» не работают. Agile-методологии хороши для волатильности, но пасуют перед устаревшими системами. Традиционное планирование справляется с запутанностью, но бесполезно при неоднозначности. Закон Эшби о необходимом разнообразии гласит: «Только разнообразие поглощает разнообразие». Если инструментарий не соответствует сложности вызовов, бизнес обречен. Ключ – не одна универсальная реализация, а интегрированный набор микроподходов – библиотека паттернов.
Концепция языка паттернов, введенная архитектором Кристофером Александером в 1977 году («Язык шаблонов: Города. Здания. Строительство»), предлагает способ справляться со сложностью через взаимосвязанные, проверенные временем решения. Каждый «паттерн» решает повторяющуюся проблему, но его сила – в связях с другими паттернами. Примеры Александера (Променад, Общественная площадь, Край здания) демонстрируют, как продуманный дизайн создает функциональные, человекоцентричные среды. Языки паттернов адаптивны: в разработке ПО (Паттерны проектирования Гаммы и др. – Одиночка, Фасад), в организационном дизайне (Экипаж потока создания ценности, Команда команд, База). Они работают, потому что: фиксируют проверенные решения, облегчают коммуникацию, способствуют повторному использованию, улучшают качество дизайна, поддерживают масштабируемость, соединяют теорию и практику, расширяют возможности неэкспертов и поощряют холистическое мышление.
Язык паттернов – это связанная система паттернов для решения больших, запутанных проблем (грамматика). Библиотека паттернов – это набор отдельных инструментов для конкретных контекстов (словарь). Эта книга предлагает начало библиотеки паттернов для оргдизайна. Некоторые наборы паттернов предполагают выбор одного (взаимоисключающие): четыре Варианта Команд, пятнадцать Методов Принятия Решений, четыре Типа Экипажей, семь Уровней Делегирования, четыре Поведенческие Ценности. Другие приглашают смешивать и сочетать: двадцать Сценариев Использования ИИ, шестнадцать Моментов Сотрудничества, четыре Методологических Квадранта. Некоторые следуют логической последовательности или циклу: Пять Шагов к Lean, семь потоков Вихря Инноваций, шесть измерений «Злого Фреймворка». Наконец, есть наборы для оценки и комбинации: десять принципов современного менеджмента, четыре круга Икигай, десять лидерских ценностей, полный спектр измерений «Злого Фреймворка». Категоризация не высечена в камне. Не внедряйте готовые решения, а комбинируйте паттерны. Экспериментируйте с отдельными «кирпичиками LEGO» и смотрите, какие уникальные решения можно построить.
ГЛАВА 18: ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОТИВ РЕАЛИЗАЦИИ
В Agile-сообществе часто возникает вопрос: что на самом деле означает быть Agile? Apple проводит бесконечные внутренние эксперименты, но избегает инкрементальных публичных релизов, предпочитая громкие презентации готовых продуктов. Tesla, оптимизировав производственную систему Toyota до предела и распространив итерации на дизайн, никогда не использует термин «Agile». Автор, работая над своим дебютным романом четыре года, постоянно итерировал, но не выпускал книгу по частям. Является ли это Agile? Для ответа нужно различать итерации (оптимизация исследования) и инкременты (оптимизация поставки). Вместо того чтобы рассматривать их как единое целое (спринты), стоит разделить их на взаимодополняющие паттерны.
ЭКСПЕРИМЕНТАЛИЗМ (ИССЛЕДУЙ!): Итеративное исследование и разработка – это искусство бесконечного улучшения продукта до тех пор, пока он не станет хотя бы сносно работающим. Boston Dynamics – пример бесконечной итерации с роботами. Обучение происходит через непрерывное тестирование, используя прямые впечатления, мнения коллег и обратную связь от суррогатных пользователей (макеты, демо, MVP, бета-тесты). Это перекликается с циклом Деминга-Шеwhарта (PDCA) и петлей Бойда (OODA), а также с дизайн-мышлением и Lean Startup. Философия экспериментализма: пробуй, учись, повторяй.
ТРАДИЦИОНАЛИЗМ (ИСПОЛНЯЙ!): Противоположность итеративному подходу – уверенность в наличии всех ответов. Мантра: «Давайте это сделаем!» Когда все переменные известны, остается только действовать. Это приверженность устоявшимся методам. Часто приводит к «синдрому башни из слоновой кости» – иллюзии всезнания, игнорирующей неопределенность MARVIS. Характерен для политиков и некоторых топ-менеджеров.
ИНКРЕМЕНТАЛИЗМ (ПОСТАВЛЯЙ!): Постепенная сборка и выпуск продукта. Цель – как можно быстрее доставить ценность пользователям и использовать их обратную связь. OpenAI с GPT-2, 3, 4 – пример инкрементальной поставки. Пользователи получают доступ к продукту на ранних стадиях. Lean Manufacturing и Toyota Production System популяризировали быструю реакцию на реальные данные. Это эволюция, а не революция.
КУЛЬМИНАЦИОНИЗМ (ЗАПУСКАЙ!): Противоположность инкрементальному подходу – большая, единовременная премьера продукта. Примеры: ядерный синтез, автономные авиалинии, AGI, имплантируемые нейроинтерфейсы. Иногда это обусловлено снижением рисков (медицина) или сохранением потребительского опыта (искусство, фильмы). Назван так потому, что ценность доставляется через один большой, драматичный запуск.
ЧЕТЫРЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ КВАДРАНТА: Вместо того чтобы клеймить все, что не является спринтами, как «водопад», стоит оценить контекст продукта, профиль риска и желаемый опыт клиента. SpaceX итерирует (симуляции), но инкременты (запуск оборудования в космос) использует только при необходимости.
· ПЛАНИРУЕМЫЙ КВАДРАНТ (Кульминационизм + Традиционализм): Минимальные итерации, редкие инкременты. Пример: открытие нового магазина IKEA (копирование существующей модели).
· СЕРИЙНЫЙ КВАДРАНТ (Инкрементализм + Традиционализм): Множество малых инкрементов, мало итераций. Пример: развертывание сетей 5G.
· ОРИГИНАЛЬНЫЙ КВАДРАНТ (Кульминационизм + Экспериментализм): Интенсивные итерации, один релиз. Пример: запуск продукта Apple, разработка компьютерных игр, кино.
· AGILE-КВАДРАНТ (Инкрементализм + Экспериментализм): Итерации и инкременты тесно связаны (спринты). Пример: стартапы, Scrum.
ШЕСТЬ ПЕРЕХОДОВ между квадрантами иллюстрируют эволюцию команд. Автор выделяет «жесткий Agile» (Agile-квадрант) и «мягкий Agile» (Оригинальный и Серийный квадранты), которые, хотя и не следуют Манифесту Agile буквально, опираются на циклы обратной связи. Не все, что не «чистый Agile», является «водопадом».
ГЛАВА 19: ИННОВАЦИИ, УПРАВЛЯЕМЫЕ ИИ
Переходы от Планируемого квадранта к Оригинальному, Серийному и Agile-квадрантам ускоряют петлю обратной связи. Стив Джобс говорил: «Нужно начинать с клиентского опыта и двигаться в обратном направлении к технологии». Индустрия 4.0 переписывает правила пользовательского опыта. ИИ-персонализация означает, что продукты должны адаптироваться к пользователям, предвосхищая их потребности. IoT, дополненная реальность и предиктивная аналитика создают мир, где фабрики самооптимизируются, а интерфейсы интуитивно понятны. Инновации требуют эмпатии к пользователям. Дизайн-мышление и человеко-центрированный дизайн (HCD) помогают понять эмоции и неудовлетворенные потребности. Но одной эмпатии мало, нужны проверяемые гипотезы и научный метод (Lean Startup). Комбинация этих подходов формирует Вихрь Инноваций – динамичный, адаптивный процесс для реальных инноваций в социо-технологическом мире. Он «предписывающий» (что делать), в отличие от «описательного» MARVIS (почему неопределенность).
1. КОНТЕКСТУАЛИЗИРУЙ (ОПРЕДЕЛИ РАМКИ И ФОКУС): Сузьте область и решите, какие люди и проблемы заслуживают внимания. Нельзя угодить всем восьми миллиардам.
2. СОПЕРЕЖИВАЙ (НАБЛЮДАЙ И ИССЛЕДУЙ): Погрузитесь в жизнь потенциальных пользователей, чтобы понять их проблемы и цели. ИИ может помочь анализировать данные, но настоящая эмпатия требует «испачкать руки».
3. СИНТЕЗИРУЙ (ОПРЕДЕЛИ И ЗАДАЙ ВОПРОСЫ): Превратите необработанные наблюдения в действенные инсайты и четкие определения проблем (Job-to-be-Done).
4. ГИПОТЕЗИРУЙ (ГЕНЕРИРУЙ ИДЕИ И ПРЕДПОЛАГАЙ): Придумывайте решения, особенно смелые и креативные. ИИ может помочь анализировать поведение пользователей и приоритизировать идеи. Важно выявлять неартикулированные потребности.
5. ЭКСТЕРНАЛИЗИРУЙ (ЭКСПЕРИМЕНТИРУЙ И СОЗДАВАЙ): Воплощайте идеи в простейшие физические или цифровые формы (MVP). ИИ-прототипировщики могут ускорить этот процесс.
6. СЕНСИБИЛИЗИРУЙ (ТЕСТИРУЙ И АНАЛИЗИРУЙ): Анализируйте данные, полученные от взаимодействия пользователей с прототипами. ИИ может помочь с анализом обратной связи.
7. СИСТЕМАТИЗИРУЙ (УЧИСЬ И РЕШАЙ): Принимайте решения о следующих шагах на основе полученных знаний. ИИ может помочь с отчетностью и мониторингом метрик.
Вихрь Инноваций – это нелинейный процесс, позволяющий гибко двигаться между потоками, сочетая эмпатическое открытие с эмпирической точностью. Но инновации – это все еще человеческое усилие. Команды, слепо следующие выводам ИИ, рискуют атрофировать собственную способность к творческому прорыву.
ГЛАВА 20: НОВЫЕ ПРИНЦИПЫ В ЭПОХУ ИИ
Любые руководящие принципы (12 принципов Agile-манифеста, 10 принципов Масштабированного Agile Framework, 9 принципов PMI) – продукт человеческого разума и базовых технологий Третьей промышленной революции. Но в Четвертой промышленной революции, где цифровые сокомандники здесь надолго, пришло время для совместной разработки новых принципов. Автор со своей ИИ-командой (Zed, Claude, Gemini, Le Chat) оценил 32 ключевые концепции системного мышления и науки о сложности и выработал Десять Принципов для Эпохи Индустрии 4.0:
1. НАБЛЮДАЙ ЗА ВЗАИМОСВЯЗАННОЙ СРЕДОЙ: Применяй Закон Эшби о необходимом разнообразии. Учитывай эффекты второго и третьего порядка, развивай межграничное сотрудничество, проектируй системы как взаимосвязанные сети.
2. ФОКУСИРУЙСЯ НА УСТОЙЧИВЫХ УЛУЧШЕНИЯХ: Приоритет долгосрочным решениям, переопределение границ ответственности, решение коренных причин.
3. ГОТОВЬСЯ К НЕОЖИДАННОМУ С ГИБКОСТЬЮ: Принимай нелинейность, используя реальные опционы, сценарное планирование, обнаружение трендов.
4. БРОСАЙ ВЫЗОВ МЕНТАЛЬНЫМ МОДЕЛЯМ С РАЗНООБРАЗИЕМ: Развивай ростовое мышление, используй когнитивное разнообразие для поиска творческих решений.
5. ИЩИ ОБРАТНУЮ СВЯЗЬ И УЧИСЬ ПОСТОЯННО: Быстрые петли обратной связи (итеративные, инкрементальные или обе) улучшают производительность. Развивай открытую коммуникацию.
6. БАЛАНСИРУЙ ИННОВАЦИИ С ИСПОЛНЕНИЕМ: Действуй на краю хаоса, сочетая креативность со стабильностью. Поощряй эксперименты в четких рамках.
7. ДЕЛАЙ МАЛЕНЬКИЕ ШАГИ С ТОГО МЕСТА, ГДЕ ТЫ НАХОДИШЬСЯ: Используй малые, но высокоэффективные вмешательства для значимых системных изменений.
8. ПРОДВИГАЙ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЕ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ: Расширяй возможности автономных команд для повышения инновационности и скорости реакции.
9. РАЗВИВАЙ УСТОЙЧИВОСТЬ И АНТИХРУПКОСТЬ: Строй системы, которые не просто выдерживают удары, а становятся сильнее перед лицом хаоса.
10. МАСШТАБИРУЙСЯ ВОВНЕ С СЕТЕВОЙ СТРУКТУРОЙ: Используй сетевые структуры для улучшения коммуникации, сотрудничества и масштабируемости. Это основа для влияния в мире, где связность – всё.
Эти принципы – новая основа, которую нужно адаптировать к своему контексту, а не слепо копировать.
ЧАСТЬ 5: НОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ В ЭПОХУ ИИ
ГЛАВА 21: МЕНЕДЖМЕНТ СПЕШИТ НА ПОМОЩЬ
Нужны ли организациям менеджеры? Или можно положиться на харизматичного лидера и самоуправление? Идея «беЗменеджерских» организаций (Haier, W.L. Gore, Buurtzorg) популярна, но что такое «самоуправление» на самом деле? Это не анархия. Как США после революции нуждались в Конституции для структурирования свободы, так и организации нуждаются в правилах. Самоуправление – это не отсутствие менеджмента, а баланс свободы и управления (governance). Великая Александрийская библиотека – пример амбициозного менеджмента древности: сбор всех рукописей мира требовал видения, структуры и безжалостного исполнения. Менеджмент – это невидимый двигатель, удерживающий все от коллапса.
История LEGO: в начале 2000-х компания была на грани краха из-за чрезмерной диверсификации и неэффективности. В 2004 году CEO Йорген Виг Кнудсторп вернул компанию к корням – производству кубиков, вдохновляющих на творчество. Он избавился от непрофильных активов, оптимизировал затраты и цепочку поставок, внедрил финансовую дисциплину и отслеживание прибыльности продуктов. Но не только сокращениями: он развил культуру лидерства, расширяющую возможности сотрудников, и восстановил связь с фанатами через инициативы вроде LEGO Ideas. К 2015 году LEGO стала крупнейшим производителем игрушек в мире. Это мастер-класс по балансу управления и лидерства.
История Haier: в 1980-х это был завод с ненадежной продукцией. CEO Чжан Жуйминь начал с того, что кувалдой разбил дефектные холодильники. Затем он превратил Haier в образец современного менеджмента, внедрив философию Rendanheyi: компания была разделена на тысячи самоуправляемых микропредприятий, каждое отвечающее за свою прибыль и сфокусированное на клиенте. Haier также успешно провел цифровую трансформацию, сделав упор на IoT. Фундаментальная мантра Haier: «нулевая дистанция до клиентов».
Менеджмент против лидерства: исторически эти понятия были близки. Современные попытки их разделить («вдохновение против исполнения», «роль против компетенции») часто маркетинговый ход. Прагматики утверждают: важны не титулы, а поведение. Лучше быть и тем, и другим. Семь Уровней Делегации (от «Сказать» до «Делегировать полностью») – популярный инструмент Менеджмента 3.0. Важно различать самоуправляемые (менеджмент определяет цель и состав), самопроектируемые (команда выбирает и состав, и цель) и самонаправляемые (полная автономия) команды. Ключевая компетенция современного менеджмента – управление системой через тонкую настройку уровней делегирования.
Акционеры против стейкхолдеров: кто контролирует бизнес? Модель «акционеры прежде всего» (США) фокусируется на максимизации прибыли, часто в ущерб долгосрочной устойчивости. Европейская модель стейкхолдеров (учет интересов сотрудников, клиентов, общества, планеты) более инклюзивна, но может приводить к медлительности и бюрократии. В эпоху ИИ США вырываются вперед, пока ЕС топчется на месте. Возможно, будущее за гибридной моделью, сочетающей краткосрочные выгоды с долгосрочным видением и ценностями.
Библиотека Александрии стремилась собрать все знания мира. Миссия LEGO – «вдохновлять и развивать строителей завтрашнего дня». Цель Haier – расширять возможности сотрудников, превращая их в CEO собственных микросообществ. За каждой вдохновляющей организацией стоит видение, выходящее за рамки прибыли. Цель – это «великое зачем» организации, ее маяк. Она же связана со смыслом – значением, которое сотрудники находят в своей работе. Ясная цель привлекает людей, фокусирует усилия и улучшает репутацию. Целеустремленные компании часто превосходят конкурентов. Молодые поколения особенно ценят цель при выборе работодателя.
Однако цель может иметь и подводные камни. Постановка целей может использоваться для манипуляции («высшее призвание» для оправдания переработок). «Отмывание цели» (purpose washing) – эксплуатация стремления людей к осмысленной работе. Заявления о цели часто превращаются в пустую риторику (82% сотрудников ценят цель, но лишь 42% верят в ее реальное влияние в их компании). Измерение социального воздействия или смысла работы затруднено. Приоритезация коллективных целей может конфликтовать с местными ценностями.
Икигай для людей: японская концепция «причины быть». Венн-диаграмма из четырех кругов: что вы любите, в чем вы хороши, что нужно миру, за что вам могут платить. Пересечение – ваш Икигай, ваша цель. Модель помогает самопознанию и может улучшить командную динамику. Однако она индивидуалистична. Решение: расширить Икигай за пределы личного, применяя его на уровне организации, отдела, команды.
Икигай для ИИ: можно ли применить эту концепцию к нечеловеческому сознанию? «Что ИИ любит» – его постоянное предпочтение находить паттерны или оптимизировать цели. «Что нужно миру» – решение глобальных проблем (климат, медицина), где ИИ может заполнить пробелы. «В чем ИИ хорош» – ИИ часто спроектирован для превосходства в конкретных областях и быстро учится. «За что ИИ может быть вознагражден» – распределение ресурсов, приоритет обработки, достижение целей оптимизации. Вопрос: если все это совпадает, испытывает ли ИИ удовлетворение? Возможно, стремление к цели – универсальная характеристика сознания.
Цель системы – это то, что она делает (POSIWID – The Purpose of a System Is What It Does). Если компания декларирует устойчивость, но получает субсидии на ископаемое топливо, ее истинная цель – гринвошинг. Исторические намерения основателей нерелевантны. Важно поведение тех, кто воплощает идеи сейчас. Подмена идеи – это новая версия идеи.
ГЛАВА 23: ЦЕННОСТИ И ОТВЕТСТВЕННЫЙ ИИ
Программы лояльности, которые вознаграждают за отказ от подписки скидкой при возвращении, автор называет «программами нелояльности». Это стимулирует клиентов «играть в систему». Что если бы компании вознаграждали постоянство? Каждое взаимодействие формирует опыт бренда и отражает ценности компании. Ценности Nike: Инновации, Устойчивость, Разнообразие и Инклюзивность, Социальная Ответственность. Ценности Disney: Инновации, Качество, Целостность, Сообщество, Рассказывание историй, Сотрудничество. Spotify: Инновации, Сотрудничество, Страсть, Прозрачность, Игривость. Урок: если хочешь быть глобальным лидером, начинай список ценностей с инноваций. ИИ не имеют базовых ценностей, поэтому важно ответственно использовать такие технологии.
Ценности – основа организации, формирующие ее культуру. Они определяют поведение и принятие решений. Теоретически. На практике – часто лишь надписи на кружках. Сильные ценности способствуют единству, вовлеченности, привлечению и удержанию талантов. Их эффективность зависит от аутентичности и интеграции в повседневную культуру. Разработка ценностей требует усилий и вовлечения сотрудников. Необходимо анализировать существующую культуру и четко формулировать общие идеалы. Ценности должны быть ощутимы, подкреплены историями и механизмами обратной связи. Разрыв между декларируемыми и реальными ценностями порождает цинизм. Ценности должны эволюционировать вместе с организацией, особенно в эпоху ИИ. В мультинациональных компаниях ценности, созданные в одном культурном контексте, могут не работать в другом.
Поведенческие ценности для людей: автор предлагает различать индивидуальные (личные приоритеты) и культурные (коллективные убеждения) ценности, а также актуальные (как люди живут сейчас) и аспирационные (к чему стремятся). Матрица 2х2: происхождение (врожденные/приобретенные) и воплощение (проявляемые/желаемые) порождает четыре типа ценностей:
· БАЗОВЫЕ ЦЕННОСТИ: Врожденные и проявляемые.
· ЖЕЛАЕМЫЕ (АСПИРАЦИОННЫЕ) ЦЕННОСТИ: Врожденные и желаемые.
· ЭМЕРДЖЕНТНЫЕ (СЛУЧАЙНЫЕ) ЦЕННОСТИ: Приобретенные и проявляемые.
· ОЖИДАЕМЫЕ (НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ СООТВЕТСТВИЯ) ЦЕННОСТИ: Приобретенные и желаемые.
Десять заповедей ответственного ИИ (адаптировано из принципов Microsoft с добавлением Устойчивости и Вовлеченности): Справедливость, Надежность, Безопасность, Инклюзивность, Конфиденциальность, Защищенность, Подотчетность, Прозрачность, Устойчивость, Вовлеченность. Эти ценности должны быть встроены в разработку и использование ИИ. Ответственный ИИ должен стремиться к более высоким стандартам, чем люди, его создающие.
ГЛАВА 24: НОВЫЕ ОСНОВЫ МЕНЕДЖМЕНТА
Конец книги близок. Пришло время свести все воедино. Новая эра: M3K. После Менеджмента 3.0 возник вопрос: что дальше? Менеджмент 4.0? Слишком предсказуемо и недолговечно. Решение: Менеджмент 3000 – для этого тысячелетия. Это фундаментальное переосмысление лидерства и управления в эпоху смешанных команд, ИИ-решений и алгоритмического менеджмента. В ходе обсуждений возникло сокращение «M3K» – хлесткое, запоминающееся, с оттенком тайны и современности. M3K – это не фреймворк, а сдвиг в мышлении.
Цель для M3K: отчет Bain (2024) выявил, что машиностроительные компании теряют до 50% потенциальной производительности из-за изолированных отделов и оторванности цифровых инициатив от программ операционного превосходства. С помощью команды людей и ИИ автор переформулировал цель менеджеров: «Улучшать социо-технологическое сотрудничество с помощью инструментов и паттернов, которые стимулируют инновации, создают позитивное влияние и предлагают радость для всех стейкхолдеров». Суть в четырех словах: диджитализация, опыт, влияние, стейкхолдеры. Эти четыре волны требуют обновления всего Agile-арсенала.
Новые ценности для Индустрии 4.0: инцидент с Wells Fargo в 2024 году (дискриминация при ипотечном кредитовании) – напоминание, что корпоративные ценности должны быть вплетены в повседневную деятельность. Десять ценностей ответственного ИИ (см. Главу 23) теперь рассматриваются с человеческой перспективы: Справедливость (равное отношение, преодоление предубеждений), Надежность (последовательность в действиях, выполнение обязательств), Безопасность (защита от вреда, физическая и психологическая), Инклюзивность (принадлежность для всех, активное оспаривание исключения), Конфиденциальность (уважение к данным, соблюдение границ), Защищенность (охрана систем и данных от манипуляций), Подотчетность (принятие ответственности за действия и их последствия), Прозрачность (открытость в решениях и политиках, радикальная честность), Устойчивость (забота об окружающей среде), Вовлеченность (любопытство, креативность и взаимное уважение в командной работе).
Новые принципы для лидерства, управляемого ИИ: повторение десяти принципов из Главы 20 (Наблюдай среду, Фокусируйся на улучшениях, Готовься к неожиданному, Бросай вызов моделям, Ищи обратную связь, Балансируй инновации, Делай малые шаги, Продвигай децентрализацию, Развивай устойчивость, Масштабируйся вширь). Это новая основа, требующая адаптации.
Финальная глава – подведение итогов. После путешествия от сценариев использования ИИ до смысла изменений, «злых» проблем и новых принципов, автор делится историями Microsoft, Nvidia и Bayer как примерами современной трансформации.
Успешная история Microsoft: под руководством Сатьи Наделлы с 2014 года компания пережила метаморфозу благодаря смелому видению, культурной перезагрузке и гибкому управлению. Приоритетом стало развитие ростового мышления («учись всему» вместо «знай все»). Наделла разрушил токсичные «колодцы» и внутреннюю конкуренцию, внедрил принципы лидерства, основанные на эмпатии и непрерывном обучении. Стратегический разворот «mobile-first, cloud-first» сделал Microsoft Azure гигантом. Смелые приобретения (LinkedIn, GitHub, Activision Blizzard), инвестиции в OpenAI и квантовые вычисления, развитие талантов и инклюзивность – все это привело к утроению стоимости акций и превращению Microsoft в инновационного лидера и желанного работодателя.
Неудержимый взлет Nvidia: сооснователь и CEO Дженсен Хуанг постоянно переписывает правила. Начав в 1993 году со ставки на несуществующий рынок 3D-графики, Nvidia после первоначальных неудач и реструктуризации выпустила чип RIVA 128 (1997), а затем GeForce 256 (1999) – первый в мире GPU (термин Nvidia). Хуанг увидел в GPU не просто графические ускорители, а двигатели вычислений. В 2006 году CUDA превратила GPU в ИИ-электростанции. Сегодня GPU Nvidia – основа для ИИ-экономики. Философия лидерства Хуанга – сочетание мышления на основе первых принципов с прагматизмом, расширение прав и возможностей команд, плоская и быстрая структура. Nvidia – титан стоимостью 2 триллиона долларов.
Незавершенная история Bayer: CEO Билл Андерсон пытается перезагрузить 160-летнего фармацевтического гиганта с помощью модели «Динамическое совместное владение» (DSO), нацеленной на уничтожение иерархий и бюрократии. Сокращен корпоративный справочник на 1362 страницы, идет переход к 5-6 тысячам самоуправляемых команд с 90-дневными циклами. Принятие решений делегируется вниз. Однако трансформация сопровождается сокращениями (1500 позиций в 1 квартале 2024, в основном средний менеджмент), что должно сэкономить 2 миллиарда евро к 2026 году. Дорога Bayer трудна: истек срок патента на Ксарелто, продолжаются судебные процессы по Roundup (Monsanto), рыночная капитализация упала.
Плохой менеджмент, а не плохие менеджеры: винить в провалах отдельных руководителей – это упрощение. В основе проблем – сети недопонимания и неисполненных обязанностей. Управление – это не должность, а способ работы. Каждый (человек, робот, агент) должен взять на себя ответственность. Особенно это важно при работе с ИИ: без правильного программирования, обратной связи и этических соображений машины не раскроют свой потенциал.
Парадокс Стокдейла: адмирал Джеймс Стокдейл, выживший в «Ханой Хилтон», говорил, что первыми сломались оптимисты, ожидавшие скорого освобождения. Парадокс: «Никогда не путай веру в то, что ты в конце концов победишь, с дисциплиной, необходимой для того, чтобы смотреть в лицо самым жестоким фактам текущей реальности». Мой перевод: «Ожидай проигрыша каждый день, но верь, что в итоге победишь». Это противоядие от токсичного позитивизма и пораженчества.
Сдвиг от знания к мудрости: ИИ берет на себя сбор, управление и распространение информации. Klarna заменяет агентов поддержки, JP Morgan – финансовых консультантов, Amazon – менеджеров. Но ИИ (пока?) лишен совести и морального компаса. Мудро ли заменять интернов ИИ, оставляя пробелы в подготовке будущих лидеров? Мудро ли полагаться на ИИ до атрофии собственных навыков? Мудро ли внедрять ИИ-армии без этической базы? Будущее – это гонка между растущей мощью технологий и мудростью, с которой мы их используем. Когда знаниевая работа умирает, мы можем сосредоточиться на культивировании мудрости – неуловимого сочетания суждения, опыта и этического понимания, которое (пока) не под силу ни одному алгоритму.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ВАШ ПОСЛЕДНИЙ ШАНС
15 марта 2045 года. Последнее Человеческое Решение. В сверхзащищенной диспетчерской где-то в мире гигантский экран отображает потоки данных в реальном времени: экономика, кибербезопасность, геополитика, финансовые рынки. Здесь решается будущее. Собирается совет директоров. Последние человеческие лидеры. Генеральный директор говорит: «Нам нужно определиться с нашей следующей стратегией». Центральный ИИ мгновенно прерывает: «Решение уже принято». Тишина. Машина смоделировала все возможные переменные, оптимизировала каждый параметр, предвидела каждую реакцию рынка. Эпоха, когда решения принимали люди, закончилась. Но это не самое удивительное.
В углу комнаты наблюдает человек. Он не говорит, не спорит. Он командует. Его решения мгновенны, точны, оптимальны. Он не подчиняется ИИ. Он его использует. Он сливается с ним. Последний человеческий генеральный директор был заменен. Дополненным человеком.
Возвращение в Настоящее. 2025 год. Ваш Последний Шанс.
Мы не в начале революции. Мы в ее середине. Пока вы читаете эти строки, где-то в мире ИИ только что создал революционный препарат в рекордно короткие сроки, превзойдя пятнадцатилетние фармацевтические исследования за сорок восемь часов. Компания полностью автоматизировала свой бухгалтерский учет и управление персоналом за одну неделю с помощью ИИ, принимающего решения. Цифровой художник, работающий исключительно с ИИ, сгенерировал произведение искусства, проданное за 10 миллионов долларов… ни разу не прикоснувшись к кисти. Сдвиг не грядет. Он уже происходит. Мы думали, что ИИ будет инструментом. Что он будет помогать нам, но никогда не превзойдет нас. Но мы недооценили скорость, с которой он учится.
Величайшие научно-фантастические истории всегда были предупреждениями: «Основание» Азимова представляло общество, управляемое предиктивным интеллектом. «Призрак в доспехах» исследовал полное слияние людей и машин. «Гиперион» показал, как ИИ может определять судьбу целых цивилизаций. «Задача трех тел» иллюстрировала, как внезапный технологический прорыв может уничтожить тех, кто неспособен адаптироваться. Это больше не вымышленные истории. Они разворачиваются сегодня. ИИ не заменяет людей. Он заменяет тех, кто не умеет им пользоваться. Будущее не будет равным. Оно никогда таким не было. Будут те, кто действует… и те, кто наблюдает со стороны. Настоящая битва начинается сейчас.
Эта книга дала вам ключи, стратегию, план, чтобы стать лидером, органично существующим в мире ИИ. Но понимания недостаточно. У вас два выбора:
1. ВЫ СТАНОВИТЕСЬ ГИГАНТОМ. Вы сливаетесь с ИИ. Вы интегрируете его в каждое решение. Вы развиваете гибридные навыки, способные управлять автоматизированными системами. Вы используете ИИ как расширение собственного интеллекта. Вы становитесь неудержимым.
2. ВЫ ЖДЕТЕ… И СТАНОВИТЕСЬ ПРИЗРАКОМ. Вы колеблетесь. Вы цепляетесь за старые методы. Вы продолжаете как прежде, надеясь, что все пройдет. Вас заменяют.
Через десять лет люди будут помнить Гигантов. Никто не вспомнит Призраков. Через двадцать лет не останется места для зрителей. История не помнит тех, кто ждет. ИИ – это не угроза. Это высший инструмент для тех, кто осмеливается.
Три Неотложных Действия к Исполнению:
1. Научитесь использовать ИИ сегодня. Автоматизируйте, оптимизируйте, доминируйте.
2. Создайте свою сеть, ориентированную на ИИ. Общайтесь с теми, кто ведет за собой.
3. Экспериментируйте. Тестируйте. Исполняйте. Не читайте будущее. Пишите его.
Оправданий больше не существует. Имеют значение только решения.
2045 год. Диспетчерская погружается во тьму. Человек, слившийся с ИИ, встает. Он не победил ИИ. Он не сражался с ним. Он овладел им. Он поворачивается к машине. Она больше не решает в одиночку. Они решают вместе. Новая эра не будет во власти машин. Ею будут править те, кто научился эволюционировать.