Streszczenie: Czy wiesz, czego Twoja firma może nauczyć się od ameby i SpaceX, by przetrwać w erze AI? Iwo Zmyślony w swoim wystąpieniu na Kongresie MIT Sloan Management Review Polska w fascynujący sposób pokazuje, dlaczego tradycyjne modele zarządzania, skuteczne w XX wieku, dziś już nie wystarczają.
Tradycyjne modele zarządzania, które sprawdzały się w XX wieku, dziś tracą na znaczeniu. W niestabilnym i nieprzewidywalnym świecie kluczem do sukcesu nie jest unikanie błędów, lecz umiejętność eksperymentowania i uczenia się na porażkach. Iwo Zmyślony, podczas swojego wystąpienia na Kongresie MIT Sloan Management Review Polska, w fascynujący sposób wyjaśnił, dlaczego firmy, aby przetrwać, muszą czerpać inspirację zarówno z prostoty ameby, jak i z innowacyjności SpaceX.
W stabilnym środowisku, gdzie procesy i warunki są przewidywalne, można trzymać się starych metod. Jednak w rzeczywistości, którą określamy jako VUCA, firmy muszą działać inaczej. Powinny inspirować się amebą – organizmem, który rozpoznaje teren metodą prób i błędów, nieustannie się ucząc i adaptując. Oznacza to gotowość do eksperymentowania, odkrywania tego, czego nie wiemy, i powtarzania tylko tego, co faktycznie działa, dopóki działa.
Z drugiej strony mamy SpaceX, firmę stworzoną przez programistę, która rzuciła wyzwanie gigantom takim jak Boeing. Kluczem do ich sukcesu było zwinne podejście i gotowość do ponoszenia porażek, które traktowano jako cenne lekcje. Każdy nieudany start rakiety był krokiem naprzód w procesie uczenia się i tworzenia nowej wiedzy w obszarze, w którym gotowe rozwiązania nie istniały. To pokazuje, że w sytuacjach, gdy robimy coś po raz pierwszy, musimy nastawić się na proces odkrywania, a nie na bezbłędne wykonanie planu.
Gdzie leży granica automatyzacji?
Sztuczna inteligencja jest rewolucyjna w zadaniach powtarzalnych i typowych. Jak podkreśla François Chollet, jeden z twórców głębokich sieci neuronowych, dzisiejsze AI działa jak System 1 w naszym mózgu – szybko, intuicyjnie i nawykowo. Doskonale radzi sobie w stabilnych warunkach, gdzie może opierać się na wyuczonych wzorcach. Dlatego procesy oparte na kompetencjach twardych i przewidywalnych danych powinny być automatyzowane.
Jednak AI wciąż nie posiada tak zwanej „inteligencji ogólnej”. Nie radzi sobie z nowymi, nietypowymi sytuacjami, które wymagają adaptacji, kontekstowego zrozumienia i myślenia krytycznego – czyli zadań Systemu 2. Właśnie tutaj kluczowe pozostają kompetencje ludzkie. Automatyzacja wszystkiego bez strategicznego namysłu może przynieść więcej szkody niż pożytku. Przykładem może być dział concierge – jego automatyzacja może obniżyć koszty, ale jednocześnie zniszczyć unikalną wartość opartą na ludzkim kontakcie.
Przyszłość należy do kompetencji miękkich
W erze AI rośnie zapotrzebowanie na umiejętności, których nie da się łatwo zautomatyzować. Są to tak zwane kompetencje miękkie, takie jak myślenie krytyczne, kreatywność, adaptacja, przywództwo czy empatia. Co ważne, tych kompetencji nie można po prostu „kupić” na rynku pracy. Są one bowiem cechą nie tyle pojedynczych pracowników, ile całych zespołów i organizacji.
Aby pracownicy mogli korzystać z tych umiejętności, potrzebują wsparcia przełożonych i odpowiedniej kultury organizacyjnej. Organizacja musi być zarządzana w sposób, który umożliwia eksperymentowanie, popełnianie błędów i wyciąganie z nich wniosków. To wymaga od liderów stworzenia środowiska opartego na zaufaniu i sprawczości, a nie na starym modelu kija i marchewki. Nowymi zasobami ludzkimi stają się zaangażowanie i gotowość do podejmowania ryzyka.
Jak nawigować w nowej rzeczywistości?
Aby ułatwić liderom poruszanie się w tej nowej rzeczywistości, Iwo Zmyślony proponuje prostą matrycę, która dzieli zadania i procesy w firmie na dwie osie: środowisko stabilne kontra niestabilne.
- Środowisko stabilne i powtarzalne: Tutaj królują kompetencje twarde, a celem jest niemal stuprocentowa efektywność. W tych obszarach należy planować, automatyzować i delegować zadania, a AI jest potężnym narzędziem.
- Środowisko niestabilne i niepowtarzalne: Wymaga adaptacji, eksperymentowania i inteligencji ogólnej. Tu musimy zaakceptować, że nie każdy eksperyment się powiedzie, a sukcesem jest już to, że co drugi przyniesie oczekiwany efekt. Potrzebujemy tu ludzi wewnętrznie zmotywowanych, którzy potrafią radzić sobie z niepewnością.
Zrozumienie tej dychotomii pozwala świadomie budować strategię, która z jednej strony wykorzystuje potęgę AI do optymalizacji, a z drugiej stawia na ludzką kreatywność i zwinność, by tworzyć przewagę konkurencyjną na lata.
