Cztery kompetencje innowatorów przyszłości

Liderzy obeznani z technologiami cyfrowymi sprawdzą się w roli innowatorów, jeśli dysponować będą odpowiednimi kompetencjami: świadomością biznesową, przedsiębiorczym sposobem myślenia, koncentracją na wyniku końcowym oraz inteligencją etyczną.

W dziejach ludzkości zawsze było tak, że nowe technologie wymagały wymiany kompetencji potrzebnych w przedsiębiorstwach. Wszystkie dotychczasowe rewolucje przemysłowe – pierwsza przez wprowadzenie fabryk zasilanych energią pary wodnej, druga dzięki narzędziom i technikom masowej produkcji, trzecia za sprawą technologii internetowych – sprawiały, że praca nieodwracalnie zmieniała swój charakter. Podobnie jest z czwartą rewolucją przemysłową, stanowiącą konwergencję technologii cyfrowych, biologicznych i fizycznych. Związane z nią wyzwanie polega na tym, jak zatrudniać i rozwijać następne pokolenia pracowników, którzy w ramach swojej pracy będą korzystać ze sztucznej inteligencji, robotyki, komputerów kwantowych, inżynierii genetycznej, druku 3D, rzeczywistości wirtualnej itp.

Problem – jak się wydaje – jest dwojaki. Z jednej strony kandydaci skarżą się, że albo brakuje im kompetencji, albo ich kwalifikacje są zbyt duże. Dotyczy to aplikujących na stanowiska wszystkich szczebli. Z drugiej strony lokalne i regionalne dysproporcje pomiędzy popytem zgłaszanym przez firmy na pracowników a umiejętnościami dostępnymi w danej puli kandydatów prowadzą do tego, że część stanowisk pozostaje nieobsadzona, co spowalnia tempo wdrażania nowych technologii.

10 lat badań

Zanim organizacje będą w stanie zastanowić się nad tym, w jaki sposób na nowo projektować stanowiska, organizować pracę i konkurować o talenty w epoce cyfrowej, muszą w sposób systematyczny zidentyfikować zdolności, których potrzebują teraz i które będą im potrzebne w ciągu najbliższego dziesięciolecia, by móc wprowadzać innowacje i przetrwać. Przez ponad 10 lat badaliśmy wpływ projektowania cyfrowego oraz narzędzi rozwoju produktów na organizacje, ich pracowników oraz ich projekty1. Odkryliśmy, że kompetencje, których firmy potrzebują najbardziej, są raczej zorientowane biznesowo niż technicznie. Dotyczy to nawet firm prowadzących działalność o charakterze niewirtualnym, które próbują się bardziej „ucyfrowić”.

I coraz więcej firm zaczyna zdawać sobie sprawę z faktu, że nie jest w stanie po prostu zatrudnić całkiem nowych pracowników – brakuje wystarczającej liczby wykwalifikowanych kandydatów, a koszt byłby ogromny. Zamiast tego firmy te – poza zatrudnianiem nowych pracowników i podwykonawców w celu zaspokojenia swoich potrzeb – muszą przeszkolić i przesunąć na nowe stanowiska obecnych pracowników i innych członków swoich społeczności. Jednak szybkie przemiany technologiczne sprawiają, że cykle umiejętności są krótsze niż kiedykolwiek wcześniej – kluczowe kompetencje nawet sprzed dekady są obecnie już przestarzałe, a większość rodzajów pracy przyszłości pozostaje nieznana.

Czekanie, aż mgła się rozproszy, nie jest żadną opcją. Firmy muszą zidentyfikować i rozwijać podstawowe umiejętności, których będą potrzebowali ich pracownicy w przyszłości. Nasze wywiady, ankiety i studia przypadku pokazały, że większość firm koncentruje się na szlifowaniu umiejętności, które ich pracownicy już posiadają, co nie przygotowuje już zatrudnionych ani nowych pracowników na wyzwania biznesowe, z którymi się zetkną, jeśli zaczną stosować w ramach swojej pracy nowe technologie. Odkryliśmy także, że młodzi ludzie, biegli w wykorzystaniu nowych rozwiązań, którzy wkraczają na rynek pracy wyposażeni w wiedzę z wąskich akademickich dyscyplin, są zazwyczaj bardziej urzeczeni cyfrowymi technologiami niż problemami biznesowymi. A jednak, zważywszy wszechstronne zmiany, jakie prawdopodobnie przyniosą nowe technologie, firmy dobrze zrobią, jeśli będą pielęgnowały u przyszłych innowatorów cztery szeroko pojęte, zorientowane biznesowo kompetencje.

Kompetencje innowatorów:
1. Wszechwiedza

Wiedzieć wszystko brzmi jak cel niemal boski, a nawet nie do zniesienia. Ale talenty jutra muszą aspirować do tego, by rozumieć wszystko – a przynajmniej znacznie więcej niż obecnie – o swoich dziedzinach działalności. Pracownicy muszą zrozumieć najważniejsze związki: powiązania pomiędzy fizycznymi maszynami  systemami cyfrowymi, pomiędzy wszystkimi etapami łańcucha wartości, pomiędzy obecnymi i przyszłymi modelami biznesowymi firmy2. I muszą także znać działalność prowadzoną przez ich klientów – jak i kiedy produkty i usługi ich klientów są wykorzystywane, jak działają procesy organizacyjne ich klientów i powiązane z nimi wyzwania i możliwości. To jedyny sposób, by organizacje były w stanie przeobrazić się z firm sprzedających produkty i usługi w takie, które dostarczają rezultaty– to proces, który prawdopodobnie zmieni biznes, w którym działają.

Na przykład analizowany przez nas duży producent urządzeń medycznych odszedł od opracowywania rozwiązań tworzonych przez dział badań i rozwoju i zaczął dostarczać rezultaty w opiece nad pacjentem (patient outcomes), co stało się możliwe dzięki nowym technologiom oraz dzięki big data. Firma musiała szybko zatrudnić dodatkowych ludzi dysponujących systemowym rozumieniem całości jej działalności, w tym kwestii dotyczących opieki nad pacjentem oraz wydajności rehabilitacji i terapii. By zrobić skok do przodu w zakresie rezultatów opieki nad pacjentem, podstawowe znaczenie ma zrozumienie wszystkich aspektów systemu oraz towarzyszących mu zmiennych. Tym samym działalność firmy będzie wymagać tego, by obecni i nowi pracownicy dysponowali szerszą wiedzą na temat fundamentalnych aspektów naukowych, technologii realizacji oraz całej branży niż ta, którą dysponują prawie wszyscy obecni pracownicy – poza naczelnym kierownictwem. Rozległość wymaganej znajomości tematu nie może też zastąpić głębi – pracownicy muszą także być w stanie w razie konieczności dokonać głębokich skoków w pionowe aspekty działalności firmy.

Rozwój kompetencji musi dotyczyć całej firmy

Przyjrzyjmy się innemu przykładowi. Kanadyjska firma Dental Wings wykorzystuje najnowsze udoskonalenia z zakresu projektowania cyfrowego, obrazowania cyfrowego oraz produkcji addytywnej (additive manufacturing), a także platformę współpracy, by przekształcić działalność z zakresu implantów zębowych. Począwszy od początkowej oceny przeprowadzanej przez dentystę po powrót pacjenta do zdrowia, firma zaczęła wdrażać nowe technologie po to, by ulepszyć swoje procesy i świadczyć lepszą opiekę. Na przykład zupełnie nowe możliwości z zakresu obrazowania dają bardziej dokładne obrazy uzębienia, które można wykorzystać nie tylko po to, by opracować cyfrowe modele implantów, ale także po to, by stworzyć narzędzia, które pomogą chirurgom w określeniu optymalnych ścieżek interwencji chirurgicznej. To ogranicza skalę interwencji w miejscu, gdzie ma być wprowadzony implant, co pozwala zredukować czas powrotu do zdrowia oraz obniża ryzyko infekcji. By móc wprowadzać innowacje na każdym etapie, pracownicy Dental Wings muszą rozumieć, w jaki sposób nowe procesy i systemy łączą się ze sobą i działają razem.

Konieczność poszerzenia posiadanej wiedzy dotyczy pracowników każdego działu, ale szczególnie osób zajmujących się badaniami i rozwojem oraz projektowaniem produktów. W nie tak odległej przyszłości projektanci produktów zajmujący się projektowaniem nowego sprzętu do robót ziemnych będą musieli wykorzystać sztuczną inteligencję oraz dane z czujników internetu rzeczy do modelowania, analizy, rozwoju i modyfikowania funkcji sprzętu w czasie niemal rzeczywistym. Już w terenie każdy prototyp i jego cyfrowy bliźniak będą działać jednocześnie, by projektanci mieli dostęp do danych przez cały czas. Muszą zostać przeszkoleni z ich wykorzystania, by opracowywać ulepszenia w bieżącym modelu „w locie”, a także by lepiej projektować kolejne generacje sprzętu.

W niemal każdej firmie o tradycyjnym profilu działalności (brick-and-mortar) dziesiątki platform cyfrowych trzeba będzie skoordynować, dane wydobyć, a wnioski wyciągnąć przy współudziale ludzi i sztucznej inteligencji. Zorganizowanie tych wszystkich danych, niezależnie od tego, czy ich źródłem będą rezultaty procesów projektowania czy wskaźniki uzyskane podczas eksploatacji produktów, będzie wymagało udziału osób, które będą rozumiały wartość każdej informacji oraz tego, w jaki sposób wszystkie elementy do siebie pasują. Będzie także wymagało znajomości rozlicznych dyscyplin, jak mechanika i elektrotechnika, informatyka oraz rozwój produktu (product development), ponieważ zmienne w złożonym systemie wchodzą ze sobą w interakcje na wiele sposobów. Na przykład położenie czujnika na dźwigni (problem mechaniczny) wpłynie na dane elektrycznie mierzone przez ten czujnik, co z kolei wpłynie na algorytmy matematyczne określające dokładność dźwigni. Firmy, których pracownicy potrafią zarządzać i poruszać się po złożonych systemach opartych na danych, będą najlepiej przygotowane do tego, by poprawić jakość działania produktów, zredukować koszty konserwacji oraz przyciągnąć i utrzymać klientów.

Burza megatrendów

Przedsiębiorstwa często nie dostrzegają, że w miarę jak czwarta rewolucja przemysłowa przybiera na sile, dwa inne znaczące trendy zaostrzają problem niedoboru wykwalifikowanych kadr.

Po pierwsze, dochodzi do zmiany demograficznej. Wraz z odchodzeniem na emeryturę osób z pokolenia baby boomers i spadkiem populacji w wieku produkcyjnym w wielu krajach automatyzacja prawdopodobnie zastąpi pracę wielu osób opuszczających rynek pracy. Z kilku ankiet wynika, że następne pokolenia, jak milenialsi i pokolenie Z, mają – jak się wydaje – odmienne aspiracje zawodowe. Wielu przedstawicieli tych generacji wolałoby pracować dla start-upów niż dla przedsiębiorstw o ugruntowanej pozycji. Jednak większość dużych firm jest stara. Zaledwie 26 spółek z listy Fortune 500 narodziło się w tym stuleciu – podobnie jak przedstawiciele pokolenia Z, którzy wkrótce będą stanowić połowę amerykańskiej siły roboczej. Ci młodzi pracownicy mają wysokie oczekiwania w stosunku do pracodawców, co utrudnia tradycyjnym korporacjom przyciągnięcie potrzebnych im młodych talentów.

Po drugie, w momencie, gdy technologie przynoszą zmiany sposobu pracy, kreują inną dynamikę niż ta, którą można było obserwować w czasach poprzednich rewolucji przemysłowych. W przeszłości technologia poprawiła precyzję i wydajność pracowników fizycznych, umożliwiając im realizację zadań zarezerwowanych wcześniej tylko dla wykwalifikowanych i dobrze wynagradzanych rzemieślników. Sztuczna inteligencja i roboty wywrą odwrotny skutek: podniosą precyzję i wydajność wysoce wykwalifikowanych pracowników, ale zastąpią wielu pracowników o niskich kwalifikacjach, jak osoby pracujące przy liniach montażowych, obsłudze klienta lub w ekipach serwisowych. Nawet jeśli niektóre z tych zawodów przetrwają, niezbędne umiejętności szybko się zmieniają: górnicy będą musieli sterować maszynami zdalnie, kierowcy ciężarówek będą monitorować ciężarówki bezzałogowe i tak dalej. Pracownicy wszystkich szczebli muszą nauczyć się, jak współpracować i współistnieć z uczącymi się maszynami.

Kompetencje innowatorów:
2. Przedsiębiorczy sposób myślenia

Choć może to zabrzmi jak oczywistość, ale zespoły innowacyjne, aby odnieść sukces, będą musiały nabrać bardziej przedsiębiorczego charakteru. Będą musiały stawiać wyżej poprzeczkę zarówno jeśli chodzi o jakość produktów, które będą projektować, jak i procesów. Jedno i drugie jest ze sobą ściśle powiązane.

W dużych przedsiębiorstwach zespoły ds. badań i rozwoju oraz te zajmujące się projektowaniem produktów są zorganizowane podobnie jak wiele innych funkcji. Muszą one przestrzegać wewnętrznych regulacji dotyczących pozyskiwania sprzętu, materiałów i technologii do swojej pracy i mogą wykorzystywać tylko te narzędzia, które zostały zatwierdzone przez dział IT. Dział badań i rozwoju musi przestrzegać sprawdzonych na przestrzeni lat procedur i reguł udostępniania informacji na temat prototypów i projektów produktów czy też reguł ich testowania. Ponadto tradycyjne zespoły badawczo-rozwojowe zazwyczaj działają w scentralizowany sposób, względnie odizolowane od świata zewnętrznego.

Wszystko to dobrze się sprawdza, gdy działalność firmy przebiega bez zakłóceń, ale żyjemy w wyjątkowych czasach. Zadaniem działalności badawczo-rozwojowej jest przesuwanie granic technologicznych, toteż zespoły badawczo-rozwojowe muszą się nauczyć, jak na nowo określić granice organizacyjne, by dotrzymać tempa zmianom technologicznym. Zasadniczo muszą one stać się cyfrowymi przedsiębiorcami, wykorzystującymi najnowsze narzędzia lub – w razie konieczności – te narzędzia tworzącymi. Wiąże się to z eksperymentalnym wykorzystywaniem nowego oprogramowania i systemów spoza listy rozwiązań rekomendowanych przez dział IT, a nawet z opracowywaniem nowych.

Dla dotychczasowych graczy może to być szok – większość ludzi jest przyzwyczajona do pracy na własnych, autorskich systemach i narzędziach, do tego, że produkt przed premierą jest dopięty na „ostatni guzik”, i do oferowania lepszych produktów wraz z upływem czasu. Przejście na systemy otwarte, wersje beta oraz ciągłe iteracje może w tradycyjnych firmach zostać odebrane jako zderzenie cywilizacji, ale muszą one zmienić podejście, by móc wprowadzać innowacje w odpowiedzi na potrzeby zarówno obecne, jak i przyszłe. Centralnym elementem tego typu działań jest współpraca.

Jedno z badań przeprowadzonych w grupie 152 menedżerów pokazało, że firmy, które wykorzystują cyfrowe narzędzia współpracy, poprawiły wyniki – mierzone liczbą opracowanych koncepcji i prototypów – na wczesnych etapach innowacji. A inne badanie w grupie 400 firm pokazało, że bardziej innowacyjne firmy (innowacyjność mierzono za pomocą podobnych kryteriów) stosowały takie narzędzia częściej niż firmy mniej innowacyjne. Ponieważ lepsza współpraca przynosi wyższą innowacyjność, narzędzia i procesy służące współpracy wykorzystywane przez organizacje mają kluczowe znaczenie. Rozpracowanie tych kwestii również wymaga przedsiębiorczego sposobu myślenia.

Innowacje wymagają wolności

Na przykład w dużej firmie z okolic Bostonu nowo utworzony cyfrowy zespół pracuje nad całkowitym przekształceniem stosowanych przez tę organizację metod projektowania produktów. Jego członkowie poprosili o swobodę stosowania dowolnych narzędzi. I tak zespół opracował od zera nowy system, który pozwala mu testować struktury projektowe w czasie rzeczywistym. Grupa ta wykorzystuje także kilka platform cyfrowych, z których większość została stworzona przez mało znane start-upy, do komunikacji i współpracy zarówno wewnętrznej, jak i zewnętrznej. Jest mało prawdopodobne, by dział IT zaaprobował to, co się tam dzieje, ani nawet by był tego świadomy, ale naczelne kierownictwo zrozumiało, że w firmie nigdy nie dojdzie do transformacji cyfrowej, jeśli tego typu zespoły zostaną zamknięte w sztywnych granicach.

Istnieją powody, dla których przedsiębiorcy w start-upach z dziedziny zaawansowanych technologii mają dużą tolerancję wobec ryzyka i czas, aby przedsiębiorcy wewnętrzni (tzw. intrapreneurs), czyli innowatorzy pracujący w tradycyjnych firmach, poszli w ich ślady. Przyjrzyjmy się Proto Labs, firmie produkującej formy wtryskowe oraz obrobione maszynowo części i oferującej usługi z zakresu produkcji addytywnej. By przyspieszyć czas potrzebny do opracowania części wymagających dalszej obróbki, grupa badawczo-rozwojowa szybko opracowała samodzielnie własne oprogramowanie. Program potrafił przewidzieć pewne problemy produkcyjne na bazie analizy cyfrowych projektów nadesłanych przez klientów.

Za pośrednictwem zautomatyzowanej platformy dział ds. badań i rozwoju Proto Labs informuje o wszelkich wykrytych przez dział ewentualnych usterkach bezpośrednio klientów, by mogli oni owe usterki poprawić, na długo zanim rozpocznie się produkcja. Gdyby tego typu korekty były dokonywane po rozpoczęciu produkcji testowej (jak to miało miejsce dawniej, zanim istniało owo autorskie oprogramowanie), proces zostałby uznany za nieprzyjazny klientowi. Kosztowałby czas i pieniądze zarówno klienta, jak i samą firmę. Proto Labs również dodało możliwe do ściągnięcia narzędzia i inne materiały, by pomóc klientom projektować lepsze części, dbając o to, by wszyscy w ekosystemie korzystali z ulepszeń procesowych. Te elementy oferty są wynikiem przedsiębiorczych działań pracowników Proto Labs.

Kompetencje innowatorów:
3. Koncentracja na wyniku finansowym

W napędzanym danymi świecie pracownicy muszą być równie wykwalifikowani w myśleniu o modelach biznesowych, co w projektowaniu i wdrażaniu systemów. Dzięki internetowi rzeczy i innym technologiom strategie przechwytywania wartości mogą być kształtowane nie tylko przez funkcje marketingu, sprzedaży i pozyskiwania klientów (business development), ale także przez działy badań i rozwoju oraz rozwoju produktu. Tom Kelley z IDEO określa ludzi poszukujących okazji biznesowych poza bieżącymi wyzwaniami jako tzw. cross-pollinators, czyli osoby, których działalność można porównać do zapylania krzyżowego. Pielęgnowanie tej zdolności będzie miało kluczowe znaczenie.

Inżynierowie produktu na przykład muszą zastanowić się nad tym, jakich typów czujników użyć, gdzie mają zostać umieszczone oraz jakie rodzaje danych mają przechwytywać w świetle potencjalnych strumieni przychodów i oszczędności kosztowych. W końcu big data stawia tak samo wiele wyzwań, co daje możliwości. Zaangażowani w te procesy muszą być wszyscy pracownicy. Liczba urządzeń podłączonych do internetu rzeczy, szacowana w 2006 roku na 2 mld, w 2019 roku poszybowała do 11 mld. Według prognoz firmy Statista, do 2025 roku ma sięgnąć 75 mld. Firmy pozyskują ogromne ilości danych: ilość danych generowanych przez internet rzeczy, szacowana w 2016 roku na 22 zetabajty (1 zetabajt to 1 bilion gigabajtów), osiągnęła do 2019 roku wielkość 52 zetabajtów, a według prognoz, do 2021 roku ma osiągnąć poziom 85 zetabajtów.

Choć specjaliści cyfrowi firmy mogą działać na „linii frontu” owej eksplozji danych, muszą oni także być w stanie określić, co te wszystkie dane oznaczają dla działalności firmy oraz jak można je spieniężyć. Muszą wyjść poza sprawdzanie, gdzie dane powstały, jak bardzo są wiarygodne, gdzie są przechowywane i czy cechują się spójną sekwencją. Wszystko to jest użyteczne, ale stało się zwyczajną higieną.

Koncentrując się na znaczeniu dla biznesu, techników ds. danych należy przeszkolić w zadawaniu niektórych kluczowych pytań: Czy dane można wykorzystać do monitorowania i funkcjonowania naszych produktów oraz zaoferować jako usługę? Czy da się to zrobić w czasie rzeczywistym? Jak jeszcze można przeanalizować te dane, by uzyskać cenne z punktu biznesowego wnioski na temat klientów i ich potrzeb? Na przykład: czy można je wykorzystać, by zmienić sposób, w jaki klienci umawiają terminy konserwacji zapobiegawczej naszych produktów?

Koncentracja i przyśpieszenie poprzez łączenie ról biznesowych

Potrzeba koncentracji na stronie biznesowej w całej organizacji może prowadzić do pojawienia się nowych ról na styku z klientem. Pewna przeanalizowana przez nas firma opracowuje oparte na czujnikach moduły dla branży lotniczo-kosmicznej, motoryzacyjnej i medycznej. Niedawno firma ta połączyła role menedżera ds. rozwoju produktu i menedżera ds. produktu we wszystkich liniach biznesowych – to radykalny krok, który natychmiast pomógł przyspieszyć cykle.

Zorganizowanie stanowiska produktowego tak, by było zarówno skierowane do wewnątrz, jak i na zewnątrz w stronę klienta, jest rzeczą niezwykłą nawet współcześnie. Tradycyjnie menedżer ds. produktu dokonuje oceny trendów rynkowych i potrzeb klienta w trakcie rozwijania relacji roboczych z klientami firmy. Osoba ta następnie przekazuje zespołowi badawczo-rozwojowemu informacje służące do rozwoju nowych produktów, systemów i rozwiązań lub poprawy produktów, systemów i rozwiązań już istniejących. Gdy firma połączyła obie role, tempo, w jakim nowe rozwiązania techniczne kojarzono z potrzebami potencjalnych klientów – i odwrotnie – radykalnie wzrosło.

Połączenie obu ról stworzyło również ścieżki sprzyjające wspólnemu tworzeniu razem z klientem (co-creation) niekonwencjonalnych rozwiązań. Na przykład na podstawie danych z czujników z urządzeń podłączonych do internetu rzeczy firma była w stanie opracować kilka nowych aplikacji ograniczających koszty operacyjne w obszarach, których wcześniej nie dawało się ocenić. Stało się to możliwe, ponieważ menedżer ds. produktu/rozwoju produktu był w stanie zrozumieć bolączki klientów, a jednocześnie znał rozwiązania, jakich mogły dostarczyć technologie opracowane przez firmę.

Kompetencje innowatorów:
4. Inteligencja etyczna

Maszyny nadzorowane przez ludzi będą podejmować wiele decyzji projektowych. Choć są one z natury logiczne, brak im empatii. Będzie to miało konsekwencje dla firm, konsumentów i społeczeństwa. Postępowanie we właściwy sposób stanie się jeszcze większym wyzwaniem wraz z rosnącą złożonością systemów cyfrowych.

Ludzie muszą analizować wybory dokonywane przez maszyny z perspektywy etycznej – i aspekt ten uwzględniać. Firmy będą musiały zrozumieć, w jaki sposób decyzje projektowe i systemy cyfrowe wpływają na każdego z interesariuszy, i wziąć pod uwagę prawdopodobne niezamierzone konsekwencje. W takich branżach, jak przemysł lotniczo-kosmiczny, motoryzacyjny i rozwój urządzeń medycznych, tradycyjne procesy inżynieryjne, jak analiza ryzyka oraz analiza przyczyn i skutków wad (failure mode and effects, FMEA), powinny być także realizowane w trakcie prac rozwojowych nad platformami i produktami cyfrowymi. Na przykład gdy założyciele Twittera budowali platformę, nie wyobrażali sobie, że mogłaby ona zostać wykorzystana do tego, by wywierać wpływ na wybory poprzez zastosowanie fikcyjnych kont i botów. Jednak programista, który zastosowałby do tej platformy analizę przyczyn i skutków wad projektu, zidentyfikowałby tę ewentualność, na długo zanim ludzie dostrzegliby mroczną stronę tejże platformy.

W obliczu potencjału sztucznej inteligencji każda firma musi świadomie podejmować decyzje o tym, na czym polega dobry osąd. Przyjrzyjmy się przypadkowi Boeinga 737 Max 8, w którym – wedle ostatnich raportów – pilot poskarżył się na pewien problem z oprogramowaniem samolotu w trakcie testów, na wiele lat zanim w dwóch katastrofach zginęło 346 osób3. Jednak obawy te nigdy nie trafiły do Federalnej Administracji Lotnictwa (Federal Aviation Administration) – co było tragicznym w skutkach uchybieniem etycznym na wszystkich szczeblach firmy. Środki zaradcze nie należą do tematu niniejszego artykułu, ale muszą obejmować nowe kodeksy postępowania, nowe normy odpowiedzialności korporacyjnej, kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), które wzmocnią osobistą odpowiedzialność, oraz wyspecjalizowane szkolenia.

By osadzić mentalność odpowiedzialnego nadzoru w kulturze organizacyjnej, firmy powinny zapewniać szkolenia z etyki – i jasno określać, co w konkretnym kontekście oznacza etyczność. Zwinność może być normą, ale firmy wciąż muszą działać w sposób zdyscyplinowany z punktu widzenia procesu. Oznacza to położenie zwiększonego nacisku na rozwój narzędzi poprawiających jakość oraz zapobiegających sytuacjom, w których złe projekty szkodzą ludziom. Ucyfrowienie procesów nie może odbierać wartości takim rozwiązaniom, jak plany kontrolne oraz niezależne testowanie, których znaczenie powinno zostać przyszłym talentom wpojone.

Wraz z rozwojem ekosystemów firmy muszą wykorzystać inteligencję etyczną do zastanowienia się nad implikacjami dla wszystkich ich interesariuszy. W pewnej platformie otwartych innowacji odkryliśmy naruszenia norm etycznych ze strony jej uczestników, jak i kierownictwa platformy. Uchybienia wpłynęły na jakość pomysłów oraz wkład ze strony społeczności, jak również zaufanie pomiędzy interesariuszami. Firmy muszą w swoje platformy wbudować ograniczenia, jeśli chcą utrzymać zaufanie ze strony społeczeństwa, które już teraz odnosi się do korporacji i inteligentnych maszyn z nieufnością. Mogłoby to obejmować większą transparentność procesów i decyzji zarządczych, jaśniejsze sformułowanie polityki prywatności oraz lepszą identyfikację i raportowanie anomalii w systemie. Wystarczy zastanowić się nad tym, jaki wpływ na wizerunek Facebooka wywarłaby sytuacja, w której firma ta raportowałaby w czasie rzeczywistym problemy, jakie stały się jej udziałem w 2016 roku z powodu zagranicznych botów.

Czemu struktura ma znaczenie

Tradycyjne firmy będą musiały zacząć eksperymentować z nowymi strukturami organizacyjnymi, by uzyskać od swoich pracowników najlepsze możliwe rezultaty. W przeciwnym razie napięcia pomiędzy osadzonymi na swoich stanowiskach menedżerami a cyfrowymi talentami mogą zniweczyć procesy transformacyjne, i specjaliści cyfrowi mogą firmę opuścić.

W ramach restrukturyzacji ważne jest, by firmy zasygnalizowały, że cyfrowa transformacja ma podstawowe znaczenie dla ich przyszłości. Jednym z radykalnych podejść jest zastąpienie centralnej jednostki badawczo-rozwojowej grupą ds. cyfrowego projektowania produktów. Znana firma obuwnicza niedawno to właśnie zrobiła. Nowa grupa nadzoruje rozwój nowego podejścia do projektowania, testowania i analizy produktów, obejmującego dostosowane do indywidualnych potrzeb narzędzia do generatywnego projektowania i analizy. Naczelne kierownictwo uważa, że grupa ta stoi na czele przyszłego procesu rozwoju produktów tej firmy.

Inną możliwością jest utworzenie grupy cyfrowej „dryfującej” wewnątrz organizacji od projektu do projektu, jak to zrobił pewien producent elektroniki użytkowej. W firmie tej eksperci cyfrowi krążą pomiędzy projektami realizowanymi w różnych obszarach działalności i krajach, wnosząc swój wkład tam, gdzie akurat się ich o to poprosi i gdzie są potrzebni. Elastyczność ta pozwoliła na zredukowanie liczby potrzebnych firmie ekspertów cyfrowych, choć z drugiej strony pomaga jej tych pracowników zatrzymać, gdyż podoba im się różnorodność możliwości i wyzwań, jakie daje taki układ.

Niektóre firmy, jak Apple, tworzą wewnętrzne zespoły przedsiębiorcze (venture teams) zajmujące się rozwojem nowych produktów. Inne firmy robią to samo, ale według kryterium pokoleniowego – tworzą nowe zespoły przedsiębiorcze złożone w całości z milenialsów i przedstawicieli pokolenia Z, którzy zajmują się wymyślaniem nowych produktów i procesów. Duży analizowany przez nas producent leków zaprosił swoich najmłodszych pracowników do tego, by opracowali koncepcję i wdrożyli nowy sposób na skomunikowanie ze sobą pacjentów, lekarzy i firmy w trakcie testów klinicznych produktów firmy. Pracownicy ci wykorzystali swoją „natywną” wiedzę ekspercką w zakresie mobilnych technologii i mediów społecznościowych, by informować na bieżąco wszystkie zainteresowane strony i utrzymywać ich zaangażowanie. Naczelne kierownictwo pozwala im wodzić rej, nie pozwalając na to, by reszta organizacji się wtrącała. Projekt ten, sfinansowany przez wewnętrzny panel venture capital, został przetestowany i ostatecznie firma wdrożyła go z myślą o szerszym gronie odbiorców. Zbyt często tego typu projekty zostają utrącone po ich konceptualizacji, ale firmy, które potrafią zinstytucjonalizować ekosystemy przedsiębiorcze, są w stanie znacząco poprawić swoją zdolność do wprowadzania innowacji.

Z całą pewnością celem nie jest rozdzielenie puli talentów firmy na dwie części, ale raczej stworzenie organizacji, w której wszyscy utalentowani pracownicy współpracują w ramach pewnego kontinuum, od skoncentrowanych na kwestiach sprzętowych ekspertów po specjalistów ds. cyfrowych, od osób z pokolenia baby boomers po przedstawicieli pokolenia Z. W taki sposób działa obecnie wiele firm zajmujących się projektowaniem i innowacjami – starsi projektanci korzystają ze szkiców i opracowywanych ręcznie prototypów z pianki, zaś świeżo upieczeni absolwenci szkół wyższych od razu zaczynają projektować w oprogramowaniu CAD. Co ciekawe, podejścia te mogą być skuteczne, jeśli stosuje się je razem. W pewnej analizowanej przez nas firmie projektowej starsi projektanci, którzy preferowali metody tradycyjne, nauczyli się z czasem, jak pracują młodsi projektanci, a młodsi – zyskali głębsze poczucie tego, co robią, od starszych kolegów. Wkrótce wszyscy projektanci, niezależnie od wieku, zaczęli stosować narzędzia cyfrowe w zarządzaniu projektem, komunikacji i współpracy.

Firmom nie jest łatwo się zmienić, szczególnie od wewnątrz. Zarząd średniego szczebla w Kodaku odnosił się na przykład ze sceptycyzmem do technologii cyfrowych, a wewnętrzna inercja była jednym z kluczowych powodów, dla których firmie nie udało się odejść do tradycyjnych błon światłoczułych4. Jednak identyfikacja i sprowadzenie umiejętności potrzebnych do tego, by pójść do przodu w obszarze innowacyjności, może pomóc w uruchomieniu procesu transformacji. W rzeczy samej, podjęcie tego typu działań może zdecydować o całej różnicy między sukcesem a porażką.

O Autorach
Tucker J. Marion (@inuvation) jest profesorem nadzwyczajnym przedsiębiorczości technologicznej w D’Amore-McKim School of Business na Northeastern University w Bostonie.
Sebastian K. Fixson (@sebastianfixson) jest prodziekanem innowacji w Katedrze Myślenia Projektowego, Innowacji i Przedsiębiorczości (Marla M. Capozzi MBA ’96 Term Chair of Design Thinking, Innovation, and Entrepreneurship) w Babson College w Wellesley (Massachusetts).
Greg Brown jest starszym dyrektorem ds. rozwoju działalności w obszarze narzędzi CAD (Worldwide CAD Business Development) w będącej globalnym producentem oprogramowania firmie PTC.

Podziękowania
Badanie, na którym oparto idee przedstawione w niniejszym artykule, zostało przeprowadzone przy wsparciu ze strony firmy PTC.

Przypisy
1. T.J. Marion i S.K. Fixson, The Innovation Navigator: Transforming Your Organization in the Era of Digital Design and Collaborative Culture (Toronto: University of Toronto Press, 2018).
2. C.Y. Baldwin, Where Do Transactions Come From? Modularity, Transactions, and the Boundaries of Firms, “Industrial and Corporate Change” 17, nr 1 (luty 2008), s. 155-195.
3. D. Gelles, N. Kitroeff, Boeing Pilot Complained of ‘Egregious’ Issue With 737 Max in 2016, “The New York Times”, 18 października 2019 r., www.nytimes.com.
4. G.M. Gavetti, R. Henderson, S. Giorgi, Kodak and the Digital Revolution (A), studium przypadku Harvard Business School nr 705-448 (Boston: Harvard Business School Publishing, listopad 2004 r.; wyd. popr. listopad 2005 r.).
i. S. Rezvani, K. Monahan, The Millennial Mindset: Work Styles and Aspirations of Millennials, Deloitte Greenhouse, 2017, www2.deloitte.com; oraz Millennials at Work: Reshaping the Workplace, PwC, 2011, www.pwc.com.