Algorytmiczny lider ebook

PRZEDMOWA DO WYDANIA POLSKIEGO

We wrześniu 2016 roku na obrzeżach Waszyngtonu czekałem na wystąpienie głównego speakera, który miał przemówić do kilku tysięcy zgromadzonych w centrum konferencyjnym fanów technologii prawniczych. Miał wystąpić – jak zdawało się w owym czasie – przed grupą osób niekojarzonych z technologiami.

Pomyślałem, że czeka mnie godzina z kolejnym „power speakerem”, podsycającym uczucia rozchybotanych emocjonalnie liderów. Jednym z tych „power speakerów”, których jedynym celem jest poklepanie liderów po plecach, dodanie im pewności siebie i utwierdzenie ich w przekonaniu, że podejmują rozsądne działania i trafne decyzje. 

Nic z tych rzeczy. Na scenę wyszedł prawdziwy showman, który opisywał świat w taki sposób, że wszystko wydawało się oczywiste. Poruszył jednak tematy, które wcześniej nie zaprzątały uwagi widzów siedzących w sali. Jego spostrzeżenia na temat rozwijającej się technologii, jej wpływu na przedsiębiorców, jak i wytyczonych kierunków były bardzo trafne i odświeżające.

Nawet nie zauważyłem, gdy minęła godzina jego wystąpienia. Pomyślałem wtedy, że warto byłoby przedstawić Mike’a szerszej publice w Polsce. W 2019 roku udało nam się go zaprosić do Warszawy, gdzie po raz kolejny udowodnił, że ma bezbłędne wyczucie panujących trendów. W międzyczasie wydał niezwykle interesującą książkę. 

Jej polskie tłumaczenie trafiło do mnie już w trakcie pandemii i zacząłem zadawać sobie wtedy pytanie, czy tezy Mike’a są nadal aktualne. De facto najlepiej to skomentować, parafrazując przewodni komentarz autora: The future is now. Otóż: The future is more now.

Sami sprawdźcie. Miłej lektury.

Piotr Spaczyński, Partner Zarządzający, SSW Pragmatic Solutions

OD AUTORA

Jestem bardzo wdzięczny i zaszczycony, że mogę napisać to wprowadzenie do pierwszej polskiej edycji Algorytmicznego lidera (The Algorithmic Leader). Pod wieloma względami nigdy nie było lepszego czasu na zgłębianie pomysłów zawartych w tej książce.

W ciągu ostatnich kilku lat Polska stała się cyfrową potęgą w zakresie innowacyjnych start-upów, talentów informatycznych i zaawansowanych nowych usług gospodarczych. Narodowa transformacja nadeszła w samą porę. Na natchnione przywództwo, radykalne modele działania i nowe technologie nigdy wcześniej nie było takiego zapotrzebowania, jak w czasie wydarzeń, które miały miejsce po wybuchu pandemii COVID-19 w 2020 roku.

Pandemia zmieniła nasz sposób życia i przyspieszyła nadejście pracy nowej generacji. Każda organizacja musiała szybciej wdrożyć swoje plany transformacji. Dla wielu z nas praca w domu sama w sobie okazała się nowym i nieoczekiwanym wyzwaniem – był to jednak dopiero początek czegoś znacznie większego, przekształcenia charakteru samego biznesu.

Teraz wszyscy jesteśmy częścią cyfrowej rewolucji. Z dnia na dzień to, co kiedyś nazywaliśmy transformacją cyfrową, stało się planem na utrzymanie się w biznesie. Bez względu na to, czy będzie to obsługa klientów za pośrednictwem kanałów cyfrowych lub przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji – w najbliższych dwunastu miesiącach najprawdopodobniej będziemy mieli do czynienia ze zmianami, które w normalnej sytuacji potrwałyby dekadę. Nie każdy biznes temu sprosta, ale te, którym się to uda, już nigdy nie będą takie same. Jeśli chodzi o liderów, teraz bardziej niż kiedykolwiek jest czas, aby zwiększyć swoje możliwości, przyjąć nowe technologie i przemyśleć na nowo to, czym się zajmują.

Znajdujemy się u progu nowej ery. W taki sam sposób, w jaki silnik parowy i energia elektryczna zmieniły wydajność w poprzednich epokach, sztuczna inteligencja, algorytmy i automatyzacja będą miały zasadnicze znaczenie w kwestii tego, jak będziemy żyć i pracować w przyszłości. Nasz sukces zależy od tego, jak szybko zdołamy nauczyć się, co te nowe narzędzia i technologie oznaczają dla podejmowania decyzji, projektowania organizacji i kierowania ludźmi.

Mam nadzieję, że moja książka zainspiruje obecne i przyszłe pokolenie polskich liderów do poszukiwania nowych sposobów pracy i myślenia. To właśnie w chwilach zawirowań i niepewności pojawiają się najśmielsze pomysły i przełomowe rozwiązania technologiczne. Tym samym chciałbym podziękować Piotrowi Spaczyńskiemu, Mai Stirmer-Wiei oraz zespołowi SSW Pragmatic Solutions, bez których ta książka nie mogłaby powstać. Nie mogę się doczekać, aż będę mógł spędzić więcej czasu w waszym wspaniałym kraju i stać się częścią procesu transformacji, który was czeka.

Mike Walsh

GDY LOTEM WCALE NIE JEST BLIŻEJ

Sytuacja przy bramce przed boardingiem nie miała w sobie niczego niezwykłego. Na przodzie kolejki kłębili się niespokojni rodzice z małymi dziećmi, obładowani torbami i zabawkami. Za nimi grupka podróżnych pierwszej klasy niecierpliwie stukała w telefony, a ci, którzy na karcie pokładowej mieli strefę piątą lub niższą, wpatrywali się w swoje bagaże podręczne, zastanawiając się, czy nie będą musieli nadać ich do luku.

Owej pochmurnej kwietniowej niedzieli zapewne mało który z pasażerów mających wylot zaplanowany na późne popołudnie pomyślał wcześniej o tym, że gdy przechodził przez kontrolę bezpieczeństwa i z kartą pokładową w ręku kierował się na obsługiwany przez linie United lot 3411 z Chicago do Louisville o godzinie 17.40, gdzieś w tle działały już pewne zautomatyzowane systemy.

Jakieś trzydzieści minut przed planowanym czasem odlotu, przekrzykując rytmiczne pikanie czytników skanujących kody kreskowe kolejnych pasażerów, pracownik obsługi przy bramce ogłosił, że lot ma overbooking i dobrze by było, gdyby kilka osób zrezygnowało ze swoich miejsc na rzecz pracowników linii United, którzy muszą polecieć do Louisville. Ochotnikom zaproponowano voucher na 400 dolarów plus pokrycie kosztu noclegu w hotelu w Chicago. Ponieważ w ciągu kolejnych dwudziestu jeden godzin w rozkładzie nie było żadnego dostępnego lotu, nic dziwnego, że nikt nie skorzystał z oferty.

W tym momencie większość pasażerów znajdowała się już na pokładzie. Wobec braku chętnych przed bramką tę samą prośbę powtórzono przez interkom samolotu, tym razem oferując voucher na 800 dolarów. Kiedy i na to wezwanie nikt nie zareagował, do pasażerów wyszła mocno spięta szefowa personelu pokładowego i w imieniu linii United oświadczyła, że kilku z nich zostanie za chwilę wybranych losowo do opuszczenia samolotu.

Rzecz jasna, nie było to żadne losowanie. Pasażerów wybrał system komputerowy linii lotniczych, bazując na skomplikowanym zestawie danych i obliczeń. Wytypowano cztery osoby, z których trzy niechętnie pogodziły się z „losem” i zaczęły zbierać swoje rzeczy. Czwarta odmówiła.

O 17.21 inny pasażer tego samego samolotu, Tyler Bridges, zamieścił na Twitterze filmik, który błyskawicznie zyskał ogromną popularność, ponieważ pokazywał coś szokującego, coś niewytłumaczalnego. Na nagraniu widać, jak środkiem samolotu biegnie jakiś pasażer z zakrwawioną twarzą i krzyczy: „Ja muszę wrócić do domu! Ja muszę wrócić do domu!”, a chwilę później: „No to mnie zabijcie. No to mnie zabijcie”.

Wkrótce w mediach społecznościowych pojawiło się więcej filmików. Na jednym z nich policjanci eskortowali pasażerów wysiadających z samolotu. Kolejny pokazywał mężczyznę, którego funkcjonariusz chicagowskiego departamentu lotnictwa brutalnie wyciąga z fotela, rzuca na podłogę, a następnie wlecze w stronę wyjścia z samolotu przy głośnych protestach innych pasażerów. Później okazało się, że usuwaną z samolotu osobą był wspomniany wyżej czwarty pasażer lotu United, który nie chciał zrezygnować ze swojego miejsca. Nazywał się David Dao i mieszkał w Louisville w stanie Kentucky.

Pan Dao, sześćdziesięciodziewięcioletni obywatel amerykański, pochodził z Wietnamu. W latach 70. ubiegłego wieku zdobył tam wykształcenie medyczne, a po upadku Sajgonu wyjechał do Stanów Zjednoczonych. Był pulmonologiem – z feralnego lotu nie chciał zrezygnować właśnie dlatego, że następnego ranka miał przyjmować umówionych pacjentów.

Protestującego doktora Dao usunięto z samolotu siłą. Pracownicy ochrony lotniska wykonali swoje zadanie z taką brutalnością, że pasażer doznał szeregu obrażeń, w tym wstrząśnienia mózgu, złamania nosa i wybicia dwóch przednich zębów. Po jego usunięciu z pokładu członkowie załogi przewoźnika zajęli zwolnione dla nich miejsca i wreszcie – prawie dwie godziny później, niż planowano – maszyna linii United rozpoczęła lot 3411. To był jednak dopiero początek tej historii.

Późniejszym wieczorem sfilmowane sceny przemocy towarzyszącej usuwaniu Dao z samolotu oglądali i udostępniali dalej kolejni internauci. Zainteresowanie tym wydarzeniem rosło. Linie United były zmuszone wydać oświadczenie dla mediów, by wyjaśnić całe zajście:

W przypadku lotu 3411 z Chicago do Louisville wystąpił overbooking. Po podjętej przez naszą załogę próbie znalezienia ochotników jeden z pasażerów odmówił dobrowolnego opuszczenia samolotu i do bramki wezwano służby porządkowe. Przepraszamy za sytuację związaną z overbookingiem. W sprawie dalszych informacji dotyczących usuniętej osoby należy zwracać się do władz.

W dzisiejszych czasach overbooking to jedna z tych złych stron latania, z którymi pasażerowie się pogodzili. Linie lotnicze wychodzą z założenia, że praktycznie codziennie pewna liczba podróżnych nie zgłasza się przed odlotem. W związku z tym sprzedaje się więcej biletów niż jest miejsc, bo wiadomo, że nawet jeśli wszyscy się pojawią, część osób z bardziej elastycznym grafikiem będzie można namówić, by przyjęły rekompensatę w zamian za przesiadkę na alternatywne połączenie. Jednak akurat w tej sytuacji nikt nie chciał zrezygnować ze swojego miejsca. A ponieważ załoga mająca obsługiwać kolejny lot musiała wejść na pokład, należało usunąć pasażerów mających bilety i siedzących już w fotelach.

Można by pomyśleć, że taka decyzja była jedynie konsekwencją nie najlepszej troski o pasażerów. W końcu już wcześniej linie United słynęły z fatalnej obsługi klienta. W internecie krążyło mnóstwo historii wyśmiewających tego przewoźnika, opisujących, jak jego pracownicy potrafią roztrzaskać gitarę, zgubić bagaż, a nawet doprowadzić do śmierci psa.

Zastanówmy się jednak, bo być może u źródła problemów, które wynikły w związku z lotem 3411, nie leżała wina obsługi przy bramce ani personelu pokładowego. Może słaby punkt znajdował się gdzieś zupełnie indziej? Firmą United rządziły zasady i surowe procedury operacyjne. Co ważne, sposób realizacji tych zasad i procedur w dużej mierze regulowały dane i algorytmy. Niewielu pracowników linii miało uprawnienia, by odejść od obowiązujących podręcznikowych rozwiązań, od algorytmu własnej firmy. Od personelu wymagano przestrzegania zasad, a nie ich naginania.

Na przebieg wydarzeń tamtego fatalnego dnia wpłynęła kaskada algorytmów. Zoptymalizowany pod kątem wydajności algorytm planowania pracy personelu sprawił, że na trzydzieści minut przed odlotem przyjęto jeszcze kolejną załogę, mimo że komplet pasażerów wszedł już na pokład. Zoptymalizowany pod kątem zysku algorytm zarządzania dochodami, który odpowiadał za całościową kontrolę wskaźnika overbookingu, ustalił maksymalną dopuszczalną rekompensatę dla przesadzanych podróżnych na 800 dolarów. Wreszcie inny algorytm, zoptymalizowany w taki sposób, by unikać irytowania pasażerów, którzy kupowali najwięcej biletów (algorytm wartości klienta), został zaprojektowany w celu wskazania osób podróżujących rzadko i tanio – w przypadku konieczności ich „przesunięcia” ryzyko problemów było najmniejsze.

Na wypadek gdyby ktoś się zastanawiał, „przesunięcie” to termin, którego do opisania brutalnego usunięcia Dao z samolotu początkowo używał dyrektor generalny United, Oscar Munoz. „To przykre wydarzenie dla nas wszystkich w United – cytowano jego wypowiedź. – Przepraszam, że musieliśmy przesunąć tych klientów”.

Munoz objął swoje stanowisko półtora roku przed owym niedzielnym kryzysem. Początki tego charyzmatycznego, zabawnego i uwielbianego przez pracowników dyrektora były skromne: dorastał w południowej Kalifornii, gdzie jego pochodzący z Meksyku ojciec pracował jako rzeźnik i był członkiem związków zawodowych. Oscar Munoz piął się po szczeblach kariery w takich firmach jak PepsiCo i Coca-Cola, ale prawdziwym przełomem w roli przywódcy okazało się dla niego stanowisko dyrektora operacyjnego w przedsiębiorstwie kolejowym CSX, którym potrafił zręcznie pokierować w stronę bardziej dochodowych segmentów rynku i większej efektywności operacyjnej. Ostatecznie doprowadziło to do czterokrotnego wzrostu kapitalizacji rynkowej spółki w ciągu dwunastu lat, które Munoz spędził w niej na stanowiskach kierowniczych.

Kiedy Munozowi zaproponowano posadę dyrektora generalnego w United, przedsiębiorstwo znajdowało się w tarapatach. Oprócz tego, że firmą mocno zachwiał skandal łapówkowy, w który zamieszani byli urzędnicy państwowi, w wyniku połączenia z Continentalem w 2010 roku nowy pracodawca Munoza zmagał się również z problemami związanymi z integracją. W 2015 roku linie United miały najniższy wskaźnik punktualności lotów, ex aequo z firmą Southwest. Morale było niskie, pracownikom brakowało zaangażowania, a dwa fundusze hedgingowe, najwięksi akcjonariusze spółki, domagały się zmian.

O tym, czym może grozić brak zaangażowania i dyscypliny w działaniu personelu, Munoz wiedział doskonale z własnego doświadczenia w zarządzaniu CSX. Dlatego natychmiast przystąpił do pracy nad odbudowaniem zaufania do pracowników i zaostrzeniem kontroli. Tydzień po objęciu stanowiska dyrektora generalnego wysłał e-mail do najczęściej podróżujących pasażerów, obiecując: „Stać nas na więcej”. Pierwsze reakcje analityków, branży, a nawet związków zawodowych były pozytywne.

Następnie, po trzydziestu dniach, Munoz doznał rozległego zawału i niewiele brakowało, by zmarł. Przeprowadzono jednak przeszczep serca, który uratował mu życie. Jego powrót do zdrowia nabrał nowego znaczenia dla United i stał się swego rodzaju metaforą nadziei na odrodzenie firmy. Munoz zyskał reputację jednego z najbardziej szanowanych przywódców wielkich korporacji w USA, a w United wszystko zaczęło się pomału układać.

I właśnie wtedy David Dao postanowił, że nie odda swojego miejsca w samolocie.

Pierwsza reakcja Munoza była zrozumiała: bronić swoich. W końcu jego ludzie zwyczajnie przestrzegali obowiązujących w firmie procedur. Krótko po incydencie dyrektor wysłał do pracowników wiadomość, w której popierał to, co zrobili, a jednocześnie opisywał Dao jako osobę „zakłócającą spokój i agresywną”. Dopiero w obliczu ogólnoświatowego oburzenia szybko zmienił zdanie.

A oburzenie było faktycznie globalne. W ciągu niecałego miesiąca popularność Munoza drastycznie spadła. Został zmuszony nie tylko do ogłoszenia całej serii coraz pokorniejszych przeprosin i do złożenia zeznań przed Kongresem, ale także do zawarcia pozasądowej ugody z Dao oraz rezygnacji z ubiegania się o stanowisko prezesa linii lotniczych. Nagle jego niedawna, bo ogłoszona zaledwie kilka miesięcy wcześniej przez magazyn „PR Week”, nominacja na Mistrza Komunikacji (Communicator of the Year) stała się ironicznym przypomnieniem, jak szybko potrafi się zmienić sytuacja.

Gdzie Munoz popełnił błąd? Pod każdym niemal względem był idealnym przywódcą wielkiej korporacji: miał mocne zasady, był uczciwy, pracownicy go podziwiali. Nawet to, że postawił na dyscyplinę w funkcjonowaniu firmy kosztem jakości obsługi klienta, należy uznać za jak najbardziej rozsądny kompromis, biorąc pod uwagę, że zysk w branży lotniczej wypracowuje się na niskich marżach w warunkach silnej konkurencji. By zrozumieć, na czym polegał błąd w podejściu Munoza, trzeba przyjrzeć się temu ponownie – ale tym razem inaczej.

Munoz był wzorcowym przywódcą w epoce przeglądów okresowych, budżetów kwartalnych, redukcji kosztów, wyznaczania celów sprzedażowych i zwiększania marży. Chociaż te wszystkie elementy są bez wątpienia ważne, nie wystarczają już, by przetrwać. Wszystkie one należą do świata analogowego: do analogowego świata ludzi, aktywów i rzeczy.

Kiedyś tempo wydarzeń było relatywnie bardziej miarowe i przewidywalne. Można było inwestować w produkty i platformy oraz amortyzować koszty rozwoju w ciągu długiego cyklu ich życia. Działy planowania tworzyły szczegółowe budżety, które pozwalały menedżerom analizować wyniki sprzedaży kwartał do kwartału, miesiąc do miesiąca, tydzień do tygodnia, pozycja po pozycji.

Nie znaczy to, że zadanie przywódcy było wtedy prostsze. Przeciwnie, dojrzały przemysł cechuje zacięta walka o udział w rynku. W takim środowisku darwinowski dobór naturalny sprzyja przetrwaniu konkretnego rodzaju przywódcy – agresywnego, bezwzględnego, dążącego do zwycięstwa za wszelką cenę. Jednak umiejętności ukształtowane i cenione w jednej epoce niekoniecznie będą dobrze służyć w nowej, rządzącej się innymi zasadami i mającej inną dynamikę. Munoz wpadł w tarapaty, gdy nie dostrzegł, że tym, co naprawdę decyduje o sukcesie lub porażce linii lotniczych, takich jak United, i wielu innych firm, nie są ich składniki materialne, ale algorytmy. Problem linii United nie wziął się z niewłaściwej obsługi klienta; był wynikiem tego, jak zaprojektowano działające w przedsiębiorstwie algorytmy.

Nie trzeba pracować w branży technologicznej, by wiedzieć, jak ważne są algorytmy. Każda firma jest obecnie firmą algorytmiczną, bez względu na to, czy ma się tego świadomość, czy nie. Czym dziś jest samochód, jeśli nie platformą oprogramowania na kołach? Po tym, jak szefowie Volkswagena nie powstrzymali swoich inżynierów przed zaprojektowaniem oprogramowania, które pozwoliło ich samochodom z silnikiem Diesla przejść testy emisji spalin w USA, organy nadzoru napiętnowały całą firmę, ujawniając jej nielegalne praktyki.

Od algorytmów nie ma ucieczki. Informacje o świecie docierają do nas za pośrednictwem danych; w danych wyrażają się nasze decyzje i próby zmiany świata. Algorytmy to nie abstrakcje. To pomost między obliczeniami a wyzwaniami, jakie rzuca nam rzeczywistość. Używamy ich jako narzędzia do rozwiązywania problemów w coraz bardziej złożonym świecie.

Algorytmy kształtują sposób, w jaki projektuje się produkty i usługi, wpływają na to, jak się je dostarcza – co ma ogromny wpływ nie tylko na to, jak pracujemy, ale także na to, jak rozwiązujemy problemy i zarządzamy ludźmi. Algorytmy dają potężne możliwości tym, którzy wiedzą, jak z nimi pracować. W pewnym sensie dobrze określone algorytmy są formą ucieleśnionej logiki. Pozwalają nam wykorzystywać naszą wiedzę, doświadczenie oraz rozumienie świata i wkomponowywać to wszystko w platformy, które następnie mogą działać autonomicznie w naszym imieniu. Część z nich ma charakter determinujący, w innych natomiast może być zawarty komponent losowy, który zwiększa ich efektywność w rozwiązywaniu problemów obliczeniowych.

Dramat, jaki rozegrał się podczas lotu 3411, mógł się zdarzyć prawie w każdej innej linii lotniczej (bo praktycznie we wszystkich stosuje się podobne modele algorytmiczne) i w dowolnej innej branży – od bankowości po handel, od logistyki po ubezpieczenia. I faktycznie: okazuje się, że coraz częściej w wielu różnych firmach algorytmy znajdują się w centrum wielkich skandali i są źródłem strategicznych wyzwań. Złe zarządzanie informacjami o klientach i bezpieczeństwem opartym na algorytmach w spółkach takich jak Experian, Equifax i Target doprowadziło do masowych naruszeń ochrony danych. Mark Zuckerberg z Facebooka musiał stanąć na Kapitolu przed komisją, która zgotowała mu kilkudniowe drobiazgowe przesłuchanie w związku z powtarzającymi się przypadkami niewłaściwego wykorzystywania danych konsumentów i nieodpowiedzialnym podejściem firmy, która pozwoliła osobom trzecim na manipulowanie jej algorytmami. W lutym 2018 roku Uber zawarł z Waymo, filią Google’a, ugodę (opiewającą na 245 milionów dolarów), kiedy okazało się, że jeden z zatrudnionych przez Ubera inżynierów wyniósł z firmy zastrzeżone algorytmy, dane i badania wykorzystywane do produkcji samochodów autonomicznych.

Algorytmy zadomowiły się w naszym świecie na dobre. Cały sekret polega na tym, by umieć kierować firmami i organizacjami, które z nich korzystają i są od nich zależne. W tym względzie Munoz zawiódł. Ale jak właściwie doszło do tego, że algorytmy stały się tak ważne dla kształtu naszej wspólnej przyszłości? I jak ktoś, kto zdobywał wykształcenie w epoce analogowej, może zostać prawdziwie algorytmicznym liderem?

OPOWIEŚĆ O DWÓCH LIDERACH

Tak jak nie ma jednej drogi prowadzącej do sukcesu, tak też nie ma jakiegoś definitywnie określonego archetypu, na którego wzór można ukształtować doskonałego algorytmicznego lidera. Celem tej książki jest pokazanie pewnych cech osobowości, ram poznawczych i podejść strategicznych, które można zaobserwować u niewielkiej, ale rosnącej grupy liderów najwyraźniej świetnie prosperujących w tym nowym środowisku.

To wszystko ma ci pomóc w znalezieniu własnej recepty na to, jak być liderem w epoce algorytmów. Na początek stworzyłem tę oto prostą definicję:

Algorytmiczny lider to ktoś, kto potrafi dostosować swój proces decyzyjny, styl zarządzania i twórczy wkład do złożonych wymagań epoki maszyn.

Bycie skutecznym przywódcą w tej nowej epoce wymaga innego podejścia, innego zestawu umiejętności i innego sposobu myślenia. Zanim jednak do tego przejdziemy, trzeba odpowiedzieć na bardziej egzystencjalne pytanie, które być może cię nurtuje: Czy w epoce algorytmów sama idea przywódcy nie jest przestarzała?

Jeśli w przyszłości firmy będą składały się nie tylko z ludzi, lecz także z algorytmicznych platform podejmujących decyzje, monitorujących procesy i zarządzających zasobami, to na czym właściwie będzie polegać rola lidera? Jak można nim być, jeśli nie podejmuje się wszystkich ważnych decyzji? Jak można być liderem, nie mając ani imponującego tytułu, ani stanowiska, ani podwładnych? Jak można w ogóle być przywódcą, nie mając komu przewodzić?

Wszyscy lubimy opowieści o liderach. Czy to będą klasyczne mity, czy hollywoodzkie filmy, biografie ludzi biznesu czy historie z gazet – na ogół przedstawiamy w nich przywódcę jako jednostkę obdarzoną wyjątkowymi cechami, która podejmuje heroiczne działania, dokonuje przełomu, broni własnego narodu przed wrogiem albo prowadzi go bezpiecznie do mlekiem i miodem płynącej ziemi obiecanej.

W algorytmicznym świecie problem polega na tym, że zacierają się tu wszystkie tradycyjne rozróżnienia – na przykład między rywalem a partnerem, między tym, co lokalne, a tym, co globalne, między szefem a podwładnym, między centrum a obrzeżem, między klientem a produktem, między człowiekiem a maszyną. Obecnie dane i algorytmy łączą nas na tak wiele skomplikowanych i dynamicznych sposobów, że wszystkie starannie zaprojektowane modele dwudziestowiecznych organizacji, gałęzi przemysłu i społeczeństw można odesłać do lamusa.

O ile o sukcesie lidera analogowego decydowało pięcie się ku szczytom hierarchicznej organizacji, o tyle lider algorytmiczny musi działać we wzajemnie powiązanej całości, która bardziej przypomina organiczny ekosystem.

Przedsiębiorcy działający na własny rachunek, niezależni wykonawcy lub freelancerzy mają pewną przewagę: rozumieją, że gdy funkcjonuje się w ramach niedużej organizacji, trzeba samemu odgrywać wiele ról. Opanowali już sztukę takiego koordynowania innych usługodawców i technologii, by mimo swych niewielkich rozmiarów ich firmy potrafiły wprowadzić skomplikowany produkt czy też usługę na rynek. Kiedy jesteś niedużym graczem, twojej wartości jako przywódcy nie określa pozycja w diagramie organizacyjnym ani tytuł na wizytówce, lecz mapa twoich powiązań i relacji.

Tego samego muszą się nauczyć przywódcy w dużych organizacjach: są zobowiązani do tego, by ustalić, w jaki sposób tworzy się prawdziwa wartość. W przedsiębiorstwach XXI wieku wiedza jest rozsiana wszędzie, a nie tylko tam, gdzie miałaby się znajdować zgodnie z firmowym spisem telefonów. Ma ona charakter demokratyczny. Kolejny wspaniały pomysł, który zmieni twoją firmę, może się skrywać w logach serwerów, w roboczych notatkach spisywanych przez jakiegoś inżyniera albo tkwić gdzieś głęboko w samym produkcie (tak jest w wypadku danych generowanych na żywo przez silnik pracujący na wysokości 11 000 metrów).

O twojej prawdziwej władzy jako lidera nie świadczy to, ile osób składa ci raporty, lecz to, jak skutecznie udaje ci się łączyć ludzi, partnerów i platformy. Największą wartość dodajesz do firmy wówczas, gdy rozwijasz i zasilasz sieć tworzącą twoją organizację, a nie wtedy, gdy pniesz się ku szczytom korporacyjnej piramidy.

PRZYWÓDCA W KŁĄCZU

W latach 70. XX wieku dwóch francuskich filozofów, Gilles Deleuze i Félix Guattari, zakwestionowało ówczesne filozoficzne pojęcia tego, jak nabudowuje się wiedzę. Twierdzili oni, że tradycyjne na Zachodzie porównanie wiedzy do drzewa zawęża jej rozumienie do szeregu pionowych i linearnych połączeń. Zauważyli, że myśl zachodnią w wielu różnych dziedzinach i obszarach nauki (czy to w językoznawstwie, psychoanalizie, logice, biologii, czy wreszcie w sferze wiedzy o organizacji ludzkich społeczności) zdominował ten właśnie model, nazywany przez nich modelem drzewiastym. Model drzewa polega zasadniczo na tym, że wiedzę traktuje się jak system hierarchiczny, że ma ona korzenie, z których wyrasta – właśnie niczym drzewo.

Deleuze i Guattari uznali, że ten model opisu świata jest niewystarczający do wyjaśnienia wielorakości ludzkiego społeczeństwa i kultury. Ich zdaniem w świecie przyrody istnieje bardziej adekwatna metafora: kłącze.

Kłącze to splątana gęstwa korzeni takich roślin jak bambus, lotos czy imbir. Ze swoich węzłów te podziemne pędy wypuszczają jeszcze głębiej kolejne korzenie. Mogą z nich także wyrastać nowe łodygi na powierzchni. Kłącze to skomplikowana sieć służąca nie tylko do rozmnażania, lecz także do przechowywania składników odżywczych i energii dla wszystkich nowych roślin, które się z niego rozchodzą. Jeśli kiedykolwiek próbowaliście pozbyć się z ogrodu gatunków inwazyjnych, takich jak trujący bluszcz lub pokrzywa, mieliście okazję przekonać się, jak niepowstrzymaną siłę ma kłącze. Nawet mały kawałek pozostawiony w glebie po wykopaniu takiego chwastu wystarczy, aby wykiełkowała nowa roślina.

Podczas gdy drzewo ma tylko jeden pień i jeden punkt wejścia, w kłączu występują boczne odnogi i kiełkujące korzenie, skutkiem czego ma ono wiele wejść. W kłączu nieustannie tworzą się połączenia; nie ma w nim początku ani końca. Dlatego Deleuze i Guattari twierdzą, że kłącze pomaga nam dostrzec, iż historia i kultura tworzą skomplikowaną mapę, na której kształt wpływa cały wachlarz czynników, a ich pochodzenie czy też genezę trudno ściśle określić.

Kłącze to także użyteczny sposób myślenia o przywództwie w epoce algorytmów.

Jeśli przywódcę analogowego można porównać do sztywnego drzewa – wspierającego się na systemie korzeniowym w postaci procesów administracyjnych, rozgałęziającego się na boki dzięki konarom, czyli podwładnym – to przywódca algorytmiczny będzie faktycznie czymś zupełnie innym. Jako przywódca w epoce algorytmów, musisz sobie radzić podobnie jak kłącze: bez jednoznacznie określonej hierarchii czy struktury. Musisz być łącznikiem, a nie sterownikiem. Jesteś integralną częścią systemu korzeniowego, który nie ma ani centrum, ani obrzeża i który w tobie znajduje oparcie, pozwalające przekazywać składniki odżywcze i rozwijać swe połączenia. Tak jak żaden pojedynczy pęd bambusa nie odpowiada za powstanie bambusowego gaju, tak też i ty nie jesteś jedyną osobą odpowiedzialną za los swojego zespołu czy organizacji. To jednak nie znaczy, że nie możesz mieć w nich znaczącego wpływu i ogromnych możliwości – możesz być nawet równie silny i odporny jak nieustępliwy chwast.

Obraz kłącza przypomina nam, że w czasach, gdy inteligencja maszyn potrafi tworzyć nieustannie nowe i istotne połączenia między danymi, musimy zrewidować wszystkie swoje tradycyjne wyobrażenia na temat struktury, hierarchii i porządku.

Kto chce być algorytmicznym przywódcą, powinien umieć coś więcej niż tylko częstować innych paroma przygotowanymi wcześniej anegdotami o sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence; AI) i analizie dużych ilości danych(big data).

Powinien nauczyć się hamować własne ego i bez oporów burzyć korporacyjne struktury, które wspierają jego status. Niech pożegna się z myślą, że to on musi podejmować wszystkie decyzje, niech pozwala swoim ludziom samodzielnie się organizować i samodzielnie zarządzać pracą zespołową. Niech przestanie się przejmować tym, czy zawsze będzie miał rację, otwiera się na bardziej elastyczne formy partnerstwa oraz warunki pracy i na nową, niepewną przyszłość.

Obserwując w ostatnich latach wzrost popularności Netflixa i zastanawiając się nad tym, jak bardzo serwis ten zmienił w skali globalnej nawyki oglądania telewizji, często zadawałem sobie pytanie, w jaki sposób mógłby ten biznes prowadzić któryś z potentatów medialnych starej daty, takich jak Rupert Murdoch, John Malone czy Ted Turner. Co zadecydowało o tym, że Reed Hastings, dyrektor generalny Netflixa, okazał się tak skuteczny? Dzięki czemu potrafił osiągnąć tak szybki globalny wzrost popularności tej platformy, musząc jednocześnie uważnie kierować tą firmą w kilku trudnych okresach przejściowych, jak choćby wówczas, gdy przestawiała się z modelu opartego na wysyłaniu pocztą fizycznych nośników DVD na wykorzystanie szerokopasmowego przesyłu strumieniowego?

Czy źródłem sukcesu Netflixa są algorytmy, na których opiera się ten serwis, czy jego algorytmiczni liderzy?

Z tym pytaniem wiąże się ciekawe spostrzeżenie, którego miałem okazję dokonać podczas spotkania z Andym Harriesem, dyrektorem generalnym i współzałożycielem Left Bank Pictures. Harries to jeden z najlepszych w świecie twórców dramatów filmowych – w jego dorobku znajdują się Cold Feet, Główny podejrzany, Wallander, Outlander i Królowa (za grę w tym ostatnim HelenMirren otrzymała liczne nagrody, między innymi Oscara dla najlepszej aktorki pierwszoplanowej).

Harries chciał nakręcić serial telewizyjny o brytyjskiej rodzinie królewskiej, oparty na wątkach wykorzystanych w Królowej. Swój pomysł przedstawił najważniejszym amerykańskim sieciom telewizyjnym – wszystkim bardzo się podobał, ale mimo długich namysłów i mnóstwa narad żadna nie chciała zrobić następnego kroku. W końcu Harries postanowił spotkać się z Reedem Hastingsem i dyrektorem Netflixa do spraw treści, Tedem Sarandosem.

To było przedziwne spotkanie – jak opowiadał Harries, podając mi filiżankę kawy w swoim biurze w Londynie. Gdy tylko weszli razem z Hastingsem i Sarandosem do sali konferencyjnej, zanim w ogóle zdążył przedstawić swój pomysł na serial, oni pierwsi powiedzieli, że są skłonni w to wejść. I zrobią nie tylko tylko pilota serialu, ale od razu cały sezon.

W odróżnieniu od innych sieci, w Netflixie przeprowadzono już analizę danych dotyczących widzów i wykorzystano algorytmy do stworzenia prognozy prawdopodobieństwa powodzenia takiej produkcji. Ludzie z Netflixa wiedzieli, jakich mają odbiorców, dokładnie znali typy seriali i filmów, które publiczność polubi. W dodatku, mając na uwadze zbliżające się wejście platformy na brytyjski rynek, byli przekonani, że planowany serial okaże się hitem.

I mieli rację. Obecnie kręcony jest kolejny sezon The Crown, a wcześniejsze były dwukrotnie nominowane do nagrody Emmy w kategorii najlepszego serialu dramatycznego.

Algorytmicznych liderów można poznać po tym, w jaki sposób podejmują decyzje i rozwiązują problemy. To, jak Reed Hastings i jego ludzie myślą o oferowanych treściach, o ich związku z widzami i z własną platformą, a nawet o tym, jak należy te treści przedstawiać i emitować, różni się radykalnie od sposobu działania i postępowania tradycyjnych przywódców w spółkach medialnych.

Kiedy jesteście w stanie dokładnie wiedzieć, co w dowolnym momencie robią lub czego pragną miliony klientów na całym świecie, nie macie wyjścia: musicie postrzegać świat inaczej. Czyż nie będziecie chcieli wykorzystać możliwości uczenia się maszynowego, algorytmów i automatyzacji do zaspokajania tych potrzeb w niezwykle spersonalizowany sposób?

Liderzy tacy jak Hastings nie zawsze mieli tego rodzaju perspektywę. Większość z nas, ludzi zajmujących dzisiaj stanowiska kierownicze, zaczynała jako liderzy analogowi. Każdy musi podjąć świadomą decyzję, by się dostosować, by ewoluować i by uznać, że dostępność danych i algorytmów powinna zmienić jego punkt widzenia.

NIE BĘDZIE JUŻ PRACY DLA NIKOGO?

W tej książce piszę o tym, jak algorytmy, sztuczna inteligencja i automatyzacja będą zmieniały świat pracy, w tym także twoją pracę jako lidera. Są jednak tacy, którzy opowiadają się za dużo mroczniejszą wizją i uważają, że epoka maszyn radykalnie wyeliminuje samą pracę. Przyjrzyjmy się tej wizji.

Kiedy skończyłem szkołę średnią, zdecydowałem się podjąć dwa kierunki studiów: rachunkowość i prawo. Gdy jednak zamknięty w jakiejś piwnicy spędziłem dwa wakacyjne miesiące na przekopywaniu się przez dokumenty związane z audytem ubezpieczeniowym, wiedziałem już, że rachunkowość to nie kierunek dla mnie. Pozostał mi zatem zawód prawnika.

Kancelarie prawne to konserwatywne miejsca: ciężkie meble, boazerie, portrety partnerów założycieli i mnóstwo książek oprawionych w skórę. Pierwszego dnia pracy po studiach włożyłem nowy garnitur (bardzo niewygodny i niedopasowany) i próbując udawać pewnego siebie, dołączyłem do pozostałych nowo przyjętych w sali konferencyjnej. Wszyscy czekali na rozmowę z partnerem zarządzającym. Kiedy nadeszła moja kolej, utkwił we mnie ponure spojrzenie. Między nami leżał wysoki stos akt: mnóstwo jakichś dokumentów, pospinanych kartek, beżowych teczek.

– Aha, nowy wspólnik… – Uśmiechnął się z wdziękiem zdradzającym wyrafinowanego drapieżnika. – Widzisz te dokumenty? – Wskazał na dzielącą nas stertę papierów. – Do rana musisz je wszystkie sprawdzić pod kątem pisowni.

– Pisowni? – Skrzywiłem się, patrząc z przerażeniem na stos i zastanawiając się, po co przez pięć lat studiowałem prawo.

– Tak – odpowiedział. – Pod tym względem nie mamy wielkiego pożytku z naszych prawników. Robią mnóstwo błędów. I ty masz je znaleźć.

– A nie macie do tego żadnego programu? – spytałem, mając przed oczami perspektywę długich lat żmudnej pracy.

– Owszem, mamy. – Westchnął i dając mi ręką znak na pożegnanie, dodał: – To właśnie ty.

Łatwo zgadnąć, że nie wytrzymałem długo. Kiedy rzuciłem staż i w ogóle zawód prawnika, zastanawiałem się: „Jeśli ci prawnicy nie potrafią nawet korzystać z podstawowych narzędzi informatycznych, to na co oni właściwie liczą?”. Przypuszczałem, że prawdopodobnie większość z nich zastąpią programy komputerowe. Przecież, jak się wydawało, znaczną część pracy kancelarii prawnej można by wykonywać przy użyciu lepszych szablonów, systemów eksperckich i oprogramowania do analizy dokumentów.

Gdy dziś myślę, jak bardzo byłem wtedy naiwny, cały się wzdrygam. To było ponad dwadzieścia lat temu. Tymczasem nie dość, że postęp techniczny nie zabrał miejsc pracy prawnikom, to obecnie jest ich więcej niż kiedykolwiek wcześniej (cóż za przerażająca myśl!). Jak mogłem się tak pomylić?

Sądzę, że mój ówczesny błąd popełnia dzisiaj wielu innych ludzi. Ci, którzy twierdzą, że roboty spowodują zniknięcie wszystkich zawodów, zakładają, że istnieje prosty związek pomiędzy automatyzacją a zatrudnieniem. Uważają, że sama możliwość zautomatyzowania jakiejś części pracy doprowadzi w pewnym momencie do zautomatyzowania jej całej. Czasami jednak technika prowadzi do zmiany rodzaju aktywności wykonywanej na danym stanowisku, a nie do redukcji zatrudnienia. Jak zobaczymy w dalszej części tej książki, wprowadzenie bankomatów nie oznaczało końca pracy kasjerów. W ostatecznym rozrachunku liczba osób pracujących w bankach wzrosła, ponieważ otwieranie oddziałów stało się tańsze. Prawdziwy skutek automatyzacji polegał na zmianie charakteru pracy kasjerów: zamiast liczyć pieniądze, pracownicy banków mogli się zająć budowaniem relacji z klientami.

Wróćmy jednak do naszych przyjaciół prawników. Całkiem niedawno w ich środowisku popularne stało się oprogramowanie eDiscovery. Wykonuje ono wiele zadań, którymi w ramach spraw sądowych zwykle zajmowali się aplikanci: analiza dokumentów, sporządzanie różnych list i wykazów, organizowanie materiałów. Korzystanie z eDiscovery jest znacznie tańsze niż zatrudnianie do tej pracy ludzi. Doprowadziło to do sytuacji, w której sędziowie zaczęli częściej korzystać z tego rozwiązania, a to następnie wygenerowało więcej pracy dla prawników. Innymi słowy, automatyzacja części pracy prawnika przełożyła się na większy dostęp do usług prawnych, a co za tym idzie – na wzrost zapotrzebowania na prawników.

O ile jednak algorytmy niekoniecznie sprawią, że ludzie przestaną być potrzebni, o tyle na pewno zwiększają one spoczywającą na nas odpowiedzialność. Wróćmy do doświadczenia Oscara Munoza i jego katastrofalnej w skutkach reakcji na to, co wydarzyło się podczas lotu 3411. Algorytm nie może zastąpić prawdziwego przywództwa. Nadal potrzebujemy ludzi, którzy potrafią zinterpretować to, co mówią nam maszyny; ludzi, którzy potrafią zdecydować, czy te wnioski są właściwe i etyczne; ludzi, którzy wiedzą, w jaki sposób najlepiej koordynować możliwości inteligentniejszych już od nas maszyn.

W przeciwieństwie do człowieka algorytm dojdzie do tych samych wniosków za każdym razem, w poniedziałek rano i w piątek po południu; bez względu na to, czy jest zimno, czy gorąco; czy dopiero zaczyna działanie, czy może obsłużył już tysiące podobnych przypadków. Nie oznacza to jednak, że algorytmy są bezstronne. Wręcz przeciwnie.

Algorytmy uczą się na podstawie danych gromadzonych przez ludzi i dotyczących ludzi. To my decydujemy, skąd pochodzą dane, to my ustalamy, jakie stosować kryteria oceny albo jaka jest prawda – i robiąc to wszystko, osadzamy w algorytmach swoje najrozmaitsze poglądy, przesądy i uprzedzenia. W ostatecznym rozrachunku są one wyrazem nas samych i naszego świata. Chociaż może w przyszłości będziemy w końcu podejmowali mniej decyzji, liderzy nadal będą musieli poświęcać więcej czasu na projektowanie, udoskonalanie i sprawdzanie poprawności algorytmów, które będą podejmowały decyzje za nich.

Każdy może być algorytmicznym liderem, nawet ludzie niepracujący w firmach kojarzących się z wielkimi, potrzebującymi algorytmów korporacjami w rodzaju Amazona, Google’a czy Facebooka. Jest tak, ponieważ bez względu na to, czy jest to biznes duży, czy mały, tradycyjny czy oparty na nowoczesnej technice, algorytmy i dane zmieniają każdy rodzaj działalności.

Niezależnie od tego, czy prowadzisz wielką fabrykę części samochodowych w Chinach, czy niedużą pralnię chemiczną na Brooklynie, twój sukces zależy nie tylko od tego, czy dobrze zarządzasz personelem, odbiorcami i dostawcami. Tak naprawdę twoja przyszłość będzie zależała raczej od tego, czy dobrze wykorzystasz wszelkie dane i informacje generowane przez twoją działalność, a nie od tego, czy będziesz dobrze zarządzać elementami swojej firmy uznawanymi za typowe dźwignie w prowadzeniu biznesu.

Przyjrzyjmy się powyższym dwóm sytuacjom: jedna firma jest duża, druga mała. Jeśli jesteś producentem motoryzacyjnym, twoja fizyczna fabryka ma swój cyfrowy ślad. Wydajność maszyn, konfiguracja linii produkcyjnych, projektowanie obiegu dokumentów, przepływu pracy i procesów – to wszystko da się wyrazić w postaci danych, które są czytelne dla algorytmów i nadają się do tego, by algorytmy nimi zarządzały oraz je optymalizowały. Takie dane można nawet kopiować i przenosić jako gotowy szablon w zupełnie inne miejsca. Oznacza to, że zaprojektowany w postaci cyfrowej w chińskim mieście Shenzhen obiekt przemysłowy można powielić w Warszawie. Innymi słowy, najważniejszą częścią twojej fabryki są dane na jej temat.

Podobnie jeśli prowadzisz małą pralnię chemiczną, twoje kontakty z klientami, systemy księgowe, zużycie energii i środków chemicznych, planowanie pracy członków personelu zatrudnionych na część etatu – wszystko to generuje cyfrowy ślad, który w niedalekiej przyszłości będzie można zoptymalizować (za cenę miesięcznego abonamentu) dzięki działającemu w chmurze oprogramowaniu wykorzystującemu uczenie maszynowe i AI. Nadal będziesz pracować w fizycznym punkcie usługowym, ale na wiele twoich decyzji, interakcji z klientami i codziennych czynności będzie miał wpływ kod programu.

Przyszłość firm, niezależnie od ich wielkości, będą kształtowały algorytmy. To dzieje się już dziś. Pomyślcie o tym. Jakie procesy oparte na algorytmach są już wdrożone w twojej organizacji? (Czy twoi klienci, partnerzy lub pracownicy są w ogóle świadomi istnienia zautomatyzowanych systemów, które wpływają na kształt ich życia, na ich decyzje i doświadczenia?)

Nie każda firma będzie miała środki na to, by stworzyć własny zespół odpowiedzialny za uczenie maszynowe (machine learning), by zaprojektować własne algorytmy i by wstrząsnąć całą branżą. Ale nie musisz dokonać żadnej z tych rzeczy, aby stać się bardziej efektywnym liderem, potrafiącym przetrwać w tym niepewnym XXI wieku. Na początek warto zdać sobie sprawę, że tak naprawdę nie walczysz z maszynami o przetrwanie. W każdym razie jeszcze nie.

Mamy zły nawyk walczenia z przyszłością. Najpierw był John Henry, ścigający się z maszyną parową do kruszenia skał, potem mistrz szachowy Garri Kasparow, stawający w szranki z komputerem Big Blue firmy IBM, wreszcie Lee Sedol, osiemnastokrotny mistrz świata w go, przeciwko sztucznej inteligencji AlphaGo firmy Google. Uwielbiamy stawiać czoła własnym innowacjom. Ale kiedy człowiek przegrywa z maszyną, czyż prawdziwym zwycięzcą nie są ludzie, którzy ją zbudowali? Tym, co powinno tak naprawdę nurtować liderów, nie jest pytanie, jak inteligentne mogą być maszyny, ale co to znaczy „inteligentny” w odniesieniu do ludzi.

Przetrwanie w epoce algorytmów nie wymaga tego, by być inteligentniejszym od maszyn. Trzeba tylko wiedzieć, jak być inteligentnym.

Być inteligentnym, czyli mieć świadomość, jak właściwie postępować, unikać robienia niepotrzebnych kroków, nie marnować czasu ani zasobów oraz pozostać otwartym na nowe metody i świeże pomysły. Bycie inteligentnym nie sprowadza się do ślepego podążania za trendami. To znaczy wiedzieć, jak wykorzystać nowe sposoby myślenia, i skutecznie stosować je do praktycznego rozwiązywania problemów. Być inteligentnym dzisiaj to coś innego niż pięćdziesiąt, a nawet pięć lat temu.

Bycie inteligentnym, gdy maszyny są inteligentniejsze, wymaga stania się kimś nowym.

JAK CZYTAĆ TĘ KSIĄŻKĘ

Tę książkę oparłem na dziesięciu zasadach, które podzieliłem na trzy etapy składające się na drogę przemiany. Zacznę od twojego sposobu myślenia, następnie poszerzę perspektywę na ludzi, z którymi pracujesz, a w końcu obejmę nią cały otaczający cię świat:

III. Zmień sposób myślenia.

III. Zmień sposób pracy.

III. Zmień świat.

Małe ostrzeżenie. Zasady zawarte w tej książce nie są ani wyczerpujące, ani ustalone raz na zawsze; mają służyć jako przewodnik pomocny w osobistych poszukiwaniach. Wybrałem je na podstawie licznych rozmów z wizjonerskimi liderami i globalnymi innowatorami, opierając się na dziesięciu latach swojej pracy doradcy i konsultanta oraz na szczegółowej analizie scenariuszy, które pokazują, co w sposobie działania i myślenia zazwyczaj odróżnia liderów z epoki algorytmicznej od ich kolegów z epoki analogowej. A zatem choć spis treści tej książki możesz odczytywać jako serię zaleceń, to jednak tak naprawdę chcę ci przedstawić nie tyle listę kontrolną, ile praktyczne ramy myślenia w nowy sposób o problemach i decyzjach.

Tych dziesięć zasad to:

1. Pracuj od końca, z perspektywy przyszłości.

2. Dąż do 10x, nie do 10%.

3. Myśl komputacyjnie.

4. Polub niepewność.

5. Uczyń kulturę organizacyjną swoim systemem operacyjnym.

6. Nie pracuj: projektuj pracę.

7. Automatyzuj i przenoś na wyższy poziom.

8. Jeśli masz dowody, pytaj o powody.

9. W razie wątpliwości pytaj człowieka.

10. Miej na względzie cel, nie tylko zysk.

Czytaj tę książkę od początku do końca – albo przeskakuj z miejsca na miejsce, skupiając się na tych zasadach, które cię najbardziej interesują. W prawdziwym świecie nowe pomysły muszą być jakoś powiązane z trudnymi decyzjami, przed którymi stają przywódcy, dokonując konkretnych wyborów, przydzielając środki na określone cele lub stawiając na to czy inne przedsięwzięcie. Podczas lektury staraj się zatem dopasować poznawane zasady do swoich aktualnych wyzwań i możliwości.

Każdy rozdział kończę krótkim podsumowaniem i pytaniem – ma to być dla ciebie wyzwanie do zmierzenia się z samym sednem tego, co wymaga zmiany w twojej organizacji. To byłoby zbyt łatwe, gdybyś czytał o dokonującym się wielkim wstrząsie, nie godząc się z myślą, że być może tym, co naprawdę wymaga zmiany, nie jest ani twoja firma, ani branża, lecz ty.