Мы, видимо, стоим на пороге роботизированного мира. По мере того, как Uber разрушает таксомоторную промышленность по всему миру, можно представить, что совсем скоро другая компания — ну, Google — запустит волну беспилотных такси, переправляющих пассажиров по Лондону или Сан-Франциско, без неловких разговоров о политике.
Подробнее на сайте nowosib.com.
И, конечно же, самый систематический розничный торговец в мире — Amazon — при первой же возможности воспользуется услугами роботов-сборщиков полок? Даже самые человеческие профессии не защищены. Компания из Чикаго под названием Narrative Science обучает компьютеры писать новости. В настоящее время они специализируются на составлении отчетов о матчах юниорских бейсбольных игр с помощью оценочных карточек. Это не может закончиться хорошо …
Но разве управление людьми — это не работа, которую можно передать нашим новым повелителям-роботам? Там есть ключевое слово «люди». Ваша индустрия основана на том, как люди взаимодействуют и совершенствуются, верно? Ну пожалуй.
Не заблуждайтесь, это эпоха больших данных. Если вы работаете в отрасли, которая может количественно оценить выпуск и, следовательно, производительность, вполне вероятно, что многие решения вашей компании уже будут приниматься с использованием данных. Кто делает больше всего продаж у агентов по недвижимости? Кто наиболее эффективно применяет дорогое лекарство? Кто больше всего ценит зарплату, которую мы им платим?
Это не ново. Просто теперь на это проще а) смотреть и б) анализировать. Даже некогда субъективные отрасли вроде моей — журналистика — поддаются количественной оценке. Новостной сюжет о коррупции в местной полиции может иметь гораздо больше достоинств, чем видео чихающей кошки. Но вы просто видите, какой из них получает больше кликов в Интернете.
Как показывает последний пример, это не обязательно хорошо. Мы далеки от мира, в котором люди получали работу, основываясь на силе школьного галстука и рукопожатия, но инстинкты по-прежнему играют ключевую роль в том, как управлять людьми.
Наша интуиция часто ошибается по многим причинам. Но иногда это тоже правильно. Цифры могут указывать на инвестирование в X, но лучшая ставка может быть Y по не поддающимся количественному определению причинам. Или кто-то с первым из Кембриджского университета может быть таким же эффективным членом команды, как кто-то с 2: 1 из Кардиффского университета.
Бестселлер Малкольма Гладуэлла « Мгновение: сила мыслить без мышления» , возможно, является самым известным исследованием важности человеческих инстинктов и того, как мы оцениваем ситуации с точностью до долей секунды. Другие бизнес-ученые также писали об интуиции как об одном из самых мощных инструментов для менеджеров. В исследовании Массачусетского технологического института (MIT) 2007 года, написанном в контексте подъема аналитики, рассматривались отношения между интуицией и высшим руководством. В отчете говорится, что сочетание опыта, связей, эмоционального интеллекта, толерантности и любопытства влияет на «внутреннее чутье», которое может помочь в принятии правильных решений.
Так что, имея это в виду, маловероятно, что HAL 9000 будет готовиться к вашей работе по крайней мере в ближайшие несколько десятилетий. Как бы хорошо ни была автоматизация, люди остаются ключом к интерпретации данных.
Но это будет безрассудный руководитель, который, по крайней мере, не попытается объединить данные и технологии с собственными навыками и опытом.
Дункан Дж. Уоттс — исследователь в Microsoft и автор книги « Все очевидно: как нас подводит здравый смысл»(см. обзор ниже). Уоттс считает, что бизнес-лидеры должны сочетать опыт с научным подходом, чтобы преуспеть в своей роли. Он изложил это в январском обзоре технологий MIT. «Я считаю, что лидеры в самых разных контекстах могут извлечь выгоду из научного мышления при принятии решений», — говорит он. «Научное мышление вдохновляет научный метод, который по своей сути представляет собой рецепт для систематического, воспроизводимого изучения мира: начните с некоторых общих вопросов, основанных на вашем опыте; сформировать гипотезу, которая разрешит загадку и которая также дает проверяемое предсказание; собрать данные, чтобы проверить свой прогноз; и, наконец, оцените свою гипотезу относительно конкурирующих гипотез ».