Rastući izazov nestašice radne snage u raznim industrijama istakao je potrebu za inovativnim pristupima regrutaciji kako bi se prevazišao jaz između otvorenih radnih mesta i dostupne radne snage. Ovaj članak istražuje koncept kreativnih marketinških napora u regrutaciji i njegov potencijal da reši problem nestašice radne snage efikasnim dosezanjem neiskorišćenih talenata, diversifikacijom lanca talenata i usklađivanjem vrednosti kompanije sa kandidatima vođenim svrhom. Prihvatanjem inovativnih pristupa strategijama regrutacije, organizacije mogu prevazići izazove koje postavlja hiperkompentitivno tržište rada i obezbediti talenat neophodan za održivi rast i uspeh.

Dok se stopa nezaposlenosti i otvorena radna mesta u Sjedinjenim Američkim Državama povećavaju, nestašica radne snage i dalje muči industrije poput zdravstva i maloprodaje. Osim toga, 10.000 bejbi bumera svakog dana dostiže starosnu dob za penzionisanje, izazivajući masovni odlazak žradne snage koji stvara izazove prenosa znanja za industrije poput tehnologije i proizvodnje. Dok su neki zvaničnici državnih vlada istraživali neobična rešenja nestašice radne snage, poput popuštanja zakona o radu dece, postoje još uvek jedinstveni neiskorišćeni poolovi talenata. Na primer, iako su fleksibilne i rad od kuće poboljšali stopu zaposlenosti kod osoba sa invaliditetom, proces regrutacije i dalje neprestano previđa ovu dragocenu demografsku grupu. Pored toga, uprkos porastu zapošljavanja lica sa krivičnim dosijeom, radnici sa krivičnim dosijeom su još jedna nedovoljno iskorišćena grupa savremenih radnika.

Bez obzira na ove relativno specifične prilike, potreba za inovativnim pristupima regrutaciji kako bi se prevazišao jaz između otvorenih radnih mesta i dostupne radne snage postaje sve očiglednija kako se tržište rada razvija.

Prevazilaženje ograničenja tradicionalnih napora u regrutaciji

Provereni i istiniti, tradicionalni načini regrutacije novih talenata nisu se promenili godinama. Većina kompanija i dalje se oslanja na sajmove poslova, objavljivanje oglasa za posao na veb-sajtu kompanije i agencije za zapošljavanje kako bi stigle do tražilaca posla. I dok su ovi aspekti i dalje od suštinskog značaja za mnoge napore regrutacije i mogu doprineti efikasnoj strategiji, ostaju neki ograničavajući faktori. Na primer - i možda najvažnije - ove taktike dosežu samo aktivne tražioce posla koji su izrazili eksplicitnu nameru da traže te prilike. Ovaj jaz može otežati angažovanje celokupne potencijalne radne snage, uključujući demografske grupe koje su ključne za zapošljavanje raznovrsne radne snage. Na hiperkompentitivnom tržištu rada, ovi tradicionalni napori regrutacije su minimalni ulog, i organizacije moraju dodati kreativne strategije kako bi predstavile svoj poslodavački brend i ciljale odgovarajuće osobe na određene poslove.

Na sreću, rešenje ovog regrutacionog problema nešto je što su kompanije radile godinama unutar svojih marketinških odeljenja. Kompanije mogu rešiti ovaj problem u kadrovskim resursima koristeći postojeće taktike oglašavanja potrošača i primenjujući ih na napore regrutacije.

Kreativno oglašavanje regrutacije 101

Oglašavanje regrutacije uključuje marketing vrednosti, benefita i opšte privlačnosti organizacije kako bi privukla nove članove tima. Efikasne strategije oglašavanja regrutacije privlače aplikante za otvorene uloge (direktni odgovor marketinga), ali i stvaraju svest o brendu njihove organizacije kao poslodavcu po izboru. Ova ideja o brendiranju poslodavaca uključuje taktike za efikasno ciljanje i angažovanje kandidata van tradicionalnih sredstava pomenutih gore i često se naziva ciljanjem pasivnih kandidata. Ovo može značiti prikazivanje vrednosti kompanije kao poslodavca, određenih vrsta poslova ili čak pojedinačnih radnih mesta kao oglasa na popularnim medijskim kanalima za potrošače, poput Facebooka, YouTubea i TikToka. Iako neki mogu tvrditi da regrutaciona industrija zaostaje za taktikama oglašavanja potrošača, izazovno tržište rada tera na napredak. Potreba za pronalaženjem pravog talenta postaje sve hitnija, a pronalaženje načina za smanjenje jaza ključno je za stvaranje konkurentske prednosti u zapošljavanju. Za razliku od tradicionalnih napora, oglašavanje regrutacije putem kanala za potrošače omogućava kompanijama da budu ciljane u načinu na koji dosežu potencijalne kandidate tako što strategijski postavljaju poruke o brendu poslodavca pred određenim demografskim grupama. Na primer, dok traje trka između SAD-a i Kine u razvoju poluprovodnika, veliko ograničenje u SAD-u je dostupan talenat. Ove kompanije trebaju privući mlade ljude da se upuste u karijeru u razvoju i inženjeringu poluprovodnika. Iz ovog razloga, trebali bi razmotriti agresivno oglašavanje na kampusu kako bi postavili svoj brend pred studente i uticali na njih da se odluče za karijeru u ovakvom inženjeringu već tokom njihovog studentskog iskustva. Na ovom tržištu tehničkog talenta, poslodavci takođe mogu koristiti sajtove poput Reddita, marketinški brend poslodavca i oglase za određene poslove svojoj opsežnoj publici tehničkih uma. Sa ciljanom i inovativnom strategijom oglašavanja regrutacije, kompanije mogu ići izvan konvencionalnih oglasnih tabla kako bi iskoristile popularne platforme poput Hula, Spotifaja, TikToka, X-a i Threads-a.

Prodiranje na TikTok i dalje

Iako su oglasne table poput Indeed-a i LinkedIn-a i dalje neprikosnovene kada je reč o oglasima za posao i prijavama, nedavno istraživanje HireClix-a pokazuje da su potrošači sve više izloženi brendiranju poslodavaca na sajtovima poput YouTube-a, Amazon-a i TikToka. Ovo je pametan potez, s obzirom na to da većina potrošača provede ograničeno vreme na sajtovima za pretragu poslova, u poređenju sa beskrajnim satima koje provode na sajtovima potrošačkih medija. Aktiviranje plaćenih postavljanja oglasa na ovim sajtovima omogućava kompanijama da dosegnu veći krug aktivnih i pasivnih kandidata. Na primer, kako bi pomogao u nestašici pilota, avioprevoznik može ciljati sadržaj i interese na sajtovima poput YouTube-a, Steama i Instagrama.

Međutim, oglasi nisu jedini način za iskorišćavanje gledanosti ovih platformi. Mnoge organizacije koriste trenutne zaposlene i menadžere društvenih medija Generacije Z kako bi aktivirali poruke o zapošljavanju. Na taj način razvijaju vlastite uticajne osobe koje im mogu doneti konkurentske prednosti na hiperkompentitivnom tržištu rada. Jedan primer je menadžer društvenih medija kompanije Duolingo, Zaria Parvez, čije prikazivanje maskote platforme za učenje jezika sove na njenom TikTok nalogu i priče o radnom mestu imaju pratioce koji komentarišu da ne znaju da li da preuzmu Duolingo ili da rade za njih. Trgovci su shvatili snagu uticajnih ličnosti na društvenim medijima godinama unazad, ali sada, lideri u regrutaciji i ljudskim resursima koriste ovaj trend, iskorišćavajući ove snažne i neočekivane autoritete radnog mesta kako bi privukli vrhunske talente.

Zapravo, ove organizacije ne moraju angažovati zaposlene sa velikim brojem pratilaca da bi izvele ovu strategiju. Zahvaljujući stalno evoluirajućim algoritmima društvenih medija, korišćenje zaposlenog sa autentičnim, povezivim online prisustvom koji oponaša kulturu njihove organizacije doseći će talente na osnovu njihovih lokalnih tržišta ili interesovanja u industriji. Međutim, zastupljenost je važna, pa bi organizacije trebalo razmotriti kakav talenat žele privući. Kako žene koje su napustile radnu snagu tokom pandemije masovno vraćaju, inovativne kompanije koje žele iskoristiti ovaj novootkriveni — ili bolje reći ponovo otkriveni — pool talenata možda žele iskoristiti zaposlene koji se identifikuju kao žene kako bi prikazali koristi specifične za svoju demografsku grupu i dodatno inspirisali ponovni ulazak. I dok ove taktike regrutacije ostaju specifične, samo je pitanje vremena kada će postati mainstream.

Uključivanje TikToka i drugih kanala potrošačkih medija u svoju strategiju je obavezno za svakog pametnog regrutera. Ipak, postoje i druge maštovite alatke za marketing regrutacije koje postaju sve popularnije. Najprogresivniji regruteri takođe postavljaju temelje za regrutaciju vođenu veštačkom inteligencijom.

Korišćenje AI u regrutaciji: Komplikacije i mogućnosti

Zapravo, 88% kompanija širom sveta koristi AI u ljudskim resursima, ali istina je da postoje ograničeni smernice i samo nastajući slučajevi za njegovo uspešno implementiranje u procesu regrutacije. AI se koristi kako bi pomogao automatizaciji zadataka vezanih za često postavljana pitanja i zakazivanje intervjua, oslobađajući regrutere da ostvare ličnije veze i ulože više truda u pomaganje kandidatima da prođu kroz ceo proces zapošljavanja. Najčešći slučaj upotrebe može biti brza pomoć u pisanju opisa poslova.

Međutim, postoje opravdane zabrinutosti zbog potencijalne inherentne pristrasnosti u korišćenju AI modela u regrutaciji. Kompanije treba pažljivo obratiti pažnju na podatke koji pokreću AI algoritme; ovi skupovi podataka trebaju imati široko i raznovrsno zastupljanje. Kompanije takođe mogu osigurati da su inženjeri koji rade s ovim algoritmima obučeni da prepoznaju i ispravljaju pristrasnost u svojim podacima za obuku. Minimiziranje pristrasnosti u radnim skupovima podataka ključno je jer će budućnost omogućiti kreativnim regruterima da koriste pomoćnike AI-a za praćenje i ciljanje potencijalnih kandidata i sastavljanje personalizovanog sadržaja prilagođenog njihovom specifičnom iskustvu, preferencijama, potrebama i veštinama.

Budućnost će takođe omogućiti modeliranje AI-a kako bi pratilo stabla odlučivanja kandidata na osnovu faktora u životu. Na primer, AI može pomoći u utvrđivanju da li bi kandidat bio spreman da se preseli ili da li bi bio efikasan u obavljanju poslova na nivou koji je potreban za određenu ulogu. Može li AI početi da modelira potencijalne interakcije sa budućim menadžerom ili članovima tima kandidata? Zamislite ideju angažovanja kandidata unutar ciljanih kampanja oglašavanja regrutacije i pokazivanje im njihovog potencijalnog iskustva zaposlenja i karijernog puta kao deo procesa regrutacije, umesto jednostavnih opisa radnih mesta i opisa u tekstualnom obliku.

Ubiranje nagrada ciljanog regrutovanja

Ciljanje oglašavanja regrutacije takođe može otvoriti radnu snagu za brojne beneficije koje donosi raznolika radna snaga. Nakon odluke Vrhovnog suda u junu da poništi afirmativnu akciju u upisima na koledže, odgovornost pada na korporativnu Ameriku da prioritetizuje DEI. Usvajanjem strategijskih napora oglašavanja regrutacije, kompanije mogu bolje diversifikovati svoj dostupan talenat kako bi promovisale inkluzivniju i kreativniju radnu snagu. To se može postići razvojem promišljenih strategija ciljanja kroz različite uloge unutar organizacije i osiguravanjem da najbolji talenat vidi dostupne prilike unutar organizacije.

Potencijal za razvoj kreativnijih strategija regrutacije za organizacije je zaista beskrajan. Dosezanjem do nedovoljno iskorišćenih talenata, diverzifikacijom talenatskih tokova i usklađivanjem vrednosti kompanije sa kandidatima pokretačima svrhe, kompanije mogu pronaći talenat potreban da istisnu konkurentske firme i održe rast i uspeh na duže staze.

Davanje autonomije zaposlenima je ključno za inovacije, učinak i motivaciju. Ali, iako davanje više ovlašćenja vašim zaposlenima u donošenju odluka može izgledati jednostavno, u praksi je to teško izvesti. Autor se poziva na jaz između želje za većim osnaživanjem i sposobnosti (sa poverenjem) „deficita odluke“. Ostavljeni nerešeni, zaposleni postaju frustrirani što obećanje većeg osnaživanja i autonomije nije praćeno akcijama i ne vide priliku da se razvijaju. Lideri su takođe frustrirani nedostatkom napretka. Autor nudi pet strategija koje vam mogu pomoći da smanjite ovaj deficit odluke.

Autonomija je obeležje inovativne kulture. Sposobnost da sami donosite odluke povećava motivaciju, što zauzvrat doprinosi višim nivoima učinka i blagostanja. Takođe daje liderima više vremena da se fokusiraju na najznačajnije i složene odluke i istraže nove izvore stvaranja vrednosti. Stvaranje veće autonomije uključuje prebacivanje moći sa vrha i centra organizacije na liniju fronta osnaživanjem ljudi da donose odluke.

Možda izgleda jednostavno. U praksi, to je teško izvući. To je velika promena za rukovodioce koji su „odrasli“ u tradicionalnim, hijerarhijskim organizacijama, u kojima autoritet donošenja odluka čvrsto drži nekolicina odabranih, a mnoge odluke ostaju neizrečene.

Kao rezultat toga, zaposleni nisu navikli da donose odluke. A kada su ovlašćeni da preuzmu veću odgovornost u donošenju odluka, često im ostaje da sami to shvate bez jasnih smernica ili podrške. Čak se i najsposobniji i najentuzijastičniji zaposleni pitaju da li rade pravu stvar. Ovo može izgledati rizično, posebno kada vide da su neki od njihovih saradnika otpušteni; brinu o posledicama ako stvari krenu naopako.

Ovaj jaz između želje za većim osnaživanjem i sposobnosti (sa samopouzdanjem) je ono što ja nazivam „deficit odluke“. Ostavljeni nerešeni, zaposleni postaju frustrirani što obećanje većeg osnaživanja i autonomije nije praćeno akcijama i ne vide priliku da se razvijaju. Lideri su takođe frustrirani nedostatkom napretka.

Evo pet strategija koje vam mogu pomoći da smanjite ovaj nedostatak odluka.

Pripremite se da osnažite druge

Osnaživanje je termin menadžmenta koji dosledno ne ispunjava svoje obećanje, velikim delom zato što je rukovodiocima teško da se odreknu kontrole. Oni svoju ulogu i status vide kao usko povezane sa njihovim autoritetom za donošenje odluka. Delegiranje odgovornosti se smatra smanjenjem njihove moći. Iako mogu izgledati samouvereno i samopouzdano, u sebi se mogu osećati nesigurno i nemaju dovoljno poverenja u druge.

Pripremite se da delegirate odluke tako što ćete:

• Razmišljanje o tome šta vas je sprečavalo da osnažite ljude u prošlosti. Da li je to bio neuspeh kada ste pokušali? Šta ste mogli da uradite drugačije da to bude uspeh? Kako ste se osećali kada ste delegirali i šta možete naučiti od njih? Šta će biti potrebno da se napravi prvi korak?
• Planiranje postepene tranzicije odgovornosti, počevši od davanja niskorizičnih odluka sposobnim ljudima. Ovo pomaže da izgradite poverenje u sebe i druge pre nego što širite odgovornost.
• Smatrati da je to prilika da povećate kvalitet svog donošenja odluka i istražite druge aspekte svoje uloge, kao što su inovacije i rast, dok se oslobađate nekih od svojih menadžerskih odgovornosti.
• Podsećate se zašto ovo radite — šta bi trebalo da bude da se ljudima pruži prilika da razviju i iskoriste svoj (često bolji) uvid u proizvod, uslugu ili tržište o kome je reč.

Jedan od mojih klijenata, Džon,* morao je da preispita svoj stil rukovođenja pre nego što je bio spreman da preduzme ove korake. Vodio je strogo vođenu poslovnu jedinicu u kojoj je obavljao sve pozive. Ali njegov stil upravljanja - hranjen njegovom osnovnom nesigurnošću u vezi sa tim da li je dovoljno dobar - ometao je sposobnost tima da inovira i ispuni svoje ambiciozne ciljeve rasta. Radeći sa jednim od svojih direktnih izveštaja, identifikovao je zaposlene kojima je mogao najviše da veruje u nekim svojim odlukama, što je označilo početak njegovog puta osnaživanja.

Razviti skup principa odlučivanja

Vaša uloga kao vođe je da ohrabrite svoje ljude da razmišljaju svojom glavom - a ne da donosite pravila za njih. Podstaknite ih da prilikom donošenja odluka uzmu u obzir ono što je u najboljem interesu kupaca i organizacije. Postavite granice za prinos i rizik. Istaknite potencijalna ponašanja koja mogu poremetiti ispravno donošenje odluka (na primer, umor, miopija ili preterano samopouzdanje). Insistirajte na transparentnosti kako bi mogli da saopšte ne samo odluku, već i obrazloženje, po potrebi.

Ovi principi određuju pitanja na koja svaki donosilac odluka može da odgovori dok se priprema za donošenje odluke:

• Odluka: Utvrditi problem koji treba da se reši i odluku koju treba doneti.
• Materijalnost: Zašto je to važno?
• Vremenski okvir: do kada je potrebna odluka?
• Alternative: Koje su druge opcije? Možete li se ispitati iz drugačije perspektive?
• Dokazi: Šta znate iz direktnog iskustva i uvida iz analitike?
• Verovanja: U šta treba da verujete ili pretpostavite?
• Predrasude: Kako ste ublažili potencijalne pristrasnosti, kao što su pristrasnost potvrde ili preterano samopouzdanje?
• Kriterijumi: Kako ćete oceniti odluku?
• Zainteresovane strane: Ko treba da bude uključen u donošenje odluke?
• Rasuđivanje: Šta ste odlučili?
• Komunikacija: Kako ćete rezimirati i saopštiti odluku?
• Pregled: Koje lekcije vas ova odluka može naučiti o budućim?

Pojasnite uloge u donošenju odluka

Neophodno je razjasniti uloge, prava i odgovornost odlučivanja. Ovo počinje na vrhu. Zapišite odluke za koje ste odgovorni, pojedinačno i kolektivno. Razmislite da li ste vi najbolja osoba za donošenje ovih odluka, a imajte na umu da i dalje imate sveukupnu odgovornost – delegiranje ne treba mešati sa nepoštovanjem dužnosti.

Da li ćete delegirati odluku ili ne zavisi od vaše uloge, vaših (i tuđih) sposobnosti, materijalnosti odluke i očekivanja drugih. Što je odluka složenija i osetljivija, veća je verovatnoća da ćete zadržati ulogu donošenja odluka. Na primer, jedan od mojih klijenata, Keith Underwood, izvršni direktor i finansijski direktor The Guardian-a, rekao je da neće delegirati kada „odluka uključuje sofisticiran pogled na kontekst u kojem organizacija posluje, ima duboke implikacije na poslovanje i kada zainteresovane strane [npr. zaposleni, investitori] očekuju da imam potpuno vlasništvo nad odlukom." Kelli Devine, predsednica Mastercard UK i Irske, rekla mi je: „Jedini put kada zaista osećam da je teško delegirati je kada je odluka u situaciji pod velikim pritiskom, spornoj ili posledičnoj, a ja jednostavno ne želim da neko drugi ili moj tim taj teret nosi sam."

Identifikujte kome možete dati veću odgovornost za donošenje odluka, na osnovu njihovih sposobnosti i oblasti odgovornosti, i definišite obim onoga o čemu oni mogu da donose odluke. Vremenom ih ohrabrite da svoju odgovornost spuste naniže kada oboje budete sigurni da novi sistem funkcioniše.

Na primer, finansijski direktor i predsednik odeljenja mogu doneti ključne odluke u velikim komercijalnim pregovorima, konsultujući stručnjake za pravne poslove ili nabavke po potrebi. Zatim, vođa poslovne jedinice ili menadžer proizvoda može doneti odluke o cenama ili resursima za određene proizvode. Slično tome, osoba koja direktno radi sa kupcima može odlučiti kako najbolje odgovoriti na pritužbe kupaca.

Pokažite svoje verovanje u ljude

Svako donosi odluke svakog dana na poslu, svesni toga ili ne. Ovo uključuje kako da se predstavite, kako da reagujete na situacije i gde da usmerite svoju pažnju. Donošenje odluka koje imaju veći uticaj na vaš tim, kao što su raspoređivanje resursa, cene i distribucija, može izazvati niz emocija — od anksioznosti do uzbuđenja.

Pokazujući svom zaposlenom da verujete u njih dok napreduju, gradite samopouzdanje i poverenje u njihove sposobnosti. To možete učiniti tako što ćete reći:

Želim da preuzmete više odgovornosti za donošenje […] odluka s obzirom da poznajete [proizvod/uslugu/tržište/problem] bolje od bilo koga. Shvatam da je ovo korak napred za tebe i da bi se mogao osećati zastrašujuće. Ali ja potpuno verujem u tebe. Već su uspešno preuzimao nove odgovornosti i siguran sam da to možeš ponovo. Biću tu da ti pomognem kada ti zatrebam.

Jedan od mojih klijenata, Kevin Aussef, globalni COO u CBRE, kompaniji za komercijalne nekretnine, naziva ovaj proces „podešavanjem osobe za pobedu“. Ovo podrazumeva:

• Pronalaženje da li su sposobni da preuzmu odgovornost — kroz svoju posvećenost, način razmišljanja o rastu, integritet i hrabrost kada stvari ne idu kako je planirano.
• Podsticanje da iznova razmisle o tome kako najbolje doneti odluku u svojoj nadležnosti. Na primer, koja tehnologija i alati bi mogli da poboljšaju kvalitet uvida na koje se oslanjaju i potencijalno donose neke odluke?
• Otvoreno dele informacije i uvid po potrebi kako bi razumeli punu sliku i važnost odluke. Ovo uključuje širi kontekst (npr. razvoj kupaca, konkurenata i zainteresovanih strana) i njihov doprinos ovih odluka strategiji.
• Biti na raspolaganju za konsultacije. Izbegavajte iskušenje da uđete i odlučite kada smatrate da ne ide onako kako želite, osim ako ne postoji značajan rizik za posao.
• Dajte im svoju podršku čak i ako ishod nije onakav kakav ste očekivali. Povremeno dozvolite ljudima da ne uspeju i da iskuse negativne posledice svojih odluka, što će im pomoći da nauče šta treba da urade bolje sledeći put.
• Nagrađivanje i javno priznanje uspeha — i napor — da podstakne druge članove tima da traže slične mogućnosti.

Stvorite prilike za učenje

Jasnoća i vera idu daleko. Ali još uvek može postojati neke praznine u sposobnosti donošenja odluka i prosuđivanja. Možete ih rešiti koristeći četiri mogućnosti učenja.

Prvo, podučite ljude dok se pripremaju za donošenje odluka. Ohrabrite ih da asimiliraju informacije od kolega, trećih strana i tehnologije, pažljivo ih analiziraju, pažljivo slušaju i pažljivo prosuđuju.

Ohrabrite ih da razmisle o odlukama, posebno kada ishodi nisu bili onakvi kakvi su planirani. Postavite pitanja kao što su: Šta nismo uzeli u obzir? Koje faktore smo potcenili? Koja je perspektiva mogla da pomogne? Koga smo trebali uključiti? Šta bismo bolje uradili sledeći put?

Drugo, otvorite proces donošenja odluka — na primer, pozivajući ljude na kritične sastanke kao priliku da posmatraju, ili čak koriste mehanizme glasanja. Jedan od mojih klijenata rutinski poziva ljude koji su najbliži klijentima na sastanke ne samo da posmatraju, već i da daju svoj uvid.

Treće, strukturirajte sastanke oko odluka kako biste povećali njihov značaj i dali ljudima priliku da doprinesu odlukama. U dnevnom redu izložite odluke koje treba doneti. Na primer, možete napisati ovo u dnevnom redu: „Svrha sastanka je da donesemo sledeće odluke. Da bismo to uradili, moramo da razmotrimo sledeća pitanja.” Otvorite sastanak podsećanjem zašto su odluke važne i pozivom da svi kažu svoje mišljenje. Tokom diskusije ohrabrite učesnike da dele različite perspektive i izazivaju jedni druge. Na kraju rezimirajte odluke i navedite osobe koje su odgovorne za njihovo sprovođenje. Ovo će pomoći ljudima da uvežbaju svoje veštine donošenja odluka i pripremiće ih za donošenje složenijih odluka.

Četvrto, jasno saopštavajte važne, kritične odluke – kao što su otpuštanja, pokretanje novih inicijativa i velika ulaganja – kako bi ljudi mogli da saznaju kako su donete odluke. Ispitivanje koje proizilazi iz ove transparentnosti moglo bi čak i da poboljša kvalitet donošenja odluka.

. . .

Veće osnaživanje je hvale vredan poduhvat koji često ne ispunjava svoje obećanje. Prečesto se ne posvećuje dovoljno pažnje uslovima koji omogućavaju donosiocima odluka da se približe. Ovih pet strategija će vam pomoći da napravite dividendu odluka u vašoj organizaciji u vidu većeg angažovanja, produktivnosti i rasta.

Ambiciozni preduzetnici se sve više okreću veštačkoj inteligenciji (AI) kako bi podstakli rast, inovacije i efikasnost. Koristili su AI da bi se takmičili sa velikim igračima, pokazujući da mali timovi mogu postići izvanredan uticaj. Preduzetnici koji nameravaju da zaposle više od 20 ljudi znatno češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele. Uprkos entuzijazmu, izazovi kao što su troškovi, implementacija i privatnost podataka i dalje postoje. Ali postavljanje strateškog tempa, jačanje saradnje između ljudi i AI, i podsticanje eksperimentisanja koje vode zaposleni može pomoći.

Kada je tim u kompaniji Anysphere 2022. godine pokrenuo Cursor – AI asistenta za kodiranje – oni nisu bili dobro finansirani gigant. Bili su mala grupa programera koja je gradila pametniji način za pisanje koda. U roku od nekoliko meseci, takmičili su se sa alatima kompanija OpenAI i GitHub, dokazujući da čak i najmanji timovi mogu da postignu mnogo više nego što se od njih očekuje kada ih pokreće AI. Ova vrsta skalabilnog, inteligentnog dizajna više nije isključivi domen velikih firmi ili tehnoloških startapova. Iako su Anysphere i drugi slični njima još uvek na početku svog puta, oni pokazuju kako ambiciozni preduzetnici mogu da iskoriste AI za ubrzavanje donošenja odluka, otključavanje novih tržišta i optimizaciju poslovanja. Naše najnovije istraživanje Global Entrepreneurship Monitor (koje je obuhvatilo više od 2.300 američkih preduzetnika) pokazuje da preduzetnici sa ambicijama za rast – ambiciozni preduzetnici – mnogo češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele i budući uspeh. Kako bismo vodili ove poduhvate, u nastavku predstavljamo praktičan okvir za rast uz pomoć AI.

Važnost ambicioznih preduzetnika

Mala preduzeća čine 99% svih firmi u SAD i skoro polovinu zaposlenih u privatnom sektoru, prema podacima američkog Biroa za statistiku rada (U.S. Bureau of Labor Statistics). Takođe, konstantno nadmašuju veće firme u otvaranju novih radnih mesta (U.S. Census Bureau). Ali mnogo manji podskup – ambiciozni preduzetnici – pokreće najtransformativnije promene. Podaci Global Entrepreneurship Monitora pokazuju da samo 18% američkih preduzetnika očekuje da će zaposliti 20 ili više ljudi u narednih pet godina. Ovi preduzetnici se ističu: imaju preko četiri puta veću verovatnoću da će uvesti nove proizvode ili usluge u poređenju sa onima koji ne predviđaju zapošljavanje, što ih pozicionira kao katalizatore i za otvaranje radnih mesta i za inovacije. Ovi ambiciozni preduzetnici ne teže samo rastu – oni teže da remete, skaliraju i vode. Oni vide AI kao ključnu za postizanje tih ciljeva. I postižući ih, oni nesrazmerno doprinose ekonomskoj obnovi.

Usvajanje AI u preduzetništvu

Lideri velikih firmi se uveliko slažu da AI transformiše industrije, remeti radne tokove i redefiniše poslovne modele sa neviđenom brzinom. U globalnoj anketi kompanije Deloitte, 78% rukovodilaca je izjavilo da planira da poveća svoja ulaganja u AI tokom naredne godine. Ali ovo nije samo priča o disruptivnim promenama na nivou preduzeća. Generativni AI alati demokratizuju sposobnosti koje su nekada bile rezervisane za velike timove i velike budžete.

Ipak, uprkos širenju dostupnih AI aplikacija, postoji relativno malo istraživanja o percepcijama usvajanja AI među malim i srednjim preduzećima. Jedna od retkih dostupnih anketa pokazala je da samo 21% malih preduzeća koristi AI ili planira da ga koristi u naredne dve godine. Međutim, naši GEM podaci otkrivaju jasniju sliku: ambiciozni preduzetnici – oni koji predviđaju zapošljavanje najmanje 20 novih radnika u narednih pet godina – stavljaju mnogo veći naglasak na AI. Preciznije, 87% njih predviđa da će AI biti ključna za njihov poslovni model i strategiju u naredne tri godine. Preko 90% očekuje pozitivne uticaje na prihod i rast, pri čemu većina navodi prednosti kao što su razvoj inovativnih proizvoda i usluga, poboljšana produktivnost i efikasnost, unapređena personalizacija za kupce i bolje upravljanje rizikom i usklađenošću.

Ovo nije samo teorija. Preduzetnici mogu izgledati bolje pozicionirani od velikih firmi za integraciju AI. Novi poduhvati mogu da grade procese vođene veštačkom inteligencijom od prvog dana, a etabliranija mala preduzeća često posluju sa manje od pet zaposlenih – dovoljno agilni da izbegnu birokratiju. Ali mala veličina takođe može biti ograničenje. Ograničeni finansijski i ljudski resursi, posebno za netehnološke firme koje ređe dobijaju rizični kapital, znače da je rast – a ne usvajanje tehnologije – često prioritet. U nedostatku značajnih internih tehničkih timova, mnogi osnivači se suočavaju sa stvarnim izazovima u usvajanju i upravljanju naprednom tehnologijom.

Čak i među ambicioznim preduzetnicima, entuzijazam za AI ne nadjačava zabrinutost. Glavne brige uključuju troškove i prepreke u implementaciji (84%), kao i otpor zaposlenih (72%) i/ili kupaca (81%). Osamdeset osam posto je navelo privatnost podataka kao ključnu brigu. Iako GEM podaci pokazuju da ambiciozni preduzetnici češće posluju u tehnološki intenzivnim sektorima – ili agresivno koriste tehnologiju u svom poslovanju – oni i dalje predstavljaju tek nešto više od 10% ambicioznih preduzetnika koje smo anketirali. To sugeriše da većina možda nema tehnološke veštine ili orijentaciju koja bi omogućila takva ulaganja. AI već dugo pomaže u unapređenju ljudskog rada.

Robotska automatizacija procesa obavlja ponavljajuće pozadinske zadatke, dok analitička AI podržava brže i tačnije donošenje odluka o predviđanju, određivanju cena i ciljanju kupaca. Generativna AI sada omogućava preduzetnicima da testiraju marketinške strategije ili poslovne modele za nekoliko dana umesto nedelja – i da kreiraju sadržaj, od prezentacija za investitore do koda, uz minimalan unos.

AI takođe transformiše industrije koje se tradicionalno ne smatraju tehnološki naprednim. Stuccco, kompanija za virtuelno uređenje nekretnina, sve više dodaje AI mogućnosti svojim renderima uređenih prostora. ImagineInteriors.ai, na primer, je proizvod obučen na dizajnima koje su stvorili ljudi, a koji će profesionalcima u nekretninama pružiti vizualizaciju proizvoda i virtuelno uređenje. Druga ponuda omogućava potrošačima da sami kreiraju uređenja sa proizvodima koji se mogu kupiti. Ono što je nekada zahtevalo nameštaj i nedelje priprema, sada će biti urađeno za nekoliko sati uz fotorealistične AI rendere – omogućavajući malim firmama da se takmiče sa luksuznim agencijama. Ovi alati ne zamenjuju ljudsko rasuđivanje – oni ga proširuju.

Nedavno je uspon agentivne AI – alata koji mogu samostalno obavljati digitalne zadatke – proširio ove mogućnosti. Preduzetnici sada mogu automatizovati izradu veb-sajtova, obradu transakcija, korisničku podršku i istraživanje tržišta. Iako je ljudski nadzor i dalje ključan, ovi agenti značajno povećavaju kapacitet. Ukratko, AI pomaže preduzetnicima da rastu pametnije, a ne samo veće.

Okvir za preduzetnike

Da bismo vodili preduzetnike – posebno one sa visokim ambicijama za rast – razvili smo praktičan, prilagodljiv okvir za usvajanje AI. Koristan je i za one koji podržavaju preduzetničke poduhvate, uključujući investitore, savetnike i partnere u ekosistemu. Ovaj okvir se mora primeniti uz razumevanje resursa, konteksta i težnji svakog poduhvata. Poduhvat sa dubokim tehničkim sposobnostima imaće drugačiji pristup od startapa sa ograničenim finansijskim ili tehničkim resursima. U svim slučajevima, međutim, važi jedan princip: usvajanje AI ne može biti isključivo odozgo-nadole.

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

Prvo pitanje koje preduzetnici moraju postaviti nije samo da li da usvoje AI – već kako i koliko brzo. Dok neke firme pokušavaju sa potpunom implementacijom, većina ima koristi od postepenog usvajanja zasnovanog na učenju iz eksperimentisanja. Kao što preduzetnici često razvijaju minimalno održive proizvode, tako mogu razviti i minimalno održive slučajeve upotrebe AI. Automatizacija ponavljajućih zadataka, bilo pomoću RPA ili sve više AI agenata, retko zahteva velike promene u procesima. Ove rane primene grade zamah i unutrašnju podršku.

Neka preduzeća daju prioritet prilikama visoke vrednosti koje donose prihod, kao što je korišćenje AI za efikasnije lansiranje novih proizvoda ili proširenje dosega do kupaca. Druga počinju sa laganim alatima za uštedu troškova koji su ugrađeni u postojeće sisteme.
I, preduzetnici ne moraju odmah da grade internu stručnost za AI. Mnogi počinju radeći sa kompanijama koje ugrađuju AI u alate dizajnirane za njihovu industriju. Netic, na primer, je dobavljač rešenja za HVAC, vodovodne i električarske poslove. Nudi AI za automatizaciju i predviđanje angažovanja kupaca, zakazivanja i marketinga. Optimizacijom ovih operativnih zadataka, Netic pomaže sebi i svojim klijentima, malim uslužnim firmama, da poboljšaju efikasnost bez dodavanja novih zaposlenih ili tehničke infrastrukture.
Alati poput ovih daju preduzetnicima niskorizičan način da potvrde potencijal AI. Preduzetnicima koji žongliraju sa više uloga, oni oslobađaju vreme da se fokusiraju na rast. Iako oslanjanje na spoljne dobavljače AI možda neće doneti trenutnu konkurentsku prednost, ono gradi organizaciono samopouzdanje i utire put za strateškije, interno eksperimentisanje u budućnosti.

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

Iako AI optimizuje radne tokove i automatizuje zadatke, ona nije potpuna zamena za ljudske veštine. Odlična je u obradi podataka, prepoznavanju obrazaca i izvršavanju ponavljajućih ili zadataka zasnovanih na pravilima. Ljudi donose kritičko razmišljanje, empatiju, rasuđivanje i prilagodljivost – veštine koje mašine ne mogu da repliciraju. Prilika leži u dizajniranju radnih tokova gde ljudi i mašine koriste svoje prednosti.

Razmotrite kako čak i uslužno orijentisana preduzeća unapređuju personalizaciju pomoću AI. Style DNA, na primer, počeo je kao usluga ličnog stilizovanja usmerena na pomaganje korisnicima da maksimalno iskoriste svoju postojeću garderobu. Da bi proširila svoj uticaj i poboljšala personalizaciju, kompanija je kasnije integrisala AI u svoju platformu – koristeći prepoznavanje slika i učenje o preferencijama kako bi predložila odabrane odevne kombinacije na osnovu fotografija koje korisnici postave i njihovih profila stila. Dok aplikacija generiše modne preporuke zasnovane na podacima, korisnici ostaju u kontroli, birajući konačni izgled koji odražava njihov ukus. Ovaj hibridni model spaja ljudsku kreativnost sa mašinskom inteligencijom i takođe podržava održivu modu podstičući ponovnu upotrebu umesto nove potrošnje.

U preduzetničkim poduhvatima gde zaposleni obavljaju mnogo različitih poslova, AI može preusmeriti članove tima sa ponavljajućih zadataka na kreativnije uloge okrenute klijentima. Ova tranzicija produbljuje angažovanje, poboljšava zadržavanje zaposlenih i povećava vrednost ponude kompanije. Preduzetnici bi trebalo da predstave usvajanje AI ne kao pretnju, već kao način za jačanje ljudskog potencijala.

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

Za razliku od velikih firmi, većina preduzetničkih poduhvata ne može da zaposli posvećene AI timove. Ali i dalje mogu biti vodeći u usvajanju osnaživanjem „građana programera“ ili „vibe kodera“ – radoznalih, tehnološki pismenih zaposlenih koji su voljni da eksperimentišu, čak i bez formalne obuke za AI. Ovi članovi tima razumeju radne tokove i kulturu kompanije, što ih čini idealnim ranim usvajačima.

Gotovo svaki jezički model sada može da generiše kod. Postoje i specijalizovani alati koji mogu da koriste AI za kreiranje veb-stranica, prezentacija, poslovnih planova, istraživanja tržišta, dizajna proizvoda, logotipa i skoro svake druge digitalne komponente koja je potrebna malim preduzećima. Ovi alati su obično jeftini ili čak besplatni. U preduzetničkom okruženju, ovakva dostupnost je multiplikator snage.

Ovo usvajanje odozdo-nagore gradi poverenje, a GEM podaci pokazuju da su preduzetnici zabrinuti da se njihovi zaposleni plaše AI. Ali veća je verovatnoća da će oni prihvatiti tehnologiju kada je uvedu kolege, a ne kada je nametnuta sa vrha. Vremenom, ovi rani usvajači postaju interni šampioni koji modeliraju najbolje prakse i grade organizacionu AI pismenost. Preduzetnici bi trebalo da ojačaju ovaj zamah ciljanim razvojem, priznavanjem i jasnim podsticajima. Ako se uradi kako treba, usvajanje AI vođeno zaposlenima ne samo da povećava produktivnost, već i oblikuje agilniju i inovativniju kulturu.

. . .

Veštačka inteligencija više nije isključivi domen tehnoloških giganata. Sa alatima koji su dostupniji i troškovima implementacije nižim nego ikad, preduzetnici orijentisani na rast su u dobroj poziciji da predvode. Kada se primeni promišljeno, AI pomaže malim preduzećima da se brže razvijaju, posluju pametnije i usmere ljudski kapital na kreativnost, angažovanje kupaca i inovacije. Ali otključavanje ovih prednosti zahteva više od eksperimentisanja – zahteva promenu načina razmišljanja.

Najuspešniji preduzetnici će tretirati AI ne samo kao alat, već kao stratešku sposobnost ugrađenu u celo poslovanje. Sledeći talas poslovne transformacije neće doći samo iz upravnih odbora kompanija sa liste Fortune 500. Pokretaće ga odvažni preduzetnici koji kombinuju ambiciju sa pametnom primenom AI kako bi nadmašili, nadmudrili i nadjačali konkurenciju.

Mnogi rukovodeći timovi briljiraju u kreiranju strategije, ali ne uspevaju da stvore uslove neophodne za njeno uspešno sprovođenje. Pre pokretanja velike inicijative, lideri bi trebalo da procene stratešku spremnost organizacije kroz tri dimenzije: apetit (da li ljudi istinski prihvataju ishod kao svoj), kapacitet (da li organizacija ima fokus i raspoložive resurse da izdrži rad) i set veština (da li zaposleni poseduju sposobnosti koje taj rad zahteva). Istraživanja u oblastima motivacije, organizacione otpornosti i razvoja liderstva, kao i primeri iz kompanija poput Microsoft-a, Boeing-a i softverskih korporacija, pokazuju da neuspesi u realizaciji obično ne potiču od loše strategije, već od zanemarenih nedostataka u spremnosti. Ipak, lideri mogu ojačati tim u sve tri oblasti pre početka implementacije kako bi povećali šanse za uspeh.

Većina rukovodećih timova sa kojima sam radio izuzetno je vešta u strateškom planiranju. Oni prikupljaju tržišne podatke, debatuju o kompromisima, testiraju pretpostavke i pažljivo analiziraju finansijske projekcije dok slika ne postane jasna. Odluka koja proizađe iz tog procesa najčešće je potpuno opravdana.

Zatim se sastanak završi. Lideri napuštaju prostoriju puni samopouzdanja, a potom postepeno preovladava drugačija realnost.

Inicijativa koja je imala čist put tokom strateške sesije počinje da nailazi na trenje. Prvi rokovi se pomeraju. Sastanci se množe dok timovi pokušavaju da utvrde ko je za šta odgovoran. Prioriteti se sukobljavaju. Napredak koji je delovao izvesno sada zahteva znatno više koordinacije nego što je iko planirao.

Globalno istraživanje kompanije McKinsey iz 2021. godine pokazalo je da manje od jedne trećine organizacionih transformacija uspeva i da poboljša performanse i da održi ta poboljšanja tokom vremena — što je procenat koji ostaje nepromenjen tokom 15 godina istraživanja. BCG je došao do sličnih podataka: približno 30% programa promena velikih razmera ostvaruje očekivanu vrednost. Izazov gotovo nikada nije u onome što je odlučeno, već u tome da li su tri neophodna uslova za efikasnu primenu uopšte bila uspostavljena.

Ovaj model nazivam Trijada spremnosti:

• Apetit, odnosno stepen u kojem su ljudi iskreno posvećeni ishodu i doživljavaju ga kao nešto što sami oblikuju.

• Kapacitet, odnosno mera u kojoj sistem poseduje raspoloživost, fokus i otpornost potrebne za održavanje rada.

• Set veština, odnosno stepen u kojem trenutne sposobnosti odgovaraju stvarnim zahtevima posla — ne onome što piše na papiru, već poslu kakav on zaista jeste.

Ove scenarije sam video mnogo puta. Firma za profesionalne usluge pokreće inicijativu za unakrsnu prodaju sa jasnom tržišnom logikom, koja propada u roku od 90 dana jer partneri koji su trebali da je iznesu to nisu učinili. Tehnološka kompanija odobrava modernizaciju platforme za koju su se svi složili da kasni, a zatim posmatra kako se projekat razvlači na tri godine jer inženjerski tim već radi punim kapacitetom na dva druga programa. Zdravstvena kompanija u fazi rasta unapređuje svog najboljeg kliničkog direktora na korporativnu funkciju, a zatim narednih šest meseci provodi pitajući se zašto je realizacija usporila.

Razumevanje pozicije vaše organizacije ili tima na svakom kraku ove trijade pokazuje vam ne samo da li ste spremni za strateške promene, već i šta je potrebno popraviti pre nego što počnete. Svi elementi moraju biti na mestu da biste uspeli.

Apetit: Energija koja stoji iza odluke

Konsenzus se vidi na sastanku. Apetit se pokazuje kasnije — kada se prioriteti sudare, kada posao postane nezgodan i kada ljudi moraju da odluče šta će zaštititi. To je trenutak koji otkriva ko je zaista prihvatio ishod, a ko je samo bio prisutan kada se odlučivalo.

Apetit je specifičan oblik energije. Na nivou organizacije, on podrazumeva lidere i timove koji ulažu diskrecioni napor čak i kada okolnosti olakšavaju odustajanje. Unutar radnih grupa, to je zajednički osećaj da „ovaj projekat pripada nama“. Za pojedinca, to je pitanje da li odgovornost doživljava kao sopstvenu priliku za vođstvo ili kao obavezu nametnutu odozgo.

Teorija samodeterminacije, koju su razvili psiholozi Edvard Desi i Ričard Rajan, opisuje motivaciju kao spektar koji se proteže od pukog povinovanja — obavljanja posla samo zato što se to traži — preko internalizacije i osećaja vlasništva, pa sve do zagovaranja, gde ljudi aktivno podstiču druge ka ishodu. Povinovanje donosi trud samo do trenutka kada rad postane težak. Osećaj vlasništva gura kroz taj otpor.

Satja Nadela je to razumeo kada je preuzeo Microsoft. Kompanija je imala ogromne tehničke mogućnosti i finansijsku snagu. Ono što joj je nedostajalo bila je unutrašnja energija za dugoročnu saradnju: sektori su godinama trošili vreme na međusobno takmičenje umesto na zajednički razvoj. Nadela nije promenio strategiju. Obnovio je motivaciono okruženje: preoblikovao je podsticaje, nagrađivao zajedničko učenje i preusmerio kulturu ka kolektivnom napretku.

Apetit se gradi kroz dva elementa:

1. Autorstvo

Ljudi ulažu u strategiju u čijem su kreiranju imali stvaran udeo. To podrazumeva traženje mišljenja i pažljivo slušanje pre nego što se plan u potpunosti formuliše, a ne nakon što je objavljen.

2. Značenje

Ljudi održavaju nivo zalaganja kada mogu da povuku jasnu vezu između posla i onoga za šta se lično zalažu. Kada se ta veza podrazumeva umesto da se jasno artikuliše, ona najčešće i ne postoji.

Kapacitet: Napor koji sistem može da izdrži

Apetit vam govori da li ljudi žele da iznesu posao. Kapacitet vam govori da li sistem oko njih — organizacija, tim, pojedinac — može taj napor da izdrži.

Većina lidera o ovome razmišlja kao o problemu rasporeda: kalendar je pretrpan, inicijativa je previše, sati je premalo. U tome često ima istine, ali kapacitet seže dublje od samog vremena. Reč je o tome koliko sistem može da apsorbuje pre nego što počne da puca — uključujući kognitivni fokus i psihološku otpornost koje zahteva kontinuiran, visokokvalitetan rad. Kada su te rezerve zdrave, zaposleni se prilagođavaju, oporavljaju od neuspeha i donose dobre odluke pod pritiskom. Kada su iscrpljene, isti posao počinje da zahteva nesrazmerno veliki trud, a kvalitet razmišljanja neprimetno opada, iako tempo aktivnosti ostaje visok.

Istraživanje neuronaučnika Brusa Makjuena o alostatskom opterećenju objašnjava šta se dešava ispod površine. Hronični stres opterećuje biološke sisteme odgovorne za mentalnu fleksibilnost, emocionalnu regulaciju i zdravo rasuđivanje. Organizacije koje neprekidno funkcionišu na ivici svojih kapaciteta neminovno počinju da prave greške u realizaciji.

Program Boeing 737 MAX predstavlja primer sa visokim ulozima onoga što takvo nagomilavanje proizvodi. Dve nesreće 2018. i 2019. godine, u kojima je poginulo 346 ljudi, analizirane su kroz prizmu nedostataka u dizajnu, regulatornih propusta i odstupanja od inženjerske discipline. U osnovi svega ležao je problem kapaciteta koji se gradio godinama. Bivši viši menadžer na proizvodnoj liniji modela 737 kasnije je opisao vanredan pritisak na proizvodne radnike da isporučuju avione brže nego što je sistem mogao pouzdano da podnese. Briga je postojala, ali je ignorisana. Metrika koja je dominirala bila je brzina, pa je vremenom sposobnost timova da uoče ključne propuste erodirala.

Manje vidljiva verzija ovoga dešava se svakodnevno u organizacijama. Tim koji nosi tri programa preuzima i četvrti. Od lidera koji već vodi dve velike inicijative traži se da preuzme i treću. Svi veruju da je to izvodljivo — i često jeste, sve do trenutka kada se nešto važno propusti ili se odluka donese sa manje pažnje nego što zaslužuje.

Instinkt u mnogim organizacijama je da rešavaju probleme sa kapacitetom zapošljavanjem novih ljudi ili snižavanjem očekivanja. Ponekad su to ispravni potezi. Ipak, češće se kapacitet stvara promenom uslova koji okružuju rad. Lideri to mogu postići na četiri načina:

1. Odlaganjem jedne inicijative kako bi druga imala stvarnu priliku za uspeh, čime se smanjuju konkurentski prioriteti pre nego što podele pažnju tima.

2. Jasnim definisanjem vlasništva nad odlukama, kako bi timovi provodili manje vremena preispitujući ranije razgovore, a više napredujući u poslu.

3. Preusmeravanjem resursa ka inicijativama koje su najvažnije.

4. Zaštitom vremena za neometano razmišljanje, saradnju i rešavanje problema koje kompleksan rad zahteva.

Lideri koji dosledno sprovode kompleksne promene retko pitaju: „Možemo li ovo da uguramo?“ Oni pitaju: „Koji uslovi moraju postojati da bi ovaj posao uspeo?“

Set veština: Sposobnost na nivou zahteva posla

Čak i kada su prisutni apetit i kapacitet, ostaje pitanje: da li ljudi odgovorni za realizaciju poseduju veštine koje posao zahteva?

Ovo pitanje često stvara nelagodu kod lidera. Pokretanje ove teme može delovati kao kritika zaposlenih, a ne kao objektivna procena spremnosti. Međutim, nedostaci u veštinama nisu lični neuspesi već strukturalna realnost. Kada se zanemare, izazivaju probleme u izvršenju koje je lako pogrešno protumačiti.

Pol Hersi i Ken Blanšar razvili su svoj model situacionog liderstva krajem šezdesetih godina prošlog veka oko jednostavnog zapažanja: kompetencija nije fiksna niti opšta osobina — ona je specifična za svaki zadatak. Osoba može biti izuzetno vešta u jednoj oblasti, dok u drugoj funkcioniše kao početnik, a zadatak lidera je da prepozna u kojoj se situaciji nalazi. Lider ne može dodeliti posao koji zahteva veštine koje neko još nije razvio, prevideti taj jaz i potom kriviti osobu za loše rezultate.

Tokom prelaska na „cloud-first“ poslovne modele početkom 2020-ih, vrhunski inženjer sa dubokim tehničkim kredibilitetom unapređen je da vodi funkciju obuke i razvoja. Ipak, nije posedovala veštine za izgradnju sistema koji bi druge doveli do njenog nivoa, što je dovelo do oklevanja, prevelikog oslanjanja na spoljne saradnike i zastoja u napretku.

Setovi veština mogu se procenjivati i razvijati promišljenije nego što mnogi lideri misle. Umesto pitanja da li je neko spreman, lideri mogu postaviti pitanje: „Gde postoji jaz između onoga što ovaj posao zahteva i trenutno raspoloživih sposobnosti?“ Ta promena fokusa premešta pažnju sa procene ličnosti na razumevanje ko treba da napreduje kako bi projekat uspeo.

Premošćavanje tog jaza retko zavisi od jedne intervencije. Ponekad podrazumeva mentorstvo kroz nepoznate situacije dok se ne razvije potrebno rasuđivanje. Ponekad znači uparivanje manje iskusnog lidera sa nekim ko je taj put već prošao. Ponekad je reč o kreiranju razvojnih zadataka koji postepeno šire odgovornost ili pružanju prilike za praksu pre nego što ulozi postanu previsoki.

Svaka značajna strategija traži od ljudi da rade stvari koje ranije nisu radili. Najbolji lideri to očekuju i, umesto da čekaju da se kompetencije same pojave, koriste sam rad za njihov razvoj.

Ponovo na sastanku rukovodstva

Zamislite ponovo onu salu za sastanke — prostoriju u kojoj je strategija delovala kristalno jasno, a odluka potpuno ispravno.

Ono što taj razgovor često propušta da osvetli jeste da li su stvoreni uslovi za uspeh.

Da li ste definisali plan u čijem su kreiranju zaposleni učestvovali kako bi taj ishod prihvatili kao svoj? Da li ste obezbedili stvaran kapacitet za rad? I da li posedujete, ili možete izgraditi, veštine neophodne za realizaciju?

Svi ovi uslovi moraju biti ispunjeni pre nego što vaš tim uopšte može uspešno da krene u sprovođenje strategije.

Sukobi se često mogu rešiti ako znamo njihov uzrok i razloge zbog kojih postoje. Međutim, u porodičnim preduzećima, starija generacija često nesvesno stvara uslove za strukturne sukobe u narednoj generaciji. Ovi sukobi ne proizlaze iz ponašanja ili odnosa među članovima porodice, već iz struktura upravljanja, uključujući pravne sporazume i način raspodele vlasništva.

Međutim, porodični biznis ne mora nužno ostati zarobljen u ovakvim strukturnim sukobima. Bez obzira na to da li ste senior vlasnik koji pokušava da pripremi sledeću generaciju za uspeh ili ste deo generacije koja nasleđuje porodični biznis, možete identifikovati skrivene strukturne sukobe i osigurati put ka efikasnom i produktivnom donošenju odluka zajedno sa ostalim članovima porodice koji su vlasnici preduzeća.

„Možda bismo jednostavno trebali da prodamo firmu“, Connor je uzdahnuo dok je razgovarao sa svojim bratom Liamom nakon prolećnog sastanka vlasnika porodične firme za tešku mehanizaciju. Peti kvartalni sastanak zaredom, diskusije sa njihovom braćom, Danom i Mattom, o promeni nezavisnih članova odbora završile su bez dogovora. „Kako da rešimo ovu blokadu ako ne razgovaramo izvan sastanka?“

Pre samo četiri godine, braća Shipp su bila veoma bliska. Oni su predstavljali treću generaciju u porodičnom biznisu, uživali su u donošenju velikih odluka i uvek su uspevali da postignu dogovor. Kada im je otac iznenada preminuo, porodica nije bila zabrinuta za budućnost preduzeća—roditelji su ravnomerno raspodelili vlasništvo nad firmom među svoje četvoro dece u okviru testamenta.

Budući da su se braća odlično slagala, otac je pretpostavio da pravilo o potrebnih 76% glasova za donošenje ključnih odluka nikada neće predstavljati problem i ugradio ga je u zvanične pravne dokumente kompanije.

Međutim, ova formalna odluka stvorila je ozbiljnu prepreku, jer je u suštini značila da sva četvorica moraju biti saglasna oko bilo koje važne promene. Problem je postao očigledan nakon neuspele i konfliktne akvizicije koja je dovela do toga da su se braća podelila u suprotstavljene frakcije.

Niko nije u potpunosti razumeo koliko je njihov otac bio stabilizujući faktor u porodičnom biznisu, naročito u njegovoj sposobnosti da skeptične članove porodice dovede do konsenzusa. Nakon njegove smrti, nesporazumi i međusobne optužbe postali su sve češći. Kako je vreme prolazilo, braća nisu mogla da se slože ni oko jedne značajne promene, što je dovelo do pogoršanja njihovih odnosa, dok je firma stagnirala, gubila tržišni udeo, ostajala bez klijenata i trpela značajne padove u profitu.

Kako izbeći strukturne sukobe u porodičnim firmama?

Iskustvo porodice Shipp nije retko. Najbolje namere starije generacije često nesvesno postavljaju sledeću generaciju u situaciju strukturnog sukoba, gde problemi ne proizlaze iz međuljudskih odnosa, već iz pravnih struktura upravljanja i raspodele vlasništva.

Međutim, vaša porodična firma ne mora biti osuđena na život sa ovakvim sukobima. Bez obzira na to da li ste deo starije generacije vlasnika koji žele da osiguraju uspešnu tranziciju ili deo mlađe generacije koja preuzima firmu, možete identifikovati skrivene strukturne sukobe i stvoriti okruženje u kojem je donošenje odluka efikasno i produktivno za sve uključene strane.

Izvori strukturnog sukoba

Često se nesuglasice među članovima porodice pripisuju pojedincima u sistemu koji se percipiraju kao problematični—osobama koje su nepoverljive, tvrdoglave ili koje jednostavno vole da se raspravljaju.

Iako takvi slučajevi postoje, mnogo češće neslaganja proizilaze iz dubljeg strukturnog sukoba, koji može nastati na različite načine.

U slučaju porodice Shipp, strukturni sukob se pojavio zbog pitanja kontrole. Slična situacija dogodila se i u jednoj francuskoj poslastičarnici sa kojom smo sarađivali. Dve sestre, vlasnice posla, postigle su sporazum o tome šta će se dogoditi ako neka od njih poželi da okonča partnerstvo. Vodile su se pravilom „jedna seče, druga bira“—principom koji se često koristi prilikom deljenja deserta, kako bi onaj ko seče imao motiv da podeli kolač na jednake delove, jer druga osoba bira komad. Pošto im je ovo pravilo funkcionisalo u detinjstvu, smatrale su da će se pokazati korisnim i u poslovanju.

Prema njihovom ugovoru o partnerstvu, svaka od sestara mogla je da pošalje obaveštenje o prodaji koje uključuje prodajnu cenu. Odatle bi počeo da teče rok od 90 dana u kojem bi druga sestra morala da odluči da li će prodati svoj 50% udeo po toj ceni ili će otkupiti udeo svoje sestre po istoj ceni. Verovale su da će ovakav dogovor osigurati pravednost prodaje za obe strane.

Međutim, godinama kasnije, kada se njihov posao neočekivano našao u centru pažnje nakon što je prikazan u finalnoj epizodi popularne HBO serije, firma je procvetala i počela brzo da se širi na međunarodnom nivou. Ironično, baš u trenutku kada je posao dostizao neviđene uspehe, sestre su postajale sve sumnjičavije jedna prema drugoj. U svakom trenutku jedna od njih mogla je da odredi cenu koja bi drugu sestru stavila pred veliku odluku. Kako bi mogla da otkupi udeo svoje sestre sada kada je vrednost firme znatno porasla? Da li bi to značilo da bi mogla biti izbačena iz partnerstva ako druga sestra odredi previsoku cenu?

Menadžerski tim poslastičarnice i dobavljači su primetili da se nešto promenilo u odnosu između sestara. Ali pošto nisu znali za klauzulu o prodaji, jednostavno su pretpostavili da se sestre više ne slažu. U stvarnosti, uzrok problema bio je strukturni sukob: klauzula o prodaji postala je poput „nuklearnog dugmeta“ koje je svaka sestra mogla pritisnuti u bilo kom trenutku.

Pored kontrole, strukturni sukobi često proizilaze iz ekonomskih interesa i organizacionog dizajna.

Jedna starija generacija porodičnog biznisa podelila je kompaniju na tri odvojene firme, pri čemu je svaka od njihovih ćerki dobila većinski udeo u jednoj firmi, ali i manjinski udeo u firmama svojih sestara. Ovakva raspodela vlasništva dovela je do toga da su sestre bile podstaknute da se međusobno takmiče za investicije i resurse, često na štetu cele poslovne grupe, a ponekad i na sopstvenu štetu (npr. kada je firma jedne sestre ostvarivala bolji povrat na ulaganja od ostalih). Umesto da podržavaju jedna drugu, ovaj strukturni sukob ih je pretvorio u suparnice u borbi za kapital.

Sukobi zasnovani na kontroli, ekonomskim interesima ili organizacionoj strukturi obično se produbljuju tokom vremena. Percepcije nepravde prenose se iz generacije u generaciju, što dodatno cementira narative o podeli na „nas“ i „njih“.

Kada porodični biznis zapadne u stanje strukturnog sukoba, postaje teško zamisliti da ljudi mogu promeniti svoje stavove—što je potpuno racionalna perspektiva.

Za braću Shipp, koja su godinama u sukobu, šta bi ih moglo ubediti da je moguće popraviti odnose i ponovo uspostaviti stabilno poslovanje?

Kako rešiti strukturni sukob

Rizici strukturnog sukoba mogu biti očigledni, ali i suptilni. Takvi sukobi mogu prerasti u otvorene porodične svađe koje postaju javne, narušavajući reputaciju kompanije i odbijajući kupce i talentovane neporodične rukovodioce. Takođe, mogu paralisati poslovanje, ograničavajući sposobnost vlasnika da donose ključne odluke. Ako se ne reše na vreme, ovakvi sukobi neminovno negativno utiču na poslovni rezultat.

Međutim, strukturne sukobe nije uvek lako prepoznati. Prema našem iskustvu, mnogi vlasnici, posebno oni iz kasnijih generacija, nisu dovoljno upoznati sa pravnim dokumentima i sporazumima koji regulišu poslovanje. Zbog toga često nisu u potpunosti svesni svih pravila i procedura koje se primenjuju u situacijama kada ne može da se postigne konsenzus. Umesto toga, oslanjaju se na usmene priče i nepisana pravila o tome „kako stvari funkcionišu kod nas“. Bez jasnog razumevanja načina donošenja odluka, nemoguće je utvrditi da li pravni sporazumi sami po sebi generišu sukobe.

Koraci za rešavanje strukturnog sukoba

Da bi se uspešno umanjio ili rešio strukturni sukob, prvi korak gotovo uvek podrazumeva depersonalizaciju problema. Ključna stvar je shvatiti da problem nije u pojedincima, već u strukturi upravljanja. Kada to postane jasno, mogu se razmotriti različiti pristupi za promenu ili minimizaciju konflikta.

Promena struktura

U mnogim slučajevima moguće je promeniti način vlasničke strukture ili način na koji se donose poslovne odluke. Ovakve promene nisu jednostavne jer:

• Ruše postojeće hijerarhije i odnose moći.
• Zahtevaju saradnju među suprotstavljenim stranama koje često ne žele da sarađuju.
• Mogu biti skupe, jer uključuju angažovanje pravnih savetnika i reviziju postojećih ugovora.
• Ipak, izmena struktura može dovesti do dugoročnog rešenja.

Na primer, porodica Shipp bi mogla da izmeni ugovor o upravljanju kompanijom kako bi smanjila prag potrebnih glasova za donošenje odluka. U slučaju francuskih sestara, one bi mogle da promene svoj ugovor o partnerstvu i uvedu novi mehanizam za određivanje prodajne cene—na primer, angažovanjem nezavisne procenjivačke firme. Time bi eliminisale mogućnost da jedna sestra odredi cenu koju druga ne može da plati, čime bi se smanjio strukturni pritisak unutar njihovog poslovnog odnosa.

Menjanje struktura često predstavlja najizazovniji pristup, jer zahteva određeni stepen poverenja među uključenim stranama, bez garancije kako će promene funkcionisati u budućnosti. Ipak, upravo ovakve promene mogu imati najdublji i najtrajniji efekat, jer fundamentalno redefinišu način poslovanja i donošenja odluka.

Stvaranje „primenjenog upravljanja“

Jedan od pristupa rešavanju strukturnog sukoba jeste kreiranje foruma ili „džentlmenskih sporazuma“ koji, iako nisu pravno obavezujući, omogućavaju zdrav i dugotrajan proces donošenja odluka.

Mnogi vlasnici sa kojima sarađujemo donose odluke na načine koji su značajno drugačiji od onih propisanih u njihovim pravnim dokumentima. Na primer, mogu imati savet vlasnika koji nema formalnu pravnu moć, ali služi za izgradnju konsenzusa među svim vlasnicima (bilo da imaju pravo glasa ili ne) pre nego što zvanični donosioci odluka formalizuju odluku.

Drugi primer primenjenog upravljanja dolazi iz porodice sa četiri porodične grane. Njihova zvanična upravljačka struktura podrazumeva da se svi porodični resursi nalaze u jednom porodičnom fondu, kojim upravlja jedan član porodice sa punim pravom donošenja odluka. Međutim, kako bi rešili strukturni sukob izazvan time što tri grane nemaju moć odlučivanja, starija generacija svake grane postigla je dogovor da se u praksi porodični poverenik neće upuštati u donošenje odluka bez podrške većine starijih članova porodice, uključujući bar jednog predstavnika svake od četiri grane.

Bilo da je u pitanju promena strukture ili procesa donošenja odluka, primenjeno upravljanje može biti praktično rešenje za mnoge porodice. Suština je u postizanju dogovora o realnom načinu donošenja odluka, bez obzira na ono što formalni pravni dokumenti nalažu. Ovaj pristup je često manje rizičan i manje zahtevan u pogledu vremena i resursa u poređenju sa formalnim promenama strukture, iako može zahtevati više vremena da se u potpunosti primeni i reši osnovni uzrok sukoba.

Čekanje da sukob prođe

Kada postizanje saglasnosti nije moguće, neke porodice odlučuju da jednostavno sačekaju. Strukturni sukobi mogu vremenom oslabiti, jer se podele na „nas“ i „njih“ razvodnjavaju kroz različite podgrane i generacije vlasnika. Na primer, zastoj u odlučivanju kod podele 50/50 može se rešiti kada vlasničke strukture postanu složenije, sa većim brojem suvlasnika.

Međutim, čekanje da se sukob sam od sebe reši može trajno ugroziti imovinu u zajedničkom vlasništvu. Takođe, strukturni sukobi se mogu preneti na sledeću generaciju, gde potomci nesvesno nasleđuju sukob prethodnih generacija.

Razdvajanje

U nekim slučajevima, strukturni sukob je toliko intenzivan i ukorenjen da je najbolja opcija prodaja ili podela porodičnog biznisa. Iako mnogi ovu odluku doživljavaju kao neuspeh, naše iskustvo pokazuje da to može biti produktivno i uspešno rešenje. Razdvajanjem vlasnici se oslobađaju ograničenja prošlih sukoba i mogu započeti novi poslovni put sa jasnijim i stabilnijim okvirom upravljanja.

. . .

Braća iz porodice Shipp shvatila su da razdvajanje i čekanje na rešenje nisu održive opcije, s obzirom na to da je njihovo preduzeće pretrpelo značajne gubitke. Takođe, uvideli su da bi promena formalne strukture bila previše skupa i teško ostvariva, jer su u prethodnim pokušajima pokazali da ne mogu postići dogovor.

Umesto toga, odlučili su da primene model „primenjenog upravljanja“, čime su:

• Formirali savet vlasnika sa ograničenim nadležnostima i odgovornostima.
• Reorganizovali upravni odbor, ostavljajući samo nezavisne direktore.

Prvih nekoliko godina bilo je izazovno, jer su braća morala da se prilagode delegiranju ovlašćenja upravnom odboru i postavljanju jasnih granica o tome u kojim pitanjima će učestvovati kao vlasnici. Međutim, dugoročno, ovaj pristup je pomogao da se prevaziđe zastoj u odlučivanju, što je omogućilo kompaniji da se oporavi. Kada su uklonili nesuglasice oko donošenja odluka, braća su uspela da obnove svoj međusobni odnos i postave temelje za prenos biznisa na sledeću generaciju.

Bez obzira na to u kojoj fazi vlasništva se nalazite, sukobi su neminovni. Međutim, sukobi se mogu rešiti ako znate njihov pravi uzrok i razloge njihovog postojanja.

Ako se suočavate sa izgledno nerešivim sukobom među vlasnicima, zastanite i razmislite: da li je problem lične prirode ili je reč o strukturnom sukobu? Prepoznavanje prave prirode sukoba može biti ključ za pronalaženje najboljeg rešenja.

Kako organizacije stiču više „inteligencije“ pomoću alata veštačke inteligencije, lideri bivaju odviknuti od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju sposobnost lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). Organizacije mogu zaštititi prosuđivanje usvajanjem dve prakse: strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja.

Nedavni izveštaj istraživača sa Harvarda koji proučavaju inovacije ukazao je na zabrinjavajući obrazac. Kako bi testirali kako veštačka inteligencija utiče na ljudsko prosuđivanje, istraživači su sproveli terenski eksperiment, tražeći od 228 iskusnih ocenjivača da procene 48 prijava za globalni izazov socijalnih inovacija na MIT-u. Istraživači su testirali tri uslova: 1) procene isključivo od strane ljudi; 2) procene pomoću LLM-a uz narativno objašnjenje donošenja odluke; i 3) procene pomoću LLM-a bez dodatnog konteksta. Zatim su uporedili odluke ocenjivača sa odlukama koje su donela četiri stručnjaka povezana sa inovacionim izazovom.

Ono što su otkrili bilo je zapanjujuće: kada je AI alat podsticao ljudske ocenjivače da odbace prijave koje je stručni panel odobrio, ljudi su uglavnom prihvatali te preporuke, eliminišući inovacije visokog potencijala. Štaviše, bila je manja verovatnoća da će poništiti netačnu preporuku veštačke inteligencije kada im je ponuđeno narativno objašnjenje. Umesto da poboljša prosuđivanje ocenjivača, narativno objašnjenje ga je pogoršalo.

Ovaj nalaz nije izolovan. Nedavna istraživanja velikih razmera pokazuju da inteligentni alati namenjeni unapređenju prosuđivanja u nekim slučajevima urušavaju upravo onu sposobnost koju bi trebalo da podrže.

U trenutku kada prosuđivanje postaje sve važniji faktor konkurentske diferencijacije, to bi trebalo da navede lidere na razmišljanje. Evo šta mogu da učine kako bi ga zaštitili.

Paradoks originalnog prosuđivanja

Već čitavu deceniju organizacije masovno ulažu u infrastrukturu za podršku odlučivanju koja obećava sve bolje odluke. Ipak, pojavljuje se paradoks: kako organizacije stiču više „inteligencije“, njihovi lideri se odvikavaju od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Pod originalnim prosuđivanjem podrazumevamo jedinstvenu ljudsku sposobnost da se vidi izvan dominantnog narativa i donesu izbori koji odražavaju vaše vrednosti u uslovima neizvesnosti. Ono se nalazi u osnovi gotovo svake priče o konkurentskoj prednosti — od Sema Voltona koji je ignorisao opšteprihvaćeni stav da se diskontni lanac ne može izgraditi u gradu sa manje od 50.000 stanovnika, preko Stiva Džobsa koji je integrisao kaligrafiju u personalni računar, do Džensena Huanga koji se kladio na nedokazanu hardversku emulaciju kako bi radikalno ubrzao izradu prototipova u kompaniji Nvidia.

Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju kapacitet lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). U našem radu na prosuđivanju lidera, počeli smo da posmatramo ove faktore ne kao crte ličnosti ili bljeske genijalnosti, već kao merljive mehanizme koji objašnjavaju zašto pojedini lideri uočavaju prelomne tačke i deluju sa ubeđenjem, dok se drugi, jednako inteligentni, po inerciji povinuju pravilima.

Ukratko, originalno prosuđivanje je ono što razdvaja strateške proboje od operativne efikasnosti — a kako se inteligentni sistemi šire kroz upravne odbore, ta sposobnost erodira upravo tamo gde je najvažnija.

Oslanjajući se na nova istraživanja o kognitivnom rasterećenju i pristrasnosti automatizacije, uočavamo da originalno prosuđivanje erodira kroz trostepeni proces. Počinje kognitivnim rasterećenjem dok se lideri sve više oslanjaju na inpute vođene podacima — što je promena koja je sada vidljiva čak i na neuronskom nivou, gde snažno oslanjanje na generativne alate korelira sa merljivo slabijim kognitivnim angažovanjem, a što može prerasti u prihvatanje odgovora veštačke inteligencije bez ozbiljnog preispitivanja. Ono što sledi jeste povinovanje alatima, jer se ljudi oslanjaju na „algoritamski autoritet“ koji u potpunosti ne razumeju, verujući rezultatima čiju logiku ne mogu da vide. Istraživanja profesionalaca koji rade sa analitičkim tehnologijama pokazala su da to može isprazniti samu stručnost koju su ti alati trebali da prošire. Ovo povinovanje zauzvrat stvara organizacionu monokulturu poduprtu istim metrikama, modelima i narativima koji potiču iz samih alata.

Pitanje nije da li lideri treba da koriste veštačku inteligenciju i podatke — treba da ih koriste. Međutim, sofisticirani sistemi za podršku odlučivanju treniraju lidere da se povinuju, a ne da stvaraju originalne ideje.

Pored literature o dizajnu u nastajanju koja postavlja pitanje kako izgraditi veštačku inteligenciju koja podstiče bolje razmišljanje, mi otvaramo prethodno pitanje: kako lideri razvijaju prosuđivanje koje nijedan interfejs ne može da pruži. Oslanjajući se na to kako su istorijski naučni proboji prevazišli ukorenjeni konsenzus svog vremena — slično povinovanju sa kojim se danas suočavamo pred inteligentnim sistemima — izdvojili smo dve prakse koje lideri mogu svesno da izgrade: strukturisanu radoznalost i svesno neslaganje.

Strukturisana radoznalost

Do kasnih 1960-ih, malarija je razvila otpornost na hlorokin, a zapadni farmaceutski programi — nakon testiranja stotina hiljada jedinjenja — iscrpeli su verovatne kandidate. Tu Juju, hemičarka bez doktorske titule na Akademiji tradicionalne kineske medicine, odlučila je da pogleda tamo gde niko drugi nije gledao. Pregledala je 2.000 drevnih tekstova, identifikovala slatki pelin i, nakon što su rani eksperimenti razočarali, primetila detalj u rukopisu iz četvrtog veka: ekstrahovati na sobnoj temperaturi umesto ključanja biljke. Taj izbor doveo je do artemizinina, koji je danas temelj globalnog lečenja malarije.

Tu je praktikovala ono što nazivamo strukturisanom radoznalošću: disciplinovano prikupljanje sa marginalnih područja, organizovano slaganje slabih signala i svesno odlaganje preuranjenog donošenja zaključka kada dominantni tok ideja presuši.

U organizacijama, ovo predstavlja razliku između pukog izgovaranja „budite radoznali“ i kreiranja sistema za to. Bez strukture, radoznalost se urušava pod vremenskim pritiskom, sistemom nagrađivanja i monokulturom. Preporučujemo ono što nazivamo metodom CAST kako bi se izgradili mehanizmi koji podržavaju strukturisanu radoznalost.

Prikupljajte sa margina.

Liderima nije potrebno više podataka, već raznovrsniji podaci — ekstremni slučajevi, slabi signali, neobični izvori — jer tačnost predviđanja manje zavisi od obima, a više od raznolikosti. Prikupljanje sa margina podrazumeva projektovanje kanala za neočigledne ulazne podatke — atipične klijente, pritužbe i zamalo izbegnute greške, susedne discipline — tako da anomalije isplivaju na površinu pre nego što ih sistemi svedu na prosek.

Povežite raznorodne signale.

Sirove anomalije izgledaju kao šum sve dok lider ne uspostavi strukturu; najbolji stratezi ne pobeđuju time što znaju više, već organizovanjem onoga što znaju u strukture koje prenose rešenja iz jedne oblasti u drugu. U praksi, povezivanje raznorodnih signala znači pronalaženje jednostavnih, disciplinovanih načina za postavljanje signala jednih pored drugih — tematske mape, dijagrame ponavljajućih incidenata, „biblioteke slučajeva“ ekstremnih primera — tako da lideri preispituju obrasce umesto da reaguju na izolovana iznenađenja.

Odložite prerano donošenje zaključaka.

Pod vremenskim pritiskom, lideri eliminišu dvosmislenost, priklanjajući se poznatim narativima ili preporukama modela. Odlaganje preranog donošenja zaključaka čuva vremenski interval u kome alternative mogu isplivati pre nego što se okvir učvrsti. Prakse poput „ne slaži se, ali se posveti realizaciji“ — očuvanje debate pre zatvaranja rasprave, stavljajući na stranu povinovanje hijerarhiji, konsenzusu ili algoritmu — sprečavaju preuranjeno donošenje zaključaka.

Podstaknite alternativna tumačenja.

Jednostavni planovi tipa „ako-onda“ koji povezuju određeni signal sa reakcijom povećavaju verovatnoću da lideri deluju na osnovu prethodnog promišljanja umesto navike, pretvarajući radoznalost u redovnu praksu čak i pod pritiskom. Za lidere, podsticanje alternativnih tumačenja znači pretvaranje tih signala u nekolicinu konkretnih pravila „ako-onda“ koja se aktiviraju pri stvarnim odlukama, pružajući obrascima šansu da preoblikuju izbore pre nego što dođe do povinovanja.

Organizovanje za strukturisanu radoznalost.

Individualna radoznalost nije dovoljna ako organizaciona arhitektura trenira ljude da se povinuju. Jedna globalna kompanija sa kojom je jedan od nas sarađivao — iskustvo koje je pomoglo u oblikovanju CAST metoda — ugradila je strukturisanu radoznalost u način na koji razvija buduće lidere.

Suočavajući se sa transformacijom iz masovne proizvodnje u ekosistem usmeren na zdravlje, kompanija je sprovela namerno neprijatan program: 15 lidera visokog potencijala raspoređeno je u pet neusklađenih timova od po troje ljudi, pri čemu je svakom timu dodeljen kompleksan izazov van njihove ekspertize, uz obavezu da jedan dan nedeljno tokom devet meseci posvete sprovođenju eksperimenata uživo bez unapred definisanog rešenja. Cilj nisu bili tačni odgovori, već originalan put. Reakcije su bile mešavina uzbuđenja i straha, ali je ta nelagodnost stvorila nesvakidašnje poverenje, i tokom pet godina to je postao prepoznatljiv pristup kompanije za razvoj liderstva.

Svesno neslaganje

Decenijama je naučni konsenzus pripisivao peptičke ulkuse stresu i kiselini; ideja da bakterije mogu preživeti u želucu smatrana je smešnom. Patolog Robin Voren je uporno viđao spiralne bakterije u želudačnim biopsijama. Dok je većina kolega to ignorisala, njegov prvi saveznik bila je njegova supruga Vin, obučena medicinska sestra, koja ga je podstakla da istraje. Kada se Beri Maršal, lekar na specijalizaciji, pridružio Vorenovom istraživačkom timu, izgradili su promišljenu mrežu neslaganja — prateći 100 pacijenata, a zatim se oslanjajući na kritičare iz srodnih oblasti kako bi preispitali njihove metode i plasirajući rane radove u skeptičnim naučnim krugovima.

Ta mreža je postigla dve stvari: učvrstila je dokaze — serija od 100 pacijenata i spoljna metodološka kritika učinile su nalaze teškim za odbacivanje — i, što je presudno, stvorila je zamah u srodnim oblastima koje su bile spremnije da saslušaju nego što je to bilo skeptično jezgro gastroenterologije. Mikrobiolozi i epidemiolozi, manje opterećeni dogmom o stresu i kiselini, mogli su da procene bakterijske dokaze na osnovu njihovih stvarnih argumenata. Njihova rastuća podrška pružila je argumentu kredibilitet koji autori nisu mogli sami da proizvedu.

Tokom jedne decenije, sporedna podrška koju su kultivisali promenila je konsenzus sve dok tela za izradu smernica nisu prihvatila Helicobacter pylori kao primarni uzrok većine čireva.

Lekcija nije samo u tome da neslaganje može biti ispravno; već u tome da neslaganje retko opstaje dovoljno dugo da se dokaže bez svesnog društvenog osnaživanja. Većina neslaganja ne propada zato što je ideja slaba, već zato što njeni autori bivaju izolovani pre nego što se dokazi akumuliraju.

U organizacijama koje oblikuje veštačka inteligencija, problem se produbljuje. Izlazni rezultati sistema dolaze sa velom objektivnosti zbog kojeg neslaganje deluje iracionalno, pa lideri uče da je bezbednije uskladiti se nego postavljati pitanja.

Očuvanje originalnog prosuđivanja znači tretiranje neslaganja kao sposobnosti koju treba negovati kroz tri elementa, što nazivamo RED metodom.

Regrutujte nezavisne perspektive.

Neslaganje se retko spontano javlja unutar homogenih liderskih grupa okupljenih oko funkcionalne ekspertize i kulturološkog uklapanja — osobina koje jačaju usklađenost, ali smanjuju raznolikost interpretacija. Ipak, istraživanja o uticaju manjine pokazuju da čak i jedan nezavisan glas proširuje način na koji grupe obrađuju informacije. Za lidere, regrutovanje nezavisnih perspektiva znači namerno uvođenje ljudi čija se disciplina ili kognitivni stil razlikuju od dominantne grupe. Vi tražite raznolikost tumačenja, a ne samo identiteta.

Uključite se kroz strukturisano preispitivanje.

Regrutovanje različitih glasova je samo prvi korak; bez strukturisanog angažmana, izazivanje postojećih stavova postaje performativno — ritualna uloga „đavoljeg advokata“ koja samo učvršćuje dominantni narativ. U organizacijama, uključivanje kroz strukturisano preispitivanje podrazumeva uvođenje mehanizama kao što su „pre-mortem“ analize odluka, koje ispituju kako bi preovlađujuće pretpostavke mogle da propadnu pre nego što očvrsnu u konsenzus.

Dijalog koji se održava tokom vremena.

Neslaganje je uvežbana socijalna veština, a ne moralni stav. Održavanje neslaganja znači suprotstavljanje uz očuvanje poverenja koje omogućava uticaj. Kada se dobro izvede, dijalog koji se održava tokom vremena pretvara tenziju u poligon za originalnost: lideri uvežbavaju kako da izraze manjinski stav, prilagode ton i vreme i testiraju argumente u prostoru zaštićenom od politike. To znači negovanje malih krugova pouzdanih partnera koji preispituju njihove pretpostavke — i činjenje istog zauzvrat — tako da, kada dođe trenutak odluke, neslaganje deluje manje kao herojski izuzetak, a više kao prirodna navika.

Organizovanje za svesno neslaganje

Dve globalne kompanije sa kojima smo radili izgradile su savetodavne mreže koje funkcionišu kao zaštićena okruženja za neslaganje. Umesto da se oslanjaju na procese upravnog odbora ili izvršnog rukovodstva — gde dinamika moći i karijerni podsticaji sputavaju neslaganje — okupile su male grupe spoljnih stručnjaka izvan linija izveštavanja, čiji zadatak nije bio pružanje gotovih odgovora, već testiranje logike pod pritiskom i iznošenje alternativa pre nego što bi bilo bezbedno pokrenuti ih u salama za sastanke.

Vremenom su ove sesije postale poligon za obuku umesto arene za dokazivanje. Lideri su dolazili sa stvarnim dilemama i iskrenim sumnjama, a savetnici su prešli sa učtivog ispitivanja na direktnu kritiku projekata do kojih je liderima bilo posebno stalo. Jedan generalni direktor divizije zatražio je da dovede čitavu svoju grupu kolega samo da bi bili rigorozno izazvani na mestu gde ih niko ne ocenjuje.

Tako izgleda organizovanje za neslaganje — ne čekate hrabrost na sastanku sa visokim ulozima; gradite društvenu arhitekturu u kojoj lideri uvežbavaju iznošenje oprečnih stavova, tako da konsenzus preživi stvarno trenje umesto veštački stvorene usklađenosti.

Vođenje izvan ere povinovanja

U svakoj eri, prelomni napredak je zavisio od ljudi voljnih da primene originalno prosuđivanje uprkos uvaženim dogmama. Ono što definiše njihove proboje nije buntovništvo, već disciplinovana sposobnost da vide dalje od ponuđenog modela i drže se tog stava sve dok ga stvarnost ne sustigne. Zadatak liderstva nije biranje između ljudi i mašina, već svesna izgradnja praksi — poput strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja — koje održavaju ljudsku originalnost dovoljno snažnom da nadglasa sve ubedljivije sisteme.

Veštačka inteligencija je neka vrsta katalizatora; to je sledeći talas istinski transformativne tehnologije sa potencijalom koji još uvek ne možemo u potpunosti da zamislimo ili cenimo. Kompanije će početi da koriste ovu novu tehnologiju da rade „stare stvari“ pre nego što otkriju nove mogućnosti koje ona stvara. Dakle, kako bi trebalo da se bave ovim procesom? Trebalo bi da: počnu sa eksperimentisanjem, primenu radi produktivnosti, transformišu iskustva, a zatim pokušaju da izgrade nove stvari. Tokom ovog procesa, oni bi trebalo da daju prioritet bezbednosti i odgovornoj upotrebi.

Nedavno sam, kao i milioni ljudi, koristio aplikaciju za deljenje vožnje na svom pametnom telefonu. Bilo je prilično bez događaja i nisam mnogo razmišljao. Deljenje vožnje je jednostavno i zgodno, a sada je industrija vredna 80+ milijardi dolara. Ali nije bilo tako davno da ovaj način prevoza nije ni postojao. Imali smo automobile, imali smo jahače, imali smo vozače; ali za rad, za deljenje vožnje su potrebni pametni telefoni. Kada su oni stigli, pojavila se i ogromna raznolikost pogodnosti i novih iskustava – od kojih su neka postala čitava industrija – koja nikada nismo mogli da zamislimo.

Veštačka inteligencija je slična vrsta katalizatora; to je sledeći talas istinski transformativne tehnologije sa potencijalom koji još uvek ne možemo u potpunosti da zamislimo ili cenimo. To je odlučujuća tehnologija našeg vremena, koja menja način na koji živimo i radimo. U celoj svojoj karijeri u tehnologiji, nikada nisam bio uzbuđeniji i optimističniji nego sada. Imam kolegu iz Microsofta koji ovako govori o AI: Morate da koristite „novu stvar“ da biste bolje uradili stare stvari. Zatim koristite novu stvar da ... radite nove stvari. On je u pravu.

Razmotrimo primer iz zdravstvene zaštite. Pejdž je softverska kompanija koja koristi veštačku inteligenciju da promeni način na koji lekari identifikuju, dijagnostikuju i leče rak. Sa pravilno obučenim i podešenim modelima, veštačka inteligencija može da gleda hiljade digitalnih slika patologije, piksel po piksel, i da brže i preciznije detektuje abnormalnosti. Zamislite šta ovi alati mogu otključati ne samo za patologe i doktore, već i za pacijente. To znači ranije otkrivanje bolesti, zdraviji život i više vremena sa voljenima.

Trenutno svaka kompanija, bez obzira na veličinu ili industriju, treba da razmišlja o AI. AI se kreće od svoje auto-pilot faze, koja se odnosila na uske, namenski napravljene alate koji koriste modele mašinskog učenja za predviđanja, preporuke i automatizaciju, na fazu kopilota. Lideri koji sada prihvataju veštačku inteligenciju i preduzimaju mere da je razumeju, eksperimentišu sa njom i zamišljaju kako ona može da reši teške probleme, vodiće kompanije koje napreduju u svetu veštačke inteligencije.

Ali odakle treba da počnu? Skoro svaki dan razgovaram sa poslovnim liderima koji postavljaju važna pitanja o potencijalu veštačke inteligencije. Bez obzira gde se nalazite na svom AI putovanju, svaki lider je dužan da prihvati ovo jedinstveno vreme i iskoristi prednosti ove moćne tehnologije. Ako niste sigurni kako da počnete ili kako da napredujete, niste sami. Kao i svaka vežba poslovnog planiranja, razmislite o svojoj strategiji veštačke inteligencije u fazama. Prihvatite agilnost i promene i zadržite način razmišljanja o kontinuiranom učenju, kalibrišući i prilagođavajući svoj plan igre dok idete.

Započnite eksperimentisanjem

Najbolji način da naučite o AI je da ga koristite. Retko se dešava da nova i disruptivna tehnologija bude odmah dostupna. Ova jeste. Većina lidera sa kojima razgovaram isprobala je popularne AI aplikacije kao što su ChatGPT ili novi Bing. Postoji mnogo drugih opcija, ali poenta je da budete radoznali.

Pokušajte da ga primenite na bilo koji zadatak koji je pred vama i vidite u čemu je dobar, a u čemu nije. Koristite ga da generišete pitanja za intervju, napišete belešku, istražite i rezimirate temu o kojoj želite da saznate više ili da pokrenete razmišljanje o dokumentu. Koristio sam Bing i ChatGPT da mi pomognu da dobijem ideje za govor. Koristio sam Microsoft 365 Copilot, AI integraciju u Microsoftove aplikacije za generisanje slajdova, za pronalaženje i sumiranje dokumenata koji dele istu temu i za rezimiranje razmene e-pošte sa kolegama. Korišćenjem i eksperimentisanjem sa veštačkom inteligencijom, bićete u boljoj poziciji da zamislite kako bi ona mogla da se koristi u vašoj organizaciji – i verovatno znate bolje od bilo koga gde postoje mogućnosti i potencijal.

Primena za produktivnost

Kada je u pitanju produktivnost, kopiloti veštačke inteligencije — od Microsoft-a i drugih — mogu se primeniti ili ugraditi u aplikacije kako bi pomogli ili pojednostavili određene zadatke. Manje od dve godine od svog lansiranja, GitHub-ov Copilot već piše 46% koda u svom spremištu i pomaže programerima da kodiraju do 55% brže. Zamislite šta programeri rade sa tim dodatnim vremenom. Tri od četiri korisnika kažu da im to pomaže da sačuvaju mentalnu energiju i da se fokusiraju na posao koji zadovoljava. Rečeno na drugi način: Stvaranje novih stvari i rešavanje novih problema.

Uzmite u obzir tokove posla i aktivnosti vođene procesima u preduzeću: stvari kao što su platni spisak, prijem u radni odnos ili podrška IT službi za pomoć. Ovo su sve ponovljivi procesi zasnovani na pravilima koji se mogu pojednostaviti AI. Ovo je pokretač čitave nove kategorije AI softvera koji može da se nosi sa ručnim zadacima i preoblikuje niz poslovnih procesa.
Postoji još jedan način da razmišljate o AI za produktivnost: vreme. Ako se bavite otkrivanjem prevara ili ste bezbednosni analitičar, vreme može biti najveća prednost ili najveći izazov. Ako možete da skratite vreme koje je potrebno da se pročešlja mnogo podataka bogatih i vremenski osetljivih informacija, već ste bolji i efikasniji u svom poslu.

Transform Experience

Danas veštačka inteligencija već utiče na to kako preduzeća isporučuju bolje, brže, efikasnije ili potpuno novo iskustvo, od prediktivnog teksta na telefonu do robota za ćaskanje na web lokacijama do predloženih pretraga kada otvorite pregledač.

Na primer, PvC koristi uslugu Azure OpenAI za proširenje i skaliranje sopstvene ponude veštačke inteligencije, dok takođe pomaže klijentima u industrijama kao što su osiguranje ili zdravstvo da preispitaju svoje poslovanje koristeći moć generativne veštačke inteligencije. CarMak ga koristi da analizira stotine hiljada recenzija kupaca i da navede ključne informacije za kupce o svakoj marki, modelu i godini vozila u svom inventaru.

Čak i u svojim ranim fazama, AI takođe poboljšava iskustvo zaposlenih. Nedavno istraživanje kompanije Microsoft otkrilo je da se 89% zaposlenih i onih koji donose poslovne odluke sa pristupom automatizaciji i alatima sa veštačkom inteligencijom osećaju ispunjenije. Kažu da je to zato što mogu da potroše vreme na posao koji je zaista važan. Devet od 10 reklo je da želi priliku da primeni AI rešenja na još više zadataka i aktivnosti.

Vidim da se to već dešava u nekim organizacijama sa kojima radim. Oni teže naprednijoj veštačkoj inteligenciji u slučajevima korišćenja kao što su korisnička podrška, pomoć pri pisanju ili ekstrakcija i klasifikacija podataka. Zajednička nit svakog od njih uključuje korišćenje veštačke inteligencije da bi se iskoristili resursi ili informacije koje već imate za transformaciju iskustava za ljude.

Izgradite nove stvari

Gore navedeni koraci su verzije korišćenja „nove stvari“ da se stare stvari bolje urade, da pozajmim izraz moje kolege. Ali kako možete iskoristiti novu stvar da zaista radite nove stvari? Šta možete učiniti da je potpuno drugačije? Kako možete oduševiti kupce i stvoriti nove linije poslovanja, a sa njima i nove prihode?

Ovo je sada izazov pred poslovnim liderima; i to je teško. Odgovor počinje integracijom AI u organizaciju i ponavljanjem odatle. Jer dok će AI omogućiti ljudima i organizacijama da postignu više, mi smo na samom početku definisanja kako „više“ izgleda. Ali da bismo krenuli napred, moramo da stvorimo uslove koji će nam pomoći da otkrijemo šta sledi.

Jedna od zaista uzbudljivih stvari u korišćenju veštačke inteligencije da bi bila efikasnija – bilo da je to korišćenje generativne veštačke inteligencije za dobijanje ideja ili za sprovođenje istraživanja – je to što vam omogućava da dublje razmislite o konceptu ili problemu koji pokušavate da rešite. Nije veliki skok zamisliti kako će ovaj nivo koncentrisanih napora omogućiti kompanijama da brže razviju zaista nova i inovativna rešenja; a zatim iskoristiti efekat snežne grudve te brzine.

U celini: dajte prioritet bezbednosti i odgovornoj veštačkoj inteligenciji

Pored svih obećanja AI, jedno je sigurno. Nećemo ostvariti puni potencijal veštačke inteligencije bez zaštite. Tehnologija je uvek bila akcelerator i pokretač. AI se ne razlikuje, ali predstavlja potencijalne rizike kojima se mora upravljati.

Za bilo koju kompaniju, uspeh inicijativa odgovorne veštačke inteligencije zavisi od najmanje tri stvari. Prvo, potrebno je posvećeno i uključeno vođstvo. (Microsoftov potpredsednik i predsednik, Bred Smit, i naš glavni tehnološki direktor, Kevin Skot, predsedavaju našim odgovornim savetom za veštačku inteligenciju.) Drugo, kompanije moraju da izgrade inkluzivne modele upravljanja i smernice koje se mogu primeniti, kao što smo i mi uradili. Konačno, oni takođe moraju da investiraju u odgovornu veštačku inteligenciju u vidu novih inženjerskih sistema, inkubacija koje su vođene istraživanjem, i u ljude koji će obezbediti da se principi odgovorne veštačke inteligencije sprovedu u praksi. U Microsoftu imamo stotine ljudi koji rade na ovome, a za mnoge od njih to je posao sa punim radnim vremenom. Osim toga, usvojili smo način razmišljanja da je odgovorno korišćenje veštačke inteligencije odgovornost koju svi delimo, bez obzira na vašu ulogu.

. . .

Mapa puta AI će biti različita za svaku organizaciju i izgleda drugačije u zavisnosti od toga da li ste tehnološka kompanija ili ne. Veća je verovatnoća da su tehnološke kompanije već implementirale neki oblik inteligentnog agenta u svoja softverska iskustva, na primer. Ali za sve, potencijal je ogroman, a vreme za početak je sada.

Baš kao što su pametni telefoni potrebni za deljenje vožnje, postoje još zamišljene industrije kojima će biti potrebna veštačka inteligencija da bi se pokrenula. Većina nas prepoznaje da će AI potpuno promeniti igru. Vidimo praktične primene - ne samo za tehnološki pejzaž već i za čovečanstvo, i to je ono što je zaista duboko u ovome.

Tržište veštačke inteligencije se brzo kreće, a ciklusi ui oko AI su brži nego što smo ikada videli. Upravo sada, postoji ogromna prilika za poslovanje lideri da prihvate veštačku inteligenciju i prilagode se dubokim promenama koje dolaze. Postoji eksponencijalno veće mogućnosti za preduzeća koja koriste veštačku inteligenciju da vode i pokrenu tu promenu.

Uspešan proces donošenja odluka ima tri koraka: uokvirivanje odluke, generisanje alternativa i odlučivanje između njih. Veliki jezički modeli mogu pomoći u svakoj fazi procesa. Ali iako je možda primamljivo samo pitati ChatGPT za odgovore, prava moć LLM-a je u tome kako oni mogu pomoći u svakoj fazi. Zatražite pomoć razmišljajući o razmatranjima koja možda nedostaju ili o alternativama koje možda niste razmatrali. LLM mogu biti alat za uklanjanje pristrasnosti, pomažući vam da sami uokvirite i donesete odluku.

Može li ChatGPT pomoći rukovodiocima da donesu bolje odluke? Veliki jezički model o kojem svi pričaju mesecima takođe ima elokventan odgovor na ovo pitanje: „Da, mogu da vas podržim u donošenju odluka menadžmenta pružanjem informacija, činjenica, analiza i perspektiva koje vam mogu pomoći da donesete informisanu odluku.“ ChatGPT odmah nastavlja sa ograničenjem sopstvene nadležnosti. „Međutim, važno je napomenuti da su moji saveti i preporuke zasnovani na algoritamskoj analizi podataka i informacija, a vi, kao ljudsko biće, ipak morate da donesete konačnu odluku na osnovu svog iskustva, znanja i procene situacija.”

Pošteno. Ali uprkos ovoj dozi skromnosti — ili zbog nje — veliki jezički modeli poput ChatGPT-a mogu postati moćni alati za donošenje odluka za menadžere i kompanije. Njihovo obećanje nije u pružanju odgovora, već u pružanju pomoći da prođemo kroz sistematičniji proces donošenja odluka nego što je to danas često slučaj, čak i sa važnim menadžment odlukama.

Tri faze karakterišu odluke sa dobrim informacijama. Prvo, moramo definisati naše ciljeve i kontekst. O čemu je tačno odluka i na osnovu kojih ciljeva, vrednosti i preferencija? Na ovaj način definišemo problem donošenja odluka i postavljamo okvir za donošenje odluka. Drugi korak je razvijanje izbora: Koje opcije donošenja odluka su nam dostupne? Ovde je cilj da se generiše mnogo različitih alternativa, a ne, kao što je to često slučaj, da se fokusiramo samo na očigledne opcije. Tek kada smo razvili dovoljno opcija iz okvira za donošenje odluka, da ih procenimo i u trećem koraku donesemo dobro informisanu odluku.

Kada se vešto koristi, ChatGPT može da pruži dragocene usluge u sve tri faze za poslovne odluke u trenutnom stanju obuke. U praksi, to znači da možemo ući u dijalog sa sistemom o bilo kojoj od tri faze dobro informisanog sistema donošenja odluka. Kada procenjujemo alternative donošenja odluka, možemo se zapitati, na primer: Koje greške prave direktori velikih i srednjih preduzeća u mašinstvu kada odluče da se prošire na nova tržišta? A koji su bili kriterijumi uspeha za uspešnu ekspanziju?

ChatGPT nam onda ne pruža šablon pomoću kojeg možemo savršeno odmeriti opcije u našem slučaju. Ali to nam može pomoći da otkrijemo sopstvene predrasude i izazovemo unapred stvorena shvatanja. Pametno korišćenje ChatGPT-a može biti poput alatke za uklanjanje pristrasnosti koja je naizgled intenzivno čitala Daniela Kahnemana i Amosa Tverskyja. Stoga nudi hranu za razmišljanje da bolje razmislimo o tome kako možemo da procenimo opcije na bolje informisan način.

Sistem je već danas još vredniji kada se koristi za izradu dodatnih opcija sa kojima ne možemo da izađemo na kraj ili da ih lako smislimo. Na ovaj način proširujemo naše horizonte donošenja odluka i shvatamo da postoji mnogo više i dalekosežnijih opcija za donošenje odluka nego što mislimo.

Kako da smanjimo našu zavisnost od Kine i diversifikujemo lanac snabdevanja? Izvršni direktor i njegov tim se možda nikada ranije nisu bavili ovim pitanjem donošenja odluka. ChatGPT, međutim, će moći da ponudi mnoge strategije dokumentovane na internetu od strane kompanija u sličnoj situaciji i može doći do originalnijih ideja od jednostavnog premeštanja proizvodnje u Vijetnam. To je zato što sistem ima pristup delu javno dostupne riznice opcija u deltanostima industrije ili kompanije.

Veliki jezički modeli takođe mogu pomoći u postavljanju ciljeva i preferencija, proceni okolnosti donošenja odluka i odabiru okvira za donošenje odluka. Opet, dijalog je ključan. Sa pravim pitanjima postajemo sagovornik da bolje razumemo kontekst odluke. Na primer, sa ChatGPT-om možemo brzo da vidimo predloge o tome koje su tipične ciljeve druge kompanije mogle da imaju na umu u uporedivoj situaciji donošenja odluka. Na primer, pitanje može izgledati ovako: „Zdravo ChatGPT, ja sam šef uspešnog proizvođača alata srednje veličine izvan Kolumba u Ohaju. Imam poteškoća da privučem nove talente, posebno inženjere. Šta mogu biti razlozi za ovo? Koje strategije koriste slične proizvodne kompanije da bi se izborile sa nedostatkom talenata?"

Suština je: ChatGPT postaje sve inteligentniji razgovor i sparing partner. To nas ne oslobađa od definisanja okvira za donošenje odluka, izrade širokog spektra opcija i njihove evaluacije. Međutim — i ovde je samoprocena sa početka ovog članka tačna — ona pruža zanimljive perspektive. Veliki jezički model ima nekoliko prednosti u poređenju sa ljudskim sparing partnerom: ne teži sopstvenim interesima i ne želi da ugodi onima koji donose odluke na vrhu, na primer, da promoviše sopstvenu karijeru. Ne podleže internom grupnom razmišljanju i birokratskoj politici i takođe je mnogo jeftiniji od eksternih konsultanata za upravljanje ili odeljenja za internu strategiju. Ovo takođe znači da ChatGPT može da pojeftini pripremu i pomoć u donošenju odluka za manje kompanije, čime bi se izjednačili uslovi.

Budućnost studija slučaja

Nadobudni menadžeri u poslovnim školama već indirektno uče o donošenju odluka kroz veliki broj studija slučaja. Cilj je sticanje repertoara modela donošenja odluka razvijanjem i procenom mogućih opcija za akciju u okviru donošenja odluka. Naravno, studije slučaja ne sadrže rešenje u vidu savršenog odgovora na konkretnu situaciju donošenja odluka. U studijama slučaja postavljaju se pitanja, predstavljaju okviri za donošenje odluka i navode se opcije za donošenje odluka. Ne samo da potencijalni menadžeri mogu da uče iz ovih studija slučaja i sa njima, već se mogu koristiti i za obuku velikih jezičkih modela. Međutim, to se još nije dogodilo.

Programeri ChatGPT-a mogli su da nahrane svoj model samo delom javno dostupnih studija slučaja. Prava riznica podataka je ekskluzivna i uskladištena je kod velikih provajdera. Ako se čuvari ovih poslovnih studija slučaja udruže sa kreatorima velikih jezičkih modela, jezički pomoćnik za programiranje, pisanje tekstova i upite kupaca mogao bi se pretvoriti u moćnog pomoćnika za donošenje odluka za kompanije.

I to će u budućnosti biti lakše jer algoritmi učenja postaju sve efikasniji, a samim tim i „modeli srednje veličine“ u kojima više nije potrebno hraniti pola interneta i čitave biblioteke, već pre svega tekstove i dokumenata relevantne za konkretnu oblast. Samo je pitanje vremena kada će se ovo desiti. U svakom slučaju, ekonomski podsticaj za bolje informisane poslovne odluke je odličan i pokrenuće tranziciju sa današnjeg ChatGPT-a na još moćniju budućnost koju bismo mogli nazvati „DecisionGPT“.

Velika snaga ChatGPT-a i sličnih sistema je upoređivanje i kontrast sličnih situacija. Upravo je to najvažnija potreba u mnogim odlukama rukovodstva. Vrlo malo odluka sa kojima se menadžeri suočavaju su jedinstvene. Hiljade, ponekad čak i milioni menadžera pre njih morali su da naprave sličan izbor. Što je bolje opisano ljudskim jezikom kako postavljaju okvir za donošenje odluka, vagaju opcije i donose svoju odluku, to je lakše za DecisionGPT da postane moćno sredstvo za donošenje odluka na osnovu informacija.

Na kraju, mnoge takve odluke rukovodstva bi mogle biti automatizovane. Robo-menadžeri bi mogli biti raspoređeni ranije i češće nego što danas mnogi rukovodioci u svojim kancelarijama u ćošku mogu da poveruju.

U međuvremenu, prednost će imati menadžeri koji koriste trenutno dostupne alate za poboljšanje procesa donošenja odluka. Ne pitajte modele kao što je ChatGPT za odgovore; ispitajte ih u svakoj fazi procesa donošenja odluka.