Учимся лидировать в мире растущей сложности

Разблокируйте дайджест редактора бесплатно

Рула Халаф, редактор FT, выбирает свои любимые истории для этого еженедельного информационного бюллетеня.

Родольф Дюран — профессор целенаправленного лидерства семьи Джоли в HEC Paris и академический директор Purpose Center.

Перед каждым руководителем стоит обманчиво простой вопрос: как справиться с растущей сложностью? Четыре недавних исследования, опубликованные в уважаемых журналах по менеджменту, помогают лидерам лучше понять, как решать проблемы с учетом нюансов.

Рассмотрим продуктовые предложения компаний. Традиционная мудрость заключается в том, чтобы дифференцировать – простой подход. Более тонкий подход – это оптимальная отличительность не только от конкурентов, но и от прошлой практики.

Когда Хуан Бу и др. проанализировали более 2000 моделей автомобилей в «Многоуровневая оптимальная различимость(2022) они нашли сложный баланс: проекты успешных автопроизводителей резко отличаются от отраслевых норм, сохраняя при этом согласованность внутри своих собственных брендов. BMW должен выглядеть отчетливо BMW, а не Mercedes.

Но когда общий дизайн компании уже нетрадиционен, она может позволить себе больше вариаций. Штраф за необычную модель будет меньше, если клиенты ожидают, что бренд расширит границы. Ключевым моментом является одновременное управление двойным набором ценностей и ожиданий, а также получение большей свободы нарушать их, когда отличительная черта уже установлена.

В результате аудитория может оценить как дистанцию от ценностей, которые компания представляла в прошлом, так и ее отличие от конкурентов. Это также относится к политическим ценностям и становится более сложным во времена поляризации — например, когда прошлый имидж бизнеса был либеральным в эпоху консерватизма, или наоборот. Так как же сотрудники справляются с этой сложностью?

Эксперименты Евгения Диманта для «Ненависть побеждает любовь(2023) показывают, что партийная идентичность не только заставляет нас тепло относиться к политическим союзникам, но и приводит к враждебному поведению по отношению к оппонентам, даже если они являются коллегами.

Стандартные поведенческие подталкивания, которые обычно могут повысить взаимность, не способны устранить межпартийный разрыв. Это предполагает необходимость в менеджерах другого типа, способных объединять людей для достижения более высоких целей, находящихся за пределами политического болота.

Тем не менее, большинство компаний, преследующих явные социальные цели, выходящие за рамки прибыльности, склонны поручать менеджерам больше задач, чем тем, у кого их нет. При этом они создают еще большую сложность. Кто и за что должен нести ответственность? Организации, которые могут совмещать несколько финансовых и других целей производительности, создавая при этом ценность, встречаются редко.

Veolia, французская коммунальная и энергетическая компания, является одним из таких примеров, разработав методы решения этой «многогранной проблемы производительности». Это создало круг «критических друзей», которые бросают вызов ключевым проектам на уровне совета директоров. Он также создал глобальную сеть целевых сотрудников, которые используют местный опыт взаимодействия с заинтересованными сторонами между подразделениями. Компания разработала политику стимулирования, соответствующую 15 различным целям компании.

Моя недавняя статья с Харрисоном Манро-Кларком исследует, как следует распределить несколько целей, чтобы достичь «Преимущество общей цели(2025). В статье показано, что для достижения превосходной производительности руководители должны распределять операционные цели, следуя двум простым правилам, чтобы преодолеть проблему сосредоточенности менеджеров на одной цели.

Во-первых, цели не должны быть слишком тесно взаимосвязаны, чтобы создать плодотворную напряженность, инновационные решения и возможности для обучения. Во-вторых, ни один менеджер не должен нести ответственность более чем за четыре цели. За пределами этого порога ни одна ситуация не может быть эффективно решена ни когнитивно, ни организационно.

Французский производитель кабелей Nexans под руководством бывшего генерального директора Кристофера Герена реализовал такую стратегию: он сократил свою клиентскую базу, портфель продуктов и выбросы CO₂, одновременно резко увеличив отдачу от вложенного капитала. В основе стратегии был сделан выбор в пользу сосредоточения внимания на конкретных рынках и упрощения операций, а не диверсификации и роста выручки, которые увеличивают сложность. Это позволило сотрудникам внести свой вклад в миссию по «электрификации будущего», одновременно снижая уровень выбросов углекислого газа и высвобождая денежные потоки.

Может ли ИИ помочь нам решить эти сложности? Если да, то какова оптимальная комбинация агентов человека и искусственного интеллекта? Вивек Чоудхари и др. спорить в «Наборы «Человек-ИИ»(2023), что объединение человеческого и машинного интеллекта наиболее эффективно не тогда, когда один превосходит другого, а когда каждый привносит в задачу уникальную информацию.

По мере развития сложности специализация должностей устаревает, а потребность в тонком управлении возрастает. Для неспециализированных задач, в то время как алгоритмы обеспечивают возможность поиска закономерностей в огромных наборах данных, люди вносят неявные знания. Сюда входят интуиция, опыт и суждения, которые не поддаются кодификации и недоступны для агентов ИИ. «Ансамбли человека и искусственного интеллекта» тогда преуспевают лучше, чем каждый тип агента по отдельности. Поэтому подумайте дважды, прежде чем заменять людей агентами ИИ для неспециализированных задач.

Что объединяет все эти выводы, так это неадекватность простых правил управления сложностью. «Быть разными», «добавлять ценности, чтобы удовлетворить всех», «поставить цель активизировать сотрудников» и «заменить человеческую деятельность искусственным интеллектом» — все это не может служить универсальным рецептом.

Как показывают исследования бизнес-школ, тонкие правила лучше простых. Добивайтесь оптимальной индивидуальности, развивайте целенаправленную лидерскую компетентность, разумно распределяйте оперативные задачи и интегрируйте ИИ в дополняющие, а не заменяющие ансамбли человека и ИИ. Не упрощайте, нюанс.