Iš pradžių apžvelgsime kaip verslo lyderiai galėtų pagerinti prognozavimo įgūdžius, kurie tokioje verslo aplinkoje yra svarbūs. Taip pat apžvelgsime kaip būtų galima sumažinti verslo riziką, kurios panaikinti, deja, neįmanoma. Galiausiai, pereisime prie efektyvesnių kompromiso paieškų priimant verslo sprendimus.
Prognozavimo metodų tobulinimas
Atsisakykite kai kurių prognozavimo įrankių. Daugybė analitinių modelių remiasi dvejomis prielaidomis, kurios negalioja chaotiškoms sistemoms. Pirma, fenomenas įvyksta itin retai, o prognozuoti jo masto yra faktiškai neįmanoma. Pagalvokite apie “drugelio efektą", kai nedidelis nutikimas įvykių grandinės pradžioje padaro didžiulę įtaką grandinės pabaigoje.
Antra prielaida yra faktas, jog įmanoma ekstrapoliuoti vidurkį bei medianą plačiai visuomenei. Tarkim, Jungtinėse Valstijose pagaminto vaisto „Avastin“, turėjusio gydyti nuo krūties vėžio, bendrovė paduota į teismą. Daugiau nei 17 tūkst. moterų teigia, jog vaistas neduoda jokio efekto. Dar blogiau, kai kurioms pacientėms vaistas tik dar labiau pakenkė.
Kita vertus, paėmus šį vaistą naudojusių moterų vidurkį paaiškėjo, jog statistinis vidurkio vienetas turėjo teigiamą efektą. Daugybė daktarų ir pacienčių tvirtino, jog „Avestin“ ilgina gyvenimo trukmę bei pagerina gyvenimo kokybę, o kai kurios pacientės visiškai išgijo. Vėžio gydymas yra chaotiška sistema, o bendrovė į ją žiūrėjo tik kaip į sudėtingą sistemą.
Dažnai problemos versle kyla, kai bendrovės bando prognozuoti vartotojų elgseną remiantis statistinio vidurkio vieneto elgsena. Statistiškai, vartotojas mėgo naująją „New Coke“, bet produktas galiausiai žlugo. Pasirodo, jog išskirtiniai vartotojai kartais yra daug svarbesnis rodiklis už vidutinius vartotojus. Šis pavyzdys puikiai tai iliustruoja.
Chaotiškose sistemose išskirtis gali būti dažnesnė negu manome. Prognozavimo įrankiai, išskirtis identifikuojantys kaip itin retus įvykius, gali neparodyti bendro rinkos vaizdo. Dešimt aktyviausių prekybos dienų JAV akcijų biržoje sugeneravo daugiau nei pusę pelno per 50 biržos metų. Vargu, ar koks nors analitinis prognozavimo įrankis galėjo tai numatyti.
Naudokite trijų rūšių informaciją prognozavimui. Jeigu chaotiškoje aplinkoje neįmanoma tiksliai apibūdinti ateities, ir jeigu organizacijoms bet kuriuo atveju reikia galvoti apie ateitį, koks būdas yra išmintingiausias norint drąsiai žengti į priekį? Kaip rasti patenkinamą balansą tarp perdėtų ir nepakankamų prognozių scenarijų? Mes manome, jog vadovai turėtų įvertinti praeities įvykius ir nuspręsti kas šįsyk gali klostytis kitaip. Tai atlikti padės informacijos suskaidymas į tris rūšis:
Praeitis: informacija, apibūdinanti tai, kas jau įvyko. Daugelis finansinių bei vykdymo rodiklių patenka į šią kategoriją.
Dabartis: informacija, apibūdinti esamą situaciją. Jūsų turimų galimybių sąrašas patenka į šią kategoriją.
Ateitis: informacija, apibūdinti galimą ateitį. Įvykiai bei tai, kaip sistema į juos reaguos, patenka į šią kategoriją.
Jeigu didžioji dalis jūsų turimos informacijos yra iš praeities kategorijos, tuomet sunerimkite. Paremti sprendimus remiantis vien tik praeitimi reiškia tikėtis, jog ateitis bus lygiai tokia pati kaip ir praeitis. Bent jau dalis jūsų informacijos privalo būti ateities kategorijoje. Informacija šioje kategorija yra subjektyvi iš prigimties, bet be jos, jūs lyg apakintas pokyčių.
Norėdami įsitikinti ateities informacijos vertingumu, prisiminkime 2000-ųjų metų problemą, kai daugeliui kompiuterinės programinės įrangos gamintojų atsirado didžiulis susirūpinimas. Mat iškilusi datos keitimo problema atsirado dėl metų rašymo dviem skaitmenimis vietoje keturių.
Ankstyvieji programuotojai manė, jog jų kurta programinė įranga buvo nuodugniai patikrinta dar ilgai iki 2000-ųjų metų, tačiau didžioji dalis kritinio sistemos kodo buvo parašyta dviem skaitmenimis (praeities informacija). Katastrofiški scenarijai buvo tokie ryškūs ir grėsmingi, jog kompiuterių industrija dėjo didžiules pastangas ruošiantis 2000-iems metams (ateities informacija). Išaušus naujųjų metų rytui, atsirado vos kelios problemos.
Verslo rizikos mažinimas
Atsisakykite poreikio tiksliai prognozuoti ateitį. Nenuspėjamame pasaulyje kartais geriausia investuoti į tas priemones, kurios sumažina prognozavimo svarbą. Kaip pavyzdį paimkime produkto modelį. Tradicinėje sistemoje, gamintojas spėlioja kokias technines savybes pasiūlyti klientui, ir kokia kaina. Bendrovės taip stipriai rizikuoja.
Galime išvengti tradicinio modelio, leisdami vartotojams patiems priimti sprendimus dėl būsimo produkto. Geras pavyzdys yra Jungtinėse Valstijose įsikūręs “Lulu", apvertęs aukštyn kojomis tradicinį leidybos modelį ir suteikęs galimybę patiems rašytojams kontroliuoti procesą. Tradiciniame modelyje leidykla sumoka autoriui iš karto ir spausdina knygą nežinodami, kokio populiarumo ji susilauks.
Dirbant pagal „Lulu“ modelį, autoriai įkelia turinį į bendrovės internetinę svetainę ir įvardija savo kainą. Knygos spausdinamos tik tuomet, kai svetainės vartotojai nusprendžia ją įsigyti. Autoriais gauna neįtikėtinai didelį 80 proc. pelną nuo pardavimų, o “Lulu„ išvengia rizikos laikyti neparduotas knygas sandėlyje. Pakeisdama sprendimų priėmimo bei pajamų gavimo modelį, bendrovė “Lulu" daugiau ar mažiau eliminuoja veiklos riziką.
Naudokite atskyrimą bei dubliavimąsi. Kartais chaotiškos sistemos elementus galima atskirti vieną nuo kito ir taip sumažinti pasekmių žalą, jei sistemą ištinka klaida. Atskyrimas teikia du privalumus: jis apsaugo organizacijos dalis nuo netikėto įvykio ir apsaugo dalis, kurios gali būti reikalingos sistemos atstatymui.
Palyginkite „Windows“ operacinę sistemą su debesų kompiuterijos (angl. software as a service) aplikacijomis. Naudojantis sistema “Windows", pati sistema ir jūsų informacija joje yra susieta, tai reiškia, jog atnaujintoje sistemos versijoje, visa informacija išsitrina, tad ją teks įrašinėti iš naujo jau atnaujintoje sistemoje.
Tuo tarpu naudojantis debesų kompiuterijos paslaugomis, sistema yra atskirta nuo duomenų. Sistemą galite atnaujinti kiek tik norite, o joje esant informacija nebus paliesta. Ir todėl, kad programinė įranga bei duomenys yra atskirti, rizika prarasti kurį nors vieną arba abu yra stipriai sumažinta.
Sistemos elementai taip pat gali būti sumodeliuoti pakeisti tą dalį, kuri yra pažeista. Tyčinis dubliavimasis padidina tikimybę, jog sistema ir toliau funkcionuos (bent jau iki tam tikro laipsnio), kol jos pažeisti elementai bus pataisyti. Atskyrimas ir dubliavimasis reiškia papildomas išlaidas, bet ši investicija paprastai atsiperka ir sumažina verslo riziką.
Žinoma, atskyrimas yra ribotas, o dubliavimasis gali kainuoti per brangiai vienai organizacijai. Išeitis – pasikviesti išorinius išteklius, kurie padėtų reaguoti į besikeičiančius aplinkos poreikius. Tarkim, konsultacijų bendrovė „Accenture“ turi didžiulį partnerių tinklą, į kuriuos kreipiasi esant išskirtiniams klientų poreikiams, kurių bendrovė patenkinti negali.
Nusakykite galimus scenarijus istorijų pagalba. Dar vienas rizikos mažinimo būdas yra įsitikinimas, jog darbuotojai nujaučia potencialiai pavojingus ateities scenarijus. Paskatinkite kolegas dalintis (ir pats dalinkitės) istorijomis bei anekdotais, kurie nupasakoja tikėtinus veiklos scenarijus – tai nepaprastai įtaigi priemonė ir neišnaudota galimybė.
Dar vienas patikimas būdas sužadinti darbuotojų vaizduotę yra užduoti klausimą: „O kas jeigu...?“ Verslo pasaulyje tokios „minkštos“ (angl. soft) technologijos, kaip ką tik išvardijome, yra mažiau vertinamos negu tikslių skaičių racionalizavimas. Mes intuityviai prilyginame istorijas su literatūra bei fantastika ir ieškome jose mokslo, priežasties, tiesos.
Iš tiesų, tradiciniai metodai reguliariai pateikia klaidingą ir nenumatytą rezultatą, tad laikas juos papildyti įtaigiomis istorijomis. Jomis galima perteikti puikią įžvalgą, padėsiančią susidoroti su sunkumais chaotiškoje sistemoje. Taip yra todėl, kad istorijos nesiremia ribojančiais duomenimis.
Kompromiso paieškų efektyvinimas
Pakeiskite požiūrį į investavimą. Vietoj to, kad investuotumėte didelius pinigus į naują produktą ar verslo modelį, geriau nuosekliai investuoti mažais žingsneliais patikrinant naujos iniciatyvos sėkmingumą. Tai suteikia jums teisę eksperimentuoti, bet jokiu būdu ne privilegiją pasinaudoti visais investicijos teikiamais malonumais ir nauda.
Tokios elgsenos tikslas yra sumažinti galimą žalą nesėkmės atveju ir padidinti galimą naudą sėkmės atveju. Laipsniškas kuriamas mažų investicijų portfelis prilaiko rizikos lygį žemą iki to momento, kai išsiaiškinate kiek įmanoma daugiau iniciatyvos nežinomų kintamųjų.
Požiūrio į investicijas pakeitimas neapsaugo jūsų nuo rizikos, tačiau leidžia ją suvaldyti (Djūko universiteto profesorius Simas Sitkinas tokį požiūrį vadina „intelektualia klaida“). Esmė – ne išvengti klaidos, bet patirti ją mažomis sąnaudomis ir kuo anksčiau iš jos pasimokyti.
Suburkite skirtingus požiūrius turinčią komandą. Sudėtingos sistemos yra, tarytum, mašinos. Viskas, ką jums reikia padaryti, tai sumažinti trintį. Tuo tarpu chaotiškos sistemos yra organinės – turite būti tikras, kad įmonėje yra skirtingą mąstyseną turinčių asmenybių, galinčių išspręsti pokyčių ir variacijų problemas, kurių neišvengiamai atsiras.
Tikėtina, jog jūsų versle yra žmonių, su kuriais netenka patiems bendrauti. Galbūt šie žmonės yra netradicinio mąstymo, turintys savitą požiūrį bei nuomonę daugeliu klausimų. Stenkitės įtraukti šiuos žmones į naujų iniciatyvų kūrimą. Chaotiškoje aplinkoje, tikėtina, yra ir žmonių įvairovė, o tai nebūtinai blogas dalykas.
Verslo bendruomenė padarė didžiulį progresą siekdama suvaldyti sudėtingą sistemą. Vis dėlto, dar neišmokome adaptuotis prie itin chaotiškų sistemų, o tai reikalauja naujo požiūrio, naujų metodų, naujų praktikų. Lyderiai privalo išmokti taikyti šiuos metodus, kad organizacijos žengtų į priekį su didesniu pasitikėjimu nei iki šiol.
Parengė: Aleksandras Pometko
