Читать книгу Чувствуй и реагируй. Как создавать продуты, нужные людям именно сейчас - Джефф Готельф - Страница 13

Для типичного лидера XX века фраза «я не знаю» была табуированной. Признание в неуверенности (самому себе или другим) воспринималось как признак слабости. Этот способ мышления остается распространенным во многих организациях и представляет особую проблему, когда дело касается поиска возникающей ценности в сложных адаптивных системах: систем с большим количеством компонентов, которые ведут себя и взаимодействуют таким образом, что прогнозирование становится невозможным. В нашем контексте это системы, в которых невозможно точно предсказать, как люди будут с ними взаимодействовать и какие функции они будут использовать.

В статье в Harvard Business Review Дэвида Сноудена и Мэри И. Бун описывается, чем эти системы отличаются от механических систем индустриальной эпохи:

«Это как разница между, скажем, автомобилем Ferrari и бразильскими тропиками. Автомобили Ferrari – сложные машины, но опытный механик может разобрать одну из них и снова собрать, ничего при этом не изменив. Автомобиль статичен, а целое – это сумма его частей. С другой стороны, тропики находятся в постоянном потоке – какие-то виды вымирают, погодные условия меняются, сельскохозяйственный проект перенаправляет источник воды, и вся их совокупность – это намного большее, чем просто сумма их частей. Это область «неизвестные неизвестности», в которую переместилась большая часть современного бизнеса.»[11]

Не принимая неопределенность, вы не можете извлечь выгоду из нее. Поэтому многие компании идут по пути запуска перманентных, небольших, оперативных экспериментальных циклов, что и составляет суть подхода «почувствовать и отреагировать». Непрерывно внося небольшие изменения и оценивая результаты, команды в процессе работы находят тот метод, который теоретики, описывающие поведение сложных систем, рекомендуют для работы с этими непростыми комплексами.

СРАВНЕНИЕ СТАРОЙ МОДЕЛИ С ПОДХОДОМ «ПОЧУВСТВОВАТЬ И ОТРЕАГИРОВАТЬ»

С началом цифровой революции, привнесшей новые уровни сложности и неопределенности, большинство компаний пытались управлять ею, используя методы индустриальной эпохи, которые до того момента хорошо со всем справлялись. Используя аналогию Сноудена и Бун, мы представляли программное обеспечение чем-то вроде Ferrari. Мы не изменили проверенные методы и, конечно же, не рассматривали вопрос об изменении способа ведения нашего бизнеса с учетом новых реалий.

Однако по мере того, как мы становились все более опытными в использовании программ, мы научились лучше управлять компанией. Наши подходы – agile-методики, которые стали использоваться повсеместно, – позволили нам начать относиться к программному обеспечению больше как к тропикам. Наш процесс управления программным обеспечением теперь, скорее, лесоводство, нежели инженерия.

Теперь мы готовы сделать следующий шаг. Поскольку мы осознаем растущую зависимость от программных систем и серьезность того, как цифровая революция связала наши предприятия с остальным миром через эти системы, мы должны начать управлять нашими компаниями с помощью методов, которые мы применяем в программном обеспечении. Другими словами, если когда-то мы управляли своими программами так же, как компаниями, теперь необходимо управлять своими компаниями так же, как мы управляем нашим программным обеспечением.

ПОНИМАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО РИТМА АВТОНОМНЫХ ГРУПП

Чтобы работать в этом новом, непрерывном ритме, команды должны быть свободны. Они должны свободно экспериментировать и обучаться. Это означает, что командам нужно предоставить больше полномочий для принятия решений. Подход сборочной линии индустриальной эпохи стремился отделить интеллектуальный труд (область управления) от физического (область рабочего). Он пытался превратить рабочих в сборочные машины. Но люди не машины, и процесс выявления потребностей рынка и быстрого реагирования не вписывается в такого рода подход, направленный на минимизацию самостоятельного мышления и принятия решений. В этом новом мире стало меньше решений, которые могут быть спущены «сверху» «вниз» и вписаны в размеренный рабочий поток. Теперь многие решения должны приниматься «снизу» «вверх» людьми, которые имеют опыт работы с данными и доступ к самой последней информации. Эти люди являются самыми близкими к рынку, а не к руководству организации.

ПОЧЕМУ AMAZON ТАК ЧАСТО ВЫПУСКАЕТ ОБНОВЛЕНИЯ? НЕ ПРОСТО ПОТОМУ, ЧТО ОН ЭТО МОЖЕТ. ТАКОЙ ПОДХОД К РАБОТЕ ПОДРАЗУМЕВАЕТ ОПЕРАТИВНЫЕ ЦИКЛЫ ЧУВСТВОВАНИЯ «БОЛЕЙ» РЫНКА И БЫСТРОЕ НА НИХ РЕАГИРОВАНИЕ.

Давайте в качестве примера рассмотрим компанию Etsy, десятилетний интернет-стартап со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Etsy – это рынок, на котором покупатели могут приобрести товары ручной работы более чем у миллиона независимых продавцов; считайте, что это крупнейшая в мире онлайн-ярмарка ремесел. Etsy известна своей культурой постоянных экспериментов. Она непрерывно тестирует и оптимизирует дизайн своего веб-сайта и мобильных приложений с помощью уже описанного метода A/B-тестирования. Компания разрабатывает несколько версий функции, выпускает их в течение короткого периода для небольшого, но тщательно отобранного числа пользователей, а затем отслеживает результаты. Эти продуманные схемы позволяют Etsy свернуть безуспешные проекты и запустить успешные изменения за пределы первоначальной испытуемой группы. И все это происходит очень быстро. Используя методы непрерывного развертывания, многие из которых она сама создала, Etsy способна постоянно вносить множество небольших изменений на своем веб-сайте, как правило, по 40–50 раз в день. Etsy также известна своей децентрализованной культурой. Каждая из команд, действуя в рамках стратегических принципов, свободно экспериментирует, обучается и вносит корректировки.

Etsy – это исключительно цифровой стартап, насчитывающий в своем штате около восьмисот человек и имеющий годовой доход в 275 млн долларов при общих продажах примерно на два миллиарда долларов в год[12]. Etsy по праву считается истинно цифровой компанией. Как насчет более традиционных отраслей?

УПРАВЛЕНИЕ АВТОМОБИЛЬНОЙ КОМПАНИЕЙ КАК КОМПАНИЕЙ ПО РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Раз уж мы упомянули сборочные линии Генри Форда, давайте рассмотрим автомобильную промышленность, которая постоянно совершенствуется благодаря цифровым технологиям.

В марте 2015 года компания Tesla Motors, амбициозный производитель электромобилей, объявила о том, что займется решением одной из своих самых больших проблем, препятствующих пути к успеху, – проблемы, которую они называют «боязнь ограничения дальности поездки»: страх того, что электромобиль разрядится в таком месте, где в ближайшем радиусе не будет станции зарядки. Илон Маск, основатель компании, пообещал представить новую функцию, которая решит эту существенную проблему.

Около недели пресса и любопытные наблюдатели судачили по поводу того, как Tesla решит эту проблему. Затем на пресс-конференции Маск представил решение, а именно новую функцию под названием «уверенность в дальности поездки». Эта функция отслеживает использование заряда и условия движения в режиме реального времени (как быстро вы ехали? какая была погода? ровная дорога или холмистая?) для постоянного прогнозирования оставшегося запаса заряда. В то же время функция отслеживает местоположение ближайшей станции зарядки. С помощью этой функции автомобиль предупредит вас, когда вам понадобится подзарядка, и направит к наиболее подходящей зарядной станции. Маск заявил, что у автомобиля никогда не закончится энергия, только если вы сами этого не захотите.

Понимая, что это похоже на маленькую победу для моделей будущего, журналисты спросили, когда эта функция станет доступна. Что же ответил Маск? Каждый нынешний владелец получит обновление для своего автомобиля сразу же после пресс-конференции через программное обеспечение, которое будет доступно через интернет и установлено в автомобили Tesla с помощью Wi-Fi. Через несколько минут после того, как пресс-конференция закончилась, представители журнала Consumer Reports отреагировали в Твиттере:

«Главная идея в заявлении от @TeslaMotors – это убежденность в том, что со временем автомобили можно будет улучшать точно так же, как и другие электронные устройства»[13].

Иными словами, мы начинаем понимать, что цифровую «начинку» автомобилей можно обновлять точно так же, как и наши смартфоны и компьютеры. И следующими на очереди, вероятно, будут другие традиционные промышленные товары.

ИЗМЕНЕНИЕ БОЛЬШЕГО, ЧЕМ ПРОСТО ТОВАРОВ

Мы принимаем как должное то, что товары становятся все более «продвинутыми», и, может, поэтому не удивляемся, что автомобили Tesla становятся все современнее и современнее. Но это касается не только «умных» функций, другие параметры автомобильной отрасли тоже меняются. Владельцам автомобилей нового поколения не нужно обращаться в дилерский центр или к механику, чтобы получить обновление, – автомобили Tesla могут обновляться через беспроводной интернет, – поэтому процесс обслуживания изменился. Кроме всего прочего, Tesla отслеживает использование автомобиля в течение всего времени, поэтому всегда известно, когда автомобиль нуждается в обслуживании.

Таким образом, программное обеспечение меняет и наши товары (в данном случае, автомобили), и сам процесс обслуживания. Что-то еще? Да, оно также меняет основной цикл выпуска автомобильной промышленности. Вам больше не нужно покупать новую модель автомобиля, чтобы воспользоваться новейшими функциями. Производители могут запускать новые функции по мере их готовности.