Как управлять в неопределенности. Часть 11: Живые и мертвые компании

Современный бизнес столкнулся с пугающим парадоксом: пока технологии ускоряются, жизнь самих организаций стремительно сокращается. Если в середине прошлого века корпорации из списка Fortune 500 могли рассчитывать на процветание в течении 50 лет, то сегодня средний возраст компании едва достигает 20 лет. Однако есть компании – от шведской Stora, до японской Sumitomo – которые процветают столетиями, сохраняя удивительную гибкость. Эту жизнеспособность известный практик менеджмента Ари де Гиус объяснил через метафору живого организма («Живая компания. Рост, научение и долгожительство в деловой среде»). Он противопоставил взгляд на компанию, как на живой организм, привычному нам пониманию компании как машины для извлечения прибыли. Живая компания обладает собственным «инстинктом самосохранения» и способностью к обучению, что позволяет ей не просто выживать, а органически расти в условиях хаоса.

Как управлять в неопределенности Часть 10: Метод Lean Startup

Традиционный менеджмент, которому нас учили – это искусство управления в условиях стабильности. Мы привыкли к долгосрочному планированию, детальным исследованиям, наличию достаточного количества данных и «водопадным» подходам. Но когда вы выводите на рынок инновационный продукт или решаете абсолютно новую задачу внутри корпорации с огромным количеством внутренних связей, классические инструменты превращаются в «тыкву». Управление в тумане требует иных подходов и навыков, чем управление в ясную погоду. Именно для таких ситуаций неопределенности и разработан метод Lean Startup.

Русская модель управления. Часть 6. Измерения Хофстеде и сочетание противоположностей

В предыдущих статьях цикла мы говорили о двух режимах в русской модели управления с точки зрения Александра Прохорова. Но давайте посмотрим, как выглядит русская деловая культура через оптику «западных» исследований. В этой статье мы поговорим об исследованиях Герта Хофстеде и о том, что он не увидел и где не прав. Быть может наш опыт управления под этим углом удержания противоположностей, диалектичности управления, тонкого баланса, который должен находить лидер команды?

Русская модель управления. Часть 5. Две модели поведения и две морали

Почему возможны два режима управления — стабильный и застойный, и нестабильный и аварийно-мобилизационный? Как возможно совместить несовместимое: в стабильности — бюрократию и «обходные» пути, а в аварийно-мобилизационном режиме — чудеса производительности, оплаченные истощением? Почему вчерашний тихий руководитель сегодня рвет шаблоны, нарушает правила ради результата? В книге «Русская модель управления» Александр Прохоров сделал очень важный вклад в понимание особенностей управления по-русски. В этой части мы пройдем немного глубже и поговорим о том, что делает возможным два режима в русской модели управления.

Генеративный ИИ в компаниях. Часть 4. Уровни зрелости использования генеративного ИИ

Генеративный ИИ вошел в корпоративную жизнь с «черного хода». Сначала сотрудники начали пользоваться публичными инструментами сами: писать тексты, готовить документы, создавать картинки, ускорять аналитику и т.д. И хотя формально компания ничего не внедряла, внимательные руководители заметили, что привычные процессы вдруг начали работать чуть быстрее. Потом появились пилоты, первые ассистенты и первые разочарования. У зрелости использования генеративного ИИ есть своя логика и она не сводится к выбору модели, подрядчика или платформы. Она строится на том, как организация учится превращать новую технологию в управляемый результат: сначала на уровне отдельных сотрудников, затем на уровне команд, потом − на уровне функций и, наконец, на уровне всей компании. И понимание этой последовательности помогает лучше организовывать свой ИИ-путь.

Генеративный ИИ в компаниях. Часть 3. Четыре ловушки, в которые мы попадаем

Еще недавно разговор о генеративном ИИ был похож на мечты о будущем: все чувствовали, что перемены близко, но мало кто понимал, что именно грядет. Теперь неопределенности стало меньше, а шума − больше. Генеративный ИИ очень быстро входит в рабочую повседневность и для многих сотрудников становится примерно тем же, чем когда-то стала электронная почта: не революцией в каждом отдельном действии, а нормой повседневной работы. И все же между повседневной полезностью и бизнес-эффектом лежит дистанция, которую большинство компаний пока не прошли. Главный вопрос сегодня звучит не так: «Как быстрее внедрить ИИ?» Намного полезнее другой: «Где он действительно создает ценность, а где просто красивые картинки?»