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 компании. Часть 10. Эффект от внедрения генеративного ИИ

Компании, уже внедрившие генеративный искусственный интеллект, сообщают о росте выручки практически во всех бизнес-функциях. Наибольший эффект виден в стратегическом планировании, корпоративных финансах, закупках, маркетинге, клиентских операциях, разработке программного обеспечения и создании новых продуктов. Однако, опускаясь на уровень конкретных проектов, мы видим противоречивую картину: одни проекты окупаются многократно, другие годами существуют в режиме пилота, не давая измеримого результата. В этой части статьи мы разбираемся, где возможен реальный эффект, а где можно его потерять.

Генеративный ИИ в компании. Часть 9. Как управлять рисками безопасности и сохранить контроль над данными

Большие языковые модели стремительно входят в бизнес-процессы, но вместе с эффективностью они приносят риски, о которых многие компании предпочитают не думать до первого инцидента. В 2023 году Samsung обнаружила, что сотрудники загрузили в ChatGPT конфиденциальный код, и эта информация оказалась в открытом доступе. Это не единичный случай: на чёрном рынке выросли цены на аккаунты GPT-сервисов, причём покупают не сам доступ, а историю запросов. Главная уязвимость кроется не в злоумышленниках, а в поведении самих пользователей. Инженеры и менеджеры, очарованные скоростью работы моделей, перестают фильтровать данные, которые отправляют в публичные облачные сервисы. Безопасность всегда опаздывает на «праздник» новых технологий, но сегодня отставание может стоить слишком дорого.