Cogware: องค์กรอัจฉริยะทำให้ปัญญาภายนอก

TL;DR:บริษัทไม่ได้ล้มเหลวเพราะผู้คนโง่เขลา พวกเขาล้มเหลวเพราะปัญญาอยู่ในสมอง ไม่ใช่ในระบบ องค์กรที่อยู่รอดสร้าง "cogware" — ทักษะ (วิธีการทำงาน), ขอบเขต (วิธีการไม่ล้มเหลว), และความจำ (วิธีการเรียนรู้) ส่วนใหญ่หยุดที่ขั้นตอนที่ 3: ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ องค์กรที่จะแข่งขันในทศวรรษหน้าเป็นองค์กรที่มีการบริหารจัดการด้วย AI ขั้นตอนที่ 4 ซึ่งเครื่องจักรจัดการการตัดสินใจประจำ 10,000 รายการ และมนุษย์มุ่งเน้นที่ 100 รายการที่กำหนดอนาคต Huawei ไม่ได้จ้างคนที่ฉลาดกว่า พวกเขาซื้อคู่มือการเล่นของ IBM และทำให้มันเป็นระบบปฏิบัติการของพวกเขา นักวิทยาศาสตร์จรวดที่สร้างโปรแกรมอวกาศของจีนไม่ได้ฉลาดขึ้นระหว่างปี 1996 ถึง 2015 พวกเขาสร้างระบบความจำที่เปลี่ยนทุกการชนให้เป็นการอัปเกรดระบบ การพัฒนาครั้งถัดไปไม่ใช่มนุษย์ที่ดีกว่า แต่เป็นการบริหารจัดการมนุษย์-AI ที่ดีกว่า

เจมส์ที่นี่, CEO ของ Mercury Technology Solutions. ฮ่องกง — กรกฎาคม 2026

ฉันได้เห็นบริษัทมากพอที่จะเห็นรูปแบบนี้ ผู้ก่อตั้งมีความฉลาด ทีมงานมีความสามารถ ผลิตภัณฑ์ดี และจากนั้นผู้ก่อตั้งก็ออกไป หรือ ตลาดเปลี่ยน หรือ บริษัทขยาย — และทุกอย่างก็พังทลาย.

การวินิจฉัยมักจะเหมือนเดิม: "เราสูญเสียคนที่ดีที่สุดของเรา." "การบริหารใหม่ไม่เข้าใจมัน." "วัฒนธรรมเปลี่ยนไป."

ผิด บริษัทไม่เคยมีวัฒนธรรม มันมีบุคลิกภาพ และบุคลิกภาพตายไปพร้อมกับเจ้าของของมัน.

คำถามที่แท้จริงไม่ใช่ว่าจะจ้างคนที่ฉลาดกว่าได้อย่างไร แต่เป็นการสร้างระบบที่ไม่ต้องการอัจฉริยะในการทำงาน ระบบที่ฉลาดขึ้นทุกครั้งที่มีคนทำผิดพลาด ระบบที่มีอายุยืนยาวกว่าบุคคลใด ๆ.

ฉันเรียกสิ่งนี้ว่า cogware — เทียบเท่ากับซอฟต์แวร์ในระดับองค์กร หากฮาร์ดแวร์คืออาคารและซอฟต์แวร์คือเครื่องมือ cogware คือปัญญาที่ฝังอยู่ในระบบเอง

สามส่วนประกอบของ Cogware

Cogware มีสามส่วน หากขาดส่วนใดส่วนหนึ่ง องค์กรของคุณจะทำงานในเวลาที่ยืมมา

ทักษะ — วิธีการทำสิ่งต่างๆ อย่างสม่ำเสมอรั้วป้องกัน — วิธีการไม่ทำลายสิ่งต่างๆ อย่างถาวรความทรงจำ — วิธีเรียนรู้จากสิ่งที่เกิดขึ้น.

พวกมันไม่แยกจากกัน พวกมันเป็นวงจร ทักษะสร้างผลลัพธ์ รั้วป้องกันจับความล้มเหลว ความทรงจำอัปเดตทั้งสอง วงจรหมุน และองค์กรก็ฉลาดขึ้น.

มาวิเคราะห์แต่ละอย่างกันเถอะ.

ทักษะ: จากความกล้าหาญสู่สคริปต์

ในปี 1999 หัวเว่ยเป็นดาวเด่น รายได้กำลังเติบโต ผลิตภัณฑ์มีการแข่งขัน วิศวกรมีความยอดเยี่ยม.

แต่ตัวเลขกลับน่าเกลียด การส่งมอบตรงเวลา: 50% คู่แข่งระหว่างประเทศ: 94% การหมุนเวียนสินค้าคงคลัง: 3.6 เท่าต่อปี คู่แข่ง: 9.4 เท่า ผลตอบแทนจากการลงทุน R&D: หนึ่งในหกของ IBM.

ปัญหาไม่ใช่พรสวรรค์ หัวเว่ยมีวิศวกรที่ดีที่สุดบางคนในจีน ปัญหาคือทุกอย่างขึ้นอยู่กับพวกเขา ความกล้าหาญขยายไปถึงจุดหนึ่ง — และจากนั้นความกล้าหาญก็กลายเป็นอุปสรรค.

การวินิจฉัยของ Ren Zhengfei นั้นโหดร้าย: "เราไม่ขาดแคลนความสามารถ เราขาดทักษะ."

เขาจ้าง IBM เพื่อสอน Huawei เกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์แบบบูรณาการ — IPD แนวคิดนั้นเรียบง่าย: การพัฒนาผลิตภัณฑ์เป็นเหมือนบทละคร ตั้งแต่ความต้องการไปจนถึงการเปิดตัว ทุกขั้นตอนมีการกำหนดไว้อย่างชัดเจน ใครทำอะไร เมื่อไหร่ กับใคร ตามมาตรฐานอะไร ไม่ใช่แนวทาง แต่เป็นบทละคร.

การดำเนินการของ Ren นั้นโหดร้ายยิ่งขึ้น: "แรกต้องทำให้แข็งแกร่ง จากนั้นจึงปรับปรุง และสุดท้ายทำให้มั่นคง."

ในช่วงปีแรกๆ ไม่มีการปรับเปลี่ยนใดๆ วิศวกรของ Huawei บ่น พวกเขาอัจฉริยะกว่านี้ พวกเขามีแนวคิดที่ดีกว่า คำตอบของ Ren: "เรากำลังซื้อรองเท้าอเมริกัน ถ้ามันไม่พอดี เราก็ตัดเท้าเรา."

ประเด็นไม่ใช่ว่ากระบวนการของ IBM จะสมบูรณ์แบบ ประเด็นคือ Huawei จำเป็นต้องเรียนรู้ว่ากระบวนการเคย ก่อนที่พวกเขาจะสามารถปรับปรุงสิ่งหนึ่งได้ พวกเขาคุ้นเคยกับการปรับเปลี่ยนจนไม่สามารถรับรู้ถึงคุณค่าของการทำซ้ำได้

นี่คือกับดักของความเป็นวีรบุรุษ ทีมขนาดเล็กเจริญเติบโตจากการปรับเปลี่ยน คนเดียวกันที่ออกแบบฟีเจอร์พูดคุยกับลูกค้า เขียนโค้ด และแก้ไขข้อบกพร่อง การสื่อสารเกิดขึ้นทันที การปรับเปลี่ยนเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความสามารถคือทุกสิ่ง

เมื่อขยายขนาด สิ่งนี้กลายเป็นฝันร้าย นักออกแบบไม่พูดคุยกับลูกค้าอีกต่อไป — มีทีมขายสำหรับเรื่องนั้น นักเขียนโค้ดไม่รู้กรณีการใช้งาน — มีผู้จัดการผลิตภัณฑ์สำหรับเรื่องนั้น ผู้ที่แก้ไขข้อบกพร่องไม่รู้สถาปัตยกรรม — มีวิศวกรอาวุโสที่ออกไปเมื่อปีที่แล้วสำหรับเรื่องนั้น

ทักษะคืออินเตอร์เฟสระหว่างผู้คนเมื่อขยายขนาด หากไม่มีพวกเขา คุณจะไม่มีองค์กร คุณมีการรวมตัวของบุคคลที่บังเอิญแชร์ระบบเงินเดือน

อาการเป็นสากล: เจ้านายต้องผลักดันการตัดสินใจทุกครั้ง ข้อมูลลูกค้าหายไปในเธรด Slack และไม่เคยกลับมา งานเดียวกันถูกทำโดยคนห้าคนในห้าวิธีที่แตกต่างกัน แผนกต่างๆ โทษกันสำหรับความล้มเหลวที่จริงๆ แล้วเป็นความล้มเหลวของอินเตอร์เฟส พนักงานใหม่เดินไปมาเป็นสัปดาห์พยายามหาว่าใครรู้เรื่องอะไร

คุณคิดว่าคุณมีปัญหากับคน คุณมีการขาดทักษะ.

การตั้งเกณฑ์: ศิลปะในการไม่ทำลายตัวเอง

ทักษะทำให้คุณก้าวไปข้างหน้า การตั้งเกณฑ์ช่วยให้คุณไม่ขับรถตกหน้าผา

เมื่อผู้คนได้ยินคำว่า "รายการตรวจสอบ" พวกเขาคิดถึงล้อฝึกหัด สิ่งที่สำหรับผู้เริ่มต้น เครื่องช่วยจนกว่าคุณจะเก่งพอที่จะทำได้เอง

นี่คือสิ่งที่ตรงกันข้าม รายการตรวจสอบไม่ได้สำหรับคนที่ไม่รู้ว่าจะทำอะไร พวกมันสำหรับคนที่ทำรู้ว่าจะทำอะไร — และยังคงพลาดบางอย่างเพราะพวกเขาเป็นมนุษย์

การศึกษาในปี 2009 ใน วารสารการแพทย์นิวอิงแลนด์ ได้ทดสอบรายการตรวจสอบความปลอดภัยในการผ่าตัด 19 รายการในโรงพยาบาลแปดแห่งในแปดประเทศ ผลลัพธ์: อัตราการเสียชีวิตจากการผ่าตัดลดลงจาก 1.5% เป็น 0.8% อาการแทรกซ้อนลดลงจาก 11% เป็น 7%

รายการตรวจสอบแทบจะดูดูถูกในความเรียบง่ายของพวกมัน ยืนยันตัวตนของผู้ป่วย ยืนยันสถานที่ผ่าตัด ยืนยันอาการแพ้ นับฟองน้ำและเครื่องมือก่อนปิด

นี่ไม่ใช่กรณีที่แปลกประหลาด นี่คือพื้นฐาน พื้นฐานที่ศัลยแพทย์ทุกคนรู้ และถึงกระนั้น โดยไม่มีรายการตรวจสอบ ทีมงานก็พลาดสิ่งเหล่านี้ ไม่ใช่เพราะพวกเขาขาดความสามารถ แต่เพราะพวกเขาเหนื่อย เบี่ยงเบนความสนใจ เร่งรีบ และทำงานภายใต้สมมติฐานว่ามีคนอื่นตรวจสอบแล้ว

วลีที่อันตรายที่สุดในองค์กรใด ๆ: "ฉันคิดว่าคุณจัดการเรื่องนั้นแล้ว"

รั้วป้องกันทำงานที่ขอบของความไม่สามารถย้อนกลับ ก่อนที่คุณจะลงนามในสัญญา ก่อนที่คุณจะโอนเงิน ก่อนที่คุณจะผลักดันไปยังการผลิต ก่อนที่คุณจะลบฐานข้อมูล ก่อนที่คุณจะออกแถลงการณ์สาธารณะ

การหยุดชั่วคราวคือจุดสำคัญ รายการตรวจสอบสร้างช่วงเวลาที่ทีมทำงานร่วมกัน ศัลยแพทย์ แพทย์วิสัญญีแพทย์ พยาบาล — พวกเขาหยุด พวกเขาพูด พวกเขายืนยันว่าพวกเขาอยู่ในความเป็นจริงเดียวกัน นี่ไม่ใช่ระบบราชการ นี่คือ การถ่ายโอนความรู้ — การใช้โครงสร้างภายนอกเพื่อให้มีพื้นที่ทางจิตใจสำหรับการทำงานจริง

การกำหนดขอบเขตที่ไม่ดีบอกว่า: "อย่าคิด แค่ทำตามขั้นตอน" การกำหนดขอบเขตที่ดีบอกว่า: "ห้าสิ่งนี้เป็นสิ่งที่ไม่สามารถเจรจาได้ ทุกอย่างอื่น ใช้การตัดสินใจของคุณ"

ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ ขอบเขตที่พยายามแทนที่การตัดสินใจสร้างความรู้สึกไม่พอใจและพฤติกรรมหลีกเลี่ยง ขอบเขตที่ปกป้องการตัดสินใจสร้างพื้นที่สำหรับการคิดที่แท้จริง

หากไม่มีขอบเขต องค์กรจะพัฒนาพยาธิสภาพที่คาดเดาได้ สัญญาจะถูกลงนามพร้อมกับข้อกำหนดที่ซ่อนอยู่ซึ่งไม่มีใครสังเกตเห็นจนกว่าจะเกิดข้อพิพาท ผลิตภัณฑ์เปิดตัวพร้อมกับข้อบกพร่องที่ทีมทดสอบ "คิดว่าทีม QA ได้ดูแลแล้ว" พนักงานออกจากองค์กรพร้อมกับข้อมูลประจำตัวที่ "มีคนควรจะเพิกถอน" สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ความล้มเหลวที่เกิดขึ้นน้อย พวกมันเป็นสถานะเริ่มต้นขององค์กรที่ไม่มีขอบเขต

ความจำ: วิธีไม่ทำซ้ำตัวเอง

ทักษะและกรอบการทำงานคือกาลปัจจุบัน ความจำคือกาลอดีตที่ให้ข้อมูลสำหรับอนาคต。

เมื่อฉันพูดถึงความจำ ฉันไม่ได้หมายถึง "เราควรจดบันทึกสิ่งต่างๆ" ฉันหมายถึงระบบที่มีโครงสร้างซึ่งบีบอัดประสบการณ์ให้เป็นรูปแบบที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ห้องสมุดกรณีล้มเหลว การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ บันทึกการทดลอง ฐานความรู้。

คำสำคัญคือ มีโครงสร้าง. บริษัทส่วนใหญ่มีเอกสาร แต่พวกเขาไม่มีความจำ เอกสารนั่งอยู่ในโฟลเดอร์ที่ไม่มีใครเปิด ความจำถูกสอบถาม อัปเดต และรวมเข้ากับระบบปฏิบัติการ。

นี่คือกับดักของแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: พวกมันไม่สามารถถ่ายโอนได้ แนวทางปฏิบัติที่ได้ผลในทีมหนึ่ง วัฒนธรรมหนึ่ง ตลาดหนึ่ง โครงสร้างแรงจูงใจหนึ่ง — มันจะไม่จำเป็นต้องได้ผลในอีกทีมหนึ่ง นักวิชาการด้านการจัดการ Gabriel Szulanski ศึกษาเรื่องนี้อย่างละเอียด เขาพบว่าถึงแม้ ภายในบริษัทเดียวกัน การย้ายแนวทางปฏิบัติที่ประสบความสำเร็จจากทีมหนึ่งไปยังอีกทีมหนึ่งมักจะล้มเหลว เขาเรียกมันว่า "ความเหนียวภายใน" — ความรู้ติดอยู่กับบริบทเดิมและไม่หลุดออกไป.

นี่คือเหตุผลที่การ "เปลี่ยนแปลงดิจิทัล" หลายครั้งล้มเหลว บริษัทเห็นระบบ OKR ขององค์กรอื่นทำงาน พวกเขาคัดลอกแบบฟอร์ม พวกเขาพลาดฟังก์ชัน ระบบใหม่สร้างรายงานเดียวกัน การประชุมเดียวกัน พิธีกรรมเดียวกัน — แต่ไม่มีบริบทเดิมที่ทำให้มันทำงานได้ มันเหมือนการปฏิเสธการปลูกถ่ายอวัยวะ อวัยวะนั้นดี แต่ร่างกายโจมตีมัน.

แนวทางที่ถูกต้องไม่ใช่การคัดลอกแนวปฏิบัติ แต่เป็นการสกัด โครงสร้างเชิงสาเหตุ — สภาพแวดล้อมใดที่ทำให้สิ่งนี้ทำงาน? อะไรจะทำให้มันล้มเหลว? อะไรต้องเปลี่ยนแปลงสำหรับบริบทของเรา? — แล้วจึงเขียนใหม่ในท้องถิ่น.

แต่การสกัดเชิงสาเหตุยังต้องการความทรงจำ คุณต้องรู้ว่าเกิดอะไรขึ้น ภายใต้สภาพแวดล้อมใด ด้วยผลลัพธ์อะไร บริษัทส่วนใหญ่ไม่มีสิ่งนี้ พวกเขามีเรื่องเล่า "จำได้ไหมว่าเมื่อครั้งนั้น..." เรื่องเล่าเป็นสิ่งที่น่าสนุก แต่ไม่ใช่ความทรงจำ.

บทเรียนจากจีนเกี่ยวกับอวกาศ: วิธีเปลี่ยนหายนะให้เป็นโค้ด

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของความทรงจำขององค์กรที่ฉันเคยพบมาจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อ: โปรแกรมอวกาศของจีน。

15 กุมภาพันธ์ 1996. จรวด Long March 3B ถูกปล่อยจาก Xichang. สองวินาทีหลังจากการจุดระเบิด ระบบควบคุมทิศทางล้มเหลว. ยี่สิบสองวินาทีต่อมา จรวดชนเข้ากับเนินเขาและระเบิด。

นี่ไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว. ตั้งแต่ปี 1992 จรวด Long March ได้ประสบกับความล้มเหลวหลายครั้ง. ธุรกิจการปล่อยของจีน — ซึ่งเคยเป็นแหล่งรายได้ที่มีแนวโน้ม — กำลังล่มสลาย. ลูกค้ากำลังยกเลิก. การประกันภัยกลายเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้. โปรแกรมอยู่ในวิกฤต。

การตอบสนองไม่ได้คือการไล่คนออก. ไม่ใช่การ "พยายามให้หนักขึ้น." แต่เป็นการสร้างระบบความทรงจำที่แข็งแกร่งจนความล้มเหลวจะกลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถเกิดขึ้นซ้ำได้。

พวกเขาเรียกมันว่า "การแก้ปัญหาวงปิด" — 歸零. ห้าข้อกำหนด:

1. การระบุพิกัดที่แม่นยำ — ระบุจุดที่เกิดความล้มเหลวอย่างแม่นยำ.

2. กลไกที่ชัดเจน — เข้าใจอย่างชัดเจนว่าความล้มเหลวเกิดขึ้นได้อย่างไร.

3. การทำซ้ำปัญหา — ทำให้ความล้มเหลวเกิดขึ้นอีกครั้งตามต้องการ ต่อหน้าพยาน.

4. มาตรการที่มีประสิทธิภาพ — แสดงให้เห็นว่าการแก้ไขทำงานภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน.

5. การขยายที่ครอบคลุม — ตรวจสอบทุกระบบที่คล้ายกัน ทุกกระบวนการที่คล้ายกัน ทุกส่วนประกอบที่คล้ายกัน ความล้มเหลวหนึ่งครั้งอัปเดตทุกอย่าง.

นี่ไม่ใช่การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์บันทึกสิ่งที่เกิดขึ้น. 歸零 เขียนระบบใหม่ดังนั้นมันจึงไม่สามารถเกิดขึ้นอีกได้ ความล้มเหลวกลายเป็นการอัปเกรดที่บังคับ

ผลลัพธ์: หลังจากการนำวิธีการ 歸零 มาใช้ จรวด Long March ของจีนประสบความสำเร็จติดต่อกันเป็นเวลาหลายปี ในปี 2015 องค์การระหว่างประเทศเพื่อการมาตรฐานได้นำวิธีการนี้มาใช้เป็น ISO 18238 แผลเป็นของจีนกลายเป็นตำราเรียนของโลก

นี่คือสิ่งที่ความทรงจำดูเหมือนเมื่อมันจริงจังไม่ใช่เอกสารบทเรียนที่ไม่มีใครอ่าน ไม่ใช่การทบทวนที่ทุกคนเห็นด้วยที่จะ "สื่อสารให้ดีขึ้น" แต่เป็นระบบที่มองว่าความล้มเหลวแต่ละครั้งเป็นเหตุการณ์การอัปเกรดที่จำเป็น

บริษัทส่วนใหญ่ถือว่าความล้มเหลวเป็นความอับอาย พวกเขาซ่อนมัน พวกเขาลดทอนมัน พวกเขาเดินหน้าต่อไป ผลลัพธ์: ความล้มเหลวเดียวกัน ถูกทำซ้ำโดยคนที่แตกต่างกัน ในแผนกที่แตกต่างกัน ในปีที่แตกต่างกัน

หากบริษัทของคุณทำผิดพลาดเดียวกันสามครั้ง คุณไม่ได้มีปัญหาคน คุณมีปัญหา ความทรงจำ.

วงจรชีวิตของแนวปฏิบัติที่ดี

นี่คือวิธีที่ cogware ทำงานในทางปฏิบัติ ตัวแทนฝ่ายขายค้นพบวิธีการใหม่ แทนที่จะเริ่มต้นด้วยการสาธิตผลิตภัณฑ์ เธอใช้เวลาสามสิบนาทีแรกในการช่วยลูกค้าเป้าหมายคำนวณต้นทุนของระบบปัจจุบันของพวกเขา คณิตศาสตร์สร้างความเร่งด่วน การสาธิตกลายเป็นหลักฐานของทางออก ไม่ใช่การแนะนำ อัตราการปิดการขายเพิ่มขึ้น

ในบริษัทส่วนใหญ่ สิ่งนี้จะตายไปพร้อมกับตัวแทนฝ่ายขาย เธอได้รับการเลื่อนตำแหน่ง "วิธีการ" กลายเป็นตำนาน เธอออกไป มันก็หายไป

ในองค์กร cogware แนวปฏิบัติจะผ่านวงจรชีวิต:

1. ทดลอง ทดสอบวิธีการในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม มันคือวิธีการ หรือเธอแค่เป็นตัวแทนฝ่ายขายที่ยอดเยี่ยม? มันใช้ได้ผลกับตัวแทนคนอื่นหรือไม่? กับประเภทลูกค้าอื่น? ภายใต้เงื่อนไขใดที่มันล้มเหลว?

2. เขียนลงในความทรงจำ บันทึกกลไก ข้อกำหนดเบื้องต้น ขอบเขต ไม่ใช่แค่ "ทำสิ่งนี้"ทำไม มันถึงทำงาน, เมื่อ มันทำงาน, อะไรทำให้มันพัง. ถ้าไม่มีสิ่งนี้ มันก็เป็นแค่การรักษาแบบพื้นบ้าน ไม่ใช่การปฏิบัติ.

3. เข้ารหัสเป็นทักษะ. เมื่อได้รับการตรวจสอบแล้ว ให้เปลี่ยนเป็น SOP. สคริปต์. แม่แบบเครื่องคิดเลข. โมดูลการฝึกอบรม. สถานการณ์การเล่นบทบาท. พนักงานใหม่สามารถทำผลงานได้ถึง 80% ของประสิทธิภาพของผู้มีประสบการณ์ในเวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์ ไม่ใช่หนึ่งปี.

4. สร้างกรอบการทำงาน. ตัวแทนมักจะทำผิดพลาดในวิธีนี้ที่ไหน? บางทีพวกเขาอาจข้ามขั้นตอนการค้นพบและกระโดดไปที่การคำนวณ บางทีพวกเขาอาจใช้มันกับผู้มีแนวโน้มที่ไม่ไวต่อค่าใช้จ่าย สร้างรายการตรวจสอบ ธงแดง ตัวกระตุ้น "หยุดและประเมินใหม่".

5. วงจรข้อเสนอแนะแบบวนรอบ. ทุกดีล — ชนะหรือแพ้ — จะกลับเข้าสู่ความทรงจำ สิ่งไหนที่ได้ผล? สิ่งไหนที่ไม่ได้ผล? อัปเดตทักษะ อัปเดตกรอบการทำงาน ระบบจะพัฒนา.

นี่คือวงจรการพัฒนา: นวัตกรรมผลิตความหลากหลาย การทดลองทำการคัดเลือก ทักษะเข้ารหัสการเก็บรักษา กรอบการทำงานและความทรงจำช่วยให้เกิดวงจรถัดไป.

นวัตกรรมและกระบวนการไม่ใช่ศัตรู พวกเขาคือขั้นตอนที่ต่อเนื่องของวงจรเดียวกัน ผู้ที่บูชาความ "เปลี่ยนแปลง" และเกลียด "การบริหาร" มักจะมองข้ามเรื่องนี้ ผู้ที่บูชากระบวนการและเกลียดการเปลี่ยนแปลงก็พลาดเรื่องนี้เช่นกัน คุณต้องมีทั้งสองอย่างในลำดับและความสมดุล.

การปฏิวัติทางวิทยาศาสตร์ในฐานะซอฟต์แวร์

วิธีการทางวิทยาศาสตร์ไม่ใช่ชุดของข้อเท็จจริง มันเป็นระบบซอฟต์แวร์ที่ทำให้ข้อเท็จจริงสามารถสะสมได้

ทักษะ:การทดลองต้องถูกบันทึกให้ถึงจุดที่สามารถทำซ้ำได้ นี่คือสคริปต์ ใครก็สามารถรันมันได้

กรอบการทำงาน:การตรวจสอบโดยเพื่อน จุดตรวจสอบก่อนการเผยแพร่ ช่วงเวลาที่ "หยุดและตรวจสอบ"

ความทรงจำ:วารสารวิชาการ สถิติที่มีโครงสร้างที่รักษาผลการค้นพบให้คงอยู่เกินกว่าชีวิตหรืออาชีพของบุคคลใดบุคคลหนึ่ง

ผลลัพธ์: ความรู้สะสมเพิ่มขึ้น นิวตันไม่ได้เริ่มจากศูนย์ เขาเริ่มจากพื้นฐานที่กาเลลิโอสร้างขึ้น ไอน์สไตน์ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ เขาเริ่มจากพื้นฐานที่แมกซ์เวลล์สร้างขึ้น วิธีการทางวิทยาศาสตร์คือซอฟต์แวร์ที่ทำให้ความเป็นอัจฉริยะไม่ใช่ผลรวมศูนย์

เปรียบเทียบสิ่งนี้กับจีนก่อนสมัยใหม่ ซ่ง หยิงซิง ในช่วงปลายราชวงศ์หมิง ได้รวบรวมเทคนิคการเกษตรและอุตสาหกรรมที่ก้าวหน้าที่สุดในยุคของเขาไว้ในสารานุกรมสามเล่ม แบ่งเป็นสิบแปดหมวดหมู่ชื่อว่า เทียนกง ไควู — "การใช้ประโยชน์จากผลงานของธรรมชาติ" มันคือแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของอารยธรรมทั้งมวล ถูกบีบอัดลงในหนังสือเล่มเดียว

มันไม่เคยถูกนำไปใช้ในระบบองค์กรใด ๆ ซิกุ๋วเฉวียนซู — หอสมุดจักรพรรดิ — ไม่ได้รวมมันไว้ ไม่มีสถาบันใดนำไปใช้ ไม่มีสมาคมใดอัปเดตมัน โดยกลางราชวงศ์ชิง มันถูกลืมในจีน ฉบับภาษาญี่ปุ่นจากปี 1771 ได้อนุรักษ์มันไว้ เทคนิคเหล่านี้ยังคงอยู่ในญี่ปุ่นในขณะที่หายไปจากประเทศต้นกำเนิด

จีนมีอัจฉริยะ แต่ไม่มีความรู้ ความฉลาดถูกขังอยู่ในสมองของแต่ละบุคคลและหนังสือแต่ละเล่ม มันไม่สามารถทำซ้ำได้ มันไม่สามารถรวมกันได้ มันไม่สามารถอยู่รอดจากผู้สร้างของมัน

นี่คือทางเลือกที่ทุกองค์กรต้องเผชิญ สร้างระบบที่ยืนยาวกว่าคนที่ดีที่สุดของคุณ หรือดูคนที่ดีที่สุดของคุณนำความฉลาดของคุณไปเมื่อพวกเขาออกไป

สี่ขั้นตอนของความฉลาดขององค์กร

องค์กรพัฒนาผ่านสี่ขั้นตอน ส่วนใหญ่ไม่เคยผ่านขั้นตอนแรกไปได้ องค์กรที่ไปถึงขั้นตอนที่สี่กำลังสร้างสิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อน

ขั้นตอนที่ 1: ขับเคลื่อนด้วยบุคลิกภาพทุกอย่างไหลมาจากสมองของผู้ก่อตั้ง การตัดสินใจต้องการการมีอยู่ของผู้ก่อตั้ง ปัญหารอคอยความสนใจจากผู้ก่อตั้ง องค์กรเป็นส่วนขยายของการรับรู้ของบุคคลหนึ่ง สิ่งนี้ใช้ได้จนกว่าคนจะไม่สามารถเข้าถึงได้ ถูกครอบงำ หรือจากไป

ขั้นตอนที่ 2: ขับเคลื่อนด้วยกระบวนการทักษะและกรอบการทำงานถูกกำหนดขึ้น ผู้คนรู้บทบาทของตน การตัดสินใจเกิดขึ้นผ่านช่องทางที่กำหนด องค์กรมีเสถียรภาพ ขยายตัวได้ และมีความเข้มงวดมากขึ้น กระบวนการกลายเป็นสิ่งศักดิ์สิทธิ์ ข้อยกเว้นถูกมองว่าเป็นภัยคุกคาม งานกลายเป็นการแสดงความสอดคล้อง ระบบรักษาตนเองไว้ที่ค่าใช้จ่ายของการปรับตัว

ขั้นตอนที่ 3: ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้กระบวนการได้รับการยอมรับว่าเป็นเวอร์ชันปัจจุบัน ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย การควบคุมเป็นเซ็นเซอร์ความเสี่ยงที่มีชีวิต ไม่ใช่กฎที่คงที่ การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์เป็นการอัปเดตเวอร์ชัน ไม่ใช่การฝังศพ ทุกข้อยกเว้นเป็นสัญญาณ — ที่เห็น อธิบาย และรวมเข้ากับการทำซ้ำครั้งถัดไป ซอฟต์แวร์ทำงานอยู่ในระหว่างการใช้งานและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง.

ขั้นตอนที่ 4: การควบคุมโดย AI.องค์กรไม่ได้เรียนรู้จากมนุษย์เพียงอย่างเดียว — มันเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง อัตโนมัติ ในความเร็วของเครื่อง ระบบ AI ที่สังเกตเห็นรูปแบบจากการโต้ตอบหลายพันครั้งสร้างและอัปเดตทักษะ การควบคุมถูกบังคับใช้โดยอัลกอริธึมที่จับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ ก่อนที่มนุษย์จะสังเกตเห็น ความจำไม่ใช่ฐานข้อมูลที่ผู้คนลืมที่จะสอบถาม — มันคือปัญญาที่ทำงานซึ่งนำเสนอบรรทัดฐานที่เกี่ยวข้องก่อนที่การตัดสินใจจะเกิดขึ้น.

องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยบุคลิกภาพฉลาดในสมองเดียว องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยกระบวนการโง่ในหลายสมอง องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ฉลาดในระบบเอง องค์กรที่ควบคุมโดย AI ฉลาดในความเร็วและขนาดที่ไม่มีระบบมนุษย์ใดสามารถเทียบได้.

การเปลี่ยนจากขั้นตอนที่ 1 ไปยังขั้นตอนที่ 2 เป็นเรื่องยาก มันต้องการให้ผู้ก่อตั้งลดบทบาทของตนเองอย่างตั้งใจ เพื่อสร้างระบบที่ทำให้การมีส่วนร่วมส่วนตัวของพวกเขาน้อยลง ผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่ไม่สามารถทำเช่นนี้ได้ ตัวตนของพวกเขาผูกพันกับการเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้.

การเปลี่ยนจากขั้นตอนที่ 2 ไปยังขั้นตอนที่ 3 ยากกว่า มันต้องการให้องค์กรปฏิบัติต่อกฎของตนเองว่าเป็นชั่วคราว เพื่อยอมรับว่าการปฏิบัติที่ดีที่สุดในวันนี้คือข้อจำกัดมรดกในวันพรุ่งนี้ สิ่งนี้เป็นภัยคุกคามต่อผู้ที่สร้างและบังคับใช้กระบวนการปัจจุบัน มันต้องการวัฒนธรรมที่ให้คุณค่ากับการท้าทายระบบ ไม่ใช่การลงโทษ.

การเปลี่ยนจากขั้นตอนที่ 3 ไปยังขั้นตอนที่ 4 เป็นเรื่องที่ยากที่สุดทั้งหมด มันต้องการสิ่งที่การเปลี่ยนแปลงก่อนหน้านี้ไม่ต้องการ: การให้ระบบมีอำนาจ.

ไม่ใช่แค่การบันทึกสิ่งที่มนุษย์ตัดสินใจ ไม่ใช่แค่การเสนอแนะตามรูปแบบในอดีต แต่เป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติจริง ดำเนินการ และเรียนรู้จากผลลัพธ์ — เร็วกว่าที่มนุษย์จะเข้ามาแทรกแซงได้

นี่คือจุดที่องค์กรส่วนใหญ่หยุดชะงัก พวกเขานำ AI มาใช้เป็นเครื่องมือ ผู้ช่วยค้นหา เครื่องมือค้นหาที่มี UI ที่ดีกว่า พวกเขาถามเครื่องจักรเกี่ยวกับข้อเสนอแนะ จากนั้นก็เพิกเฉยเมื่อมันขัดแย้งกับสัญชาตญาณของมนุษย์ พวกเขาใช้ AI เพื่อเร่งขั้นตอนที่ 2 — กระบวนการมากขึ้น การปฏิบัติตามที่รวดเร็วขึ้น — แทนที่จะกระโดดไปยังขั้นตอนที่ 4

ความแตกต่างระหว่างขั้นตอนที่ 3 และขั้นตอนที่ 4 ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่เป็นโมเดลการกำกับดูแล

ในขั้นตอนที่ 3 มนุษย์ตัดสินใจ เครื่องจักรบันทึก ในขั้นตอนที่ 4 เครื่องจักรตัดสินใจภายในขอบเขตที่กำหนด มนุษย์ตัดสินข้อยกเว้น ขอบเขตคือทุกสิ่ง ถ้าขอบเขตแคบเกินไป AI ก็จะเป็นเพียงแบบฟอร์มที่หรูหรา ถ้าขอบเขตกว้างเกินไป คุณจะได้พบกับหายนะทางอัลกอริธึมที่ไม่มีมนุษย์คนใดจับได้จนกว่าจะสายเกินไป

องค์กรที่ทำสิ่งนี้ได้ถูกต้องในตอนนี้ — และมีเพียงไม่กี่แห่ง — ได้สร้างสิ่งที่ฉันเรียกว่า อินเตอร์เฟซการกำกับดูแลมนุษย์-AI. มันคือชุดของกฎที่กำหนดว่า:

• สิ่งที่ AI สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงต่ำ ความถี่สูง และสามารถย้อนกลับได้ การจัดเส้นทางลูกค้า การสั่งซื้อสินค้าคงคลังใหม่ การจัดตารางเนื้อหา การจัดสรรการทดสอบ A/B

• สิ่งที่ AI สามารถแนะนำได้แต่ไม่สามารถดำเนินการได้การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงปานกลางโดยมีข้อเสียที่ไม่สมดุล การเปลี่ยนแปลงราคา การเลือกผู้ขาย การตัดสินใจในการจ้างงาน

• สิ่งที่ต้องการการตัดสินใจจากมนุษย์การกระทำที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ การเปลี่ยนกลยุทธ์ ขอบเขตทางจริยธรรม สิ่งใดก็ตามที่อาจทำให้เป็นข่าวหน้าหนึ่งหากเกิดข้อผิดพลาด

• AI อธิบายเหตุผลของมันอย่างไรไม่ใช่แค่ "อัลกอริธึมบอกอย่างนั้น" สายเหตุและผลลัพธ์ ช่วงความเชื่อมั่น สถานการณ์ทางเลือก ผู้พิพากษามนุษย์ต้องเข้าใจการเดิมพัน ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์

• วิธีที่ข้อยกเว้นถูกส่งกลับเข้าสู่ระบบการแทรกแซงของมนุษย์แต่ละครั้งคือสัญญาณการฝึกอบรม การแทรกแซงที่ประสบความสำเร็จแต่ละครั้งคือกรณีศึกษา ขอบเขตเองก็พัฒนาไป

นี่คือความเข้าใจที่สำคัญ: ขั้นที่ 4 ไม่ได้กำจัดการตัดสินของมนุษย์ มันยกระดับมัน

AI จัดการกับการตัดสินใจ 10,000 รายการที่ไม่สำคัญแต่ละรายการ แต่รวมกันเป็นความเป็นเลิศในการดำเนินงาน มนุษย์จัดการกับการตัดสินใจ 10 รายการที่กำหนดอนาคตของบริษัท งานของมนุษย์ไม่ใช่การทำงานให้เร็วขึ้น แต่เป็นการคิดให้ดีกว่า — เพราะเครื่องจักรได้ปลดปล่อยพวกเขาจากงานที่ไม่ต้องใช้ความคิด

การกำกับดูแล AI เป็นอย่างไรจริงๆ

ให้ฉันยกตัวอย่างที่ชัดเจนจากการดำเนินงานของฉันที่ Mercury

เรามีสายการผลิตเนื้อหาที่ผลิตชิ้นงานหลายร้อยชิ้นต่อเดือนในหลายภาษา ในขั้นตอนที่ 2 นี่คือกระบวนการ: ปฏิทินบรรณาธิการ, การมอบหมายงานให้กับนักเขียน, คิวการตรวจสอบ, ตารางการเผยแพร่ ในขั้นตอนที่ 3 เราได้เพิ่มวงจรข้อเสนอแนะแบบย้อนกลับ: ข้อมูลประสิทธิภาพที่ถูกส่งกลับไปยังการเลือกหัวข้อ, การทดลองรูปแบบ, การแบ่งกลุ่มผู้ชม

ในขั้นตอนที่ 4 ระบบทำงานแตกต่างออกไป AI ตรวจสอบแนวโน้มการค้นหา, สัญญาณทางสังคม, และเนื้อหาที่แข่งขันในตลาดเป้าหมายของเรา มันสร้างข้อเสนอหัวข้อพร้อมคะแนนประสิทธิภาพที่คาดการณ์ มันร่างเนื้อหาในเสียงที่เหมาะสมสำหรับแต่ละพื้นที่ มันกำหนดเวลาการเผยแพร่ตามโมเดลเวลาที่เหมาะสม มันตรวจสอบประสิทธิภาพและปรับการใช้จ่ายในการแจกจ่ายแบบเรียลไทม์

บรรณาธิการมนุษย์ไม่เขียนร่างแรกอีกต่อไป พวกเขาตัดสินข้อเสนอของ AI พวกเขาแทรกแซงเมื่อเสียงไม่ถูกต้อง — เมื่อเครื่องจักรจับไวยากรณ์ได้แต่พลาดจิตวิญญาณ พวกเขาจัดการกับกรณีที่ขอบ: ข่าวด่วนที่ไม่มีในข้อมูลการฝึกอบรม, การอ้างอิงทางวัฒนธรรมที่ไม่สามารถแปลได้, เรื่องราวเชิงกลยุทธ์ที่ต้องการการจัดแนวจากผู้บริหาร

มนุษย์ได้กลายเป็นรั้วกั้น AI ได้กลายเป็นทักษะ

แล้วความทรงจำล่ะ? มันไม่ใช่โฟลเดอร์ของบทความที่ผ่านมา มันเป็นโมเดลที่มีชีวิตที่ให้คะแนนการตัดสินใจในอดีตแต่ละรายการตามผลลัพธ์, ที่รับรู้เมื่อวิธีการที่เคยประสบความสำเร็จลดลง, ที่นำเสนอการทดลองที่คุ้มค่าต่อการดำเนินการถัดไป

นี่คือสิ่งที่ฉันหมายถึงโดยการควบคุมด้วย AI ไม่ใช่การช่วยเหลือด้วย AI ไม่ใช่การเสริมด้วย AIการควบคุมAI เป็นผู้ดำเนินการหลัก มนุษย์เป็นผู้ดูแลเชิงกลยุทธ์ ระบบคือองค์กร

การต่อต้านต่อระยะที่ 4

การตอบโต้เป็นสิ่งที่คาดเดาได้ "เราไม่สามารถไว้วางใจเครื่องจักรในการตัดสินใจ" "AI ไม่เข้าใจบริบท" "แล้วความรับผิดชอบล่ะ?"

ข้อโต้แย้งเหล่านี้ไม่ผิด พวกเขาคือการคิดในระยะที่ 2 ที่นำไปใช้กับปัญหาระยะที่ 4

ใช่ AI ไม่เข้าใจบริบทในแบบที่มนุษย์ทำ ไม่ต่างจากคู่มือกระบวนการ ไม่ต่างจากสเปรดชีต เราได้ไว้วางใจระบบที่ไม่เข้าใจบริบทมาหลายทศวรรษแล้ว คำถามไม่ใช่ว่า AI เข้าใจบริบทหรือไม่ แต่เป็นว่า AI เข้าใจบริบทดีกว่ากระบวนการที่มันแทนที่.

ใช่ ความรับผิดชอบเป็นเรื่องยากเมื่อเครื่องจักรตัดสินใจ แต่ความรับผิดชอบก็ยากอยู่แล้วเมื่อคณะกรรมการตัดสินใจ การกระจายความผิดไปยังห้าชั้นของการอนุมัติจากมนุษย์ไม่ได้มีความชอบธรรมมากขึ้นเพราะผู้เข้าร่วมเป็นมนุษย์ มันแค่คุ้นเคยมากขึ้น อย่างน้อย AI ก็สามารถอธิบายได้อย่างชัดเจนว่ามันใช้ข้อมูลอะไร น้ำหนักอะไรที่มันใช้ และทางเลือกอะไรที่มันพิจารณา ลองขอความโปร่งใสแบบนั้นจากคณะกรรมการบริษัทดูสิ

ความต้านทานที่แท้จริงต่อ Stage 4 ไม่ใช่เรื่องความเสี่ยง แต่มันเกี่ยวกับอัตลักษณ์ผู้ที่สร้างอาชีพของตนจากการเป็นคนที่ฉลาดที่สุดในห้องไม่ต้องการใช้ชีวิตในโลกที่ห้องนั้นฉลาดกว่าพวกเขา

นี่คือการทดสอบขั้นสุดท้ายของความเป็นผู้ใหญ่ในองค์กร ผู้ที่สร้างระบบสามารถยอมรับได้หรือไม่ว่าระบบนั้นได้ก้าวข้ามพวกเขาไปแล้ว? พวกเขาสามารถกำหนดบทบาทของตนใหม่จาก "ผู้ตัดสินใจ" เป็น "สถาปนิกระบบ" ได้หรือไม่? จาก "ผู้ดำเนินการ" เป็น "ผู้ปกครอง"?

ผู้ที่สามารถทำได้กำลังสร้างองค์กรที่จะครองทศวรรษหน้า ผู้ที่ทำไม่ได้กำลังสร้างระบบ Stage 2 ที่มีราคาแพงมากโดยมี AI ทาสีอยู่ด้านบน

บทบาทของมนุษย์ใน Cogware ที่มีการปกครองโดย AI

"ให้บริการระบบ" ฟังดูไร้มนุษยธรรม แต่มันไม่ใช่ ระบบไม่สามารถทำสิ่งที่มนุษย์ทำได้

การตัดสินข้อยกเว้น การรับรู้รูปแบบที่ไม่เข้ากับโมเดล การนำทางความขัดแย้งด้านคุณค่าที่ไม่ได้อยู่ในคู่มือ การเปลี่ยนความล้มเหลวในวันนี้ให้เป็นการอัปเดตในวันพรุ่งนี้ และ — ที่สำคัญที่สุด — การรับผิดชอบต่อผลลัพธ์

ระบบจัดการสิ่งที่ทำซ้ำได้ มนุษย์จัดการสิ่งที่ไม่สามารถทำซ้ำได้ ระบบรักษาความรู้ มนุษย์สร้างมันขึ้นมา ระบบป้องกันความล้มเหลวที่รู้จัก มนุษย์คาดการณ์ความล้มเหลวที่ไม่รู้จัก

เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่การตัดสินของมนุษย์ด้วยกระบวนการ แต่คือ การปลดปล่อยการตัดสินของมนุษย์จากกิจวัตร เพื่อให้สามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ต้องการการตัดสินจริงๆ

ในขั้นตอนที่ 4 การแบ่งแยกนี้จะชัดเจนขึ้น AI จะจัดการกับสิ่งที่รู้จักและสิ่งที่ไม่รู้จักที่รู้จัก มนุษย์จะจัดการกับสิ่งที่ไม่รู้จักที่ไม่รู้จัก — หงส์ดำ การเปลี่ยนแปลงพาราไดม์ และปัญหาจริยธรรมที่ไม่มีข้อมูลการฝึกอบรมใดๆ คาดการณ์ไว้

บทบาทของมนุษย์ไม่ได้ลดน้อยลง มันคือ มุ่งเน้น. จากการกระจายไปทั่ว 10,000 การตัดสินใจประจำวัน สู่การมุ่งเน้นไปที่ 100 ที่กำหนดอนาคต จากการดำเนินการสู่การกำกับดูแล จากการทำสู่การออกแบบ.

นี่คือการปลดปล่อยที่สูงสุดของปัญญามนุษย์: ไม่ใช่การทำงานให้เร็วขึ้น แต่เป็นการทำงานในสิ่งที่ถูกต้อง ไม่ใช่การรู้มากขึ้น แต่เป็นการคิดให้ลึกซึ้งขึ้น ไม่ใช่การประมวลผลข้อมูลมากขึ้น แต่เป็นการสร้างข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น.

องค์กรที่มีการกำกับดูแลโดย AI ไม่ทำให้มนุษย์กลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัย มันทำให้พวกเขา มีความสำคัญในแบบที่พวกเขาไม่เคยเป็นมาก่อน — ในฐานะที่เป็นจิตสำนึก เข็มทิศ และประกายความคิดสร้างสรรค์ที่ระบบไม่สามารถทำซ้ำได้.

กระแสคุณค่าเป็นกระดูกสันหลัง

ทั้งหมดนี้มีอยู่เพื่อบริการสิ่งหนึ่ง: กระแสคุณค่า.

ลูกค้าเข้ามา ต้องการการวินิจฉัย เสนอวิธีแก้ไข ส่งมอบ ยืนยันการรับสินค้า ชำระเงิน ต่ออายุ นี่คือกระดูกสันหลังของธุรกิจ แผนกต่างๆ เป็นกล้ามเนื้อที่ยึดติดกับกระดูกสันหลัง กระบวนการเป็นระบบประสาทที่ประสานงานพวกเขา

งานของคุณในฐานะผู้นำคือการรับรองว่าทุกขั้นตอนในกระแสนี้มี:

• A ทักษะ — วิธีการที่สามารถทำซ้ำได้ในการดำเนินการขั้นตอนนี้.

• A รั้วกันตก — จุดตรวจสอบก่อนการกระทำที่ไม่สามารถย้อนกลับได้.

• A ความจำ — วงจรข้อเสนอแนะแบบที่อัปเดตทักษะและการควบคุมตามผลลัพธ์.

ถ้าธุรกิจของคุณหยุดเมื่อคุณไปพักร้อน แสดงว่าคุณมีปัญหาทักษะ ถ้าธุรกิจของคุณยังทำผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง แสดงว่าคุณมีปัญหาการควบคุม ถ้าคนใหม่ของคุณทำผิดพลาดซ้ำที่คนเก่าทำ แสดงว่าคุณมีปัญหาความจำ.

นี่ไม่ใช่ปัญหาที่แยกจากกัน มันเป็นอาการของระบบที่ขาดหายไปเดียวกัน.

การปรับกรอบสุดท้าย

บริษัทส่วนใหญ่ลงทุนในความสามารถ พวกเขาจ้างคนที่ดีที่สุด จ่ายเงินเดือนที่แข่งขันได้ สร้าง "ทีมระดับโลก" และจากนั้นพวกเขาก็สงสัยว่าทำไมประสิทธิภาพหายไปเมื่อดาราออกไป.

คำตอบคือพวกเขาลงทุนใน ฮาร์ดแวร์ — ผู้คน — โดยไม่ต้องสร้าง ค็อกแวร์ — ปัญญาที่อยู่รอดจากพวกเขา.

ความสามารถเป็นสิ่งจำเป็น มันไม่เพียงพอ คนที่มีความสามารถโดยไม่มีระบบคือฮีโร่ ฮีโร่สร้างแรงบันดาลใจ พวกเขายังเป็นเพียงชั่วคราว มีค่าใช้จ่ายสูง และไม่สามารถทดแทนได้.

ระบบที่ไม่มีความสามารถคือเครื่องจักร มันทำงานจนกระทั่งพบกับสิ่งที่มันไม่ได้ออกแบบมาเพื่อรองรับ จากนั้นมันก็พัง และไม่มีใครรู้วิธีซ่อมมัน.

การรวมกันคือสิ่งที่สำคัญ.ผู้มีความสามารถที่ฝังตัวอยู่ในระบบที่จับและเพิ่มพูนปัญญาของพวกเขา.ผู้คนสามารถออกไปได้ ระบบยังคงเรียนรู้ต่อไป

นี่คือความแตกต่างระหว่างบริษัทกับลัทธิ ลัทธิตายไปพร้อมกับผู้นำ บริษัทมีอายุยืนยาวกว่าผู้ก่อตั้งเพราะความฉลาดของมันไม่ได้อยู่ในสมองใดสมองหนึ่ง แต่มันอยู่ในระบบเอง

สร้างระบบ บริการระบบ ปรับปรุงระบบ ระบบจะมีอายุยืนยาวกว่าคุณ และมันจะทำให้คุณฉลาดขึ้นในขณะที่คุณอยู่ที่นี่

Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล