Почему ИИ никогда не заменит менеджеров

Из всех инструментов, используемых менеджерами для руководства бизнесом, мышление является самым важным. Оно включает два отдельных способа обработки информации: интуитивный и сознательный. Нобелевский лауреат Даниэль Канеман назвал их быстрым и медленным мышлением. И в том, и в другом компьютеры сегодня все больше опережают людей. За счет одних только вычислительных мощностей компьютеры легко обходят людей при решении логических задач, если правила и параметры ситуации известны. Менеджеры регулярно обращаются к математической оптимизации и симуляции для составления инвестиционных портфелей, принятия решений о ценах и понимания рисков цепей поставок. И хотя раньше люди лучше выявляли тенденции, так как для этого требуется интуиция, теперь компьютеры можно научить развивать собственную интуицию с помощью больших массивов данных, используемых для машинного обучения. В последних исследованиях они продемонстрировали более высокие результаты при выполнении экспертных задач, таких как выявление рака на срезах компьютерной томографии и выбор объектов инвестирования.

Если это так, могут ли менеджеры по-прежнему приносить пользу организациям? К счастью, существует одна когнитивная способность, в которой люди сохраняют преимущество перед компьютерами: действительно медленное мышление.

Действительно медленное мышление используется в рефрейминге — процессе, с помощью которого мы заново рассматриваем параметры, цели и допущения, с которыми подходим к принятию решений. Смысл рефрейминга не в решении проблемы (интуитивном или сознательном), а в точном определении проблемы, которую необходимо решить.

Рефрейминг — непростая вещь. То, как менеджеры формулируют решения, может быть связано с традициями, глубоко укоренившимися в отрасли, историей организации и собственным образованием и опытом руководителей. Рефрейминг может поглощать массу времени, поэтому мы и считаем его медленным мышлением.

Рефрейминг крайне важен, так как передовые инновации в области бизнес-моделей часто возникают, когда компании отказываются от привычных идей о создании и привлечении ценности. Взгляните на Amazon. В 1999 году журналист CNBC указал Джеффу Безосу на то, что его компания, имеющая крупные распределительные центры и множество сотрудников, больше не была чистой интернет-компанией, привлекавшей инвесторов. «Интернет-шминтернет», — ответил Безос. Он отверг мнение, что малозатратная модель интернет-бизнеса критична для конкуренции. Вместо того чтобы соглашаться с дихотомией «чистый интернет» и «традиционный ритейл», он перевел разговор в плоскость обеспечения отличного клиентского опыта и объяснил, что Amazon всегда делает стратегический выбор с учетом этой цели.

Когда динамика рынка меняется, рефрейминг может оказаться особенно важным. Рассмотрим пример Nokia. Выпуская традиционные мобильные телефоны, компания научилась ожидать, что успешные новые продукты быстро начинают продаваться и приносят хорошую прибыль. В результате компания отказалась от дорогостоящих инвестиций и образа действий, не дающего немедленных результатов. В начале 2000-х она поставила крест на многих передовых инновациях, казавшихся слишком рискованными или первоначально не получивших широкого распространения, включая телефоны с сенсорными экранами, планшеты и мобильные игры. Этот подход оказался особенно губительным, когда конкуренты перешли на уровень экосистем. Пока Nokia продолжала наводнять рынок новыми устройствами, «пакеты средств разработки ПО и экосистемы третьих сторон и приложения оставались на втором месте», жаловался один из бывших руководителей Nokia. Более того, как сказал в интервью бывший менеджер Nokia, «крупномасштабные потребительские сервисы не создаются за год или два. Нам часто не хватало терпения». Эра смартфонов потребовала нового долгосрочного мышления, которое отсутствовало у быстро движущегося короля аппаратных средств.

Человеческая способность думать действительно медленно также является ключом к современному ИИ, который не будет работать, если люди сначала не переформулируют проблему бизнеса как проблему (https://www.amazon.com/Prediction-Machines-Economics-Artificial-Intelligence/dp/1633695670) Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб, ИИ является просто разновидностью прогнозирующих алгоритмов. Переформулировав проблемы, требующие длительной оценки человеком и тщательного анализа (такие как выявление мошенничества со страховкой и оценка кредитоспособности), как проблемы прогнозирования, компании вроде Lemonade и Kabbage встряхнули такие зрелые сферы бизнеса, как потребительское страхование и кредитование малого бизнеса.

В мире, где менеджеры могут пользоваться компьютерами, чтобы усилить способность думать быстро и медленно, способность переформулировать проблемы все больше будет помогать отделять зерна от плевел. Вот четыре стратегии, которые помогут вам.