Введение
В начале 1990-х годов цифровая революция ознаменовала собой переход к новой эре конкуренции, которая характеризовалась быстрыми инновациями бизнес-моделей, растворением границ предприятий и размыванием отраслевых границ. Эти изменения были обусловлены технологиями и способствовали очень низкой стоимости капитала. Сегодня мы находимся в очередной точке перегиба. Темпы изменений продолжают ускоряться, поскольку цифровые инновации, такие как искусственный интеллект, перестраивают бизнес-модели и сокращают сроки, необходимые и доступные для достижения стратегического обновления. Кроме того, изменение климата, геополитические конфликты и социальная поляризация усиливают неопределенность и неустойчивость. Руководители компаний стоят перед выбором не между несколькими вероятными состояниями будущего, а между множеством, причем каждое отдельное состояние трудно описать заранее и можно узнать только постфактум. Компаниям уже недостаточно разрабатывать конкретные варианты, которые могли бы обеспечить преимущество при определенном будущем сценарии. Скорее, они должны быть способны быстро адаптироваться к любой новой реальности и процветать в ней.
Этот сдвиг происходит по мере того, как заканчивается необычайный период практически свободного капитала. Все меньше ресурсов доступно для финансирования поиска новых преимуществ, а инвесторы все больше требуют краткосрочной прибыли.
Многие руководители будут реагировать на эти новые условия, направляя свои усилия на максимизацию краткосрочных доходов и экономию денежных средств. Однако исследования показали, что долгосрочные доходы в основном определяются дифференцированным ростом, особенно в неспокойные времена. Таким образом, компании сталкиваются с двойной проблемой: им необходимо четко выполнять свои текущие модели и одновременно разрабатывать множество вариантов для обеспечения будущего роста и конкурентного преимущества в более сжатые сроки и с меньшими затратами.
Чтобы примирить эти, казалось бы, противоречивые цели, мы предлагаем новую стратегическую парадигму, которую мы называем радикальной опциональностью. Принятие радикальной опциональности поможет компаниям превратить неопределенность из разрушительной угрозы в потенциальный источник преимущества, что позволит им процветать при любом будущем состоянии мира.
Пересмотр скрытых предположений стратегии
В современных бизнес-моделях создание вариантов влечет за собой серьезные экономические издержки: существуют высокие затраты на поиск, как возможностей, так и предельных возможностей, поскольку требуются значительные усилия для сбора соответствующей информации, необходимой для инновационного процесса. Вознаграждения являются неопределенными и проявляются только в определенных будущих состояниях. Компании также сталкиваются со значительными временными задержками между появлением идеи и ее реализацией, поскольку результаты исследований интегрируются в процессы реализации лишь эпизодически. И, наконец, существует низкая отдача от вариантов, поскольку разрыв между НИОКР и передовым подразделением, подход к инновациям, основанный на гипотезах, и время, необходимое для вывода продукта на рынок, означают, что большинство инноваций не будут отвечать потребностям будущих клиентов. Преодоление этих ограничений возможно, но для этого необходимо изменить пять неявных предположений, лежащих в основе сегодняшней разработки стратегии.
1. От “думать, а потом делать” к “думать, когда делаешь”. Традиционно существует пропасть между размышлениями о формировании стратегии или инновациях и действиями по ее реализации, которые почти всегда выполняются разными группами людей и в разное время. Такое пространственное, социальное и временное разделение централизованной стратегии и децентрализованного исполнения ценно в стабильной среде, поскольку позволяет специализироваться на аналитической, творческой или практической деятельности и гарантирует, что исполнители не потеряют фокус, разделив свое внимание или работая над “исправлением” того, что не сломано.
Однако разделение на группы увеличивает временные задержки в реализации новых вариантов и снижает их потенциальную отдачу, создавая дистанцию между новаторами и рыночной реальностью: когда мышление отделено от деятельности, оно рискует превратиться в упражнение в догадках или гипотезах.
В быстро меняющейся и непредсказуемой обстановке стена между мышлением и действием должна быть разрушена. Делание должно быть признано формой мышления – распределенного и реализованного: она включает в себя постановку вопросов, поиск ответов, которые еще не прошли внутреннюю проверку, превращение однонаправленных предложений в диалог, а также создание и проведение недорогих экспериментов, которые являются “побочными” по отношению к деятельности бизнеса.
Подвергнутый критике подход Элона Маска, когда он выкладывал в Твиттере идеи по реорганизации Twitter, казалось бы, из последних сил – включая опрос генерального директора – может, при всех возникших спорах и негативных последствиях, содержать ценную подсказку. В условиях огромного дефицита времени и ресурсов можно ориентироваться в неспокойной обстановке, думая вслух, и таким образом превратить традиционно рутинную деятельность (корпоративные коммуникации) в поиск и открытие (пробуя вещи со скоростью мысли).
2. От стремления к соответствию к созданию опциональности.
Когда будущее состояние мира, скорее всего, будет похоже на нынешнее или хотя бы в некоторой степени известно, эффективно адаптировать стратегию для достижения оптимального соответствия текущему или ожидаемому окружению. Однако повышение эффективности за счет стремления к соответствию происходит за счет гибкости.
Во времена неопределенности и перемен гибкость становится критически важной. Компаниям необходимо внедрять больше разнообразия и гибкости в свои методы и подходы в настоящем, тем самым сохраняя больше возможностей для выбора в будущем. Например, компания Alibaba заметила потенциальное разделение рынка интернет-магазинов – между моделью, основанной на поиске, как Google Shopping, моделью, основанной на торговых центрах (мультишопах), как Tmall компании Alibaba, и моделью эмпориума (универсального магазина), как Amazon, – и поняла, что не может предсказать победителя. Поэтому компания решила разделить бизнес и поддержать все три варианта, намереваясь быстро перегруппироваться вокруг победителя, как только он станет ясен. На самом деле, каждый вариант был жизнеспособным для разных частей рынка, а это значит, что решение Alibaba не придерживаться оптимальной стратегии не только сделало ее устойчивой в критический момент, но и позволило ей остаться игроком во всех трех сегментах рынка.
Достижение опциональности подразумевает отказ от подхода “победитель получает все”, который долгое время занимал центральное место в стратегии и инновациях. Преимущества опционального подхода можно наблюдать в биологии. Например, такие вирусы, как Covid-19 и грипп, сохраняются именно потому, что они сильно мутируют, причем новые доминирующие штаммы последовательно возникают из разнообразной популяции вариантов, что приводит в замешательство их “конкурентов”, медиков, которые пытаются контролировать их распространение.
Для повышения опциональности компаниям необходимо держать в поле зрения так называемых проигравших, воздерживаясь от отказа от идей, которые поначалу кажутся неудачными. Они могут стать ценными при изменении обстановки или в сочетании с другими инновациями.
Фирмам уже недостаточно разрабатывать конкретные варианты, которые могут обеспечить преимущество в будущем сценарии. Они должны уметь быстро адаптироваться к любой новой реальности и процветать в ней.
Возрождение Google Glass – это как раз тот случай. Когда очки были первоначально выпущены в продажу, они были приняты плохо, в основном из-за эстетических проблем и опасений по поводу конфиденциальности, и компания Alphabet быстро отозвала гаджет. Однако внутри компании группа переосмыслила продукт как инструмент для рабочего места, призванный помочь сотрудникам выполнять свои задачи более эффективно и безопасно, а также облегчить совместную работу. Корпоративная версия теперь используется многими крупными производителями и логистическими компаниями.
3. От исследования против эксплуатации к исследованию во время эксплуатации. В бизнесе ничто не остается неизменным. Даже в стабильных условиях конкуренция со временем разрушает преимущества, что требует от компаний инвестировать в максимизацию существующих преимуществ и искать новые. Компании, которым удается сбалансировать этот компромисс, часто называют амбидекстрами – термин, введенный Чарльзом А. О’Рейли III и Майклом Л. Тушманом. Амбидекстерные компании, как правило, используют исполнение и инновации как отдельные, слабо связанные между собой процессы. Они осуществляются разными частями организации и в разные сроки, а внимание руководства и капитала тщательно распределяется между ними.
Достижение радикальной опциональности требует не оптимизации, а разрушения предполагаемого компромисса амбидекстерности: исследовать и одновременно эксплуатировать. Компаниям необходимо будет достичь того, что можно назвать “полидекстерностью” – способности использовать существующие преимущества на текущих рынках, работая при этом в направлении множества неизвестных потенциальных будущих состояний. Цель переходит от балансирования на первый взгляд противоречивых видов деятельности к их интеграции для создания синергетического эффекта, который улучшает экономику инноваций, тем самым снижая затраты, задержки и неудачи, связанные с обособленностью.
Возьмем пример компании Google. Ее основной продукт – поиск, монетизируемый за счет рекламы. Но каждый раз, когда компания выполняет поиск, она также улучшает свои возможности поиска. Можно сказать, что Google ведет поиск в двух областях одновременно – для слов и идей (конкретный поиск) и для лучших способов поиска, используя накопленные данные (метапоиск). Таким образом, компания исследует и одновременно использует.
Эта идея не ограничивается цифровыми предложениями. Любые продукты или услуги, которые в процессе их использования или потребления генерируют информацию о существующих или новых потребностях – получаемую дистанционно с помощью цифровых датчиков, во время живого или виртуального общения с клиентами или каким-либо другим способом – могут обеспечить более тесную интеграцию исполнения и стимулировать поиск новых источников ценности. Например, международная строительная компания EllisDon перешла от поставки зданий по спецификации к развитию многомерных отношений, в рамках которых она строит и управляет проектом, предоставляя текущие услуги по мере необходимости и получая взамен важную информацию о том, как арендаторы взаимодействуют со своими помещениями.
4. От сегментов рынка к массовой персонализации. Успешные предприятия всегда стремились удовлетворить потребности клиентов. Но традиционно клиент рассматривался как отдельная сущность, чьи потребности были известны лишь частично и эпизодически. Поскольку физические и информационные ограничения делали невозможным индивидуальный подход к каждому клиенту или к каждому эпизоду использования, компании обычно объединяли клиентов в сегменты рынка по таким признакам, как возраст, социальный статус, пол и география. Вкусы и интересы каждой группы усреднялись: предполагалось, что все подростки мужского пола из рабочего класса в Кливленде имеют схожие предпочтения, которые неизменны во времени.
Сегодня платформы цифрового рынка могут помочь преодолеть эти ограничения: такие платформы, как Amazon, могут удовлетворять потребности каждого покупателя и каждого случая индивидуально и немедленно, устраняя необходимость прогнозировать предпочтения на основе одних лишь усредненных данных. Они могут делать более точные индивидуальные прогнозы, изучая поведенческие данные, такие как шаблоны кликов, истории поиска и условная вероятность того, что покупатель перейдет в любую часть сайта из любой другой его части.
Компаниям необходимо будет достичь “полидекстрии”: способности использовать существующие преимущества на текущих рынках, работая при этом в направлении множества неизвестных будущих состояний.
Компании больше не конкурируют за теоретические сегменты рынка, а скорее за внимание и расходуемые деньги отдельных потребителей или организаций, на которых они нацелены. Это означает, что нужно делать упор на персонализированные и индивидуальные предложения. Например, базирующаяся в Сан-Франциско компания Unspun производит джинсы на заказ, используя 3D-сканирование тела клиента, которое проводится либо в магазине, либо дистанционно с помощью iPhone. Такой подход требует гораздо более тесной интеграции процессов продаж и производства, чем у обычных брендов одежды, но он приводит к повышению удовлетворенности клиентов, сокращению отходов и значительной экономии средств, поскольку компания хранит меньше запасов и получает меньше возвратов.
Массовая кастомизация также означает активное удовлетворение потенциальных потребностей клиентов. Например, компании HP и Brother автоматически отправляют клиентам сменный тонер, когда их принтеры подают сигнал о низком уровне чернил.
В этой гонке компании не обязательно конкурируют с фирмами, предлагающими аналогичные товары и услуги, но часто с совершенно разными компаниями, предлагающими совершенно разные товары и услуги: ночь в Netflix может конкурировать с ночью в Legal Seafoods. Они оба предоставляют опыт проведения досуга с определенной ценностью и временным профилем.
5. От предприятия к экосистеме. Бизнес-стратегия была основана на индивидуальной фирме как единице конкуренции в пределах относительно стабильных отраслевых границ. Компании разрабатывали стратегии и продукты и услуги внутри компании, лишь изредка и выборочно вступая в партнерские отношения с конкретными клиентами и поставщиками. Такой подход гарантировал, что их предложения, возможности и активы, а также конкурентные преимущества были собственными и уникальными.
Но в эпоху более динамичной и неопределенной конкуренции владение собственным активом может легко превратиться в обузу; повышается риск устаревания, а компании получают меньше гибкости. Поэтому способность создавать или использовать цифровые платформы и экосистемы является ключом к достижению высокой опциональности. Фирмы могут умножить свои возможности, дополняя свои способности возможностями других участников экосистемы, что означает, что они могут избежать привязки к конкретному предложению. Например, платформа для видеоконференций Zoom создала базу приложений, таких как регистраторы совещаний, белые доски и датчики освещения, поставляемых компаниями, которые соперничали друг с другом за быструю интеграцию в экосистему Zoom.
Эта стратегия не ограничивается “цифровыми аборигенами”. Этот подход используют и многие предшественники цифровых компаний, такие как John Deere со своей экосистемой “умного” сельского хозяйства, Walmart со своим цифровым рыночным предложением и Maersk со своей цифровой логистической платформой.
Применение радикальной опциональности на практике
Пересмотр унаследованных принципов стратегии – это сложное предложение. Как может выглядеть модель радикальной опциональности на практике? Хотя ни одна известная нам компания еще не усовершенствовала такую модель во всех отношениях, некоторые фирмы демонстрируют осуществимость различных ее аспектов и могут служить ориентирами для практической реализации.
Принять внешнюю сложность. В стабильном контексте эффективно стремиться к стандартизации предложений, чтобы достичь экономии на масштабе и опыте. Однако создание опциональности для неопределенного будущего означает превращение вариаций из дорогостоящего неудобства в ценный источник информации, ведущий к большей опциональности и дифференциации.
Компании должны рассматривать выполнение рутинных задач и взаимодействие с клиентами как возможность для обучения. Стандартизация задач или предложений становится контрпродуктивной, поскольку она подавляет разнообразие, которое является основой для новых идей. Вместо этого компаниям необходимо использовать свое цифровое присутствие и применять алгоритмы обучения для фиксации и обработки уроков, извлеченных из каждого взаимодействия.
Возьмем, к примеру, работу колл-центров – обширный набор видов деятельности, охватывающий множество вертикалей, включая продажи автомобилей, телекоммуникации, обслуживание программного обеспечения и распределение энергии. Каждый колл-центр выполняет важнейшую функцию: оказывает поддержку клиентам, отвечая на их вопросы, предоставляя им информацию, регистрируя и рассматривая их жалобы. Простая операционная деятельность? Нет. Каждый звонок, записанный, проанализированный, разобранный, обобщенный и закодированный с помощью алгоритмов, которые ищут идентифицируемые закономерности, генерирует ценные данные, которые могут быть использованы для разработки лучшего опыта обслуживания клиентов, лучшего обучения персонала колл-центров и лучших предложений.
Или рассмотрим платформы облачного хранения данных, такие как Dropbox и Box. Даже несмотря на то, что они подвергаются нападкам со стороны облачных сервисов хранения данных Microsoft и Amazon, они продолжают дифференцироваться и процветать. Они делают это, предоставляя пользователям лучшую в своем классе интеграцию с общим программным обеспечением и инструментами для совместной работы, которые сглаживают рабочие процессы пользователей, зная типы документов и файлов, которые хранят пользователи, и виды действий, которые они выполняют с ними.
Одновременный поиск и выполнение. Улучшение экономической эффективности опциональности требует от компаний одновременного поиска и исполнения, а не просто более тесной интеграции этих двух видов деятельности. Пространственные и временные границы между ними должны быть ликвидированы. Цель состоит в том, чтобы добиться одного непрерывного динамического процесса, в котором каждый сотрудник всегда и исследует, и использует. Это потребует внедрения компонентов поиска в процесс выполнения и использования полученных результатов для управления поиском. Не ограничиваясь извлечением информации из естественных вариаций, компании могут создавать искусственные вариации, оставляя в сценариях процессов место для того, чтобы сотрудники могли тестировать новые возможности. Это должно сопровождаться тщательным анализом того, какие отклонения были успешными и почему, и соответствующим изменением сценария. Компании также могут использовать структурированные эксперименты: Например, такие компании, как Booking.com и Microsoft, проводят тысячи онлайн-экспериментов в год для выявления потенциальных улучшений пользовательского опыта.
В то же время компаниям необходимо постоянно внедрять идеи из поиска в реализацию, чтобы подтвердить гипотезы и ускорить процесс итерации (или отсева). Один из способов сделать это – нанять полевых испытателей, как это делает компания Smartwool, занимающаяся производством одежды в Новой Англии. Они покупают и тестируют новые продукты, предоставляя компании важнейшие сведения об их эффективности, предложения по улучшению и идеи для новых продуктов. Другой вариант – привлечение клиентов на ранних стадиях процесса разработки идей. Например, студии видеоигр часто публикуют игровые демо-версии – по сути, вертикальные фрагменты основного игрового процесса – на ранних стадиях разработки, чтобы собрать отзывы и вызвать интерес.
В последние годы некоторые студии даже начали обращаться к заказчикам, имея на руках лишь концепцию игры или излагая свои намерения на краудфандинговой платформе, чтобы получить инвестиции, а также отзывы. Эти отзывы могут повлиять на процесс производства и повысить популярность конечного продукта.
Когда компании преодолевают барьер между поиском и реализацией, задержка между идеей и воплощением значительно сокращается. В конечном итоге она может быть устранена, поскольку компании интегрируют процессы в масштабах времени, доступных только машинам, а мелкие и крупные решения принимаются алгоритмами на основе детального и актуального понимания желаний клиентов и текущего контекста. Вспомните рекомендательный механизм компании Netflix, который постоянно обновляет свои предложения на основе развивающегося понимания вкусов отдельных пользователей.
Облегчайте, формируйте и монетизируйте процесс поиска клиентов. Большинство компаний сосредоточены на удовлетворении непосредственных и явных потребностей клиентов. Некоторые идут дальше и пытаются предсказать будущие потребности, используя описанные выше методы. Но лишь немногие компании напрямую взаимодействуют с процессом поиска клиентов.
Удовлетворение потребностей клиентов в поиске открывает различные возможности для создания стоимости. Облегчая поиск продуктов или услуг, компании могут больше узнать о потребностях клиентов, что может послужить решающим фактором для их собственного процесса поиска (подобно подходу Google). Помощь клиентам в поиске наилучших решений для их конкретных потребностей стала основной деятельностью некоторых компаний – вспомните метапоисковые системы, позволяющие пользователям сравнивать предложения, например, туристическую компанию Kayak. Другие компании нашли способы улучшить свои основные предложения. Например, компания Nike ввела в свое приложение функцию “Fit”, которая позволяет клиентам измерить размер и форму стопы, помогая им подобрать правильный размер обуви, который может отличаться у разных моделей кроссовок. Клиенты чувствуют себя более уверенно при принятии решения о покупке, а Nike улучшает управление запасами и сокращает количество дорогостоящих возвратов.
Границы между процессами поиска и выполнения должны быть растворены. Каждый сотрудник всегда и ищет, и использует.
Взаимодействуя непосредственно с процессом поиска покупателя, компании также могут формировать его. Например, такие сайты электронной коммерции, как Zappos, с помощью рекомендаций “носите это с” или “дополните образ” подталкивают покупателей к покупке других вещей, дополняющих выбранную вещь. Таким образом, компании могут повысить потенциальную доходность всех вариантов, которые они предлагают, увеличивая вероятность того, что они будут желанными для покупателя. Сообщается, что около половины всех товаров, продаваемых на Amazon, представлены покупателям с помощью системы персонализированных рекомендаций.
Некоторые компании превратили процесс поиска клиентов в продукт, предоставляя услугу “поиск как услуга”. NZXT, производитель компьютерного оборудования, предлагает услугу сборки ПК на заказ, которая выгодно отличается от конкурентов тем, что позволяет клиентам указать, наряду с бюджетом, в какие игры они хотят играть и какой графической производительности ожидают, а затем порекомендовать набор компонентов, соответствующих этим требованиям. Это повышает удобство, поскольку покупателям не нужно ориентироваться в запутанных эталонах производительности или обзорах сторонних производителей, чтобы выбрать подходящее оборудование.
Исследование клиента – путешествие самопознания и личностного роста – может даже напрямую монетизироваться. Например, покупка бутылки вина может быть не только выражением желания попробовать этот напиток, но и познавательным путешествием в области виноделия и культуры. Винный клуб Раджа Парра – это служба подписки, предлагающая два раза в год посылку шести бутылок вина за 500 долларов. Хотя эта услуга стоит дороже, чем некоторые конкурирующие услуги, она включает в себя номер телефона сомелье Раджа Парра и предложение обсудить с ним мир вин, что привлекает начинающих ценителей вина.
Организационные последствия
Стратегия – не единственная вещь, которая традиционно разрабатывается для максимального соответствия и согласования. Сама организация чаще всего рассчитана на статическую эффективность – с сотрудниками в определенных ролях, выполняющими определенные процессы. Организационный дизайн также должен отражать новый стратегический подход. Таким образом, фирмы, преследующие радикальную опциональность, будут характеризоваться следующим:
1. Организационная текучесть. Чтобы принять внешнюю сложность и вариативность в своих стратегиях, компании должны отразить эти черты в своей организационной структуре. Это соответствует биологическому закону необходимой сложности, который гласит, что внутренняя сложность системы должна соответствовать сложности среды, с которой она сталкивается, если она хочет успешно адаптироваться. Для этого не нужно становиться такой же структурно сложной, как окружающая среда, – это заглушило бы ее метаболические функции. Но она должна быть достаточно сложной, чтобы позволить ей вносить изменения, имеющие значение для ее выживания. В ситуации, когда природа, количество и важность переменных окружающей среды быстро меняются, организации не могут быть структурно инертными, как большинство иерархических организаций. Скорее, они должны быть организованы как сети сетей, которые быстро реконфигурируются.
Возьмем пример подхода компании Alphabet к разработке машинного обучения: в рамках Alphabet существует несколько иерархически независимых групп (таких как DeepMind и Google Brain), которые попеременно конкурируют и сотрудничают, чтобы предложить решения для быстро развивающегося рынка прогнозирования и причинно-следственных выводов. Такой подход не только сохраняет множество вариантов, но и увеличивает потенциал для создания вариантов за счет использования знаний, полученных от разных групп. Организации не могут быть спроектированы как статичные иерархии “сверху вниз”, они должны стать постоянно развивающимися моделями, оставляя место для ролей, структур и процессов, которые будут возникать “снизу вверх”, адаптируясь к меняющемуся контексту.
2. Партнерство человека и технологии. Поскольку границы между мышлением и деятельностью, исследованием и эксплуатацией разрушаются, от сотрудников потребуется больше, от них будут требовать не только выполнения, но и внедрения инноваций в свои задачи.
Им понадобится помощь машин, которые могут взять на себя выполнение рутинных задач, основанных на распознавании образов или оптимизации, а также помочь в более творческой работе. Инструменты генеративного ИИ могут, например, зарождать новые идеи у графических дизайнеров или, используя умные подсказки, моделировать вероятную реакцию на проекты маркетинговых кампаний. Это позволит сотрудникам сосредоточиться на задачах, требующих человеческих когнитивных способностей, таких как воображение совершенно новых возможностей или выполнение действий, требующих этических рассуждений или сопереживания. Компания Amazon, например, автоматизировала такие решения, как управление запасами и ценообразование, в рамках философии, известной как “Руки прочь от руля”. Компания направляет свои человеческие таланты на разработку новых идей, таких как продуктовые магазины без кассиров.
Чтобы реализовать синергию между машинами и людьми, компаниям придется кардинально пересмотреть организационную структуру, чтобы правильно сегментировать когнитивные задачи, создать эффективное управление алгоритмическими процессами и интерфейсы между машиной и человеком, которые будут соответствовать совершенно разной пропускной способности и функциям понимания каждого из них. Только в этом случае будет реализован весь потенциал того, что называют “бионической компанией”.
3. Перспективные показатели эффективности. Ценность опционов будет очевидна только в определенных состояниях мира и, как правило, в долгосрочной перспективе. По этой причине краткосрочные перспективы всегда будут недооценивать опционы. Таким образом, необходимы новые метрики, выходящие за рамки традиционного фокуса эксплуататорского умения, такие как доля рынка и прибыльность.
Хотя большинство компаний этого не делают, безусловно, можно сделать больший акцент на будущей стоимости опционов. Например, компания 3M частично обязана своим инновационным успехом “индексу жизнеспособности новых продуктов” – метрике, которая отслеживает долю продаж продуктов, не существовавших пять лет назад.
Торнтон Томасетти, ведущая фирма в области гражданского проектирования, предлагает другой пример. Она использует карту показателей жизнеспособности для оценки и управления своим потенциалом роста и способностью к инновациям по сравнению с конкурентами. Внутри компании эта система дополняется метрикой, которая оценивает проектные предложения по их вкладу в общую жизнеспособность фирмы.
Конечно, существуют пределы численной количественной оценки. Принятие решений сегодня на основе потенциальных событий в далеком будущем – это то, с чем сталкиваются и организации, и рынки: в декабре 2098 года не существует рынка для круизных причалов на Карибах. Чтобы преодолеть этот пробел в воображении, организации могут сосредоточиться на разработке технологий, которые максимально поддаются развитию – чтобы они работали в максимально возможном количестве миров. В мире, где вероятности становятся плохой основой для прогнозов, мы должны использовать мыслимость как руководство к возможности. На самом деле, мы можем привести весомые аргументы в пользу того, что воображение является конкурентным преимуществом.
. . .
Наступает следующая эра конкуренции. Чтобы добиться успеха в условиях высокой неопределенности, большего краткосрочного давления и более жестких ограничений ресурсов, компании должны стать еще лучше и эффективнее в разработке вариантов будущих преимуществ, продолжая работать в настоящем. Чтобы достичь состояния радикальной опциональности, компании должны перевернуть некоторые из основных принципов стратегии – думать, не делая, исследовать, не эксплуатируя, и стремиться к гибкости, а не к соответствию. Они должны принять сложность, научиться одновременно искать и реализовывать идеи, а также взаимодействовать с клиентами в их личном путешествии. Для достижения этой цели потребуются новые организационные формы и методы работы, более глубокая интеграция между людьми и технологиями, а также показатели эффективности нового поколения.
