Когнитивный бизнес что это

Центральной темой очередного инфраструктурного форума IBM стали когнитивные технологии и инфраструктура для их развертывания.

В середине сентября корпорация IBM провела в Москве ежегодный инфраструктурный форум. В этом году мероприятие, собравшее более 500 участников, прошло под девизом «Опережайте пределы возможного», а его основной темой стала роль инфраструктуры в формировании когнитивного бизнеса.

Форум посвящен актуальным тенденциям и новейшим технологиям, реализованным в решениях компании IBM. Мероприятие дает участникам уникальную возможность быть в курсе инноваций и сверять свои планы с наиболее заметными событиями мирового и российского рынка инфраструктурных решений.

Андрей Филатов: «Когнитивные технологии превращают компьютеры в интеллектуальные системы»

Что такое Когнитивный Диссонанс?

Когнитивный бизнес и создание передовых систем, с помощью которых организации смогут совершить переход в эру когнитивности, являются основой стратегии корпорации. «Ключевой особенностью форума 2016 года стало то, что на нем мы рассказываем о самых современных — когнитивных — технологиях и о том, насколько важна инфраструктура для реализации таких решений», — подчеркнул Андрей Филатов, генеральный директор IBM в России и странах СНГ.

Инфраструктурный форум проходит при поддержке и активном участии российских партнеров IBM. В этом году среди них были «Техносерв», «Марвел Дистрибуция», Merlion, OCS, Yadro и другие компании. Это площадка для продуктивного общения с коллегами и заказчиками, возможность рассказать о своих успехах, узнать о самых актуальных способах повышения эффективности бизнеса с помощью инфраструктурных технологийи о том, что нового предлагает IBM своим партнерам и клиентам.

Роль ИТ в эпоху когнитивности

Форум открылся ток-шоу, в ходе которого ключевые менеджеры IBM, партнеров и заказчиков обсуждали, как сделать бизнес когнитивным, и какое влияние оказывает трансформация бизнеса на состояние дел в ИТ.

Когнитивные технологии превращают компьютеры в интеллектуальные системы, способные обрабатывать информацию на основе тех же принципов, что и человеческий мозг, пояснил Андрей Филатов. «Сделать бизнес когнитивным — значит дать ему возможность использовать новые когнитивные технологии, чтобы получать ранее недоступные преимущества», — отметил он.

IBM стала первопроходцем на рынке коммерческих когнитивных систем, а ее платформа IBM Watson, по признанию клиентов и партнеров, является самым передовым когнитивным решением и находит применение в самых разных областях. Как показывают результаты глобального опроса руководителей компаний, который раз в два года проводит IBM Institute of Business Value, уже есть вполне осознанное понимание значения когнитивных технологий для достижения конкурентных преимуществ.

Участники дискуссии согласились с тем, что когнитивный бизнес представляет собой эволюционный этап развития бизнеса цифрового, переход к которому уже начали многие российские компании. Именно поэтому цифровому бизнесу нужна инновационная ИТ-инфраструктура, подчеркнул Денис Решин, директор департамента аппаратных средств и решений IBM в России и СНГ.

Рассказывая о трех ключевых особенностях корпоративной инфраструктуры будущего, он заметил, что прежде всего необходимо решить важнейшую задачу — обеспечить обработку колоссальных объемов данных. «Второй фактор — движение в сторону открытых инфраструктурных технологий, поскольку драйвером инноваций может быть только коллективный разум. А третья особенность — использование облачной модели. Все это присутствует сегодня в решениях IBM», — добавил Решин.

Цифровая трансформация бизнеса — это создание принципиально новых бизнес-моделей с опорой на облачные, аналитические, мобильные и социальные технологии, и потому значимость ИТ-департамента и его лидера для успеха такой трансформации невозможно переоценить, отметил Денис Решин. С этим согласился Валерий Никитин, технический директор ГК «Техносерв», добавив, что ИТ-директор обязан достаточно точно оценивать потенциал определенных технологий для осуществления кардинальных изменений в организации. «Однако он должен не только выявлять перспективные технологии, но формировать такой симбиоз бизнес- и ИТ-подразделений, при котором последние будут постоянно генерировать инновационные идеи и воплощать их в жизнь, добиваясь видимого эффекта для бизнеса», — подчеркнул Никитин.

Идею фактического слияния бизнеса и ИТ в условиях цифровой трансформации и перехода к когнитивному бизнесу развил Никита Волков, старший вице-президент Сбербанка. Он подчеркнул, что ИТ-департамента в его организации нет, хотя с технологиями работают очень многие подразделения и специалисты. «Человек будущего «впитывает» технологии, которые помогают ему добиваться совершенства в своем деле, — уверен он. — Скорее всего, ИТ-специалистов со временем просто не останется, но ИТ будут сопровождать нас повсюду, чем бы мы ни занимались. Наша задача научиться пользоваться такими, например, технологиями, как Watson — на сегодняшний день это передовая в мире система искусственного интеллекта».

Уже сейчас, заметил Никита Волков, в целом ряде областей компьютеры оказываются умнее человека. Например, в Сбербанке реализованы модели управления рисками, способные принимать решения лучше самых опытных специалистов. Это позволило отказаться от большого количества андеррайтеров, и теперь вместо них компактная группа квалифицированных аналитиков занимается подготовкой моделей. «Это реальный пример когнитивного бизнеса, и таких примеров будет все больше во всех сферах нашей жизни», — подчеркнул Волков.

Александр Бакулин, коммерческий директор компании Yadro, высказал убеждение, что бизнес без когнитивных технологий становится неконкурентоспособным. «Когнитивные технологии позволят существенно повысить эффективность работы с данными, которые для бизнеса порой становятся чем-то вроде затвердевшего цемента, вместо того чтобы быть его драйвером, — заметил Бакулин — Стандартные методы решения задач не успевают за взрывным ростом данных. Чтобы оперативно обрабатывать гигантские объемы информации и получать ценный результат, нужны системы, основанные на механизмах человеческого мышления».

Но такие решения не могут быть типовыми, каждая подобная задача потребует соответствующей настройки инфраструктуры, считает он. Поэтому огромное значение приобретают открытые аппаратные архитектуры — с их помощью упрощается и становится более эффективным процесс кастомизации. По словам Бакулина, сегодня на рынке есть только одна открытая процессорная архитектура корпоративного уровня— это IBM OpenPOWER, позволяющая успешно создавать инфраструктуру для цифрового и когнитивного бизнеса.

Российские клиенты могут опробовать современные платформы IBM, в том числе инфраструктурные, в клиентском центре корпорации, открытом в Москвев прошлом году. «Чтобы сделать бизнес цифровым и когнитивным, нужны две вещи. Во-первых, руководство должно понять, что цифровизация и когнитивные технологии — это пререквизиты успеха на рынке. А во-вторых, вам нужно прийти в наш клиентский центр», — обратился к аудитории форума Максим Серебряный, руководитель Клиентского центра IBM в России и СНГ.

По словам Серебряного, услуги центра интересуют в первую очередь не ИТ-специалистов, а управляющих и финансовых директоров, главных технологов и главных инженеров, для которых кардинальное повышение эффективности бизнес-процессов является необходимой составляющей успеха. В клиентском центре они могут познакомиться с решениями для управления финансами, ситуационными центрами, банковскими системами, решениями для техобслуживания и ремонтов с использованием прогнозной аналитики и другими программными инструментами. Собственный ЦОД клиентского центра оснащен полным набором инфраструктурных продуктов IBM и позволяет вместе с заказчиками собирать и тестировать инфраструктурные платформы, облегчающие переход к цифровому и когнитивному бизнесу.

Трансформация инфраструктуры: стратегия, тактика, технологии

В ходе тематических сессий форума эксперты IBM, заказчикии партнерами корпорации обсудили тенденции в развитии технологической основы трансформации бизнеса — ИТ-инфраструктуры.

Разумные технологии — нейронные сети и системы искусственного интеллекта — полностью меняют привычный подход к ведению бизнеса. Такие решения не только позволяют создавать принципиально новые продукты и услуги —они трансформируют бизнес, делают его когнитивным и высокотехнологичным.

На первое место выходит ИТ-инфраструктура, на основе которой и реализуются современные когнитивные решения. Приложениям, предназначенным для систем искусственного интеллекта, машинного обучения, высокопроизводительных вычислений, необходима принципиально новая, мощная аппаратная основа.

Участники форума представили свое видение технологий, способных поддерживать инфраструктуру, трансформирующую бизнес, в том числе с использованием открытого ПО, облачных и традиционных серверных решений.

На сессии «Инфраструктура для трансформации бизнеса» участники обсудили варианты создания производительных, масштабируемых и гибких технологических платформ. Соответствие этим критериям обеспечит оперативную разработку больших объемов разнородных данных, хранящихся в распределенных средах.

Примером когнитивного решения может служить прототип кросс-канальной системы выявления мошенничества, представленный на форуме компанией «Техносерв». Проект реализован на основе платформы IBM OpenPOWER, а точнее, новых серверов IBM Power LC, что обеспечивает достаточную производительность для работы с большими данными и распределенными вычислениями.

Одной из ключевых платформ, способных выдержать нагрузку когнитивных решений, по-прежнему остаются мейнфреймы. IBM позиционирует серверы Z Systems как платформу для совместного развертывания систем всех классов, позволяющую совместить в одной системе и информационные сервисы, и операционную аналитику. Полный цикл аналитической обработки внутри Z Systems имеет свои преимущества. За счет интеграции систем повышается производительность, а единый комплекс мер информационной безопасности обеспечивает надежную защиту.

Когнитивные технологии выдвигают весьма серьезные требования к хранению данных. Помимо традиционных СХД, IBM предлагает несколько перспективных решений. Так, проблемы, связанные с недостаточной производительностью и растущими объемами данных, корпорация предлагает устранять с помощью флеш-технологий хранения на серверах DeepFlash и BigDataFlash. Эти относительно недорогие решения, предназначенные прежде всего для хранения неструктурированной информации, отличаются значительной плотностью размещения данных и высокой пропускной способностью.

Платформа для объектного хранения данных Cleversafe используется в проектах, где необходимо хранить несколько петабайт данных с планируемым ростом до одного или нескольких эксабайт. При этом стоимость владения СХД можно сократить до 80%.

Еще одно решение для сокращения стоимости СХД и увеличения ее производительности — программно определяемые среды на базе семейства решений IBM Spectrum. Дисковые системы IBM Storwize, IBM SVC и FlashSystem V9000 с установленным на них ПО IBM Spectrum Virtualize обеспечивают построение высокопроизводительных и масштабируемых решения для хранения и обработки различных данных.

На принципах открытости

На форуме постоянно подчеркивалось, что для эффективной поддержки трансформации бизнеса нужно развиватьне только инфраструктурные системы IBM — ключевое значение приобретают альянсы с лидерами рынка и использование открытых технологий. Поэтому альянс с SAP стал для IBM важным стратегическим шагом, который привел к объединению ресурсов и созданиюперспективных, прорывных бизнес-решений, такие как SAPHANA на серверах IBMPower. Архитектура IBM Power Systems ускоряет доступ к критически важным данным, хранимым непосредственно в оперативной памяти благодаря технологиям СУБД in-memory. А значит, работа бизнес-приложений SAP на платформе SAP HANA станет более эффективной, производительной и надежной. Возможности SAP HANA на серверах Power Systems, а также многих других инновационных технологий можно протестировать в клиентских центрах IBM по всему миру.

Открытость бизнеса — один из основополагающих принципов IBM. При помощи технологий opensource и открытой архитектуры можносоздавать решения, отвечающие запросам предприятий, нацеленных на трансформацию своей деятельности.

На секции «Альянсы и OpenSource: технологический прорыв и результаты взаимодействия» специалисты IBM приводили самые разные примеры взаимодействия с разработчиками открытых решений. В компании высоко оценивают перспективы технологии блокчейн, тестируют возможности СУБД Postgres Pro на серверах IBM Power, а также интегрируют разработки, сделанные участниками консорциума OpenPOWER. Так, проанонсированная на форуме новая линейка серверов IBM Power Systems на базе Linux создана специально для ускорения взаимодействияс системами искусственного интеллекта, машинного обучения и другими нагрузками, требующими обработки большого объема данных. Серверы оснащены новым процессором, в создании которого использовались инновационные разработки сообщества OpenPOWER. Их показатели производительности и вычислительной эффективности значительно выше, чем у систем на базе процессоров x86.

IBM видит свою миссию не только в развитии технологий, но и в создании возможностей для их широкого распространения, например, при решении задач импортозамещения. Оживленная дискуссия, посвященная вопросам импортозамещения и сохранения инвестиций, развернулась на круглом столе в секции «Облачные сервисы». Для IBM тема импортозамещения — это прежде всего вопрос передачи технологий, подготовки к продаже по OEM-лицензии. По мнению ряда экспертов, локальное импортозамещение — довольно сложная задача, и без использования готовых решений различных вендоров — неосуществимая. Именно поэтому российские разработчики, заинтересованы в таком технологическом OEM-партнерстве с IBM.

Как показал прошедший форум, компания IBM готова предлагать решения практически длявсех вариантов трансформации бизнеса. Поддержка когнитивных технологий и требований, выдвигаемых современными предприятиями, доступна во всех новейших решениях компании — программных, аппаратных и облачных.

Узнайте больше об облачных когнитивных технологиях IBM

Источник: www.osp.ru

Помимо машинного обучения: 3 столпа когнитивного бизнеса

Холодная реальность жестко закодированных правил, окружающих нас, не совсем улавливает нюансы нашего опыта. Жесткие правила управляют нашими социальными системами и организациями, создавая иллюзию безопасности. Иногда идеальных кандидатов не принимают на работу, потому что у них нет определенного свидетельства о привилегиях. В других случаях люди блокируют свои банковские счета при входе в сомнительно изворотливое интернет-кафе в Таиланде.

Такие неприятности удобно игнорировать, но в эпоху персонализации именно обработка этих крайних случаев становится основным конкурентным преимуществом.

Учитывая их обширную контекстуальную осведомленность, когнитивные системы будут все больше заменять системы, основанные на правилах.

Когнитивные системы не только обеспечивают основу для действительно персонализированных продуктов и услуг, но и (помогают экспертам) принимать более тонкие решения во множестве важных бизнес-кейсов, таких как прием на работу вашего следующего генерального директора или предотвращение кибератак.

В этой статье описаны препятствия на пути построения когнитивного бизнеса и показано, почему понимание контекста является ключом к реализации экспертных систем с когнитивным принятием решений. Вы поймете, почему более эффективные алгоритмы машинного обучения не являются (основным) средством защиты и насколько важна настройка бизнес-контекста, в котором работают алгоритмы. Но обо всем по порядку.

От жестких правил к когнитивным вычислениям

Когнитивные вычисления имитируют работу человеческого мозга, чтобы понимать ситуации и принимать решения. Он заменяет жесткие правила, будучи адаптивным, интерактивным и контекстно-зависимым по своей природе. Теория предоставляет быстрый и простой рецепт построения когнитивной системы, которая в некоторой степени понимает область знаний:

1. Совместите экспертные знания (правила, отчет об исследовании или веб-текст) с данными, созданными компьютером (журналы пользователя или история использования)
2. Добавьте намек на машинное обучение, чтобы настроить процесс принятия решений в контексте поступающей новой информации.

Точность — это не ответ

Исходя из вышесказанного, может возникнуть соблазн построить причудливые модели и зациклиться на точности прогнозов. Хотя сложные модели с узкой аналитической целью широко использовались специалистами-людьми, они пока только помогают нам. Модель ценна ровно настолько, насколько она позволяет принимать решения.

Организации — это мультипликативные системы, и, поскольку большинство прогнозных моделей работают в сфере KPI, человеческого суждения , и сомнительного качества данных, их полезность связана с ограничениями их реалий. Внедрение более совершенных моделей машинного обучения аналогично совершенствованию чисто логической способности рассуждать; это чрезвычайно важно, но по сути бесполезно в повседневных ситуациях без понимания окружающего социального или делового контекста.

Когнитивные вычисления сочетают в себе понимание контекста и адаптивность людей с вычислительными возможностями машин. Понимание и настройка контекста, в котором работают модели, — настоящая проблема и абсолютный приоритет. Имея глубокое понимание бизнес-контекста, целесообразно сосредоточиться только на реализации более сложных моделей. Чтобы понять, что составляет контекст принятия решения, давайте быстро рассмотрим компоненты когнитивной системы.

Когнитивная архитектура

Легко заметить параллели между искусственными когнитивными системами и человеческим мозгом. Информация поступает через органы чувств, обрабатывается и интерпретируется на основе личности и усвоенных предубеждений, чтобы затем вызвать (не) сознательные мысли и действия. Когнитивные системы работают аналогично:

Потоки данных

Вверху вы можете видеть каналы для входящих потоков данных, таких как события на веб-сайте, сетевой трафик или поток твитов. Разнообразие и степень детализации входящих данных можно выбрать произвольно. В надежде однажды использовать контекстную информацию организации должны сбалансировать свои тенденции к накоплению данных с затратами на хранение данных. Вывод заключается в том, что в любой момент времени совокупность всех входящих потоков данных формирует контекст принятия решения.

Слой аналитики

Средний уровень приведенной выше диаграммы включает в себя все исторические данные, априорные значения, обученные модели и усвоенные систематические ошибки. Некоторые утверждают, что даже экспертные знания. Каждый из обрабатывающих объектов (или моделей) потребляет некоторую синестетическую комбинацию входящих потоков данных. Выполнив свое волшебство и предоставив более или менее интересный результат, в игру вступает выбор фокуса, чтобы выбрать наиболее подходящую комбинацию результатов, заслуживающую внимания. Обратите внимание, что фокус очень зависит от решения контекста.

Хотя построение этих моделей решает, пожалуй, самые захватывающие и передовые исследовательские проблемы (привлекая массу внимания в промышленности и академических кругах), в этой статье основное внимание уделяется тому, как на этот уровень влияет бизнес-контекст.

Выбор фокуса

Вы вправе задаться вопросом: выбор фокуса — задача субъективная. По-прежнему довольно неясно, как наш мозг решает, что мы в конечном итоге воспринимаем сознательно, но в случае искусственной когнитивной системы это определяется бизнес-целью и контекстом принятия решения. по вводу. Это может показаться абстрактным, но я расскажу, как когнитивная архитектура — в частности, контекст и фокус — играет важную роль в деловой среде.

Создание контекста для когнитивного бизнеса

Три основных столпа замены систем, основанных на правилах, — это улучшенный контекст принятия решений, адаптивные модели и фокус на бизнес-показателях. Они требуют нетривиального исполнения и инженерных практик, и понимание каждого из них само по себе является конкурентным преимуществом.

Шаг 1. Улучшение контекста принятия решения

Построение системы, напоминающей мышление, требует сбора большого количества периферийной информации, обычно в виде зашумленных, неструктурированных и кажущихся несущественными данных. Хотя решения требуют выявления общих шаблонов, не менее важно понимать еще неизвестные, но приемлемые отклонения от этих шаблонов или норм. Если в еще невидимых случаях полагаться на практические правила, интеллект становится синонимом осведомленности о контексте.

Увеличение разнообразия источников данных для проверки и предоставления контекста друг другу окупается в будущем, и это то, что действительно отличает гибкость и точность когнитивных систем. Наличие контекстной информации о пользователе, такой как набор текста и шаблоны навигации, характеристики сети и браузера, отпечатки пальцев устройства или покупательские привычки, способствует более глубокому пониманию личности, делая практически невозможным для кого-либо подражать их уникальным характеристикам поведения. Сведение такой подробной пользовательской информации в удобную для использования форму — нетривиальная инженерная задача. Здесь я подробно рассказываю о методах эффективного агрегирования и использования контекстных данных и делюсь тем, что мы узнали при преобразовании ThreatMark в когнитивный бизнес.

Шаг 2. Внедрите адаптивные модели

Эффективное использование контекстных данных играет важную роль в обучении и настройке моделей для соответствия отдельным пользователям или меняющимся бизнес-целям. Как только общая модель построена, когнитивная система может начать настраивать ее, чтобы соответствовать крайним случаям или отдельным пользователям. Например, модель отдельного пользователя должна постоянно меняться в свете новых поведенческих паттернов, которые демонстрирует пользователь, или в свете новых типов информации, которые становятся доступными с течением времени.

Кроме того, изменение бизнес-целей также должно влиять на модели когнитивной системы и настраивать их. В случае обнаружения мошенничества в Интернете, например, если цель состоит в том, чтобы быть предельно уверенным, что только мошеннические пользователи будут заблокированы, вы заботитесь о точности.

Если цель состоит в том, чтобы никогда не пропустить мошенническую транзакцию, вы заботиться о отзыве. Как правило, каждую модель можно настроить на основе желаемого компромисса между точностью и поиском всех экземпляров определенного типа. Например, модель предотвращения мошенничества должна быть настроена так, чтобы прибыль от блокировки транзакций (прибыль от правильности — цена ошибок) была максимальной. Однако с изменением бизнес-целей меняется и ценность излишней точности или цена ошибки, что требует от алгоритмов динамической адаптации к этим изменениям.

Шаг 3. Сосредоточьтесь на показателях

Хотя важно настраивать алгоритмы на основе бизнес-целей, помимо настройки, менеджеры и руководители должны понимать фактический диапазон преимуществ и ограничений когнитивной стратегии. Соблазняясь ориентироваться на данные, некоторые наивно поддаются взглядам амбициозных специалистов по обработке данных без тщательной оценки того, перевешивают ли преимущества автоматизации затраты и риски внедрения. Иногда имеет смысл нанять горстку экспертов-людей. Ключевым моментом является всегда точная количественная оценка эффектов внедрения когнитивных систем с точки зрения бизнес-метрик и ключевых показателей эффективности.

Кроме того, корпоративная адаптация систем искусственного интеллекта может вызвать проблемы. Хотя можно обучить когнитивные системы осознавать свои собственные ограничения и применять модели, основанные на бизнес-целях, качестве или количестве доступных данных, взаимодействие сотрудников с ними выходит за рамки этих систем. Некоторые влюбятся в сложные модели и будут безоговорочно полагаться на них, в то время как другие будут упорно переписывать беспристрастные решения системы, заявляя о превосходстве своей человеческой интуиции и опыта. Суть в том, что независимо от объема данных и степени адаптивности моделей понимание ограничений экспертных систем имеет большое значение!

Комментируйте и делитесь для обсуждения.
Свяжитесь с нами, чтобы поговорить о персонализации и моделировании пользователей.
Следуйте за узнайте больше о нашем когнитивном путешествии на ThreatMark.
Ссылайте приложения, которым требуется обнаружение мошенничества / аутентификация пользователей в реальном времени.

Источник: questu.ru

Немного о когнитивных бизнес-процессах

Время от времени попадаются люди, которые рассказывают, как кому надо жить для того, чтобы добиваться успехов. Посмотрите чем заполнена лента того же Фейсбука? Это всевозможные призывы на тренинги, конференции, мастер-классы и прочие рассадники около-эзотерического знания, успешный успех во всех его видах и реинкарнациях.

Причем большинство из них ведут люди никогда не имевшие опыта управления не то, что большим бизнесом, а часто и бизнесом вообще. Многие из них называет себя тренерами, объясняя это тем, что они понимают, как именно воздействовать на других людей. Хороший тому пример — это годовая!! программа о деньгах и своем бизнесе, которую ведут психолог и военный.

И это еще не самое показательное, скажу я вам. Чему может нас научить психолог и военный? Только психологии и некоторым паттернам поведения, особенностям работы в зоне ближнего развития, но уж точно не бизнесу.

Общее:
Другой вопрос, что если это понимать, то все становится на свои места. И вот уж точно, что эти паттерны поведения весьма и весьма универсальны и они заключаются в том, что если у вас нет специфического отраслевого знания, то остается учиться использовать то, что есть, потому что сами вы создать еще ничего не способны. Думаете это плохо? Нет, это одна из прекрасно работающих стратегий, которой пользовались еще разбойники во времена древнего Рима, ибо это составляет суть процесса обучения.

На практике при работе в организациях успех зависит от вашего реального понимания, как устроена цепочка создания ценности в выбранной вами области, например в производстве отопительных приборов или в большом ритейле и готовности учиться. Понимая эту цепочку создания ценности и сопоставив ее со своим опытом вы способны найти свое место в этой цепочке, а возможно даже занять несколько смежных звеньев, добившись своего рода вертикальной интеграции. А построив более или менее совершенные бизнес-процессы вы сможете достичь устойчивой воспроизводимости результата, к которому вы стремитесь.

С другой стороны успех зависит от того, как вы понимаете цепочку распределения власти внутри организации. Она, кстати, распределяется примерно так же, как и цепочка создания ценности, то есть нарастает с низа организационной иерархии и завершается обычно наверху, а часто и за пределами организации. Сумев увидеть структуру распределения власти и соотнеся ее со структурой распределения ценности, мы очень часто видим, что эти цепочки в некоторых организациях совпадают, а в некоторых нет.

Когда эти цепочки совпадают, власть сконцентрирована в руках тех, кто создает добавленную ценность, а в случаях, когда не совпадают — в руках людей из другой части организационной иерархии. И когда власть сконцентрирована в руках людей, которые создают определенные куски пользовательской ценности, то организация часто становится организацией инженеров или организацией продавцов, или организацией распределителей. И с одной стороны это очень хорошо, поскольку позволяет быстро развиваться центрам компетенций, а с другой стороны не очень, ибо убирает из системы столь необходимый элемент нестабильности, снижая приспособляемость к будущим изменениям.

Карта:
Ну а дальше все относительно просто. Составив хотя бы примерную карту распределения цепочек создания ценности, власти и знания, вы получаете очень даже работоспособную карту для движения внутри организации. С этой позиции может быть легко оценен краткосрочный потенциал многих организаций или их частей в смысле устойчивости в деятельности и терпимости к инновациям. И в этом случае успех или неуспех любой коллективной структуры становится весьма и весьма очевидным.

Соответственно в такой структуре мы можем находиться в различных ролях, от собственника до линейного менеджера, от высококлассного специалиста до внешнего контролера или потребителя.

Находясь в каждой роли, цель деятельности и смысл существования организации будут для вас совершенно различными и максимизация успеха для собственника часто будет противоречить идеи максимизации успеха для менеджеров и наоборот. Видя эти особенности, на какой бы роли вы не находились, стоит сбалансировать цепочки ценности, власти и знания таким образом, чтобы организация работала волнообразно, время от времени давая максимум определенным организационным ролям.

Если вы обратитесь за иллюстрацией к природе, то увидите , что волнообразные движения являются основным в природе для стабильно существующих структур в более плотной окружающей среде. Посмотрите, как плывет медуза или раскрывается и закрывается цветок. Точно так же и организации, для того, чтобы распустился цветок нового совершенного продукта, требуется много подготовительной и очень незаметной работы.

Результат:
Чем лучше вы понимаете эту организационную динамику, тем больше способны влиять на скорость созревания “цветов” в организации, если конечно находитесь на соответствующей роли, а значит и на скорость создания и вывода продукта на рынок (time to market, TTM)

А вот это уже важно, ибо закладывает основы для организационного благополучия и долгосрочного выживания и эволюционирования организации.

Я это все рассказываю к тому, что на скорость создания продуктов и их качество можно достаточно просто влиять, работая с организационными структурами распределения власти, ценности и знания. На практике это есть часть когнитивных процессов организации, то есть ее способа познания и структурирования мира. И вот именно понимание когнитивных организационыых процессов позволяет системно добиваться экстраординарных результатов практически в любой области деятельности.

А почему я в самом начале упомянул всех этих специалистов по корпоративному и личному обучению? Потому, что если использовать их опыт как расширение когнитивных моделей и не ждать от него то, чего он дать не может, то он становится исключительно полезен.

Если разговор о когнитивных моделях оставил у вас вопросы — пишите.

P.S. Да и помните, что моделирование никаким образом не заменяет деятельность! Это важно. Правда и наоборот, это тоже важно)

P.P.S. И еще всегда стоит помнить об оппортунизме и индивидуальном целеполагании, причем и о своем тоже.

Поделиться

Источник: olegkuzin.com