/>
world icon Geo drop down arrow
world icon Geo drop down arrow

ძალაუფლების დისტანცია: რატომ მოსწონს ზოგიერთ ჩვენგანს ბოსი სხვებზე მეტად?

25.10.2024 4 წუთის საკითხავი
ანა ჩადუნელი

OD კონსულტანტი

ძალაუფლების დისტანცია: რატომ მოსწონს ზოგიერთ ჩვენგანს ბოსი სხვებზე მეტად?

რატომ ხდება, რომ ზოგიერთ ორგანიზაციაში უფროსი კვარცხლბეკზე შემოსმული ფიგურაა, ზოგან კი რიგითი თანამშრომელი მეზობელი მაგიდიდან, უფრო ლამაზი ტიტულით?


ცხოვრების განმავლობაში, ჩვენ მუდმივად გვიწევს ყოფნა იმ ადამიანების გარემოცვაში, რომლებიც ძალაუფლების სადავეებს ფლობენ - ჩვენს უფროსებს, ლიდერებს, თუნდაც მშობლებს შორის. სინამდვილეში, უფროსებისა და ხელმძღვანელების მიმართ ჩვენი ქცევის მოდელი იმაზე უფრო ადრე ყალიბდება, ვიდრე სამსახურის პირველი დღეა, მაგალითად: ოჯახური გარემო, მშობლებთან ურთიერთობა, მოსწავლე-მასწავლებლის დამოკიდებულება და ზოგადად, კულტურული თავისებურებები, განაპირობებს ჩვენი ქცევის თავისებურებას, როგორც ვურთიერთობთ მენეჯერებსა და დაქვემდებარებულებთან.


სჯობს კითხვა ასე დავსვათ: რა დისტანცია უნდა დავიცვათ, როცა საქმე „ძალაუფლების ცეცხლთან თამაშს“ ეხება?


ძალაუფლების დისტანციის ინდექსი

ძალაუფლების დისტანციის ინდექსი (Power Distance Index, PDI) ორგანიზაციული კულტურის ტიპოლოგიის მკვლევრებიდან, ერთ-ერთ ყველაზე ცნობილ მეცნიერს, გერტ ჰოფსტედს ეკუთვნის. ამ ტიპოლოგიის კრიტერიუმად მიჩნეულია ეროვნულ–სახელმწიფოებრივი და ეთნიკური ფაქტორები. PDI ხსნის, თუ რამდენად ახალისებს კულტურა ხელმძღვანელების მიერ ძალაუფლების გამოყენებას. უთანასწორობა ყველა კულტურაშია, თუმცა ლოიალური დამოკიდებულების გამოვლენა მის მიმართ სხვადასხვა კულტურაში განსხვავებულია.


როგორ მოქმედებს ძალაუფლების დისტანცია ჩვენზე?

ძალაუფლების დისტანცია გავლენას ახდენს ჩვენი მუშაობის სტილზე - დაწყებული, თუ როგორ ვიქცევით შეხვედრებზე, დამთავრებული, რამდენად კომფორტულად ვგრძნობთ თავს ახალი იდეების გაზიარებისას. მაღალი PDI-ის კულტურებში, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ღია დებატებს ან სპონტანური იდეის შექმნის გზებისა და საშუალებების სესიებს შეესწროთ. ამის ნაცვლად, ხელმძღვანელი ლაპარაკობს, დანარჩენები კი უსმენენ.


დაბალი PDI-ის გარემოში ყველაფერი საპირისპიროდ ხდება. გუნდის ყოველი წევრი მნიშვნელოვანი წვლილის შემტანია, ავტორიტეტი კი მეტად მოქნილი. თუმცა ეს ასევე ნიშნავს, რომ მკაფიო მიმართულებების ნაკლებობამ შეიძლება გამოიწვიოს დაგვიანებული გადაწყვეტილებები და ზოგჯერ მცირე ქაოსიც. და მაინც, რომელია უკეთესი? სინამდვილეში, ეს დამოკიდებულია ღირებულების აღქმაზე - მკაფიო სტრუქტურა თუ ღია დიალოგი? ორივეს აქვს თავისი უპირატესობა და გამოწვევები.


ძალაუფლების დისტანცია ორგანიზაციულ კულტურაში

კულტურა დიდ როლს ასრულებს ძალაუფლების აღქმაში. დიდი ძალაუფლების მქონე ქვეყნებში, როგორებიცაა: ჩინეთი, რუსეთი ან მექსიკა, იერარქია მნიშვნელოვანია. ავტორიტეტს პატივს სცემენ, იშვიათად აყენებენ კითხვის ნიშნის ქვეშ და ლიდერსა და დაქვემდებარებულებს შორის აშკარა დისტანციაა. თითქოს ლიდერი მთის წვერზეა და დანარჩენებმა კომფორტულად უნდა იყურონ ზემოთ. ორგანიზაციული მოწყობა მეტად ცენტრალიზებულია, გადაწყვეტილებები მმართველობის ზედა დონეზე მიიღება.


ასევე, არსებობს დაბალი ძალაუფლების დისტანციის კულტურები - ისეთი ქვეყნები, როგორებიცაა: დანია, ნიდერლანდები ან თუნდაც აშშ, სადაც ადამიანები თანასწორ გარემოში ბევრად უფრო კომფორტულად გრძნობენ თავს. ასეთ გარემოში ხელმძღვანელი გუნდის რიგითი წევრია. წახალისებულია იდეების კრიტიკული განხილვა, უკუკავშირი და თანამშრომლობა იერარქიაზე ზედმეტი ფიქრის გარეშე მიმდინარეობს. იდეა ისაა, რომ ძალაუფლება გაზიარებული იყოს და არა ერთ ადგილზე კონცენტრირებული.


მსგავს კულტურებში ღიად კამათობენ შეხვედრებზე მენეჯერთან, ორგანიზაცია მეტად დეცენტრალიზებულია. ხელმძღვანელები ხშირად ეყრდნობიან მათი თანამშრომლების გამოცდილებასა და ექსპერტიზას გადაწყვეტილების მიღებისას.


ძალაუფლების დისტანცია საქართველოში

The Culture Factor Group-ის მიერ ჩატარებულ კვლევაში, რომელიც გერტ ჰოფსტედის მოდელს ეფუძნება, საქართველოში ძალაუფლების დისტანციის ინდექსი 65-ია, რაც ნიშნავს, რომ საზოგადოების წევრებისთვის დიდწილად მისაღებია იერარქიული წესრიგი, სადაც ყველას თავისი ადგილი აქვს მიჩენილი. იერარქია განიხილება, როგორც თანდაყოლილი უთანასწორობა. ძალაუფლების განსხვავებული განაწილება ამართლებს იმ ფაქტს, რომ საზოგადოების გარკვეული ნაწილი იღებს მეტ სარგებელს, ვიდრე დანარჩენები.

თუ ჩვენს შორეულ და გვიანდელ წარსულს გადავხედავთ, ამ ყველაფრის მტკიცებულებას ისტორიის ფურცლებზე აღმოვაჩენთ: მონარქია, კომუნისტური წარსული, დამოუკიდებლობის მოპოვების შემდგომ ბელადისადმი მორჩილების მენტალიტეტით გაჟღენთილი საზოგადოება - ჩვენი კულტურული მემკვიდრეობაა.


კულტურისთვის დამახასიათებელი ტენდენციაა - შეინარჩუნოს შინაგანი წონასწორობა, მეორე მხრივ კი ცვლილებათა გარდაუვალობა ახასიათებს. შეუიარაღებელი თვალითაც ჩანს, რამდენად სწრაფად გადავინაცვლეთ „ზამთრის ძილის“ ფაზიდან მოძრაობის ხანაში. ეს ერთი მხრივ თაობათა ცვლის, მეორე მხრივ კი გლობალიზაციის გავლენაა.


ჩვენ გარშემო თაობათა შორის განსხვავებები ალბათ არასოდეს ყოფილა ისეთი მკაფიო, როგორც ახლა. ახალი თაობა ხელახლა წერს ძალაუფლების წესებს. წინა თაობებისგან განსხვავებით, მილენიალები და Gen Z გაიზარდნენ გლობალიზაციისა და ტექნოლოგიების ეპოქაში. მათ არ ეშინიათ status quo-ს გამოწვევის.


მათთვის ძალაუფლება არ გულისხმობს აუცილებლად დისტანცირებას. სინამდვილეში, ისინი ელიან თანამშრომლობას, გამჭვირვალობას და უფრო თანასწორუფლებიან მიდგომას ორგანიზაციებში. ისინი გაიზარდნენ ეპოქაში, სადაც ავტორიტეტის კითხვის ნიშნის ქვეშ დაყენება არა მხოლოდ მისაღები, არამედ - ხშირად წახალისებულია. იქნება ეს კორპორაციული ეთიკა თუ სამუშაოსა და ცხოვრების უკეთესი ბალანსის მოთხოვნა. ეს თაობა კომფორტულად ამბობს: „მე უკეთესი იდეა მაქვს“.


„მამები და შვილები“ - რევოლუცია თუ ევოლუცია?

მილენიალისა და Gen Z-თვის იერარქია მოძველებულია. ტრადიციული მოდელი - „დაჯექი, გააკეთე შენი საქმე და კითხვები არ დასვა“, შეიცვალა - „მოდი, ერთად მოვიფიქროთ“ მიდგომით. მათ სურთ მოქნილობა, ავტონომია და სამუშაო კულტურა, სადაც მხოლოდ ლიდერების ხმა კი არ ისმის, არამედ - ყველასი. 


2030 წლისთვის Gen Z სამუშაო ძალის 30%-ს დაიკავებს და ორგანიზაციებს მოუწევთ გადავიდნენ ძალაუფლების განაწილების სრულიად ახალ სიბრტყეზე - ამ სიტყვის პირდაპირი მნიშვნელობით. 


შეცვლის პროცესი დანის პირზე სიარულს ჰგავს, რადგან თქვენ არ გაქვთ ჯადოსნური ჯოხი, რომლითაც ბუმერების ან თაობა X-ის სხვადასხვა მოლოდინს გააქრობთ ან Gen Z-ის და მილენიალებს შეაყვარებთ მკაცრ იერარქიებს, რადგან ის ვიღაცამ ორგანიზაციული სტრუქტურისთვის შეიმუშავა. თუმცა, თქვენ გაქვთ ჯადოსნური სიტყვები, რომლებითაც შეაქებთ ბუმერების გამოცდილებასა და მათდამი პატივისცემას გამოხატავთ, Gen Z-ის კი აგრძნობინებთ, რომ უსმენთ, რადგან მათ სამყაროში ყველას აქვს საკუთარი ხმა (და ალბათ პოდკასტიც).


მოქნილ ლიდერებს შეუძლიათ გააძლიერონ განსხვავებული გუნდები და ამის პარალელურად შეინარჩუნონ ძალაუფლება. ჩართეთ Gen Z და მილენიალები გადაწყვეტილების მიღების პროცესში იმგვარად, რომ არ დაარღვიოთ სტრუქტურა, რომელსაც ბუმერები და Gen X-ები აფასებენ. ეს მოდის კვირეულზე წინა რიგში ჯდომას ჰგავს. ყველას შეუძლია ნახოს შოუ, მაგრამ ზოგიერთი ადამიანი მაინც იმსახურებს დაჯავშნილ ადგილს.


სინამდვილეში, ევოლუციისა და ადაპტაციის პრინციპი ჩვენი ცხოვრების ყოველ ასპექტზე ვრცელდება, მათ შორის ორგანიზაციებზეც. დღევანდელი გამოწვევა იერარქიულობასა და არაიერარქიულობას შორის არჩევანის გაკეთება კი არაა, არამედ ისეთი ფეხსაცმლის პოვნა, რომელშიც გამოცდილი ბოსი და თვალებანთებული Gen Z თავს ერთნაირად კომფორტულად იგრძნობენ.


და ბოლოს, საკითხი ასე დგას: თუ ახალგაზრდა თაობა არ მიიღებს ძალაუფლების ძველებურ სტრუქტურებს, მაშინ რა ბედი ეწევა იმ ორგანიზაციებს, რომლებიც უარს ამბობენ განახლებაზე?


ამ კითხვის პასუხზე ფიქრისას დინოზავრები გამახსენდა. 65 მილიონი წლის წინ სამყაროს ყველაზე დიდი და ძლიერი არსებებისგან დღეს მხოლოდ ნაკვალევი შემოგვრჩა, რადგან მათ ვერ შეძლეს ადაპტაცია. ამიტომ სანამ „დინოზავრობას“ გადაწყვეტთ, კარგად დაფიქრდით, რადგან შესაძლოა ერთ დღეს მათი ბედი გაიზიაროთ.

საინტერესო ინსაიტები
17.10.2024

წინათქმა: მონაცემთან კომუნიკაცია ეფექტური მონაცემთა კომუნიკაციის საწინდარია.


მეორე მსოფლიო ომის დროს, მოკავშირეები დილემის წინაშე აღმოჩნდნენ: აემაღლებინათ ავიაგამანადგურებლების ჯავშანგაუმტარი თვისებები ისე, რომ გაზრდილი თვითმფრინავის წონა უარყოფითად არ ასახულიყო მის ბალანსზე. აღნიშნული მიზნით, საბრძოლო მოქმედებების ზონიდან დაბრუნებული თვითმფრინავების შესწავლის პროცესში, ყველაზე მეტი დაზიანება ფრთებისა და კუდის სეგმენტებში აღირიცხა, რამაც მოკავშირეებს პრობლემური ნაწილების გამაგრებისკენ უბიძგა. თუმცა, მათემატიკოსმა, აბრაჰამ უოლდმა, მეთოდურ წუნზე მიუთითა. უოლდის დაკვირვებით, მოკავშირეები მხოლოდ საბრძოლო მოქმედებების ზონიდან დაბრუნებული, გადარჩენილი ავიაგამანადგურებლებიდან მიღებულ მონაცემებს ეყრდნობოდნენ, რაც ანალიზის მიღმა ტოვებდა ინფორმაციას განადგურებული თვითმფრინავების შესახებ, რომელთა შემთხვევაშიც, შესაძლოა სახეზე ყოფილიყო დაზიანებები უფრო კრიტიკულ სექციებში. უოლდის მეთოდმა არამხოლოდ მოკავშირეების მიდგომა, არამედ - საჰაერო ბრძოლის კუთხით არსებული ვითარებაც კარდინალურად შეცვალა (Eldridge, 2024).


ზემოთ ხსენებული დაკვირვება მნიშვნელოვანია, რადგან მონაცემთა ეფექტიანობა მათი სწორი ინტერპრეტაციითა და კომუნიკაციით განისაზღვრება. განურჩევლად სამხედრო თუ ბიზნეს სტრატეგიისა, გადაწყვეტილების შედეგიანობა არა ზედაპირულ, არამედ - სიღრმისეულ, დეტალებზე ორიენტირებულ მიდგომაზეა დამოკიდებული. თავის მხრივ, მონაცემთა არასათანადო ინტერპრეტაცია ან კომუნიკაცია არასწორ სტრატეგიულ არჩევანს და სერიოზულ დანაკარგებს განაპირობებს. წინამდებარე სტატია განიხილავს მონაცემთა სრულფასოვანი გაგების მნიშვნელობას მათ ეფექტურ კომუნიკაციაში - რამეთუ, მონაცემთან კომუნიკაცია მონაცემთა ეფექტური კომუნიკაციის საწინდარია.



მონაცემი, როგორც სტრატეგიული გადაწყვეტილების ხერხემალი


ახალი ბაზრის ათვისების, ინოვაციური პროდუქტის შემუშავებისა თუ ოპერაციული პროცესების დახვეწისას, კომპანიები თითოეული ნაბიჯის განსაზღვრაში მონაცემებს ეყრდნობიან, რაც თავის მხრივ, განყენებულად, არასაკმარისია - რადგან სტრატეგიის წარმატებას, საბოლოო ჯამში აღნიშნული მონაცემების სწორი ინტერპრეტაცია და მათი შემდგომი გამოყენება განსაზღვრავს.


მონაცემი გაურკვევლობას ამცირებს. როდესაც კომპანია ახალი ბაზრის ათვისების მიზანშეწონილობას განიხილავს, იგი ხშირად ეყრდნობა ინფორმაციას ბაზრის მოთხოვნის, მომხმარებელთა პრეფერენციების და კონკურენტების საბაზრო დინამიკის შესახებ. ინტუიციისა და ვარაუდისაგან განსხვავებით, მონაცემები კომპანიას ობიექტურ ხედვას სძენენ, რაც მათ საკუთარი სტრატეგიების ბაზრის სპეციფიკურ მახასიათებლებზე მორგებაში ეხმარება. აღნიშნული პრინციპი ვრცელდება პროდუქტის განვითარებაზეც - მომხმარებელთა უკუკავშირი, გაყიდვების ტენდენციები და კონკურენტთა კვლევა განსაზღვრავს პროდუქტის დიზაინს, ფუნქციებსა და საფასო პოლიტიკას.


  • თუნდაც „ნეტფლიქსის“ (ინგ. Netflix) წარმატების ისტორია, რომელიც არამხოლოდ ტექნოლოგიის, არამედ - მტკიცებულებაზე დაფუძნებული ბიზნეს-პრაქტიკის მეშვეობით, ციფრული ვიდეო-დისკების (DVD) გაქირავების სერვისიდან გასართობ ინტერნეტ-სამაუწყებლო პლატფორმად გარდაიქმნა. მომხმარებელთა ქცევის ანალიზის დახმარებით, რაც თავის მხრივ მაყურებელთა გადაცემების ყურებასთან დაკავშირებული ტენდენციების - მათ შორის, დასრულებული და მიტოვებული შოუების შესწავლას ითვალისწინებდა, „ნეტფლიქსმა“ მაყურებლისთვის მასზე მორგებული რეკომენდაციების (გადაცემების) შეთავაზება დაიწყო. თუმცა, კიდევ უფრო საგულისხმოა, კომპანიის მიერ აღნიშნული მონაცემების საკუთარ კინოპროდუქციაში გამოყენება, რომლის ფარგლებშიც „ნეტფლიქსმა“ 2013 წლის პირველ თებერვალს, იმდროინდელ მონაცემებზე დაყრდნობით მომხმარებელთა საყვარელ, პოლიტიკური დრამის ჟანრში, ყველაზე მოთხოვნადი არტისტის, კევინ სპეისის მონაწილეობით, მისი პირველი ტელეგადაცემა - „ბანქოს სახლი“ (ინგ. House of Cards) გამოუშვა (Fan, 2024).


მონაცემები არამხოლოდ აღწერენ ტენდენციებს, არამედ - ქმნიან მათ. „ბანქოს სახლი“ სტრატეგიული განვითარებისა და კომპანიის გრძელვადიანი წარმატების პროცესში, მონაცემთა სწორი ინტერპრეტაციის მნიშვნელობის თვალსაჩინო მაგალითს წარმოადგენს. მომხმარებლის ქცევისა და პრეფერენციების შესწავლით, „ნეტფლიქსი“ არამხოლოდ რეაგირებდა ტენდენციებზე, არამედ ახალი კინოპროდუქტის სახით, - თავად ქმნიდა მათ. ამრიგად, მონაცემების სწორი ინტერპრეტაცია კომპანიისთვის მისი მომხმარებლების ერთგულების და ინოვაციის გარანტად იქცა.


თუმცა, მტკიცებულებაზე დაფუძნებული სტრატეგიების წარმატება მონაცემთა ინტერპრეტაციის სიზუსტითა და სიღრმით განისაზღვრება. მონაცემთა არასწორმა ინტერპრეტაციამ ან შემდგომმა კომუნიკაციამ, შესაძლოა კომპანია ჩიხში შეიყვანოს. 2007-2008 წლებში, უძრავი ქონების ბაზრის კრიზისის დროს, კომპანიების მიერ მონაცემთა სწორმა და არასწორმა ინტერპრეტაციებმა მკვეთრად განსხვავებული შედეგები განაპირობა:

  • 2008 წლის ფინანსურ კრიზისამდე, ამერიკულმა ბანკებმა დაბალი საკრედიტო ქულის მქონე, გადახდისუუნარო მოქალაქეებზე ე.წ. „მეორე შანსის” იპოთეკური სესხების (ინგ. subprime mortgage) გაცემა დაიწყეს, მოლოდინით, რომ უძრავი ქონების თვითღირებულებასთან შეუსაბამო ფასი მომავალშიც გააგრძელებდა ზრდას. ფინანსური ერთეულების ვარაუდით, იმ შემთხვევაშიც კი, თუ მსესხებლები ვერ შეძლებდნენ ვალის დაფარვას, უძრავი ქონების ბანკის კუთვნილებაში სრულად გადასვლის შემდეგ, ეს უკანასკნელი მის გადაყიდვას სასურველ ფასად მაინც შეძლებდა. თუმცა, დებიტორების გაკოტრებასთან ერთად, უძრავი ქონების ბაზარიც ჩამოიქცა, რამაც სახლების ფასის მკვეთრი ვარდნა გამოიწვია, ხოლო ბანკებმა, მიღებული უძრავი ქონების თავდაპირველი სესხების დასაფარად საჭირო ფასად გაყიდვა ვერ შეძლეს. ისეთი ფაქტორების არასათანადო გათვალისწინებამ, როგორებიცაა - უძრავი ქონების თვითღირებულებასთან შეუსაბამო, პროგრესირებადი ფასი, მაღალრისკიანი სესხების რაოდენობის სწრაფი ზრდის ტემპი და ბაზრის გაჯერება - მასიური ზარალი და გლობალური ფინანსური კრიზისი გამოიწვია.

    საგულისხმოა, რომ ისეთმა ინვესტორებმა, როგორებიც არიან - მაიკლ ბერი, სტივ ეისმანი და ჯონ პოლსონი ზემოთ ხსენებული მონაცემები სწორად გაიგეს. არამდგრადი უძრავი ქონების ბაზრის პირობებში, სამმა ინვესტორმა სადაზღვევო კონტრაქტების ერთ-ერთი ფორმის - „საკრედიტო დეფოლტის სვოპების“ (ინგ. Credit Default Swaps - CDS) მასიური შესყიდვა დაიწყო, რომლის თანახმადაც უძრავი ქონების ბაზრის კრახის შემთხვევაში, მათ თანხას „სვოპების“ გამყიდველი კომპანიები აუნაზღაურებდნენ. Lehman Brothers-ის, Bear Steanrs-ის, American International Group-ისა (AIG) და სადაზღვევო კონტრაქტების გამყიდველი მათი მსგავსი კომპანიების შეფასებით, ინვესტორთა შეთავაზება მუქთა ფულს წარმოადგენდა, რამეთუ აღნიშნული ფინანსური ინსტიტუტები უძრავი ქონების ბაზრის კრახს არც კი განიხილავდნენ. თუმცა, როდესაც ბაზარი ჩამოიშალა, ზემოხსენებულ ინსტიტუტები მასიური ფინანსური ობლიგაციების წინაშე აღმოჩნდნენ. შედეგად, Lehman Brothers გაკოტრდა, Bear Sterns შეღავათიან ფასად გაიყიდა, ხოლო AIG ამერიკის შეერთებული შტატების ფედერალურმა რეზერვმა 180 მილიარდ დოლარად გამოისყიდა (FDIC, 2013).

ამრიგად, მონაცემები არამხოლოდ მტკიცებულებებით ამდიდრებენ გადაწყვეტილებას, არამედ - წარმართავენ მას. წარმატებული კომპანიები, სტრატეგიული ზომების მიღებამდე, დიდ დროს უთმობენ მონაცემთა სიღრმისეულ ანალიზს. მონაცემთან კომუნიკაცია, მათ მტკიცებულებაზე დაფუძნებული, შედეგიანი მოქმედების შესაძლებლობას აძლევს, რაც თავის მხრივ სტრატეგიის მიზნებთან თანხვედრასა და სიცხადეს უზრუნველყოფს. გადაწყვეტილების მტკიცებულებაზე დაფუძნება, რისკების შემცირებასთან ერთად, კომპანიის მიერ დასახული მიზნების მიღწევის შანსს ზრდის.



მიკერძოების პრობლემა მონაცემთა ინტერპრეტაციის პროცესში

... თუმცა, ყველა ვერ ახერხებს მონაცემების სწორად ინტერპრეტაციას. რატომ?, მიზეზი დეტალებზე ყურადღების გამახვილებისა და ობიექტურობის ნაკლებობაა. ისეთი ფართოდ გავრცელებული შეცდომები, როგორიცაა კონფირმაციული მიკერძოება, გადაწყვეტილების მიმღებ პირებს იმ მონაცემების გამოყენებისკენ უბიძგებს, რომელიც მათ წინასწარგანსაზღვრულ მიზნებსა და ხედვებს ერგება, თუმცა უგულებელყოფს საპირისპირო ტენდენციაზე მიმანიშნებელ მტკიცებულებებს. აღნიშნული მიდგომა სტრატეგიებს კომფორტულ და უმტკივნეულო, თუმცა მცდარ დასკვნებზე აშენებს.

  • 90-იანი წლების ბოლოს, „კოდაკი“ (ინგ. “Kodak”) კონფირმაციული მიკერძოების გავლენის ქვეშ მოექცა. მიუხედავად იმისა, რომ 1975 წელს კომპანიამ პირველი ციფრული კამერა შექმნა, იგი მაინც იმ დროისათვის მომგებიან ფირიან მოწყობილობებზე ფოკუსირდა, რამეთუ კომპანიის სამმართველო საბჭო დარწმუნებული იყო არსებული ბიზნეს-მოდელის მდგრადობაში. თუმცა, საბჭომ მათი გადაწყვეტილება არა მონაცემებს მოარგო, არამედ პირიქით - მონაცემები მოარგო პროგნოზს, რომლის თანახმადაც ფირიანი მოწყობილობების გამოყენებას „კოდაკის“ მომხმარებლები მომავალშიც გააგრძელებდნენ. აღნიშნულმა მიკერძოებამ, კომპანიას ხელი შეუშალა მომხმარებელთა პრეფერენციების სწორად განსაზღვრაში. 2012 წლის 19 იანვარს, ამერიკული წარმატების ისტორია, Eastman Kodak Company, გაკოტრდა (Anthony, 2016).

მონაცემებთან მუშაობის დაწყებამდე, ობიექტურობის უზრუნველყოფის მიზნით, წინასწარი ვარაუდების აღრიცხვა და მათი სამუშაოს დასრულების შემდეგ გადახედვა, ზემოთ აღწერილი პრობლემის თავიდან აცილების ეფექტური საშუალებაა. მხოლოდ ხელსაყრელი მონაცემების გამოყენების ნაცვლად, მნიშვნელოვანია ყველა მტკიცებულება თანაბარი მიუკერძოებლობით შეფასდეს. აღნიშნული მიდგომა ხელს უწყობს ობიექტური დასკვნების გამოტანის და შესაბამისად, სწორი გადაწყვეტილებების მიღების პროცესს.

მონაცემებთან მუშაობის დროს, მორიგ ფართოდ გავრცელებულ პრობლემას ე.წ. „შერჩევითი მიკერძოება“ წარმოადგენს, რაც თავის მხრივ მონაცემების არარეპრეზენტატული (არაწარმომადგენლობითი) წყაროდან მიღებას გულისხმობს. მაგალითად, კომპანიას, რომელიც ახალ პროდუქტს მხოლოდ ერთგულ მომხმარებლებთან ტესტავს, შესაძლოა მოთხოვნის შესახებ მცდარი მოლოდინი შეექმნას, რამეთუ ერთგული მომხმარებელი, როგორც წესი, ნაკლებად კრიტიკულადაა განწყობილი.

  • 2010-იანი წლების დასაწყისში, „გუგლმა“ (ინგ. Google) მისი პროდუქტის, Google Glass-ის გამოშვებისას, არასწორად განსაზღვრა მისი მოთხოვნა ბაზარზე. კომპანიამ პროდუქტის ტესტირებაში მეტწილად ტექნოლოგიით დაინტერესებული ენთუზიასტები ჩართო, რომლებიც ინოვაციების მიმართ მაღალი მიმღებლობით გამოირჩეოდნენ. აღნიშნულმა, „გუგლი“ მისი პროდუქტისადმი მაღალი მოთხოვნის არსებობაში დაარწმუნა. თუმცა, ფართო აუდიტორიამ Google Glass ყოველდღიური გამოყენებისთვის „არაპრაქტიკულ პროდუქტად" აღიქვა. არაწარმომადგენლობითი აუდიტორიიდან მიღებულ ინფორმაციაზე დაყრდნობამ, „გუგლი“ საკუთარი პროდუქტის გადაჭარბებულ პოპულარობაში დაარწმუნა, რაც საბოლოოდ მთლიანი კომერციული მიმართულების კრახით დასრულდა (Weidner, 2024).

შერჩევითი მიკერძოებისთვის თავის არიდება, მონაცემთა შეგროვების პროცესში შემთხვევითობისა და რეპრეზენტატულობის (წარმომადგენლობითობის) პრინციპების მკაცრ დაცვას მოითხოვს. ყოვლისმომცველი და ობიექტური ინფორმაციის შესაგროვებლად, შერჩევის სხვადასხვა მეთოდების გამოყენება კრიტიკულად მნიშვნელოვანია, რადგან აღნიშნული, მთლიანი სამიზნე ჯგუფის წარმომადგენლობითობას უზრუნველყოფს. ხსენებული მიდგომა ამცირებს სუბიექტური შეფასებებით გაჯერებული შედეგებისა და შესაბამისად, არასწორი დასკვნების გამოტანის რისკებს.


სტატუს-კვოს მიმართ მიკერძოება თავს იჩენს მაშინ, როდესაც კომპანიები სამომავლო ტენდენციების პროგნოზირებისთვის ძველ მონაცემებს იყენებენ. ასეთ დროს სტრატეგიული განვითარების პროცესი დრომოჭმულ შეხედულებებს ემყარება.


  • 2000-იანი წლების დასაწყისში, „ნოკია“ (ინგ. Nokia) მობილური ტელეფონების ბაზარზე ლიდერ კომპანიას წარმოადგენდა. თუმცა, მოძველებული მოდელების ისტორიული წარმატების ცრურწმენის გამო, კომპანია დარწმუნებული იყო მომხმარებლების მიერ ღილაკიანი ტელეფონებისთვის მომავალშიც უპირატესობის მინიჭებაში. ამრიგად, „ნოკიამ“ უგულებელყო მონაცემები, რომელიც სენსორული ეკრანის და ახალი პროგრამული უზრუნველყოფის მქონე ე.წ. „ჭკვიანი ტელეფონების“ (სმარტფონები) უპირატესობაზე მიუთითებდა. მომხმარებელთა პრეფერენციებთან დაკავშირებით ძველი მონაცემების გამოყენებამ, კომპანია, iOS და Android-ის ოპერაციული სისტემების პოპულარიზაციის პროცესს მიღმა დატოვა, რის გამოც „ნოკიამ“ მისი წამყვანი საბაზრო პოზიცია, „ეფლის“ (ინგ. Apple) და „სამსუნგის“ (ინგ. Samsung) სასარგებლოდ დათმო (Wang, 2022).


სტატუს-კვოს მიმართ მიკერძოების თავიდან აცილების პრაქტიკულ გზას მონაცემების ისეთი წყაროებიდან მიღება წარმოადგენს, რომელიც თანამედროვე ტენდენციებს ასახავს. აუცილებელია გათვალისწინებული იქნას ის შეზღუდვები, რაც თან ახლავს ძველი მონაცემების გამოყენებას და ყურადღება გამახვილდეს ინკლუზიურ პრაქტიკაზე, რომელიც მიმდინარე ტენდენციებსაც ითვალისწინებს. აღნიშნული მიდგომა ახალი დინამიკის მიმართ სტრატეგიების შესაბამისობას და მოქნილობას უზრუნველყოფს.

ე.წ. „გადარჩენილის სისტემური შეცდომა“ თავის მხრივ მხოლოდ წარმატებული შემთხვევების გათვალისწინებასა და წარუმატებლის უგულებელყოფას გულისხმობს. აღნიშნულმა მიდგომამ შესაძლოა წარმატების განმაპირობებელი ფაქტორების შესახებ მცდარი შეხედულებები ჩამოაყალიბოს. წარუმატებელი შემთხვევების ანალიზისთვის თავის არიდებით, იკარგება ის ღირებული ინფორმაცია, რომელსაც სტრატეგიის გაუმჯობესება შეუძლია.

  • კომერციული ინტერნეტ კომპანიების (ე.წ. „დოთ-ქომების“ / ინგ. dot-com/.com) ეპოქაში, ბევრი სტარტაპი მხოლოდ „ამაზონის“ (ინგ. Amazon) და „იბეის“ (ინგ. Ebay) მსგავსი კომპანიების წარმატებას აკვირდებოდა, რამაც მათ ონლაინ ბიზნესის წარმატების გარანტიის მცდარი მოლოდინი გაუჩინა. აღნიშნული სტარტაპები უყურადღებოდ ტოვებდნენ ისეთ კომპანიებს, როგორებიცაა - Pets.com და Webvan, რომლებიც მდგრადი ბიზნეს-მოდელის გარეშე, არაგეგმურად ფართოვდებოდნენ. მსგავსი შეცდომა დაუშვა „ბუ-ქომის“ (boo.com) სახელით ცნობილმა სტარტაპმაც, რომელიც ლოჯისტიკურ და საბაზრო გამოწვევებზე ფოკუსირების ნაცვლად, ზრდაზე კონცენტრირდა. მხოლოდ წარმატებული შემთხვევების შესწავლით, ზემოთ ხსენებულმა კომპანიებმა ვერ გაითვალისწინეს წარუმატებელი ინიციატივების შედეგად დაგროვილი მნიშვნელოვანი ცოდნა, რამაც საბოლოო ჯამში მათი წარუმატებლობაც განაპირობა (Wray, 2005).

მსგავსი შეცდომის დაშვების რისკის შესამცირებლად, კომპანიებმა მონაცემები როგორც წარმატებული, ისე - წარუმატებელი შემთხვევების შესწავლით უნდა შეაგროვონ. ორივე ტიპის გამოცდილების გათვალისწინება სრულყოფილ სურათს ქმნის იმასთან დაკავშირებით თუ რა მუშაობს, და რა - არა. ბალანსირებულ მიდგომას უზრუნველყოფს დასკვნების გამოტანა როგორც წარმატებული, ისე - წარუმატებელი შემთხვევებისგან.

ხელმისაწვდომი მონაცემის მიმართ მიკერძოება გულისხმობს დასკვნების რელევანტურ, სრულფასოვან ინფორმაციაზე დაყრდნობით გამოტანის ნაცვლად, მხოლოდ ხელთ არსებულ მონაცემზე ფოკუსირებას. აღნიშნულ მიდგომას ხშირად არასწორ მსჯელობამდე მივყავართ, რამეთუ ასეთი მონაცემები შესაძლოა არსებულ სურათს სრულყოფილად არ ასახავდეს.

  • 2016 წელს, „სამსუნგი“ (ინგ. Samsung), Galaxy Note 7-ში ელემენტთან დაკავშირებული პრობლემის შესახებ არსებულ, მხოლოდ ადრეულ მიმართვებს დაეყრდნო, იმედით, რომ ხარვეზს გამონაკლისის სახე ჰქონდა და არ წარმოადგენდა ფართოდ გავრცელებულ პრობლემას. აღნიშნულ შემთხვევაში, ხარვეზის მასშტაბურობის გამორკვევის ნაცვლად, კომპანია იმპულსურად, მხოლოდ ხელმისაწვდომ მონაცემს მიენდო. „სამსუნგმა“ არ გაითვალისწინა, რომ დეფექტი შესაძლოა იმ მომენტისთვის ჯერ კიდევ აღურიცხავ შემთხვევებშიც დაფიქსირებულიყო. პრობლემის სიღრმისეული შესწავლისთვის თავის არიდებით, მათ გამოწვევის მასშტაბი არასათანადოდ შეაფასეს, რამაც შესაბამისი ზომების დაგვიანებით მიღება და მთლიანი პროდუქციის ხაზის გაუქმება გამოიწვია (Samuelson, 2016).

ცალკეულ ინციდენტებზე ზედმეტად ფოკუსირების ნაცვლად, ტენდენციებზე ორიენტირებას ზემოთ აღწერილი პრობლემის პრევენცია შეუძლია. ხელთ არსებულ ინფორმაციაზე იმპულსურად რეაგირების ნაცვლად, მონაცემთა წყაროების სიღრმისეული ანალიზი საკითხის უკეთ შეცნობას უზრუნველყოფს. აღნიშნული მიდგომა პრობლემის სრულყოფილად გამოვლენას უწყობს ხელს, რაც თავის მხრივ ცალკეულ შემთხვევებზე დაყრდნობით მიღებული, არამიზანშეწონილი გადაწყვეტილებების ნაცვლად, ბალანსირებულ მიდგომას განაპირობებს.

უჩვეულო მონაცემების მიმართ მიკერძოების პრობლემა ჩნდება მაშინ, როდესაც სტატისტიკური მონაცემებისგან განსხვავებულ, არაკანონზომიერ მონაცემს გადაჭარბებული ყურადღება ეთმობა. ასეთი მონაცემები, რიგ შემთხვევებში, მთლიან ანალიტიკურ პროცესზე მოქმედებს და გამოტანილ დასკვნებს ამრუდებს. უჩვეულო მონაცემებზე გადაჭარბებული აქცენტირება მიკერძოებული ხედვის ფორმირებას უწყობს ხელს. კონტექსტის გათვალისწინების, ან დამატებითი კვლევის გარეშე, ამგვარ მონაცემებზე დაყრდნობით მიღებულმა ზომებმა შესაძლოა არსებული სიტუაცია არ გაითვალისწინოს, რაც არაეფექტური ან მცდარ შეხედულებებზე დაფუძნებულ სტრატეგიების შექმნას განაპირობებს.

  • 2014 წელს „გოუპროს“ (ინგ. „GoPro“) აქციების ფასი მკვეთრად გაიზარდა, რაც განპირობებული იყო ინოვაციური სპორტული კამერების პროდუქციის ხაზის ბაზარზე ჩაშვებით, რამაც კომპანიის გაყიდვებისა და საბაზრო ღირებულების მყისიერი ზრდა გამოიწვია. აღნიშნულმა მოვლენამ კომპანია დაარწმუნა სწრაფი გაფართოების აუცილებლობაში, რაც მათი პროდუქტის სამომავლო, მაღალი მოთხოვნის ვარაუდით იყო ნაკარნახები. თუმცა, ხსენებული ზრდა მხოლოდ ცალკეული პროდუქტისა და მასზე მაღალი მოთხოვნის დამთხვევის შედეგს წარმოადგენდა. უჩვეულო მონაცემზე დაყრდნობამ კომპანიას პროდუქტის ზედმეტი წარმოებისა და ბაზრის გაჯერებისკენ უბიძგა, რამაც მომდევნო წლებში მისი აქციების ფასის ვარდნა განაპირობა (Victor, 2024).

უჩვეულო მონაცემების მიმართ მიკერძოების რისკის შემცირება მონაცემთა სრულფასოვან ანალიზს მოიაზრებს, რაც ხშირ შემთხვევაში ტენდენციურ მონაცემებზე დაყრდნობასთან ერთად, არაკანონზომიერების ზოგად სტრატეგიაზე კრიტიკული გავლენის მოხდენის გარეშე შესწავლასაც ითვალისწინებს. აღნიშნული მიდგომა უჩვეულო მონაცემზე კონტექსტურ დაკვირვებას გულისხმობს, რაც ამცირებს მის მიერ საერთო ანალიზისთვის ხელის შეშლის საფრთხეს და უზრუნველყოფს მეტად ბალანსირებული გადაწყვეტილების მიღებას.

სხვა გამოწვევებთან ერთად, ზემოთ აღწერილი მიკერძოების ტიპებისთვის თავის არიდება, გადაწყვეტილების მიმღებ პირებთან მონაცემთა ეფექტური კომუნიკაციის საწინდარია. მონაცემთა სწორი, ობიექტური ინტერპრეტაცია პრაქტიკულ რჩევებს უზრუნველყოფს, რაც დადებითად აისახება სათანადო სტრატეგიების შემუშავებაზე, გადაწყვეტილების მიღების პროცესსა და მის შედეგიანობაზე.

 


მონაცემთა ჩურჩული, სამიზნე აუდიტორიის ყურამდე, ეფექტურად მხოლოდ სწორ კომუნიკაციას მიაქვს

არ არსებობს მონაცემთა ეფექტური კომუნიკაციის უნივერსალური მეთოდი. კომუნიკაციის სტილის სამიზნე აუდიტორიის საჭიროებებსა და სპეციფიკურ მახასიათებლებზე მორგება, კომპანიებს მიგნებების სწორად პრეზენტაციაში ეხმარება.


ფიგურა 1. მონაცემთა კომუნიკაციის ფორმები. წყარო: Rogue Penguin


  • აღწერითი (დესკრიფციული) მონაცემთა კომუნიკაცია ეფექტურია მაშინ, როდესაც სათანადო, ტექნიკური ცოდნის მქონე აუდიტორია მონაცემებს დეტალურად ეცნობა. კომუნიკაციის აღნიშნული ფორმა, შეგროვებულ მონაცემთა რაობას ხსნის.

  • ინფორმატიული მონაცემთა კომუნიკაცია საკითხის შესახებ სიღრმისეული ცოდნის მქონე აუდიტორიასთან გამოიყენება, რომელსაც გადაწყვეტილების მიღებაზე პასუხისმგებლობა არ ეკისრება. აღნიშნული მიდგომა საკითხით დაინტერესებული აუდიტორიის ინფორმირებას უზრუნველყოფს.

  • დამყოლიებელი მონაცემთა კომუნიკაცია სათანადო ზომების მიღების აუცილებლობის პირობებში, მონაცემთა დამაჯერებლობაზე ფოკუსირდება. აღნიშნული კომუნიკაციის ფორმის მიზანს, წარმოდგენილ მონაცემებზე დაყრდნობით, აუდიტორიის კონკრეტული ქმედებისკენ მომართვა წარმოადგენს.

  • ნარატიული მონაცემთა კომუნიკაცია აუდიტორიას განუმარტავს „რა“ მოხდა, ნაცვლად იმისა, თუ „რატომ“ მოხდა აღნიშნული. კომუნიკაციის ეს ფორმა მონაცემებს ერთ ამბად წარმოადგენს, რაც აუდიტორიას სწორხაზოვნებას მატებს და კონკრეტული დასკვნების დამოუკიდებლად გამოტანაში ეხმარება.

  • ახსნითი (განმარტებითი) მონაცემთა კომუნიკაციის სამიზნე აუდიტორიას ტექნიკური დეტალებით ნაკლებად დაინტერესებული ჯგუფი წარმოადგენს, რომლის სურვილიც კონკრეტული შედეგების გამომწვევი მიზეზების გაცნობიერებაა.


აუცილებელია მონაცემთა კომუნიკაციის ფორმა სამიზნე აუდიტორიის სპეციფიკური მახასიათებლების გათვალისწინებით განისაზღვროს. წინააღმდეგ შემთხვევაში, ღირებული მიგნებები უშედეგო ხდება, რამეთუ იგი ვერ ზემოქმედებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესზე. მონაცემთა კომუნიკაციის ფორმის სამიზნე აუდიტორიაზე მორგება ხელს უწყობს მიღებული შედეგების აღქმას, რაც საბოლოო ჯამში, სწორ და მნიშვნელოვან ცვლილებებს განაპირობებს.



დასკვნა


მონაცემთა ეფექტური კომუნიკაცია მის ინტერპრეტაციაზე უარყოფითად მოქმედი მიკერძოების რისკების შემცირებას ეფუძნება. აუდიტორიის სპეციფიკურ მახასიათებლებზე მორგებული, მრავალშრიანი საკომუნიკაციო სტრატეგიის გამოყენება, ღირებულ მიგნებებს ყურადსაღებ რეკომენდაციებად გარდაქმნის. ბალანსირებული მიდგომა არამარტო მონაცემთა სრულფასოვან გაგებას, არამედ - მტკიცებულებაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღებასაც უზრუნველყოფს. საბოლოო ჯამში, მონაცემთა კომუნიკაციის ნიუანსური ცოდნა, მიგნებების კონკრეტულ ქმედებებად გარდაქმნის გზით, კომპანიებს გამოწვევების დაძლევაში ეხმარება.



გამოყენებული რესურსები: 

Eldridge, E. (2024). Survivorship Bias. Encyclopedia Britannica. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი;

Fan, H. (2024). Leader in the Digital Entertainment Market: Netflix's Continued Success in a Fiercely Competitive Environment. Advances in Economics, Management and Political Sciences 73 (1);

Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) (2013). Origins of The U.S. Financial Crisis of 2008. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი;

Anthony, D. S. (2016). Kodak’s Downfall Wasn’t About Technology. Harvard Business Review. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი;

Weidner, J. B. (2024). Why Google Glass Failed. Investopedia. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლი 3 ოქტომბერი;

Wang, S. (2022). Explanations to the Failure of Nokia Phone. 2022 7th International Conference on Financial Innovation and Economic Development;

Wray, R. (2005). Boo.Com Spent Fast And Died Young But Its Legacy Shaped Internet Retailing. The Guardian. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი;

Samuelson, K (2016). A Brief History of Samsung’s Troubled Galaxy Note 7 Smartphone. Time Magazine. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი;

Victor, D. (2024). GoPro Stock Is at an All-Time Low. Is It a Buy? The Motley Fool & Nasdaq. ინტერნეტი; ბოლო ნახვა: 2024 წლის 3 ოქტომბერი.

16.09.2024

 

სამყარო როდესაც ციფრული ხდება, ბიზნესები იძულებულნი არიან ადაპტირდნენ, განახორციელონ ცვლილებები და სწრაფად განვითარებად ბიზნეს ლანდშაფტში ნავიგაცია მოახდინონ. ჩნდება კითხვა "Which are you drinking? The water or the wave?", ეს მეტაფორა ასახავს მკვეთრ არჩევანს, რომელიც ორგანიზაციებმა უნდა გააკეთონ: მართონ მხოლოდ მყისიერი ცვლილებები - წყალი, ან აქტიურად წარმართონ და გავლენა იქონიონ ამ ცვლილებებზე - ტალღაზე. ეს უკანასკნელი წარმოადგენს დინამიკურ მიდგომას, რომელიც კომპლექსურსა და კონკურენტულ ციფრულ ეკოსისტემაში არსებობისთვის გადამწყვეტია. მენეჯმენტის ტრადიციული სტრატეგიები სულ უფრო არაადეკვატური ხდება ამ ამოცანისთვის, რომლებიც წარმატებისთვის ციფრულ ლიდერობასა და აზროვნებას აუცილებელს ხდის.

 


ციფრული ლიდერობა: ტრანსფორმაციის მართვა ცვლილების სიჩქარით


ნებისმიერი წარმატებული ციფრული ტრანსფორმაციის საფუძველი ეფექტური ციფრული ლიდერობაა. მოწინავე კომპანიების ლიდერები უბრალოდ კი არ რეაგირებენ ტენდენციებზე, ისინი პროაქტიულად მართავენ მათ. ჯეიმს მაკგრეგორ ბერნსის ტრანსფორმაციული ლიდერობის თეორიის თანახმად, ამ ლიდერებს უნარი აქვთ შთააგონონ თავიანთი გუნდები და გააერთიანონ საერთო ხედვის ირგვლივ. ისინი ავითარებენ გარემოს, სადაც უწყვეტი სწავლა და ადაპტაცია ნორმაა. ლიდერები, რომლებიც წარმატებულად მართავენ ციფრულ ტრანსფორმაციას, აქტიურად ურთიერთობენ განვითარებად ტექნოლოგიებთან, მხარს უჭერენ თავიანთ გუნდებს სხვადასხვა ტექნოლოგიურ გამოწვევაში და იყენებენ ინოვაციის შესაძლებლობებს.

განვიხილოთ Microsoft-ის ტრანსფორმაცია სატია ნადელას ხელმძღვანელობით. 2014 წელს, როდესაც ნადელამ მაიკროსოფტის აღმასრულებელი დირექტორის თანამდებობა დაიკავა, კომპანია გზაჯვარედინზე იყო. პერსონალური კომპიუტერების ინდუსტრიაში, ოდესღაც ლიდერი ტექნიკური გიგანტი - Microsoft-ი, ჩამორჩებოდა ციფრული ინდუსტრიის განვითარებას ისეთ მნიშვნელოვან სფეროებში, როგორებიცაა: ღრუბლოვანი გამოთვლები და მობილური ტექნოლოგიები. კომპანიის ყურადღება გამახვილებული იყო თავის ტრადიციულ პროდუქტებზე - Windows-სა და Office-ზე. თუმცა, ნადელას ჰქონდა მკაფიო ხედვა, მაიკროსოფტი ღრუბლოვანი გამოთვლისა და ხელოვნური ინტელექტის (AI) ლიდერად გაეხადა, ხელახლა განსაზღვრა Microsoft-ის როლი სწრაფად ცვალებად ტექნოლოგიურ ინდუსტრიაში.


სატია ნადელას ხელმძღვანელობით, Microsoft-ის სტრატეგია სრულად შეიცვალა, დიდი აქცენტი გაკეთდა Cloud Computing-ზე, Azure-ის საშუალებით. ნადელას ხელმძღვანელობით Azure ძალიან გაიზარდა და ჩამოყალიბდა, როგორც Amazon ვებსერვისების (AWS) მთავარი კონკურენტი, რომელსაც მნიშვნელოვანი როლი უკავია Microsoft-ის გრძელვადიან გეგმებში. გარდა ამისა, ნადელა მხარს უჭერდა AI-ს, როგორც ტრანსფორმაციულ ძალას, მათ შორის Azure AI პლატფორმასა და შემეცნებით სერვისებს, როგორც აუცილებელ გადაწყვეტილებებს ბიზნესებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გააუმჯობესონ ოპერაციები და მომხმარებლის გამოცდილება.


ეს სტრატეგიული ცვლილებები გვიჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია ციფრულ ლიდერობას განაახლოს კომპანიის სტრატეგიული ფოკუსი - გახადოს იგი ინოვაციური და კონკურენტუნარიანი.


ნადელას მიერ Microsoft-ის ტრანსფორმაცია არ შემოიფარგლებოდა მხოლოდ ტექნოლოგიური მიღწევებით; ის სათავეში ჩაუდგა ღრმა კულტურულ და ორგანიზაციულ ცვლილებებს Microsoft-ში. ეს ძირითადი ინიციატივები მოიცავდა:


  • ზრდაზე ორიენტირებული აზროვნების კულტურის ხელშეწყობას:

ნადელამ დანერგა „ზრდის აზროვნების“ კონცეფცია, რომელიც გულისხმობს უწყვეტ სწავლასა და გაუმჯობესებას, ხაზს უსვამს წარუმატებლობისგან სწავლის მნიშვნელოვნებას. ეს კულტურული ცვლილება, Microsoft-ის მიდგომაში, ინოვაციების წახალისების მიმართ აისახა. ისეთი გარემოს შემუშავებით, სადაც თანამშრომლებს ექსპერიმენტების არ ეშინიათ, ნადელამ განავითარა უწყვეტი სწავლისა და ინოვაციის კულტურა;


  • ბუნკერული ორგანიზაციის ნგრევას:

ნადელას ხელმძღვანელობით, Microsoft-მა არაერთი ნაბიჯი გადადგა ბუნკერული ორგანიზაციის ნგრევისკენ. ჯვარედინი ფუნქციური გუნდები გახდა უფრო ინტეგრირებული, რამაც ხელი შეუწყო კომპანიის მიერ AI და ღრუბლოვანი ტექნოლოგიების სწრაფ მიღებას.

ამ კულტურულმა ძვრებმა არა მარტო ხელი შეუწყო ტექნოლოგიურ წინსვლას, არამედ საფუძველი ჩაუყარა გრძელვადიან ინოვაციას. ორგანიზაციებმა, რომლებიც გეგმავენ ციფრულ ტრანსფორმაციას, უნდა გაითვალისწინონ, რომ მხოლოდ ლიდერობა არ არის საკმარისი, მთელი ორგანიზაციის აზროვნება გადამწყვეტ როლს თამაშობს.




ციფრული აზროვნების როლი : ტრანსფორმაციის კატალიზატორი


ციფრული ლიდერობის გარდა, ორგანიზაციის ციფრული აზროვნება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია წარმატებული ციფრული ტრანსფორმაციისთვის. McKinsey-ის კვლევის მიხედვით, ორგანიზაციები, რომლებიც იღებენ ცვლილებებს, ავითარებენ უწყვეტი სწავლის კულტურასა და სწრაფი ადაპტაციის უნარს, უფრო წარმატებულები არიან. ეს ნიშნავს „ციფრული აზროვნების“ მნიშვნელობის ხელშეწყობას, კონცეფცია, რომელიც შეესაბამება კეროლ დუეკის "ზრდის აზროვნების" თეორიას. ციფრული აზროვნება ხასიათდება გამოწვევების მიღების, წარუმატებლობისგან სწავლის და მუდმივად ადაპტაციის სურვილით.

ციფრულ კონტექსტში, ციფრული აზროვნება მოიცავს რამდენიმე ძირითად ელემენტს:


უწყვეტი სწავლის და ადაპტაციის კულტურას: წარმატებულ ციფრულ ორგანიზაციებში ცოდნის გაზიარება ხდება მინიმუმ ყოველთვიურად, თუ არა ყოველკვირეულად. თანამშრომლებს შესაძლებლობა აქვთ რეგულარულად განაახლონ თავიანთი უნარები და ცოდნა. ეს პრაქტიკა ქმნის ტალანტებს, რომელიც არა მხოლოდ უახლესი ტექნოლოგიების ცოდნით კვალიფიცირდება, არამედ შეუძლია სტრატეგიულად იფიქროს მათ გამოყენებაზე.


ეჯაილურ მიდგომებს: ციფრული აზროვნება მოითხოვს მოქნილობასა და ცვლილებებზე სწრაფი რეაგირების უნარს. მოქნილი კულტურის მქონე ორგანიზაციებს შეუძლიათ სწრაფად შეეგუონ ახალ ტექნოლოგიებსა და ბაზრის პირობებს.


ინოვაციური კულტურის ხელშეწყობას: ციფრული აზროვნება ხელს უწყობს ექსპერიმენტებსა და ინოვაციებს. გუნდებს უფლება აქვთ გამოცადონ ახალი იდეები, თუნდაც წარუმატებლად და ისწავლონ შეცდომებზე. ეს მიდგომა ეხმარება ორგანიზაციებს დარჩნენ მოქნილნი და ადვილად შეძლონ რეაგირება ცვალებად საბაზრო პირობებზე.


ჯვარედინ ფუნქციურ თანამშრომლობას: ეფექტური ციფრული ორგანიზაციები ხელს უწყობენ ჯვარედინ ფუნქციონალურ თანამშრომლობისა და ინფორმაციის გაზიარებას დეპარტამენტებში. ეს ეხმარება იმ არაეფექტურობისა და წინააღმდეგობების აღმოფხვრას, რომლებიც ხშირად წარმოიქმნება, მაშინ როცა გუნდები იზოლირებულად მუშაობენ.


უფრო მეტიც, ციფრული აზროვნების განვითარებას შეიძლება ჰქონდეს გაზომვადი გავლენა. Deloitte-ის ანგარიშის მიხედვით, ბიზნესები, რომლებიც ხელს უწყობენ ციფრული აზროვნების განვითარებას, ხასიათდებიან თანამშრომლების პროდუქტიულობისა და ინოვაციების 40%-ით ზრდით. ეს სტატისტიკა აჩვენებს, რომ პროაქტიული, ინოვაციური კულტურის დანერგვამ შეიძლება ორგანიზაციული ეფექტურობა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს.


 


ციფრული Mindset-ის შეფასება: ციფრული ბარომეტრი


ციფრული აზროვნების შეფასება ორგანიზაციის ციფრული მზადყოფნის შეფასების კრიტიკული კომპონენტია. ეს შეფასება გვეხმარება იმის დადგენაში, მზად არიან თუ არა თანამშრომლები და ლიდერები მიიღონ ციფრული ტრანსფორმაციის სწრაფი ტემპი, თუ მათ აფერხებს ტრადიციული, რისკისადმი მიდრეკილი დამოკიდებულებები, მაგრამ როგორ შეუძლიათ კომპანიებს გაზომონ, არის თუ არაა მათი ორგანიზაციის ციფრული აზროვნება და ლიდერშიფი ნამდვილად მზად ციფრული ეპოქისთვის?


ACT-ში ჩვენ შევიმუშავეთ ყოვლისმომცველი ინსტრუმენტი, სახელწოდებით ციფრული ბარომეტრი, რათა შევაფასოთ ორგანიზაციის ციფრული ლიდერშიფი და Mindset-ი. ციფრული ბარომეტრი ამოწმებს, თუ რამდენად ეფექტურად იყენებენ გუნდები ციფრულ ინსტრუმენტებს ინფორმაციის შეგროვების პროცესში, თანამშრომლობისთვის, პრობლემების გადასაჭრელად და უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად. ასევე, აფასებს ორგანიზაციის ღიაობას ციფრული ინოვაციების მიმართ. ამ ჰოლისტიკური ანალიზით ინსტრუმენტი ორგანიზაციებს ეხმარება იმ სფეროების განსაზღვრაში, რომელშიც ისინი გამოირჩევიან და სადაც შემდგომი განვითარებაა საჭირო.


ციფრული აზროვნების შეფასება გვეხმარება იმის დადგენაში, არიან თუ არა თანამშრომლები და ლიდერები მზად აზროვნების, სწავლისა და მუშაობის ახალი გზებისთვის. ის ცხადყოფს, არის თუ არა ორგანიზაცია მზად ციფრული ცვლილებების სწრაფი ტემპის მისაღებად, თუ მას აკავებს ტრადიციული, რისკისადმი მიდრეკილი დამოკიდებულებები. ასევე ამ შეფასებამ შეიძლება გამოკვეთოს ის სფეროები, სადაც შეიძლება საჭირო გახდეს დამატებითი ტრენინგი ან კულტურული ცვლილებები ორგანიზაციის ციფრულ მიზნებთან შესაბამისობაში მოსაყვანად.


საბოლოო ჯამში, ციფრულ ეპოქაში წარმატება მოითხოვს უფრო მეტს, ვიდრე ახალი ინსტრუმენტების მიღებას - ის მოითხოვს ლიდერობის ხედვას, რომელსაც მხარს უჭერს ადამიანური კაპიტალი და სურს განვითარება. ამ ელემენტების მუდმივი შეფასებითა და განვითარებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ არა მხოლოდ გაუმკლავდნენ ტექნოლოგიური ცვლილებებით გამოწვეულ სირთულეებს, არამედ გამოიყენონ ისინი, როგორც ინოვაციებისა და ზრდის შესაძლებლობა.


26.08.2024

„შავ კატას ბნელ ოთახში ხომ არ ვეძებთ?“ - ფრაზა პირველად საუბრისას გავიგე, როდესაც რამდენიმე მეცნიერი ერთმანეთთან საკვლევი ჰიპოთეზის რაციონალურობაზე საუბრობდა.

ბნელ ოთახში შავი კატის ძებნა, განსაკუთრებით კი მაშინ, როდესაც კატა იქ არ არის, გამოხატავს ადამიანის მიერ ძალისხმევის უშედეგოდ ხარჯვის იდეას. ძიებას, მისწრაფებას იმისკენ, რაც დიდი ალბათობით არ არსებობს და ამასთანავე, აბსურდულია. ფრაზას კონფუცის მიაწერენ, თუმცა ეს უფრო აღწერს ფილოსოფიას, იდეას და ნაკლებად ასახავს ზუსტ ციტირებას.


იდეის ორგანიზაციული ქცევის (Organization Behavior) კონტექსტში გადმოტანა მძლავრ მეტაფორას ქმნის, რომლიც ასახავს ორგანიზაციის მენეჯმენტის მიერ ენერგიის და რესურსების უმიზნო ხარჯვას და არაეფექტურობას.


დღეს სტატიის დახმარებით ვეცდები პასუხი გავცე კითხვებზე:

  • რატომ ეძებენ ორგანიზაციის პირველი პირები ბნელ ოთახში შავ კატას და ამავდროულად კარგავენ თანმიმდევრულობას და ამით აზიანებენ ორგანიზაციას?
  • ერთი შეხედვით ჭკვიანი ადამიანები რატომ უშვებენ ძალიან მარტივ და აბსურდულ შეცდომებს?

კითხვებზე პასუხის მისაღებად რამდენიმე თეორია განვიხილოთ.


  • მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (Fear of Missing Out - FOMO)

გახსოვთ, სკოლაში კლასელების შეკრება და თქვენი ემოცია, სანამ შეკრებაზე დაპატიჟებას მიიღებდით? ან ის ემოცია, რომელიც მნიშვნელოვანი ღონისძიების გამოტოვებისას დაგეუფლათ?


ეს ემოციებია: შფოთვა, სინანული და მას ჰქვია მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (Fear of Missing Out – FOMO).


მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (FOMO) ოდითგანვე ადამიანის პიროვნების, ჩვენი ყოველდღიურობის ნაწილია. პირველმა ადამიანებმა ინსტინქტურად გააცნობიერეს, რომ თუ ისინი გამოტოვებდნენ საკვების, თავშესაფრის ან შესაფერისი პარტნიორის მოძიებას - მთელი სახეობა საფრთხის წინაშე დადგებოდა.


შესაბამისად, ის უნივერსალურია და თითოეული ერისთვის, რასისთვის, თაობისა და გენდერისთვის ერთ-ერთი წამყვანი კომპონენტია. თუმცა მნიშვნელოვნების გამოტოვების შიში (FOMO) ტექნოლოგიებისა და განსაკუთრებით სოციალური ქსელის შექმნის შემდგომ გაიზარდა.

 

FOMO-ზე პირველად 2000 წელს ჰერმანის აკადემიამ გაამახვილა ყურადღება (Herman D, 2000), ტერმინის პირველი ვერსია სამომხმარებლო ქცევის აღსაწერად გამოიყენებოდა. თუმცა COVID-19 პანდემიის შემდგომ განზოგადდა და მას თანამედროვე ავტორები შფოთვის აღსაწერად გამოიყენებენ. მზარდი ტენდენციის გამო ცალკეულ ლიტერატურაში ადამიანები HOMO SAPIENS-ის ნაცვლად მოიხსენებიან როგორც FOMO SAPIENS.


ორგანიზაციული ქცევის (Organization Behavior) კონტექსტში მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიშის (FOMO) განხილვა ასახავს ადამიანის შფოთვას, შიშს გამოტოვოს შესაძლებლობა, ინოვაცია, თუ ტრენდი რომელიც მისთვის, მისივე აზრით, გადამწყვეტი მნიშვნელობისაა.

ჩვენ შემთხვევაში, ვისაუბროთ ლიდერზე, რომელიც FOMO გავლენით მუდმივი ძიების პროცესშია, მუდამ ეძებს ახალ ინიციატივებს და კარგავს თანმიმდევრულობას.


მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (FOMO) შესაძლოა გამოიხატოს:

  • თითოეული ახალი ტრენდის კოპირება, რომელიც შესაძლოა ნაკლებად მნიშვნელოვანი ან/და ბიზნესის სპეციფიკისთვის შეუსაბამოა,
  • მუდმივ სიახლეებისა და ინიციატივების დანერგვა მაშინ, როდესაც ძირითადი ბიზნესს (Core Business) პროცესები გაუმართავია,
  • ნაჩქარევი გადაწყვეტილებები, რომელიც არაა ორიენტირებული კომპანიის გრძელვადიანი სტრატეგიის მიღწევაზე,
  • გაუმართლებელი რისკი, მაგალითად, წინასწარი ბაზრის ანალიზის გარეშე მხოლოდ არსებული ტრენდის, ინტუიციის გათვალისწინებით დიდი ინვესტიციის განხორციელება.


თანამედროვე სამყაროში სიახლის ძიება ძალიან მნიშვნელოვანია, მაგრამ მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიშით (FOMO) ნაკარნახევმა გადაწყვეტილებებმა შესაძლოა ლიდერს იმპულსური და არათანმიმდევრული გადაწყვეტილებები მიაღებინოს და მან შავი კატის ძიება ბნელ ოთახში დაიწყოს მაშინ, როდესაც ის იქ არ იმყოფება.


  • სწრაფი აზროვნება (სისტემა 1) ნელი აზროვნების (სისტემა 2) წინააღმდეგ

დანიელ კანემანი წიგნის „იფიქრე სწრაფად, და იფიქრე ნელა“ მიხედვით, ადამიანები გადაწყვეტილებების მიღებისას აზროვნების ორ განსხვავებულ სისტემას იყენებენ.

როდესაც შედეგი მარტივი გამოსაცნობია/პროგნოზირებადია ან/და როდესაც შეკითხვა იმას ეხება, რაც უკვე სხვა დროს და ვითარებაში ბევრჯერ გავიარეთ მაშინ გადაწყვეტილებას ძალიან სწრაფად და ინსტინქტურად ვიღებთ, აზროვნების ამ ტიპს სისტემა #1 ჰქვია.

ხოლო როდესაც რთული ამოცანაა გადასაჭრელი ან/და უცხო გარემოში ვხვდებით მაშინ ჩვენ კომპლექსურ მოქმედებას და ნელ აზროვნებას ვიწყებთ, ამ დროს სისტემა #2 -ის მუშაობს.


სწრაფი აზროვნება, სისტემა #1 ტვინის ავტომატური რეჟიმია, რომელიც მუშაობს მინიმალური ძალისხმევისა და ენერგიის დაზოგვის პრინციპით. სწრაფი აზროვნება, სისტემა #1 ყალიბდება წინარე გამოცდილებით, ჩვენი გადაწყვეტილებებითა და იმ გარემოს დახმარებით, სადაც გავიზარდეთ/განვვითარდით.


ხშირ შემთხვევებში სწრაფი აზროვნება, სისტემა #1 ძალიან ღირებულია, ის საშუალებას გვეხმარება ენერგიის დაზოგვით მოვახდინოთ გარემოში ნავიგაცია და თავი ავარიდოთ დეტალების მუდმივი განხილვას. მაგალითად, ყოველდღიურ ცხოვრებაში უფრო ხშირად სწრაფ აზროვნებას, სისტემა #1 ვიყენებთ, ხოლო ნელი აზროვნების, სისტემა #2 ხშირი გამოყენება გვღლის და გვაღიზიანებს.


აღსანიშნავია, რომ სწრაფ აზროვნებას, სისტემა #1 აქვს „ნეგატიური“ მხარეც - ის მიდრეკილია შეცდომებისკენ, სუბიექტური შეფასებისა და მიკერძოებებისკენ. სისტემა #1 არ ითვალისწინებს მნიშვნელოვან დეტალებს და როგორც აღვნიშნეთ უკვე არსებულ გამოცდილება მიჰყვება.

სწრაფ აზროვნებას - სისტემა #1 და ნელ აზროვნებას - სისტემა #2 შორის არჩევანი (კანემანის მიხედვით) სრულად ცნობიერია, ადამიანი თვითონ ირჩევს, რომელ სისტემაზე დაყრდნობით მიიღოს გადაწყვეტილება.


აქვე აღსანიშნავია, სისტემა #1 ბუნებაა ავტომატური, ავტოპილოტით მუშაობის პრინციპი. შესაბამისად, სტრესულ სიტუაციაში ან/და გადაღლისას ადამიანი გადაწყვეტილების მიღებას ენერგიის მაქსიმალური დაზოგვით, ავტომატური რეჟიმით, ანუ, სწრაფი აზროვნების დახმარებით, სისტემა #1 ცდილობს.


სწორედ ამ მიზეზით, ერთი შეხედვით ჭკვიანი ადამიანები, უშვებენ ძალიან მარტივ შეცდომებს და სისტემა #1 -ზე დაფუძნებით შესაძლოა გუნდს დაავალონ შავი კატა მოძებნონ ბნელ ოთახში, ვინაიდან ამან წარსულში ერთხელ გაამართლა. მსგავს შემთხვევებში ვეხებით მიდგომების/გადაწყვეტილებების შაბლონურობას, გარემოსადმი რიგიდულ მიდგომას („არ გამოვტოვოთ მნიშვნელოვანი“). ამ დროს კი კომპანია ახალი შესაძლებლობების სწორად გამოყენებისა და განვითარების ნაცვლად ერთ წრეზე იწყებს სიარულს.


როგორ შევცვალოთ?

მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (FOMO) შესაძლოა ძალიან დიდი და სწორი მამოტივირებელი ფაქტორი იყოს, როგორც ლიდერისთვის, ასევე გუნდისთვის, თუმცა საყურადღებოა, მისი ნეგატიური მხარის გაცნობიერება. ასევე დიდი მნიშვნელობა აქვს სწრაფი აზროვნების - სისტემა #1-სა და ნელი აზროვნების - სისტემა #2-ის დაბალანსებას. თუ ყოველდღიური მარტივი ამოცანების შესრულებას სწრაფ აზროვნებაზე დაფუძნებით გავაკეთებთ, რთული სიტუაციებიდან გამოსავლის ძიება ნელი აზროვნების დახმარებით უნდა განვახორციელოთ, მაგრამ რაც მთავარია არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიში (FOMO) და სწრაფი (ავტომატური) აზროვნება ჩვენი ნაწილია და მათი მართვა თვით რეფლექსიისა და ანალიზის დახმარებით არის შესაძლებელი. საკუთარ თავზე მუშაობა/განვითარება, გუნდისგან მეტი უკუკავშირის მიღება და დასვენების რეჟიმზე ზრუნვა არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი იმისათვის, რომ სტრესის, გადაღლისა და ინფორმაციის სიმცირის გამო არ გამოგვრჩეს აუცილებელი დეტალები, გადაწყვეტილებები არ დავაფუძნოთ მხოლოდ მნიშვნელოვნის გამოტოვების შიშს (FOMO) ან სწრაფ აზროვნებას და რაც მთავარია, არ დავიწყოთ შავი კატის ძიება იქ სადაც ის არ იმყოფება.