utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Poziom gotowości technologicznej
NASA w 1989 roku oficjalnie opublikowała model dojrzałości technologicznej. Przez lata rozwijany dziś stał się standardem w analizie i finansowaniu projektów badawczo-rozwojowych. Jest na przykład stosowany w DARPA, w Europejskiej Agencji Kosmicznej ESA, w polskim NCBiR dla definiowania celów projektów i oceny ich realizacji i wielu innych instytucjach. Powstało wiele wariacji na temat TRL. Jednak oryginalna koncepcja składała się z następujących poziomów:
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
- Zaobserwowano podstawowe założenia i zależności – przeprowadzono studia nad założeniami teoretycznymi technologii i przytoczono argumenty potwierdzające, że założenia technologiczne są poprawne..
- Sformułowano koncepcję techniczną i ewentualnie sposobu wdrożenia rozwiązania – zaproponowano ideę działania technologii, ale nie ma jeszcze żadnych praktycznych dowodów na nią.
- Stworzono Proof of Concept, który potwierdził eksperymentalnie wykonalność głównych funkcji rozwiązania – rozpoczęły się badania wykonalności rozwiązania, spłynęły pierwsze wyniki z eksperymentów i są pozytywne. Powstało pierwsze potwierdzenie koncepcji.
- Zwalidowano komponenty rozwiązania w laboratorium – pierwsze fragmenty rozwiązania zbudowano i połączono w całość w laboratorium. Testy potwierdzają wykonalność koncepcji.
- Zwalidowano komponenty rozwiązania w odpowiednich warunkach środowiskowych – komponenty przetestowano w warunkach odpowiadających tym, w których będzie funkcjonowało rozwiązanie. Wstępnie przetestowano również integrację rozwiązania z otaczającymi je systemami.
- Zademonstrowano technologię w odpowiednich warunkach środowiskowych – stworzono niemal skończone rozwiązanie i potwierdzono, że będzie działać jako całość w rzeczywistych warunkach. Dopuszcza się jest niewielkie modyfikacje w odpowiedzi na wyniki badań.
- Zademonstrowano prototyp całego rozwiązania w środowisku produkcyjnym – stworzono ostateczny prototyp oferujący tą samą funkcjonalność, co produkcyjne rozwiązanie i został on przetestowany w rzeczywistych warunkach.
- Rozwiązanie kompletne i po testach na Ziemi lub w kosmosie – produkcyjne rozwiązanie jest po dogłębnych testach i nie wymaga dalszego rozwoju ani modyfikacji. Zademonstrowano jego produkcyjne funkcjonowanie i potwierdzono brak istotnych problemów.
- Rozwiązanie działające produkcyjnie zweryfikowane w rzeczywistych misjach – finalne rozwiązanie przeszło pierwsze misje i zademonstrowało swoją wartość. Dostrzeżono co najwyżej drobne problemy możliwe do usunięcia. Jakiekolwiek udoskonalenia w tym momencie będą traktowane jako powrót do poziomu 1.
Model dojrzałości technologicznej jest narzędziem przydatnym przy zarządzaniu portfelem projektów eksploracyjnych w metodyce zakładające tzw. gate check, czyli bramki, przez które okresowo projekt musi przejść, aby uzyskać dalsze finansowanie. Więcej o tym przeczytasz w kolejnych rozdziałach.
Cele stawiane projektom odzwierciedlają pożądane poziomy dojrzałości. Przykładowo może to być zademonstrowanie Proof of Concept nowego napędu, czyli poziom 3, po którym zlecający podejmie decyzję, czy inwestować dalej w poziom 4, czyli przetestowanie całego rozwiązania w laboratorium, czy nie warto.
Wraz ze wspinaniem się rozwiązania na kolejne poziomy może zmieniać się sposób zarządzania i zespoły. Przykładowo poziomy od 1 do 3 mogą realizować naukowcy w ramach sponsorowanych badań, poziomy 4 do 6 komercyjne laboratoria i startupy, a do wykonania poziomu 7 do 9 wymagana jest już duża inwestycja i zaplecze technologiczne wielkich organizacji.
Analogiczne modele pojawiły się między innymi w obszarze projektów dotyczących zdrowia w USA, projektach wojskowych również USA, czy wspomniana wcześniej ESA. Wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z odkrywaniem nieznanego, przydaje się podzielenie twórczej drogi na etapy. Można też pokusić się o stworzenie modelu dojrzałości projektów eksploracyjnych w biznesie.
Dojrzałość przemysłowa
Na potrzeby przetargów organizowanych przez między innymi Departament Obrony USA, Government Accountability Office (odpowiednik polskiego NIK) opracowało model dojrzałości przemysłowej (Manufacturing readiness level). Zakłada on istnieje kilku poziomów:
- Podstawowe założenia wytwarzania zdefiniowane – badania podstawowe rozwijają założenia naukowe wspierające potencjalne wytwarzanie, trwają badania.
- Koncepcja wytwarzania opisana – opisano potencjalny sposób wytwarzania, zidentyfikowano materiały i procesy produkcyjne, powstają studia wykonalności.
- Proof of concept zweryfikowany – przeprowadzono eksperymenty laboratoryjne, aby zweryfikować założenia koncepcji, wytworzono eksperymentalne narzędzia, materiały, procedury, wymagana jest weryfikacja dostępności materiałów i narzędzi.
- Zademonstrowano zdolność do produkcji technologii w laboratorium – zidentyfikowano konieczne inwestycje, zrealizowano procesy wytwórcze w warunkach laboratoryjnych, zidentyfikowano ryzyka produkcyjne, zmierzono wskaźniki związane z produktywnością, zidentyfikowano również wymagane narzędzia, maszyny, infrastrukturę i umiejętności.
- Potwierdzono zdolność do produkcji prototypowych komponentów technologii w rzeczywistym środowisku produkcyjnym – zdefiniowano procesy produkcyjne, potrzebne technologie, zademonstrowano prototypowe materiały, narzędzia, przetestowano wyposażenie i umiejętności operatorów. Rozpoczęto przygotowania do finalnej produkcji, przeanalizowano koszty produkcji i mapę strumienia wartości.
- Potwierdzono zdolność do produkcji prototypu całej technologii w rzeczywistym środowisku – wyspecyfikowano procesy produkcyjne, zaprojektowano wstępną wersję projektu technologicznego komponentów, zaplanowano pilotażową produkcję, wszystkie procesy produkcyjne zadziałały w środowisku produkcyjnym. Potwierdzono gotowość materiałów, narzędzi, procesów wytwórczych, infrastruktury i kompetencji ludzi do finalnej produkcji. Stworzono szczegółowy plan kosztów produkcji, ustalono również, które komponenty wymagają długiego okresu oczekiwania na dostawę.
- Zademonstrowano zdolność do produkcji technologii w środowisku rzeczywistym – przygotowano szczegółowy projekt, wyspecyfikowano i zatwierdzono szczegółowe wymagania materiałowe, pokazano produkcję w technologii w rzeczywistych warunkach. Zaktualizowano estymacje kosztowe. Przeanalizowano dostępność dostawców, a dla części, na które trzeba długo czekać przygotowano plany zakupowe. Rozpoczęto produkcję narzędzi.
- Uruchomiono pilotażową produkcję, gotowość do produkcji na małą skalę – szczegółowa dokumentacja zatwierdzona i gotowa do użycia przy produkcji na małą skalę. Wszystkie materiały dostępne lub dostarczane zgodnie z harmonogramem. Procesy wytwórcze uruchomiono, nie ma istotnych ryzyk dla produkcji. Model kosztowy zwalidowany.
- Zademonstrowano produkcję na małą skalę, gotowość do produkcji wielkoskalowej – główne funkcje technologii przetestowane i zwalidowane po produkcji, materiały dostępne do produkcji, procesy produkcyjne zapewniają poziom trzech sigma w produkcji na małej skali. Poziom kosztów zgodny z założeniami.
- Produkcja na dużą skalę rozpoczęta – mała liczba zmian w procesach wytwórczych, technologia spełnia wszelkie wymagania, powtarzalność procesów jest na poziomie sześciu sigma, koszt produkcji są zgodne z założeniami. Uruchomiono praktyki ciągłego doskonalenia na procesach produkcyjnych.
W projektach eksploracyjnych, w których przedmiotem jest wytworzenie prototypów urządzeń oraz ich przygotowanie do produkcji powyższy model może pomóc precyzyjnie formułować cele dla kolejnych iteracji. Wyobrażam sobie, że projekt w pierwszy kroku może dostać finansowanie na przejście z poziomu 1 do 3, a potem w razie pozytywnych rezultatów z poziomu 3 do 7 i tak dalej.
Dojrzałość projektu biznesowego
Serwis Crunchbase gromadzący dane o setkach tysięcy startupów z całego świata oferuje podział firm ze względu na rundę finansowania. I tak, mamy rundę: preseed, seed, kolejne serie finansowania, aż po wejście na giełdę (IPO). To, czy startup jest na etapie preseed, czy rundy B dużo mówi nam o dojrzałości modelu biznesowego.
Typowe etapy w cyklu życia startupu można podsumować w ten sposób:
- Dopasowanie rozwiązania do problemu.
- Rozwiązanie o minimalnej satysfakcji (MVP).
- Dopasowanie produktu do potrzeb rynkowych.
- Skalowanie.
- Dojrzałość.
Jednak warto zauważyć, że eksplorowanie raczej zachodzi na wczesnym etapie istnienia produktu, czyli gdy testuje się rozwiązanie, odkrywa, jakie cechy powinno mieć MVP i identyfikuje rynek na dane rozwiązanie.
Na potrzeby eksperymentów w Labspace wypracowaliśmy model hipotez, który opisywałem w poprzednim rozdziale. Bazując na nim można by przyjąć model dojrzałości pomysłu na produkt taką, jak poniżej:
- H0 spełnione (pozyskanie) – na rynku jest dostatecznie duża liczba klientów, którzy są zainteresowani danym produktem. Aktywnie go poszukują lub jeżeli nie, to przynajmniej poinformowani o jego istnieniu potwierdziliby zainteresowanie.
- H1 spełnione (leady) – klienci są dostatecznie zmotywowani do znalezienia produktu, że rejestrują się i zostawiają swoje dane. Zgłaszają chęć kontaktu z dostawcą celem rozmowy o produkcie.
- H2 spełnione (retencja) – klienci powracają do produktu i chcą dalej z niego korzystać, albo dowiedzieć się więcej w ciągu obserwowanego okresu.
- H4 spełnione (transakcje) – klienci są skłonni zapłacić nawet niewielką kwotę za skorzystanie z produktu, co jest potwierdzone pierwszymi transakcjami.
- H3 spełnione – klienci są zadowoleni z korzystania z produktu, potwierdzają, że daje im wartość i polecają go na rynku. Jeżeli istnieje konkurencja, to wskazują wyższość danego produktu nad rywalami.
W ten sposób każdy kolejny poziom stawał się bramką, przy której decydowaliśmy, czy pomysł przechodzi dalej, czy go zabijamy.
utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Gdy projektowano pierwszą bombę atomową w ramach projektu Manhattan, jedną z kluczowych kwestii było, jaka ma być jej konstrukcja. W 1942 roku przygotowano całą serię równoległych koncepcji: metoda implozji, pistoletowe, autokatalityczna i kilka innych. Następnie w trakcie dyskusji wybrano spośród nich najlepszą.
Projekt Manhattan był realizowany w totalnej niepewności nie tylko technologii, ale i wiedzy naukowej. Gdy zapytano badaczy, jak precyzyjne są ich obliczenia, to odparli, że na 1 do 10. Dla większości wyzwań technologicznych nie istniały żadne dane eksperymentalne, które by opisywały podobne sytuacje. Niepewne było nie tylko to, jak ma działać taka bomba, ale i jaki zastosować materiał radioaktywny, jak ów materiał wyprodukować i jaki będzie rezultat eksplozji. Mimo, że wybrano metodę pistoletową do produkcji, to i tak niewielki wydzielony zespół dalej opracowywał alternatywną metodę implozji, która z resztą przydała się przy drugiej bombie atomowej zrzuconej na Nagasaki. Niezależnie też oczyszczano zarówno pluton, jak i uran.
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
Równoległa, a więc i nadmiarowa prac w projekcie Manhattan, dała gigantyczne korzyści, gdy okazało się, że jest problem z ekstrakcją uranu i jednocześnie pluton, który dało się produkować nie działa z wybraną metodą pistoletową. W pewnym momencie zespół miał materiał rozszczepialny bez bomby i bombę bez materiału.
Dzięki realizacji projektu na wielu równoległych ścieżkach, zespół mógł szybko dokonać rekonfiguracji koncepcji. Zmieniono architekturę z pistoletowej na implozyjną i zaczęto optymalizować proces produkcji uranu.
Pracując przy startupach w ramach Labspace, przeanalizowaliśmy około 400 pomysłów. Źródłem tych pomysłów oprócz naszej wyobraźni były startupy z innych krajów opublikowane na serwisie Crunchbase. Bowiem jednym z narzuconych kryteriów selekcji było potwierdzenie, że gdzieś na świecie ktoś już coś takiego zrobił.
Odrzucenie nierokujących pomysłów spośród 400 nie jest łatwe i doszliśmy do wniosku, że potrzebujemy uniwersalnego modelu. Ów model odzwierciedlał uwarunkowania rynkowe oraz nasze postrzeganie źródeł niepewności. Wyglądał on mniej więcej tak:
Model startupu.
Model składa się z 8 kategorii hipotez, które można by opisać następująco:
- H0 – nowi klienci wejdą na stronę w odpowiedzi na reklamę, PR lub inne komunikaty. W ramach tej hipotezy były hipotezy o skali tego ruchu oraz koszcie pozyskania jednej wizyty.
- H1 – klienci, którzy wejdą na stronę zostawią kontakt do siebie (tzw. lead), najlepiej ze zgodą marketingową. Podobnie jak przy H0, tutaj też analizowaliśmy efektywność i koszt leada.
- H2 – klienci powrócą na stronę w zakładanym czasie, czyli retencja. Retencja była dla nas ważna, bo mogła znacząco obniżyć koszty pozyskania leada.
- H3 – klienci będą zadowoleni z usługi lub produktu. To rzecz jasna miało mieć wpływ na H2 powracanie i H5 ucieczkę klientów. Mogło też się zmaterializować w poleceniach i reklamacjach.
- H4 – klienci zaakceptują cenę usługi lub produktu. W ramach tej hipotezy sprawdzaliśmy, czy w ogóle klienci chcą wykonać jakąkolwiek transakcję, jak i jaka jest ich wrażliwość cenowa.
- H5 – klienci nie będą rezygnowali z usługi. To szczególnie mogło być istotne przy modelach subskrypcyjnych.
- H6 – w niektórych przypadkach startup był tzw. Marketplace, czyli łączył dostawców z klientami. W ramach tej hipotezy weryfikowaliśmy, czy dostawcy są w stanie dostarczyć jakościowo dobrą usługę, czy są lojalni i czy w ogóle chcą współpracować oraz ile nas to kosztuje.
- H7 – klienci poszukują określonych cech produktu.
Mając zestaw hipotez, należało je uporządkować według kryteriów: najbardziej niepewne, wywracające pomysł na biznes na początku i najtańsze do sprawdzenia na początku. Ze względu na naturę internetowych startupów, na których skupiliśmy się, za najważniejsze uznaliśmy pozyskanie i utrzymanie klientów oraz zdolność do osiągnięcia dodatniej marży operacyjnej, czyli po prostu zarabiania na pojedynczym kliencie.
Przykładowy model dla jednego z naszych biznesów, poradni psychologicznej online, wyglądał tak:
Przykładowy model hipotez dla poradni psychologicznej online.
Zmienną, którą śledziliśmy była rentowność pojedynczej sesji psychologicznej oraz możliwa do osiągnięcia liczba sesji miesięcznie. Celem biznesu było stworzenie platformy łączącej pacjentów z psychologami z całej Polski za pośrednictwem witryny internetowej. Na witrynie pacjent umawiałby się z wybranym specjalistą na sesję wideo, płaciłby, a następnie brałby udział w sesji.
W pierwszej kolejności musieliśmy sprawdzić, czy propozycja wartości zdefiniowana jako porada psychologiczna online (to działo się na rok przed Covidem) jest atrakcyjna dla wystarczająco dużej grupy ludzi – H0. Szybko okazało się, że jest duże zainteresowanie i koszt wejścia jest akceptowalny. W kolejnym kroku sprawdziliśmy, czy klienci zostawią kontakt do siebie – H1. Przygotowaliśmy szczegółową ankietę i w ciągu kilku dni okazało się, że tu też nie ma problemu. Poznaliśmy przy okazji koszt ankiety – 0,5 zł. / 10% = 5 zł. Schody pojawiły się przy H4, bo tylko 1% wykupił sesję. Ale kolejne miesiące pokazały, że mamy wzrostowy potencjał, bo konwersja z 1% skoczyła do ponad 4%. Tak więc koszt sprzedania pierwszej sesji psychologicznej wyniósł najpierw 500 zł. a po trzech miesiącach 240 zł.
Nie mogliśmy eksperymentować z ceną sesji psychologicznej, bo uznaliśmy, że wyznacza ją rynek w postaci dziesiątek poradni psychologicznych w Polsce, więc hipoteza H4 nie znalazła się w modelu celowo. A typowa cena wynosiła około 100 zł. Pamiętajmy też, że do kosztu trzeba dopisać koszt psychologa oraz koszty administracyjne firmy.
Zatem startup o wdzięcznej nazwie Onia utknął w martwym punkcie. Po trzech miesiącach mieliśmy około 70 sesji miesięcznie, ale każda była nierentowna. Nadzieją była retencja, wszak za powracającego klienta nie musieliśmy płacić. Terapia dla swojej skuteczności powinna trwać wiele sesji, jednak okazało się, że przeciętny klient kupował mniej niż 2 sesje.
Zatem postanowiliśmy sprawdzić hipotezę H6 w kontekście lojalności psychologów. Szybko niestety okazało się, że rutynową praktyką jest umówienie się na pierwszą sesję na naszej Oni, a przy drugiej zaproponowanie przejścia pacjentowi na prywatny kanał. H6 została odrzucona. Za wyjątkiem chlubnych wyjątków, ludzi których znaliśmy osobiście, retencja pacjentów u psychologów była podejrzanie niska.
Pomysł na poradnię psychologiczną online mógł naszym zdaniem zadziałać tylko, gdybyśmy kontrolowali przychody, na przykład przez podpisanie umów ramowych z korporacjami lub ubezpieczalniami albo gdybyśmy mieli dostawców na wyłączność, czyli etaty dla psychologów. To był warunek brzegowy dla rentowności biznesu. Nasz inwestor niestety miał inne cele, chciał zbudować marketplace.
utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Idea momentów zwrotnych pojawia się w kilku opracowaniach, np. u Radeki były to chwile zaraz po tym, gdy zespół poznał przełomową dla projektu wiedzę i u Boehma, gdy nadzór projektu otrzymał prototyp na koniec iteracji i miał podjąć decyzję, co dalej z tym projektem.
W luźny sposób nawiązuje również do tej koncepcji styl zarządzania przez wyjątki (management by exceptions). Przy okazji czuję się zobowiązany zamieścić dwa zdania wyjaśnienia tego terminu. W zarządzaniu przez wyjątki lider skupia się na obserwacji rozbieżności względem planu. Instruuje też swój zespół, aby w określonych sytuacjach, gdy przekroczone zostaną tolerancje, eskalował do niego. Przykładem takiej sytuacji może być potrzeba podniesienia kosztu w projekcie o 5% pierwotnego budżetu. Lider może się umówić, że w takim wypadku to on podejmie decyzję. W innych sytuacjach zespół powinien samodzielnie realizować zadania i nie zawracać głowy liderowi.
Korzyścią ze stosowanie zarządzania przez wyjątki jest dawanie podwładnym swobody w działaniu i w efekcie wspomnianą wcześniej autonomię i empowerment. Zagrożeniem jest to, że pracownicy mogą nie mieć świadomości, że dana sytuacja stała się wyjątkiem i nie wyeskalują jej na czas.
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
Pierwszy raz uświadomiłem sobie, że zarządzanie zespołami eksploracyjnymi bywa specyficzne, gdy Sebastian Kondracki (pomysłodawca projektu SpeakLeash – największej polskiej, wieloterabajtowej, bazy tekstów stworzonej na potrzeby uczenia algorytmów językowych oraz dużego modelu językowego Bielik) stwierdził, że taki zespół potrzebuje trochę lidera wspierającego a trochę autokraty. Zacząłem tropić tę myśl, patrząc na własne doświadczenia oraz przywołując ją w dziesiątkach rozmów. Drugi moment “aha!” nastąpił, gdy Wojciech Gołębiowski, inżynier i kierownik projektów R&D z dwudziestoletnim doświadczeniem, przyznał, że projekt eksploracyjny notuje tak zwane “zwrotnice”. Momenty, w których trzeba się zatrzymać i zastanowić, co dalej, stąd nazwa – punkt zwrotny.
Czym zatem jest punkt zwrotny? To moment w cyklu życia projektu, gdy dochodzi do jednej z dwóch sytuacji:
- Pojawia się blokada w postaci konfliktu założeń, ograniczeń z wymaganiami. Taka sytuacja jest bardzo częsta w projektach wytwarzających urządzenia (hardware’owych), gdy dwa wymagania okazują się sprzeczne. Na przykład komponent, który ma być umieszczony w środku innego okazuje się za duży.
- Przyrastająca wiedza ukazuje nowe możliwości albo obniża wartość przyjętych wcześniej scenariuszy działania. Taka sytuacja pojawia się przy opracowywaniu nowego produktu lub uruchamianiu startupu, kiedy dowiadujemy się, czego chce albo nie chce klient. Ale także możemy ją spotkać w projektach naukowych, gdy odkryjemy zaskakujące zjawisko, które prowadzimy w zupełnie nieoczekiwaną stronę.
Zjawisko blokady technicznej dobrze widać w koncepcji zarządzania projektem przez ograniczenia i wymiarowania projektu (opisanej w następnym rozdziale na temat cyklu życia projektu). Taki projekt definiuje się z perspektywy wymagań, założeń i ograniczeń, a następnie tworzy się koncepcję, która stanowi kompromis między nimi. Realizuje się go metodą kolejnych przybliżeń spełnienia wymagań do zadanego celu. Jednak w trakcie może się okazać, że spełnienie wszystkich wymagań jest niemożliwe i konieczne jest zmodyfikowanie koncepcji. Tak pojawia się punkt zwrotny pierwszego typu.
Punkt zwrotny pierwszego typu może też pojawić się wskutek oddziaływania czynników zewnętrznych. Na przykład przyszedł sponsor i ogłosił, że projekt traci zasoby na najbliższe trzy miesiące, albo klient poprosił o nowe wymaganie, które stawia koncepcje na głowie. W przypadku jednak zewnętrznych źródeł punktu zwrotnego sytuacja jest oczywista. Z otoczenia projektu nadpływa zmiana i zespół musi ją przeanalizować.
Punkt zwrotny drugiego typu ma odwrotny charakter. Nie jest zagrożeniem dla projektu, ale okazją. W wyniku eksperymentów, wykonywania prac, testowania technologii, badania klientów, obserwowania konkurencji wiedza zespołu o problemowej materii może gwałtownie przyrosnąć. W efekcie przyrostu wiedzy zespół może odkryć nowe kierunki działania. To może być nowa technologia do wykorzystania, albo nowy rynek do podbicia. Wtedy także warto się zatrzymać i o tym porozmawiać. Pamiętajmy, że głównym kryterium sukcesu projektu odkrywczego jest to jak szybko zdobywa wiedzę. Zatem nowa opcja, zgodnie z zasadą “najpierw” może natychmiast stać się priorytetowa i zmienić kierunek badań.
Jak w takim razie powinien zachowywać się lider? Lider eksploracyjny reprezentuje sobą postawę transformacyjną. Jego misją jest doprowadzić do istotnej zmiany. Stara się przekonać zespół wizją, eksperckością, charyzmą, bliskimi relacjami do tego, aby uwierzył w projekt i podążał za swoim przywódcą. Ale… lider eksploracyjny ma dwie twarze, niczym rzymski bóg Janus, albo dwie czapeczki, co brzmi mniej dziwnie.
Czapka lidera wspierającego
Twarz pierwsza to typowy lider wspierający lub służebny. Obie te nazwy uważam za dość kwadratowe, więc przytoczę dla porządku termin angielski – servant leader. Lider stosujący styl wspierający może być również transformacyjny, ale nie musi. Przykładowo dyrektor rozwoju strategicznego może być zarówno liderem transformacyjnym, jak i wspierającym w ten sposób, że wskazuje wizję rozwoju nowego produktu, zachęca ludzi do uwierzenia w nią, ale jednocześnie nie podejmuje sam żadnych decyzji w projekcie tylko prowokuje i inspiruje zespół do wykonania odpowiedniego namysłu i grupowego decydowania. Gdy pojawia się problem, taki lider poprosi zespół o zorganizowanie spotkania i upewni się, że zostaną na nim poruszone właściwe kwestie, ale sam często nie zabierze zdania i nie narzuci żadnej decyzji. Co najwyżej może wskazać strategiczne kryteria decyzyjne oraz wymagać dojścia do porozumienia wewnątrz zespołu.
W organizacji może też pojawić się lider służebny (fuj, jak źle to brzmi!), który nie pełni roli transformacyjnej. Przykładowo scrum master nie jest właścicielem celów projektu, nie sprzedaje zespołowi wizji, ale stara się wesprzeć zespół w bieżącej współpracy i komunikacji. Prowadzi facylitację spotkań, zajmuje drobiazgami administracyjnymi, uczy jak współpracować zgodnie ze Scrum. Scrum master nie straci premii, jeżeli projekt nie przyniesie rezultatów.
Jakkolwiek w przypadku projektów eksploracyjnych lider powinien pełnić funkcję transformacyjną i niekiedy służebną. Gdy ma na głowie czapeczkę servant lidera, asystuje zespołowi, stara się wzmacniać tzw. empowerment, bardzo dużo decyzji deleguje na zespół. Woła “biegnijcie tam!”, a następnie upewnia się, czy zespół precyzyjnie dostrzega kierunek i pozwala ludziom działać autonomicznie.
Z czapeczką lidera wspierającego zależy mu na budowaniu poczucia sprawczości i właścicielstwa projektu. Chodzi o to, aby wzmacniać motywację wewnętrzną. Zespół sam planuje kolejne zadania, decyduje o tempie prac i priorytetach w ramach zadanego celu. A pamiętamy z poprzednich rozdziałów, że motywacja wewnętrzna równa się wzrost innowacyjności oraz zaangażowania w niepewne obszary wiedzy.
Charakterystyczna dla lidera wspierającego jest kolektywność podejmowania decyzji. Zapadają one w wyniku konsultacji grupy i w sposób kompromisowy, metodą kolejnych przybliżeń. To oznacza dwie rzeczy. Po pierwsze podejmowanie decyzji zabiera czas. W przypadku przełomowych sytuacji decyzyjnych opór może być duży z uwagi na poczcie konsekwencji i obawę przed nieznanym. To może doprowadzić do konieczności organizowania kolejnych spotkań i kolejnych, w trakcie których zostanie wreszcie wypracowane zgodne stanowisko. A to trwa długo. Po drugie gdy wielu ludzi bierze udział w procesie decyzyjnym, to mogą wygrać kompromisowe opcje działania. Prawda nie zawsze znajduje się po środku, czasem leży tam, gdzie… leży. Przełomowe decyzje mogą być “zmiękczane” przez grono ekspertów. Z najbardziej wartościowym scenariuszem działania może wygrać ten, wobec którego najwięcej członków zespołu nie wyraża sprzeciwu, czyli zgniły kompromis.
Szybkie i przełomowe decyzje łatwiej podjąć jednoosobowo.
Czapka lidera autokratycznego
Pewnego dnia wyskakuje punkt zwrotny. Być może ktoś zebrał dane z rynku, być może zakończono testy technologii, być może w toku codziennej dyskusji wyszło, że nie da się pogodzić kilku parametrów projektu, być może zakończył się eksperyment naukowy i dane pokazały coś niezgodnego z intuicją, a może wreszcie zmieniło się otoczenie projektu. Tak czy siak, to jest moment, w którym powinien lider wkroczyć i upewnić się, że nie trzeba zmienić kierunku projektu.
W momencie zwrotnym lider zmienia czapeczkę i zakłada tą z napisem lider tradycyjny, a nawet autokratyczny. Wspomnienia współpracowników słynnych guru technologicznych pokazują jak bardzo mikrozarządzali w momentach zwrotnych i jak bardzo potrafili być stanowczy, a wręcz nieprzyjemni wobec swoich ludzi.
W tej roli decyzje zapadają szybko i jednoosobowo. Modelowym przykładem jest tutaj założyciel startupu. Kiedy przestanie wierzyć w aktualnie rozwijany pomysł, bo przyjdzie mu coś nowego do głowy, albo rozczaruje się wynikami, to po prostu zmienia kierunek. Stąd tytułowa nazwa lidera o dwóch czapkach. Przy okazji wspomnę, że a propos nazwy myślałem jeszcze o liderze o dwóch głowach, ale po szybkiej wizualizacji odrzuciłem ją jako zbyt makabryczną.
Bardzo wyraźnie widać tą twarz lidera innowacyjnego w projektach o dużej presji czasu, np. na hackathonach. Kilku z moich rozmówców, wielokrotnych zwycięzców tego typu rywalizacji umysłowej, wprost mówiło o tym, że czynnikiem sukcesu w projekcie realizowanym przez kilkadziesiąt godzin bez przerwy jest lider o dużej decyzyjności i wiedzy technicznej.
W punkcie zwrotnym lider zbiera dostępne informacje z otoczenia i najszybciej jak się da podejmuje decyzję. Głównym kryterium sukcesu projektów eksploracyjnych jest jak najszybsze dostarczenie przełomowej wiedzy. Szybkie decyzje temu sprzyjają.
W obszarach o dużej innowacyjności brak decyzji, to również decyzja i to jedna z najgorszych. Ponieważ w tym samym czasie, gdy my się wahamy, konkurencja działa i prze naprzód. Ponadto warianty o dużym stopniu oryginalności dają największy przyrost wiedzy. Są oczywiście bardziej ryzykowne, ale podążanie za nimi spowoduje, że nauczymy się najwięcej. Warianty pewniejsze, być może dostarczą przewidywalne rezultaty, ale nie doprowadzą do przełomu.
Gdy już punkt zwrotny zostanie pokonany i lider wybrał nowy kierunek marszu, styl zarządzania wraca do servant leadeshipu. Zespół ponownie odzyskuje autonomię pod warunkiem, że jest zgodna z nową orientacją.
Dla lepszej ilustracji przywołałem sytuację, którą pamiętam jeszcze z obozów żeglarskich, a która moim zdaniem trafnie oddaje ducha takiego zmiennego stylu zarządzania.
Metaforycznie rzecz ujmując, lider o dwóch twarzach jest jak instruktor żeglarstwa. Gdy pogoda jest słoneczna i bryza głaszcze żagle, nie wtrąca się do tego, co robi załoga. Co najwyżej rzuci komentarz w stylu “co ten żagiel tak zwisa?” albo “dokąd my teraz płyniemy?”, aby zwrócić uwagę na niedociągnięcia. Załoga ma autonomię, bo dzięki temu może sama popróbować nawigowania. Jednak mimo autonomii cały czas jest obecny na pokładzie i obserwuje otoczenie. Ale, gdy nagle się okaże, że od zachodu nadciąga granatowo-szara chmura, albo zaraz zamkną sklep z piwem, może bez słowa przejąć ster, zmienić kurs i wydać polecenia przebrania żagli. Żadnego głosowania, coachowania, czy facylitacji spotkań. Same szybkie i jednoosobowe decyzje podporządkowane nowej wizji. W żeglarstwie termin punkt zwrotny nabiera dosłownego znaczenia, bo łódka z reguły w tym momencie robi zwrot. Następnie, gdy instruktor uzna, że zagrożenie burzą się oddaliło, albo skutecznie obrano nowy kurs na piwo, może na powrót oddać ster w ręce kursantów i z kabiny obserwować ich poczynania.
utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Analiza ponad 100 badań nad kreatywnością zrealizowanych na przestrzeni 30 lat przez Hulshegera i Andersona pokazała, że wsparcie innowacji, wizja, orientacja zadaniowa i komunikacja zewnętrzna wykazały najsilniejsze związki z kreatywnością i innowacyjnością zespołu. Inne analizy dodały do tego szereg kolejnych czynników pozytywnie korelujących z innowacyjnością. Poniżej znajdziesz ich omówienie.
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
Umiarkowana presja na rezultat
Presja, co może być zaskakujące dla niektórych czytelników, wspiera rozwój innowacji. Powoduje, że tematy związane z innowacjami stają się istotne, więc gdy innowator z działu A przyjdzie do działu B i poprosi o pomoc, to specjalista z działu B raczej znajdzie dla niego czas, niż go zignoruje.
O ile sama presja czasu niekoniecznie wpływa na wzrost kreatywności, to presja czasu połączona ze wsparciem ze strony organizacji, czyli kolegów i przełożonych, już tak. Jednak ta presja nie może być zbyt wielka, bo jeżeli przesadzi się, to chęć do tworzenia kreatywnych rozwiązań znowu spada.
Presja na bycie kreatywnym
Wsparcie innowacji rozumiane jest jako oczekiwanie ale i akceptacja innowacyjnych pomysłów oraz zapewnienie zasobów dla prób wytworzenia innowacji. Prób, które w większości skazane będą na porażkę, ale mądra organizacja to rozumie i właśnie wspiera. To stworzenie środowiska ludziom, w którym powinni i mogą być innowacyjni.
Osoba lidera zajmuje w tym wypadku centralną pozycję. To on wywiera presję na ludzi, ustawia plany motywacyjne, kontroluje pracę, daje informację zwrotną, nagłaśnia osiągnięcia swojego zespołu i stawia cele.
Oczekiwanie kreatywności przez menedżerów wobec podwładnych wpływa pozytywnie na kreatywność zespołów, ponieważ wpływa na wiarę, że pracownicy faktycznie mogą być generować twórcze rezultaty ze swojej pracy. Dodatkowymi czynnikami wpływającymi na tą wiarę w twórcze możliwości są zakres obowiązków i edukacja…. ale, przesada w presji kierownictwa na kreatywność może zadziałać odwrotnie i zredukować wiarę we własne siły.
Co więcej presja na skupienie się na zadaniach innowacyjnych zamiast rutynowych działa tak samo na samych liderów, jeżeli jest wywierana przez ich przełożonych. I odwrotnie, gdy naczelne kierownictwo naciska lidera na podnoszenie efektywności bieżących procesów, to wówczas ów lider mniej chętnie będzie angażował się w eksperymenty z przełomowymi innowacjami. Wydaje się to całkiem racjonalne, bo duża innowacja oznacza czasowy spadek efektywności.
Stawianie wyzwań
Niewiele rzeczy zabija kreatywność bardziej, niż zasypanie człowieka zadaniami rutynowymi. Bieżączka jest jak grząski piasek. Im bardziej człowiek brnie, tym bardziej się zapada. Rujnujący wpływ na innowacyjność odbywa się na kilku poziomach.
Po pierwsze bieżączka zabiera czas. Człowiek biega cały dzień, wkłada dłonie w kolejne tematy, przełącza się między zadaniami i najzwyczajniej w świecie brakuje minut, aby zatrzymać się, spojrzeć z dystansu na swoją pracę i wymyślić coś nieoczekiwanego. Z resztą zabranie czasu bywa niekiedy negatywną taktyką stosowaną przez menedżerów, aby zablokować innowacje. Pamiętam, jak w pewnym banku dyrektorzy deklarowali wsparcie dla programu innowacji, pozwalali włączać się swoim ludziom w projekty. A potem, gdy okazało się, że innowacje oznaczają analizę tego, jak funkcjonuje dany departament, to wrzucali podwładnym tuziny zadań, aby wypełnić dzień. W tydzień potrafili w ten sposób zdusić ogień zapału do zmian u każdego człowieka.
Po drugie, gdy człowiekowi postawić trudne wyzwanie na drodze, zacznie zastanawiać się, jak się z nim uporać. Nagle uruchomi mało używane obszaru swojej jaźni odpowiedzialne za kreatywne kombinowanie. Gdy człowiek jedzie rutynową koleiną, to wpada w monotonię. Gdy spada mu pod nogi problem wymagający nowatorskiego podejścia, to przebudza się. Znałem programistów, którzy potrafili odejść z firmy tylko dlatego, że zadania nie były dość trudne.
Zapewnienie zasobów i czasu na pomysły własne
Kontynuując wątek stawiania wyzwań, można pójść dalej. Można zapewnić ludziom czas na pracę własną nad pomysłami. 3M pozwala, aby zużyć 15% czasu na indywidualne projekty pracowników, Google kiedyś ogłosił program zapewniający jeden dzień w tygodniu na takie projekty.
Zasobem też są pieniądze i dostęp do linii technologicznych oraz warsztatów. Lider, który stawia na innowacyjność, pozwoli ludziom “przepalać” zasoby na eksperymentowanie. Większość prób kończy się niepowodzeniem, co oznacza, że większość środków na badania nie przyniesie materialnej korzyści. Jednak wartością jest także odcięcie nierokujących gałęzi.
Bez zasobów nie ma innowacji. Bez wystarczającego czasu nie ma innowacji. Po prostu praca bieżąca doskonale przysypie je z górką.
Poczucie bezpieczeństwa
Bardzo wiele badań pokazuje, jak zabójcze jest dla kreatywności zabranie poczucia bezpieczeństwa. Ludzie, którzy obawiają się utracić reputację przez zgłaszanie niesprawdzonych pomysłów, którzy narażają się na kpiny, gdy rzucą oryginalną uwagę w trakcie dyskusji, którzy nie chcą narażać się szefowi, gdy eksperyment nie wyjdzie, zadziałają uprzedzająco. Nie włączą się w tworzenie nowych pomysłów, bo tak jest po prostu bezpieczniej.
Rola lidera jest stworzenie bezpiecznego klimatu dla generowania niepewnych pomysłów. Lider oczekuje, że ludzie będą kipieli ideami w myśl zasady, że jak chcesz mieć dobre pomysły, to musisz mieć ich wiele. A tego nie da się osiągnąć bez poczucia bezpieczeństwa, bo ponad 90% tych wielu pomysłów będzie całkowicie chybiona.
Zapewnienie poczucia bezpieczeństwa obejmuje budowanie kultury współpracy, która akceptuje oryginalność. Przykładowo, gdy na spotkaniu zespołu pomysłodawca rzuci słaby pomysł i ludzie zaczynają kpić, lider bierze go w obronę, chroni przed sarkastycznymi uwagami kolegów i szuka pozytywnych stron, albo chociaż daje konstruktywną informację zwrotną, dlaczego ten pomysł ma niską wartość. “Słuchajcie, mi ten pomysł podoba się ze względu na oryginalność. Dzięki za odwagę. Jednak z kilku powodów, to może się nie udać. Po pierwsze …” Lider walczy ze stereotypem, że porażka jest sierotą. Porażka w eksperymencie jest sposobem na szybką eliminację ślepych uliczek.
Zapewnienie bezpieczeństwa oznacza także, że autor pomysłu ma prawo czuć się autorem. Nikt go nie pominie, gdy idea po kilkunastu modyfikacjach okaże się atrakcyjna i stanie się sukcesem rynkowym. Kreatywność to gra o sumie niezerowej, a wręcz tutaj suma wypłat rośnie wraz z liczbą zwycięzców, jeżeli posługujemy się terminologią z teorii gier. Im więcej ludzi może podpisać się pod sukcesem, tym więcej wiedzy zasiliło wygraną ideę i tym donioślejsza wiktoria.
Lider ma zapewnić taką atmosferę współpracy, wzajemnego szacunku, która w mentalności pomysłodawcy zaowocuje konkluzją “chyba warto zgłaszać pomysły i pomagać przy innowacjach, bo to fajna przygoda”.
Zapewnienie autonomii
To jeden z silniejszy czynników wpływających na motywację wewnętrzną, jeżeli chodzi o moc dowodów naukowych. Mamy silną potrzebę autonomii w tym, co robimy. I jesteśmy dłużej zaangażowanie w zadanie, jeżeli możemy sami decydować o tempie i sposobie wykonania.
Zatem rolą lidera innowacyjnego jest zapewnienie autonomii. Autonomia buduje kulturę organizacyjną, w której pracownicy chętnie samodzielnie podejmują wyzwania i inicjatywy. Odważniej poszukują rozwiązań i stawiają niewygodne pytania. Pewność siebie rozwijana dzięki autonomii może owocować bardziej oryginalnymi ideami, odmiennym myśleniem, które prowadzi do przełomów. Eksploracja wymaga zwiększonego wysiłku i zaakceptowania odłożenia w czasie nagrody za swoje starania. Bez poświęcenia dodatkowego czasu na badania, poszukiwanie nowej wiedzy, sprawdzanie wyników eksperymentów i podważanie hipotez, nie ma unikalnych odkryć. Bowiem one dzieją się na krawędzi kompetencji pracownika. Tam, gdzie ma on już wrażenie, że stąpa po cienkim lodzie swojej niewiedzy, ale nikt inny tak daleko nie dotarł. Dzięki autonomii istnieje mniejsze ryzyko, że taki pracownik zniechęci się i wycofa w połowie drogi.
Dodatkowym aspektem jest fakt, że bardzo często zespół ma dużo większe kompetencje techniczne od lidera, toteż wtrącanie się i sterowanie ludźmi w takiej sytuacji miją się z celem. Jeżeli lider nie rozumie szczegółów technicznych, to musi polegać na swoich ludziach. O tej kwestii porozmawiamy jeszcze w dalszej części książki, traktującej o liderze technicznym na podstawie znanych postaci z biznesu.
Z autonomią powiązane jest kolejne zjawisko wzmacniające innowacyjność, czyli poczucie sprawczości.
Wzmocnienie sprawczości (empowerment)
Podejście zwinne już na początku wieku zaadoptowało tą filozofię, widząc, jak silny ma ona wpływ na motywację wewnętrzną. Można tam ją znaleźć ukrytą pod terminem empowered team, czyli zespół wyposażony w moc działania.
Konsekwencją wzmocnienia sprawczości jest kolejne bardzo korzystne zjawisko, czyli wzrost poczucia własnej skuteczności. O ile sprawczość, moje tłumaczenie oryginalnego terminu empowerment odnosi się do poczucia pracownika, czy otoczenie zapewnia mu wystarczająco swobody w działaniu oraz czy to co wytworzy faktycznie będzie miało szansę wpłynąć na otoczenie. Poczucie sprawczości odpowiada na pytanie, czy moja praca cokolwiek zmienia, czy mam swobodę w dokonywaniu tej zmiany, czy mi w ogóle wolno cokolwiek zmieniać w otoczeniu i czy mam przekonanie, że w połowie pracy nikt nie przyjdzie i nie skrytykuje mnie, że przejmuję inicjatywę.
Natomiast poczucie skuteczności, oryginalnym termin to self-efficacy, odnosi się do wewnętrznego poczucia, czy ja jako pracownik dam radę. Odpowiada na pytanie, czy dysponuję wystarczającą wiedzą, doświadczeniem, umiejętnościami praktycznymi, talentem, inteligencji, aby podołać zadaniu. Jest to subiektywne uczucie i bywa niezależne od rzeczywistego stanu moich umiejętności. Brak tego poczucia może skończyć się samo ograniczeniem, dojściem do wniosku, że nie warto, abym wymyślał nowe idee, bo i tak nie będę potrafił sobie z nimi poradzić.
I odwrotnie, jeżeli czuję w sobie moc, mówiąc kolokwialnie, to rzucę się nawet na przerastające mnie wyzwania. Z innowacjami jest jednak tak, że w miarę grzęźnięcia cały czas się uczymy i coś, co wydawało się wyzwaniem ponad miarę, nagle okazuje się zaskakująco łatwe.
Pozytywna informacja zwrotna
Dodatkowym czynnikiem, który oddziałuje pozytywnie na poczucie osobistej skuteczności jest dostarczanie pozytywnych informacji zwrotnych. Lider innowacyjny raczej chwali niż krytykuje. Pozytywna informacja buduje poczucie docenienia i bycia fachowcem. Co z kolei wpływa na większą odwagę w eksperymentowaniu oraz przyznawaniu się do swojej niewiedzy przez zadawanie pytań oraz proponowanie niesprawdzonych pomysłów.
Oczywiście nie chodzi o ślepe pochwały i fałszywe osiągnięcia. Lider udziela również informacji negatywnej, ale czyni to w sposób konstruktywny. Po pierwsze uzasadniając z jakich przesłanek wynika negatywna ocena, a po drugie proponując w zamian obiecujący kierunek alternatywę.
Częste i szczere interakcje z pracownikiem
W przypadku prostych, znanych dobrze i rutynowych zadań pracownikowi potrzeba mniej interakcji z liderem. Po prostu sam wie, co robić. Jednak w przypadku zadań złożonych, nierutynowych o wysokim poziomie rozmycia i niejednoznaczności, a z takich składają się projekty eksploracyjne, rola efektywnego lidera rośnie, bo podwładny potrzebuje większej intensywności interakcji z liderem. Dzięki nim jest w stanie utrzymać swoją wiarę w wytworzenie kreatywnego rozwiązania. Te interakcje mogą mieć charakter profesjonalny, czyli oparty na merytorycznych wątpliwościach i problemach, np. czy zdążymy na czas, czy wybrana koncepcja jest wykonalna, co trzeba dokupić do projektu. Ale mogą też mieć charakter społeczny, koncentrujący się tylko na budowie więzi i wzajemnym zrozumieniu, np. przez zorganizowanie wspólnego śniadania lub wyjścia w góry. I nie chodzi tutaj o zainwestowanie środków w masażystę lub firmową ślizgawkę, tylko o obecność lidera między ludźmi i poświęcanie przez niego czasu na poznanie swojego zespołu.
Jakbyś szukał, drogi czytelniku, więcej na temat interakcji przełożony – podwładny, to znajdzie je w literaturze naukowej pod hasłem LMX (leader – member exchange). Serwis Researchgate w momencie pisania tego rozdziału znajdywał kilkaset artykułów na ten temat, więc jak widać przedmiot badań jest gorący.
Nagradzanie za kreatywność i innowacyjność
W kreowaniu kreatywności działa pozytywna motywacja. Raczej chwalić niż ganić, raczej zachęcać niż krytykować, raczej otwierać niż zamykać.
Oczywiście nagradzanie powinno być uzasadnione. Jeżeli człowiek nie dowiódł niczego wartościowego długotrwałymi eksperymentami, jeżeli okazało się, że technologia jednak nie działa, a klienci nie są zainteresowani produktem, to nie ma za co chwalić. Natomiast można krytykować w sposób konstruktywny. Na przykład wyjaśnić powodu niskiej oceny, wskazać obszary do rozwoju, pokazać na osobistym przykładzie, że porażki się zdarzają i porozmawiać o tym, jak następnym razem wcześniej wyłapać syndromy niepowodzenia w eksperymencie.
Ale generalnie chwalimy za zaangażowanie i podejmowanie ryzyka, i podwójnie chwalimy za sukcesy.
Niektórzy badacze wskazują, że skoro innowacyjność powinna się opierać na motywacji wewnętrznej, to nagrody są elementem motywacji zewnętrznej i mogą podważyć tą pierwszą. Jednak wiele badań wskazuje, że premiowanie zachowań innowacyjnych oraz osiąganych efektów w wyniku innowacji bardzo pomaga.
Jednak trzeba tu być czujnym, aby nie okazało się, że nagradzamy ludzi za banalne pomysły, które są generowane wyłącznie pod konkurs i długofalowo nie przynoszą korzyści, albo z drugiej strony nie są innowacjami tylko częścią standardowych obowiązków pracownika. Jak na przykład unikanie defektów, albo dochowywanie staranności w przygotowywaniu raportów.
Zachowania otwarte
Niektórzy badacze dzielą zachowania lidera na dwie umowne grupy: otwarte i zamknięte. Otwarte zachęcają ludzi do tworzenia nowych wariantów działania i zaskakiwania lidera, zamknięte zaś ograniczają opcje i koncentrują wysiłek na zadanym kierunku. Zachowania otwarte zachęcają do generowania niespodzianek, wskazywania nowych kierunków. Zachowania otwarte zakładają redukcję kontroli nad ludźmi i zgodę na autonomię w działaniu oraz popełnianie błędów. Zachowania zamknięte zaś zawracają ludzi w kierunku dobrze wydeptanych ścieżek. Ścieżek, które są optymalne, bo ostatnie setki przykładów pokazują, że tak warto robić.
Dlaczego ten podział jest istotny? Bowiem chęć do bycia kreatywnym wzmacniają zachowania otwarte. I przeciwnie ograniczają ją zachowania zamknięte ze strony lidera. Za każdym razem, gdy lider ingeruje w zespół powinien zadać sobie pytanie, czy to co za chwilę powiem, zostanie zinterpretowane jako zachowanie otwarte czy zamknięte. Czy jeżeli na nowy pomysł członka drużyny zareaguję słowami “Skup się na swojej pracy a to może poczekać”, zachęcę go do poszukiwania nowatorskich rozwiązań, czy podetnę mu skrzydła. Czy jak podwładny oznajmi, że spędził ostatni tydzień nad nowym algorytmem, ale nic z tego nie wyjdzie, to czy zapytam go o to, czego się nauczył, czy stwierdzę “A nie mówiłem”.
Różnica między jednym a drugim typem zachowań lidera bywa subtelna.
Jasna i zaakceptowana wizja
Wizja to wyidealizowany obraz oczekiwanego rezultatu z działań zespołu lub całej organizacji. To stan w przyszłości, do którego warto dążyć. Reprezentuje ona cel wyższego rzędu i może stanowić czynnik motywujący w pracy. Z jednej strony wizja powinna być śmiała i pozytywna. Stwierdzenie przez prezesa w wizji, że “wydaje mi się, iż za dwa lata nie zbankrutujemy”, może nie porwać tłumów. A oznajmienie pracownikom, że “liczymy przede wszystkim na klientów, którzy niewiele od nas oczekują”, nie sprowokuje pracowników do wzmożonych działań na rzecz rozwoju.
Wizja musi być śmiała. Wizja SpaceX mówi o kolonizacji innych planet. Na dzisiaj firma skupia się na redukcji kosztu wynoszenia kilograma ładunku na niską orbitę, ale w odległej przyszłości chodzi o bazy na obcych światach. Thomas Edison ogłosił, że jego celem jest uczynienie elektryczności tak taniej, że jedynie bogaci będą nadal palić świeczki. Jednym z kluczowych wskaźników była w pewnym momencie ilość dni świecenia pojedynczej żarówki. Zespół Edisona zaczął od kilku sekund, a skończył na lampach działających nieprzerwanie latami. Gdy już technologia żarówki dojrzała, to nowym wskaźnikiem stał się koszt produkcji pojedynczej żarówki. Sukcesywnie
Wizja musi być w oczach ludzi realna. Muszą nabrać przekonania, że czyniąc dzisiaj drobne kroczki, są w stanie kiedyś w przyszłości dotrzeć tam, gdzie wskazuje wizja. I faktycznie redukcja kosztu wynoszenia kilograma ładunku na orbitę może znacząco przyczynić się do powodzenia misji kolonizatorskich. Będzie można zawieźć tam więcej drogocennego ładunku i zbudować bezpieczniejsza infrastrukturę. Można też przyjąć, że rzeczywiście wydłużanie czasu żywotności żarówki oraz redukcja kosztów produkcyjnych przyczynią się do popularyzacji wykorzystania energii elektrycznej.
Najlepszym potwierdzeniem, że drobne kroczki prowadzą do zrealizowania odległej wizji są bieżące sukcesy. To mogą być sukcesy wewnętrzne, na przykład udało nam się coś odkryć, eksperyment potwierdził hipotezę. Albo zewnętrzne, na przykład napisano o nas w prasie, nasz pracownik został zaproszony na ważne forum, sprzedaż rośnie, wydaliśmy artykuł naukowy.
Te sukcesy będą początkowo równie drobne jak kroczki, więc warto je celebrować. Lider powinien komunikować, gdy coś wyszło i gdy otoczenie dostrzega, że idzie nam dobrze. Ludzie zostawali po nocach w Apple, Microsoft, Menlo Park, HP między innymi dlatego, że czuli się częścią czegoś wielkiego. Czegoś, o czym będą mogli po latach opowiadać znajomym.
Orientacja zadaniowa
Orientacja zadaniowa rozumiana jest jako skoncentrowanie się zespołu na jak najdoskonalszym wykonywaniu zadań, przestrzeganiu najwyższych standardów. Zespół osiąga to przez regularne przeglądu i oceny wykonywanych działań. Zatem orientacja zadaniowa zakłada dużą refleksyjność zespołu odnośnie jakości własnej pracy.
Intensywna komunikacja zewnętrzna zakłada posiadanie przez członków zespołu dużej liczby relacji z ludźmi z otoczenia, czy to z organizacji, czy spoza niej. Taka komunikacja może dostarczyć sporo wiedzy, o której zespół nie miał nawet pojęcia. Z resztą analiza cyklu życia wielu projektów eksploracyjnych wskazuje na ważny etap początkowy, którym jest zebranie istniejącej wiedzy zanim przystąpi się do rozwiązywania problemu. Zatem komunikacja oznacza, że innowacyjni pracownicy są intensywnie zasilani wiedzą, która pomaga im radzić sobie z problemami.
Organizacyjne czynniki wzmacniające innowacyjność to:
- Motywacja do kreatywności i innowacji
- Zasoby do kreatywności i innowacji
- Kompetencje i techniki
Jedno z badań wśród kierowników średniego szczebla pracujących w firmie IT dowodzi silnego związku poczucia właścicielstwa u kierownika z zachowaniami innowacyjnymi, jednak musi być to wsparte emocjonalnym zaangażowaniem pracownika (Mustafa 2022). Emocjonalne zaangażowanie oznacza silne poczucie przynależności i odpowiedzialności za problemy występujące w organizacji. W praktyce oznacza to postawy charakteryzowane takimi cytatami: “Irytuje mnie, gdy w mojej firmie pojawiają się problemy”, “czuję się częścią organizacji”.
Dawanie osobistego przykładu
Lider może demonstrować swoim zachowaniem, jak ważne dla niego są innowacje. To buduje autentyczność presji na innowacyjność, o czym jest opowiemy przy okazji omawiania lidera autentycznego. Jeżeli lider zbudował autorytet u swoich podwładnych, wywołuje pozytywne emocje, to istnieje duża szansa, że będą oni chcieli go naśladować wymiarze postaw, wartości, kryteriów podejmowania decyzji, dobieranych zadań, zaangażowania.
utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Jednym z głównych powodów, dlaczego zarządzanie wiedzą słabo działa w organizacjach jest koszt. Z jednej strony jest to koszt dodawania nowej wiedzy korporacyjnych baz, a z drugiej strony jest to koszt wyszukiwania wiedzy w tychże bazach skutkujący racjonalną ignorancją.
Pracownik, który ma dodać wiedzę, musi ją odpowiednio zredagować, skatalogować, dodać tagi, dodać informację o zakresie obowiązywania, np. w jakich terminach wiedza nadal jest aktualna, upewnić się, czy w treści zawarto słowa kluczowe, które pozwolą na późniejsze wyszukanie. Na to nakłada się zjawisko racjonalizacji wysiłku. Jeżeli mało kto szuka w bazie wiedzy i korzysta z wprowadzonych materiałów, to po co tracić czas i wrzucać tam swoje treści.
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
Pracownik, który wiedzę wyszukuje musi wpisać właściwe zapytanie. Przewijać listę znalezionych dokumentów, aby natrafić na użyteczny. Czasem ponownie wpisać zapytanie, gdy nic nie znajdzie. W efekcie może włączyć się mu syndrom racjonalnej ignorancji. To sytuacja, gdy racjonalniej jest nie poszukiwać nowej wiedzy, bo koszt z tym związany pomnożony przez spodziewaną szansę na znalezienie czegoś użytecznego jest wyższy niż wartość z tej wiedzy. Innymi słowy pracownik może sobie pomyśleć, po co będę grzebał w bazie wiedzy, skoro i tak nic tam nie ma. Łatwiej jest ominąć bazę wiedzy i zadzwonić do kolegi, który chyba się zna.
W wyniku działania tych dwóch postaw, bazy wiedzy są puste, albo zawierają bezwartościowe informacje i mało kto do nich zagląda. Utrzymanie ich jest kosztowne, więc organizacjom taniej jest z nich zrezygnować.
Tak wyglądała sytuacja na początku XXI wieku, gdy wspólnie z kolegami wymyśliliśmy i wypuściliśmy na rynek pierwszy polski system zarządzania wiedzą Pyton. Technicznie fantastyczne narzędzie, które wykorzystywało algorytmy analizy języka naturalnego, biznesowo totalna klapa.
Jednak w 2022 roku na rynek weszły wielkie modele językowe (LLM – Large Language Models). Dzięki ich zaawansowaniu nie trzeba już szczegółowo opisywać dokumentów wrzucanych do bazy wiedzy, bowiem model może zrobić to za człowieka. Przykładowo może sam zaproponować tagi dokumentu. Wystarczy wkleić lub wczytać dokument i automat po chwili go udostępni do wyszukiwania. Wyszukiwanie również stało się dużo prostsze i skuteczniejsze. Można wręcz prowadzić rozmowę z własną bazą wiedzy tak, jakbyśmy zatrudnili sztucznego mentora. Wierzę, że dzięki zredkowaniu kosztu dodawania oraz wyszukiwania wiedzy popularność baz wiedzy gwałtownie wzrośnie. Wreszcie zaczną dostarczać wartość powyżej poziomu racjonalnej ignorancji.
Poniżej prezentuję schemat funkcjonowania architektury RAG na przykładzie mojej własnej bazy wiedzy, która powstała podczas pisania tej książki.
Rys. Schemat działania RAG.
Według powyższego rysunku użytkownik wchodzi do bazy wiedzy i zadaje pytanie językiem naturalnym, np. “Co wpływa na innowacyjność pracowników?”. System zamienia to zdanie na wektor, nazywany embeddingiem, czyli zbiór kilkuset wartości reprezentujący znaczenie niesione przez to zdanie. Ten wektor porównywany jest z innymi zapisanymi w bazie wektorami, które reprezentują dokumenty lub ich fragmenty z bazy wiedzy. W rezultacie baza wiedzy wyświetla listę dokumentów, które odpowiadają na pytanie użytkownika. Tak działa pierwszy krok RAG, czyli wyszukiwanie semantyczne. To wyszukiwanie daje sobie doskonale radę nawet, gdy zapytanie jest w języku mocno fleksyjnym takim, jak polski, a dokumenty w bazie są po angielsku.
W kroku drugim zapytanie użytkownika wraz z fragmentami z bazy wiedzy staje się promptem do modelu LLM (przykładowo GPT, Gemini, Claude, Mixtral, Spichlerz). W odpowiedzi LLM zaczyna rozmawiać z użytkownikiem. Przykład takiego dialogu w systemie Wroolo widać poniżej.
Rys. Przykładowy dialog z bazą wiedzy stworzoną we Wroolo na potrzeby pisania niniejszej książki.
W powyższej bazie wiedzy znalazło ponad dwieście dokumentów na temat innowacji w organizacjach, przywództwa, zarządzania projektami i wiele innych. Jak widać powyżej, gdy użytkownik zada pytanie, na które można znaleźć odpowiedź w bazie, rozpoczyna się dialog z algorytmem LLM. Przypomina on rozmowę z mentorem, ale tak naprawdę polega on na przetworzeniu tekstów, które semantycznie pasują do zapytań użytkownika.
utworzone przez Marcin Żmigrodzki
Problemem ograniczającym dzielenie się wiedzą jest z jednej strony brak motywacji do dzielenia się wiedzą i ponoszenia wysiłku na zapisywanie swoich wniosków dla potomnych. A z drugiej strony brak wiary, że w bazie wiedzy pracownik znajdzie coś wartościowego, co będzie pasowało do jego specyficznej sytuacji.
Przykładem gigantycznej wspólnoty ekspertów, którzy tworzą setki tysięcy dokumentów zawierających fachową wiedzę i robią to wszystko za darmo jest zbiór serwisów Stackexchange, w tym największy Stackoverflow. Jednak główną motywacją ekspertów do pracy w tym serwisie jest rozpoznawalność na rynku pracy jako fachowca.
Artykuł jest fragmentem książki Bardziej niż Agile będącej w trakcie druku: https://onepress.pl/ksiazki/bardziej-niz-agile-marcin-zmigrodzki,baragi.htm#format/d
Odnosząc się do kwestia hierarchii dowodów postanowiłem nie skupiać się wyłącznie na moich osobistych przekonaniach odnośnie dzielenia się wiedzą, ale zwiększyć wiarygodność przytaczanych spostrzeżeń i poszperać w badaniach naukowych. Z pomocą przyszedł mi serwis Research Gate (researchgate.com) i autorzy artykułów, którzy na moją prośbę o podesłanie ich prac reagowali bardzo szybko i pozytywnie.
Zatem poniżej załączam przegląd literatury naukowe na temat tego, dlaczego ludzie chcą dzielić się wiedzą w organizacjach. Przytaczane publikacje opisują dziesiątki badań przeprowadzonych łącznie na kilkudziesięciu tysiąca pracowników firm, szpitali, studentów i naukowców. W dużej mierze są to tak zwane metaanalizy, o których wspominałem przy okazji omawiania hierarchii dowodów, czyli badania podsumowujące inne badania. W ramach podsumowań badacze starali się sprowadzić różne eksperymenty do wspólnego mianownika, aby określić względną siłę twierdzeń, które z nich wypływały.
Na powyższym diagramie dokonałem syntezy konkluzji wynikających z dziesiątek badań na temat motywacji do dzielenia się wiedzą w firmach, organizacjach medycznych i na uczelniach. Poniżej każdy z tych czynników został skomentowany. Grubszą strzałką zaznaczyłem te, które częściej przewijały się w artykułach naukowych.
Okazuje się, że dzielenie się wiedzą ma wpływ na kreatywność pracowników (Iqbal 2023, Lim 2021, Jian 2022, Muzafary 2021, Abouzahra 2014, Chaman 2021, Wang 2019, Zaremohzzabieh 2022). A z kolei na skłonność do dzielenia się wiedzą pozytywnie wpływa motywacja, w szczególności wewnętrzna. Poniżej omówię wszystkie wymienione na powyższym diagramie czynniki.
Zadowolenie z wykonywanej pracy
Okazuje się, że, jeżeli lubimy naturę robionych zadań, to jesteśmy bardziej w nie zaangażowani. To oczywiście nie jest specjalnie odkrywcze, odkrywcze natomiast są dalsze konsekwencje. Bowiem badania pokazują, że satysfakcja wprost przekłada się na chęć dzielenia się wiedzą. Ludzie, którzy lubią to, co robią, chętniej o tym opowiadają. W mniejszym stopniu postrzegają napełnianie wiedzą innych jako zagrożenie swojej pozycji. A wręcz pojawia się chęć zarażenia otoczenia swoją pasją. Skoro ja tak uwielbiam swoją pracę, to na pewno warto, żeby każdy odkrył, że też może ją uwielbiać. To zjawisko zakażania entuzjazmem do wybranej dziedziny wiedzy zauważam w opowieściach mojego dziesięcioletniego syna o aspektach rozmnażania modliszkek, straszyków i skakunów, jak i w rozmowach inżynierami na temat elektroniki, form do tworzyw sztucznych, czy algorytmów uczenia maszynowego. Dziecięcy egocentryzm zakładający, że wszystkich fascynuje projektowanie przyjaznego interface’u użytkownika, czy platformy do handlu gruntami, zapewnia, że przynajmniej połowa mostu na drodze do dzielenia się wiedzą jest zbudowana. Przynajmniej mamy kogoś, kto entuzjastycznie chce rozdawać swoje kompetencje.
Projekty eksploracyjne są w stanie w pełni spełnić ten warunek, o ile zrekrutujemy do nich ludzi, którzy są pasjonatami danej dziedziny wiedzy.
Wzajemne zaufanie
Wzajemne zaufanie można rozwinąć, jako przekonanie, że inni nie wykorzystają swojej pozycji na moją szkodę oraz że inni wiedzą, żę ja też tego nie zrobię. Zaufanie jest podstawową składową kultury organizacji. Jest to szczególnie istotna zmienna kultury, gdy pracownik stoi przed dylematem, czy ujawnić swoją niewiedzę i narazić się na kpiny lub śmieszność. Z drugiej strony zaufanie jest istotne, gdy pracownik będący ekspertem ma dylemat, czy upublicznić część swojej głębokiej wiedzy kolegom, zwiększając tym samym ich szanse na rozwój i redukując dystans kompetencyjny między nim a nimi. Wszak wcale nie rzadki jest pogląd ludzi w organizacjach nie tylko agencjach wywiadowczych, że wiedza to władza.
To jeden z najczęściej wymienianych i silnych czynników. Co więcej działa on symetrycznie w obie strony. To znaczy, że nie tylko wzajemne zaufanie wzmacnia chęć dzielenia się wiedzą, ale i brak zaufania szybko staje się główną barierą.
Poczucie własnej skuteczności, pewność swoich kompetencji
Poczucie własnej skuteczności to wiara w osobiste zdolności do organizowania i osiągania kierunków działań, które są potrzebne do kontrolowania sposobu, w jaki zmieniają się czynniki otaczające człowieka (Thomas 2020). To drugi bardzo często wymieniany czynnik pozytywnie wpływający na chęć do dzielenia się wiedzą.
To poczucie budowane jest przez otoczenie, które może doceniać mój wkład w końcowy efekt, jak i przez osobistą percepcję, jak dobrze idzie mi wykonywanie określonych zadań. Przykładowo, gdy coraz lepiej programuję, mój zespół może to skomentować pozytywnie, mogę też zobaczyć, że oddaje kolejne zadania w coraz szybszym tempie, wreszcie mój przełożony może to docenić. W efekcie nabieram pewności siebie, że poradzę sobie z coraz trudniejszymi problemami. Na to poczucie oczywiście ma też wpływ taka a nie inna konstrukcja psychiczna. Ktoś przesadnie samokrytyczny może długo nie nabrać przekonania, że jest zdolny poradzić sobie z wyzwaniem.
I patrząc od drugiej strony brak poczucia skuteczności może powodować powstawanie bariery w dzieleniu się wiedzą, aby nie zaszkodzić innym błędną sugestią lub nie ośmieszyć się.
Poczucie obowiązku, moralność
Wielu moich rozmówców na pytanie o motywację w ogóle wskazywało, że ważne jest dla nich, że projekt niesie ze sobą większą wartość, dobro dla ludzi. Były to kwestie redukcji zanieczyszczeń środowiska naturalnego, ratowania zdrowia ludzkiego, czy zwiększenia obronności kraju.
Okazuje się, że poczucie obowiązku albo pozytywne kwestie etyczne zachęcają również do dzielenia się wiedzą. W jednym z badań obserwowano pracowników pogotowia, którzy wchodzili ze sobą w intensywną wymianę wiedzy, gdy na szali było życie lub zdrowie pacjenta.
Etyka powróci jeszcze przy okazji stylów przywództwa, bo okazuje się, że autorytet lidera wzmacniany jest także przez jego etyczne postępowanie.
Ten czynnik w naturalny sposób pojawi się w projektach z branż takich, jak medycyna, ochrona środowiska, działania społeczne. Jednak organizacje mogą także promować wyższe wartości w projektach prowadzonych w innych, bezpośrednio nie powiązanych z dylematami moralnymi projektach.
Dobrym przykładem jest Ergo Design. Agencja brandingowa, która przy okazji projektowania komunikacji wokół nowych usług i produktów promuje u swoich klientów ekonomię o obiegu zamkniętym. Oprócz oczywistych korzyści z budowania świadomości wagi ochrony środowiska u klientów tej firmy, pojawia się jeszcze jedna – organizacja faktycznie robi to, co deklaruje w swojej misji.
Reguła wzajemności
Jedno z najsilniejszych spoiw społeczności działa w ten sposób, że jesteśmy bardziej skłonni ponieść wysiłek na rzecz innej osoby, jeżeli wcześniej od niej uzyskaliśmy jakąś przysługę. Jesto to taki silna zależność, że działa nawet wtedy, gdy mamy pełną świadomość, że ktoś próbuje nami manipulować za pomocą tego mechanizmu. Istnieją setki badań potwierdzających jej siłę w różnych sytuacjach.
Okazuje się, że również w przypadku dzielenia się wiedzą potrafi silnie działać. Otóż chętniej dzielimy się wiedzą, gdy ktoś wcześniej podzielił się wiedzą z nami. To może być ta sama osoba, ale to może być ktoś inny. Odwzajemnienie się nie musi być skierowane do tej samej osoby.
W pewnym momencie wytwarza się kultura pytania i udzielania odpowiedzi w całej organizacji.
Etyczne, transformacyjne przywództwo ma znaczący pozytywny wpływ na dzielenie się wiedzą przez pracowników. Kiedy pracownicy są sprawiedliwie traktowani przez swoich przywódców, czują się zobowiązani i obdarzeni zaufaniem; dlatego są bardziej zmotywowani do reagowania na etyczne traktowanie lidera poprzez angażowanie się w zachowania prospołeczne, takie jak zachowania obywatelskie, zaangażowanie organizacyjne i dzielenie się wiedzą
Na koniec jako ciekawostkę zostawię wniosek, że parametry demograficzne, takie jak wiek, płeć, staż są słabo skorelowane z chęcią do dzielenia się wiedzą. Z dzieleniem się wiedzą nie koreluje również styl zarządzania zakładający niskopoziomową kontrole wykonywanych zadań przez podwładnych (tzw. mikrozarządzanie).