Время тупых инструментов прошло

Проделайте эксперимент.

Выпейте половину коктейля. Съешьте половину бигмака.

Засуньте остаток бигмака в стакан с остатками коктейля и подойдите к прилавку.

Скажите: «Я не могу пить этот коктейль, в нем бигмак!»

Человек за прилавком вернет вам деньги или заменит коктейль. Почему? Потому что легче дать ему инструкцию, чем нанять человека, который может принимать решения. А правило звучит так: «Когда есть сомнения, возвращай деньги или заменяй».

Умножьте это на миллионы рабочих мест и миллионы организаций и посмотрите, какой получится итог: везде есть системы, руководства, правила — и мизерное количество людей на самом верху, напряженно работающих над сочинением новых инструкций, руководств и правил.

Когда речь идет о машинах, мы этот процесс многократно тиражируем. Научите робота разбрызгивать краску — и он будет разбрызгивать ее, пока не сломается.

Но потом происходит нечто удивительное. Об этом впервые написал Кевин Келли десять лет назад: оказалось, что GM экономит 1,5 миллиона долларов в год, научив роботов думать самостоятельно! Чем больше GM позволяет тучам тупых машин принимать решения, объединяться в сети и взаимодействовать, тем лучше они работают.

Мир работает слишком быстро, чтобы управляться централизованно. Нынешние системы не могут управляться надсмотрщиком, находящимся на самой вершине организационной диаграммы.

Скоростные поезда в Японии движутся быстро и точно по расписанию, не имея центрального пульта управления. Оказывается, перемещение процессов принятия решений в низ организационной диаграммы более эффективно.

Поэтому сейчас, научившись у машин, организации применяют эту логику и к людям. Разрешение людям в организациях самостоятельно оценивать обстановку и принимать решения приводит к ускорению и удешевлению всей системы — но только если вы нанимаете правильных людей и вознаграждаете их за правильное отношение к делу. А это отношение и является отношением Незаменимого