* *Коллективная работа, безусловно, способствует решению многих, самых насущных и современных деловых вопросов. Но больше не всегда означает лучше. Руководителям следует научиться распознавать, продвигать и эффективно распределять правильные виды коллективной работы, иначе их команды и талантливые сотрудники будут нести бремя чрезмерного спроса на скромные ресурсы. На самом деле мы уверены, что, возможно, пришло время вводить в организациях должность директора по коллективной работе. Создавая позицию старшего сотрудника, чьей заботой будет коллективная деятельность, и обеспечивая его необходимыми ресурсами для большей эффективности, руководители могут прозрачно намекать на важность продуманного управления. Это поможет уменьшить издержки, которые в целом оказываются гораздо меньше, чем их сумма по частям.
Алгоритмам тоже нужны менеджеры
Майкл Лука, Джон Кляйнберг, Сендил Муллайнатан
Большинству менеджеров в своей работе приходится делать прогнозы. Когда специалисты по найму решают, кого взять на работу, они прогнозируют, кто из кандидатов будет наиболее эффективен. Когда отдел продаж выбирает, какие каналы распространения использовать, он прогнозирует, где продукт будет продаваться быстрее. Когда венчурный отдел определяет, вкладываться ли в стартап, он прогнозирует, будет ли данный проект успешным. Чтобы сделать эти и миллиард других бизнес-прогнозов, компании сегодня все чаще применяют компьютерные алгоритмы, производящие пошаговые аналитические операции с немыслимыми объемами данных на неописуемой скорости.
Алгоритмы делают прогнозы более точными, но при этом создают и собственные риски. В частности, такие ситуации могут происходить, если алгоритмы непонятны для нас. Вот широко известные примеры. Однажды сеть Netflix объявила конкурс с призовым фондом в $1 млн за разработку алгоритма, определяющего, какие фильмы понравились бы тому или иному пользователю. Команды специалистов по сбору и обработке данных объединили свои усилия и сделали соответствующий продукт. Но программа была написана для DVD, поэтому с переходом зрителей Netflix на потоковое видео их предпочтения поменялись и перестали совпадать с прогнозами алгоритма.
Вот другой пример из сферы социальных медиа. Сегодня многие сайты применяют алгоритмы для определения, какую рекламу и ссылки показывать пользователю. Когда такие программы фокусируются слишком узко, максимально увеличивая количество переходов на страницу, сайты переполняются ссылками на низкосортные статьи с заголовками-приманками. Переходы по ссылкам умножаются, но общее удовлетворение пользователей может резко снизиться.
Подобные проблемы легко предотвратить. Разрабатывая и применяя алгоритмы, а также определяя новые ресурсы данных для ряда организаций, мы поняли, что источник трудностей
