Recently, the leadership team of an American supermarket chain decided that their business needed to get a lot more efficient. So they embraced their digital transformation with zeal. Out went the teams supervising meat, veg, bakery, and in came an algorithmic task allocator. Now, instead of people working together, each employee went, clocked in, got assigned a task, did it, came back for more. This was scientific management on steroids, standardizing and allocating work. It was super efficient.
Az egyik amerikai szupermarketlánc vezetői úgy döntöttek, hogy növelni kéne az üzleti hatékonyságot. Lelkesedéssel az üzletmenet digitális átalakítását választották. Kiszálltak a hús-, zöldség- és pékárurészleget fölmérő csoportok, és algoritmikus feladatkijelölővel érkeztek vissza. Egyes személyek együttműködése helyett minden alkalmazott ment, blokkolt, megkapta a feladatát, elvégezte, majd újabbért jelentkezett. Szteroidok alapján álló, a munkát szabványosítottan kiosztó tudományos vezetés alakult ki. Szuperhatékony volt.
Well, not quite, because the task allocator didn't know when a customer was going to drop a box of eggs, couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display, or when the local high school decided that everybody needed to bring in coconuts the next day.
Azazhogy nem teljesen, mert a feladatkijelölő nem tudta, mikor ejt el egy doboz tojást a vevő, nem látta előre, hogy valamely ostoba gyerek mikor dönti föl a polcot, vagy a helyi gimnáziumi tanár mikor szól, hogy másnapra mindenki hozzon kókuszdiót.
(Laughter)
(Nevetés)
Efficiency works really well when you can predict exactly what you're going to need. But when the anomalous or unexpected comes along -- kids, customers, coconuts -- well, then efficiency is no longer your friend.
A hatékonyság akkor válik be, ha pontosan előre látható, hogy mikor mire lesz szükség. De ha rendellenes vagy váratlan történik: gyerekek, vevők, kókuszdiók, a hatékonyság már nem a barátunk.
This has become a really crucial issue, this ability to deal with the unexpected, because the unexpected is becoming the norm. It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything more than 400 days out. Why? Because over the last 20 or 30 years, much of the world has gone from being complicated to being complex -- which means that yes, there are patterns, but they don't repeat themselves regularly. It means that very small changes can make a disproportionate impact. And it means that expertise won't always suffice, because the system just keeps changing too fast.
A váratlannal való foglalkozás képessége valóban sorsdöntő kérdéssé vált, mert egyre inkább a váratlan válik normává. Ezért vonakodnak szakértők és előrejelzők bármit 400 napnál hosszabb távra előre jelezni. Miért? Mert az utóbbi 20–30 évben a világ nagy része bonyolultból összetetté változott, azaz noha léteznek sémák, de nem rendszeresen ismétlődnek. Nagyon apró változások aránytalanul nagy hatást váltanak ki. A szakértelem sem mindig elegendő, mert a rendszer túl gyorsan változik.
So what that means is that there's a huge amount in the world that kind of defies forecasting now. It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash, but we don't know why or when. We know that climate change is real, but we can't predict where forest fires will break out, and we don't know which factories are going to flood. It's why companies are blindsided when plastic straws and bags and bottled water go from staples to rejects overnight, and baffled when a change in social mores turns stars into pariahs and colleagues into outcasts: ineradicable uncertainty. In an environment that defies so much forecasting, efficiency won't just not help us, it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.
Világunk hatalmas részére igaz, hogy egyszerűen szembeszegül bármiféle előrejelzésnek. A brit nemzeti bank ezért mondja: igen, újabb összeomlás várható, de nem tudjuk, miért és mikor. Tudjuk: az éghajlatváltozás valóságos, de nem tudjuk előre jelezni, hol tör ki erdőtűz; mint ahogy azt sem, melyik üzemet önti el az ár. A cégek ezért nincsenek fölkészülve arra, ha műanyag szívószálak, szatyrok és palackos ásványvíz a targoncákról egyik napról a másikra szemétre kerülnek, és megdöbbennek, mikor a társadalmi szokások módosulása sztárokat páriákká és kollégáikat kitaszítottakká változtatja: az örök bizonytalanság. Az annyi előrejelzésre fittyet hányó körülmények között a hatékonyság nemcsak hogy nem segít, hanem még alkalmazkodó- és reagálóképességünket is felőrli.
So if efficiency is no longer our guiding principle, how should we address the future? What kind of thinking is really going to help us? What sort of talents must we be sure to defend? I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management, now we have to start thinking about just in case, preparing for events that are generally certain but specifically remain ambiguous.
Ha a hatékonyság már nem számít vezérelvnek, akkor hogyan kell foglalkoznunk a jövővel? Miféle gondolkodásmód segít rajtunk? Miféle tehetségeket kell biztosan védelmünkbe vennünk? A múltban hozzászoktunk a "just in time", azaz "épp jókor" fajta szervezéshez, most át kell állnunk a "just in case", azaz a "minden esetre készen" fajtára, olyan eseményekre számítva, amelyek általában biztosak, de konkrétan kétségesek.
One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI. We know there will be more epidemics in future, but we don't know where or when or what. So we can't plan. But we can prepare. So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases, knowing that they can't predict which vaccines are going to work or which diseases will break out. So some of those vaccines will never be used. That's inefficient. But it's robust, because it provides more options, and it means that we don't depend on a single technological solution. Epidemic responsiveness also depends hugely on people who know and trust each other. But those relationships take time to develop, time that is always in short supply when an epidemic breaks out. So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now knowing that some of those may never be used. That's inefficient, a waste of time, perhaps, but it's robust.
Példa rá a CEPI, a Járványügyi Készültség Koalíció. Tudjuk, hogy a jövőben számos járvány várható, de azt nem, hogy hol, mikor mi tör ki. Ezért nem tervezhetünk. De fölkészülhetünk rájuk. Ezért a CEPI többféle betegségre többféle oltóanyagot fejleszt, tudva, hogy nem jelezhetik előre, melyik oltóanyag fog hatni, vagy melyik betegség tör ki. Némely oltóanyagot sosem fogják használni. Tehát nem hatékony. De jó megoldás, mert több lehetőséget kínál, ami azt jelenti, hogy nem egyetlen technológiai megoldástól függünk. A járványra való fogékonyság nagymértékben attól függ, hogy ismerjük-e egymást és bízunk-e egymásban. De a kapcsolatfejlesztés időt igényel, amelynek a járvány kitörésekor mindig szűkében vagyunk. A CEPI kapcsolatokat, barátságokat és szövetségeket fejleszt, annak ismeretében, hogy némelyikre talán sohasem lesz szükség. Ez nem hatékony, tán időpazarlás, de jó megoldás.
You can see robust thinking in financial services, too. In the past, banks used to hold much less capital than they're required to today, because holding so little capital, being too efficient with it, is what made the banks so fragile in the first place. Now, holding more capital looks and is inefficient. But it's robust, because it protects the financial system against surprises.
Jó megoldásokkal pénzügyi szolgáltatásokban is találkozhatunk. A múltban a bankoknak sokkal kisebb tőkeállományuk volt a mai előírásokhoz képest. A kevés tőke nyilván hatékonyabb, de az tette őket instabillá. A több tőke nem látszik hatékonynak, mint ahogy tényleg nem az, de mégis jó megoldás, mert védi a pénzügyi rendszert a meglepetésektől.
Countries that are really serious about climate change know that they have to adopt multiple solutions, multiple forms of renewable energy, not just one. The countries that are most advanced have been working for years now, changing their water and food supply and healthcare systems, because they recognize that by the time they have certain prediction, that information may very well come too late.
Az éghajlatváltozást komolynak tartó országok tudják, hogy többféle megoldással, többféle megújuló energiával kell alkalmazkodniuk, nem csupán egyfélével. A legfejlettebb országok már évek óta ezeken munkálkodnak, módosítják víz- és élelmiszerellátási és egészségügyi rendszerüket, mert tudatosult bennük, hogy mire pontos előrejelzéshez jutnak, talán már túl késő lesz.
You can take the same approach to trade wars, and many countries do. Instead of depending on a single huge trading partner, they try to be everybody's friends, because they know they can't predict which markets might suddenly become unstable. It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals, but it's robust because it makes their whole economy better defended against shocks. It's particularly a strategy adopted by small countries that know they'll never have the market muscle to call the shots, so it's just better to have too many friends. But if you're stuck in one of these organizations that's still kind of captured by the efficiency myth, how do you start to change it? Try some experiments.
Ugyanígy járhatnak el kereskedelmi háborúk esetén, és sok ország így tesz. Egyetlen meghatározó kereskedelmi partner helyett igyekeznek mindenkivel jóban lenni, mert tudják, hogy nem láthatják előre, melyik piac omlik hirtelen össze. Ezeket az ügyleteket időrabló és drága végigtárgyalni, de jó megoldás, mert a megrázkódtatások ellen jobban védetté teszi az egész gazdaságukat. E stratégiát kis országok alkalmazzák, amelyek tudatában vannak, hogy soha nem fogják uralni a piaci helyzetet, ezért helyesebb sokakkal jóban lenni. De ha be vagyunk zárva az egyik ilyen szervezetbe, amely még mindig foggal-körömmel ragaszkodik a hatékonyság mítoszához, hogyan fogjunk hozzá a változtatáshoz? Próbáljunk kísérletezni!
In the Netherlands, home care nursing used to be run pretty much like the supermarket: standardized and prescribed work to the minute: nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday, eight minutes on Friday. The nurses hated it. So one of them, Jos de Blok, proposed an experiment. Since every patient is different, and we don't quite know exactly what they'll need, why don't we just leave it to the nurses to decide?
Hollandiában korábban az otthoni betegápolás jobbára úgy működött, mint a szupermarketek: szabványosított és percekre előírt tevékenység: kilenc perc hétfőn, hét perc szerdán, nyolc perc pénteken. Az ápolónők utálták. Egyikük, Jos de Blok, kísérletet javasolt. Mivel minden páciens más, és nem pontosan tudjuk, mire lesz szükségük, hadd döntsenek az ápolónők!
Sound reckless?
Felelőtlenségnek hangzik?
(Laughter)
(Nevetés)
(Applause)
(Taps)
In his experiment, Jos found the patients got better in half the time, and costs fell by 30 percent. When I asked Jos what had surprised him about his experiment, he just kind of laughed and he said, "Well, I had no idea it could be so easy to find such a huge improvement, because this isn't the kind of thing you can know or predict sitting at a desk or staring at a computer screen." So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands and around the world. But in every new country it still starts with experiments, because each place is slightly and unpredictably different.
Jos kísérletének eredménye azt mutatta, hogy a betegek egészsége kétszer olyan gyorsan javult, és a költségek 30%-kal csökkentek. Mikor Jost arról kérdeztem, mi lepte meg leginkább a kísérletben, fölnevetett, és így felelt: "El nem tudtam képzelni, hogy ennyire könnyű lesz ilyen nagy javulást elérni, mert ezek a dolgok nem tudhatók vagy láthatók előre íróasztalnál vagy számítógép képernyője előtt ülve." Ez az ápolási módszer egész Hollandiában és világszerte is elterjedt. De minden új ország kísérletezéssel kezdi, mert minden hely valamelyest és előre nem láthatóan más és más.
Of course, not all experiments work. Jos tried a similar approach to the fire service and found it didn't work because the service is just too centralized. Failed experiments look inefficient, but they're often the only way you can figure out how the real world works. So now he's trying teachers. Experiments like that require creativity and not a little bravery.
Persze nem minden kísérlet válik be. Jos hasonló módszert próbált ki tűzoltóknál, de kiderült, hogy nem vált be, mert a szolgálat túl központosított. A kudarcos kísérletek nem látszanak hatékonynak, de gyakorta nincs más mód rájönni, hogy működik-e valami a valóságban. Most tanárokat vizsgál. A hasonló kísérletek találékonyságot és nem kis merészséget igényelnek.
In England -- I was about to say in the UK, but in England --
Angliában... kis híján Egyesült Királyságot mondtam, de Angliáról van szó,
(Laughter)
(Nevetés)
(Applause)
(Taps)
In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams, is Saracens. The manager and the coach there realized that all the physical training they do and the data-driven conditioning that they do has become generic; really, all the teams do exactly the same thing. So they risked an experiment. They took the whole team away, even in match season, on ski trips and to look at social projects in Chicago. This was expensive, it was time-consuming, and it could be a little risky putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?
Anglia egyik vezető rögbicsapata a Saracens. Vezetőjük és edzőjük rájött, hogy a végzett testedzés és az adatközpontú kondicionálás általánossá vált; minden csapat pont ugyanazt végzi. Kockázatos kísérletre vállalkoztak. A fociszezon ellenére az egész csapatot síelni és chicagói társadalmi projektek tanulmányozására vitték. Sokba került, időigényes és kissé kockázatos volt az egész rögbicsapatot sípályára küldeni.
(Laughter)
(Nevetés)
But what they found was that the players came back with renewed bonds of loyalty and solidarity. And now when they're on the pitch under incredible pressure, they manifest what the manager calls "poise" -- an unflinching, unwavering dedication to each other. Their opponents are in awe of this, but still too in thrall to efficiency to try it.
De azt tapasztalták, hogy visszatérve a játékosok hűsége és összetartása megújult, szorosabbá vált. Amikor elképesztő feszültségben pályán vannak, úgy viselkednek, amelyet a klubvezető "méltóságteljes egyensúly"-nak hív: ez az egymás iránti kitartó, rendíthetetlen odaadás. Ellenfeleik csodálják őket, de a hatékonyság rabságában ódzkodnak a módszert kipróbálni.
At a London tech company, Verve, the CEO measures just about everything that moves, but she couldn't find anything that made any difference to the company's productivity. So she devised an experiment that she calls "Love Week": a whole week where each employee has to look for really clever, helpful, imaginative things that a counterpart does, call it out and celebrate it. It takes a huge amount of time and effort; lots of people would call it distracting. But it really energizes the business and makes the whole company more productive.
A Verve nevű londoni cégnél a nagyfőnök minden mozgásban lévőt mér, de semmit sem talált, ami hatással lenne a termelékenységükre. "Szeretethét" néven kísérletet eszelt ki. Egy héten át minden munkatársnak keresnie kell olyan ügyes, hasznos és leleményes dolgokat, amelyeket a versenytárs alkalmaz, meg kell neveznie és dicsérnie kell őket. Sok időbe és fáradságba telik, számosan szalmacséplésnek tartották. De fölpezsdíti az üzletmenetet, és az egész cég termelékenységét fokozza.
Preparedness, coalition-building, imagination, experiments, bravery -- in an unpredictable age, these are tremendous sources of resilience and strength. They aren't efficient, but they give us limitless capacity for adaptation, variation and invention. And the less we know about the future, the more we're going to need these tremendous sources of human, messy, unpredictable skills.
Készültség, koalíciószervezés, találékonyság, kísérletek, merészség az előre nem látható korszakban: hatalmas ellenállóképesség- és erőforrás. Nem hatékonyak, ám határtalan lehetőséget nyújtanak alkalmazkodásra, változtatásra s újításra. Minél kevéssé ismerjük a jövőt, annál inkább szükségünk van emberi, zűrös, meg nem jósolható készségek hatalmas forrásaira.
But in our growing dependence on technology, we're asset-stripping those skills. Every time we use technology to nudge us through a decision or a choice or to interpret how somebody's feeling or to guide us through a conversation, we outsource to a machine what we could, can do ourselves, and it's an expensive trade-off. The more we let machines think for us, the less we can think for ourselves. The more --
De a technológiától való fokozódó függésünk közepette kimazsolázzuk e készségeket. Amikor csak technológiát alkalmazunk döntésre vagy választásra, valaki érzéseinek értelmezésére vagy beszélgetés lefolytatására, gépre bízzuk azt, amit magunk is megtehetünk; ez pedig drága kompromisszum. Minél többet hagyjuk a gépeket helyettünk gondolkodni, annál kevésbé használjuk a fejünket. Minél...
(Applause)
(Taps)
The more time doctors spend staring at digital medical records, the less time they spend looking at their patients. The more we use parenting apps, the less we know our kids. The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like, the less we can connect with people who are different from ourselves. And the less compassion we need, the less compassion we have.
Minél tovább bámulják az orvosok a digitális egészségügyi adatokat, annál kevesebb időt szánnak pácienseikre. Minél többet használunk nevelési alkalmazásokat, annál kevésbé ismerjük gyerekeinket. Minél több időt töltünk kiismerhető és hasonszőrű emberekkel, annál kevésbé vagyunk képesek tőlünk különbözőkkel kapcsolatba lépni. Minél kevesebb együttérzésre van szükségünk, annál kevesebb jut nekünk.
What all of these technologies attempt to do is to force-fit a standardized model of a predictable reality onto a world that is infinitely surprising. What gets left out? Anything that can't be measured -- which is just about everything that counts.
E technológiák bele próbálják erőszakolni a megjósolható valóság szabványosított modelljét végtelenül meglepő világunkba. Mi marad ki ebből? A nem mérhető dolgok, amelyek mindegyike számít.
(Applause)
(Taps)
Our growing dependence on technology risks us becoming less skilled, more vulnerable to the deep and growing complexity of the real world.
A technológiától való fokozódó függésünk a kisebb szakértelem, a reális világ mély és növekvő komplexitása miatti erősebb sebezhetőség veszélyét hordozzák magukban.
Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence that we know we will have to confront, I went and I talked to a number of chief executives whose own businesses had gone through existential crises, when they teetered on the brink of collapse. These were frank, gut-wrenching conversations. Many men wept just remembering. So I asked them: "What kept you going through this?"
Miközben a stressz és a zűrzavar szélsőségeiről gondolkodtam, melyekről tudjuk, hogy majd szembe kell velük szállnunk, beszéltem pár cégvezetővel, akiknek vállalkozása fennmaradási válságon esett át, mikor az összeomlás határán voltak. Őszinte, szívszaggató beszélgetések voltak. Sokan már az emlékektől is elsírták magukat. Megkérdeztem: "Minek köszönhetően úszták meg?"
And they all had exactly the same answer. "It wasn't data or technology," they said. "It was my friends and my colleagues who kept me going."
Mind pont ugyanazt felelték: "Nem adatok vagy technológia, hanem barátaim és munkatársaim tartottak életben."
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
Egyikük hozzátette: "Pont ellenkezőleg volt, mint a haknigazdaságban."
But then I went and I talked to a group of young, rising executives, and I asked them, "Who are your friends at work?" And they just looked blank.
Aztán fölkerestem egy csomó feljövőben lévő fiatal vezetőt, és megkérdeztem tőlük: "Kik a munkahelyi barátaitok?" Ők meg csak bambán néztek.
"There's no time."
"Nincs arra idő."
"They're too busy."
"Túlságosan el vannak foglalva."
"It's not efficient."
"Az nem hatékony."
Who, I wondered, is going to give them imagination and stamina and bravery when the storms come?
Azon tűnődtem, vajon ki nyújt nekik képzelőerőt, állóképességet és merészséget, mikor kitör a vihar?
Anyone who tries to tell you that they know the future is just trying to own it, a spurious kind of manifest destiny. The harder, deeper truth is that the future is uncharted, that we can't map it till we get there.
Aki azt állítja magáról, hogy ismeri a jövőt, az csak birtokolni próbálja a "sorsszerű küldetés" hamis változatát. A keményebb, mélyebb igazság, hogy a jövő ismeretlen, nem deríthetjük föl, míg oda nem érünk.
But that's OK, because we have so much imagination -- if we use it. We have deep talents of inventiveness and exploration -- if we apply them. We are brave enough to invent things we've never seen before. Lose those skills, and we are adrift. But hone and develop them, we can make any future we choose.
De ez rendben van, mert képzelőerőnk hatalmas... amennyiben használjuk. Ragyogó újító és fölfedező tehetségeink vannak... amennyiben foglalkoztatjuk őket. Elég merészek vagyunk eddig sosem látott dolgok fölfedezéséhez. Ha elvesztegetjük e képességeket, hánykolódni fogunk. De csiszolva és fejlesztve őket olyan jövőt teremtünk, amilyet szeretnénk.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)