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.
Son zamanlarda, Amerikalı bir süper market zincirinin lider kadrosu işlerinin daha çok verim almaya ihtiyacı olduğuna karar verdi. Bu yüzden dijital dönüşümlerini heyecanla karşıladılar. Denetleyici takımımız işe koyuldu ve algoritmik bir görev paylaştırıcı ile geri döndü. Beraber çalışmak yerine, her işçi gitti, giriş yaptı, işini aldı, yaptı, daha fazlası için geri geldi. Bu streoidler üzerine standartlaştıran ve iş paylaştıran bilimsel yönetimdi. Süper verimliydi.
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.
Ama tam anlamıyla değil çünkü görev paylaştırıcı, bir müşterinin ne zaman bir kutu yumurtayı düşüreceğini bilmiyordu, haşarı birkaç çocuğun monitörü devireceğini ya da yerel lisenin bir karar verdiğini ve yarın okula Hindistan cevizi getirileceğini tahmin edemiyordu.
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Tam olarak neye ihtiyacın olduğunu tahmin edebildiğinde verimlilik gerçekten iyi çalışır. Ama anormal veya beklenmedik bir şeyler ortaya çıktığında çocuklar, müşteriler, hindistan cevizleri gibi işte o zaman verimlilik bir işe yaramaz.
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.
Bu önemli bir mesele haline geldi, beklenmedikle başa çıkma kabiliyeti, çünkü beklenmedik norm haline geliyor. Bu yüzden, uzmanlar ve tahminciler 400 gün sonrası ve daha fazlası için tahminde bulunmaya istekli değiller. Neden mi? Çünkü son 20 veya 30 yıl boyunca, dünyanın çoğu komplike olmaktan kompleks olmaya evrildi, bu da şu anlama geliyor, evet örüntüler var ama kendilerini sürekli tekrar etmiyorlar. Bu çok küçük değişimlerin orantısız bir etki yapabileceği anlamına geliyor. Ve bu uzman olmanın hep yeterli olmadığı anlamına gelir çünkü sistem çok hızlı değişmeye devam ediyor.
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.
Bu da demek oluyor ki dünyada bu tür tahminlere uymayan çok büyük bir miktar var. Bu yüzden İngiltere Bankası, bir iflas olacak ama neden ve ne zaman olacağını bilmiyoruz diyecek. İklim değişikliğinin gerçekten olduğunu biliyoruz ama orman yangınlarının nerede patlak vereceğini tahmin edemiyoruz ve hangi fabrikaların sele kapılacağını bilmiyoruz. Bu yüzden şirketler, bir gecede pipetler, poşetler ve plastik şişedeki sular temel ihtiyaçtan reddedilmeye yönelince gafil avlanırlar ve toplumdaki bir değişiklik ünlüleri ve iş sahiplerini toplumdan dışlayınca şaşırırlar: aşırı belirsizlik. Çok fazla tahminle çelişen bir ortamda verimlilik bize yardımcı olmaz, aksine adapte olma ve karşılık verme kabiliyetimizi baltalar ve sarsar.
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.
Eğer verimlilik artık temel ilkemiz değilse geleceği nasıl ele almalıyız? Ne tür bir düşünce gerçekten bize yardım edecek? Ne tür yetenekleri savunmak için emin olmalıyız? Bence, eskiden zaman yönetimi hakkında çok düşünürdük, şimdi ihtimalleri düşünmeye başlamalıyız, genelde kesin olan ama özellikle belirsiz kalan olaylara hazırlanmalıyız.
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.
Bunun bir örneği Salgın için Hazırlıklı Olma Koalisyonu, CEPI. Biliyoruz ki gelecekte daha fazla salgın olacak ama nerede, ne zaman veya ne olacağını bilmiyoruz. Bu yüzden plan yapamıyoruz. Ama hazırlık yapabiliriz. Bu yüzden CEPI, hangi aşıların işe yaracağını veya hangi hastalıkların çıkacağını tahmin edemeyeceklerini bilerek çoklu hastalıklar için çoklu aşılar geliştiriyor. Bu aşılardan bazıları hiç kullanılmayacak. Bu verimsiz. Ama bu güçlü çünkü çok fazla seçenek sağlıyor ve bu da tek bir teknolojik çözüme bağımlı olmadığımız anlamına geliyor. Salgına duyarlılık aynı zamanda büyük oranda birbirini tanıyan ve birbirine güvenen insanlara bağlı. Ama bu ilişkileri geliştirmek zaman alır ve bir salgın yayıldığında çok az zaman olur. Bu yüzden CEPI, bazılarının asla kullanılmayacağını bilerek ilişkiler, arkadaşlıklar, ittifaklar geliştiriyor. Bu belki yetersiz, zaman kaybı ama güçlü.
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.
Güçlü düşünmeyi, finansal hizmetlerde de görebilirsiniz. Geçmişte bankalar bugün gerekenden çok daha az sermayeye sahipti çünkü çok fazla sermaye tutmak, onunla aşırı verimli olmak, bankaları çok hassas yapan şeyin ta kendisiydi. Daha fazla sermaye elde tutmak göründüğü üzere verimsiz. Ama güçlü, çünkü finansal sistemi sürprizlere karşı koruyor.
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.
İklim değişikliği konuşunda gerçekten ciddi olan ülkeler, çoklu çözümler benimsemeleri gerektiğini biliyorlar, çoklu yenilenebilir eneji türleri, sadece biri değil. En gelişmiş ülkeler yıllardır çalışıyorlar, su, yemek ve sağlık sistemlerini değiştiriyorlar çünkü biliyorlar ki düzgün tahminlere ulaşana kadar, bu bilgi çok geç gelebilir.
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.
Ticaret savaşları için de aynı yaklaşımı yapabilirsiniz, ve çoğu ülke öyle yapıyor. Bir büyük ticaret ortağı benimsemek yerine, herkesin arkadaşı olmaya çalışıyorlar çünkü hangi piyasaların birden istikrarsız olabileceğini tahmin edemeyeceklerini biliyorlar. Bu anlaşmaları yapmak zaman alıcı ve pahalı ama güçlü çünkü bütün ekonomilerini şoklara karşı dayanıklı hale getiriyor. Bu özellikle küçük ülkeler tarafından benimsenen bir strateji, kontrolde olacak kadar güçlü olamayacaklarını biliyorlar o yüzden çok fazla arkadaş yapmak daha iyi bir seçenek. Ama eğer hala verimlilik gizemine bağlanmış bir organizasyonda sıkışıp kaldıysanız bunu nasıl değiştirebilirsiniz? Deneylere bakalım.
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?
Hollanda'da evde bakım hemşiresi aynı süpermarket gibi yönetiliyordu: standart ve önceden yazılmış iş dakika dakikasına Pazartesi dokuz dakika, Çarşamba yedi dakika, Cuma sekiz dakika. Hemşireler bundan nefret ediyordu. Onlardan biri, Jos de Blok, bir deneme önerdi. Bütün hastalar farklı olduğundan ve tam olarak neye ihtiyaçları olduğunu bilmediğimizden, neden karar verme işini hemşirelere bırakmıyoruz?
Sound reckless?
Kulağa pervasız geliyor.
(Laughter)
(Kahkaha)
(Applause)
(Alkış)
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.
Deneyinde Jos, hastaların iyileşme süresinin yarı yarıya azaldığını ve maliyetlerin yüzde 30 düştüğünü buldu. Jos'a onu deneyiyle ilgili şaşırtanın ne olduğunu sorduğumda güldü ve dedi ki "Bu kadar büyük gelişme kaydetmenin bu kadar kolay olabileceği hakkında hiçbir fikrim yoktu çünkü bu masa başında oturarak ya da bilgisayar ekranına bakarak bilebileceğiniz veya tahmin edebileceğiniz bir şey değil." Bu hemşirelik şekli Hollanda'ya ve dünyaya yayıldı. Ama her yeni ülkede bu öncelikle deneyler ile başlıyor çünkü her yer biraz ve tahmin edilemeyecek derecede farklı.
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.
Tabii ki her deney işe yaramıyor. Jos itfaiye için benzer bir yaklaşım denedi ve işe yaramadığını keşfetti çünkü hizmet çok merkezi. Başarısız olan deneyler verimsiz görünüyor ama onlar çoğu kez gerçek dünyanın nasıl işlediğini anlamanın tek yolu. O da artık öğretmenleri deniyor. Bunun gibi deneyler yaratıcılık ve belli ölçüde cesaret gerektirir.
In England -- I was about to say in the UK, but in England --
İngiltere'de -- Birleşik Krallık'ta demek üzereydim, ama İngiltere'de --
(Laughter)
(Kahkaha)
(Applause)
(Alkış)
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?
İngiltere'de, önde gelen ragbi takımı ya da önde gelenlerden biri, Saracens. Takımın antrenörü ve başkanı, yaptıkları tüm fiziksel antrenmanların ve veri tabanlı koşullandırmanın jenerik haline geldiğini fark etti; gerçekten, tüm takımlar tam olarak aynı şeyi yapıyor. Riskli bir deney yaptılar. Tüm takımı maç sezonu boyunca bile kayak tatillerine ve Chicago'daki sosyal projelere bakmaya götürdüler. Bütün ragbi oyuncularını kayak pistine koymak, pahalı, zaman alıcı ve biraz riskli olabilirdi, değil mi?
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Ama oyuncuların yenilenmiş sadakat ve dayanışma tahvilleriyle geri döndüklerini gördüler. Artık sahada inanılmaz baskı altında olduklarında direktörün "dik durmak " diye adlandırdığı şeyi gösteriyorlar -- birbirlerine korkusuz ve değişmeyen özverileri. Rakipleri bunun şaşkınlığı içindeler ama bunu denemek için verimliliğe fazla bağlılar.
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.
Londra teknoloji şirketi Verve'de CEO hareket eden her şeyi ölçtü ama şirketin verimliliğinde değişiklik yapacak bir şey bulamadı. Bu yüzden, "Aşk Haftası" diye adlandırdığı bir deney tasarladı: Her çalışanın tüm hafta boyunca bir meslektaşının yaptığı gerçekten faydalı ve yaratıcı şeyleri söylemesi ve onu tebrik etmesi gerektiği bir deney. Bu çok fazla zaman ve emek harcıyor; bir sürü insan ona dikkat dağıtıcı diyebilir. Ama bu gerçekten işe enerji veriyor ve tüm şirketi daha verimli yapıyor.
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.
Hazırlıklı olmak, koalisyon kurmak, hayal gücü, deneyler, cesaret -- öngörülemeyen bir çağda, bunlar esnekliğin ve gücün muazzam kaynakları. Yeterli değiller ama bize adaptasyon, çeşitlilik ve buluş için sınırsız kapasite sağlıyorlar. Gelecek hakkında daha az bilgiye sahip oldukça insanlığın, dağınıklığın ve öngörülemeyen becerilerin bu muazzam kaynaklarına daha çok ihtiyacımız olacak.
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 --
Ama bizim büyüyen teknoloji bağımlılığımızda, bu becerileri köreltiyoruz. Teknolojiyi, bizi bir karara ya da bir tercihe dürtmek için, birinin nasıl hissettiğini yorumlamak için veya konuşmamızda bize rehberlik etmesi için kullandıkça kendi yapabileceğimiz bir şeyi bir makineye yaptırıyoruz ve bu da pahalı bir pazarlık. Makinelerin bizim için düşünmesine daha fazla izin verdikçe, kendimiz için daha az düşünebiliriz. Fazlası --
(Applause)
(Alkış)
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.
Doktorlar dijital tıbbi kayıtlara bakmakla daha fazla zaman harcadıkça hastalarına bakmakla daha az zaman harcıyorlar. Ebeveynlik uygulamalarını daha fazla kullandıkça çocuklarımızı daha az tanıyoruz. Sevmeyi öngördüğümüz ve planladığımız insanlarla zaman harcadıkça bizden farklı olanlarla daha az bağlantı kurabiliriz. Şefkate olan ihtiyacımız azaldıkça daha az şefkat görürüz.
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.
Bütün bu teknolojilerin yapmaya çalıştığı öngörülebilir gerçekliğin standartlaştırılmış modelini son derece şaşırtıcı dünyaya zorla sokmak. Geriye ne kalıyor? Ölçülemeyen herhangi bir şey -- yani kısacası her şey.
(Applause)
(Alkış)
Our growing dependence on technology risks us becoming less skilled, more vulnerable to the deep and growing complexity of the real world.
Teknolojiye olan ve gittikçe artan bağımlılığımız, bizi daha az yetenekli, gerçek dünyanın derin ve artan karmaşıklığına karşı daha zayıf olmaya itiyor.
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?"
Karşılaşacağımızı bildiğimiz stres ve kargaşanın uç noktaları hakkında düşünüyordum, gidip iş yerleri varoluşsal krize girmiş, yok olmanın eşiğine gelmiş baş yöneticiler ile konuştum. Bunlar dürüst, kaldırması zor sohbetlerdi. Bir çoğunun hatırlayınca gözleri yaşardı. Ben de onlara şunu sordum: "Bunların üstesinden gelmenizi ne sağladı?"
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."
Hepsi tam olarak aynı cevabı verdi. "Benim devam etmemi sağlayan veri veya teknoloji değil, arkadaşlarım ve meslektaşlarım."
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
Birisi ekledi, "İş ekonomisinin tam tersiydi."
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.
Sonra gittim ve bir grup genç ve yükselen yöneticiyle konuştum ve onlara işte arkadaşlarının kim olduğunu sordum. Sadece boş boş baktılar.
"There's no time."
"Vakit yok."
"They're too busy."
"Çok meşguller"
"It's not efficient."
"Yeterli değil."
Who, I wondered, is going to give them imagination and stamina and bravery when the storms come?
Merak ettim, fırtına gelip çattığında onlara hayal gücünü, cesareti ve dayanma gücünü kim verecek?
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.
Size geleceği bildiğini söylemeye çalışan biri sadece ona sahip olmaya çalışıyordur, belirgin kaderin sahtesi. Daha zor ve derin gerçek şudur ki gelecek henüz keşfedilmemiştir ve oraya ulaşana kadar da haritasını çıkaramayız.
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.
Ama sorun değil, çünkü eğer kullanabilirsek hayal gücümüz çok geniş. Eğer uygularsak çok derin yaratıcılık ve keşfetme yeteneklerimiz var. Daha önce hiç görmediğimiz bir şeyleri icat edecek kadar cesuruz. Bu yetenekleri kaybediyoruz ve akıntıya kapılmış gidiyoruz. Ama yeteneklerinizi güçlendirin ve geliştirin, istediğimiz geleceği inşa edebiliriz.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)