Kolektivní vědění ukrývá sílu a moc

Podniky už dlouho využívají týmy k řešení problémů. Ale slova řešit, zkoumat, pochopit a naslouchat nyní získala zcela nový význam. Díky novým technologiím, včetně aplikací Web 2.0, mohou nyní podniky čerpat z kolektivní "moudrosti" v mnohem větším měřítku než dosud. Větší využití informačního trhu, wiki, crowdsourcing, koncepce "moudrosti davů", sociálních sítí, kolaborativního softwaru a jiných nástrojů vycházejících z webu představuje posun v přístupu, jakým firmy rozhodují. Nazvěme to začínající érou Decisions 2.0.

Řešení problému znamená dva důležité úkoly:

1) hledání řešení, které zahrnuje formulování problému a stanovení sady pracovních hypotéz;

2) vyhodnocení různých alternativ generovaných v prvním kroku.

Každý z těchto úkolů je vystaven různým předsudkům. Například při hledání řešení máme tendenci upřednostňovat informace. Při vyhodnocování řešení můžeme mít sklon vidět cestu i tam, kde není, a být nadměrně ovlivněni tím, jak je řešení prezentováno.

Kolektivní inteligence může zmírnit efekty těchto předsudků. Proto mnoho podniků začíná využívat kolektivní inteligenci prostřednictvím Web 2.0 a dalších technologií. Některé aplikace se zaměřují na hledání řešení. Například InnoCentive je webová stránka, jejímž prostřednictvím podniky mohou uveřejnit svůj problém a požádat o řešení s tím, že vítězný účastník dostane peněžní odměnu. Jiné aplikace se věnují vyhodnocování. Na stránce HSX uživatelé hodnotí současné filmy a výsledky jsou indikátorem jejich výdělečného potenciálu. A ještě další aplikace se zabývají jak hledáním, tak vyhodnocováním. Stránka Digg žádá účastníky, aby na ní uveřejňovali zajímavé články a hlasovali o těch již uveřejněných.

Při využívání kolektivní inteligence by podniky měly uvážit tyto tři aspekty:

1. Dosah

Podnik může chtít využít jiné lidi nebo skupiny než obvykle. Může například chtít přesáhnout hierarchické nebo funkční bariéry v podniku, nebo může dokonce chtít pomoc zvenčí. Snad nejlepším příkladem je vývoj otevřeného softwaru. Výchozí filozofie je, že existují lidé, kteří vám mohou pomoci, a navíc to nejsou nezbytně takoví, jaké byste očekávali.

2. Agregace součtem

Podniky mohou sbírat informace z nesčíslných zdrojů a pak je určitým způsobem zprůměrovat. Celek se pak samozřejmě rovná součtu částí (nebo jakémusi jejich průměru). Příkladem mohou být aplikace jako informační nebo predikativní trhy. Zde je důležité udržet správný poměr mezi diverzitou účastníků a znalostmi. Obojí je zapotřebí v různé míře, v závislosti na aplikaci. Například u Best Buy, největšího internetového obchodu s elektronikou, se používají interní informační trhy pro řadu prognostických aktivit. Informační trh ale funguje chabě, když se kladou otázky o konkurenceschopnosti, o níž mají zaměstnanci Best Buy jen omezené znalosti.

3. Samoorganizace

Mechanismy, které umožňují interakci mezi členy skupiny, mohou vést k celku, který je víc než součet jeho částí. Příkladem takového konstruktivního užití samoorganizace je Wikipedia či Digg. Tyto aplikace umožňují lidem vytvářet hodnotu přidáváním nebo vyškrtáváním příspěvků jiných účastníků. Ale je zde nebezpečí: Jestliže interakční mechanismy nejsou správně nastaveny, může se stát, že celek bude méně než součet jeho částí.

Aplikace, která čerpá z kolektivní inteligence, může být v zásadě jednoduchá, ale její realizace extrémně obtížná. Například ztráta kontroly je klíčovým problémem, společným pro všechny formy kolektivní inteligence. Může se projevit mnoha způsoby. Jedním z nich jsou nechtěné a nežádoucí výsledky - kolektiv přijme rozhodnutí, které by mohlo podnik poškodit. Stejně tak rozhodnutí sice nemusí být špatné, ale podnik není připraven je přijmout. A pak je tu i otázka, kdo je odpovědný za špatné rozhodnutí přijaté kolektivně?

Jednou z nejzávažnějších otázek vzhledem ke kontrole pak je, zda zahrnout do procesu externisty. Nejenže prozradíte informace o podniku vnějšímu světu, ale poskytuje to také prostor lidem, kterým nemusí vždy jít o nejlepší výsledek pro vás. Na druhé straně čerpání z diverzity a znalostí vnějšího světa může vést k podstatně lepším výsledkům, pokud se to správně provede.

Využití kolektivní inteligence rovněž vyžaduje, aby podnik zvolil správný poměr mezi diverzitou účastníků a jejich znalostmi. Sebevětší diverzita ale nepomůže, pokud účastníci o věci nevědí vůbec nic. Varovným příkladem je finský fotbalový klub PK35. Před několika lety jeho kouč vyzval fanoušky, aby hlasováním na mobilním telefonu pomohli rozhodovat o náboru hráčů, tréninku, a dokonce taktice hry. Sezona skončila špatně, kouč byl propuštěn a rozhodování podle fanoušků zrušeno.

Platí také, že to, co motivuje lidi, aby se účastnili kolektivního rozhodování, se může značně lišit. Stimuly jako peněžní odměny, ceny a jiné mohou být efektivní pro stimulaci k aktivitám jako predikční trhy. U jiných aplikací na peněžní odměně záleží méně než na uznání. Jak ukazují otevřené softwary, účast v komunitě, přání postoupit své znalosti nebo sdílet své zkušenosti a smysl pro občanskou povinnost mohou být mocnými stimuly.

Když se lidé mohou podílet na rozhodování, pravděpodobnost, že někteří toho zneužijí, se zvyšuje s velikostí skupiny. Ke kontrole takových přečinů může přispět implicitní kodex chování. Ale starost účastníka o jeho pověst může mít také negativní efekt a vést k nadměrně konzervativním rozhodnutím v obavě, aby se nezmýlil.

Starost o duševní vlastnictví se může projevit dvěma způsoby. Za prvé, podnik musí odhalit informace o svých problémech, aby přiměl jiné přemýšlet o nich, přičemž tato transparentnost může být pro mnohé podniky nežádoucí, zejména pro ty, které přísně střeží své duševní vlastnictví. Za druhé, když podnik hledá myšlenky zvenčí, musí určit, zda a jak uplatní majetková práva na výsledné duševní vlastnictví.

Snad nejobtížnější je konstrukce mechanismu, který musí splňovat výchozí kritéria. Například, měl by každý účastník mít stejný hlas, nebo by někteří jednotlivci měli mít v kolektivu větší slovo? A pokud ano, jak takové jednotlivce vybrat?

Jinou základní otázkou ohledně mechanismu je, zda využít distribuované nebo decentralizované rozhodování. V distribuovaném rozhodování, které je nejběžnější formou kolektivní inteligence, určitý počet lidí přispívá k jednomu rozhodnutí. Vezměte webové stránky jako ManyEyes či Swivel, kde účastníci vkládají datové soubory, s nimiž jiní mohou pracovat se snadno použitelnými nástroji. Četné příklady reakce na katastrofy, od tsunami v roce 2004 po hurikán Katrina, pak ukázaly sílu decentralizovaného rozhodování lidí, kteří byli na místě. V takových situacích sofistikované plány vypracované centrální administrativou neuspějí.

Kolektivní rozhodování je dosud prováděno převážně empiricky a na každý příklad úspěchu jako Wikipedia připadají četné projekty, které neuspěly kvůli chybnému mechanismu. A i aplikace jako Wikipedia, které na první pohled vypadají jednoduše, spoléhají na složitou hierarchii pečlivě vybraných editorů. Proto se některé podniky rozhodly tuto aplikaci přesně kopírovat. Příkladem je Intellpedia, nástroj vyvinutý pro americkou zpravodajskou komunitu, která je přímou kopií Wikipedie.

Podniky realizují aplikace Decisions 2.0 pro řadu účelů, včetně výzkumu a vývoje, výzkumu trhu, servisu zákazníkům a managementu znalostí. Druh aplikace samozřejmě ovlivní, jakým způsobem je hodnocen úspěch, ale manažeři by si měli pamatovat, že klíčové změření úspěchu lze získat až v průběhu procesu, ne-li teprve na jeho konci. Například přesnost prognóz lze měřit až poté, co k události došlo.

V takových případech by manažeři měli uvážit užití klíčových indikátorů, které budou sloužit pro hodnocení aplikace předtím, než lze provést konečné zhodnocení.

Univerzálním klíčovým indikátorem je angažovanost - zda aplikace stimulovala aktivní angažovanost lidí smysluplným způsobem. U velké části projektů Decisions 2.0, které propadly, je zřejmě primárním důvodem neúspěchu právě nedostatek angažovanosti.

Faktem je, že aplikace Decisions 2.0 zpravidla fungují v praxi lépe, než teorie předpovídaly.

Eric Bonabeau je zakladatelem společnosti Icosystem Corporation, která se specializuje na vytváření internetových systémů.

(Převzato z časopisu Moderní řízení)

Nástroje kolektivní inteligence

- Wiki je označení webů (nebo obecněji hypertextových dokumentů), které umožňují uživatelům přidávat obsah, ale navíc jim umožňují měnit stávající obsah.

- Web 2.0 označuje to, co někteří lidé považují za další fázi vývoje webu, včetně jeho architektury a aplikací. Tato fáze se vyznačuje následujícími rysy: změnou hypertextových stránek z izolovaných úložišť informací na webové aplikace pro koncové uživatele; tvorbou a distribucí webového obsahu dostupnou komukoliv, otevřenou komunikací a sdílením; organizovanějším obsahem s propracovanější hyperlinkovou strukturou.

- Crowdsourcing je narážkou na outsourcing, tedy situaci, kdy si jedna firma objedná část výroby u firmy jiné. Díky stále většímu rozšíření internetu je dnes snadné nahradit firmu internetovým davem (crowd).

- Digg nemá žádný vlastní obsah, ten mu dávají jeho uživatelé. Princip je takovýto: Registrovaný uživatel nalezne na internetu zajímavý článek a odkaz s popiskem přidá na web. Pokud si ho jiný uživatel přečte a bude se mu líbit, může ho kliknutím "diggnout", což znamená hlasovat pro něj, doporučit. Příspěvky se automaticky třídí podle počtu "diggnutí" a dostávají se v příčkách serveru výš a výš. Ty nejlepší se nakonec dostanou i na hlavní stránku své kategorie (články jsou tříděny do kategorií a vy tak můžete číst třeba jen ty z oboru, který vás zajímá) a na přední příčky celého serveru.

- Groupthink je způsob myšlení jednotlivců, úmyslně odpovídající zachování shody ve skupině. Skupinové myšlení v zájmu shody skupiny potlačuje nezávislost rozhodování jedince a jeho samostatnost, dochází k tlaku na uniformitu a autocenzuře.