Flutterby Ninja Consulting

Organisaatio voi automatisoida valtavasti ja silti tulla huonommaksi ohjaamaan itseään. Syy on yksinkertainen: nopeampi toiminta ei vielä kerro, mitä järjestelmä yrittää pitää hallinnassa. Kybernetiikan näkökulmasta ratkaiseva kysymys ei ole vain, kuinka tehokas järjestelmä on, vaan mitä tavoitemuuttujia se säätelee, kuinka hyvin se havaitsee niiden poikkeamat ja kuinka nopeasti se pystyy korjaamaan niitä . Tässä syntyy regulaatiopääoma: organisaation kumuloituva kyky havaita, ennustaa ja korjata olennaisia poikkeamia pienemmällä kustannuksella ja lyhyemmällä viiveellä. 1. Ensin pitää tietää, mitä yritetään pitää hallinnassa Ajatellaan yritystä ohjausjärjestelmänä. Sen ympäristö muuttuu jatkuvasti: asiakkaiden kysyntä muuttuu, kustannukset muuttuvat, kilpailijat reagoivat, henkilöstön kapasiteetti vaihtelee, teknologia muuttaa tuotantotapoja, projektit myöhästyvät, laatu poikkeaa odotetusta. Organisaation pitää...

Useimmat organisaatiot mittaavat tuotoksia. Kuinka monta asiakasta palveltiin? Kuinka monta raporttia valmistui? Kuinka monta kampanjaa julkaistiin? Kuinka monta tuntia säästettiin tekoälyllä? Nämä ovat hyödyllisiä kysymyksiä, mutta ne katsovat järjestelmää vain yhden kierroksen verran. Kiinnostavampi kysymys on: Kasvattiko tämän päivän työ järjestelmän kykyä tehdä huomisen työ paremmin? Tätä kapasiteettia voidaan kutsua regulaatiopääomaksi . Regulaatiopääoma tarkoittaa järjestelmään kertynyttä kykyä havaita poikkeamia, valita tarkoituksenmukaisia toimia, toteuttaa niitä ja oppia niiden seurauksista. Se voi olla dataa. Se voi olla automaatio. Se voi olla parempi käyttöliittymä, toimintamalli, algoritmi, agentti, dokumentaatio tai organisaation oppima tapa tunnistaa ongelmat aikaisemmin. Oleellista on, että kerran tehty työ ei tuota vain yhtä lopputulosta. Se parantaa myös seuraavan kierroksen ohjauskykyä. Tuottavuus ja regulaatiopääoma eivät ole sama asia Ajate...

Hyvä käyttöliittymä ei vain näytä informaatiota. Se säätelee sitä, mikä informaatio pääsee vaikuttamaan päätöksiin. Yrityksissä puhutaan paljon informaation saatavuudesta. Harvemmin kysytään, mitä tapahtuu sen jälkeen, kun informaatio on saatavilla. CRM lähettää ilmoituksen. Teams vilkkuu. Dashboard näyttää punaista. Sähköposti saapuu. Tekoäly nostaa esiin poikkeaman. Kilpailijan julkaisu näkyy LinkedInissä. Myyntijohtaja kuulee yhdestä asiakkaasta käytäväkeskustelussa. Kaikki nämä kilpailevat samasta resurssista: ihmisen rajallisesta regulaatiokyvystä. Tässä kohtaa saatavuusheuristiikasta tulee käyttöliittymäongelma. Saatavuusheuristiikka ei ole vain ihmisen vika Saatavuusheuristiikalla tarkoitetaan yksinkertaistaen sitä, että helposti mieleen tulevat asiat vaikuttavat arvioihimme enemmän kuin niiden todellinen merkitys välttämättä oikeuttaisi. Yritysympäristössä helposti mieleen tuleva asia on usein myös helposti näkyvä asia. viimeisin asiakaspalaute äänekkäin...

Entä jos markkinointijärjestelmä ei lähettäisi kaikkea dataa jatkuvasti pilveen, vaan osaisi jo tiedon syntypaikassa päättää, mikä kannattaa säilyttää, mikä analysoida ja mikä voidaan jättää huomiotta? Tätä varten voidaan ajatella uudentyyppistä laitetta: hajautetun ymmärryksen ohjauslaitetta . Kyse ei välttämättä ole suuresta tekoälypalvelimesta. Päinvastoin. Ohjauslaite voisi olla muutaman kymmenen euron mikrotietokoneeseen tai mikrokontrolleriin perustuva laite, jonka tehtävänä on ohjata tiedon kulkua yrityksen eri järjestelmien, paikallisten tekoälymallien ja pilvipalvelujen välillä. B2B-markkinoinnissa tällainen arkkitehtuuri voi olla erityisen kiinnostava, koska markkinoijan ongelma ei yleensä ole datan täydellinen puute. Ongelma on, että signaaleja on liikaa. B2B-markkinoinnin ongelma on usein signaali–kohina-suhde B2B-yrityksen ympärillä syntyy jatkuvasti informaatiota: asiakkaiden verkkosivukäyntejä uutisia ja lehdistötiedotteita rekrytointi-ilmoituksia ...

The Luddism Premium: Does Technological Backlash Create Predictable Mispricing in Equity and Option Markets? Tiivistelmä. Teknologinen murros synnyttää taloudellisten vaikutustensa lisäksi poliittisia, institutionaalisia ja psykologisia vastareaktioita. Historiallisesti näitä reaktioita on usein kuvattu luddismiksi. Tässä artikkelissa luddismia ei kuitenkaan käsitellä yleisenä teknologiavastaisuutena vaan mitattavana erona teknologiaan kohdistuvan vastareaktion ja teknologian yritykselle aiheuttaman fundamentaalisen taloudellisen haitan välillä. Artikkeli esittää hypoteesin Luddism Premiumista : markkinat saattavat hinnoitella näkyvän teknologiavastaisen narratiivin, sääntelyriskin ja työmarkkinakonfliktin nopeammin tai voimakkaammin kuin niiden todellisen vaikutuksen yritysten tuleviin kassavirtoihin. Tämä voi synnyttää ennustettavia poikkeamia sekä osake- että optiomarkkinoille. Erityisen lupaava tutkimuskohde on optioiden volatiliteettiriskipreemio, koska teknologiseen vastarea...