学习:人类复杂性的视角 - Cognitive

21-09-27 banq

如果回到过去,有两本书被认为是为“系统思考”时代奠定了基础.:它们是 Hammer & Champy 1993 年 的《公司再造 :商业革命宣言》和 Peter Senge 1990 年的 《第五学科,学习型组织的艺术与实践.》 

无论这两本书如何从根本上改变事物,它们都代表了一种非常普遍的二分法的两个方面,这种二分法从那时起就一直存在于管理思想中。两者有阴阳两面。

  1. 业务流程再造 (BPR) 非常注重效率,但在良好的开端之后,似乎最终将重点放在降低成本上,裁员是其最大的特点。它的快速增长是因为它的推出恰逢 SAP 中的第一个 ERP 系统,这反过来又产生了对大型顾问团队的需求,这导致了咨询制造模式的大规模增长,这也推动了商学院和 MBA 的形成和快速崛起尽管随着将管理作为一种职业的想法不断发展,这一举措已经在进行中。
  2. 相比之下,学习型组织的理念与 BPR 的硬度形成对比,BPR 将人类视为更广泛的制造过程中易于丢弃的小部件。更多的人受到了第二本书 作者Senge 工作的启发,Senge他代表了系统动力学的一种普及形式,而不是整个系统思维,但他使用更广泛的短语作为他的《第五个学科》。

这两本书出版时,我正在经营一个业务部门,后来担任战略角色,将在公司启动 SAP/BPR 业务的建立。我和其他早期知识管理先驱将 Senge 的工作作为推动我们正在做的工作的部分灵感。

我们开始遇到的问题是如何让崇高的思想在实践中发挥作用?经理在制定目标等之前应该听取员工的意见是很好的,大多数经理说他们这样做了,但除了象征性的方式外,他们没有这样做。来自各种认知科学的理解的增长开始使心智模型的想法在本质上显得过于机械化和确定性。

Senge 《第五个学科》催生了一套方法,主要以研讨会的形式出现。大量系统图,大量淡化案例以坚持理论,以及大量对变革的劝勉。三十年后,我们或许应该问自己,为什么这本书及其后继者没有奏效。

 

描绘当下的潜在演变:

  1. 约束映射是使用过去几年开发的约束类型学的一项关键技术。约束可以包含或连接,它们可以在其他特征中具有弹性或稳健性,但总体而言,它们使我们能够了解我们所处位置的性质。
  2. 一旦确定了约束,我们就可以映射反事实空间(我在这里使用构造函数理论),也就是说我们首先定义什么是不可能的,而不是我们想要什么。
  3. 完成后,我们会查看我们的反事实陈述的时间方面 - 可以在多大风险下更改哪些约束?无论如何,我们可以对这些约束做出哪些改变?如果改变,将开辟更理想的未来途径。这创造了我们所处的位置,以及我们未来可以去的一系列阶段,我们将这些阶段设置为在未来的关键检查点进行审查。
  4. 转向为我们提供了探索不同 Cynefin 域的不同途径。如果专业知识的性质很明显,那么我们就会部署专业知识和分析。如果存在冲突的专家,我们使用短周期 Tripticon 来解决这些冲突,如果我们没有充分的假设,我们将部署人类传感器网络(见下文),如果它很复杂(而且大部分都会),那么我们进入第 5 阶段
  5. 然后我们寻求创建构造函数(并映射存在的内容)。构建者在产生可复制的结果时解决不确定性。所以一台机器一旦运行就会生产出相同的产品。在人类系统中,仪式和比喻做一些类似的事情。了解我们所拥有的,然后创建安全到失败的探针以查看哪些是可能的、可持续的和有利的,使我们能够了解我们可用的途径。
  6. 这项活动使我们能够看到生态系统是如何演变的,并允许我们加强理想的结果,不信任那些不理想的结果。向量变化理论在这里 更像是这些,而不是那些参与的方法。
  7. 我们使用人类传感器网络提供实时反馈循环,并将学习和想法实时捕获到叙事数据库中。这成为学习的资源库,并允许我们继续发展系统

在所有这些中,我们正在处理一个非常基本的事实;如果罪恶的能量成本低于美德的能量成本,那么你将得到罪恶。如果你想改变,你必须让你想要的路径的能源成本低于替代方案的能源成本。这个简单的声明是过去三十年的根本变化。我们正在创建一个生态系统,在该生态系统中,学习成本低于无知成本,并寻求阻止游戏玩法,该游戏适应自上而下的变革方法,寻求合规性和一致性。

 

普遍做法

  1. 建立非正式网络,或者如果您想要一个更高级的术语上下文无关信息渠道。纠缠三重奏和社交网络刺激是这里的方法。非正式网络保持正式系统的运行,但它们被很多人忽视,这意味着它们很容易被变态到老男孩(或女孩)网络。刻意的刺激避免了这种情况。
  2. 映射你的知识,以便在压力条件下从根本上重新利用它,或者只是在实践中更好地使用它。您存储它的粒度是关键和叙述数据库、决策信息映射和 ASHEN 都为此形成了一个方法体。
  3. 为您的员工以及公民、客户等创建人类传感器网络。这是 SenseMaker 与 MassSense 以及分布式场景规划和情境评估的主要用途之一。它还包括异常值识别和弱信号检测以及实时监控

 

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