赋能(打造应对不确定性的敏捷团队)

作者简介

。。。

内容简介

错综复杂的环境需要新的管理方法 在伊拉克，先进的技术——“情景识别”和“通 用作战场景”，使我们获得了军事行动中的“圣杯” ，我们在战争中第一次能够看到所有的作战行动实时 展现在眼前。无人机提供的视频使我们能够看到任务 执行时的现场视频直播，而作战人员配备的麦克风则 提供了现场音频直播。我们能够获得人口、经济活动 、石油出口、发电量的数据，能够通过民调获得民众 的态度数据，还能够与友军保持实时联络。一种被称 作“蓝军跟踪系统”的技术能够通过全球定位系统的 监控，定位我们所有的车辆，因此我们的地图上能够 一直显示出我们各支部队的准确位置。这么多的技术 被证明确实具有极大价值，但就是无从进行预测。在 一个相对简单的世界里，我们所拥有的数据在预测方 面具有极大的价值，但事实是，这个世界正变得越来 越错综复杂，当我们试图进行预测时，我们不可避免 地等于在追逐自己的尾巴——它只会更加远离我们。 那些试图预测天气的气象学家们或许觉得，只要 能够获得有关蝴蝶翅膀的足够信息，他们的预测就能 够达到完美的程度。科学历史学家詹姆斯·格莱克则 指出这么做的愚蠢之处。即便我们在地球上每隔一英 尺就放一个探测器阵列，而且这些探测器都能够提供 完美无缺的数据，我们依然无法知道一个月后会不会 下雨。因为探测器之间的微小距离意味着数据还是会 有微小的瑕疵，而这些微小的瑕疵往往会导致结果上 严重的不同。我们花费巨大的力气，最多只能使得预 测能力有些许的提升，就如同特遣部队的实时信息固 然很强大，但无法使我们能够预测恐怖袭击。 我们听说过许多有关“大数据”的奇迹，而“大 数据”也的确以卓越的方式增进了我们对于这个世界 的理解。零售商们可以追踪哪些人购买了哪些商品， 他们又是在哪里购买的。社会学家能够爬梳大量的政 治、经济和社会信息，从中搜寻模式。这种技术存在 巨大的潜力，但是，就如同我们在伊拉克所使用的“ 蓝军跟踪系统”一样，它还是无法提供我们所渴求的 、有效的长期预测能力。充斥大量数据的记录可以用 来解释错综复杂现象是如何发生的，以及这些现象又 会如何演化，但它们无法告诉我们这些现象何时、何 地会发生。例如，有关病毒扩散的数据能让我们看到 在我们这个网络化的世界里病毒传染模式如何，却无 法知道病毒的下一次爆发会在哪里，也无法精确地知 道最终谁会染病，以及谁会是下一个感染者。可见， 理解和预测并不总是一回事。 数据能够以较高的精确度得出一些“通常情况下 ”的结论：在人口统计学上，某个特定年龄的人每天 在脸谱网上花费多少时间，甚至根据个人习惯，在某 个特定日子里他最有可能做的事情是什么。我有个朋 友在一家使用“大数据”的公司工作，这家公司用“ 大数据”就能提供上述这些预测。他曾经开玩笑地说 ，他能够说出我午饭会吃什么。不过其实他做不到这