Be duomenų, mes tik dar vienas asmuo su savo nuomone!

Straipsnio autorius: Rolandas Motieka

Organizacijose dažnai girdime:  „Bandėme – nepavyko!“, „Dirbtinis intelektas – tik trumpalaikis trendas!“, „Mūsų procesai jau efektyvūs!“.

Iš pirmo žvilgsnio tai skamba kaip tvirtos išvados, tačiau realybėje – tai sprendimai, priimti ne faktais, o nuomone.

Kai sprendžia nuomonės

Organizacijų pažangą dažnai stabdo ne technologijų ar finansų trūkumas, o žmonės, kurie vadovaujasi emocijomis ar ankstesnėmis nesėkmėmis:

• vadovas, kartą nesėkmingai įdiegęs sistemą, atmeta visus naujus pasiūlymus, nepaisydamas to, kad technologijos per tuos metus galėjo iš esmės pasikeisti;
• IT specialistas, skeptiškai žiūrintis į dirbtinį intelektą, įtikina kitus jo nenaudoti, remdamasis ne dabartinių sprendimų galimybėmis, o senais stereotipais;
• finansų vadovas dėl brangių projektų praeityje atmeta naujas iniciatyvas, neanalizuodamas, ar dabartiniai sprendimai galėtų būti ekonomiškesni ir efektyvesni.

Problema ta, kad šie žmonės dažnai užima strateginių sprendimų pozicijas, tačiau jų sprendimai formuojami remiantis emocijomis ar fragmentiškais prisiminimais, o ne sistemine analize.

Kas nutinka ignoruojant duomenis?

Nors organizacijos turi gausybę informacijos – pardavimų statistiką, klientų elgseną, darbuotojų produktyvumą – dažnai remiamasi „intuicija“ ar „patirtimi“.

Dar didesnė problema – ignoruojamas vertingiausias duomenų šaltinis: darbuotojų kasdienė patirtis.

• Pardavėjas žino, kodėl klientas persigalvojo per derybas, tačiau šis „jausmas“ niekada netampa sistemingais duomenimis.
• Gamybos darbuotojas nujaučia, kada įranga „streikuos”, bet šis „supratimas“ lieka tik jo galvoje.
• Klientų aptarnavimo specialistas mato besikartojančias problemas, tačiau jo „pastebėjimai“ niekada netampa sistemine analize.

Ši vertinga patirtis – darbuotojų intuicija, pastebėjimai, kasdieniai sprendimai – nefiksuojami į sistemas ar analizes arba tai daroma „10+” skirtingų sistemų. Kokios galimos viso to pasekmės: praleistos galimybės, neišnaudotas potencialas, atsilikimas nuo konkurentų, kurie savo darbuotojų žinias pavertė duomenimis ir konkurenciniu pranašumu.

Ką rodo statistika? Valstybės duomenų agentūros tyrimai atskleidžia realią situaciją:

• 8,1 % įmonių nenaudoja dirbtinio intelekto dėl kompetencijų trūkumo,
• 6,7 % – dėl teisinio neapibrėžtumo,
• 6,1 % – dėl per didelių sąnaudų ar nesuderinamų sistemų.
• DI naudojančių įmonių dalis Lietuvoje 2024 m. pasiekė 8,8 % (nuo 4,9 % 2023 m.),
• ES vidurkis – 13,5 %.

Išvada: barjerai nėra tik finansiniai – svarbūs ir kompetencijų bei strateginiai klausimai. Dar svarbiau tai, kad dauguma organizacijų šių sprendimų nepriima remdamosi faktų analize – tiesiog nusprendžia, kad „per brangu“ ar „per sudėtinga“, neišanalizavę realių galimybių.

Be to šių galimybių beveik neįmanoma išanalizuoti jei neturime vieningos duomenų valdymo sistemos!

Duomenimis grįstas požiūris

Efektyvūs sprendimai turėtų gimti ne garsiausių balsų susitikimuose, o remiantis sistemine faktų analize. Prieš atmetant automatizacijos ar DI galimybes, verta išsiaiškinti:

• kur daugiausiai prarandama laiko,
• kur atsiranda daugiausiai klaidų,
• dėl kokių priežasčių prarandami klientai,
• kokie veiksniai lemia konkurentų pranašumą rinkoje. (Ne tik vietinės, bet ir tarptautinės rinkos konkurentų).

Inovacijų varikliai – kaip juos atpažinti ir palaikyti

Organizacijų transformacija prasideda ne nuo vadovybės sprendimų, o nuo žmonių, kuriems „nebėra nesvarbu“. Pokyčius dažniausiai skatina procesų savininkai – darbuotojai, kurie kasdien susiduria su neefektyvumais ir nusprendžia ieškoti sprendimų.

Jų bruožai. Šie žmonės nekreipia dėmesio į pasakymus „čia neįmanoma“ ar „mes jau bandėme“. Jie pradeda nuo mažų dalykų – automatizuoja savo darbo procesą, išbando naujus įrankius, o svarbiausia – visada matuoja rezultatus.

Kaip juos atpažinti? Jie dažnai užduoda nepatogius klausimus, pavyzdžiui, „kodėl mes tai darome, ar nebandėte to daryti kitaip?“. Jie siūlo paprastus sprendimus sudėtingoms problemoms, nebijo eksperimentuoti ir neskaičiuoja sugaišto laiko bandymams.

Kaip jiems padėti? Organizacijos turėtų suteikti jiems laisvę eksperimentuoti bei prieigą prie duomenų ir įrankių. Svarbu klausytis jų pasiūlymų, vertinti jų idėjas, nesėkmes matyti kaip mokymosi galimybes ir garsiai džiaugtis pasiekimais.

Kokią sėkmę jie kuria? Kai kiti darbuotojai pamato konkretų poveikį – sutaupytą laiką, mažiau klaidų, didesnį klientų pasitenkinimą – skepticizmas ima nykti. Tokie sėkmės pavyzdžiai organizacijoje plinta tarsi užkrečiama liga – tik šį kartą gera prasme.

Ateities organizacijos, kurios jau keičia požiūrį:

• pereina nuo „manau, kad…“ prie „duomenys rodo, kad…“.
• kiekvieną strateginį sprendimą grindžia analize,
• eksperimentuoja mažais žingsniais ir matuoja rezultatus,
• mažina subjektyvių nuomonių poveikį,
• ugdo darbuotojų supratimą, kad jų kasdienė patirtis yra vertingas duomenų šaltinis.

Kai organizacija išmoksta paversti darbuotojų žinias duomenimis, ji formuoja neįkainojamą mokymosi kultūrą. Pardavėjas pradeda fiksuoti, kas veikia derybose, gamybos darbuotojas dokumentuoja įrangos elgsenos šablonus, klientų aptarnavimo specialistas sistemingai analizuoja problemų tipus.

Tokia kultūra kuria ne tik kuria konkurencinį pranašumą, bet ir skatina darbuotojų įsitraukimą – žmonės jaučiasi esantys dalimi kažko didesnio nei kasdienė rutina.

Jie mato, kad jų duomenyse pastebėtos idėjos gali realiai pakeisti organizacijos veiklą.

👉 Ar Jūsų organizacijoje sprendimus vis dar lemia nuomonės, ar jau duomenys?