Postavljanje pravih pitanja često je važnije od brzog pronalaženja odgovora. Upravo ta sposobnost razlikuje uspješne lidere, kvalitetne strategije i učinkovitu primjenu umjetne inteligencije.
U dizajnerskom razmišljanju postoji poznato pravilo: velik dio procesa rješavanja problema odnosi se na razumijevanje toga što je problem zapravo. Prije traženja rješenja potrebno je prepoznati pravi izazov, a to je moguće samo postavljanjem kvalitetnih pitanja.
Zašto je važno razumjeti stvarni problem?
Izvršni direktor Prezija Jim Szafranski istu je lekciju naučio u dva različita razdoblja svoje karijere – najprije radeći na projektima umjetne inteligencije u čeličnoj industriji, a zatim vodeći globalnu platformu za prezentacije.
U oba slučaja ključni pomak nije donijela nova tehnologija, već postavljanje pravih pitanja.
Umjesto fokusiranja samo na učinkovitost strojeva, pažnja je usmjerena na rokove isporuke kupcima. Umjesto analiziranja problema unutar korisničkog sučelja, istraživalo se što korisnici zapravo žele postići.
Odgovor je često bio jednostavan: najvažnije im je završiti prezentaciju na vrijeme.
Razlika između optimizacije i pravog smjera
Mnoge organizacije izvrsno optimiziraju postojeće procese. Koriste različite pokazatelje, ciljeve i analitiku kako bi radili brže i učinkovitije.
Međutim, puno je rjeđe zastati i provjeriti vodi li sav taj trud prema pravom cilju.
To je razlika između optimizacije i usmjerenja. Optimizacija poboljšava postojeći put, dok usmjerenje provjerava vodi li taj put prema željenom rezultatu.
Kako otkriti što kupci zaista trebaju?
Prezi je u početku provodio detaljne razgovore s korisnicima o problemima unutar platforme. Takva istraživanja pomogla su u poboljšanju proizvoda, ali nisu otkrivala širu sliku.
Pravi pomak dogodio se kada su istraživanja počela uključivati pitanja o ciljevima korisnika. Fokus se prebacio s njihova ponašanja na rezultate koje žele ostvariti.
U jednom trenutku korisnici su prije ulaska u alat trebali odgovoriti kada trebaju završiti svoju prezentaciju. Time je tvrtka dobila jasniji uvid u njihove stvarne potrebe.
Umjetna inteligencija ne može riješiti pogrešno definiran problem
Primjena umjetne inteligencije često se povezuje s automatizacijom. No automatizacija sama po sebi ne jamči uspjeh.
Ako organizacija pokušava riješiti pogrešan problem, čak i najbolja tehnologija može postati samo dodatni trošak ili odvlačenje pažnje.
Zato lideri trebaju razmišljati o krajnjem rezultatu koji žele postići njihovi korisnici. Tek tada umjetna inteligencija može donijeti stvarnu vrijednost.
Jasna svrha vodi do boljih odluka
Najuspješnije organizacije nisu nužno one s najnaprednijim alatima. Često su to one koje najbolje razumiju svoju svrhu.
Kada je problem jasno definiran, svaka odluka postaje jednostavnija. Zapošljavanje, ulaganja i razvoj proizvoda tada dobivaju jasan smjer.
Szafranski smatra da je problem dobro definiran onda kada ga je moguće jednostavno objasniti članu obitelji koji ne poznaje industriju u kojoj radite.
Bolja pitanja važnija su od novih alata
Postavljanje pravih pitanja jedna je od najvrjednijih vještina suvremenog vodstva. Timovi mogu imati najbolje tehnologije i najnaprednije alate, ali bez jasnog razumijevanja problema teško mogu ostvariti njihov puni potencijal.
Najvažniji zadatak lidera nije samo osigurati bolje alate. Njihova je odgovornost pomoći ljudima da postavljaju bolja pitanja i usmjere energiju prema onome što je zaista važno.
Izvor: Fast Company; prijevod i prilagodba: financa.ba
Prilikom preuzimanja obvezno navesti izravni link na članak.
