• Jeff Doolittle.

开箱即用的思考对领导者来说是不够的


培养创新是一个关键的领导责任。今天领先'S动荡和数字市场需要更多陈词滥调的建议。领导性表现期望越来越复杂。领导者预计将提供低成本和高可靠性,标准化和个性化,全局一致性和局部敏感性,以命名几个。技术进步正在推动这种演变,因为领导者争夺为具有竞争优先事项的利益相关者提供选择。挑战领导者面临的是,我们的思想很容易受到熟悉的限制。一个封闭的心态是一个难以打开的事情。这是一个经典的"盲人男人和大象"个人的寓言问题是基于主观经历的绝对真实性。领导者在盒子外面思考的传统建议不足以产生显着的积极变化。寻求创新的领导者需要数据知情的创意思维。


“有一件事比改变更糟糕,这就是现状。”约翰·勒克罗

揭穿创新神话


基于变化的环境中的创新和分析茁壮成长。一个普遍持有的神话是,创新来自Epiphany与努力工作,个人牺牲和冒险。 AAC Newton如何发现重力的故事是普遍使用的普遍存在的创新过度简化的例子。实际上,ISAAC Newton使用数学来解释重力的作用,而不是苹果落在他的头上,导致发现。创新的ePiphany方面就像是最后一块拼图一起融合在一起。重要的是领导者清楚地看到问题的能力才能解决它而不是epiphany时刻。



有什么领导人真的需要


技术正在收集有可能制造或违反任何组织的卓越的信息。在2019年Gartner调查中人力资源领导者,只有21%的人认为他们的组织有效地使用人才分析来做出更好的决定。描述性,诊断,预测,规定,和认知分析提供具有技术的数据驱动的模型和创新过程中可视化的领导者。领导者需要能够在创新的四个阶段中的每一个中利用分析:

  1. 问题探索:回答可能存在的问题是什么?

  2. 问题选择:回答什么问题应该先解决?

  3. 解决方案探索:回答所选问题的可能解决方案是什么?

  4. 解决方案选择:回答所选问题的最佳解决方案是什么?



人工智能(ai)是一个gamechanger


人工智能正在重塑世界。 AI承诺加强领导者'决策速度通过使得今天可用的数据卓越,更好地管理创造性的复杂性和在整个创新过程中更好地提出问题。今天,AI已经积极影响了四个阶段的创新阶段。在涉及解决方案选择阶段的一个案例研究中,一支团队利用AI建模来确定来自60多个国家的1000个利益相关者的高额评估特征。在预测高度额定的特征之前,AI模型在比平均社区评级的评分中获得了23%。案例研究表明,AI确实有助于创新领导者自动化解决方案选择。挥发性市场奖励速度和速度为可用于产生更大优势的领导者创造了时间。


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参考:


巴特利特,r。(2013)。A 从业者's数据分析指南:使用数据分析来改善您的组织's 做决定和战略.麦克劳山。纽约。


BCG亨德森研究所。 (2020)。在与Yves Morieux的对话中的复杂性。//bcghendersoninstitute.com/in-conversation-with-yves-morieux-about-complexity-858c7ccf7b30


Berkun,S。(2010)。创新的神话(第一个)。 O'Reilly Media, Inc.


Kakatkar,C.,Bigram,V.,&Füller,J.(2020)。创新分析:利用人工智能在创新过程中。业务范围,63(2),171-181。


Kanter,R.(2020)。在建筑物之外思考:先进的领导者一次如何改变世界一个小型创新.Hachette Book Group,Inc。


Ledet,E.,McNulty,K.,Morales,D.,&Shandell,M.(2020)。如何伟大的人分析。麦肯锡& Company. //www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/how-to-be-great-at-people-analytics



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关于Jeff Doolittle.

他是MI宏伟急流的组织人才咨询的创始人。与Jeff一起工作的执行领导者将他描述为周到,决定性,聪明和合作。 Jeff是一家商业主管,拥有多十年的人才发展和组织战略经验,在财富100次与C-Suite Leaders合作,福布斯在许多行业中的25个私营,营利,非营利性和全球公司。

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