ja tehingute jälgimise, toormetarnete õige koguse ja ajastuse arvutamise, palgatšekkide saatmise töötajatele, tarbijate abistamise toodete valimisel ja nende eest tasumisel jne.
Inimesed peaksid kasutama oma otsustusvõimet …
Mida peaksid töötajad tegema, kui nad on tänu ettevõttetarkvarale, veebile jms paberikaevandusest päästetud? Hammer ja Champy andsid raamatus „Reengineering the Corporation” selge vastuse: kuna arvutid tegelevad rutiiniga, peaks inimestel olema rohkem võimalust vabalt mõtelda. „Ümberkujundamisega kaob suurem osa ebaproduktiivsest tööst – kontrollimisest, kooskõlastamisest, ootamisest, seiramisest, jälgimisest … Ümber kujundatud protsessides osalevad inimesed on muidugi võimestatud. Protsessitöötajatena on neil nii võimalus kui ka kohustus mõtelda, suhelda, oma taipu kasutada ning otsuseid langetada.”
See on üldlevinud tõekspidamise selge väljendus: isegi maailmas, mis on täis riistvara, tarkvara ja võrke, säilitavad inimesed väärtuse tänu oma taibule – see on nende oskus arutleda viisil, mis küünib kaugemale lihtsate tehete tegemisest olemasolevate andmetega. Enamik meist möönab, et kui me suudaksime täita üksnes rutiinseid ülesandeid, oleksime praeguseks tööta, kuna arvutid on meist sedavõrd paremad. Ent ühtlasi on peaaegu kõigil meist uskumus, et suudame ära teha palju rohkem kui digitehnika, ehkki sellele tuleb kasuks Moore’i seadus – mis ütleb, et aja jooksul saab ühe kulutatud dollari eest järjest rohkem ja järjest kiiremat riistvara – ning see muutub eksponentsiaalselt suutlikumaks.
Aastakümnetepikkuste uurimustega on tõestatud, et meie mõttetegevus toimub tegelikult kahel eri moel. See teedrajav töö tõi Nobeli auhinna Daniel Kahnemanile, kes koos oma kaastöötaja Amos Tverskyga pani aluse valdkonnale, mida nüüd nimetatakse käitumisökonoomikaks.18 Kahneman tõestas koos oma kolleegidega, et meil kõigil on kaks mõtlemisviisi, mida ta nimetas süsteemiks 1 ja süsteemiks 2.19 Süsteem 1 on kiire, autonoomne, evolutsiooniliselt vana ega nõua suuri jõupingutusi ja see on tihedasti seotud sellega, mida me nimetame vaistuks. Süsteem 2 on vastand: aeglane, teadlik, evolutsiooniliselt hiline ning vaevanõudev. Kahneman kirjutab oma raamatus „Thinking, Fast and Slow” („Kiire ja aeglane mõtlemine”):
Süsteem 1 toimib automaatselt ja kiiresti, ilma eriliste pingutusteta ning teadliku kontrollita. Süsteem 2 suunab tähelepanu vaevanõudvatele vaimsetele tegevustele, mis seda nõuavad, sealhulgas keerukatele arvutustele. Süsteemi 2 tegevus on sageli seotud mõtestatud eneseväljenduse, valikuvabaduse ja keskendumise subjektiivse kogemisega.
Mõlemat süsteemi saab aja jooksul täiustada. Süsteemi 2 lihvitakse matemaatika- või loogikatundides. Süsteem 1 täiustub sujuvamalt ja mitmes suunas korraga pelgalt seeläbi, et inimene elab ja kogetust õppust võtab. Tuletõrjujatel tekib ajaga tunnetus, kuidas tuli hoones levib, personalijuhid õpivad rohkete intervjuudega õigeid kandidaate ära tundma ning go-mängijad saavad meistriks virgalt mängides. Mõistagi saab ja tulebki mõlemat süsteemi korraga täiustada. Patoloogid, haigusi diagnoosivad eriarstid, saavad paremaks nii biokeemiat õppides kui ka nähes rohkesti nii haigestunud kui ka terve koe näidiseid. Õppimine on sageli põhjalikum ja kiirem, kui me nii mõistame alusprintsiipe kui ka kinnistame neid veenvate näidetega.
Ärijuhtimise õppes on domineerinud mõlema süsteemi kombineerimine. Tulevased ärijuhid teritavad oma süsteemi 2 oskusi raamatupidamise, rahanduse ja mikroökonoomika kursustel. Intuitsiooni ja taibu – süsteemi 1 oskuste – täiustamiseks töötavad nad läbi palju juhtumiuuringuid ettevõtlusest, juhtimisest, eetikast ning muudelt aladelt. Paljudes ainetes kasutatakse mõlema süsteemi kombinatsiooni. Sama moodi toimitakse ka ülikoolide arsti- ja õigusteaduskondades.
Viimaks tuleb märkida, et inimesed on süsteemi 1 ja 2 oskuste poolest väga erinevad. Mõni on oivaline võrrandite ja nuputamisülesannete lahendamises, ent samal ajal jääb neil vajaka intuitsioonist ja elutarkusest. Teistele käib aritmeetika üle jõu, aga samas töötab nende vaist suurepäraselt.
Tehnika levides ei jää viimased sugugi halvemasse olukorda. Õigupoolest läheb neil suurepäraselt: kuna arvuti teeb ära kogu loogilise, reeglitel põhineva töö, jääb neile see, mida soovitavad Hammer ja Champy: inimtaibu rakendamine, otsuste langetamine ning lävimine kaasinimestega, et probleeme lahendada, võimalusi ära kasutada ja klientide soove täita.
Õigupoolest näib meile, et väga suures osas tänapäeva ärimaailmast on süsteem 1 tõusuteel. Endised tegevdirektorid kirjutavad raamatuid pealkirjadega, nagu „Avameelselt kõhutundest” ning „Rängad valikud”. Tehnokraadist on saanud halvustav silt juhile, kes on ülearu keskendunud andmetele ega tunneta piisavalt reaalse maailma komplekssust. 2010. aastal ilmunud raamatus „Rethinking the MBA: Business Education at a Crossroads” („MBA reform: äriharidus teelahkmel”) nimetati ärijuhtimise magistriõppe kavade tähtsaimate puudujääkide seas „taibu ja intuitsiooni kasvatamist segaste, eksitavate olukordade puhuks”. Raamatu mõttekäik on kooskõlas teosega „Reengineering the Corporation”: laskem inimestel harjutada ja teostada oma intuitsiooni ja taipu, et langetada arukaid otsuseid, samal ajal kui arvutid tegelevad matemaatika ja arvepidamisega. Oleme säärasest inimmõistuse ja masinate vahelisest tööjaotusest nii palju kuulnud ja näinud, et nimetame seda standardpartnerluseks.
… ainult et sageli nad ei oska
Standardpartnerlus kõlab veenvalt, ent vahetevahel ei tööta see sugugi hästi. Sageli saab paremaid tulemusi, kui võtta inimestelt – isegi väga kogenutelt ja haritutelt – otsustamise õigus üldse ära ning tugineda üksnes arvudele ja valemitele.
See on ootamatu väide ja ilmsetel põhjustel ka ebapopulaarne. Seega peame seda põhjalikult tõestama. Enne peame aga rõhutama, et süsteem 1 pole ettevõtluses väärtusetu. Kaugel sellest. Näeme veel, et inimese vaistul, taibul ja kiirel mõtlemisel on endiselt tähtis osa ning tippfirmad kasutavad neid uudsetel ja võrratutel viisidel – viisidel, mis osutavad uuele ja täiuslikumale partnerlusele mõistuse ja masinate vahel.
Ent esmalt peame näitama süsteemi 1 nõrkusi. Vaadakem neid teedrajavaid uurimusi, mis on osutanud isegi ekspertide taibu ja intuitsiooni tihti olulisele piiratusele.
• Sotsioloogiaprofessor Chris Snijders koostas Hollandi firmade tehtud 5200 arvutustehnika ostu põhjal matemaatilise mudeli, millega sai ennustada eelarvest kinnipidamist, tarne õigeaegsust ning ostjate rahulolu konkreetse tehinguga. Selle mudeli alusel ennustas ta neid näitajaid eri tehingute puhul mitmes erinevas sektoris ning palus seda teha ka nendes sektorites tegutsevatel ostujuhtidel. Snijdersi mudel oli ostujuhtide omast parem, isegi nendest, kes olid üle keskmise. Samuti leidis ta, et kogenud juhid ei olnud noortest paremad ning üldiselt ei osanud juhid tehinguid hinnata oma valdkonnas paremini kui mujal.
• Majandusteaduse professor Orley Ashenfelter koostas lihtsa mudeli – kõigest nelja avalikult saadava muutujaga ilma kohta –, et edukalt ennustada Bordeaux’ veinide kvaliteeti ja hinda ammu enne seda, kui need olid joogivalmis. Traditsiooniliselt olid nende noorte veinide hinda tugevasti mõjutanud tunnustatud veiniekspertide arvamused, kuid Ashenfelter kirjutas: „Üks kõige huvitavamaid [säärastest uurimustest] tekkivaid küsimusi on roll, mis nende uurimuste kohaselt on eksperdiarvamustel veinihindade määramisel … leidub tõendeid selle kohta, et eksperdiarvamus pole veini kvaliteeti määravate põhiteguritega seotud (s.o selle suhtes ortogonaalne) … Sellest johtub loomulikult vastuseta küsimus, mis täpselt määrab nõudluse eksperdiarvamuste järele.”
• Erik töötas koos nüüdseks Whartoni Ärikooli professoriks saanud Lynn Wuga välja lihtsa mudeli eluasememüügi ja -hindade ennustamiseks. Nad kasutasid Google Trendsi andmeid selle kohta, kui sageli otsiti igal kuul kõigis 50 USA osariigis mõisteid, nagu „kinnisvaraagent”, „eluasemelaen”, „eluasemehinnad” jne. Mudeli põhjal koostasid nad eluasememüügi kohta prognoose ja võrdlesid neid Rahvusliku Kinnisvaramaaklerite Ühingu ekspertide avalike prognoosidega. Kui tulemused selgusid, ületas nende mudel eksperte lausa 23,6 protsendiga, mis näitab, kui mõttekas on Google’i otsinguandmeid prognoosimismudelisse võtta.
• Järjekordne Eriku projekt puudutas