Harvard Business Review – главный деловой журнал в мире. Каждый год HBR выпускает сборник, в который входят самые важные статьи за прошедший сезон.В выпуске 2017 года подобраны публикации по вопросам менеджмента, стратегического планирования и управления кадрами, связанные главной идеей: человеческие знания и опыт продолжают играть важнейшую роль в бизнесе, несмотря на развитие высоких технологий.Как создать атмосферу сотрудничества и максимально эффективно использовать опыт разных подразделений компании? Как с помощью дизайн-мышления разрабатывать инновации, которые найдут отклик у широкой аудитории? Можно ли слепо доверять данным, полученным с использованием объективных математических алгоритмов? Как найти общий язык с представителями разных культур и научиться искренне сопереживать коллегам и клиентам? Ответы на все эти вопросы помогут руководителям компаний из самых разных отраслей современного бизнеса.
Руководитель проекта
Корректор
Компьютерная верстка
Дизайн обложки
Published by arrangement with Harvard Business Review Press (USA) via Alexander Korzhenevski Agency (Russia)
«Люди являются главным источником устойчивой конкурентной дифференциации», – пишут Рэм Чаран, Доминик Бартон и Деннис Кэри в своей статье «Люди важнее стратегии. Новая роль директора по персоналу». Но это не всегда так. Возьмем растущее напряжение между человеком и машинами. До какой степени технологии смогут заменить работников интеллектуального труда? Какова роль специалистов в мире больших массивов данных и алгоритмов прогнозирования?
В данном сборнике мы объединили статьи на эту и другие темы, опубликованные в
Открывает сборник статья, в которой исследуются принципы совместной работы индивидуумов. В последние годы тема сотрудничества приобрела особую популярность, так как дает организациям ряд преимуществ. Но стоит учесть, что сотрудничество влечет за собой и определенные риски: наиболее продуктивные сотрудники выгорают, неся на своих плечах основной груз работы всей команды. В статье «Груз сотрудничества» исследователи и профессора Роб Кросс, Реб Ребеле и Адам Грант рассматривают практические способы эффективного управления этой формой взаимодействия – путем равномерного перераспределения работы и вознаграждения эффективных усилий – с целью высокой производительности без изнурительного напряжения.
Наряду с фактором сотрудничества, организации получают огромные возможности в результате использования внушительных массивов данных, но и здесь существуют свои ограничения. В статье «Алгоритмы под контролем» профессора Майкл Лука, Джон Клейнберг и Сендхил Муллайнатан объясняют, на какие вопросы алгоритмы могут ответить, а на какие – нет, чтобы компании научились пользоваться ими более эффективно. Алгоритмы могут выявлять тенденции в данных, подсказывая выводы с невероятной скоростью и в колоссальных масштабах, однако авторы на примере рекомендаций, данных Netflix Google ads, наглядно демонстрируют, как эти же алгоритмы способны приводить к неожиданным последствиям, будучи разработанными слишком буквально или без учета всех важных целей. Для того чтобы выяснить, что является причиной, а что – следствием, выявить риски и принять важные решения, требуется знающий менеджер.
