Geef Je Leven Een Andere Wending

Onze kijk op de wereld wordt aangestuurd door persoonlijke algoritmen: we observeren hoe alle onderdelen (en mensen) waaruit ons persoonlijke sociale systeem bestaat, met elkaar interacteren en zoeken naar patronen om te voorspellen wat er vervolgens zal gebeuren. Wanneer systemen lineair handelen en direct reageren, zijn onze voorspellingen doorgaans vrij nauwkeurig. Daarom vinden peuters het zo leuk om lichtschakelaars te ontdekken: oorzaak en gevolg spelen zich direct af. Het kind zet de schakelaar om en het licht gaat aan. Maar ons voorspellend vermogen neemt af wanneer er sprake is van een vertraging of niet-lineariteit, zoals in het geval van een CEO die een beter dan verwachte winst behaalt, maar zich vervolgens verbaast over een daling van de aandelenkoers.

Maak kennis met mijn co-auteur, de aan het MIT opgeleide strateeg en ingenieur Juan Carlos Méndez-García, die zowel startups als Fortune 500-bedrijven adviseert. Volgens Méndez-García is de S-curve een van de beste modellen om een ​​niet-lineaire wereld te begrijpen. Dit model gebruiken we om de verspreiding van disruptieve innovaties te begrijpen, en volgens hem en mij kan het ook gebruikt worden om persoonlijke disruptie te begrijpen – de noodzakelijke wendingen in ons eigen carrièrepad.

In complexe systemen zoals een bedrijf (of een brein) zijn oorzaak en gevolg niet altijd zo duidelijk als de relatie tussen de lichtschakelaar en de gloeilamp. Er zijn tijdvertraagde en tijdsafhankelijke relaties waarin enorme inspanningen op de korte termijn weinig opleveren, of waarin een hoge output vandaag het resultaat kan zijn van lang geleden genomen maatregelen. De S-curve decodeert deze systemen door wegwijzers te bieden langs een pad dat, hoewel vaak bewandeld, niet altijd even duidelijk is. Onze hypothese is dat degenen die succesvol kunnen navigeren door, of zelfs kunnen benutten, de opeenvolgende cycli van leren en maximaliseren die lijken op de S-curve, zullen floreren in dit tijdperk van persoonlijke ontwrichting.

Laten we even snel kijken. Volgens de theorie van de verspreiding van innovaties – een poging om te begrijpen hoe, waarom en in welke mate ideeën en technologie zich door culturen verspreiden – verloopt de verspreiding of adoptie in het begin relatief traag, totdat een omslagpunt wordt bereikt. Dan komt er hypergroei, wat doorgaans ergens tussen de 10 en 15% van de marktpenetratie plaatsvindt. Verzadiging wordt bereikt bij 90% of meer.

Met Facebook bijvoorbeeld, uitgaande van een geschatte marktwaarde van één miljard, duurde het ongeveer vier jaar om een ​​penetratiegraad van 10% te bereiken. Toen Facebook een kritische massa van honderd miljoen gebruikers bereikte, kwam er een hypergroei op gang dankzij het netwerkeffect (d.w.z. vrienden en familie zaten nu op Facebook) en viraliteit (e-mailupdates, fotoalbums van vrienden van vrienden, enz.). Hoewel we, afhankelijk van onze input, kunnen kibbelen over wanneer Facebook verzadigd zal zijn, staat het vast dat de groeisnelheid is afgenomen en nu wordt beperkt, al was het maar door het aantal mensen dat toegang heeft tot de dienst. ( Hier is meer over Méndez-García's Facebook en S-curve-berekeningen .)

Wanneer we competentie willen ontwikkelen binnen een nieuw expertisegebied en een persoonlijke leercurve willen beklimmen, verloopt de vooruitgang aanvankelijk traag. Maar door doelbewuste oefening krijgen we grip en komen we in een positieve spiraal terecht die ons naar een optimale positie stuwt voor versnelde competentie en zelfvertrouwen. Zodra we het meesterschap naderen, begint de vicieuze cirkel: hoe meer we gewend raken aan wat we doen, hoe minder we genieten van de 'feel good'-effecten van leren: deze twee cycli vormen de S-curve.

Een anekdotisch voorbeeld van hoe het S-curvemodel ons kan helpen de toekomst beter te voorspellen, is de ervaring van golfer Dan McLaughlin . Zonder ooit 18 holes gespeeld te hebben, stopte McLaughlin in april 2010 met zijn baan als commercieel fotograaf om zijn doel na te streven om een ​​topprofessionele golfer te worden door 10.000 uur doelbewust te oefenen. Gedurende de eerste 18 maanden verliep de verbetering traag, omdat McLaughlin eerst zijn putten, chippen en drive oefende. Toen hij de verschillende stukjes op hun plaats begon te leggen, versnelde de verbetering, wat consistent is met hypergroeigedrag. Hoewel hij niet bijhield hoe snel zijn handicap afnam, waardoor het voor ons onmogelijk was om een ​​S-curve te bouwen, heeft hij na 28 maanden van het project 91% van de 26 miljoen golfers die een handicap registreren in de database van de US Golf Association (USGA) overtroffen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat zijn verbeteringssnelheid (gemeten als handicap) nu afneemt, omdat hij concurrentie ondervindt van de beste 10% amateur-golfers.

Net zoals inzicht in de S-curve ontmoediging op afstand kan houden terwijl we nieuwe kennis opbouwen, kan het ons ook helpen begrijpen waarom verveling toeslaat zodra we het plateau bereiken. Naarmate we het meesterschap naderen, neemt ons leertempo af, en hoewel het vermogen om iets te doen automatisch competentie impliceert, betekent het ook dat onze hersenen nu minder feelgoodneurotransmitters produceren – de sensatie is voorbij.

Als we onze leercurve niet kunnen bereiken, kunnen we, als we er niet in slagen om nieuwe curves te bereiken, juist onze eigen achteruitgang bespoedigen. Dat betekent niet per se een financiële ondergang, maar wel een deuk in ons emotionele en sociale welzijn. Saul Kaplan , Chief Catalyst bij Business Innovation Factory, vertelt: "Mijn leven draait om het zoeken naar de steile leercurve, want daar lever ik mijn beste werk af. Wanneer ik mijn beste werk lever, volgen geld en status altijd." Of, om James Allworth te parafraseren: "Steve Jobs loste het innovatorsdilemma op, omdat zijn focus nooit op winst lag, maar op steeds betere producten." Vergeet het winstplateau: zoek en bestijg een leercurve.

Het mentale model van de S-curve pleit overtuigend voor persoonlijke ontwrichting. We zijn misschien best goed in het berekenen van onze toekomst wanneer alles lineair is, maar noch het bedrijfsleven, noch het leven is lineair, en uiteindelijk is wat ons brein nodig heeft, of zelfs vereist, de dopamine van het onvoorspelbare. Belangrijker nog, nu we in een steeds zigzaggende wereld leven, is de beste curve die je de concurrentie kunt voorschotelen, je vermogen om van de ene leercurve naar de andere te springen.

Dit artikel is geschreven in samenwerking met Juan Carlos Mendez-Garcia , algemeen directeur van 8020world. Hij is geboren in Colombia en heeft gewoond en gewerkt in Azië, Europa en de Verenigde Staten. Juan Carlos heeft een MBA van MIT Sloan, een master in systeemtechniek en een bachelor in elektrotechniek.

Afbeeldingen copyright 2012 Juan C. Mendez en Whitney Johnson. Alle rechten voorbehouden.