Hayatınızı Bir Eğriye Dönüştürün

Dünya görüşümüz kişisel algoritmalar tarafından desteklenir: Kişisel sosyal sistemimizi oluşturan tüm bileşenlerin (ve insanların) nasıl etkileşim kurduğunu gözlemlemek ve bundan sonra ne olacağını tahmin etmek için kalıplar aramak. Sistemler doğrusal davranıp anında tepki verdiğinde, tahminlerimizde oldukça isabetli olma eğilimindeyiz. İşte bu yüzden küçük çocuklar ışık düğmelerini keşfetmeyi severler: neden ve sonuç anında ortaya çıkar. Çocuk düğmeye basar ve ışık yanar. Ancak, beklenenden daha iyi kazançlar elde eden ancak hisse senedi fiyatının düşmesine şaşıran bir CEO örneğinde olduğu gibi, zaman gecikmesi veya doğrusal olmayan bir durum olduğunda öngörü gücümüz düşer.

MIT mezunu stratejist ve mühendis Juan Carlos Méndez-García, hem yeni kurulan şirketlere hem de Fortune 500 şirketlerine danışmanlık yapıyor. Méndez-García'ya göre, doğrusal olmayan bir dünyayı anlamak için en iyi modellerden biri, yıkıcı yeniliklerin yayılmasını anlamak için kullandığımız ve kendisi ve benim kişisel dönüşümleri , yani kariyer yollarımızdaki gerekli dönüm noktalarını anlamak için de kullanılabileceğini düşündüğümüz S-eğrisi .

Bir işletme (veya beyin) gibi karmaşık sistemlerde, neden ve sonuç ilişkisi her zaman ışık anahtarı ile ampul arasındaki ilişki kadar net olmayabilir. Büyük çabaların kısa vadede çok az getiri sağlayabileceği veya bugün elde edilen yüksek çıktının uzun zaman önce atılan adımların sonucu olabileceği, zaman gecikmeli ve zamana bağlı ilişkiler vardır. S eğrisi, sıklıkla geçilen ancak her zaman belirgin olmayan bir yol boyunca işaretler sağlayarak bu sistemleri çözümler. Hipotezimiz, S eğrisine benzeyen ardışık öğrenme ve maksimuma ulaşma döngülerinde başarılı bir şekilde ilerleyebilenlerin, hatta bunları kullanabilenlerin, bu kişisel bozulma çağında başarılı olacaklarıdır.

Hızlıca bir gözden geçirelim. Yeniliklerin yayılması teorisine göre (fikirlerin ve teknolojinin kültürler arasında nasıl, neden ve ne hızda yayıldığını anlamaya çalışan bir teori), yayılma veya benimseme başlangıçta nispeten yavaştır, ta ki bir dönüm noktasına ulaşılana kadar. Ardından, genellikle pazar penetrasyonunun %10-15'i arasında gerçekleşen hiper büyümeye girilir. Doygunluk ise %90 ve üzeri bir oranda gerçekleşir.

Örneğin Facebook'ta, tahmini pazar fırsatının bir milyar olduğu varsayıldığında, %10'luk bir penetrasyona ulaşması yaklaşık 4 yıl sürdü. Facebook yüz milyonluk kritik bir kullanıcı kitlesine ulaştığında, ağ etkisi (yani arkadaşlar ve aile artık Facebook'taydı) ve virallik (e-posta güncellemeleri, arkadaşların arkadaşları için fotoğraf albümleri vb.) nedeniyle aşırı büyüme başladı. Facebook'un ne zaman doygunluğa ulaşacağı konusunda girdilerimize bağlı olarak tartışsak da, büyüme hızının yavaşlamaya başladığı ve artık, başka bir sebep olmasa bile, hizmete erişebilen kişi sayısıyla sınırlı olduğu kesin. ( İşte Méndez-García'nın Facebook ve S eğrisi matematiği hakkında daha fazla bilgi .)

Yeni bir uzmanlık alanında yetkinlik geliştirmeye çalışırken, kişisel öğrenme eğrimizde ilerlerken, başlangıçta ilerleme yavaştır. Ancak bilinçli pratik sayesinde ivme kazanır ve bizi hızla yetkinlik ve özgüvenin en üst noktasına taşıyan erdemli bir döngüye gireriz. Ardından, ustalığa yaklaştıkça kısır döngü başlar: Yaptığımız şey ne kadar alışkanlık haline gelirse, öğrenmenin "iyi hissettiren" etkilerinden o kadar az keyif alırız: bu iki döngü S eğrisini oluşturur.

S-eğrisi modelinin geleceği daha iyi tahmin etmemize nasıl yardımcı olabileceğine dair anekdotsal bir örnek, golfçü Dan McLaughlin'in deneyimidir. Hiç 18 delikli golf oynamamış olan McLaughlin, Nisan 2010'da 10.000 saatlik bilinçli pratikle üst düzey profesyonel bir golfçü olma hedefini gerçekleştirmek için reklam fotoğrafçılığı işini bıraktı. İlk 18 ay boyunca, McLaughlin önce put, çip ve vuruşlarını çalıştığı için gelişimi yavaştı. Daha sonra, çeşitli parçaları bir araya getirmeye başladıkça, hiper büyüme davranışıyla tutarlı olarak gelişimi hızlandı. Handikapının ne kadar hızlı azaldığını takip etmediği ve bu nedenle bir S-eğrisi oluşturmamızı imkansız hale getirdiği halde, projenin 28. ayında, ABD Golf Birliği (USGA) veri tabanına handikap kaydeden 26 milyon golfçünün %91'ini geçti. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, en iyi amatör golfçülerin %10'luk dilimindeki rakipleriyle karşı karşıya kaldığı için gelişim hızı (handikap olarak ölçülürse) yavaşlıyor.

S eğrisini anlamak, yeni bilgiler edinirken cesaretsizliği uzak tutabildiği gibi, aynı zamanda durağan noktaya ulaştığımızda can sıkıntısının neden başladığını anlamamıza da yardımcı olabilir. Ustalığa yaklaştıkça öğrenme hızımız düşer ve bir şeyi yapabilme yeteneği otomatik olarak yetkinlik anlamına gelse de, beynimizin artık daha az iyi hissettiren nörotransmitter ürettiği anlamına gelir; yani heyecan yolculuğu sona erer.

Öğrenme sürecimiz zirveye ulaşırken, yeni eğrilere atlamada başarısız olursak, aslında kendi düşüşümüzü hızlandırabiliriz. Bu illa ki finansal bir çöküş anlamına gelmez, ancak duygusal ve sosyal refahımız etkilenecektir. Business Innovation Factory'de Baş Katalizör olan Saul Kaplan şöyle diyor: "Hayatım dik öğrenme eğrisini aramakla geçti çünkü en iyi işimi orada yapıyorum. En iyi işimi yaptığımda, para ve itibar her zaman onu takip etti." Ya da James Allworth'un ifadesiyle, "Steve Jobs, yenilikçinin ikilemini çözdü çünkü odağı asla kâr değil, giderek daha iyi ürünlerdi." Kâr durgunluğunu unutun: bir öğrenme eğrisi arayın ve ölçeklendirin.

S-eğrisi zihinsel modeli, kişisel bozulma için ikna edici bir gerekçe sunar. İşler doğrusal olduğunda geleceğimiz hakkında hesaplamalar yapmakta oldukça usta olabiliriz, ancak ne iş ne de yaşam doğrusaldır ve nihayetinde beynimizin ihtiyaç duyduğu, hatta talep ettiği şey, öngörülemezliğin dopaminidir. Daha da önemlisi, giderek zikzaklaşan bir dünyada yaşadığımız için, rekabete atabileceğiniz en iyi eğri, bir öğrenme eğrisinden diğerine sıçrama yeteneğinizdir.

Bu yazı, 8020world'ün genel müdürü Juan Carlos Mendez-Garcia ile birlikte yazılmıştır. Kolombiya doğumlu olan Mendez-Garcia, Asya, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nde yaşamış ve çalışmıştır. Juan Carlos, MIT Sloan'dan MBA, Sistem Mühendisliği alanında Yüksek Lisans ve Elektrik Mühendisliği alanında Lisans derecelerine sahiptir.

Görsellerin telif hakkı 2012 Juan C. Mendez ve Whitney Johnson'a aittir. Tüm hakları saklıdır.