Зробіть своє життя нестандартним

Наше сприйняття світу керується особистими алгоритмами: спостереженням за тим, як взаємодіють усі складові частини (і люди), що складають нашу особисту соціальну систему, та пошуком закономірностей для прогнозування того, що станеться далі. Коли системи поводяться лінійно та реагують миттєво, ми схильні бути досить точними у своїх прогнозах. Ось чому малюки люблять відкривати для себе вимикачі світла: причина та наслідок є безпосередніми. Дитина перемикає вимикач, і світло вмикається. Але наша прогностична здатність різко падає, коли є затримка в часі або нелінійність, як у випадку з генеральним директором, який показує кращі, ніж очікувалося, прибутки, лише для того, щоб здивуватися падінню ціни акцій.

Зустрічайте мого співавтора, стратега та інженера, який здобув освіту в Массачусетському технологічному інституті, Хуана Карлоса Мендеса-Гарсії, який консультує як стартапи, так і компанії зі списку Fortune 500. За словами Мендеса-Гарсії, однією з найкращих моделей для розуміння нелінійного світу є S-подібна крива , модель, яку ми використовували для розуміння поширення революційних інновацій, і яку, як ми з ним припускаємо, можна використовувати для розуміння особистих революційних змін — необхідних поворотів у наших кар'єрних шляхах.

У складних системах, таких як бізнес (чи мозок), причина та наслідок не завжди можуть бути такими чіткими, як зв'язок між вимикачем світла та лампочкою. Існують взаємозв'язки із затримкою в часі та залежні від часу, в яких величезні зусилля можуть мало що дати в найближчій перспективі, або в яких високий результат сьогодні може бути результатом дій, здійснених давно. S-подібна крива розшифровує ці системи, надаючи покажчики на шляху, який, хоча й часто проходить, не завжди очевидний. Наша гіпотеза полягає в тому, що ті, хто може успішно орієнтуватися, навіть використовувати, послідовні цикли навчання та максимального досягнення, що нагадують S-подібну криву, процвітатимуть у цю епоху особистісних потрясінь.

Давайте коротко розглянемо це. Згідно з теорією поширення інновацій — спробою зрозуміти, як, чому і з якою швидкістю ідеї та технології поширюються в різних культурах — поширення або впровадження відбувається відносно повільно на початку, поки не буде досягнуто переломного моменту. Потім настає гіперзростання, яке зазвичай відбувається десь між 10-15% проникнення на ринок. Насичення досягається на рівні 90%+.

Наприклад, для Facebook, враховуючи оціночну ринкову можливість в один мільярд, знадобилося приблизно 4 роки, щоб досягти проникнення у 10%. Як тільки Facebook досяг критичної маси в сто мільйонів користувачів, почалося гіперзростання завдяки мережевому ефекту (тобто друзі та родина тепер були у Facebook), а також вірусності (оновлення електронною поштою, фотоальбоми для друзів друзів тощо). Хоча ми можемо вагатися, залежно від наших даних, коли Facebook досягне насичення, немає сумнівів, що темпи зростання почали сповільнюватися і тепер обмежені, хоча б з жодної іншої причини, кількістю людей, які мають доступ до сервісу. ( Ось ще трохи про математику Мендес-Гарсії щодо Facebook та S-кривої .)

Коли ми прагнемо розвинути компетентність у новій галузі знань, просуваючись по особистій кривій навчання, спочатку прогрес повільний. Але завдяки цілеспрямованій практиці ми набираємо обертів, вступаючи в благотворне коло, яке штовхає нас у золоту середину прискореного розвитку компетентності та впевненості. Потім, коли ми наближаємося до майстерності, починається порочне коло: чим більш звичним стає те, що ми робимо, тим менше нам подобається «приємний» ефект навчання: ці два цикли утворюють S-подібну криву.

Одним із анекдотичних прикладів того, як модель S-подібної кривої може допомогти нам краще передбачати майбутнє, є досвід гравця в гольф Дена Маклафліна . Ніколи не зігравши 18 лунок у гольф, у квітні 2010 року Маклафлін звільнився з роботи комерційного фотографа, щоб досягти мети стати провідним професійним гравцем у гольф завдяки 10 000 годин цілеспрямованої практики. Протягом перших 18 місяців покращення було повільним, оскільки Маклафлін спочатку практикував свої патінги, чіпінги та драйви. Потім, коли він почав складати різні частини разом, покращення прискорилося, що узгоджується з поведінкою гіперзростання. Хоча він не відстежував, як швидко зменшувався його гандикап, що унеможливлювало для нас побудову S-подібної кривої, через 28 місяців проекту він перевершив 91% з 26 мільйонів гравців у гольф, які реєструють гандикап у базі даних Асоціації гольфу США (USGA). Не дивно, що темпи його покращення (якщо вимірювати його як гандикап) зараз сповільнюються, оскільки він стикається з конкуренцією з боку 10% найкращих гравців у гольф аматорів.

Так само, як розуміння S-подібної кривої може стримувати зневіру під час накопичення нових знань, воно також може допомогти нам зрозуміти, чому нудьга настає, як тільки ми досягаємо плато. Коли ми наближаємося до майстерності, темп нашого навчання сповільнюється, і хоча здатність щось робити автоматично передбачає компетентність, це також означає, що наш мозок тепер виробляє менше нейромедіаторів, що викликають задоволення — захоплива поїздка закінчилася.

У міру того, як наш рівень навчання досягає піку, якщо ми не зможемо перейти на нові витки, ми можемо фактично прискорити власний занепад. Це не обов'язково означає фінансовий крах, але наше емоційне та соціальне благополуччя постраждає. Сол Каплан , головний каталізатор у Business Innovation Factory, каже: «Моє життя було присвячене пошуку крутої кривої навчання, тому що саме там я виконаю свою найкращу роботу. Коли я виконаю свою найкращу роботу, гроші та статус завжди йдуть слідом». Або, перефразуючи Джеймса Оллворта , «Стів Джобс вирішив дилему новатора, тому що він ніколи не зосереджувався на прибутку, а на все кращих і кращих продуктах». Забудьте про плато прибутку: шукайте та масштабуйте криву навчання.

S-подібна ментальна модель переконливо свідчить про особистісні зриви. Ми можемо досить вправно прораховувати наше майбутнє, коли все лінійно, але ні бізнес, ні життя не є лінійними, і зрештою, те, що нашому мозку потрібно, навіть вимагає, - це дофамін непередбачуваності. Що ще важливіше, оскільки ми живемо у все більш зигзагоподібному світі, найкраща крива, яку ви можете кинути вперед, - це ваша здатність переходити від однієї кривої навчання до наступної.

Цей пост був написаний у співавторстві з Хуаном Карлосом Мендесом-Гарсією , керуючим директором 8020world. Він народився в Колумбії, жив і працював в Азії, Європі та Сполучених Штатах. Хуан Карлос має ступінь магістра ділового адміністрування Массачусетського технологічного інституту Слоуна, ступінь магістра системної інженерії та ступінь бакалавра з електротехніки.

Авторське право на зображення належить Хуану К. Мендесу та Вітні Джонсон, 2012. Усі права захищено.