h�egy

Pár perce fejeztem be az iskola innovációs kurzusának negyedik foglalkozását. A kreativitás volt a téma: miért jönnek meglepő időpontokban és helyeken a nagy ötletek, segít-e a frusztráció, mi a szerepe a hangulatnak, a fizikai környezetek, a színeknek, modellezhető-e a kreatív folyamat, mit tehet egy vezető a kreativitás érdekében, hogyan dolgoznak a kiemelkedően kreatív cégek, mit tanulhatunk a 3M-től, a Google-től…

A foglalkozás második részében a Puli Space Technologies alapítója és vezetője, Pacher Tibor volt a vendégünk. Érdekes példa, sokféle tanulsággal: hogy működik egy innovációs verseny, hogy lehet több éven át eredményesen motiválni egy önkéntesekből álló csapatot, mik lehetnek a fejlesztési folyamat „melléktermékei”, hogyan lehet előnyt kovácsolni a szegénységből, hol lehet és kell technikai kompromisszumokat kötni, miért van szükség intenzív marketing munkára, mire lehet jó a Facebook és a Twitter…

Vahl Tamás: A zsiráf nyaka. Élménybeszámoló a multikról húsz év tapasztalatai alapján. Szerzőjét nagyjából ezer éve ismerem.

Húsz év nagy idő, a kilencvenes évek elejére kell tehát visszamennünk. Nyilván sokan átéltük az első találkozásokat a multikkal, vagyis a nagy nemzetközi cégekkel. Nekem például a telefon jut az eszembe. A nyolcvanas évek elején új lakásba költöztünk egy lakótelepen. Azonnal beadtam a telefonigénylésünket. Hosszú éveken át nem történt semmi, majd valamikor az évtized vége felé levelet hozott a postás: vásároljak telefonkötvényt, akkor hamarabb juthatok vonalhoz. Vásároltam, és csodák csodája: egy év se telt el, és otthon megcsodálhattunk a szénfekete készüléket, ami persze nem a mienk volt, hanem a Postáé.

Most jön a fordulat! A kilencvenes évek második felében befizettünk egy épülő társasházba. A kiválasztott telken még egy kapavágás sem történt, amikor – okulva a történteken – beadtam a telefonigénylésemet. Pár nap múlva csöngött a telefon a munkahelyemen: itt a telefon, de hol a ház?

Múlt és jelen, hét év várakozás áll szemben pár nappal, a kettő között lezajlott egy rendszerváltás, és persze a Posta is megváltozott: az új lakásba már egy multi hozta a telefont, hiszen a Postából kivált a MATÁV, ahol az irányítást németek és amerikaiak vették át.

Szép történet ez, de persze vannak kevésbé tetszetősek is. Vahl Tamásnak igaza van: a rendszerváltás alatt és közvetlenül utána valóban sok külföldi szerencselovag, haszonleső (amúgy nem feltétlenül rosszindulatú) kalandor jelent meg az országban. Ők voltak a multik előőrsei, a reguláris lovasság csak utánuk érkezett.

Egy egyetemi intézetben dolgoztam akkoriban. Nyilvánvaló volt, hogy be kell kapcsolódni az oktatás nemzetközi vérkeringésébe. Kinyitottuk az ablakokat (pontosabban kinyíltak azok maguktól), amiken aztán rajokban repültek be a kalandorok és kincskeresők. Volt olyan nap, hogy többel is tárgyalni kellett, mert előre persze nem lehetett tudni, ki kicsoda. Szerencsére egy-két kisebb kalanddal, beugratással átvészeltük ezt az időszakot. A komolyabb külföldi partnerek csak később érkeztek, velük aztán végre szakszerűen lehetett dolgozni, több évre szóló tervek alapján, tudatosan építkezve; ezek a királyok már nem voltak meztelenek.

A zsiráf nyaka nem idealizálja a multikat, de nem is festi azokat ördögnek. A multik egyszerűen vannak, együtt kell velük élni – talán ez a könyv legfontosabb üzenete. A multik a szabad versenypiac termékei. A multik kiismerhetők, annak ellenére, hogy a viselkedésük nem mindig racionális. A multi egy szervezet, a szervezet pedig emberekből áll, következésképpen úgy viselkedik, ahogy a szervezetek és az emberek általában: vízfejet növeszt, elbürokratizálódnak, elmátrixosodik, kontraszelekciós mechanizmusok fejlődnek ki benne, érdekharcok martalékává válik, stb.

A multik természetüknél fogva túlnőnek az országhatárokon, globálisan optimalizálnak, keveset törődnek a helyi érdekekkel. A méretekből, a szabványosításból, a központosításból eredő gazdaságosság vezérli őket. Mivel sokan közülük kint vannak a tőzsdén, ki vannak téve a pénzpiacok hullámzásainak, csőlátásának, alkalmi divatjainak, válságainak.

Vahl Tamásnak abban is igaza van, hogy a multik mára sokat veszítettek a népszerűségükből, egykori csáberejükből. De legyünk azonban óvatosak az ilyen megállapításokkal. A multikat talán nem szeretjük, de a termékeiket, a szolgáltatásaikat igen. Képzeljük el a világot multik nélkül! – olvasom a könyvben. Tényleg, képzeljük csak el: vajon meddig kellene várni telefonra?

Vahl Tamás könyve élménybeszámoló. Ez a legnagyobb erénye, de egyben a gyengéje is. Ezt láttam, ezt tapasztaltam, ilyennek láttam, ilyennek látom a multikat – mondja szerző. Ez tetszett, ez nem tetszett. Ezt történt velem és ez történt a barátaimmal, ismerőseimmel. Elszegődtünk a multikhoz, igyekeztünk kiismerni őket, kipróbáltuk, meddig lehet bennük elmenni, mennyire alakíthatók, formálhatók. Láttuk az erényeiket és a gyengéiket, követtük a fejlődési pályájukat.

A könyv a közvetlen élménybeszámolóknak köszönhetően élvezetes és tanulságos olvasmány. Ugyanakkor nem tudományos munka, nem is akar az lenni. Nincsenek benne hivatkozások, kutatási eredmények, a bevezetőt leszámítva nem találhatunk benne statisztikai adatokat. Hitelességét a közvetlen tapasztalat adja.   

Mi történik a tőzsdén való megjelenés után? Shai Bernstein a Stanfordi Egyetem üzleti iskolájának kutatója az innovációval kapcsolatban tette fel ezt a kérdést. Két vállalatcsoporttal dolgozott: az egyik tagjai megjelentek a tőzsdén, a másikba tartozók bejelentették ezt a szándékukat, de végül meggondolták magukat.

Bernstein adatai szerint a tőzsdések csoportjában a csatlakozás után romlott az innovációs teljesítmény: sok gyakorlott innovátor távozott tőlük, a megmaradóknak pedig csökkent a teljesítménye. A tőzsdei megjelenés tehát ártott a belső innovációnak. Hangsúlyozzuk, hogy a belsőnek; a külső innováció ugyanis felélénkült: mivel a tőzsdei bevezetés tőkéhez juttatta a vállalatokat, több pénzük lett a külső fejlesztési munkákra, felvásárlásokra. A tőzsdei megjelenés tehát megváltoztatta az innovációs stratégia fő irányát: a belső forrásokról a külsőkre helyeződött át a hangsúly.

Akik lemondtak a tőzsdei megjelenésről, könnyebben megtartották a régi, többnyire az alapítókhoz kötődő fejlesztőiket, viszont kevesebbet költhettek külső forrásokra.

A Vezérigazgató Találkozón (lásd az előző bejegyzést) meghallgattam egy nagyon profi előadást az új Mercedesek biztonsági rendszereiről. Sok ilyen van, engem leginkább a „predictive analytics”-hez közel állók érdekeltek. A lényeg: előrejelzések folyamatosan gyűjtött adatok alapján. A kocsi figyeli a vezetőt, és ha úgy gondolja, hogy az adatok veszélyt jeleznek, akcióba lép, például hangjelzéssel próbálja felébreszteni az elbóbiskoló sofőrt.

Adatgyűjtés, adatelemzés, előrejelzés, beavatkozás – nagyjából ezekből a lépésekből áll a folyamat. Az első két lépésnek nyilván akkor van értelme, ha a harmadik és a negyedik is ott van mellettük.

Képzeljünk el egy embert, akinek kiváló a memóriája: minden megragad a fejében, a szeme valóságos fényképezőgép, a füle magnetofon. Van viszont egy hibája: nem gondolkodik, vagyis az összegyűjtött rengeteg információval nem csinál semmit. Ilyen lenne az említett Mercedes okos előrejelzés és beavatkozás nélkül: száguldó adattárház, ami nem jó semmire.

A hasonlatot (szuper memória gondolkodás nélkül) Eric Siegel Predictive Analytics című könyvéből vettem. Szerzője az emberi viselkedés előrejelzésének statisztikai módszereivel foglalkozik, de nem a módszerek matematikájával, hanem a logikájával és hasznosításával. Aki olvassa, ne mindenféle matematikai statisztikai formulákra és eljárásokra számítson, hanem alapvetően üzleti megközelítésre: miért csinálják, hogyan csinálják, mi a haszna. Számtalan területet sorol fel, ahol a statisztikai, gépi tanulásra épülő előrejelzés hasznos lehet: vásárlási döntések, lemorzsolódás, hitelkockázat, gyógyszerek és orvosi terápiák hatása, politikai választások stb.

Siegel nem titkolja, hogy a módszerek nem tökéletesek, de szerinte egy elfogadható előrejelzés sokkal jobb a hasraütésnél, és ebben minden bizonnyal igaza van. Példái ismertetésénél mindig visszatér az alapkérdésekre: mit kell előre jelezni, és mit kell tenni, ha ez megtörtént. Hosszú fejezetben foglalkozik a kapcsolódó etikai problémákkal: a szorgalmas adatgyűjtők és elemzők (kereskedők, politikai pártok stb.) olyan dolgokat tudhatnak meg rólunk, amiket mi sem tudunk önmagunkról. Vissza lehet élni az adatbányászati eszközökkel felrajzolt profilokkal, előrejelzésekkel? Persze, válaszolja Siegel, miért ne lehetne. A befolyásolásnak komoly tudománya van, ami manapság leginkább a kiterjedt adatgyűjtésre és statisztikai alapú előrejelzésekre épül: ki mitől kattan be, milyen impulzusra vásárol meg valamit, szavaz valamelyik pártra.

A „predictive analytics” tulajdonképpen semleges tudomány, amit jó és rossz célra egyaránt lehet használni. Tanulságos és érdekes könyv, kissé laza szerkezetben, elkalandozó gondolatokkal.

A múlt héten két napot a XXV. Jubileumi Vezérigazgató Találkozón töltöttem, az elnöki asztalnál ülve. Meghallgattam minden előadást, vitát és kerekasztal-beszélgetést.

Már sok beszámolót írtam ezekről a találkozókról (2001-ben volt az első, jelenleg ősszel és tavasszal szokott lenni egy-egy). Azt is többször feljegyeztem, hogy mindegyiknek megvan a maga hangulata, ami, mivel sok vezető gazdasági szereplő van jelen (a létszám általában 120 és 160 között mozog), képet ad az ország gazdaságának állapotáról is.

Sokféle lehet ez a hangulat: optimista, pesszimista, várakozó, bizonytalan stb. A mostani nagyon vegyes volt, de azt nyugodtan kijelenthetem, hogy elsősorban a kivárás és a túlélés volt a középpontban, nagy tervekről, konkrét kitörési pontokról, hosszú távú stratégiákról viszonylag keveset hallottunk.

Bemelegítéséként minden ilyen találkozó előtt átnézek néhány tájékoztató anyagot. Most a KSH friss 2012. évi jelentése és az EU innovációs eredményjelző táblája volt a fő forrásom, az utóbbi természetesen azért, mert a találkozó vezértémája az innováció volt, és az elnöki feladatokon kívül jómagam is vezettem egy innovációs kerekasztalt.

A válság (vagy a mostani hazai helyzetet nevezzük inkább stagnálásnak) témáját senki sem kerülhette meg. A saját benyomásom az, hogy a válság idején határozottabban mutatkozik meg, hogy ki a jó vezető. A válság lecsupaszít, a siker ápol és eltakar, és ebben nincs semmi meglepő. Ha gazdaság jó állapotban van, fut a szekér, mindenki vásárol, beruház, sokkal könnyebb jó vezetőnek látszani: az általános fellendülést nehéz az egyéni teljesítménytől elválasztani. Emlékezzünk csak vissza a kilencvenes évek második felére: a sajtó tele volt CEO-sztárokkal, mindenki áhítattal várta a megnyilatkozásaikat. Aztán jött a dotcom-krízis, és sok királyról kiderült, hogy meztelen. Valószínűleg most is gyakran elkiáltja majd magát a mesebeli suszterinas.    

Íme egy újabb rész a technológiai fejlődés és a munkanélküliség összefüggéséről szóló cikkből. Ez is nyers még, az előző két részhez hasonlóan. Ez az utolsó szaksz, amit felteszek ide. Közben az elejét már részben átírtam. Ilyen az élet.

----------------------------

A kérdés tehát az, hogy a mostani infokommunikációs innovációs hullám (az informatika, a számítógépek, a modern távközlés, az internet korszaka) általános munkaerő-piaci hatásai és mérlege alapján miben különbözik a korábbi hullámoktól. A témával kapcsolatos elemzésekből (lásd pl. Brynjolfsson-McAfee 2011; Ford 2009) a következő gondolatmenet rajzolódik ki:    

(1) Az infokommunikációs technológia úgynevezett általános célú technológia (general purpose technology), amely a gazdaság szinte minden szektorában megjelenik és jelentős változásokat idéz elő (Szabó-Hámori 2006). Fejlődése exponenciális pályákat mutat, ezek közül a legismertebb a Moore törvényeként emlegetett jelenség: a számítógépek teljesítménye nagyjából tizennyolc hónaponként megduplázódik. Az exponenciális trendek több teljesítménymutatónál is jól megfigyelhetők: így nő az egységnyi felületen elhelyezhető tranzisztorok száma, a tárolókapacitás, a tárolt adatok mennyisége, a műveletek sebessége stb.

(2) Az emberi képességek ezzel szemben nem fejlődnek exponenciálisan, hiába ruházunk be többet az oktatásba (már aki), e téren a csökkenő hozadék törvénye érvényesül, sőt, egyes statisztikák stagnálást mutatnak (lásd pl. Gordon 2012, 16-17. o.). Bár a kutatási eredmények és a vélemények ellentmondásosak, feltételezhetjük, hogy ha egy fejlett országban megduplázzák az egy tanulóra fordított kiadásokat, a végzősök teljesítménye nem fog arányosan növekedni, különösen nem exponenciálisan.

(3) Az infokommunikációs technológia exponenciális trendjei már sok éve tartanak, Moore említett törvényét például 1965 óta követhetjük nyomon

[1]. Az ilyen trendek természetéből következően törvényszerűen elérkeztünk abba a szakaszba, amikor az évről évre bekövetkezett ugrások már óriásiak, a teljesítménymutatók meredeken emelkednek.  

(4) A számítógépek exponenciálisan növekvő teljesítménye idővel törvényszerűen meghaladja az átlagember (a nagy tömegek) stagnáló vagy alig emelkedő teljesítményét. Ez az idő elérkezett.

(5) Következtetés: az átlagember, a tömeg vesztésre áll a gépekkel szemben. Ennek fontos tünete a növekvő, a tartósan magas szinten ragadt munkanélküliség a világ sok országában. Fogalmazzunk óvatosabban: a munkanélküliség növekedésében, a „jobless recovery” jelenségében egyéb tényezők mellett a technológiai fejlődés is fontos szerepet játszik. A gépek egyre több ponton szorítják ki az embert. A válságokat követő fellendülések idején a vállalatok nem a létszámot növelik, hanem automatizálnak, gépesítenek.

(6) A technikai fejlődésnek korábban is sok szakma és állás esett áldozatául, a munkanélkülieket azonban idővel felszívták az új iparágak és tevékenységi körök. Most erre nem, vagy kevésbé lehet számítani: az exponenciális trend miatt a fejlődés túl gyors, ráadásul az infokommunikációs technológia mindent áthat, mindenütt megjelenik.

(7) A gépek elsősorban a jól algoritmizálható tevékenységekből szorítják ki az embereket, a munka nehézségi fokától, bonyolultságától függetlenül. Mivel egyre több tevékenység algoritmizálható, tulajdonképpen senki sincs biztonságban. Számos konkrét példát említhetünk erre. Az autóvezetés sokáig ellenállt az algoritmizálásának és automatizálásnak – a közelmúltban azonban az utakon megjelentek a Google és a BMW vezető nélküli autói. Ugyanez volt a helyzet a bonyolultabb mintázatok vizuális felismerésével – ma azt tapasztaljuk, hogy a számítógépes arcfelismerés rohamtempóban fejlődik, a finnországi Zen Robotics cég öntanuló algoritmussal dolgozó robotjai pedig nagy biztonsággal válogatják szét a különböző anyagú (fa, fém, kő) hulladékokat. Látványos fejlődés mutatkozik az algoritmizált és automatizált orvosi diagnosztika területén is (lásd pl. Topol 2012).

(8) Az elmúlt két évtizedben, mint korábban már jeleztük, sok munkahely vándorolt el a fejlett országokból, rontva az ottani foglalkoztatási statisztikákat és a munkavállalók alkupozícióját. Mivel az offshore outsourcing egyes fontos célországaiban (mindenekelőtt Indiában és Kínában) a bérek gyorsan emelkedtek, ez a trend sokat veszített a lendületéből, sőt, egyes helyeken megfordulni látszik. A bérekben mutatkozó, még mindig meglévő különbségek mellett más tényezőket (például a szállítási és készletezési költségeket, a kiszervezéssel járó kockázatot) is figyelembe vesszük, az outsourcing már nem feltétlenül vonzó alternatíva. A sajtóban egyre több példát találhatunk tevékenységek, gyárak visszatelepülésére az anyaországba. Tévedés azonban azt hinni, hogy ugyanannyi munkahely jön vissza, mint amennyi elment. A kiszervezés számos esetben csak előjáték az automatizálásához: a kiszervezett tevékenységet racionalizálják, szabványosítják – mindezek megkönnyítik a későbbi automatizálást, számítógépesítést.[2] Mindeközben a növekvő bérköltségek miatt a kiszervezés célországaiban is egyre több helyen robotokkal helyettesítik az embereket[3], azok viszont ugyanannyiba kerülnek Németországban, mint Kínában. Sok tevékenység tehát valóban visszatér vagy várhatóan vissza fog térni, a számítógépesítés és a robotok terjedése miatt viszont ez a trend nem feltétlenül javít a munkanélküliségi statisztikákon. Az ipari robotok új generációi a korábbiaknál könnyebben programozhatók, rugalmasabban alkalmazhatók, precízebbek.

A technológiai fejlődés (ami egyébként számtalan módon könnyíti meg és teszi jobbá az emberek életét) azzal, hogy kevesebb munkahelyet teremt, mint amennyit megszüntet, társadalmi feszültséget gerjeszt. Tegyük hozzá: az infokommunikációs innovációs hullám a jelenlegi fázisában más társadalmi problémákat is okoz vagy súlyosabbá tesz. Erik Brynjolfsson és Andrew McAfee már hivatkozott könyvükben (2011) a következő hármat emelik ki:

(1) A képzetlen munkaerő vesztésre áll a képzettel szemben. Az USA-ban például az elmúlt 50 (!) évben, vagyis nagyjából a hatvanas évek eleje óta csak a felsőfokú végzettségük bére emelkedett jelentősen és tartósan, a középiskolát végzettek bére stagnál, az annál alacsonyabb szinten iskolázottaké csökken; az utóbbiak tehát kevesebbet keresnek, mint a hatvanas évek elején.

(2) Mivel a földrajzi távolságnak egyre kisebb a jelentősége, az internet pedig mindenkit és mindent összekapcsol mindenkivel és mindennel, növekszik a valószínűsége annak, hogy a különböző piaci versenymezőnyökből „szupersztárok” emelkednek ki. A modern internetes gazdaságban sok területen megfigyelhetjük „a győztes mindent visz” jelenségét, különösen ott, ahol a hálózati hatás is érvényesül. Az eredmény a gyors differenciálódás, a sikerességben mutatkozó különbségek növekedése. Részben ezzel magyarázható a csúcsvezetői és beosztotti bérek közötti növekvő távolság is, ami ma már akár háromszázszoros is lehet, vagyis egy vezérigazgató háromszázszor is többet kereshet egy közönséges beosztottjánál. Az egyenlőtlenséggel kapcsolatos általános kép ellentmondásos. A statisztikák azt mutatják, hogy a világban az utóbbi években csökkent a szegények száma. A legszegényebb 20% jövedelme szinte mindenütt nőtt, talán Latin-Amerika egyes országait kivéve. Remény van rá, hogy ez a folyamat nem áll meg. India és Kína emelkedése nagyon pozitív hatást gyakorol a mutatókra. Indiában például ma milliók dolgoznak jól fizetett, értelmiségi munkakörökben, és ez nem történhetett volna meg modern infokommunikációs technológia nélkül. Még nagyobb azoknak a száma, akik ezt a csoportot kiszolgálják. Ugyanakkor a világ számos országában (így például az USA-ban, Kínában, Finnországban, Németországban, Lengyelországban, a balti államokban) nő az egyenlőtlenség a jövedelmek elosztásában, mélyül a szakadék a gazdagok és a szegények között (romlik az úgynevezett Gini-együttható), és ebben is szerepet játszik a technológiai fejlődés. Egy hasonlattal élve: az infokommunikációs innovációs hullám sok hajót megemel, de nem mindegyiket egyformán.

(3) A tőke és a munka általános versenyében az előbbi alkupozíciója erősödik.[4] A magas munkanélküliségi ráta, a számítógépesítés, az új generációs robotok gyors terjedése, a globális munkaerő-piaci verseny miatt a munkavállalók kevésbé tudják érvényesíteni az érdekeiket. Az eredmény: a vállalati nyereség nő, egyes vezető vállalatok óriási pénztartalékokat halmoznak fel, miközben a bérek stagnálnak vagy csökkennek.

Munkanélküliség, az alacsonyan képzett munkaerő romló pozíciója, növekvő jövedelmi különbségek, gyengülő munkavállalói alkupozíció – napjaink kényes társadalmi problémái ezek. Természetesen mindegyik bonyolult, többféle okra visszavezethető jelenség, de megjelenésükben, súlyosbodásukban a technológiai fejlődés, az infokommunikációs innovációs hullám is szerepet játszik.

Pár napja találkoztam egy könyvben (majd még írok róla) az alábbi tanulságos történettel.

Az időpont 2011, a helyszín a Hewlett-Packard, vagyis korunk egyik legnagyobb technológiai cége, legendás alapítókkal, sok évtizedes tapasztalattal, izgalmas fejlődési fázisokkal, üzleti iskolák tananyagába illő igazgatótanácsi csatározásokkal, felvásárlásokkal, vezetőcserékkel, stratégiai fordulatokkal. A két főszereplő Gitali Halder és Anindya Dey, a vállalat tudósai. A jelzett évben adatbányászati eszközökkel vizsgálták meg az alkalmazottak távozása előrejelezhetőségének kérdését.

Módszertani szempontból klasszikus eljárásról van szó. A HP-nek természetesen rengeteg adata van minden alkalmazottjáról: mikor lépett be, hány éves, mi a végzettsége, mennyi a fizetése és a jutalma, hányszor kapott emelést, előléptetést, továbbképzést stb. Nyilván azt is feljegyzik, hogy ki és mikor hagyta el a céget valamilyen okból. Ezek az adatok tehát ott rejtőzködnek a számítógépek tárolóin.

A távozás, a rotáció nyilván kényes kérdés egy ilyen szervezetnél. Ha egy jól felkészült, fontos munkát végző, értékes tudással, hasznos információkkal bíró ember elmegy, az akár komoly anyagi veszteségekkel is járhat.

Kérdés tehát, hogy mit lehet tenni az ilyen távozások megelőzése érdekében. 2011-ben a HP-nek több mint 330.000 alkalmazottja volt – nyilván nem lehet mindegyik mellé egy közlekedési rendőrt állítani. Elsősorban azokkal kellene foglalkozni, akiknél a távozás valószínűsége nagy.

De kik ezek?

Nos, a két tudós pont erre kereste a választ a maguk statisztikai modelljével. Összeszedték az alkalmazottakkal kapcsolatos fenti adatokat, az így összeállított adatbázisra ráuszították a statisztikai elemző programjaikat, majd az érintettek nevéhez „távozási indexet” (flight risk) csatoltak, vagyis egy mutatót, ami a távozás valószínűségét jelzi. A programok a korábbi tapasztalatokból tanultak: feltárták, hogy a személyes információk adatok, események) és a távozás között milyen összefüggések mutatkoznak, majd az így kialakított (intelligens gépi tanulásra épülő) modellt előrejelzésre használták, mert az index tulajdonképpen nem más, mint egy előrejelzés, jövendölés: figyelem, ennél az alkalmazottnál nagy a távozás valószínűsége, annál a másiknál pedig kicsi.

Az elemzés nyomán érdekes dolgok derültek ki: a modell például jelezte, hogy azoknál, akik arányos fizetésemelés nélkül kaptak előléptetést, nő a távozás valószínűsége. Fontos tanulság. Tehát: nagy és összetett adatbázis, adatbányászat (predictive analytics), gépi tanulás, előrejelzési modell, indexek, végül akció, beavatkozás a jövendölések alapján – ez az események logikája.

Ne feledjük azt se, hogy a HP az adatelemzés egyik zászlóshajója, csak Bangalore-ban több mint másfélezer emberük dolgozik ezen a területen; logikus, hogy saját magukon is kipróbálják, amit tudnak. A vállalat egyes részlegeinél a rotáció a 20%-ot is elérte. Amikor a modell elkészült, kiválasztották az egyik ilyet, a számítógép kiszámolta az indexeket, majd megkezdődtek a megtartó akciók. Az eredmény pozitív: a távozások aránya csökkent, és az ebből származó haszon  némi utánajárással akár számszerűsíthető is.

A példa tehát jól mutatja a „predictive analytics” erejét és potenciális hasznát. A történet azonban nem csak ebből a szempontból tanulságos. A HP-nél a modellt és az indexeket nagyon óvatosan és bizalmasan kezelték, nyilván nem véletlenül. A gazdasági haszon mellett ugyanis akad itt egy sor más kérdés is. Mit szólna hozzá e bejegyzés nyájas olvasója, ha megtudná: a neve mellett a személyzeti nyilvántartásokban egy „távozási index” is szerepel? Szeretné-e megtudni, hogy mennyi az, és mi a mögötte álló modell logikája? Ki férhet hozzá ehhez az indexhez? Mire lehet azt felhasználni? Milyen indexeket lehet még készíteni? …És így tovább.

Azt szeretném jelezni, hogy a példa rávilágít az adatbányászat, az előrejelző analitika súlyos és izgalmas etikai problémáira is. Lapos közhely: mindenütt rengeteg adat gyűlik rólunk. A gyarapodó adatbázisok modern technológiával, kifinomult eljárásokkal, öntanuló modellekkel kombinálva kiváló lehetőséget adnak mindenféle előrejelzésekre, valószínűségi számításokra vásárlási szokásainkról, viselkedésünkről, egészségünkről, szándékainkról, politikai nézeteinkről stb. Ki, mikor, mit fog vásárolni? Melyik alkalmazottunk fog legközelebb távozni? Mit nézünk meg legközelebb a moziban? A potenciális bűnözők közé tartozunk-e? Összetörjük-e a kocsinkat a biztosítónk bánatára? Visszafizetjük a felvett hitelt? Elmegyünk nyaralni augusztusban? Ki fog a közeli jövőben családot alapítani? Kire fogunk szavazni a választásokon?

Az előrejelző modellek felhasználására nagyon erős a késztetés: számtalan, az előbbihez hasonló példa bizonyítja az erejüket. Még egy halovány előrejelzés is jobb lehet a puszta találgatásnál. Pszichológusok és szociológusok szerint életünket szokások, beégett minták irányítják; sokszor magunk sem vagyunk ennek tudatában, agyafúrt elemzők azonban megtalálhatják ezeket a velünk kapcsolatos adatbázisokban, digitális nyomainkban. A módszertan, a technika rohamléptekkel fejlődik – de mi a helyzet a joggal és az etikával?   

Visszautalva egy korábbi bejegyzésre: lassan bár, de haladok a cikkel. Íme az újabb szakasz a maga nyers állapotában.

---------------------------------

...De vannak nagyobb földrajzi léptékű átalakulások is. A pártoktól független szakértőkből álló The Information Technology and Innovation Foundation (ITIF) 2009-ben The Atlantic Century  címmel jelentést adott ki az innováció állapotáról 36 országban. Két évvel később újabbat publikáltak, a vizsgálatot 44 országra kiterjesztve. Ebben megállapították, hogy az USA és az Európai Unió pozíciója a globális innovációs versenyben egyaránt romlik. A legjelentősebb javulást Délkelet-Ázsiában és Kelet-Európa egyes országaiban észlelték, az utóbbiak között említve Ciprust, Szlovéniát, Észtországot, a Cseh Köztársaságot és Lettországot. Az ITIF jelentése szerint a vizsgált országok közül Szingapúr a leginnovatívabb, majd Finnország és Svédország következik. Az évtizedekig vezető innovációs nagyhatalomnak számító USA csak negyedik a listán. (Természetesen más képet kapnánk, ha az egyes államokat önálló országoknak tekintenénk.) Az EU-15 és EU-25 csoport egységes régióként kezelve a 18., illetve a 19. a rangsorban. A széthúzódó mezőnyű innovációs verseny egyes országokat megemel, másokat viszont hanyatlásnak indít, ami érvényes a munkaerő-piaci helyzetre is.  

A technológiai fejlődés a szaktudás és a képességek értékét is megváltoztatja. Bizonyos szakmák, feladat- és munkakörök egyszerűen eltűnnek a porondról. A példa kedvéért: az USA-ban 1970-ben az alkalmazottak több mint fele „kékgalléros” volt vagy irodai (adminisztratív) munkakörökben dolgozott. A keresetük ritkán volt kiemelkedő, de ezek az állások jó bázist jelentettek a közép- és az alsó-középosztály számára, a betöltésükhöz pedig elegendő volt a középiskolai végzettség. Harminc évvel később, az új évezred elején az említett munkakörökben már csak az alkalmazottak 40%-a tevékenykedett, sok állás betöltéséhez pedig már felsőfokú végzettség kellett (Levy-Murnane 2004, 3. o.).

Az átalakulás a számítógépek tömeges megjelenésével magyarázható. A gépek elsősorban a jól algoritmizálható feladatokat vették át az emberektől. Az algoritmizálhatóság nem azonos a feladat bonyolultságával: jól vagy rosszul algoritmizálható tevékenységeket a bonyolultsági skála mindkét végén találhatunk. Egyes, amúgy igen bonyolult pénzügyi műveletek jól algoritmizálhatók (számítógépes programokba írhatók), az autóvezetés vagy az arcfelismerés algoritmizálása viszont nehéz feladat, pedig alacsony képzettségű emberek is könnyen megbirkóznak velük. Ha bizonyos szakmák, emberi munkatevékenységek eltűnnek, háttérbe szorulnak, akkor az ezekre felkészítő iskolák bizonyítványai is veszítenek az értékükből, a bérek pedig leszakadnak a mezőnytől.

A munkaerő-piaci változásokra jó példa az elektronikus kereskedelem. A példa kedvéért vegyük az Amerikai Egyesült Államokat és nézzük meg, mekkora GDP-t produkáltak 1995-ben. Utána számítsuk ki, hány kereskedő („sales and related occupations”) jutott egymillió dollárnyi GDP-re. Ez a szám akkor 2,08 fő volt. Számítsuk ki ugyanezt a mutatót 2002-re is. Az eredmény: 1,79[1]. A csökkenést (ugyanannyi GDP-hez kevesebb kereskedő kell) a technológiai fejlődés magyarázza, legalábbis részben. Mit hozott a technológiai fejlődés? Önkiszolgáló rendszereket, automatákat, internetes keresését és tanácsadást, virtuális asszisztenseket, online kampányokat stb. Az elektronikus kereskedelem szépen fejlődik, az internetes boltokban egyre többen és egyre szívesebben vásárolnak, miközben a modern technológiával beoltott kereskedelem kevesebb munkahelyet termel, mint korábban. Mi több, ha a GDP csak lassan vagy egyáltalán nem nő, a kereskedelmi munkahelyek száma csökken.

A számítógépesítés hatása a munkaerőpiacra már a kilencvenes évek elején határozottan megmutatkozott. A hálózatba kötött számítógépek lehetővé tették egy sor üzleti folyamat újraszervezését, részleges vagy teljes automatizálását. Az átszervezési programok nagy arányú létszámcsökkentéssel jártak még olyan vállalatoknál is, amelyek korábban biztos „nyugdíjas” helyeknek számítottak. Az 1. sz. táblázatban hivatalosan bejelentett létszámcsökkentési akciók adatait láthatjuk. (Az összeállítást a Newsweek közölte 1996. február 26-i számában.). A listából látható, hogy az elbocsátási hullám a feltörekvő „új gazdaság” cégeit (pl. AT&T, IBM, Nynex) sem kímélte.

1. sz. táblázat. Bejelentett vállalati létszámcsökkentési programok, USA

A nagy innovációs hullámok a munkaerő iránti kínálatra és keresletre a munkatevékenységek földrajzi elhelyezkedésén keresztül is hatást gyakorolnak. A technikai fejlődés a közlekedést és a kommunikációt is megváltoztatja, aminek következtében a tevékenységek és a munkahelyek vándorolni kezdenek. Piacgazdaságokban a vállalatoknak döntenek arról, hova, melyik országba telepítik az egyes tevékenységeiket. A technikai fejlődésnek (közlekedés, távközlés, informatika) köszönhetően a tevékenységek földrajzi koncentrálására egyre kevésbé van szükség. A nyolcvanas években lendületet vett a termelés olcsó országokba való telepítése, majd a kilencvenes években megindult az adminisztratív és támogató tevékenységek távoli helyekre (pl. Indiába) való kiszervezése, az úgynevezett off-shore outsourcing (Bőgel  2007). Ezt a trendet jól kitudták használni azokban az országokban, ahol olcsó, de kellő mértékben képzett munkaerőt tudtak biztosítani. Az eredmény: a fejlett országok munkahelyeket, néha gyakorlatilag teljes iparágakat veszítettek, míg egyes feltörekvő országok munkahelyeket nyertek. A munkahelyek elvándorlása az előbbiekben politikai feszültségeket is okozott: például Németországban és az USA-ban az off-shore outsourcing választási téma lett.

A fentiekben példákat soroltunk fel a nagy innovációs hullámok munkaerőpiaci hatásaira vonatkozóan, különös tekintettel a közvetlenül mögöttünk álló évtizedek infokommunikációs korszakára. Az innovációk, az új energiaforrások, termékek, közlekedési és kommunikációs eszközök átalakítják a kereslet-kínálati viszonyokat: szakmákat, munkahelyeket teremtenek, illetve szüntetnek meg, szorítanak háttérbe, ami sok feszültséget, egyéni és társadalmi problémát okozó, de alapjában véve normális, megszokott jelenségnek tekinthető.

Társadalmi szempontból fontos kérdés, hogy az egymást követő nagy innovációs hullámok munkaerő-piaci mérlege miként alakul: elegendő új munkahely születik-e a megszűnők helyébe, képesek-e az új gyárak, vállalkozások, az emelkedőben lévő települések, régiók felszívni a másutt feleslegessé váló munkaerőt. A mostani infokommunikációs hullámot megelőző innovációs ciklus (robbanó- és villamosmotor, autógyártás, háztartási tömegcikkek termelése) radikális változásokat hozott a munkaerőpiacon, miközben rengeteg munkahelyet teremtett a gyors tempóban fejlődő gyáriparban. A példa kedvéért: az 1890-es években az Amerikai Egyesült Államokban a 35-44 éves nők korosztályának csak néhány százaléka dolgozott a családi háztartáson kívül, majd a 20. század végére ez az arány 80% közelébe emelkedett (Chang 2011), ami rendkívül mélyreható változásnak tekinthető, annak minden következményével. A modern háztartási gépek nők tömegeit szabadították fel a háztartási munka alól, miközben ezt a tömeget felszívta a modern gyáripar és adminisztráció.

A munkaerő-piaci hatások tekintetében hasonló a helyzet a mai infokommunikációs innovációs hullám esetében is: nagy tömegben szűnnek meg és keletkeznek munkahelyek, átalakul a szakmastruktúra, megváltozik egyes települések, régiók, országok vonzóereje és státusza. A fentiekben több példát hoztunk fel mindezekre. Az emelkedő és makacsul magas szinten ragadó munkanélküliségi rátákból, a „jobless recovery” bemutatott jelenségéből viszont arra következtethetünk, hogy a hullám általános munkaerő-piaci mérlege negatív. Ez természetesen csak feltételezés, de mivel súlyos társadalmi kérdésekről, éleződő feszültségekről van szó, érdemes végiggondolni a mellette szóló érveket.    

Vannak szerencsés véletlenek. Holnap egy olyan stratégiai tárgyú foglalkozást fogok tartani, amin az indiai outsourcing-ipar lesz a gyakorlati példa. Mit tesz a véletlen: a The Economist friss száma (március 16.) hosszú cikkben foglalkozik a témával. Leírják, hogy az outsourcing ipar mai zászlóshajói (Infosys, Wipro stb.) már harminc évesek: a nyolcvanas évek elején alapították őket okos vállalkozók, lényegében az állam közreműködése nélkül. Az állam csak annyit tett, hogy elhárított néhány akadályt a szektor elől: lényegében liberalizálta a piacot, mire a vállalkozások szépen maguktól virágzásnak indultak és a legjobbak mára óriásira növekedtek.

A lap becslése szerint az IT-nek köszönhetően ma körülbelül hárommillió indiai dolgozik jól fizetett szakértői munkakörökben, de a nyertesek közé lehet számítani még további tízmillió embert, akik az előbbieket kiszolgálják: sofőrködnek, vigyáznak a gyerekre, stb.

Az indiai outsourcing ipar felnőtt és beérett – állapítja meg a The Economist. Sokkal nagyobb már nem lesz. A bérekben mutatkozó különbségeket egy darabig még ki lehet használni, de az olló zárul, a világpiacon Indiánál olcsóbb versenytársak is ringbe szálltak.

Indiának friss, fiatalos, dinamikus vállalkozói szektorra van szüksége, nem lehet a végtelenségig az offshore outsourcing iparág sikerében bízni. A vállalkozók meg is jelentek, méghozzá több hullámban, kisebb lufikat fújva fel. Ma leginkább a mobil internet világa tűnik forró területnek, ez lehet az újabb vonat, amelyre az indiai vállalkozók is felkapaszkodhatnak.       

Ash Maurya: Running Lean. A könyvet az O’Reilly Media jegyzi kiadóként. Lean Startup (a továbbiakban: LS) kézikönyvről van szó, praktikus útmutatóról. A szerző gyakorló vállalkozó, szoftverben utazik, a példáit is ebből az iparágból veszi, többnyire első kézből. Ez a közvetlen gyakorlati tapasztalat teszi a könyv tartalmát hitelessé. Hiteles könyv, de sajnos nem jó, a vállalakozói tapasztalat ugyanis nem garancia az írni tudásra.

A módszertani kiindulópont tulajdonképpen egyszerű. Adva van egy friss vállalkozás valahol az ötletelés fázisában. Kevés a pénze, az energiája. Takarékoskodnia kell, el kell kerülnie minden pazarlást. (Innen az L az LS-ben.) A legnagyobb pazarlás az, ha valami olyasmibe öli a pénzét és az energiáját, ami aztán nem kell senkinek. Mindenféle feltételezésekkel élve kidolgoz egy szép üzleti tervet, majd megpróbálja megvalósítani, pedig az első terv nagy valószínűséggel rossz.

Gondosan tervezünk, utána megvalósítunk: ez az úgynevezett vízesés-modell, jól ismerjük a szoftverfejlesztésből. (Egyszer jómagam is írtam róla egy Netscape-esettanulmányban, még valamikor a múlt században.) Jól működhet ott, ahol van biztos piac jól artikulált igényekkel, van gondosan elkészített specifikáció, van idő tervezésre, a megvalósításánál szinte biztosra lehet menni. Az induló vállalkozásoknál általában nem ilyen a helyzet: bizonytalanság minden vonalon, kiszámíthatatlanok a piaci reakciók, ugrás a sötétbe, lövések a ködbe..

Mit lehet ilyen helyzetben tenni?

Tulajdonképpen minden vállalkozás egy kísérlet – válaszolja a szerző, és ha az, csináljuk ezt a kísérletet szakszerűen és módszeresen. Röviden: vízesés helyett kísérletezzünk! Valamilyen egyszerű keretben fogalmazzuk meg az első tervünket, de tekintsük azt hipotézisnek. Nézzük meg, milyen feltételezésekre épül, mondjuk ki őszintén, mely pontokon a legkockázatosabb. Ez után kezdjünk módszeres teszteléshez. A termékünknél ne törekedjünk teljességre, próbáljunk meg először csak egy egyszerű, minimalista prototípust piacra vinni. Gyűjtsük a reakciókat, kezdjünk intenzív, szervezett kommunikációba megcélzott potenciális ügyfeleinkkel. Ne feledjük: nem az eladás a cél, hanem a tanulás. Nem dumálni kell, lerohanni a piacot, hanem fülelni, jegyzetelni. Tanulni, tanulni, tanulni. Ne te beszélj, a piac beszéljen.

Hipotézis, reakciók, tanulás, korrekció, újabb hipotézis, reakciók, tanulás… Erről a ciklusról van szó. Óvatosan, átgondoltan, takarékosan. A mozdonyt csak akkor szabad felgyorsítani, ha már a jó vágányon halad: ha már tudjuk, hogy a termékünkkel valóságos vevők valóságos problémáit tudjuk megoldani, és ők fizetni is hajlandók ezért. Óvatosan a fejlesztéssel: nem szabad tökéletességre és teljességre törekedni mindaddig, amíg nem tanultuk meg, mit is akar a piac

A módszertan kísértetiesen hasonlít egy kutató biológuséhoz, aki hipotézisekből kiindulva kísérletezik: feltételez, mér, bizonyít vagy cáfol, előre lép… Maurya könyve sok hasznos tanácsot ad ehhez. Ez rendben is lenne, a baj az, hogy ez a mű is inkább csak valamiféle prototípus, lazán összerakott első kísérlet. Hogy szakszerű legyek: minimum viable product, MVP, aminek én vagyok az early adopter-e, éppen velem kísérleteznek. Sok érdekes megfigyelést, tanácsot találtam benne, de nagyjából a közepétől már nagyon untam, egyre jobban zavart, hogy szétesik, vázlatos lesz, túl sok benne az ismétlés, a lapos közhely. MVP-nek túl sok. Egy ilyen MVP ne legyen több ötven oldalnál.

Remélem, lesz még ennél jobb, feszesebb, barátságosabb, szerkesztettebb változat is – az LS módszertanból ez következne.