Редактор М. Савина
Руководитель проекта А. Василенко
Корректор Е. Аксёнова
Компьютерная верстка К. Свищёв
Дизайн обложки В. Молодов
Арт-директор С. Тимонов
© The Grove Consultants International, 2010. All rights reserved
Настоящее издание опубликовано по лицензии John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey
© Издание на русском языке, перевод. ООО «АЛЬПИНА ПАБЛИШЕР», 2013
Все права защищены. Никакая часть электронной версии этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.
© Электронная версия книги подготовлена компанией ЛитРес (www.litres.ru)
* * *
Моим детям и внукам, а также членам команды Grove Company, всем молодым людям, которых обучает Сюзанна, моя жена и поэтесса, а также всем юношам и девушкам, которые выведут нашу цивилизацию на новую ступень развития.
Введение
Визуализация работы коллективного интеллекта
Вам нужно, чтобы ваши совещания были более эффективными? Причем не только продуктивными, но и приносящими удовольствие? Разве не приходится вам оказывать давление на сотрудников, чтобы стимулировать их к поиску инноваций? С подобными проблемами сталкиваются все лидеры в мире. Именно это стало причиной создания методики визуализации работы коллективного интеллекта и породило желание поделиться своим опытом совершенствования работы коллективов, чем я занимаюсь вот уже 38 лет.
![](data:image/png;base64,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)
Но не только данные обстоятельства побудили меня написать книгу. Меня беспокоит тот факт, что люди разбиваются на враждующие лагеря, разрывают отношения друг с другом, что в демократических государствах готовы отказаться от гражданских свобод, а конфликты и авторитаризм представляются заманчивыми альтернативами. Я обеспокоен и ростом напряжения в коллективах. Сложность и масштабы перемен, происходящих как в экономике, так и в обществе, опережают наши возможности. Если организации приходится на всем экономить, если на командировочные отпускаются микроскопические средства либо их вообще не закладывают в смету, если люди все меньше и меньше времени уделяют общению, это не может не сказываться на качестве взаимодействия между ними. Но методика визуализации коллективного интеллекта помогает решить многие вопросы современности.
Что такое визуальный язык и визуализация интеллекта?
Прежде всего мне хотелось бы пояснить, что я понимаю под «визуализацией интеллекта». На протяжении 38 лет я занимался фундаментальными изысканиями в области коммуникативных технологий, разрабатываемых в Кремниевой долине и на побережье залива Сан-Франциско, – технологий, которые ныне завоевывают мир. Изначально нас, экспертов в области визуализации, вдохновляли методы работы архитекторов и дизайнеров, а с развитием социальных сетей в Интернете – способы организации естественных систем. Те, кто занимался этими вопросами, склонен к поиску новых форм сотрудничества между людьми. Как известно, люди могут добиться большего, если работают не в одиночку, а все вместе. Новые инструменты и методы не помогут, если нет мотивации и стремления к цели, но они открывают пути к освоению динамичных процессов современного мира. Ниже я познакомлю вас со многими из них: они несложны, но эффективны.
Изначально нас, экспертов в области визуализации, вдохновляли методы работы архитекторов и дизайнеров, а с развитием социальных сетей в Интернете – способы организации естественных систем.
Может ли коллектив стать умнее?
Алан Брискин – ведущий эксперт программы «Коллективный интеллект» в Институте Фетцнера и автор книги с таким же названием отстаивает следующую точку зрения: когда люди, столкнувшись со сложной проблемой, осознают свою несостоятельность, они теряют способность к согласованной работе и умение сотрудничать с непохожими на них людьми. Не представляя четко происходящее, мы склонны к грубым обобщениям как в процессе работы, так и при обсуждении рабочих проблем.
При создании этой книги главным для меня было желание показать, насколько эффективны в решении проблем недопонимания визуальный язык и «визуальный слух». Надо сказать, что визуализация – весьма действенный метод, помогающий устранить проблемы в рабочем коллективе, возникшие из-за того, что ментальные модели сотрудников либо неадекватны, либо противоречат друг другу. Особенно это критично, если такие модели включают представления о работе, взаимодействии с коллегами, принятии решений, организации труда и восприятии новой информации. В этом случае на устранение различий тратится масса времени.
![](data:image/png;base64,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)
Думаю, вы сможете оценить, как многое в нашем понимании работы той или иной системы зависит от образов, последовательного изложения мыслей и метафор, определяемых жизненным опытом. Совершенствование мышления требует осознания всех способов, при помощи которых мы объясняем ход своих мыслей. У визуализации коллективного интеллекта есть необычные свойства: мы начинаем осмысленно относиться к используемым нами метафорам и даже начинаем генерировать новые в ходе коллективного творческого процесса.