Майкл Мэлоун - Взрывной рост: Почему экспоненциальные организации в десятки раз продуктивнее вашей (и что с этим делать) Страница 44

Coyote Logistics применяет принципы ЭксО следующим образом.

Значимая трансформативная цель. «Предложить клиентам лучший опыт за всю историю логистики».

Персонал по требованию/использование сторонних активов. 40 тысяч работающих по контракту перевозчиков обеспечивают компании широчайший охват без бремени управления огромным штатом сотрудников.

Основное и широкое сообщества. Компания превратила своих 40 тысяч законтрактованных перевозчиков в сообщество, взаимодействующее с основной командой через социальные сети и мобильные приложения.

Алгоритмы. Основной инновацией Coyote в духе ЭксО является использование сложных проприетарных алгоритмов для решения проблемы порожних рейсов, что на сегодняшний день является одной из главных проблем в транспортно-логистической отрасли. Когда у вас имеется более 40 тысяч грузовых автомобилей, курсирующих по всей территории США, очень важно эффективно соединять пустые автомобили и грузы, и используемые Coyote алгоритмы обеспечивают компании весомое конкурентное преимущество перед другими транспортными фирмами. Расчеты показывают, что только в 2012 году Coyote Logistics устранила 5,5 млн миль порожнего пробега, что позволило предотвратить выброс 9 тысяч тонн CO2 в атмосферу и сэкономило ее клиентам около 9 млн долларов.

Интерфейсы. Компания разработала многочисленные кастомизированные процессы для управления своими законтрактованными перевозчиками, клиентами и парком автомобилей. Как было сказано выше, алгоритмы являются «секретным соусом» Coyote, обеспечивая ей высочайшую эффективность в планировании рейсов. Компания предпочитает нанимать на работу молодых выпускников вузов, которые не имеют опыта работы в области логистики, но полны энтузиазма и хотят внести свой вклад. По словам Coyote, благодаря такому подходу персонал компании не обременен грузом старых отраслевых стандартов и открыт для новых идей и методов работы. Чтобы упростить процесс найма, Coyote использует инструмент для отбора кандидатов на основе анализа данных, разработанный стартапом Hireology; в 2012 году с помощью этого инструмента компания наняла 400 человек, отобрав их из 10 тысяч кандидатов. Новые сотрудники проходят интенсивное обучение и информируются о возможностях дальнейшего профессионального развития. Coyote делает ставку на молодежь, понимая, что именно она будет создавать будущее компании.

Дашборды. Данные по всем грузовым автомобилям, а также данные, поступающие из корпоративного мобильного приложения, отслеживаются в режиме реального времени и доступны как руководству и сотрудникам компании, так и водителям. Это позволяет всем заинтересованным сторонам обеспечивать максимальную продуктивность и претворять миссию компании в жизнь.

Социальные технологии. Компания в полной мере задействует возможности социальных медиа для внутренней коммуникации. Сотрудников поощряют общаться между собой через социальные сети, такие как Facebook, Twitter, YouTube и LinkedIn, а также использовать их для взаимодействия с сообществом и благотворительными организациями. Компания также разработала собственное мобильное приложение под названием CoyoteGO, которое упрощает все взаимодействия между водителями, грузоотправителями и сотрудниками и позволяет компании оставаться на связи в режиме 24/7 со всеми своими перевозчиками независимо от их местонахождения.

В 2012 году Coyote Logistics заработала 786 млн долларов годового дохода, а в 2010-м была названа самой быстрорастущей логистической компанией в списке Inc. 500. Она также занимала 1-е и 4-е места в списке «Быстрые 50» по версии делового издания Crain и в настоящее время занимает 26-е место в списке «Самых многообещающих компаний Америки» журнала Forbes.

Значимая трансформативная цель Coyote гарантирует, что компания всегда будет привержена высокому качеству обслуживания клиентов. Она в полной мере использует возможности новых технологий, чтобы максимально сократить затраты для всех заинтересованных сторон и обеспечить комфортный опыт.

Большинство сотрудников Coyote работают в большом офисе площадью 100 тысяч кв. футов, который ничем не напоминает штаб-квартиры традиционных транспортных компаний. Атмосфера в офисе напоминает атмосферу в технологических стартапах – такая же динамичная, бурлящая энергией и творческими идеями. Единственное отличие состоит в том, что Coyote занимается не разработкой онлайновых игр, а доставкой физических грузов по всей стране. Менталитет Coyote находит свое отражение в четырех характеристиках бренда, которые компания уверенно претворяет в жизнь: надежность, упорство, коллективность и интеллект. Именно эта комбинации амбициозных устремлений, духа сотрудничества и высочайшей компетентности позволяет объяснить, почему газета Chicago Tribune вот уже четыре года подряд вносит Coyote Logistics в список лучших работодателей.

Пример № 4: Studio Roosegaarde

Основанная в 2007 году нидерландским дизайнером Дааном Роозегаарде, который называет себя «хиппи с бизнес-планом», студия Roosegaarde открыто заявляет, что ее цель – претворять мечты в реальность. Сам Роозегаарде называет компанию «Фабрикой грёз» (согласитесь, неплохо в качестве Значимой трансформативной цели!). Его студия представляет собой специфическую смесь искусства, дизайна и поэзии – плюс массива интерактивных и экспоненциальных технологий.

Студия Roosegaarde создает контекстуальные инсталляции и арт-проекты, используя основанные на информации технологии, такие как сенсорные, нано– и биотехнологии (синтетическую биологию). Одним из примеров является умное шоссе, которое автоматически реагирует на изменения погоды. Второй пример – «антисмоговые башни» в Пекине, которые способны засасывать смог, как пылесос, и перерабатывать его в крошечные алмазы, которые затем вставляются в ювелирные изделия. Подобные идеи кажутся совершено абсурдными, до тех пор… пока они не превращаются в реальность.

Первоначальный успех студии был обусловлен предлагаемой ею комбинацией дерзких и уникальных идей и прагматичной природы ее проектов, приносящих реальную практическую пользу, – тем, что Роозегаарде называет MAYA (Most Advanced Yet Acceptable – «Слишком инновационно, но приемлемо»). Но после пяти лет роста ее бизнес стабилизировался и прекратил расти. В 2007 году ее доходы составили 50 тысяч евро (около 60 тысяч долларов) и в течение следующих шести лет колебались вокруг этого уровня. Все проекты, от генерации идей и создания прототипов до пилотных запусков и последующего масштабирования, студия реализовывала своими силами, за счет штатных сотрудников. Процессы были формализованы, сложились традиции и привычные модели.

В 2012 году Даан Роозегаарде осознал, что студия потеряла свободный творческий дух и нуждается в перестройке. Он решительно взялся за дело и, используя элементы модели ЭксО, радикально модернизировал свое детище, придав ему новый импульс к креативности и росту.

Значимая трансформативная цель. «Сделать мир более открытым, красивым и гуманным местом с помощью технопоэзии».

Персонал по требованию. Привлечение внешних заинтересованных сторон к совместной работе над проектами как главный двигатель креативности. Приглашение стажеров: требования к кандидатам – инициативность и увлеченность. Компания опирается на поток креативных идей и инициативу со стороны сотрудников.

Основное и широкое сообщества. Студия использует оригинальный и грамотный подход для поиска идей и разработчиков для своих арт-проектов. Сначала студия представляет замысел нового арт-проекта в популярном журнале или газете. Затем она представляет его в своем сообществе (получая в ответ поток идей), по телевидению и, наконец, среди разработчиков, которые засыпают студию своими предложениями по поводу реализации данного арт-проекта. Искусство в целом и деятельность студии Roosegaarde в частности притягивает людей и позволяет задействовать всю силу так называемой «экономики намерений». Благодаря этому студии требуется гораздо меньше ресурсов и штатного персонала, поскольку бо́льшая часть усилий по разработке концепции и ее реализации осуществляется ее сообществом энтузиастов.

Алгоритмы. В ранних арт-проектах (инсталляциях) студия использовала системы, построенные на нечеткой логике. Впоследствии она перешла на персонализированные системы, основанные на сенсорах и алгоритмах. Машинное и глубинное обучение не применяется.

Использование сторонних активов. Студия привлекает к участию лаборатории ведущих университетов (Цюрихского университета, Кембриджского университета, Технического университета Эйндховена, Вагенигенского университета). Для изготовления прототипов и производства/масштабирования используются производственные мощности в Шэньчжэне, Китай.