Kolaps

Když slyšíte slovo meltdown, co vás napadne – jaderná havárie? Až dočtete tuto knihu, dokážete uvést desítky příkladů moderních typů meltdownů, jejich příčin a způsobů, jak zabránit tomu, aby se něco podobného stalo vám nebo vaší organizaci.

Žijeme v době bezprecedentních technických možností. Doprava, obchod, medicína, energetika – ať se podíváte kamkoli, systémy kolem nás jsou schopnější, ale zároveň složitější než kdykoli dřív. Právě proto napsali autoři Chris Clearfield a András Tilcsik knihu Meltdown: aby ukázali, jak složitost vede k selhání. A zároveň nám nabízejí „protilátky“.

V tomto shrnutí se zaměříme na základní prvky, které vedou k modernímu selhání systémů, a na to, jak s nimi pracovat. Poté si projdeme nástroje potřebné k ochraně systémů a organizací před kolapsem – například strukturované rozhodování, rozmanitost, podporu nesouhlasu, reflexi, iteraci a práci s varovnými signály.

Dozvíte se mimo jiné, jak bylo možné předejít jaderné katastrofě ve Fukušimě, proč je rozmanitost pro organizace zdrojem síly a co si mohou rodiče vzít z práce týmů na pohotovosti a využít ve formě iterativního přístupu v rodinném životě.

Co spojuje únik ropy společnosti BP v Mexickém zálivu, jadernou havárii ve Fukušimě a globální finanční krizi? Ano, všechny byly krizemi – ale sdílejí také stejné základní příčiny.

Moderní systémy jsou schopnější než kdy dřív, jenže s rostoucí schopností roste i jejich složitost a klesá jejich „shovívavost“ – tedy míra, v níž dokážou odpustit chyby.

Vezměme si finanční sektor. Přechod od osobního obchodování na parketu burzy k počítačovému obchodování snížil provozní náklady, zrychlil obchody a umožnil lepší kontrolu nad transakcemi. Digitální posun však zároveň ztížil porozumění celému systému a zvýšil pravděpodobnost složitých, neočekávaných interakcí. Finance se tak staly ukázkovým příkladem toho, co sociolog Charles Perrow nazývá komplexním, těsně provázaným systémem.

Perrow, odborník na organizace, byl koncem 70. let povolán, aby prozkoumal příčiny jaderné havárie v elektrárně Three Mile Island v Pensylvánii. To, k čemu dospěl, zásadně změnilo vědu o katastrofických selháních. Identifikoval kombinaci drobných selhání, která se navzájem ovlivnila v dominovém efektu a vedla ke katastrofě. Místo aby vinu svaloval na operátory elektrárny nebo událost označil za náhodu, ukázal, že havárie byla důsledkem vlastností elektrárny jako systému – její složitosti a těsného provázání.

Těsné provázání je inženýrský termín pro situaci, kdy je systém „neodpouštějící“ – mezi jeho částmi je málo rezervy a změny se rychle přenášejí dál. Příprava tradiční večeře na Den díkůvzdání je například těsně provázaný systém: jídlo se skládá z mnoha na sobě závislých prvků – třeba nádivky pečené uvnitř krocana a omáčky připravované ze šťávy z masa. A protože má většina domácností jen jednu troubu, zpoždění jednoho chodu může zdržet všechny ostatní.

Složitost systému znamená, že je nelineární a obtížně přehledný. Zůstaňme u analogie s krocanem: jeho příprava je složitý systém, protože není snadné vidět dovnitř a zjistit, zda je maso skutečně propečené. Složitost ztěžuje identifikaci problémů i odhad jejich následků.

Kombinace složitosti a těsného provázání nás podle Perrowa zavádí do „nebezpečné zóny“. V ní je kolaps – tedy zhroucení nebo vážná porucha systému – vysoce pravděpodobný. I naše těsně provázaná a složitá díkůvzdání večeře tak může být předem odsouzena k nezdaru, pokud nepřijmeme určitá opatření.

Perrowův model složitosti a provázanosti odhaluje společné „DNA“ nejrůznějších moderních kolapsů. Selhání v jednom odvětví tak dnes může poskytnout cenné lekce pro úplně jinou oblast. V následujících kapitolách uvidíme, jak tyto poznatky využít.

Když sedáte do auta, zapnete si bezpečnostní pás, i když přesně nevíte, jaký typ nehody by vás mohl potkat. Prostě víte, že riziko existuje a že pás vám může zachránit život.

Podobně Perrowův model složitosti a provázanosti pomáhá předcházet selháním, aniž by přesně určoval, jak budou vypadat. Díky tomu můžete plánovat dopředu a snižovat složitost – například tím, že zvýšíte transparentnost systému. Když to neuděláte, může to mít i fatální následky.

Příkladem je smrt sedmadvacetiletého herce ze Star Treku Antona Yelchina, který v roce 2016 vystoupil ze svého Jeepu Grand Cherokee v domnění, že je zařazen režim „parkování“. Auto se však rozjelo a přimáčklo ho k cihlovému sloupu. Příčinou tragédie byl design voliče převodovky. Vypadal sice elegantně, ale z jeho polohy nebylo zřejmé, zda je zařazeno „parkování“, „jízda“ nebo „zpátečka“. Jinými slovy, systém byl zbytečně neprůhledný a složitý, což vedlo k tomu, že Yelchin mylně předpokládal, že vozidlo zůstane stát. Tragédii by bylo možné předejít, kdyby byla převodovka navržena přehledněji a jasně ukazovala zvolený režim.

Transparentnost snižuje složitost: ztěžuje udělat chybu a zároveň usnadňuje všimnout si, že jsme ji udělali. Někdy však plná transparentnost není možná. Představte si výstup na Mount Everest: skrývá desítky rizik – od trhlin v ledovci a padajících kamenů přes laviny až po náhlé změny počasí. Hora bude vždy do značné míry neprůhledným systémem.

Proto se horolezecké společnosti snaží řešit drobné problémy – zpožděné lety, potíže s dodávkami nebo zažívací problémy členů expedice – dřív, než se nahromadí do velké krize. Zabrání tak tomu, aby tyto potíže ohrozily samotný vrcholový výstup, kde je prostor pro chybu minimální.

Pokud složitost systému nelze snížit, je vždy možné pracovat s rezervou. Jaderný inženýr a pozdější konzultant v oblasti managementu Gary Miller popisuje, jak zachránil řetězec pekáren před neúspěšnou expanzí právě tím, že jim pomohl vytvořit větší rezervu. Ještě před spuštěním si všiml, že nové menu je příliš složité a závisí na komplikované síti dodavatelů. Když vedení odmítlo menu zjednodušit, přesvědčil je alespoň k tomu, aby zpomalili agresivní plán otevírání nových poboček. Získali tak časový polštář na řešení problémů, které se nevyhnutelně objevily.

Perrowův model složitosti a provázanosti pomáhá odhadnout, zda je projekt nebo podnik náchylný k selhání – a kde jsou jeho slabá místa. Odhaluje zranitelnosti systému, i když nedokáže přesně říct, co se pokazí. Jak říká Miller: „Nemusíte to umět předpovědět, abyste tomu dokázali zabránit.“