A Systemic Approach to Continuous Change in the Innovation Economy
Nepredvídateľné a nepredvídateľné udalosti alebo čierne labute sa vyskytujú čoraz častejšie, jedným z posledných príkladov je kríza spôsobená koronavírusom v roku 2020. Štvrtá priemyselná revolúcia s rastúcim využívaním umelej inteligencie, inteligentných robotov, inteligentných informatizmov a inteligentných algoritmov nám môže pomôcť čeliť týmto udalostiam, ale len vtedy, ak sa dokážeme vyhnúť sektorovej optimalizačnej logike niektorých foriem ekonomického myslenia.
Táto kniha ponúka mnohostrannú prezentáciu uplatňovania systémového myslenia v neštandardných situáciách, najmä v tých, ktoré vytvára štvrtá priemyselná revolúcia. Rozvíja modely a miniteórie na podporu systémového myslenia v čase, keď do ekonomiky vstupujú kaskády inovácií a zároveň dochádza k čiernym labutiam, ktoré narúšajú spoločenské systémy. Kriticky sa pozerá na to, ako sa organizácie a sociálne systémy rozhodli organizovať tak, aby vytvorili systémy, ktoré uprednostňujú vysokú výkonnosť tým, že sa zameriavajú na znižovanie nákladov a maximalizáciu zisku namiesto pružnosti pripravenosti a voľnosti zdrojov. Dôsledky takéhoto zefektívňovania organizácie sa prejavia až vtedy, keď sa objavia "čierne labute".
Autor sa zaoberá tým, ako si jednotlivci a spoločnosť môžu vyvinúť odolnosť potrebnú na zvládnutie týchto udalostí. Tvrdí, že existujú tri ústredné sociálne mechanizmy, ktoré nám môžu pomôcť pochopiť, ako sociálne systémy fungujú a ako sú vzájomne prepojené: časový sklz, prahová hodnota a spätná väzba. Tieto tri koncepty nám môžu pomôcť pochopiť, ako dochádza k zmenám v nelineárnych systémoch; napríklad ako malé zmeny na mikroúrovni môžu viesť k veľkým zmenám na makroúrovni.
Táto kniha bude zaujímavá pre výskumných pracovníkov, akademikov a študentov v oblasti ekonómie, financií, obchodu a priemyslu.
© Book1 Group - všetky práva vyhradené.
Obsah tejto stránky nesmie byť kopírovaný ani použitý čiastočne alebo v celku bez písomného súhlasu vlastníka.
Posledná úprava: 2024.11.13 22:11 (GMT)