00:00:15 Празднование 100-го выпуска Lokad TV и ответы на вопросы по цепи поставок.
00:01:17 Обсуждение истоков Lokad и его фокуса на отрасль цепи поставок.
00:03:15 Прогнозирование цепи поставок с учетом смещения с использованием квантильных прогнозов в 2011 году.
00:04:53 Переход к программному подходу в 2012 году и стоящие перед ним вызовы.
00:07:47 Рефлексии о первых годах, совершенных ошибках и эволюции Lokad.
00:08:48 Влияние облачных вычислений на бизнес предпринимателя.
00:11:31 Эволюция их компании и основные технические прорывы.
00:13:26 Исследование Bitcoin, экономика в действии и его связь с цепями поставок.
00:15:34 Рост компании и переход к практике научной цепи поставок.
00:17:54 Разница между наймом данных ученых и ученых по цепи поставок.
00:19:39 Планы на будущее Lokad и вызовы быстрого роста.
00:22:33 История названия “Lokad”.
00:23:37 Самые серьезные неудачи, с которыми столкнулась Lokad.
00:25:45 Коронавирус подчеркивает необходимость преобразования моделей цепи поставок.
00:26:59 Уделяя внимание устойчивости и способности принимать неопределенность.
00:28:11 Как алгоритмы Lokad справились во время нарушений из-за COVID-19.
00:29:00 Важность адаптивности и управления изменяющимися требованиями во время блокировки.
00:30:01 Адаптация моделей цепи поставок в кризисных ситуациях.
00:30:59 Bitcoin, блокчейн и его влияние на безопасность цепи поставок.
00:33:30 Важность профессионализма и понимания для точного прогнозирования.
00:36:23 Проблемы при внедрении узкоспециализированных решений искусственного интеллекта для прогнозирования бизнеса.
00:38:01 Обсуждение плохих данных и влияния плохо квалифицированных данных на системы ERP.
00:39:08 Обсуждение долговечности глобальных цепей поставок и влияния специализации.
00:41:22 Будущее местных цепей поставок и влияние автоматизации на места производства.
00:42:19 Проблемы внедрения квантитативного подхода к цепи поставок и управления изменениями в организации.
00:45:15 Определение областей, где низкопороговый подход может принести наибольшую бизнес-ценность.
00:46:01 Обсуждение оптимизации цепи поставок для различных отраслей.
00:47:34 Причины переписывания программного обеспечения Locad с нуля.
00:49:10 Влияние ключевых проектных решений на разработку программного обеспечения.
00:50:23 Сосуществование Locad и решений типа S&OP в организациях.
00:51:01 Обсуждение проблем, с которыми сталкиваются крупные компании в области управления мошенничеством.
00:51:57 Комментарий о том, кто пишет блог и влияние подкаста на производство контента.
00:53:00 Важность обдумывания прошлых ошибок и осознания своей неправоты.
00:54:02 Извлечение уроков из прошлых ошибок для предотвращения подобных проблем в будущем.
00:55:41 Заключение и призыв к действию.
Резюме
Основатель Lokad Жоанн Верморель обсуждает путь компании и ее фокус на оптимизации цепей поставок в интервью с Кираном Чандлером. Верморель рассказывает о начальных трудностях Lokad с моделью прогнозирования-как-сервиса, о принятии квантильного прогнозирования и переходе к программному подходу. Он подчеркивает необходимость планирования неопределенности в компаниях, занимающихся цепями поставок, и принятия управления рисками во все более непредсказуемом мире. Верморель также обсуждает производительность алгоритмов Lokad во время нарушений, потенциальную ценность криптовалют в управлении цепями поставок и будущее глобальных цепей поставок. Наконец.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чандлер и Жоанн Верморель, основатель Lokad, обсуждают путь компании и ее фокус на оптимизацию цепей поставок. Верморель основал Lokad в 2008 году, занимаясь докторантурой по вычислительной биологии, но был привлечен потенциалом инноваций в отрасли цепей поставок. Компания изначально столкнулась с трудностями в своей модели прогнозирования-как-сервиса, но позже сделала значительные успехи, такие как принятие прогнозирования с учетом смещения с использованием квантильных прогнозов в 2011 году и переход к программному подходу в 2012 году.
Верморель объясняет, что первоначальный подход компании к прогнозированию был основан на устранении смещения, но в конечном итоге они поняли, что смещения могут быть полезными в оптимизации цепей поставок. Квантильное прогнозирование позволило им быть более ориентированными на прибыль, хотя изначально оно считалось “странным” идеей.
Изначально Lokad следовала традиционной модели предприятия с экранами, кнопками и меню. Однако, по мере заключения большего количества клиентов, они поняли, что цепи поставок слишком разнообразны, чтобы поместиться в жесткую структуру приложения. Компания перешла к программному подходу, где расчеты и функции были настроены для каждого клиента, с акцентом на производительность и надежность.
Отражаясь на пути компании, Верморель признает, что было много извлеченных уроков, и путь предпринимателя полон сожалений. Одним из значительных изменений стало появление облачных вычислений, что заставило компанию переписать большую часть своих продуктов. Несмотря на эти сложности, Lokad продолжает развиваться, принимая новые поколения машинного обучения и фокусируясь на решении лучше определенных проблем в оптимизации цепей поставок.
Основатель Lokad, о истории компании, технологических прорывах и планах на будущее. Верморель объясняет, что облачные вычисления и глубокое обучение были ключевыми прорывами для компании, а также принятие финансовой перспективы в управлении цепями поставок.
Верморель также делится своим интересом к биткоину, который он видит как микроэкономику в действии, с параллелями к управлению цепями поставок. Он находит вдохновение в технических идеях сообщества криптовалюты, которые, по его мнению, могут быть полезными для Lokad.
Lokad перешел от подхода, основанного на науке о данных, к подходу, основанному на науке о цепях поставок, после того, как выяснилось, что ученые-данные слишком сосредоточены на проблемах с данными, а не на проблемах с цепями поставок. Верморель подчеркивает, что сотрудники Lokad должны стремиться к улучшению цепи поставок для клиентов, а не только к созданию моделей машинного обучения.
Когда его спросили о будущем компании, Верморель предвидит более органический рост. Он признает, что быстрый рост может быть не подходящим для бизнесов в сфере цепей поставок, так как это может привести к серьезным проблемам, если что-то пойдет не так. Lokad стремится расти устойчивыми темпами, обеспечивая своим сотрудникам достаточный опыт для решения сложных проблем с цепями поставок.
Наконец, Верморель рассказывает о происхождении названия “Lokad”. Изначально вдохновленный “локальной рекламой”, он позже принял интерпретацию “смотреть вперед”, предложенную консультантом IBM.
Верморель обсуждает самый большой неудачный опыт, с которым компания столкнулась в свои первые годы, который произошел примерно в 2011-2012 годах. В это время Lokad выиграл соревнования по бенчмаркам, обеспечивая клиентов улучшенной точностью прогнозирования. Однако эти клиенты обнаружили, что их цепи поставок ухудшились, и их планировщики были разочарованы программным обеспечением.
Верморель вспоминает о конкретной встрече в Нью-Йорке, где разгневанные клиенты столкнулись с ним, заявляя, что программное обеспечение Lokad обеспечивает лучшую точность, но делает их жизни несчастными и не решает реальные проблемы их цепей поставок. В конечном итоге, Lokad потерял некоторых клиентов из-за этой проблемы.
Беседа затем переходит к теме коронавируса и его влияния на традиционные модели цепей поставок. Верморель считает, что пандемия - это только один из многих источников неопределенности, которые могут нарушить цепи поставок, упоминая примеры, такие как политические решения, тарифы или вирусные инциденты в социальных сетях. Он подчеркивает необходимость планирования для неопределенности и принятия управления рисками, а не полагаться на прогнозы, которые притворяются, будто они могут предсказать будущее с уверенностью.
Верморель утверждает, что компании, такие как Amazon, которые фокусируются на устойчивости и способности принимать неопределенность, являются теми, которые успешно справляются с кризисом. Он предлагает, что лучшие финансовые учреждения также начинают приводить свои идеи в соответствие с этими идеями, и что компании в сфере цепей поставок должны следовать их примеру, чтобы оставаться впереди в все более непредсказуемом мире.
Они говорят о производительности алгоритмов Lokad во время нарушений, вызванных COVID-19, о потенциальной ценности криптовалют в управлении цепями поставок, о важности профессионализма и понимания бизнеса в оптимизации цепей поставок, о сложностях внедрения узкоспециализированных решений искусственного интеллекта для бизнес-прогнозирования и о будущем глобальных цепей поставок.
Верморель объясняет, что во время кризиса COVID-19 алгоритмы Lokad не работали хорошо самостоятельно. Однако ученые-цепи поставок компании смогли адаптировать и оптимизировать модели в короткий срок, продемонстрировав важность человеческого вмешательства в периоды кризиса.
В ответ на вопрос о узкоспециализированных решениях искусственного интеллекта для бизнес-прогнозирования Верморель выражает скептицизм по отношению к термину “ИИ” и подчеркивает важность понимания различных классов алгоритмов машинного обучения. Он также обсуждает качество данных в цепях поставок, утверждая, что хотя данные не обязательно плохие, они часто плохо квалифицированы, что приводит к проблемам в их интерпретации и применении.
Наконец, разговор переходит к будущему глобальных цепей поставок. Верморель не дает однозначного ответа, но поднимает вопрос о изменении климата и его потенциальном влиянии на устойчивость глобальных цепей поставок, предлагая, что текущая модель может потребовать изменений.
Они обсуждали глобальный характер цепей поставок и то, как специализация ограничивает местное производство определенных товаров. Он также говорит о возможном возвращении некоторых цепей поставок в местные районы из-за автоматизации. Верморель затрагивает скептицизм в отношении количественной оптимизации цепи поставок Lokad и проблемы его внедрения в организации. Он подчеркивает, что Lokad работает наилучшим образом в сложных цепях поставок с множеством вариантов и решений. Наконец, Верморель объясняет мотивацию полной переработки программного обеспечения Lokad и рассказывает, как Lokad работает вместе с решениями типа Sales & Operations Planning (S&OP), в основном игнорируя их, так как они оторваны от реальных последствий для цепи поставок.
Они обсуждали, как Lokad работает параллельно с командами по науке о данных, которые создают отдельные модели, которые не используются. Он также упоминает, что пишет блог компании, но гораздо медленнее из-за ограничений времени. Верморель подчеркивает важность пересмотра прошлых ошибок, чтобы понять, что пошло не так, и как избежать подобных ошибок в настоящем и будущем. Он считает, что взгляд на проблему с другой стороны может привести к прорывам, а не просто к улучшению. Верморель призывает зрителей присылать вопросы на подкаст и подписываться на будущие эпизоды.
Полный текст
Кирен Чандлер: Привет и добро пожаловать на особый выпуск Lokad TV. Сегодня мы в прямом эфире здесь, в Париже, чтобы отпраздновать наш 100-й выпуск, где мы будем вспоминать путь Lokad до сих пор и отвечать на ваши вопросы о цепи поставок.
Жоанн Верморель: Я действительно не думал, что мы дойдем до ста эпизодов на такую странную тему, как цепь поставок. Причина, по которой мы начали все это, заключалась только в том, что я открыл это замечательное программное обеспечение под названием OBS и начал играть с ним. Я обнаружил, что это отличное программное обеспечение, поэтому я хотел попробовать его. Но на самом деле я не планировал так далеко вперед.
Кирен Чандлер: Итак, сегодняшняя идея заключается в том, чтобы взглянуть на путь Lokad до сих пор и на уроки, которые мы усвоили по пути. Может быть, если мы начнем с возвращения вашей памяти в 2008 год, когда вы впервые создали компанию, почему вы решили начать компанию в отрасли цепи поставок? Что вас заинтересовало?
Жоанн Верморель: В то время я был аспирантом в области вычислительной биологии, но никогда не закончил свою диссертацию. Количество отличных исследователей в этой области было поразительным, и это было поучительно и очень воодушевляюще. Однако я понял, что мир будет прекрасно справляться и без меня. Когда я начал изучать цепь поставок, я увидел, что в основном это была математика XIX века. Я понял, что в этой области есть потенциал для улучшения, которая абсолютно гигантская. Итак, с огромным энтузиазмом я запустил свою собственную компанию.
Кирен Чандлер: Как прошли первые пару лет? Было ли легко начать? Были ли люди заинтересованы в том, о чем вы говорили, или сначала было много сомнений?
Жоанн Верморель: Нет, это было ужасно. Нам потребовалось годы, чтобы создать что-то, что действительно работает. Lokad была основана на идее прогнозирования как услуги, что на самом деле очень плохая идея, как с технической, так и с точки зрения цепи поставок. Начало пути было довольно медленным, именно потому что ничего не работало.
Кирен Чандлер: Давайте поговорим о некоторых важных шагах, которые вы сделали по пути. Первый из них, о котором вы упомянули, был в 2011 году - идея прогнозирования с учетом смещения с использованием квантильных прогнозов. Почему это было нечто немного спорное или отличное?
Жоанн Верморель: Это не было спорным; это было просто странно. На уроках статистики и во всех кругах снабжения, о которых я знал, идея прогнозирования с учетом смещения была малоизвестна.
Кирен Чандлер: Идея заключалась в том, что вам нужно устранить смещение, вы знаете. У крупных компаний есть целые команды планировщиков спроса, которые тратят все свои дни на устранение и корректировку модели, чтобы она не была смещенной. Зачем вам на самом деле люди, которые делают наоборот и намеренно добавляют смещение, а не по ошибке? Это было просто вопросом, это не было спорным, это было, мягко говоря, глупо. Почему у нас есть целая команда, работающая над устранением смещения, и вы хотите добавить смещение?
Жоанн Верморель: На самом деле, мне понадобилось несколько лет, чтобы прийти к выводу, что это может быть хорошая идея. Для меня это не было спорной позицией; это вообще не была позиция. Это была не проблема, пока, исключив все остальное, что не работало, я пришел к выводу. Это был, я думаю, прорыв в квантильном прогнозировании. Да, смещения были очень полезны в снабжении, потому что вы хотите предотвратить, вы хотите быть смещенными в сторону прибыли, и поэтому нам пришлось полностью перестроить технологию вокруг этой идеи.
Кирен Чандлер: Хорошо, а затем еще один шаг, который вы сделали, был в 2012 году, когда вы решили, что вместо того, чтобы следовать большинству рынка, которое принимало такой подход типа “подключи и играй” для предприятий, вы решили сделать что-то совершенно другое и использовать более программный подход. Почему вы считаете, что это хорошо для снабжения?
Жоанн Верморель: Опять же, Lokad начался с очень классического подхода, вы знаете, с экранами, кнопками, меню и опциями - просто то, что вы ожидаете от любого предприятия. Но реальность заключается в том, что каждый раз, когда мы заключали новый контракт с клиентом, мы понимали, что есть так много вещей, которые не подходят. Поэтому мы буквально реализовывали тонны новых функций, чтобы удовлетворить каждого клиента.
Обычно, когда вы создаете программную компанию, вы думаете, что да, у нас нет всех функций, которые хочет рынок, но мы добавим еще несколько функций и постепенно сойдемся к чему-то, что полностью удовлетворяет требованиям рынка. Так что, начать с минимально жизнеспособного продукта - это нормально, а затем вы продолжаете добавлять несколько функций и, надеюсь, сойдетесь к чему-то хорошему, что подходит рынку. Но я был буквально на пути в течение четырех лет, и я не видел никакой сходимости; если я видел что-то, то это было расхождение.
В то время мы начали завоевывать более крупных клиентов, и я видел, что это было еще более разнообразно, чем то, что было у меня в первые годы, когда я работал только с малыми и средними предприятиями. Так что, если что-то, я не был на пути сходимости; я был на пути расхождения. Когда я смотрел на своих конкурентов, я видел монстров - монстров в смысле их программных продуктов, а не людей. Программные продукты имели тысячи экранов, буквально тысячи опций, и это был полностью расходящийся процесс разработки.
В то время вопрос был, пойду ли я по этому пути? Это даже не имеет смысла. Есть ли какой-нибудь способ достичь некоторой сходимости? И тогда я, наконец, пришел к выводу, что снабжение слишком разнообразно, чтобы вписаться в жесткое приложение с меню и кнопками. Вместо этого нам понадобился программный подход.
Кирен Чандлер: Расскажите нам о начале Lokad.
Жоанн Верморель: Да, конечно. Lokad была создана с идеей создания платформы для программной оптимизации и предиктивной оптимизации снабжения. Мы представляли себе платформу, где меню, кнопки и вычисления будут полностью индивидуальными, и поэтому их нужно программировать для каждого клиента. Но если вы программировали все для каждого клиента, то в чем ваша проблема? Ваша проблема заключается в производительности и надежности. Вы хотите делать это очень быстро, очень дешево, и поэтому родилась платформа для программной оптимизации, предиктивной оптимизации снабжения.
Кирен Чандлер: Вы когда-нибудь возвращались к тем ранним годам и есть ли какие-то большие ошибки, которые вы совершили, и какие-то большие сожаления?
Жоанн Верморель: Путь предпринимателя полон сожалений в том смысле, что если бы я знал в то время в 2008 году то, что я знаю сейчас, наверное, мы заняли бы в три раза меньше времени. Мы бы вернулись на рынок быстрее, чем мы это сделали. Но знаете, сложно заменить, даже интеллектуально, повторить прошлое. Например, когда я начал в 2008 году, я начал с технологии того времени, а затем через год, в 2009 году, стало очевидно, что, например, мир программного обеспечения полностью изменился, и нам нужно было перейти к облачным вычислениям.
Кирен Чандлер: Можете объяснить, что такое облачные вычисления?
Жоанн Верморель: Конечно. Классическая перспектива рассмотрения проблемы компьютера, с которой я начал в 2008 году, заключается в том, что у вас есть машина, компьютер, для выполнения вычислений, обработки данных, задачи, которую вы хотите выполнить. Сколько времени это займет? Ну, это займет столько времени, сколько программа работает. У вас есть одна машина. Вы запускаете программу, и когда она закончится, она закончится. Так что постоянной является машина. Проблема меняется, и, следовательно, время вычислений, необходимое для завершения решения проблемы, меняется.
Мысль об облачных вычислениях полностью противоположна. Постоянной является время доставки результата вашего вычисления. Так что вы говорите: “Я хочу, чтобы мои вычисления были выполнены за 30 минут”, и затем вы можете динамически настраивать количество вычислительных ресурсов, выделяемых для решения проблемы. Если мне нужно тысяча ЦП, чтобы в основном доставить результат за 30 минут, давайте динамически выделим эти 1000 ЦП. Ключевое открытие заключалось в том, что мы перешли от идеи, что одна сторона - это аппаратное обеспечение, которое является постоянным, и то, что меняется, - это проблема и это задержка в доставке решения проблемы, к облачной вычислительной перспективе, где постоянной является задержка, а затем вы настраиваете вычислительные ресурсы для доставки в указанный срок. Внезапно нам пришлось переписать практически все, что мы делали в Lokad.
Кирен Чандлер: Если вы посмотрите назад, вы увидите, что мы постепенно развивались, как развивались технологии вместе с нами. И если вы посмотрите на наш веб-сайт, вы увидите эти поколения машинного обучения, которыми мы следовали. Что бы вы сказали, был ли самый большой прорыв с технической точки зрения?
Жоанн Верморель: Дело в том, что это не просто эволюция. Это было буквально полное изменение. Люди думают, “О, это просто эволюция”, но нет, это не работало так в истории Lokad. Это было больше похоже на то, что у нас был продукт, мы его выбросили и начали с нуля, обычно с лучшей проблемой. Так что это не просто лучший продукт, потому что у него есть те же функции, просто лучше. Обычно это совершенно другая проблема, потому что она решает проблему с лучшим пониманием, что обычно полностью меняет технологию или архитектуру программного обеспечения.
Я думаю, что с точки зрения машинного обучения самым большим прорывом было глубокое обучение. С точки зрения инфраструктуры самым большим прорывом были облачные вычисления. Это идея, что вы хотите иметь жесткие сроки для доставки результатов, и все остальное меняется. Но с точки зрения статистики самым большим прорывом было, вероятно, глубокое обучение, даже если сейчас оно не используется в нашей работе. Это дифференцируемое программирование, но сам прорыв произошел благодаря глубокому обучению.
А затем, с точки зрения управления цепочкой поставок, самым большим прорывом была идея того, что вам нужно принимать полностью финансовую перспективу на всю цепочку поставок. Вы ставите доллары ошибки, вознаграждения и возможности везде. Эта финансовая концепция, вероятно, была самым большим прорывом - смотреть на все через призму финансового анализа, а не смотреть на это с точки зрения уровня обслуживания, с процентными показателями ошибок, которые вы пытаетесь улучшить.
Кирен Чандлер: Еще один, возможно, немного странный путь, который многие могли рассматривать как необычный, был пройден нами в 2016 году, когда мы окунулись в мир исследований и разработок в области биткойна. Почему мы выбрали этот путь и чему вы научились из этих опытов?
Жоанн Верморель: Биткойн всегда был для меня хобби, поэтому профессионально Lokad не зависит от какой-либо криптовалюты, блокчейна или биткойна. Тем не менее, это увлекательно, потому что это экономика в действии. Люди начали создавать программные системы на основе идей, основанных на нашем понимании экономики, и это очень интересно, потому что обычно эти идеи принадлежат только политике. Они никогда не создаются.
Может быть политик, который говорит, что нам нужно повысить налогообложение, и другой политик, который говорит, что нам нужно снизить налогообложение. Опыт происходит только на уровне стран, и обычно они не создаются - они являются результатом, как минимум, неполного демократического процесса. Интересно в биткойне то, что это другой подход к экономике и технологии.
Кирен Чандлер: Итак, Жоанн, расскажите нам о вашем интересе к биткойну и о том, как это связано с оптимизацией цепочки поставок.
Жоанн Верморель: Что касается биткойна, это была микроэкономика в действии с инженерной точки зрения. Вы можете оценить, работает ли это или нет. Это очень интересно, потому что цепочки поставок во многом похожи на это. Это микроэкономика в действии. Вы можете экспериментировать и оценивать, работают ли вещи или нет. Таким образом, с этой точки зрения я нашел это очень интересным. Биткойн обладает многими свойствами, которые есть у цепочки поставок. Он распределенный, с множеством участников, слоями программного обеспечения, множеством сложностей, противоречивыми стимулами и проблемами многоуровневой безопасности. Конечно, это все аналогии, а не прямой перевод, но в изучении технических идей, найденных в этих сообществах, можно найти много вдохновения. Не спекуляция, это просто хорошо, а технические идеи. Они довольно интересны.
Кирен Чандлер: Расскажите нам о Lokad и фокусе компании.
Жоанн Верморель: Конечно, мы сейчас находимся в центре Парижа и нас около 50 человек. Мы предоставляем то, что мы называем научной практикой цепочки поставок.
Кирен Чандлер: Почему вы отошли от классической стороны науки о данных?
Жоанн Верморель: Мне кажется, что вы очень любезны, говоря, что я решил отойти. Это было скорее так, что мы попробовали классический путь науки о данных и потерпели неудачу. Нам пришлось отойти от этого. Когда мы нанимаем молодых инженеров, уже на собеседованиях мы определяем, чем они преданы, а не чем они обязаны. Вы преданы ли вы видению, типу проблемы, типу навыков? В чем ваша преданность? Когда вы идете по пути науки о данных, люди преданы проблемам с данными. Это неправильный вид преданности. Вы получаете людей, которые фокусируются на интересных проблемах и интересных инструментах, и они фокусируются на интересных, крутых проблемах с данными. К сожалению, большая часть того, что требуется для решения проблемы цепочки поставок, находится в области, которая не является интересной, по крайней мере, с точки зрения обработки данных. Вам нужно подготовиться, где вам нужно квалифицировать буквально сотни полей, документировать их и обсуждать с множеством людей, чтобы прояснить, что именно является процессами цепочки поставок, чтобы у вас был шанс сделать что-то вроде оптимизации, которая имеет смысл на практике. Таким образом, ваша преданность не должна быть связана с данными, она должна быть связана с цепочкой поставок. Это то, чему мы научились с трудом. Поэтому то, что у нас есть сейчас, - это ученые по цепочке поставок, потому что, когда мы нанимаем этих молодых энтузиастов, мы говорим им, что ваша преданность не заключается в создании модели машинного обучения. В этом нет смысла для Lokad.
Кирен Чандлер: Ваша преданность будет заключаться в улучшении цепочки поставок наших клиентов, и это совершенно другая вещь, и, честно говоря, нам не очень важно. Вы знаете, делаете ли вы это одним способом или другим, очевидно, у нас есть проверенные временем рецепты, у нас есть определенные классы инструментов, которые прошли испытание на боевом поле. Но в основном вы будете делать все, что необходимо с клиентом, чтобы улучшить его цепочку поставок. И это должна быть ваша преданность. Это должно быть вашим ежедневным вызовом, вашим ежедневным вдохновением и всем.
Joannes Vermorel: Оказалось, что когда мы нанимали, я бы сказал, ученых-исследователей данных, мы получали людей, которые, вероятно, слишком сильно интересовались сложными проблемами данных и недостаточно интересовались, я бы сказал, людьми, бизнес-проблемами, убеждаясь в том, что ничто не помешает использованию решения в производстве, потому что обычно проблемы этих, я бы сказал, инициатив, основанных на машинном обучении, заключаются в том, что они терпят неудачу не из-за проблемы с алгоритмом, а просто потому, что есть более серьезные дефекты в общей настройке.
Kieran Chandler: Хорошо. И прежде чем мы погрузимся в, возможно, некоторые вопросы наших зрителей, в качестве заключительного вопроса, мы были компанией, которая очень сильно выросла органически за последнее десятилетие и еще немного. И так медленно, но верно, какие у вас идеи на следующие пять лет, следующие десять лет? Что вы видите для Lokad в будущем?
Joannes Vermorel: Ум, больше органического роста. Я имею в виду, буквально, один год у нас был рост на 60%, и, честно говоря, мы были на грани полного краха. И то, что люди действительно не понимают, это то, что когда они видят стартапы, которые говорят: “О, у нас есть 200% годового роста”, это абсолютно фантастически. Я бы сказал: “Да, это хорошо, если у вас есть что-то, где вы можете двигаться быстро и ломать вещи”. Знаете, если у вас есть приложение для знакомств, и у вас полностью выходит из строя сервер, честно говоря, это не такая большая проблема. Ваша клиентская база вернется, вы знаете, завтра. Это не проблема. Когда у вас полный крах чего-то, что управляет поставкой, и вдруг ваши клиенты начинают делать массовые производственные заказы или заказы на покупку, которые оказываются полным бессмысленом, мы говорим о многомиллионных ошибках. Так что это очень, очень плохо. Идея “двигаться быстро и ломать вещи” не совсем совместима с поставками. И то, что немногие понимают, это то, что, я бы сказал, глядя на рынок труда, каким он есть сегодня в Париже, или то же самое будет в Нью-Йорке или в других больших городах по всему миру, это то, что если у вас есть, скажем, 50% годового роста, и что у вас есть регулярная текучесть кадров на уровне примерно трех, четырех лет, то в итоге у вас получается медианный возраст сотрудника в вашей компании, который составляет шесть месяцев. Вы видите это? Это означает, что если у вас есть 50% роста, в конце года, вы знаете, в вашей компании половина людей была там всего полгода. И буквально, если вы ожидаете, что люди с опытом всего, знаете, полугодовым опытом смогут управлять, знаете, поставкой, мы говорим о потенциально сотнях миллионов евро, знаете, ежегодно. Это много, даже если вы нанимаете умных, преданных, блестящих инженеров. Это много.
Joannes Vermorel: И поэтому я считаю, что, к сожалению, когда мы не являемся, знаете, компанией вроде Facebook, растущей на тысячу процентов в год, это просто неразумный вариант. И вот почему мы движемся быстро, но есть ограничения в том, что можно сделать. В противном случае мы даже не сможем обучить новых людей, которых мы постоянно нанимаем.
Kieran Chandler: Хорошо, давайте рассмотрим несколько вопросов, потому что я вижу, что уже есть несколько и несколько знакомых лиц, друзей шоу. Во-первых, это вопрос, который, я думаю, очень интересовал многих сотрудников здесь, в Lokad, и нам никогда не говорили. Он задается Дервишем, который в основном спрашивает: есть ли какая-то особая причина для названия Lokad? Это сокращенная форма алгоритмов, которые мы используем? Это секрет?
Joannes Vermorel: Реальность заключается в том, что когда я делал свою докторскую диссертацию по вычислительной биологии, я думал о том, чтобы начать бизнес, где я бы использовал цифровую рекламу. Так что я подумал о местной рекламе и придумал “LoCad”. Это было очень хорошее доменное имя из пяти букв. Я сохранил его, и потом, я думаю, через 10 лет, консультант IBM сказал мне: “О, Lokad, очевидно, это означает взгляд вперед. Какое замечательное название!” И я подумал: “Да, взгляд вперед, это крутая история, и это то, что я буду рассказывать своим клиентам теперь”. Так что на самом деле это было для местной рекламы, но я думаю, что эта интерпретация взгляда вперед намного круче.
Кирен Чандлер: У нас здесь есть еще один вопрос от Дэха. Он немного мрачный, но все сосредоточено на ошибках. Каково было самое большое поражение или неудача, которые мы испытали в истории Lokad до сих пор? И давайте особенно рассмотрим это, возможно, с точки зрения клиента.
Жоанн Верморель: Самая большая неудача, я думаю, была связана с некоторыми крупными американскими клиентами, которые у нас были. В течение первых нескольких лет у меня не было больших неудач, потому что у меня не было больших клиентов. Поэтому потребовалось время, чтобы действительно столкнуться с большими неудачами. Большая неудача была поворотным моментом, я думаю, это было около 2011-2012 года, когда мы буквально выигрывали бенчмарки, подобные соревнованию Kaggle с Walmart. У нас была большая точность, классические еженедельные прогнозы, ежемесячные прогнозы, и мы внедряли эти вещи в прогнозирование поставок наших клиентов. Однако их цепи поставок становились хуже.
Затем мы проводили повторный бенчмарк, сравнивали, и Lokad имела более высокую точность. Но в какой-то момент клиент звонил и говорил мне: “Жоанн, знаешь что? Ты полностью нарушил нашу цепь поставок”. Я помню встречу, которую я провел в Нью-Йорке, где меня попросили прийти, и я вошел в комнату с 20 планировщиками. Половина из них была абсолютно яростной и говорила мне: “Твое программное обеспечение делает нашу жизнь полностью мрачной”.
Для меня это был настоящий кошмар. Там было 20 человек, они были настойчивыми, и я думал: “Да, с точки зрения точности мы лучше”. Но люди говорили: “Честно говоря, нам все равно. Ты не имеешь дело с этим беспорядком; мы имеем дело с этим беспорядком, и это просто не работает. Это кошмар”.
Кирен Чандлер: С течением времени клиенты были преданными им, и они старались изо всех сил, мы делали все возможное. И я думаю, что мы потеряли их примерно через три года, но это был настолько мрачный опыт.
Жоанн Верморель: Мрачный и все такое. Хорошо, давайте немного подбодримся и поговорим о другой не такой радостной теме, к сожалению, о коронавирусе. Кажется, мы не можем обойти его в данный момент.
Кирен Чандлер: У нас есть сообщение от СВ, который спрашивает, вы считаете, что коронавирус подчеркнул необходимость преобразования традиционных моделей цепей поставок?
Жоанн Верморель: Я считаю, что коронавирус - это всего лишь еще один источник неопределенности. Существует так много вещей, которые могут потрясти мир. Президент может решить ввести тарифы, страна, например, Англия, может решить выйти из союза, или ваша компания может быть полностью нарушена множеством вещей. Например, в наши дни у вас может быть сотрудник, который размещает расистское видео на YouTube, которое полностью наносит ущерб бренду за ночь, и затем вы теряете 20% рыночной доли только из-за этого глупого видео, которое становится вирусным. Есть множество вещей, которые делают мир более неопределенным. Поэтому, я думаю, если это что-то подчеркивает, то это то, о чем мы проповедуем уже много лет: вы должны планировать с учетом неопределенности. Я не имею ни малейшего представления о том, каким будет будущее в пост-ковидном мире, но я уверен, что оно будет еще более неустойчивым, и поэтому вам нужно принять неопределенность, принять риск и управлять им, а не делать прогноз и притворяться, что вы знаете будущее с помощью своего шара гадалки. У Lokad нет шара гадалки, и у вас его тоже нет. Поэтому вам нужно принять неопределенность и управлять риском. Я считаю, что в наши дни эта идея начинает проникать в финансы. Не все хедж-фонды соответствуют этой идее, но лучшие принимают ее. И я подозреваю, что в сфере цепей поставок компании, которые опережают других в этом кризисе, это люди, такие как Amazon, которые именно подчеркивают устойчивость, способность принять неопределенность и реагировать очень быстро с помощью множества цифровых систем для поддержки этого.
Кирен Чандлер: К сожалению, мы останемся при теме коронавируса еще на один вопрос от Маркуса Леопольда, друга Lokad. Он спрашивает, насколько хорошо алгоритмы Lokad справились с коронавирусными нарушениями? Клиентам пришлось вернуться к ручному управлению, или алгоритмы Lokad справились с этим автоматически?
Жоанн Верморель: Алгоритмы не являются волшебными; сами алгоритмы потерпели ужасные неудачи. Но, и это большое “но”, то, что мы продаем в Lokad, это не просто программная платформа. Мы всегда говорим, что сейчас это то, что мы называем управляемыми планами. Это в основном имеет платформу и команду поставок…
Кирен Чандлер: ученые по цепочке поставок и буквально команда ученых по цепочке поставок работали сверхурочно, чтобы сначала закрыть практически все наши европейские цепочки поставок в марте, а затем через месяц закрыть все наши американские цепочки поставок, а затем через два-три месяца восстановить их, понимаете?
Жоанн Верморель: Мы столкнулись с такими проблемами, как организация закрытия, организация восстановления и настройка модели таким образом, чтобы этот необычный период блокировки не был интерпретирован как снижение спроса. Вы не можете считать три месяца, что это спрос, так как это полностью исказит все ваши сезонные профили.
Я думаю, что суть в том, что наша технология была довольно эффективной не потому, что алгоритмы были мощными, а потому что она позволяла ученым по цепочке поставок работать с очень высоким уровнем продуктивности. Когда кризис наступил, у нас не было недель, чтобы подготовиться к переходу. Мы получили телефонные звонки, где говорили: “Lokad, вы знаете что? На следующей неделе мы закрываем наши заводы и склады. Нам нужно определить задачи, которые нужно выполнить до этого времени. У вас есть 24 часа, чтобы адаптировать модель так, чтобы все это было выполнено грациозно”. Каждый час имел значение, и ученым по цепочке поставок, даже если вся компания работала сверхурочно, пришлось выполнить это за несколько дней. Суть не в качестве алгоритма, а в продуктивности, которую Envision предоставляет для явного моделирования цепочек поставок.
Кирен Чандлер: Мы вернемся к обсуждениям о криптовалютах и биткоине. Это сообщение от Джона Мишеля, который спрашивает, видите ли вы какую-либо реальную добавленную стоимость от применения технологии блокчейна биткоина в цепочке поставок в ближайшие три или четыре года, или вы просто видите это как крипто-шум?
Жоанн Верморель: Я вижу много ценности, но просто не того вида ценности, которую вы ожидаете. Во-первых, криптовалюты переопределяют то, что означает компьютерная безопасность. Интересно то, что если вы положите биткоин на компьютер, вы можете знать, что компьютер в безопасности, потому что биткоин не будет украден. Это невероятно интересно, потому что это означает, что внезапно у вас есть очень простой тест, чтобы узнать, безопасны ли ваши системы или нет. Вы можете положить немного криптовалюты на него, и если она исчезнет, ну, догадайтесь, что? Ваши системы подвергаются вторжению. Люди начали осознавать это, когда биткоиновые бизнесы начали иметь машины в облаке, в которых хранились значительные суммы криптовалюты, и все они обанкротились из-за кражи.
Кирен Чандлер: Итак, Жоанн, можете ли вы немного рассказать о проблемах оптимизации цепочки поставок с точки зрения информационной безопасности?
Жоанн Верморель: Да, и буквально люди поняли, что ничто не является безопасным, знаете ли. У всех провайдеров облачных вычислений есть уязвимости. У всех устройств Интернета вещей есть уязвимости. У всех смартфонов есть уязвимости. Я имею в виду, буквально, люди осознали масштаб проблемы, масштаб преступления. Так что я считаю, что у нас, в цепочке поставок, проблема в два раза хуже, потому что цепочки поставок, по своей природе, географически распределены. Вы не можете иметь подход “крепость” к информационной безопасности, просто потому что у вас есть вещи, разбросанные по всему миру. Это огромная проблема, и то, что происходит в криптовалюте, очень интересно, потому что оно дает вам представление о всех вещах, которые вам нужно сделать, чтобы обеспечить безопасность вашей системы на самом деле. Вот основная добавленная стоимость. Так что я бы не предлагал это как инвестиционное средство. Я предлагаю взглянуть на технические аспекты этих вещей и особенно с точки зрения информационной безопасности, которая обычно сочетает проблемы социальной инженерии с проблемами эксплуатации программного обеспечения.
Кирен Чандлер: Хорошо. У нас есть еще одно сообщение от одного из наших друзей, Халила Механы, который упоминает прогнозирование. Независимо от того, насколько оно хорошо, оно требует информации от пользователей, стоящих за ним. Два ключевых пользователями будут руководитель проекта со стороны компании и ученые по цепочке поставок со стороны Lokad. Так что важна ли профессиональность и понимание бизнеса от этих двух людей, и насколько это может повлиять на результат и точность конечного прогноза?
Жоанн Верморель: Вот в чем дело. В настоящее время у нас более 100 компаний, которые используют нашу систему в производстве. Мы не настраиваем прогноз. Это не так работает. Люди думают, что нужно иметь человеческое понимание, чтобы изменить прогноз. На самом деле, это касается того, как вы извлекаете статистическую информацию из данных. Вы не пытаетесь угадать рынок, исходя из своего человеческого понимания и знаний. Конечно, такое иногда бывает. У нас есть некоторые исключительные ситуации, например, я вспоминаю о самолете A380 от Airbus. У нас есть клиенты, которые поставляют запчасти для этого самолета. Когда Airbus объявил о прекращении производства этого типа самолета, да, вы можете скорректировать прогноз с учетом рыночных знаний, но это очень редкое исключение. Обычно работа специалистов по цепочке поставок и ученых по цепочке поставок в Lokad заключается в том, чтобы правильно поставить задачу перед алгоритмами, которые должны учиться и оптимизировать нужные вещи, которые постоянно меняются. Если ситуация всегда была одинаковой, то дело не во внесении знаний в прогноз. Это буквально переформулирование самой задачи, которую вы пытаетесь прогнозировать и оптимизировать. Затем, как правило, большая часть работы заключается в пересмотре экономических факторов. Мы оптимизируем доллары ошибки, но эти доллары ошибки не извлекаются из данных. Нет алгоритма машинного обучения или data mining, который может знать, какие-то… эм… эм…
Жоанн Верморель: Многие недооценивают несколько факторов. Во-первых, они недооценивают силу специализации для стран. Например, в мире есть только три страны, в которых есть фабрики по производству оперативной памяти (RAM). Так что, если вам нужна оперативная память, и все компьютеры ее используют, то есть только три страны: Южная Корея, Китай и Соединенные Штаты. В других местах, ну, не повезло.
И если вам нужен литий для батарей вашего смартфона, то запасы лития в мире находятся только в трех странах: Чили, Аргентина и Австралия. Я думаю, некоторые люди проверят. Так что, если вы хотите иметь местное производство лития, то, опять же, не повезло. То же самое касается мастерского часового дела. Я считаю, что в Швейцарии более половины, а в сегменте мастерского часового дела они составляют около 70%. Так что, я не думаю, что всегда возможно для низкостоимостных товаров, таких как футболки.
Текстильная промышленность всегда отставала от других отраслей из-за сложности автоматизации. В результате производство текстиля переехало в Китай, но сейчас оно уже не там. Оно переехало в более дешевые страны, такие как Вьетнам, Филиппины или Бангладеш. Но вопрос в том, когда мы окажемся в Бангладеш и зарплаты там, надеюсь, повысятся, куда будут переезжать эти вещи? Может быть, в Африку? Я не знаю. Но у нас заканчиваются дешевые страны.
И автоматизация продолжается, поэтому я считаю, что для этих базовых цепочек поставок они, вероятно, будут возвращены на места. К сожалению, не ожидайте, что это приведет к созданию рабочих мест, потому что они будут возвращены в места, где эти товары потребляются, как только будет достигнута высокая степень автоматизации. Так что, будут ли у нас немного больше местных цепочек поставок? Да, я в это верю. Опять же, потому что, когда у вас есть вещи, которые полностью автоматизированы, уже не имеет значения, где вы размещаете свои фабрики. Конечно, есть исключения, например, литий находится только в нескольких местах в мире и так далее. Но внезапно, когда вам не важна стоимость местной рабочей силы, вы можете разместить свое производство практически где угодно.
Кирен Чандлер: У нас есть два вопроса, которые я объединю в один большой. Один от Кении и один от Манмита. Кения спрашивает, так как количественный подход к управлению цепями поставок настолько отличается, вы сталкиваетесь с большим скептицизмом при внедрении таких практик? И Манмит продолжает эту тему, спрашивая, с какими вызовами управления изменениями в организации вы сталкиваетесь при внедрении чего-то подобного Lokad?
Жоанн Верморель: Это, вероятно, одно из моих самых больших разочарований - я не сталкиваюсь с таким большим скептицизмом. И я скажу вам почему. Потому что, когда я говорю людям, например, что прогнозирование временных рядов, обычное прогнозирование временных рядов, полностью неправильно, оно игнорирует неопределенность. Люди это знают, и тогда я…
Кирен Чандлер: Итак, Жоанн, можете ли вы объяснить, что происходит, когда вы прогнозируете продукт, а затем вводите еще 10 продуктов, которые с ним конкурируют?
Жоанн Верморель: Если вы прогнозируете продукт, но не знаете, что вы собираетесь ввести еще 10 продуктов, которые с ним конкурируют, у вас будет каннибализация повсюду. И если у вас есть модель временных рядов, она просто будет полностью игнорировать эту каннибализацию, и поэтому она полностью неправильна. И снова, люди не глупые. Они это знают. Так что разочарование заключается в том, что они это понимают. Я думаю, что обычно, когда я говорю с директорами цепей поставок, руководителями планирования, руководителями прогнозирования цепей поставок и тому подобным, они не скептически настроены. Они говорят: “Да, да, да, я понимаю”. Мое разочарование заключается в том, что вы знаете что? Я просто не собираюсь этого делать. Я знаю, что это неправильно, но знаете, готов ли я действительно, знаете, в теории многие люди говорят, что если их спросить: “Да, я сделаю то, что лучше для моей компании”. Но, к сожалению, в больших компаниях люди в основном делают все, чтобы сохранить свою работу. И даже если они занимают высокие должности в управлении, вы бы подумали, что большинство людей - это герои, которые способствуют инновациям и тому подобному, но нет, у людей большинство интересных хобби, интересная жизнь, и их работа - это просто работа. И они не собираются начинать крестовый поход для реформирования своей организации, чтобы она работала лучше. Да, для акционеров это лучше. Это позволит компании расти, сделает ее более прибыльной. Но давайте будем честными, большинство людей, которые работают в крупных организациях, получают зарплату. Они не хотят нанести вред организации. Они хотят быть достаточно хорошими в своей работе, но они не собираются начинать крестовый поход, чтобы поднять свою компанию на новый уровень. И если компания идет плохо, они уйдут, сменят работу и перейдут в следующую компанию.
Кирен Чандлер: Хорошо, мы просто зададим еще пару вопросов, прежде чем закончить. Я задам этот вопрос от Ричарда Лебенски, в основном потому, что он поздно остается в своем часовом поясе. Так да, да, герои, герои, да. И он спрашивает, в какой области подход Lokad может принести наибольшую бизнес-ценность, в то время как другие, возможно, не могут?
Жоанн Верморель: Это обычно обратно пропорционально количеству беспорядка и сложностей. И когда люди говорят: “О, это как кошмар”, это очень хорошо, потому что обычно, когда цепь поставок становится настоящим кошмаром, слишком много вариантов, слишком много решений, слишком много вещей со вторичным эффектом, с многоразрядным, со сроком годности, с модернизацией, также со всеми видами супер-странных эффектов, это обычно то место, где Lokad сияет наиболее ярко, потому что обычно это цепь поставок, где оптимизация еще не началась. Так как очевидно, если у вас уже очень эффективная цепь поставок, потому что она настолько проста, и, вероятно, я бы сказал, например, распределение воды, вы знаете, нет ничего глупее, чем распределение воды. Так что цепь поставок воды никто не обсуждает, потому что она настолько скучна, что не остается ничего, что можно оптимизировать. Все, что осталось оптимизировать, было почти оптимизировано столетие назад. Так что Lokad не может почти ничего сделать, я бы сказал, для водных компаний. Но
Кирен Чандлер: С другой стороны, я бы сказал, что в самых экстремальных случаях, например, в авиационной отрасли, которая сейчас находится в полном беспорядке, особенно из-за COVID, мы работаем наилучшим образом. Но свежие продукты могут быть очень сложными, а также роскошь тоже обычно является очень сложной. И есть еще одна проблема - очень ограниченные наборы данных. Так что классические статистические методы обычно не работают в таких ситуациях. Это некоторый парадокс. Можно сказать, что Lokad работает лучше всего, когда есть много данных, но также и когда данных очень мало, и все обычные статистические методы просто не работают. Это также очень хорошая точка для нас.
Жоанн Верморель: Хорошо. Кажется, была небольшая дискуссия с Николасом Вандерпоом, одним из наших предыдущих любимых гостей в шоу. Он обсуждал это с Эдит, и главный вопрос был: какая была самая большая проблема, которая побудила вас взяться за такую огромную задачу, как полная переработка?
Кирен Чандлер: Вы имеете в виду переписывание программного обеспечения Lokad?
Жоанн Верморель: Да. Я имею в виду, что, во-первых, если вы видите, что что-то не работает, то вы понимаете, что вы находитесь на неправильном пути. Обычно переписывание - это последний шанс. Это происходит, когда у вас больше нет надежды. Так что, в какой-то момент, вы делаете инкрементное развитие, затем еще больше инкрементного развития, и в какой-то момент вы просто теряете надежду, что это когда-либо заработает. И вот, в какой-то момент, вы просто переписываете его с нуля. Это очень трудно. Это не то, что мы взяли на легкую руку. В программировании есть поговорка, что никогда не следует переписывать с нуля. Я бы сказал, да, обычно переписывание с нуля - очень плохая вещь. Но когда вы понимаете, что у вас есть архитектурные и дизайнерские ошибки, которые полностью определяют вашу архитектуру, вы просто обречены. Вы буквально обречены. И это то, что я говорю большинству наших клиентов. Большинство хороших или плохих свойств программного обеспечения обусловлены его дизайном. Это буквально ключевое решение, которое было принято, вероятно, в течение первых трех месяцев разработки этого программного обеспечения, и от этой точки все остальное зависит. Поэтому, когда вы видите, что некоторое ключевое дизайнерское предположение просто разваливается, вы в беде.
Кирен Чандлер: У меня есть здесь вопрос, который может быть довольно интересным от Слима Калелла. Он спрашивает, насколько хорошо Lokad работает вместе с решениями типа SNOP?
Жоанн Верморель: О, мы просто их игнорируем. Забавно, что бюрократии обычно обладают невероятным свойством - они систематически проживают свою полезность. Так что вы оказываетесь в ситуации, когда Lokad работает в реальной среде. Мы буквально являемся учеными в сфере цепей поставок, работающими с небольшой командой практиков в области цепей поставок, принимающими каждое решение. Так что все закупки, вся производственная деятельность, все движения запасов, даже цены. А затем у вас есть бюрократия SNOP, где люди все еще встречаются, люди все еще выполняют свои процессы, они все еще запрашивают у продавцов прогнозы, таблицы все еще заполняются числами, и люди все еще занимаются своими обычными махинациями и так далее. Так что вся эта бюрократия продолжает существовать.
Кирен Чандлер: Она полностью оторвана от реальности, так что это не причиняет вреда, потому что она не оказывает никакого влияния на реальный мир, который является физическим. Я бы сказал, что это влияет на цепь поставок, но люди имеют впечатление, что только правительства могут поддерживать бесполезную администрацию, как, например, Великобритания, которая смогла сохранить Министерство колоний до тех пор, пока Великобритания не перестала иметь какую-либо колонию для управления. Они все еще были огромным министерством. Франция сделала практически то же самое с Банком Франции, который управляет франком. У нас больше нет франка; есть евро, но у нас все еще есть Банк Франции.
Joannes Vermorel: В конечном итоге, это не означает, что компания иммунна к проблеме. Это одна и та же проблема для любой крупной компании, и поэтому мы оказываемся в таких парадоксальных ситуациях, когда обычно Lokad работает бок о бок с SNLP, которая все еще делает свое дело, полностью оторванная. И где это становится еще страннее, это когда мы работаем рядом с командой по науке о данных, потому что есть команда по науке о данных, которая все еще создает модели, которые не используются. Они все еще создают прототипы, обычно один или два в квартал, которые полностью оторваны, и мы просто продолжаем свою жизнь, находясь в производстве. Это странно, но знаете что, такова реальность.
Kieran Chandler: Хорошо, и мы начнем завершать сейчас. Я закончу, может быть, комментарием, а не вопросом от Ятина Динеша, который, как я знаю, тоже является большим фанатом шоу. Он просто говорит: “Обожаю подкаст до сих пор, годы опыта и уроки, полученные из ошибок, делятся”. Но он хочет знать, кто пишет блог?
Joannes Vermorel: Блог, обычно это я. Я очень занят, да. И, кстати, если посмотреть на ритм производства блога с тех пор, как мы начали это шоу, я производил блог-посты гораздо медленнее. Я вернусь к этому; я планирую вернуться к блогу, но в сутках всего лишь столько часов. Но нет, я никогда не делегировал это какому-то стороннему агентству контента, чтобы просто получить массовый счастливый разговор, который дает вам пустые фразы и бессмыслицу.
Kieran Chandler: Всегда я, кто обычно мешает всему. Нет, нет, чтобы завершить сегодня и подвести итоги, почему вы считаете важным взглянуть на путь Lokad и что вы надеетесь, что наши зрители узнают из сегодняшнего эпизода?
Joannes Vermorel: Дело в том, что очень сложно интеллектуально понять, что вы ошибаетесь. Это очень трудно. Во-первых, это не очень приятно; вам не нравится понимать, что вы совершили множество ошибок. Так что обычно ваш инстинкт - это защитный механизм, поэтому вы ищете оправдания. Вы говорите: “Да, мы не добились успеха, но клиенты, знаете ли, был такой культурный шок, это была такая сложная ситуация, у них было развертывание ERP, что усложнило все”. Всегда есть множество оправданий. Есть такой девиз: у вас могут быть результаты или оправдания. И есть третий путь, который заключается в том, чтобы…
Kieran Chandler: Понять, почему это пошло не так и где это очень важно для меня. Возможно, я сейчас делаю множество ошибок, просто не знаю каких. Пересмотр прошлых ошибок - это способ подумать о том, что может пойти не так прямо сейчас. Я имею в виду, очевидно, что мы делаем вещи, которые намного лучше, чем то, что мы делали 10 лет назад, но это не значит, что мы идеальны. Я уверен, что через 10 лет мы поймем, что, честно говоря, я был просто безумным, или что-то в этом роде. Было очевидно, что есть лучший способ сделать это, и это было очевидно, и тем не менее, мы просто обходили это. Так что, на мой взгляд, пересмотр этих вещей - это то, что я стараюсь делать регулярно, потому что это дает вам возможность понять, что идет не так в том, что вы делаете прямо сейчас.
Joannes Vermorel: И обычно, снова же, проблема не заключается в том, что вы могли бы сделать что-то лучше. Это неправильный способ смотреть на проблему, потому что обычно проблема заключается в том, что вы даже не смотрите на проблему с правильной стороны. Речь не идет о том, чтобы смотреть на проблему лучше, делать это лучше, потому что это полностью, я бы сказал, линейное развитие от того, что у вас есть, как инкрементное развитие. Обычно самые значительные прорывы происходят, когда вы видите, что вы должны были посмотреть на эту проблему с другого ракурса. И тогда вы понимаете, что есть другая проблема, другой ракурс, за которую действительно стоит бороться. Речь не идет о том, что мы могли бы сделать лучше; речь идет о том, что мы даже не решали проблему в прошлом.
Киран Чандлер: Хорошо, нам придется закончить здесь, но после ста эпизодов, я думаю, мы заслужили пиво. Так что это все на этой неделе, и если мы не ответили на ваш вопрос, обязательно напишите нам на почту contact@lokad.com, и мы постараемся ответить вам. Не забудьте нажать кнопку подписки, и мы увидим вас снова в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
