00:00:15 Отмечаем 100-ю серию Lokad TV и отвечаем на вопросы по цепям поставок.
00:01:17 Обсуждаем истоки Lokad и его акцент на индустрию цепей поставок.
00:03:15 Прогнозирование в цепях поставок с учётом смещения с помощью квантильных прогнозов в 2011 году.
00:04:53 Переход к программному подходу в 2012 году и возникшие трудности.
00:07:47 Размышления о ранних годах, допущенных ошибках и эволюции Lokad.
00:08:48 Влияние облачных технологий на бизнес предпринимателя.
00:11:31 Эволюция компании и важнейшие технические прорывы.
00:13:26 Исследование Биткойна, экономики в действии и его связи с цепями поставок.
00:15:34 Рост компании и переход к практике науки о цепях поставок.
00:17:54 Различие между наймом специалистов по науке о данных и специалистов по цепям поставок.
00:19:39 Будущие планы Lokad и трудности быстрого роста.
00:22:33 История названия “Lokad”.
00:23:37 Крупнейшие неудачи, с которыми столкнулась Lokad.
00:25:45 Коронавирус как урок необходимости трансформации моделей цепей поставок.
00:26:59 Подчеркивание важности устойчивости и способности принимать неопределённость.
00:28:11 Как алгоритмы Lokad справились с нарушениями, вызванными COVID-19.
00:29:00 Значение адаптивности и управления изменяющимися требованиями во время локдауна.
00:30:01 Адаптация моделей цепей поставок в кризисных ситуациях.
00:30:59 Биткойн, блокчейн и их влияние на безопасность цепей поставок.
00:33:30 Важность профессионализма и понимания для точного прогнозирования.
00:36:23 Проблемы внедрения узко специализированных AI-решений для бизнес-прогнозирования.
00:38:01 Обсуждение плохих данных и влияния некачественных данных на ERP-системы.
00:39:08 Дебаты о долговечности глобальных цепей поставок и влиянии специализации.
00:41:22 Будущее локальных цепей поставок и влияние автоматизации на производственные площадки.
00:42:19 Трудности внедрения количественного подхода в цепях поставок и управления организационными изменениями.
00:45:15 Выявление областей, где низкоуровневый подход может открыть наибольшую бизнес-ценность.
00:46:01 Обсуждение оптимизации цепей поставок для различных отраслей.
00:47:34 Причины переписывания программного обеспечения Lokad с нуля.
00:49:10 Влияние ключевых проектных решений на разработку программного обеспечения.
00:50:23 Сосуществование решений Lokad и моделей типа S&OP в организациях.
00:51:01 Обсуждение проблем крупных компаний с управлением мошенничеством.
00:51:57 Комментарий о том, кто ведет блог, и влияние подкаста на производство контента.
00:53:00 Важность извлечения уроков из прошлых ошибок и осознания, когда вы неправы.
00:54:02 Изучение прошлых ошибок, чтобы избежать подобных проблем в будущем.
00:55:41 Заключение и призыв к действию.
Краткое содержание
Основатель Lokad Жоанн Верморель рассказывает о пути компании и её фокусе на оптимизации цепей поставок в интервью с Кираном Чендлером. Верморель говорит о первых трудностях Lokad с моделью прогнозирования как услуги, о внедрении квантильного прогнозирования и о переходе к программному подходу. Он подчёркивает необходимость для компаний в сфере цепей поставок планировать неопределённость и принимать управление рисками в всё более непредсказуемом мире. Верморель также обсуждает, как алгоритмы Lokad показали себя во время нарушений, вызванных COVID-19, потенциальную ценность криптовалют в управлении цепями поставок и будущее глобальных цепей поставок. Конец.
Расширенное содержание
В этом интервью Киран Чендлер и Жоанн Верморель, основатель Lokad, обсуждают путь компании и её акцент на оптимизации цепей поставок. Верморель основал Lokad в 2008 году, будучи аспирантом в области вычислительной биологии, но его привлек потенциал инноваций в индустрии цепей поставок. Изначально компания испытывала трудности с моделью прогнозирования как услуги, но затем добилась значительного прогресса, например, внедрив прогнозирование с учетом смещения с помощью квантильных прогнозов в 2011 году и перейдя к программному подходу в 2012 году.
Верморель объясняет, что первоначальный подход компании к прогнозированию был основан на устранении смещения, но со временем они поняли, что смещения могут быть полезны для оптимизации цепей поставок. Квантильное прогнозирование позволило им ориентироваться на прибыль, хотя изначально это считалось «странной» идеей.
Изначально Lokad следовала традиционной модели корпоративных приложений с экранными интерфейсами, кнопками и меню. Однако по мере подписания новых клиентов они поняли, что цепи поставок слишком разнообразны, чтобы поместиться в жесткую структуру приложения. Компания перешла к программному подходу, в котором расчеты и функции настраивались индивидуально для каждого клиента, с акцентом на продуктивность и надежность.
Размышляя о пути компании, Верморель признаёт, что было извлечено множество уроков, и путь предпринимателя полон сожалений. Одно значительное изменение произошло с появлением облачных технологий, что вынудило компанию переписать большую часть своих продуктов.
Основатель Lokad рассказывает об истории компании, технологических прорывах и будущих планах. Верморель объясняет, что облачные технологии и глубокое обучение стали ключевыми прорывами для компании, а также переходом к финансовому подходу в управлении цепями поставок.
Верморель также делится своим интересом к Биткойну, который он рассматривает как проявление микроэкономики в действии, с параллелями к управлению цепями поставок. Он находит вдохновение в технических инсайтах криптовалютного сообщества, которые, по его мнению, могут принести пользу Lokad.
Lokad перешла от подхода науки о данных к подходу науки о цепях поставок после того, как выяснилось, что специалисты по данным слишком зациклены на проблемах с данными, а не на вопросах цепей поставок.
На вопрос о будущем компании Верморель предвидит более органичный рост. Он признает, что быстрый рост может быть неподходящим для бизнеса в сфере цепей поставок, так как это может привести к серьезным проблемам, если что-то пойдет не так. Цель Lokad – расти устойчивыми темпами, гарантируя, что сотрудники обладают достаточным опытом для решения сложных проблем в цепях поставок.
Наконец, Верморель рассказывает происхождение названия “Lokad”. Изначально оно было вдохновлено понятием “местная реклама”, но позже он принял интерпретацию “смотрящий вперёд”, предложенную консультантом из IBM.
Верморель обсуждает крупнейшую неудачу, с которой столкнулась компания в свои первые годы, примерно в 2011-2012 годах. В это время Lokad выиграла бенчмарк-соревнования, предоставляя клиентам повышенную точность прогнозирования. Однако клиенты обнаружили, что их цепи поставок ухудшились в результате, и планировщики были недовольны программным обеспечением.
Верморель вспоминает одну встречу в Нью-Йорке, когда разгневанные клиенты столкнулись с ним, заявив, что хотя программное обеспечение Lokad обеспечивало лучшую точность, оно делало их жизнь невыносимой и не решало настоящие проблемы в их цепях поставок. В конечном итоге из-за этого Lokad потеряла некоторых клиентов.
Затем разговор переходит к теме коронавируса и его влиянию на традиционные модели цепей поставок. Верморель считает, что пандемия – всего лишь один из многих источников неопределенности, которые могут нарушить цепи поставок, приводя в пример такие ситуации, как политические решения, тарифы или вирусные инциденты в социальных сетях. Он подчёркивает необходимость для компаний планировать неопределенность и внедрять управление рисками, а не полагаться на прогнозы, которые делают вид, что могут с абсолютной уверенностью предсказать будущее.
Верморель утверждает, что такие компании, как Amazon, ориентированные на устойчивость и способность принимать неопределенность, добиваются успеха в условиях кризиса. Он предполагает, что лучшие финансовые институты также начинают разделять эти идеи, и что компании из сферы цепей поставок должны следовать этому примеру, чтобы опережать изменения в всё более непредсказуемом мире.
Они обсуждают работу алгоритмов Lokad в период нарушений, вызванных COVID-19, потенциал криптовалют в управлении цепями поставок, важность профессионализма и бизнес-понимания в оптимизации цепей поставок, трудности внедрения узко специализированных AI-решений для бизнес-прогнозирования и будущее глобальных цепей поставок.
Верморель объясняет, что во время кризиса COVID-19 алгоритмы Lokad не справлялись самостоятельно. Однако специалисты по цепям поставок компании смогли быстро адаптировать и оптимизировать модели, что продемонстрировало важность вмешательства человека в кризисные моменты.
В ответ на вопрос об узких AI-решениях для бизнес-прогнозирования, Верморель выражает скептицизм по поводу термина “AI” и подчёркивает важность понимания различных классов алгоритмов машинного обучения. Он также обсуждает качество данных в цепях поставок, отмечая, что хотя сами данные не обязательно плохи, они часто некачественно оформлены, что приводит к трудностям при их интерпретации и применении.
Наконец, разговор переходит к будущему глобальных цепей поставок. Верморель не дает окончательного ответа, но поднимает вопрос изменения климата и его потенциального влияния на устойчивость глобальных цепей поставок, намекая на то, что нынешняя модель может потребовать изменений.
Они обсудили глобальный характер цепей поставок и то, как специализация ограничивает локальное производство определенных товаров. Он также говорит о возможном возвращении некоторых цепей поставок в локальные регионы из-за автоматизации. Верморель отвечает на скептицизм в отношении количественного подхода к цепям поставок и сложности его внедрения в организациях. Он подчёркивает, что Lokad показывает наилучшие результаты в условиях сложных цепей поставок с множеством вариантов и решений. Наконец, Верморель объясняет мотивацию за полное переписывание программного обеспечения Lokad и рассказывает, как Lokad работает наряду с решениями типа Sales & Operations Planning (S&OP), в основном игнорируя их, поскольку они оторваны от реальных воздействий на цепи поставок.
Они обсуждали, как Lokad работает бок о бок с командами науки о данных, создающими оторванные модели, которые не используются. Он также упоминает, что ведет корпоративный блог, но делает это в гораздо более медленном темпе, чем раньше, из-за нехватки времени. Верморель подчёркивает важность анализа прошлых ошибок, чтобы понять, что пошло не так, и как избежать подобных ошибок в настоящем и будущем. Он считает, что взгляд на проблему под другим углом может привести к прорывам, а не просто к улучшению существующего. Верморель призывает зрителей присылать вопросы для подкаста и подписываться на будущие эпизоды.
Полная расшифровка
Kieran Chandler: Здравствуйте, и добро пожаловать в весьма особую серию Lokad TV. Сегодня мы в прямом эфире из Парижа, чтобы отпраздновать нашу 100-ю серию, в которой мы оглянемся на путь Lokad до настоящего момента и ответим на ваши вопросы по цепям поставок.
Joannes Vermorel: Я действительно не думал, что нам удастся дойти до ста серий о таком странном предмете, как цепи поставок. Причина, по которой мы всё это начинали, заключалась в том, что я обнаружил замечательное программное обеспечение под названием OBS и начал с ним экспериментировать. Я понял, что это отличное программное обеспечение, и захотел его опробовать. Но, по сути, мы используем его лишь сегодня, поскольку оно применяется только для прямых эфиров. Нет, я на самом деле не планировал так далеко вперёд.
Kieran Chandler: Итак, сегодня идея заключается в том, чтобы оглянуться на путь Lokad до настоящего момента и обсудить извлеченные уроки. Возможно, начнем с того, что вы вспомните 2008 год, когда основали компанию. Почему вы решили начать бизнес в индустрии цепей поставок? Что вас заинтересовало?
Joannes Vermorel: Тогда я был аспирантом в области вычислительной биологии, но не закончил докторскую диссертацию. Количество выдающихся исследователей в этой сфере было ошеломляющим, что вызывало чувство скромности и одновременно вдохновляло. Однако я понимал, что мир прекрасно обойдется и без меня. Когда я начал изучать цепи поставок, я обнаружил, что там в основном используются методы XIX века. Я осознал, что в этой области есть огромный потенциал для улучшений, и с большим энтузиазмом запустил собственную компанию.
Kieran Chandler: Как же прошли первые пару лет? Легко ли было начать? Люди интересовались тем, о чем вы говорили, или поначалу было много сомнений?
Joannes Vermorel: Нет, было ужасно. Потребовались годы, чтобы создать что-то, что действительно работало. Lokad была основана на идее прогнозирования как услуги, что оказалось крайне неудачной идеей как с технической, так и с точки зрения управления цепями поставок. Начало пути было довольно медленным, именно потому что ничего не работало.
Kieran Chandler: Давайте поговорим о некоторых значимых шагах, которые вы предприняли на этом пути. Первый, о котором вы упомянули, был в 2011 году – идея прогнозирования с учётом смещения с использованием квантильных прогнозов. Почему это было воспринято как нечто спорное или отличающееся?
Joannes Vermorel: Это не было спорным, просто выглядело странно. На занятиях по статистике и в кругах специалистов по цепям поставок идея прогнозирования с учётом смещения была практически неизвестна.
Kieran Chandler: Идея заключалась в том, что нужно устранить предвзятость, понимаете. В крупных компаниях существуют целые команды планировщиков спроса, которые проводят свои дни, устраняя и корректируя модель, чтобы она не была предвзятой. Зачем же тогда нанимать людей, которые намеренно добавляют предвзятость, а не делают это случайно? Суть была именно в этом — это не вызывало никаких споров, это было, ну, глупо. Почему у нас есть целая команда, работающая над устранением предвзятости, если вы хотите её добавить?
Joannes Vermorel: На самом деле, мне потребовалось несколько лет, чтобы прийти к выводу, что это может быть хорошей идеей. Для меня это не было спорной позицией; это даже не была позиция. Проблема отсутствовала до тех пор, пока, устранив всё, что не работало, я не пришёл к окончательному выводу. Это был, как мне кажется, прорыв в квантильном прогнозировании. Да, предвзятость была очень полезна в цепочке поставок, поскольку вы хотите склонить вектор в сторону прибыли, и поэтому нам пришлось полностью перестроить технологию вокруг этой идеи.
Kieran Chandler: Хорошо, а ещё один шаг, который вы предприняли, был в 2012 году, когда вы решили, что вместо того чтобы следовать за большинством рынка, которое выбирало подход plug-and-play для предприятий, вы сделаете нечто совершенно иное и примените программный подход. Почему вы считали, что это важно для цепочек поставок?
Joannes Vermorel: Снова, Lokad был запущен в очень классическом стиле, знаете, с экранами, кнопками, меню и опциями – просто то, что вы ожидаете от любого корпоративного приложения. Но реальность заключалась в том, что каждый раз, когда мы заключали контракт с новым клиентом, мы понимали, что многие элементы не подходят. Поэтому нам буквально приходилось внедрять массу новых функций для каждого клиента.
Обычно, когда вы запускаете софт-компанию, вы думаете, что, да, у нас нет всех возможностей, которые хочет рынок, но мы добавим пару функций и постепенно придём к полнофункциональному продукту. Так что нормально начать с минимально жизнеспособного продукта, а затем, шаг за шагом, добавлять новые функции, и, надеюсь, в итоге вы получите продукт, который будет соответствовать требованиям рынка. Но я буквально спустя четыре года не увидел никакой сходимости; если и было что-то, то это было расхождение.
Мы начали привлекать крупных клиентов, и я увидел, что ситуация была ещё разнообразнее, чем в первые несколько лет, когда мы работали только с малыми и средними предприятиями. Так что, если что, я не шел по пути сходимости, а шел по пути расхождения. Глядя на моих конкурентов, я видел монстров — монстров в смысле их программных продуктов, а не людей. Эти продукты имели тысячи экранов, буквально тысячи опций, и процесс разработки был абсолютно разрозненным.
В то время вопрос заключался в том, буду ли я следовать этому пути. Это даже не имело смысла. Есть ли способ достичь некой сходимости? И тогда, наконец, я пришёл к выводу, что цепочки поставок слишком разнообразны, чтобы уместиться в жесткое приложение с меню и кнопками. Вместо этого нам нужен был программный подход.
Kieran Chandler: Можете рассказать нам о начале Lokad?
Joannes Vermorel: Да, конечно. Lokad была основана с идеей создания платформы для программной оптимизации и предсказательной оптимизации цепочки поставок. Мы представляли себе платформу, где меню, кнопки и расчёты были бы полностью индивидуальными и поэтому их нужно было программировать специально для каждого клиента. Но если вы программируете для каждого клиента, в чём ваша проблема? Ваша задача сводится к обеспечению производительности и надёжности. Вы хотите делать это сверхбыстро, супердёшево, и поэтому родилась идея платформы для программной оптимизации — предсказательной оптимизации цепочки поставок.
Kieran Chandler: Оглядываясь на те ранние годы, совершили ли вы какие-то крупные ошибки, о которых жалеете?
Joannes Vermorel: Путь предпринимателя полон сожалений, в том смысле, что если бы я знал в 2008 году то, что знаю сейчас, возможно, мы ушли бы в три раза быстрее. Мы бы вернулись на рынок гораздо быстрее, чем это произошло. Но, знаете, трудно, даже интеллектуально, переписать прошлое. Например, когда я начинал в 2008 году, я стартовал с технологией того времени, а затем, через год, в 2009, стало совершенно ясно, что мир программного обеспечения полностью изменился, и нам нужно было перейти к облачным вычислениям.
Kieran Chandler: Можете объяснить, что такое облачные вычисления?
Joannes Vermorel: Конечно. Классическая концепция решения вычислительной задачи, с которой я начал в 2008 году, заключается в том, что у вас есть машина, компьютер, для выполнения расчёта, обработки данных – задачи, которую вы хотите выполнить. Так сколько времени это занимает? Оно занимает столько, сколько работает программа. У вас есть одна машина. Вы запускаете программу, и когда она заканчивается, всё. То есть постоянной является машина, а проблема изменчива, и соответственно, время вычислений, необходимое для решения задачи, тоже изменяется.
Парадигма облачных вычислений кардинально отличается. Здесь постоянное значение – это время, за которое вы хотите получить результат. Вы говорите: “Я хочу получить результат через 30 минут”, и затем динамически настраиваете объём вычислительных ресурсов для решения задачи. Если мне нужно тысяча ЦП, чтобы получить результат за 30 минут, то давайте динамически задействуем эти 1000 ЦП. Ключевым открытием стало то, что когда мы перешли от идеи, где аппаратное обеспечение постоянно, а проблема меняется, к парадигме облачных вычислений, где постоянной является задержка, а вычислительные ресурсы подбираются динамически, чтобы уложиться в срок. Внезапно нам пришлось почти полностью переписать всё, что мы делали в Lokad.
Kieran Chandler: Если оглянуться назад, можно увидеть, как мы постепенно эволюционировали вместе с развитием технологий. А если обратить внимание на наш сайт, вы увидите поколения методик машинного обучения, которым мы следовали. Какой прорыв с технической точки зрения вы считаете самым значительным?
Joannes Vermorel: Дело в том, что это не просто эволюция. Это была буквально полная перемена. Люди думают: “О, это просто эволюция”, но нет, история Lokad не сложилась таким образом. Это больше напоминало ситуацию, когда у нас был продукт, который мы выбросили, и начали с нуля, обычно решая более интересную проблему. Так что это не просто улучшенный продукт с теми же функциями, а, как правило, это совсем иная задача, решаемая с лучшим пониманием, что полностью меняет технологию или архитектуру программного обеспечения.
Я думаю, с точки зрения машинного обучения, самым большим прорывом стало глубокое обучение. С инфраструктурной точки зрения, самым значительным прорывом были облачные вычисления. Это идея, по которой вы устанавливаете жёсткие сроки для получения результатов, а всё остальное варьируется. Но если рассматривать статистику, наибольшим прорывом, вероятно, было глубокое обучение, даже если сейчас оно не используется в продакшене. Это дифференцируемое программирование, но сам прорыв произошёл благодаря глубокому обучению.
А с точки зрения цепочки поставок, главным прорывом стала идея смотреть на всю цепочку поставок с полностью финансовой точки зрения. Вы ставите оценку в долларах за ошибки, вознаграждения и возможности везде. Этот финансовый взгляд, пожалуй, и был самым значительным прорывом — рассматривать всё через призму финансового анализа, а не через показатели уровня сервиса первого рода (вероятность обслуживания) – определение, где процент ошибок имеет значение.
Kieran Chandler: Ещё один, возможно, несколько странный путь, который многие могли бы посчитать эксцентричным, был в 2016 году, когда мы окунулись в исследования и разработки Bitcoin. Почему мы выбрали этот путь и чему вы научились из этого опыта?
Joannes Vermorel: Bitcoin всегда был для меня хобби, поэтому профессионально Lokad не зависит от криптовалют, блокчейна или Bitcoin. Тем не менее, это увлекательно, ведь это экономика в действии. Люди начали конструировать программные системы на основе идей, вытекающих из нашего понимания экономики, и это очень интересно, потому что обычно такие идеи принадлежат исключительно политической сфере. Они никогда не реализуются инженерно.
Можно услышать политика, который заявляет, что налоги нужно повысить, и другого, который говорит, что их следует снизить. Такой опыт проявляется на уровне стран и, как правило, не проектируется – это всего лишь результат несовершенного демократического процесса, в лучшем случае. Интересно то, что Bitcoin представляет собой другой подход к экономике и технологиям.
Kieran Chandler: Итак, Жоаннес, расскажите нам о вашем интересе к Bitcoin и о том, как он связан с оптимизацией цепочки поставок.
Joannes Vermorel: Что касается Bitcoin, это была микроэкономика в действии с инженерной точки зрения. Вы можете оценить, работает ли система или нет. Это очень интересно, потому что цепочки поставок почти идентичны. Это микроэкономика в действии. Вы экспериментируете и оцениваете, работают ли процессы или нет. С этой точки зрения я нашёл это особенно интересным. Bitcoin обладает многими общими чертами с тем, что есть в цепочке поставок: он распределён, включает множество участников, имеет слои программного обеспечения, массу сложности, противоречивые стимулы и многоуровневые проблемы безопасности. Конечно, это всё аналогии, а не прямой перенос, но в наблюдении за техническими решениями в этих сообществах можно найти немало вдохновения. Спекуляции — это, конечно, интересно, но именно технические идеи представляют наибольший интерес.
Kieran Chandler: Можете рассказать нам о Lokad и направлениях деятельности компании?
Joannes Vermorel: Конечно, сегодня нас примерно 50 человек, и мы находимся в самом центре Парижа. Мы предоставляем то, что называем практикой науки о цепочке поставок.
Kieran Chandler: Почему вы отказались от классического подхода data science?
Joannes Vermorel: Думаю, это лестно, что вы сказали, что я решил уйти от этого. Дело было в том, что мы попробовали путь классического data science и потерпели полный неудачу. Нам пришлось искать альтернативу. Когда мы нанимали молодых инженеров, уже на собеседованиях мы определяли, к чему они лояльны, чему отдают предпочтение, а не просто их приверженность. Важно, чтобы человек был предан видению, определённому типу задач, определённому набору навыков. Какая у вас приверженность? Когда вы идёте по пути data science, люди увлекаются задачами, связанными с данными. Это неверный вид приверженности. В итоге вы получаете людей, которые фокусируются на крутых задачах и модных инструментах, а не на тех, что действительно решают проблемы с данными. К сожалению, решение проблемы цепочки поставок требует работы в менее привлекательной области: подготовка, документирование и обсуждение сотен параметров, чтобы точно понять процессы цепочки поставок и иметь возможность провести оптимизацию, которая имеет практическое значение. Таким образом, ваша приверженность должна быть не к данным, а к цепочке поставок. Вот чему мы и научились горьким опытом. Поэтому сейчас у нас работают специалисты по цепочке поставок, потому что когда мы нанимаем молодых энтузиастов, мы говорим им: ваша цель – не создать шикарную модель машинного обучения. Lokad — это не об этом.
Kieran Chandler: Ваша задача будет заключаться в том, чтобы улучшать цепочку поставок наших клиентов, и это совершенно иное направление, к тому же нам это, честно говоря, безразлично. Знаете, делаете вы это так или иначе, у нас есть проверенные рецепты, классы инструментов, которые прошли испытания. Но в конечном итоге вы будете делать всё, что потребуется, чтобы цепочка поставок клиента стала лучше. И это должно стать вашей приверженностью. Это должен быть ваш ежедневный вызов, ваше вдохновение и всё, что с этим связано.
Joannes Vermorel: Оказалось, что когда мы нанимали, скажем, data scientists, мы получали людей, которым, вероятно, было слишком интересно заниматься модными задачами с данными и недостаточно хотелось работать с людьми, над бизнес-проблемами, чтобы гарантировать, что ничто не помешает применению решения в продакшене, потому что, как правило, проваливаются инициативы, основанные на машинном обучении, не из-за ошибок в алгоритме, а из-за существенных недостатков в общей структуре.
Kieran Chandler: Хорошо. И прежде чем мы перейдём к вопросам наших зрителей, в качестве последнего вопроса: мы – компания, которая органично росла на протяжении последнего десятилетия и более. Так какие ваши идеи на следующие пять лет, следующие десять лет? Что вы видите в будущем для Lokad?
Joannes Vermorel: Эм, больше органического роста. То есть, буквально, за один год наш рост составил 60%, и, если честно, мы были очень далеко от полного краха. И то, что люди на самом деле не осознают, так это то, что когда они видят стартапы, которые заявляют: “О, у нас 200% годового роста”, это выглядит абсолютно фантастически. Я бы сказал: “Да, это хорошо, если у вас есть нечто, где можно двигаться быстро и ломать вещи.” Знаете, если у вас есть приложение для знакомств, и ваш сервер полностью выходит из строя, то, откровенно говоря, ничего страшного. Ваша клиентская база вернется, знаете, уже завтра. Это не проблема. Но когда происходит полный коллапс чего-либо, что движет цепочкой поставок, и вдруг ваши клиенты начинают передавать огромные производственные или закупочные заказы, которые оказываются полной чепухой, речь идет о многомиллионных убытках. Так что это очень, очень плохо. Идея “двигаться быстро и ломать вещи” не вполне совместима с цепочками поставок. И то, что немногие осознают, так это то, что если посмотреть на современный рынок труда в Париже, или то же самое в Нью-Йорке, или в других крупных городах мира, то при росте примерно 50% в год и обычном обороте сотрудников через три-четыре года медианный стаж в компании оказывается всего шесть месяцев. Видите? Это означает, что при 50%-ном росте к концу года половина сотрудников проработала всего шесть месяцев. И, если вы ожидаете, что люди с опытом всего шести месяцев смогут управлять цепочками поставок, где речь идет о сотнях миллионов евро в год – это слишком многого можно требовать, даже если вы нанимаете умных, преданных и блестящих инженеров.
Joannes Vermorel: Итак, я считаю, что, к сожалению, когда мы не являемся бизнесом вроде Facebook, растущим на 1000% в год, это просто неразумный вариант. Именно поэтому мы движемся быстро, но существуют пределы того, что можно сделать. Иначе мы даже не смогли бы обучить новых людей, которых постоянно нанимаем.
Kieran Chandler: Ладно, давайте разберем несколько вопросов, потому что я вижу, что их уже достаточно много, и есть несколько знакомых лиц – друзей шоу. Первый вопрос, который, как мне кажется, действительно интересовал многих сотрудников Lokad, но нам так и не рассказали, поступил от Dervish, который в основном спрашивает: есть ли какая-то особенная причина для названия Lokad? Это сокращённая форма от алгоритмов, которые мы используем? Или это секрет?
Joannes Vermorel: На самом деле, когда я занимался кандидатской диссертацией по вычислительной биологии, я думал о создании бизнеса, в котором использовались бы цифровые дисплеи для рекламы. Так возникла идея местной рекламы, и я придумал название “LoCad”. Это было очень хорошее доменное имя из пяти букв. Я оставил его, а примерно через 10 лет консультант из IBM сказал мне: “О, Lokad, очевидно, это означает взгляд в будущее. Какое отличное название!” И я подумал: “Да, взгляд в будущее – это классная история, и именно её я теперь буду рассказывать своим клиентам.” Так что настоящая история в том, что оно было задумано для местной рекламы, но интерпретация как взгляд в будущее показалась мне гораздо круче.
Kieran Chandler: У нас есть еще один вопрос от Deh. Он немного мрачный, но полностью сосредоточен на ошибках. Какое было самое большое поражение или неудача в истории Lokad на сегодняшний день? И давайте рассмотрим это, возможно, с точки зрения клиента.
Joannes Vermorel: Самая серьезная неудача, как мне кажется, произошла с некоторыми крупными клиентами из США. В первые несколько лет у меня не было крупных провалов, потому что не было больших клиентов. Поэтому потребовалось время, чтобы столкнуться с настоящими трудностями. Этот серьезный провал стал поворотным моментом, я думаю, это было примерно в 2011-2012 годах, когда мы буквально побеждали в тестовых сравнениях, подобно соревнованию на Kaggle с Walmart. Мы демонстрировали высокую точность в классических недельных и месячных прогнозах, и включали их в предсказания для цепочек поставок наших клиентов. Однако их цепочки поставок становились хуже. Затем мы повторяли тест, сравнивали результаты, и точность Lokad была лучше. Но в какой-то момент клиент звонил и говорил: “Joannes, знаешь что? Ты полностью нарушил нашу цепочку поставок.” Я помню встречу в Нью-Йорке, куда меня пригласили, и я вошел в комнату с 20 планировщиками. Половина из них была в ярости и говорила: “Ваше программное обеспечение делает нашу жизнь невыносимой.” Для меня это был настоящий кошмар. Было 20 человек, они были решительно настроены, и я думал: “Да, с точки зрения точности, мы лучше.” Но люди говорили: “Честно говоря, нам все равно. Ты не имеешь дело с этим бардаком – мы имеем, и это просто не работает. Это настоящий кошмар.” Kieran Chandler: Со временем клиенты оставались верны, они старались изо всех сил, мы тоже делали всё возможное. И, думаю, мы потеряли их примерно через три года, но этот опыт был по-настоящему унылым. Joannes Vermorel: Ужасно, и так далее. Ладно, постараемся немножко поднять настроение и поговорить о еще одной не очень радостной теме, к сожалению, о коронавирусе. Кажется, его пока не избежать.
Kieran Chandler: У нас есть сообщение от SV с вопросом: Считаете ли вы, что коронавирус подчеркнул необходимость трансформации традиционных моделей цепочек поставок?
Joannes Vermorel: Я считаю, что коронавирус – это всего лишь еще один источник изменчивости. Существует так много факторов, способных потрясти мир. Следующий президент может принять решение ввести тарифы, такая страна как Англия может выйти из союза, или вашу компанию могут полностью разрушить масса других обстоятельств. Например, в наши дни сотрудник может выложить расистское видео на YouTube, которое за одну ночь полностью повредит бренд, и вы потеряете 20% доли рынка просто из-за этого глупого ролика, ставшего вирусным. Существует масса факторов, делающих мир более непредсказуемым. Так что, если что-то и выделяется, так это то, что мы уже много лет настаиваем: нужно планировать на случай неопределенности. Я понятия не имею, каким будет будущее в постковидном мире, но почти уверен, что оно будет еще более хаотичным, и поэтому нужно принимать неопределенность, принимать риск и управлять им, вместо того чтобы строить прогноз и притворяться, что вы знаете будущее с помощью какого-то хрустального шара. У Lokad нет хрустального шара, как и у вас. Поэтому нужно принимать неопределенность и управлять рисками. Я считаю, что в наши дни эта идея начинает находить отражение в финансах. Не каждый хедж-фонд разделяет эту точку зрения, но лучшие уже начинают принимать ее. И я подозреваю, что в отношении цепочек поставок компании, которые опережают кризис, – это те, кто, как Amazon, делает акцент именно на устойчивость, способность принимать неопределенность и быстро реагировать с помощью множества цифровых систем.
Kieran Chandler: Боюсь, мы останемся в теме коронавируса еще на один вопрос от Маркуса Леопольда, друга Lokad. Он спрашивает: как хорошо алгоритмы Lokad справились во время срыва, вызванного COVID? Пришлось ли клиентам возвращаться к ручному управлению или алгоритмы Lokad справились автоматически?
Joannes Vermorel: Алгоритмы – не волшебство; сами алгоритмы потерпели ужасный провал. Но, и вот в чем большое но, то, что мы предлагаем в Lokad, – это не просто программная платформа. Мы всегда говорим, что сегодня это то, что мы называем управляемыми планами. По сути, это наличие платформы и команды специалистов по…
Kieran Chandler: Специалисты по цепочкам поставок, буквально команда аналитиков цепочек поставок, работали сверхурочно: сначала в марте закрыли почти все наши европейские цепочки поставок, затем через месяц закрыли все наши цепочки поставок в США, а через два–три месяца – вновь их открыли, понимаете? Joannes Vermorel: Перед нами стояли задачи по организации остановки, организации перезапуска и корректировке модели так, чтобы этот необычный период локдауна не воспринимался как снижение спроса. Нельзя считать три месяца спросом, так как это полностью исказит все сезонные профили.
Я думаю, суть в том, что наша технология оказалась довольно эффективной, не потому что алгоритмы были мощными, а потому что она позволила аналитикам цепочек поставок работать с очень высокой производительностью. Когда кризис ударил, у нас не было недель на подготовку к переходу. Мы получали звонки с сообщением: “Lokad, знаешь что? На следующей неделе мы закрываем наши заводы и склады. Нам нужно определить приоритетность задач, которые нужно выполнить до этого момента. У вас есть 24 часа, чтобы адаптировать модель так, чтобы всё прошло гладко.” Каждая минута была на счету, и аналитикам цепочек поставок, даже если вся компания работала сверхурочно, приходилось выполнять задачи в течение нескольких дней. Суть была не в качестве алгоритма, а в той производительности, которую Envision предоставляет для явного моделирования цепочек поставок.
Kieran Chandler: Мы вернемся к обсуждениям о криптовалютах и Bitcoin. Это сообщение от John Michelle, который спрашивал: видите ли вы реальную добавленную ценность от применения блокчейн-технологий Bitcoin в цепочках поставок в ближайшую перспективу – скажем, в течение трех–четырех лет, или это всего лишь крипто-ажиотаж?
Joannes Vermorel: Я вижу много ценности, но не того рода ценности, которую вы могли бы ожидать. Во-первых, криптовалюты переопределяют понятие компьютерной безопасности. Интересно то, что если вы положите Bitcoin на компьютер, вы сразу будете знать, что компьютер в безопасности, потому что Bitcoin не украдут. Это невероятно интересно, так как означает, что у вас появляется очень простой тест на безопасность ваших систем. Вы “засыпаете” систему криптовалютой, и если она испаряется – угадайте что? Кто-то проник в ваши системы. Люди начали понимать это, когда криптовалютным компаниям пришлось держать на облаке значительные суммы криптовалют, и все они обанкротились из-за краж.
Kieran Chandler: Итак, Joannes, не могли бы вы рассказать немного о проблемах оптимизации цепочек поставок с точки зрения ИТ-безопасности?
Joannes Vermorel: Да, и люди буквально осознали, что ничто не является безопасным. Все поставщики облачных вычислений имели уязвимости. Все устройства Интернета вещей имеют уязвимости. Все смартфоны – уязвимы. То есть, люди реально осознали масштаб проблемы. Поэтому, я считаю, что в цепочках поставок проблема, можно сказать, в два раза острее, потому что они по своей природе географически распределены. Нельзя использовать крепостной подход к ИТ-безопасности, просто потому что всё разбросано по всему миру. Это огромная задача, и то, что происходит в криптовалюте, очень интересно, потому что дает понимание всех необходимых мер для реальной защиты системы. Это и есть основная добавленная ценность. Опять же, я не рекомендую рассматривать это как инвестиционный инструмент. Я предлагаю посмотреть на технические детали этих вопросов, особенно с точки зрения ИТ-безопасности, которая обычно объединяет проблемы социальной инженерии и программные уязвимости.
Kieran Chandler: Хорошо. У нас есть еще одно сообщение от нашего друга, Khalil Mehana, который упоминает прогнозирование. Как бы хорош ни был прогноз, ему необходима информация от пользователей, стоящих за ним. Два ключевых пользователя – это руководитель проекта со стороны компании и аналитики по цепочкам поставок со стороны Lokad. Насколько важны профессионализм и деловое понимание у этих двух людей и как это может повлиять на итоговый результат и точность финального прогноза?
Joannes Vermorel: Вот в чем дело. Во-первых, у нас в эксплуатации примерно 100, немного больше 100 компаний. Мы не корректируем прогноз вручную – так не делают. Люди думают: “О, нужно иметь человеческое чутье, чтобы подкорректировать прогноз.” Но на самом деле дело в том, как именно вы собираетесь извлекать статистическую информацию из данных. То есть, вы не пытаетесь угадать рынок, полагаясь исключительно на человеческое чутье. Конечно, такое случается. У нас есть крайние ситуации, например, A380 – самолет от Airbus. У нас есть клиенты, поставляющие запчасти для этого самолета. Когда Airbus фактически объявил о прекращении выпуска этого типа самолета, да, можно скорректировать прогноз, используя рыночные знания, но это случается крайне редко. Обычно работа специалистов по цепочкам поставок и аналитиков в Lokad сводится к тому, чтобы сначала правильно сформулировать проблему, чтобы алгоритмы учились и оптимизировали именно то, что нужно – что постоянно меняется. Если ситуация уже устоялась, то дело не в том, чтобы вносить знания в виде корректировки прогноза, а в буквальном пересмотре самой проблемы, которую вы пытаетесь предсказать и оптимизировать. Затем, как правило, большая часть рутинной работы заключается в пересмотре экономических драйверов. Мы оптимизируем те “доллары ошибки”, но их нельзя просто извлечь из данных. Не существует алгоритма data mining или машинного обучения, который смог бы определить, является ли это…
Joannes Vermorel: Многие люди недооценивают несколько факторов. Во-первых, они недооценивают силу специализации стран. Например, в мире существует всего три страны, где работают фабрики по производству оперативной памяти (RAM). То есть, если вам нужна RAM, а все компьютеры её используют, есть только три страны: Южная Корея, Китай и США. В любом другом случае – удачи.
А затем, если вам нужен литий для батарей вашего смартфона, оказывается, что мировые запасы лития сосредоточены всего в трех странах: Чили, Аргентине и Австралии. Думаю, кто-то перепроверит. Так что, если вы хотите наладить местное производство лития – удачи. Реальность та же и для часового мастерства. Я считаю, что Швейцария занимает более половины рынка, а в сегменте высокого часового искусства их доля составляет около 70%. Опять же, не думаю, что это всегда применимо для товаров низкой стоимости, таких как футболки.
Текстильная промышленность традиционно отставала, потому что её так сложно автоматизировать. В результате производство текстиля переехало в Китай, но теперь оно уже не в Китае. Оно перешло в более дешёвые страны, такие как Вьетнам, Филиппины или Бангладеш. Но дело в том, что как только мы окажемся в Бангладеш, и, надеюсь, там повысятся зарплаты, куда перенесут производство? Может, в Африку? Не знаю. Но дешёвые страны кончаются.
И автоматизация также продвигается, поэтому я считаю, что базовые цепочки поставок, скорее всего, будут локализованы. К сожалению, не стоит ожидать, что это создаст рабочие места, ведь производство будет возвращаться в те места, где товары потребляются, как только будет достигнута супер высокая степень автоматизации. Значит, у нас появятся чуть более локальные цепочки поставок? Да, так мне кажется. Опять же, когда процессы невероятно автоматизированы, уже не имеет значения, где именно расположены фабрики. Хотя, всё же, значение имеет – литий добывают только в нескольких местах в мире и так далее. Но внезапно, когда вам неважна стоимость местной рабочей силы, вы можете разместить производство практически где угодно.
Киран Чендлер: У нас здесь два вопроса, которые я объединю в один большой. Один от слушателя из Кении, и один от Манмита. Из Кении: поскольку количественный подход в управлении цепочками поставок настолько отличается, сталкиваетесь ли вы с большим скептицизмом при внедрении такого рода практик? И Манмит добавляет: с какими организационными и управленческими проблемами изменений вы сталкиваетесь при реализации чего-то вроде Lokad?
Йоаннес Верморель: Это, наверное, одно из моих самых больших разочарований – я не сталкиваюсь с таким количеством скептицизма. И я расскажу, почему. Дело в том, что когда я говорю людям, например, что прогнозирование временных рядов – просто прогнозирование временных рядов – совершенно не работает, так как игнорирует неопределённость, люди это понимают, и тогда я…
Киран Чендлер: Итак, Йоаннес, можете объяснить, что происходит, когда вы делаете прогноз для одного продукта, а затем выпускаете ещё 10 продуктов, конкурирующих с ним?
Йоаннес Верморель: Если вы делаете прогноз для продукта, но не знаете, что потом выпустите 10 конкурирующих продуктов, то каннибализация начнётся повсюду. А если у вас модель временных рядов, она просто полностью проигнорирует эту каннибализацию, и, таким образом, будет абсолютно неработоспособной. И, опять же, люди не дураки. Они это понимают. Разочарование в том, что они понимают проблему. Думаю, обычно, когда я общаюсь с, скажем, директорами по цепочкам поставок, руководителями планирования, ответственными за прогнозирование в цепочках поставок и тому подобными, они не скептичны. Они говорят: «Да, да, да, я понимаю». Моё разочарование заключается в том, что, знаете, я всё равно не собираюсь этим заниматься. Я знаю, что это не работает, но, знаете, готов ли я действительно, теоретически, сделать то, что, как многие утверждают, «на благо моей компании». Но, к сожалению, в крупных компаниях люди в основном делают всё, лишь бы сохранить своё место. И даже если они занимают довольно высокие управленческие позиции, вы можете думать, что большинство людей – герои, продвигающие инновации и тому подобное, но нет, у большинства людей есть очень интересные увлечения, интересная жизнь, и их работа – всего лишь работа. И они не пойдут на крестовый поход по реформированию своей организации для повышения её эффективности. Да, для акционеров это будет лучше – компания вырастет, станет прибыльнее. Но, давайте посмотрим правде в глаза: большинство людей в крупных организациях получают зарплату, и они не хотят навредить организации. Они хотят выполнять свою работу достаточно хорошо, но не собираются устраивать революцию, чтобы поднять компанию на следующий уровень. А если компания пойдёт плохо, они просто уйдут и найдут работу в другой компании.
Киран Чендлер: Ладно, давайте перед тем, как закончить, добавим ещё пару вопросов. Вставлю один от Ричарда Лебенски, в основном потому, что он не спит допоздна в своём часовом поясе. Так что да, да, герои, герои, да. И он спрашивает: в какой области подход Lokad может раскрыть наибольшую бизнес-ценность, там где другие, возможно, не справляются?
Йоаннес Верморель: Обычно это обратно пропорционально уровню хаоса и сложности. И когда люди говорят: «О, это как кошмар», значит, ситуация хорошая, потому что обычно, когда цепочка поставок – настоящий кошмар, с чересчур большим количеством вариантов, решений, факторов вторичного эффекта, многослойностью, ограниченным сроком годности, модернизациями и всевозможными странными эффектами, именно в таком случае Lokad блестяще справляется, ведь в таких цепочках поставок оптимизация даже не начиналась. Ведь, очевидно, если у вас уже есть чрезвычайно отлаженная и простая цепочка поставок – скажем, водоснабжение, знаете ли, нет ничего проще водоснабжения. О водоснабжении никто не говорит, потому что оно настолько отлажено, что практически нечего оптимизировать. Всё, что можно было оптимизировать, было почти оптимизировано ещё столетие назад. Так что для водных компаний Lokad почти ничего не сможет сделать. Но
Киран Чендлер: С другой стороны, я бы сказал, что в аэрокосмической отрасли, которая находится в полном хаосе и беспорядке, особенно из-за COVID, мы показываем наилучшие результаты. Но свежие продукты могут быть крайне сложными, сектор роскоши также, как правило, чрезвычайно сложен, и к тому же возникает дополнительная проблема – очень ограниченные наборы данных. Так что классические статистические методы для деталей обычно не работают в этих ситуациях. Это своего рода парадокс: можно сказать, что Lokad работает лучше, когда данных много, но также и когда данных мало, и все обычные статистические методы перестают работать. И это тоже для нас является преимуществом.
Йоаннес Верморель: Хорошо. Похоже, что недавно велась дискуссия с Николасом Вандерпухом, одним из наших любимых гостей в прошлом. Он обсуждал это с Эдит, и основной вопрос заключался в следующем: какова была самая большая проблема, которая подтолкнула вас к такой огромной задаче, как полное переписывание?
Киран Чендлер: Вы имеете в виду полное переписывание программного обеспечения Lokad?
Йоаннес Верморель: Да. Я имею в виду, что если вы видите, что что-то не работает, значит, вы идёте неверным путём. Обычно переписывание – это последняя мера, когда надежда уже иссякла. То есть, вы последовательно развиваете продукт, шаг за шагом, а затем в какой-то момент просто теряете надежду, что всё когда-нибудь заработает. И тогда вы просто переписываете всё с нуля. Это очень тяжёлый процесс. Мы не относились к нему легкомысленно. В мире программного обеспечения есть поговорка: никогда не переписывай всё с нуля. Я могу сказать, что, да, обычно переписывание с нуля – очень плохая идея. Но когда вы понимаете, что у вас есть архитектурные и дизайнерские недостатки, заложенные в самой основе вашей системы, вы обречены. Вы буквально «поджарены». И именно это я и говорю большинству наших клиентов. Большинство положительных или отрицательных характеристик программного обеспечения продиктованы дизайном. Это буквально ключевое дизайнерское решение, принятое, вероятно, в первые три месяца разработки, которое определяет всё, что будет далее. Так что когда видишь, что какое-то ключевое дизайнерское предположение разваливается, ты практически оторвёшься.
Киран Чендлер: У меня тут вопрос, который может оказаться довольно забавным, от Слима Калелла. Он спрашивает: насколько хорошо Lokad работает вместе с решениями типа SNOP?
Йоаннес Верморель: О, мы их просто игнорируем. Забавно, но бюрократия обладает удивительным свойством – она систематически переживает своё назначение. В итоге получается, что Lokad работает в продакшене. Мы буквально – ученые по цепочкам поставок, работающие в небольшой команде практиков, принимающие каждое решение: и закупки, и производство, и все перемещения запасов, даже ценообразование. А рядом работает бюрократия SNOP, где люди всё ещё собираются на встречи, продолжают следовать своим процессам, всё ещё просят прогнозы у отдела продаж, электронные таблицы всё заполнены числами, и люди продолжают свои привычные махинации с песчаными мешками и тому подобное. Итак, эта бюрократия продолжает жить.
Киран Чендлер: Это полностью оторвано от реальности, так что напрямую не вредит, ведь не оказывает никакого влияния на реальный, физический мир. Хотя, я бы сказал, что оно влияет на цепочку поставок, но люди считают, что только правительства могут поддерживать бесполезную администрацию, как, например, в Великобритании, где существовал департамент колоний до тех пор, пока у страны не исчезли колонии для управления. Это была гигантская министерская структура. Во Франции всё происходит примерно так же – у нас до сих пор есть Банк Франции, который предназначался для управления франком. Франка у нас больше нет, это евро, но Банк Франции остаётся.
Йоаннес Верморель: В конечном итоге, будучи компанией, вы не застрахованы от этой проблемы. Это тот же вопрос для любой крупной компании, и поэтому мы сталкиваемся с парадоксальными ситуациями, когда Lokad работает бок о бок с системами SNOP, которые продолжают своё дело, оставаясь полностью оторванными. И ещё более странно то, что когда мы работаем рядом с командой data science, эта команда всё ещё создаёт модели, которые так и остаются неиспользуемыми. Они продолжают выпускать прототипы, обычно один или два в квартал, которые полностью оторваны от реальности, а мы продолжаем жить, работая в продакшене. Это странно, но, знаете, такова жизнь.
Киран Чендлер: Ладно, давайте подводить итоги. Я закончу, скорее, комментарием, чем вопросом, от Ятина Динеша, которого я знаю как большого поклонника шоу. Он вроде просто говорит: «Подписываюсь на подкаст – делитесь многолетним опытом и уроками, извлечёнными из ошибок». Но он хочет узнать: кто же пишет блог?
Йоаннес Верморель: Блог обычно пишу я. Да, я очень занят. И, кстати, если посмотреть на ритм публикаций в блоге с начала нашего шоу, я пишу блог-посты гораздо реже. Я вернусь к этому; планирую снова вести блог, но в сутках всего лишь ограниченное количество часов. Нет, я никогда не поручал написание контента стороннему агентству, чтобы массово производить пустые разговоры, которые просто состоят из банальностей и нелепостей.
Киран Чендлер: Обычно всё портит именно я. Нет, нет, чтобы подвести итоги на сегодня и сделать заключение: почему вы считаете важным оглянуться назад на путь Lokad, и чему, по вашему мнению, наши зрители должны научиться из сегодняшнего выпуска?
Йоаннес Верморель: Дело в том, что осознать, что вы ошибаетесь, интеллектуально очень сложно. Это тяжело. Прежде всего, это вовсе не приносит удовольствия – не нравится осознавать, сколько ошибок ты совершил. Поэтому базово наш инстинкт – защитная реакция, и мы придумываем оправдания. Мы говорим: «Да, у нас не получилось, но клиенты, знаете ли, испытали культурный шок, ситуация была настолько сложной, у них шёл процесс внедрения ERP, что всё усложняло задачу». Оправданий всегда предостаточно. Существует девиз: либо результаты, либо оправдания. И есть третий путь, а именно…
Киран Чендлер: Для меня очень важно понять, почему что-то пошло не так и где именно. Наверное, я сейчас совершаю массу ошибок, просто не знаю, какие именно. Возвращаться к своим прошлым ошибкам – способ осмыслить, что может пойти не так сейчас. Конечно, мы делаем вещи намного лучше, чем 10 лет назад, но это не значит, что мы совершенны. Я почти уверен, что через 10 лет мы поймём: честно говоря, я просто сошёл с ума или что-то вроде того. Было очевидно, что существовал лучший способ, как слон в комнате – большой и явный, но мы его просто не заметили. Поэтому для меня возвращение к этим вопросам – это то, что я стараюсь делать постоянно, потому что это позволяет понять, что идёт не так в том, что мы делаем сейчас.
Йоаннес Верморель: И снова: проблема обычно не в том, что можно было сделать что-то лучше. Это неправильный способ взглянуть на проблему, ведь настоящая суть в том, что вы даже не смотрите на неё под правильным углом. Дело не в том, чтобы смотреть на проблему лучше или делать её лучше, поскольку это, можно сказать, линейное развитие того, что уже есть – постепенное улучшение. Обычно самые большие прорывы происходят, когда вы осознаёте, что должны были смотреть на проблему с другой стороны. И тогда вы понимаете: существует другая проблема, другой взгляд, за который действительно стоит бороться. Дело не в том, что мы могли бы сделать лучше; проблема в том, что мы вообще не решали эту проблему в прошлом.
Киран Чендлер: Ладно, на сегодня всё. После ста эпизодов, наверное, мы уже заслужили пиво, как мне кажется. Это всё на этой неделе, и если мы не ответили на ваш вопрос, обязательно напишите нам на contact@lokad.com, и мы постараемся ответить. Не забудьте нажать кнопку подписки, и до встречи в следующем выпуске. Спасибо за просмотр.
