Michael Luca and Amy C. Edmondson (2024), Where Data-Driven Decision-Making Can Go Wrong, Five pitfalls to avoid, Harvard Business Review, 102(5), 80-89.
筆者らは、本論文で、新しいチームワークのルールについて述べている。最後に、筆者らは、継続的な改善を実現するために、チームは新技術とデータ収集を活用し、プロジェクト進行中に自己修正を行うシステムを構築する必要があると主張する。ここでも、マッキンゼーの例を取り上げ、「Way We Work（WWW）センター・オブ・エクセレンス」を設立し、14名の専任スタッフがチームの改善と新しい実践方法の導入をサポートしていると述べている。さらに、マッキンゼーのAIプラットフォーム「Lilli」は、知識の検索と統合を高速化し、クライアントとの連携を強化することで、より迅速な問題解決を可能にしている。
また、他の例として、Bosch Chinaでは迅速なプロトタイピングとデジタルツールのテストを組み込んだ標準手続き（standard procedures）により、チームのパフォーマンスを向上させている。また、Hindustan UnileverのDapada工場では、アプリを使ってリアルタイムの生産性を追跡し、インサイトを基に成果を最大化している。
筆者らは、構築された「システム」を通じて、組織全体が持続的な改善を実現し、長期的な成功に貢献することができると主張する。
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「勉強時間なんて、忙しすぎて作りようがない」―大人になった私達に広く共通する悩みです。30代前半、私は、言い訳（他責含む）を止めて、答を早朝勉強に求めました。今でも、毎朝4時台に起床し、机に向かいます。ここでは、ハーバード・ビジネス・レビュー最新号（英語）に掲載された論文をノロノロ読み、後日、講演・執筆で利用できそうな気になる論文を備忘的にまとめています。
チームワーク…価値観が多様化するメンバーの中で、難しい問題ですよね。そこで、本号で私が最も読みたかった記事がこちら。新しいチームワークのルールと実践とは？
(*)英語力が乏しいためノロノロとテクノロジーの力を借りて整理しています。学びがある雑誌で、私もファンの１人です。よろしければ、HBR定期購読（定期購読サイト）をご検討ください。