Показаны записи 2561 - 2570 из 30962
</>
![[pic]](http://ic.pics.livejournal.com/metanymous/1177339/70021/70021_original.png)
Практика, Метапрактика и Метапрактика PRO (12) Наивный обыватель: моделирование, моделирование pro
metanymous в Metapractice (оригинал в ЖЖ)
http://metapractice.livejournal.com/508778.html
Оригинал взят у ss69100 в Как меньшинство способно навязать свою точку зрения большинству: через собственную убеждённость
Небольшое пояснение к нижеследующим графикам. Рассматривается модель принятия решения неким обществом. В котором предполагается наличие трёх групп людей: информированного большинства, наивных людей и упрямого меньшинства.
Информированное большинство - это те люди, которые убеждены в правильности некоей идеи и считают, что при голосовании её необходимо поддержать. Их число обозначено N1, а степень их убеждённости, упрямства в отстаивании данной идеи обозначено через ω1.
Наивные - это те люди, которые собственного мнения по данному вопросу не имеют и готовы поддержать большинство. Число наивных в сообществе обозначено через N3.
Упрямое меньшинство - это люди, которые активно противодействуют той идее, которая будет выставлена на голосование. Их параметр упрямства, ω2, а их численность - N2.
Дадим слово авторам из публикации в Science (в сокр.).
Наивные особи (N3) не имеют своего мнения, а только смотрят на соседей. Мнения заразительны: все особи, как информированные, так и наивные, с некоторой вероятностью могут изменить свое мнение, если соседи ведут себя иначе (приняли другое решение). Эта вероятность обратно пропорциональна «упрямству» (ω), причем меньшинство упрямее большинства (ω2 > ω1). Прочие детали варьировали в трех изученных моделях, но на выводы это не повлияло.
При высоких значениях N3 эта вероятность приближается к 1/2, то есть к выбору решения наугад — как если бы группа делала выбор, подбрасывая монетку. Иными словами, умеренная примесь наивных особей повышает «демократичность» системы принятия решений, а слишком большая делает эту систему хаотичной, так что решение в итоге будет приниматься случайным образом, независимо от того, что думают по этому поводу информированные особи.
Р.S. Т.е. даже при двукратном численном превосходстве сторонников некоей идеи, итог голосования в пользу большинства далёк от предопределённости. Всё зависит от степени убеждённости меньшинства, от его информационно-пропагандистской активности.
Поиск по архиву жж
https://ljsear.ch/
Оригинал взят у ss69100 в Как меньшинство способно навязать свою точку зрения большинству: через собственную убеждённость
Небольшое пояснение к нижеследующим графикам. Рассматривается модель принятия решения неким обществом. В котором предполагается наличие трёх групп людей: информированного большинства, наивных людей и упрямого меньшинства.
Информированное большинство - это те люди, которые убеждены в правильности некоей идеи и считают, что при голосовании её необходимо поддержать. Их число обозначено N1, а степень их убеждённости, упрямства в отстаивании данной идеи обозначено через ω1.
Наивные - это те люди, которые собственного мнения по данному вопросу не имеют и готовы поддержать большинство. Число наивных в сообществе обозначено через N3.
Упрямое меньшинство - это люди, которые активно противодействуют той идее, которая будет выставлена на голосование. Их параметр упрямства, ω2, а их численность - N2.
Дадим слово авторам из публикации в Science (в сокр.).
Авторы разработали три компьютерные модели, основанные на разных принципах, но схожие в главном. Во всех случаях моделировалась смешанная группа, состоящая из информированных и наивных особей. Большинство информированных особей (N1) придерживается одной точки зрения (например, хочет плыть влево), меньшинство (N2) считает иначе (например, желает плыть вправо).
Наивные особи (N3) не имеют своего мнения, а только смотрят на соседей. Мнения заразительны: все особи, как информированные, так и наивные, с некоторой вероятностью могут изменить свое мнение, если соседи ведут себя иначе (приняли другое решение). Эта вероятность обратно пропорциональна «упрямству» (ω), причем меньшинство упрямее большинства (ω2 > ω1). Прочие детали варьировали в трех изученных моделях, но на выводы это не повлияло.
Зависимость коллективного решения от степени упрямства меньшинства ω2 (согласно одной из трех моделей). По вертикальной оси — вероятность того, что принятое группой решение совпадет с мнением большинства, по горизонтальной оси – ω2. Прочие параметры: N1 = 6, N2= 5, N3 = 0, ω1 = 0,3. Рисунок из обсуждаемой статьи в Science
Моделирование показало, что в отсутствие наивных особей (N3 = 0) коллективное решение, как и следовало ожидать, определяется соотношением величин N1/N2 и ω1/ω2. При достаточно низких значениях этих величин побеждает мнение упрямого меньшинства.
По мере роста N3 вероятность «демократичного» решения поначалу увеличивается. Присутствие наивных индивидов мешает меньшинству навязывать группе свою волю. Впрочем, этот эффект сохраняется лишь до тех пор, пока доля наивных особей не достигнет некоторого критического значения. После этого дальнейшее увеличение N3 будет уже не увеличивать, а снижать вероятность демократичного решения.
При высоких значениях N3 эта вероятность приближается к 1/2, то есть к выбору решения наугад — как если бы группа делала выбор, подбрасывая монетку. Иными словами, умеренная примесь наивных особей повышает «демократичность» системы принятия решений, а слишком большая делает эту систему хаотичной, так что решение в итоге будет приниматься случайным образом, независимо от того, что думают по этому поводу информированные особи.
Влияние наивных особей на «демократичность» коллективного решения. По вертикальной оси— вероятность принятия решения, совпадающего с мнением информированного большинства. По горизонтальной оси — число наивных индивидов в группе (N3). Разными цветами показаны модельные результаты при разных значениях «упрямства» меньшинства (ω2). Прочие параметры: N1 = 6, N2 = 5, ω1 = 0,3. Рисунок из обсуждаемой статьи в Science
Анализ моделей показал, что в пространстве параметров N1/N2 и ω1/ω2 существуют три области. В первой из них эти величины достаточно высоки, чтобы обеспечить победу большинства независимо от численности наивных особей. Во второй области эти величины, наоборот, настолько низкие, что мнение упрямого меньшинства всегда побеждает. Однако между этими крайностями существует обширная третья, промежуточная, область, в которой итоговый консенсус зависит от доли наивных особей. Увеличивая или уменьшая эту долю, можно склонять чаши весов в ту или другую сторону.
Зависимость коллективного решения от численного превосходства большинства над меньшинством (N1/N2, вертикальная ось) и от повышенного упрямства меньшинства (ω2/ω1,горизонтальная ось). В пределах серой области всегда побеждает точка зрения большинства,в черной области торжествует упрямое меньшинство, в белой области исход зависит от доли особей, не имеющих собственной точки зрения. Рисунок из обсуждаемой статьи в Science
Р.S. Т.е. даже при двукратном численном превосходстве сторонников некоей идеи, итог голосования в пользу большинства далёк от предопределённости. Всё зависит от степени убеждённости меньшинства, от его информационно-пропагандистской активности.
Поиск по архиву жж
https://ljsear.ch/
лидерами рождаются
https://news.google.ru/news/story?cf=all&hl=ru&pz=1&ned=ru_ru&ncl=dpbSo7Mcs18UdMMANcTAjEzUWpzDM&topic=t
https://news.google.ru/news/story?cf=all&hl=ru&pz=1&ned=ru_ru&ncl=dpbSo7Mcs18UdMMANcTAjEzUWpzDM&topic=t
http://metapractice.livejournal.com/500269.html
http://ailev.livejournal.com/1322278.html
Бихевиоризм, корпоративные KPI и искусственный интеллект
Когда мы обсуждаем "палочную систему" в полиции, ругаем дурацкие корпоративные KPI и хороним бихевиоризм в психологии, мы занимаемся одним и тем же: преодолеваем ограничения обучения с подкреплением. Ибо что ты у этого обучения попросишь, то и получишь: "вы этого хотели -- вот вам!". А хотят-то не этого, не хотят выполнения KPI, хотят "сделайте мне красиво!", просто сформулировать не могут -- принципиально не могут, в этом проблема.
В искусственном интеллекте налетели на ту же проблему: стоит сформулировать, за что компьютерный агент получает подкрепление, и он немедленно научается максимизировать это подкрепление, а не выполнять задуманную задачу. Скажем, решили добавить чуть-чуть очков за попутное поражение целей в ходе гонки. Агент немедленно перестал финишировать гонку, но стал поражать цели, аккуратно дожидаясь их возникновения. Если вы готовы заплатить за каждую дохлую крысу, то в первые три дня люди переловят почти всех крыс, а через полгода вы обнаружите множество крысиных ферм, где будут этих крыс разводить. Неожиданенько, да?
Вот статья исследователей искусственного интеллекта, где обсуждается ровно этот вопрос: что делать с агентами, которые (гады!) максимизируют награду, а не выполняют задачи -- https://openai.com/blog/faulty-reward-functions/. Первым же пунктом там стоит: не нужно прямо специфицировать награду, а нужно имитировать, как закончил бы эту задачу человек. Ха-ха три раза! Человек бы (его так обычно сегодня и учат) сразу предложил бы установить KPI, связанный с решением задачи, так что это не помогает. Нужно сразу же говорить: "как закончил бы эту задачу человек, не испорченный современным менеджментом с засильем KPI -- а тот человек, который действительно хочет решить задачу". Вторым пунктом там стоит, что нужно получить от человека обратную связь, оценивающую качество работы. В компаниях это означает, что есть недочеловеческие подразделения, которые используют максимизацию KPI, и какие-то человеки, которые не связаны KPI, и поэтому могут проверить недочеловеков. Но в современных корпорациях где таких возьмёшь? Там ведь KPI снизу доверху!
Третий ход уже интересней: "It may be possible to use transfer learning to train on many similar games, and infer a “common sense” reward function for this game. Such a reward function might prioritize finishing the race based on the fact that a typical game has such a goal, rather than focusing on the idiosyncrasies of this particular game's reward function. This seems more similar to how a human would play the game" -- в современных компаниях это означает, что неопытные сотрудники будут слепо следовать максимизации достижения своих KPI, а вот опытные будут пытаться следовать здравому смыслу и житейскому опыту. Свежо предание, только кто им это даст? Сначала им нужно будет придумать, как обдурить систему с KPI. Ну, её и дурят повсеместно, чисто из опыта.
В любом случае интересно посмотреть, как машинное обучение будет преодолевать теоретические ограничения тупого бихевиоризма, которым пропитаны сверху донизу крупные компании. Ибо проблемы проблемами, но бихевиоризм работает, и работает хорошо -- даже когда заказ цели неправильный, эта неправильная цель ведь достигается!
Вот видео из текста по ссылке, там хорошо видно, как агент немедленно сходит с маршрута гонки, как только находит способ резкого поднятия своих показателей согласно установленной ему системы KPI
(https://www.youtube.com/watch?v=tlOIHko8ySg):
Ничего не напоминает из корпоративной жизни?
Поиск по архиву жж
https://ljsear.ch/
http://ailev.livejournal.com/1322278.html
Бихевиоризм, корпоративные KPI и искусственный интеллект
Когда мы обсуждаем "палочную систему" в полиции, ругаем дурацкие корпоративные KPI и хороним бихевиоризм в психологии, мы занимаемся одним и тем же: преодолеваем ограничения обучения с подкреплением. Ибо что ты у этого обучения попросишь, то и получишь: "вы этого хотели -- вот вам!". А хотят-то не этого, не хотят выполнения KPI, хотят "сделайте мне красиво!", просто сформулировать не могут -- принципиально не могут, в этом проблема.
В искусственном интеллекте налетели на ту же проблему: стоит сформулировать, за что компьютерный агент получает подкрепление, и он немедленно научается максимизировать это подкрепление, а не выполнять задуманную задачу. Скажем, решили добавить чуть-чуть очков за попутное поражение целей в ходе гонки. Агент немедленно перестал финишировать гонку, но стал поражать цели, аккуратно дожидаясь их возникновения. Если вы готовы заплатить за каждую дохлую крысу, то в первые три дня люди переловят почти всех крыс, а через полгода вы обнаружите множество крысиных ферм, где будут этих крыс разводить. Неожиданенько, да?
Вот статья исследователей искусственного интеллекта, где обсуждается ровно этот вопрос: что делать с агентами, которые (гады!) максимизируют награду, а не выполняют задачи -- https://openai.com/blog/faulty-reward-functions/. Первым же пунктом там стоит: не нужно прямо специфицировать награду, а нужно имитировать, как закончил бы эту задачу человек. Ха-ха три раза! Человек бы (его так обычно сегодня и учат) сразу предложил бы установить KPI, связанный с решением задачи, так что это не помогает. Нужно сразу же говорить: "как закончил бы эту задачу человек, не испорченный современным менеджментом с засильем KPI -- а тот человек, который действительно хочет решить задачу". Вторым пунктом там стоит, что нужно получить от человека обратную связь, оценивающую качество работы. В компаниях это означает, что есть недочеловеческие подразделения, которые используют максимизацию KPI, и какие-то человеки, которые не связаны KPI, и поэтому могут проверить недочеловеков. Но в современных корпорациях где таких возьмёшь? Там ведь KPI снизу доверху!
Третий ход уже интересней: "It may be possible to use transfer learning to train on many similar games, and infer a “common sense” reward function for this game. Such a reward function might prioritize finishing the race based on the fact that a typical game has such a goal, rather than focusing on the idiosyncrasies of this particular game's reward function. This seems more similar to how a human would play the game" -- в современных компаниях это означает, что неопытные сотрудники будут слепо следовать максимизации достижения своих KPI, а вот опытные будут пытаться следовать здравому смыслу и житейскому опыту. Свежо предание, только кто им это даст? Сначала им нужно будет придумать, как обдурить систему с KPI. Ну, её и дурят повсеместно, чисто из опыта.
В любом случае интересно посмотреть, как машинное обучение будет преодолевать теоретические ограничения тупого бихевиоризма, которым пропитаны сверху донизу крупные компании. Ибо проблемы проблемами, но бихевиоризм работает, и работает хорошо -- даже когда заказ цели неправильный, эта неправильная цель ведь достигается!
Вот видео из текста по ссылке, там хорошо видно, как агент немедленно сходит с маршрута гонки, как только находит способ резкого поднятия своих показателей согласно установленной ему системы KPI
(https://www.youtube.com/watch?v=tlOIHko8ySg):
Ничего не напоминает из корпоративной жизни?
Поиск по архиву жж
https://ljsear.ch/
Советская космонавтика
Упражнение: оцените, сколько отдельных частей в разрабатываемой в вашем проекте системе. Слышали ли вы, что в проекте явно используется какой-то метод работы (необязательно “системная инженерия”, но хоть какой-то, о котором написан учебник, который преподаётся в ВУЗе)? Как вы считаете, почему при всех разговорах о лидерстве советской космонавтики ей не удалось при практически неограниченных ресурсах послать космонавтов на Луну в начале 70-х?
Упражнение: оцените, сколько отдельных частей в разрабатываемой в вашем проекте системе. Слышали ли вы, что в проекте явно используется какой-то метод работы (необязательно “системная инженерия”, но хоть какой-то, о котором написан учебник, который преподаётся в ВУЗе)? Как вы считаете, почему при всех разговорах о лидерстве советской космонавтики ей не удалось при практически неограниченных ресурсах послать космонавтов на Луну в начале 70-х?
Традиционно проектное управление делят на управление портфелем проектов (если включить управление портфелем проектов и все проекты портфеля управляются тоже, то это управление программой — программа это множество проектов определённой темы, необязательно начинающиеся и заканчивающиеся одновременно), планирование проекта и контроль выполнения проекта. Но в третьем поколении проектного управления это деление не так уж очевидно.
Методы (наборы практик) проектного управления обладают некоторым “шовинизмом” (идеология превосходства с целью обоснования права на дискриминацию и угнетение других), т.е. пытается в рамках редукционистского подхода (в рамках представлений своей школы проектного управления) распространить свою дисциплину проектного управления на все смежные практики — от лидерства (ибо проектные команды нужно как-то формировать и воодушевлять) до инженерии требований (ибо для выполнения проектов нужны практики системной инженерии). Необходимо использовать из проектного управления лучшее, что оно может дать (т.е. оценку времени выполнения заранее запланированных работ и распределение ресурсов по работам такое, чтобы время выполнения этих работ было минимальным) и критически относиться к тому, что попадает на его “периферию” и много глубже изучено и лучше реализуется практиками других дисциплин — системной инженерии, лидерства.
Методы (наборы практик) проектного управления обладают некоторым “шовинизмом” (идеология превосходства с целью обоснования права на дискриминацию и угнетение других), т.е. пытается в рамках редукционистского подхода (в рамках представлений своей школы проектного управления) распространить свою дисциплину проектного управления на все смежные практики — от лидерства (ибо проектные команды нужно как-то формировать и воодушевлять) до инженерии требований (ибо для выполнения проектов нужны практики системной инженерии). Необходимо использовать из проектного управления лучшее, что оно может дать (т.е. оценку времени выполнения заранее запланированных работ и распределение ресурсов по работам такое, чтобы время выполнения этих работ было минимальным) и критически относиться к тому, что попадает на его “периферию” и много глубже изучено и лучше реализуется практиками других дисциплин — системной инженерии, лидерства.
Пока же большинство курсов для руководителей содержат призывы проявлять больше творчества в этих важных вопросах управления операциями, но не дают конкретных знаний по дизайну, планированию, определению сроков и распределению ресурсов. Курсы операционного менеджмента, управления процессами, проектами, сетями поставок проходят обычно только "специалисты", а не руководители — при этом получается, что грамотно расставить и озадачить людей могут специалисты, не имеющие на это полномочий, а руководители имеют на это полномочия, но хорошо умеют только задавать общие цели на уровне стратегии и воодушевлять в порядке лидерства. Число специалистов в организации операций, не занимающих руководящие позиции, довольно велико. Организатор операций — это тот, кто пишет регламенты и составляет планы, и (обычно с ведома менеджера, хотя это прерогатива собственно руководителя!) объясняет людям, что им делать, с кем взаимодействовать, каких показателей достигать.
А ведь качественных миссии, видения и даже детальной стратегии оказывается недостаточно для эффективной работы, даже если удалось сделать так, чтобы команда их разделяла. Нужно ещё грамотно организовать операции — чтобы не срывались сроки окончания работ, чтобы вовремя и в нужном количестве закупались материалы, чтобы люди в организации могли быть уверены, что они выполняют самую необходимую в данный момент работу. Увы, менеджеров этому практически не учат: тамошний упор на стратегирование и лидерство, а управление операциями — это инженерия предпринятия, инженерная по сути дисциплина.
Основные дисциплины менеджмента (стратегирование, управление операциями, лидерство) объединяются в рамках популярных теорий менеджмента (в их приложениях для бизнеса называемых также бизнес-философиями — http://encyclopedia.thefreedictionary.com/Business+philosophies+and+popular+manag ement+theories). К сожалению, большинство популярных теорий менеджмента относятся только к бизнесу, но не могут быть применимы без существенной адаптации к государственным, некоммерческим, церковным организациям ввиду разительной разницы в целях деятельности этих организаций и критериев измерения достижения этих целей. И только некоторые из них уделяют достаточно внимания организации операций (теория ограничений, TQM, JIT, lean management).
Основные дисциплины менеджмента (стратегирование, управление операциями, лидерство) объединяются в рамках популярных теорий менеджмента (в их приложениях для бизнеса называемых также бизнес-философиями — http://encyclopedia.thefreedictionary.com/Business+philosophies+and+popular+manag ement+theories). К сожалению, большинство популярных теорий менеджмента относятся только к бизнесу, но не могут быть применимы без существенной адаптации к государственным, некоммерческим, церковным организациям ввиду разительной разницы в целях деятельности этих организаций и критериев измерения достижения этих целей. И только некоторые из них уделяют достаточно внимания организации операций (теория ограничений, TQM, JIT, lean management).
Авиатор начала века совмещал в себе все нынешние авиационные профессии — он был и пилотом, и бортмехаником, и стюардом в одном лице. Сейчас авиация развилась уже достаточно для того, чтобы не представлять себе пилота, копающегося перед вылетом в системе поджига топлива в авиатурбине. Трудно представить себе и бортмеханика, который бодро крутит фигуры высшего пилотажа, чтобы проверить сделанную им калибровку радара. А вот от современного менеджера ждут, что он с одинаковой легкостью а) поставит четкие цели и выработает стратегию их достижения [стратегирование] б) глаголом будет жечь сердца людей, чтобы они воспринимали эти цели как свои собственные [лидерство, “катализация сотрудничества”] и в) разработает и изготовит "производственный конвейер" [управление технологиями] и настроит его так, чтобы все работы выполнялись слаженно и успевались к срокам [операционное управление].
Но как бы не ожидали от менеджера универсальности, его плохо готовят к тому, чтобы он управлял не только людьми, но и операциями (operations — “функционирование”, работы. Управлять операциями — максимизировать проход целевых систем и услуг в сторону клиентов и денег со стороны клиентов).
Инженеры любят заявлять, что они берут на себя операционное управление — но у них просто не хватает времени и информации, чтобы посчитать критический путь или критическую цепь плана. Или наоборот, они продолжают называться инженерами (главным инженером, генеральным конструктором), но по факту управляют операциями — и тогда идёт провал в инженерии требований, своевременном выборе архитектурных решений, качестве системноинженерной проработки проекта. “Водитель, если ты одной рукой обнимаешь девушку, а другой рукой ведёшь автомобиль, то ты и то, и другое делаешь плохо”.
Это относится не только к России, но и ко всем развитым странам. Курс operation management много чаще входит в курсы подготовки инженеров, нежели
менеджеров (см. подробный обзор
http://www.stedwards.edu/mba/draman/mgmt6305/pdf/Chapter1_p2.pdf).
Но как бы не ожидали от менеджера универсальности, его плохо готовят к тому, чтобы он управлял не только людьми, но и операциями (operations — “функционирование”, работы. Управлять операциями — максимизировать проход целевых систем и услуг в сторону клиентов и денег со стороны клиентов).
Инженеры любят заявлять, что они берут на себя операционное управление — но у них просто не хватает времени и информации, чтобы посчитать критический путь или критическую цепь плана. Или наоборот, они продолжают называться инженерами (главным инженером, генеральным конструктором), но по факту управляют операциями — и тогда идёт провал в инженерии требований, своевременном выборе архитектурных решений, качестве системноинженерной проработки проекта. “Водитель, если ты одной рукой обнимаешь девушку, а другой рукой ведёшь автомобиль, то ты и то, и другое делаешь плохо”.
Это относится не только к России, но и ко всем развитым странам. Курс operation management много чаще входит в курсы подготовки инженеров, нежели
менеджеров (см. подробный обзор
http://www.stedwards.edu/mba/draman/mgmt6305/pdf/Chapter1_p2.pdf).
</>
Re: Приключения "задом наперед" формирует языклоиды.
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
Нет )
Управление операциями
Традиционно понимаемый менеджер-управленец — это пилот предпринятия, который следит за тем, куда лететь, нужно ли вообще лететь и когда стоит поменять курс. Стратегирование, клиентская область интересов. Тьма тьмущая книг "для пилотов", которые рассказывают о миссиях, целях, прогнозах, стратегиях, ценностях и политиках. Не меньше книг "для руководителей", которые рассказывают о том, почему организации — это не самолёты, и для них не нужно бортмеханика — ведь они сделаны из людей, а самолёт — из железа, и "уговаривать" железные части самолёта сотрудничать много проще, чем обеспечивать лидерство (leadership), катализирующее сотрудничество людей организации ради достижения поставленных пилотом-управленцем целей.
Операционный менеджер (организатор, инженер деятельности, применяющий практики инженерии предпринятия) это бортмеханик предпринятия, который следит за тем, чтобы самолет имел все необходимые для полета механизмы и летел. Чтобы организация могла работать, ее нужно организовать. Не очень много книг "для бортмехаников", в которых рассказывается о том, как распределить работы по людям, компьютерам и механизмам, и как поднять КПД по затрате ресурсов на единицу работы. Увы, в России для производства учат инженеров как конструкторов, и не готовят главных инженеров, как организаторов работ. Для госслужбы готовят людей, разбирающихся в государственной политике, а не организаторов-госуправленцев.
Традиционно понимаемый менеджер-управленец — это пилот предпринятия, который следит за тем, куда лететь, нужно ли вообще лететь и когда стоит поменять курс. Стратегирование, клиентская область интересов. Тьма тьмущая книг "для пилотов", которые рассказывают о миссиях, целях, прогнозах, стратегиях, ценностях и политиках. Не меньше книг "для руководителей", которые рассказывают о том, почему организации — это не самолёты, и для них не нужно бортмеханика — ведь они сделаны из людей, а самолёт — из железа, и "уговаривать" железные части самолёта сотрудничать много проще, чем обеспечивать лидерство (leadership), катализирующее сотрудничество людей организации ради достижения поставленных пилотом-управленцем целей.
Операционный менеджер (организатор, инженер деятельности, применяющий практики инженерии предпринятия) это бортмеханик предпринятия, который следит за тем, чтобы самолет имел все необходимые для полета механизмы и летел. Чтобы организация могла работать, ее нужно организовать. Не очень много книг "для бортмехаников", в которых рассказывается о том, как распределить работы по людям, компьютерам и механизмам, и как поднять КПД по затрате ресурсов на единицу работы. Увы, в России для производства учат инженеров как конструкторов, и не готовят главных инженеров, как организаторов работ. Для госслужбы готовят людей, разбирающихся в государственной политике, а не организаторов-госуправленцев.
Дочитали до конца.