HVA: Litteraturanalyse fra Canada om lederskap i arbeidet med å redusere effekten av klimaendringer i byen.
INTERESSANT er det at:
70% av de globale drivhusgassutslippene kommer fra byområder, og følgelig er klimatiltak avhengige av samhandlingsrettet lederskap i disse komplekse systemene.
Litteraturen viser at lederskap vektlegges ulikt i ulike verdensdeler: I Europa dreier det seg om multidimensjonalt og samhandlingsorientert arbeid; i Nord Amerika om symbolske handlinger og strategisk byutvikling; og i Asia bærekraft og tilpasningsevne.
Disse forskjellene samt at hele verdensdeler mangler fra litteraturen viser til kunnskapshull for å samordne funn og ta inn flere byer og geografiske områder.
HVA SÅ?
Omtrent 60% av verdens befolkning bor i byer, og av disse bor omkring 55% i de 20% største byområdene. Med andre ord kan det ha stor positiv effekt om de største byene fant ut av dette, men tapte muligheter om de ikke gjør det.
Fordelen med lederskap i byer er at de er (forholdsvis) avgrensede systemer, og ulempen er at de er veldig komplekse systemer. Med andre ord er det mye å av dem.
HVA: RAND Corporation forskningsrapport om hvordan (svært) avanserte forskningsinstitusjoner velger prosjekter.
INTERESSANT er det at:
Den amerikanske regjeringen finansierer en serie forskningsprogrammer (ARPAer) som er ambisiøse og risikable men kan føre til gjennombrudd i flere mulige områder, blant annet forsvar, etterretning, energi, helse, infrastruktur, m.m. Imidlertid skaper dette et “Gullhår” problem, nemlig at noen (ellers lovende) prosjekter som ikke når opp til dette superambisiøse men likevel overgår gjengse prosjekter ikke får oppmerksomhet.
Rammeverket som brukes til dette er de såkalte Heilmeier spørsmålene (eller Heilmeier-katekismen) som avklarer innovasjonsgap, kostnad, usikkerhet, osv., gjerne med tillegg for feltet (for eksempel helse)
Undersøkelsen fant større kompleksitet enn forventet. Prosjektene innbefattet både muligheter til helt nye løsninger (“exploration”) og forbedring av eksisterende (“exploitation”), men det er mange spørsmål og meninger om både utvelgelse og nyttiggjøring av forskningsfunn, og ikke minst at høy risiko innebærer større sjanse for at det ikke lykkes.
HVA SÅ?
Det synes opplagt at høyere ambisjoner → høyere risiko → større feilrate, men likevel forventes det at prosjektene lykkes. Det er jo heller ikke sånn at høyere feilrate er et mål i seg selv. I stedet antar man at lavere feilrate skyldes gode evalueringer.
Rapporten anbefaler å være mer systematisk med post mortem analyser for å lære fortere og bedre.
Hvordan kan disse funnene anvendes til (for eksempel) Forskningsrådet?
HVA: Forskningsartikkel av Bent Flyvbjerg om hevrestikk (tommelfingerregler) om prosjektledelse
INTERESSANT er det at:
Det skilles mellom to typer hevrestikk: de “positive” som bidrar til gode beslutninger, og “negative” som villeder folk og hindrer gode valg.
Hevrestikk fungerer godt fordi de er i samsvar med “Occam’s razor” altså at den enkleste forklaringen har en tendens til å være den riktige, her fordi de er få nok til å være tilgjengelige, innrettet etter situasjonen, spesifikke, intuitive og tydelige om de forstås. Imidlertid er gode tommelfingerregler ofte tause blant effektive ledere, altså at ikke vet at de kan dem
For å identifisere og artikulere hevrestikk, kom Flyvbjerg frem til fem trinn: 1) forklare hva hevrestikk er, 2) gi eksempler fra andre ledere for å illustrere, 3) diskutere disse eksemplene, 4) reflektere på prosjekterfaringer for å trekke ut egne eksempler, 5) dele og diskutere. Mange av disse eksemplene presenteres i artikkelen og er verdt å lese.
HVA SÅ?
Erfaringsbasert læring er alltid i en kontekst, og de som får mange erfaringer og reflekterer over dem bygger slik kontekst inn implisitt.
Noe av det interessante er prosessen for å gjøre taus kunnskap og visdom eksplisitt og forstått gjennom samtaler og refleksjon.
Undersøkelse blant norske studenter om holdninger til kunstig intelligens, der en holdningsmodell også testes.
Studie av historien om styringen av e-journal-arbeidet i Norge
Neste uke: Mønstre i forskning på lederskap; design av coboter; arbeidsflyt av tunge analytiske prosesser + digital selvråderett, arbeidsuhell
Comments
Nothing yet. Say the first thing.
Sign in to join the conversation.