Až sa skončí súčasné náročné obdobie, budeme možno intenzívne uvažovať o tom, čo by sme mohli robiť inak. Viem si predstaviť, že veľmi čítanou literatúrou sa stanú už dnes známe knihy Nassima Nicholasa Taleba. Koncepty čiernych labutí či antifragility však môžu mať niečo do seba. Čo je to antifragilita? Niektoré veci sú krehké – pod tlakom sa rúcajú. Iné veci, prípadne systémy sú odolné. A potom sú podľa Taleba veci a systémy antifragilné, ktoré z tlaku a šokov ťažia.
Lenže čo to znamená v praxi? Konzultant Brad Power uviedol ako príklad korporátnej antifragility Toyotu po roku 2010, keď firma musela zvolať veľký počet áut a ešte čelila škodám súvisiacim s cunami. Power tvrdí, že antifragilita vlastne nie je odklon od toho, čo organizácie robia neustále – riešia problémy. Je „len“ zvýšenie efektivity tohto procesu tak, že firma je namiesto rigidnej štruktúry orgánom, v ktorom sú všetci (i bežní zamestnanci) podporovaní v tom, aby riešili problémy rýchlo a efektívne.
Nemusíme nutne prijímať slovník či celé Talebove tézy. Mne sa na podobných konceptoch páčia minimálne dve veci. Po prvé, pripomínajú nám, ako málo toho vieme, a po druhé, tieto tézy môžu byť pádnym argumentom proti megalomanstvu. Namiesto toho kladú dôraz na to, že malé je pekné a odolnejšie. Vyššie uvedené nie je len teoretizovaním. V roku 2016 bola napríklad zverejnená štúdia Big is Fragile: An Attempt at Theorizing Scale. Jej autori tvrdia, že veľké investičné projekty sa často končia sklamaním, to je dané tým, čo Taleb nazýva krehkosťou. „Napriek dojmu, ktorý budia, sa veľké kapitálové investície ľahko rúcajú a majú negatívnu čistú súčasnú hodnotu,“ píšu autori štúdie. Príčinou je značná neistota, ktorá sa spája s ich plánovaním, implementáciou a prevádzkou.
Ohľadom našej schopnosti predikovať budúcnosť môžeme spomenúť štúdiu Kaia Jägerz z University of London o nádejách do „big data“. Konkrétne ide o to, že dáta nám umožnia prekročiť naše doterajšie veštecké limity a zlepšiť sa v predikcii. Autor štúdie však nadšenie chladí. Zameriava sa na predikcie občianskych vojen a konfliktov a tvrdí, že je jednoduché taký konflikt predpovedať napríklad vo chvíli, keď sa zvýši počet správ o nich v médiách. Lenže tento počet je sám osebe tým, čo by sme mali predikovať.
Pretože konflikt v čase, keď o ňom médiá píšu, už beží, aj keď nie nevyhnutne pod oficiálnou hlavičkou občianskej vojny. Jägerz tvrdí, že big data môžu pomôcť v jednoduchých situáciách, ale „neexistujú dôkazy, že pomôžu v neistých situáciách s mnohými scenármi“. Takže druhý „recept na chybu“.
Napriek dojmu, ktorý budia, sa veľké kapitálové investície ľahko rúcajú.