La logique du paradigme Big-Data a rendu obsolètes des formes de
gestion traditionnelles basées sur l'attaque des conséquences (coûts et
bénéfices par unité de produit) plutôt que sur les causes des problèmes
rencontrés par les entreprises. Ce paradigme a également donné lieu à
l'émergence de nouvelles formes de gestion des activités reposant sur des
actifs incorporels pertinents, telles que le degré de connaissance de
l'entreprise et les stocks de renseignements de ses employés. Des atouts
reconnus aujourd'hui comme précieux pour le développement de la gestion
d'entreprise au 21ème siècle.
Dans les systèmes complexes tels que les entreprises, les
décisions qui sont prises sont liées à l'exploitation des connaissances et de
l'intelligence collective de ses travailleurs, dans la mesure où elles
permettent la transformation de l'interactivité, de l'apprentissage et de la
collaboration en valeur économique.
D'où l'importance d'étudier le rôle de l'intelligence
collective, entendue comme la capacité réelle d'un groupe de personnes ou de
travailleurs à résoudre les problèmes qui les affectent, ce qui renforce leur
cohésion et leur collaboration en tant que groupe. Ce type d’intelligence se
manifeste maintenant de manière totalement nouvelle, les nouvelles technologies
de la communication, en particulier Internet, permettant à un grand nombre de
personnes dans le monde de travailler ensemble comme jamais auparavant dans
l’histoire de l’humanité (Malone 2004). L'utilité de l'intelligence collective
se manifeste dans différents domaines d'activité tels que le marketing, les
processus électoraux et la conception de politiques publiques. En résumé, il
s’agit d’un nouveau modèle de gestion des affaires et des institutions dans
lequel il est possible de mesurer et de vérifier l’interaction et la
collaboration entre ses employés, ainsi qu’avec la technologie, dans le but de
concevoir des politiques d’intervention et d’améliorer la productivité et les
résultats commerciaux.
Dans tous les contextes où la gestion des affaires prédominante
est hiérarchique, les efforts d'intégration et de compréhension entre les
membres des équipes de travail de l'entreprise seront conditionnés ou limités
dans leurs relations communes. Ces structures sont plus proches de la
communication horizontale et limitent l'intelligence collective, entraînant une
perte de compétences et de connaissances des membres qui sont au-dessous d'un
certain niveau et qui ne disposent pas d'options de participation ou d'opinion
sur certains problèmes rencontrés par l'entreprise.
Aborder le problème de l'intelligence
collective
C'est incroyable de voir à quel point les Big-Data peuvent nous
éveiller au monde qui nous entoure. Nous discutons de la façon dont la logique
des actions des êtres humains est en train de changer car les appareils
électroniques nous permettent de faire l'expérience, en temps réel ou non, de
la vue, des sons et même des odeurs, dans le confort de nos bureaux, salons,
espaces d'étude, etc. L'impact de ces changements a également un impact
significatif sur la manière dont nous gérons notre activité socio-économique,
en particulier sur la manière dont nous travaillons, interagissons et
participons à l'environnement de l'entreprise.
Ces changements et avancées technologiques et non technologiques
changent complètement la logique d'action des citoyens, des entreprises, des
entités publiques et des institutions en général (Peñaloza & Vargas, 2018).
Et ils accélèrent l'immersion de tous les agents socio-économiques de
l'écosystème Big Data, stimulant ainsi le développement de concepts et de
théories permettant de mieux saisir la complexité croissante de la structure
des phénomènes et des relations commerciales. Cette complexité est exprimée en
énormes quantités de données, qui fournissent un pouvoir prédictif plus important
et des solutions plus significatives dans des environnements basés sur la
connaissance et la numérisation (Hitt et. Al., 2007).
Dans ce contexte, de nombreux problèmes liés au modèle de
gestion traditionnel de l'entreprise sont liés au fait que des facteurs clés
qui influencent le type de structure organisationnelle, les performances
commerciales, les méthodes de travail et les sources de profit de la société ne
sont pas pris en compte. . Ces facteurs clés incluent l'interaction, la
collaboration, l'apprentissage individuel et collectif et la décentralisation
de la prise de décision, parmi bien d'autres.
Cette perception implique l'observation et l'analyse de
phénomènes de gestion dans une perspective multidimensionnelle impliquant
l'imbrication, l'interdépendance et la redondance d'informations. Cependant, la
pratique de gestion traditionnelle s’intéresse fondamentalement à une
perception unidimensionnelle des phénomènes de gestion, un intérêt qui se
reflète dans le développement d’une analyse individuelle, de groupe /
équipement, industrielle ou régionale, etc. Métaphoriquement, le modèle traditionnel
peut être compris comme l'utilisation de lentilles qui nous permettent
seulement d'observer les différents niveaux dans lesquels un phénomène se
manifeste comme un seul niveau analytique, de sorte que sa compréhension sera
incomplète et limitée en ce qui concerne le processus de gestion.
Par conséquent, le passage de la gestion administrative à une
gestion intelligente remet en question les principes de base du modèle de
gestion traditionnel de l'entreprise, qui passe d'une structure
organisationnelle centralisée à un réseau décentralisé et de l'utilisation des
actifs corporels à l'utilisation des actifs incorporels , interaction,
responsabilité partagée, etc.) Processus qui, à leur tour, constituent des
défis majeurs, notamment en raison de la nécessité d’accélérer la transition du
processus de numérisation à l’incorporation contextualisée de nouvelles formes
d’interaction et de collaboration. La pertinence de cette observation réside
dans la nécessité d'intégrer ces événements dans le processus de gestion des
affaires, à la fois tactique et stratégique. L’idée est de construire un
nouveau modèle de gestion basé sur un processus d’intégration des intelligences
individuelles en les dotant de capacités de traitement analytique et descriptif
et de l’autonomisation pour une prise de décision partagée dans l’entreprise
(intelligence collective).
Dans cette perspective, il est entendu que l'intelligence
collective est une partie essentielle du processus de gestion d'entreprise et
repose sur la connexion entre les personnes et entre les personnes et / ou les
ordinateurs. L'idée est de faciliter la production d'idées, d'échanger des
idées et des arguments et d'améliorer la "sensibilité sociale" de
l'entreprise. Cependant, cela nous pose de nouveaux défis liés à
l’identification des différents types d’intelligence et de personnalités qui
contribuent le mieux à atteindre les objectifs d’optimisation de la
connaissance collective, afin de transformer en valeur la quantité énorme de
données que les entreprises ont aujourd’hui.
En bref, pour faciliter le passage à un modèle de gestion
d'entreprise intelligente, il faut étudier comment différents ensembles de
facteurs métier agissent collectivement pour amener la société à opérer et à
gérer le changement, la volatilité et l'incertitude alors qu'elle immerge dans
l'écosystème des Big Data. Et il vise non seulement à s'adapter aux différents
scénarios et à maintenir sa compétitivité à long terme pour répondre à la
volatilité des marchés sur lesquels il opère, mais également à encourager la
prise de décision collective fondée sur des preuves et un raisonnement logique
diverses questions complexes qui font partie de la gestion des affaires
