
সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণ, নিয়মিত চিন্তাভাবনা ফ্রেমওয়ার্ক এবং সংস্থাগুলির জন্য সেরা অনুশীলনের জন্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের অনুসন্ধান।

ফ্রান্সিস গালটন একটি দেশীয় মেলায় গিয়েছিলেন গড় ভোটারকে নিরাশ প্রমাণ করার প্রত্যাশায়। পরিবর্তে, ৭৮৭টি গরুর পোশাক পরিহিত ওজনের অনুমানের মধ্যম ১% এর মধ্যে সত্যের সাথে মিলে যায় — গবাদি পশুর বিশেষজ্ঞদের চেয়ে ভালো। জনতার জ্ঞান প্রতিষ্ঠার জন্য যে পরীক্ষার পূর্ণ কাহিনী: পদ্ধতি, পরিসংখ্যান, সতর্কতা এবং এটি আজকের দলে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কী অর্থ রাখে।

একটি 18শ শতকের ফরাসি গাণিতিক থেকে এমআইটি এআই ল্যাব পর্যন্ত, গোষ্ঠী বুদ্ধিমত্তার বিজ্ঞান ছয়টি যুগের মাধ্যমে বিকশিত হয়েছে। এখানে সম্পূর্ণ ইতিহাস রয়েছে।

গবেষণা দেখায় যে বৈচিত্র্যময় চিন্তাবিদদের দলগুলি উচ্চ আইকিউ বিশেষজ্ঞদের দলগুলির চেয়ে ভালো পারফর্ম করে। এখানে বিজ্ঞান রয়েছে—এবং কেন এটি শিরোনামগুলির চেয়ে আরও জটিল।

যে একই জনতাগত গতিশীলতা জ্ঞান উৎপন্ন করে, তা পাগলামিও উৎপন্ন করতে পারে। টিউলিপ উন্মাদনা থেকে টুইটার জনতার পর্যন্ত, এখানে সমষ্টিগত ব্যর্থতার বিজ্ঞান—এবং এটি প্রতিরোধের উপায়।

১৭৮৫ সালে, একজন ফরাসি গাণিতিক প্রমাণ করেছিলেন যে সংখ্যাগরিষ্ঠরা প্রায়ই সঠিক—যদি প্রতিটি ভোটার ভুলের চেয়ে সঠিক হওয়ার সম্ভাবনা বেশি হয়। এই তত্ত্ব এখন সমন্বিত এআইকে শক্তি দেয়।

মিটিংয়ে যেখানে মানুষ কিছু না বলে কথা বলে তা থেকে বিরক্ত? পূর্ব-মিটিং বিতর্ক প্রস্তুতি, বাস্তব সময়ের রেটিং এবং সম্পূর্ণ সিদ্ধান্তের ট্রেসেবিলিটির মাধ্যমে অপচয় হওয়া মিটিংয়ের সময়কে কেন্দ্রীভূত, কার্যকর সিদ্ধান্তে রূপান্তরিত করার উপায় শিখুন — মিটিংয়ের অপচয় নিয়ে প্রকাশিত গবেষণার ভিত্তিতে।

১৭৮৫ সালে, কন্ডর্সে গাণিতিকভাবে প্রমাণ করেছিলেন যে সঠিকভাবে দৃষ্টিভঙ্গি একত্রিত হলে গোষ্ঠীগুলি ব্যক্তিদের চেয়ে ভালো কাজ করে। গুগলের প্রকল্প অ্যারিস্টটল এটি নিশ্চিত করেছে: মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা দলের কার্যকারিতা পূর্বাভাস দেয় দলের সদস্যদের চেয়ে ভালো। বিজ্ঞান কী বলে — এবং কখন সহযোগিতা করা উচিত নয়।

২০১৮ সালে, গুগল একটি নতুন চাকরির শিরোনাম তৈরি করে: প্রধান সিদ্ধান্ত বিজ্ঞানী। কেন? কারণ ডেটা থাকা মানে ডেটা ভালোভাবে ব্যবহার করা নয়। সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা — লরিয়েন প্র্যাট দ্বারা তৈরি, ক্যাসি কোজিরকভ দ্বারা কার্যকরী — অন্তর্দৃষ্টি এবং প্রভাবের মধ্যে ফাঁক বন্ধ করে। এখানে $68B বাজারের পেছনের কাঠামো।

২০১৮ সালে, জেফ বেজোস তার সিদ্ধান্ত গ্রহণের দর্শন প্রকাশ করেন: "আপনি একটি ছোট সংখ্যক উচ্চ মানের সিদ্ধান্ত নিতে পারার জন্য অর্থ পান।" তিনি ওয়ারেন বাফেটের পদ্ধতিকে কৃতিত্ব দেন। এখানে সম্পূর্ণ সাক্ষাৎকার, ১০টা নিয়ম, এবং কেন "অন্তর্দৃষ্টি সিদ্ধান্ত" আপনার ধারণার মতো নয়।

জেফ বেজোস তার সিদ্ধান্তের দর্শনের জন্য ওয়ারেন বাফেটকে কৃতিত্ব দেন। কিন্তু বাফেট নিজে আসলে কী বলেন? তার ২০-স্লট পাঞ্চ কার্ড নিয়ম, টেড উইলিয়ামসের সুইট স্পট উপমা, "অলসতার সীমানায় অলসতা," এবং কেন তিনি প্রতিদিন ৫০০ পৃষ্ঠা পড়েন। ৯০০ বিলিয়ন ডলারের পিছনের আসল দর্শন।

একটি সাম্প্রতিক লেক্স ফ্রিডম্যান কথোপকথনে, এলন মাস্ক জোরে গণনা করলেন: "একটি ভালো সিদ্ধান্তের মার্জিনাল মূল্য সহজেই, এক ঘণ্টার মধ্যে, একশো মিলিয়ন ডলার হতে পারে।" বেজোস প্রতিদিনের সিদ্ধান্ত গোনেন। বাফেট প্রস্তুতির জন্য 500 পৃষ্ঠা পড়েন। মাস্ক ঘণ্টার মূল্য নির্ধারণ করেন। এখানে কেন এই সংখ্যা গর্বিত নয়—এবং এটি প্রতিটি সংগঠনের জন্য, প্রতিটি আকারে, কী অর্থ বহন করে।
Argumentree ব্যবহার করে হাজার হাজার সংস্থা যেমন আপনি সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য নিয়মিত চিন্তাভাবনা, সিদ্ধান্ত ট্র্যাক করা এবং প্রতিষ্ঠানীয় জ্ঞান তৈরি করার জন্য সংগঠিত করেছে।
মুফ্ত ১৪ দিনের ট্রায়াল শুরু করুন