Kybernetika je úžasná věda, která zkoumá, jak se systémy řídí a komunikují mezi sebou – ano, zkoumá i sebe sama. Může jít o počítače, lidské tělo, ale i třeba o společnost, přírodu, rodinu, firmu nebo organizaci. Kolem nás je všude mnoho systémů, které udržují rovnováhu a odpovídají svými činnostmi a chováním na změny okolí. Představte si to jako autopilota v letadle: neustále sleduje, co se děje, a podle toho upravuje směr letu korigováním svých parametrů. Stejný princip platí i pro naše tělo: mozek řídí dýchání, srdeční tep a další procesy automaticky, aniž bychom na to museli myslet, i když se o to někdy snažíme.

A jak to vše začalo?

Slovo „kybernetika“ pochází z řeckého „kybernētēs“, což znamená kormidelník. Tento pojem v moderní vědě poprvé použil Norbert Wiener, slavný matematik a myslitel, který je považován za zakladatele kybernetiky. V roce 1948 napsal knihu, ve které vysvětlil, že stroje, lidé i zvířata fungují podobně: pomocí zpětné vazby. To znamená, že neustále sledují, co se děje, a podle toho se rozhodují, co udělají dál a korigují své chování, fungování či operování.

Během druhé světové války Wiener pracoval na vývoji chytrých zbraní, které dokázaly samy mířit na cíl. Zjistil, že stroje se mohou učit a přizpůsobovat se změnám, stejně jako lidé. Díky tomu dnes máme počítače, umělou inteligenci a roboty, kteří se učí ze zkušeností. Jako samořídící auta: analyzují situaci na silnici a rozhodují se, zda zpomalit, zrychlit nebo zabrzdit.

Historie kybernetiky

Kybernetika jako vědecká disciplína vznikla v polovině 20. století a její kořeny sahají k interdisciplinárním setkáním známým jako Macyho konference, kde se setkávali vědci z různých oborů. Kybernetika se zaměřila na to, jak systémy využívají informace a na modely ke kontrole svých vlastních operací a cílů. Od svého vzniku se kybernetika rozvíjela do různých směrů, včetně teorie systémů, umělé inteligence a biokybernetiky.

Vazbový přístup

V kybernetice je důležité chápat, jak různé prvky v systému spolu souvisí a jaké mají mezi sebou vazby, tzv. relace. Relace mezi různými částmi systému určují jeho chování a schopnost adaptace. Tento přístup pomáhá vysvětlit dynamiku komplexních systémů: od technologií až po biologické ekosystémy. Vztahy mezi jednotlivými prvky nejsou statické, ale mění se v čase v závislosti na okolních podmínkách. Například v ekosystémech mohou různé druhy živočichů vzájemně reagovat na změny populace: zvýšení počtu predátorů může vést k poklesu populace jejich kořisti, což následně ovlivní celý ekosystém.

Relační přístup v managementu organizací

Relační přístup se využívá také v managementu organizací, kde je důležité pochopit vzájemné vazby mezi zaměstnanci, vedoucími a procesy v organizaci. Efektivní řízení vyžaduje nejen pochopení jednotlivých složek organizace, ale také vztahů mezi nimi, protože právě tyto vazby určují dynamiku firmy. Když se zaměstnanci cítí propojeni, součástí celku, každý respektuje funkci své role, jejich spolupráce je plynulejší a nedochází ke ztrátám.

Systémové myšlení v řízení firem pomáhá nacházet nová optimální propojení zdrojů a zvyšovat přizpůsobivost na změny trhu. Každá organizace funguje jako komplexní síť vzájemně propojených prvků/členů, které společně vytvářejí výkonný a adaptabilní celek. Pokud například oddělení marketingu úzce spolupracuje s oddělením vývoje produktů a zpětně sdílí informace o zákaznických potřebách, dochází k rychlejším inovacím a vyšší konkurenceschopnosti. Podniky, které dokážou efektivně využít relační přístup, mají schopnost lépe reagovat na ekonomické výkyvy, nové trendy a technologické změny.

Dobrá znalost a pochopení (relačních) vazeb v organizaci také umožňuje lepší rozdělení odpovědností a zajišťuje, že každý zaměstnanec rozumí své roli a jejímu vlivu na celkový úspěch a fungování firmy. Tento přístup minimalizuje vznik konfliktů, nadbytečné práce a urychluje rozhodovací procesy, protože informace proudí mezi jednotlivými úrovněmi řízení plynule, transparentně a vědomě.

Cyklické procesy

Jedním z hlavních principů kybernetiky je cyklická povaha řízení a zpětná vazba. Systémy reagují na změny a opakovaně korigují své chování/rozhodování/operování, což může vést k učení nebo sebeorganizaci. Příkladem může být řízení rovnováhy v těle pomocí nervového systému nebo samoregulační mechanismy v přírodě. V biologii existují cykly, které umožňují organismům přizpůsobit se prostředí: například cirkadiánní rytmy, které řídí spánek a bdělost.

Cyklické procesy se uplatňují i v ekonomii a technologiích. Tržní ekonomika prochází pravidelnými cykly růstu a propadu, což ovlivňuje podnikání i spotřebitele. V technologii se zpětná vazba využívá v regulačních systémech, například v chytrých termostatech nebo řízení dopravy, kde se signály na semaforech přizpůsobují hustotě provozu.

Princip sebeorganizace

Sebeorganizace je přirozený proces, při kterém se systém (rodina, firma) sám postupně pře-uspořádává a přizpůsobuje, aniž by ho někdo musel řídit zvenčí – a to vždy do nového optimálního stavu. Představte si hejno ptáků: žádný z nich není „šéfem“, ale přesto všichni letí společně v krásných vzorech. Každý pták se jen dívá na své sousedy a reaguje na jejich pohyby, čímž vzniká organizované chování. Když to neudělá, z ptačí firmy se na nějakou dobu odpojí zdroj, nebo úplně odletí. 

Tohle se děje i v jiných oblastech: například v ekonomice, kde se ceny a nabídka zboží mění podle toho, jak lidé nakupují. Nebo v lidském těle, kde se buňky a orgány přirozeně přizpůsobují změnám, aby všechno fungovalo optimálně.

Systémy, které se samy organizují, často směřují ke stabilním/optimálním stavům, kterým se říká gravitační ohniska. Jakmile se systém do takového stavu dostane, už v něm zůstává, pokud nepřijde nějaký velký zásah zvenčí. Příklad? Když vylejete vodu na stůl, postupně se rozlije do rovnoměrné vrstvy – a to je její nový „stabilní/optimální stav“ – v danou chvíli existuje právě jeden takový stav (proto optimální:)

Zajímavé je, že občas může chaos, tzv. šum pomoci systému najít ještě lepší a stabilnější uspořádání. Například když vmícháte sůl do teplé vody: na začátku je sůl na dně, ale mícháním – přidáním pohybu a chaosu – se postupně rovnoměrně rozpustí. Tento princip se nazývá „řád vznikající z chaosu“ a ukazuje, že i zdánlivě náhodné změny mohou vést k lepší organizaci. Problematikou deterministického chaosu se zabýval např. Edward Lorenz ve své práci na předpověď počasí, nebo matematik Benoît Mandelbrot, zakladatel fraktální geometrie.

Sebeorganizace je klíčová v přírodě, technologiích a organizacích. Umožňuje například fungování ekosystémů, vývoj umělé inteligence nebo efektivní spolupráci lidí ve firmách – aniž by bylo nutné neustálé kontrolování a řízení shora.

Cílové zaměření a řízení

Kybernetika zkoumá, jak systémy nastavují své cíle a jak se udržují na správné cestě – v optimálním stavu – i když neustále čelí vnějším vlivům. Například automatický pilot v letadle se snaží udržet stabilní let navzdory větru a turbulencím. Podobné principy fungují v ekonomických systémech, kde se hledá rovnováha mezi nabídkou a poptávkou.

V biologii můžeme vidět cílové řízení například v procesu homeostázy: tělo udržuje stálou teplotu a hladinu cukru v krvi, ať už jsme v zimě nebo v létě. Ve firmách a organizacích je cílové zaměření vidět v rozhodování: stanovují cíle, v lepším případě měřitelné, sledují pokrok a přizpůsobují se překážkám. V technologii tento princip využívají navigační systémy, které vypočítávají optimální trasu a přizpůsobují ji podle aktuální dopravní situace.

Poznání a modelování

Dalším klíčovým tématem kybernetiky je to, jak systémy získávají informace a jak si vytvářejí modely svého prostředí. To se týká nejen technologií, ale i lidského mozku: naše myšlení je založeno na tvorbě modelů reality, které nám pomáhají chápat svět a předvídat, co se stane. I to, zda-li se pod námi propadne postel, most či podlaha je pravděpodobnostní model našeho mozku. Představte si, kdybychom každý den museli znovu a znovu tuto skutečnost ověřovat?

Modelování se využívá ve vědě, technologiích a dokonce i v umělé inteligenci. Například neuronové sítě napodobují způsob, jakým mozek analyzuje informace a učí se z nich. Modely reality se korigují podle získaných zkušeností, což umožňuje systémům zlepšovat své rozhodování.

V přírodních vědách se modelování využívá k předpovědi klimatických změn, zatímco v ekonomii pomáhá analyzovat vývoj trhu. Čím lepší – komplexnější – model systému máme, tím přesněji můžeme předpovídat budoucí události a připravit se na ni.

Co si z toho odnést?

V dnešní rychle se měnící době je schopnost organizace adaptovat se na změny klíčová. Systémové myšlení a systémový přístup pomáhá manažerům včas identifikovat slabá a silná místa ve firemních strukturách a efektivně s nimi zacházet. Organizace, které tento přístup uplatňují, si dokážou vytvořit stabilní a zároveň flexibilní předvídatelné prostředí, které podporuje inovace a dlouhodobý udržitelný růst. Toho je možné docílit, pokud se pracuje s celým systémem na úrovni jednotlivců, týmů a celé firemní kultury. Systemický přístup je způsob, jak toho dosáhnout, a právě na něm je postavena jedinečnost Systemického inubátoru.

Slovník pojmů

  • Kybernetika: věda zabývající se řízením, komunikací a zpětnou vazbou v různých systémech, ať už technických, biologických nebo sociálních. Pomáhá pochopit, jak složité systémy fungují a jak lze jejich chování předpovídat a ovlivňovat.
  • Zpětná vazba: mechanismus, při kterém systém sleduje své vlastní chování a podle získaných informací se přizpůsobuje.
  • Sebeorganizace: proces, při kterém se systém sám přizpůsobuje a vylepšuje bez nutnosti vnějšího zásahu. Příkladem mohou být biologické systémy, jako jsou ekosystémy, které se přirozeně udržují v rovnováze.
  • Entropie:  míra neuspořádanosti v systému. V kybernetice se entropie vztahuje na tendenci systémů k narůstající složitosti nebo chaosu, pokud nedostávají nové informace k udržení řádu.
  • Informace: klíčový prvek kybernetiky, který umožňuje řízení systémů. Informace pomáhají redukovat nejistotu a umožňují efektivní rozhodování a adaptaci.
  • Cyklické procesy: procesy, které se pravidelně opakují a umožňují stabilitu systémů. Například biologické rytmy, jako je střídání spánku a bdění, jsou příkladem cyklických procesů v živých organismech.
  • Cílové zaměření: schopnost systémů nastavovat si cíle a přizpůsobovat své chování, aby jich dosáhly. Například automobilový navigační systém upravuje trasu v reálném čase, aby se co nejrychleji dostal k cíli.
  • Modelování: vytváření zjednodušených reprezentací skutečných systémů, které umožňují jejich analýzu a předpovědi jejich chování. Například meteorologické modely předpovídají počasí na základě aktuálních údajů.
  • Umělá inteligence: oblast kybernetiky a informatiky zaměřená na vývoj systémů, které dokážou analyzovat data, učit se z nich a autonomně rozhodovat. Mezi aplikace AI patří rozpoznávání obrazu, hlasoví asistenti a samořídící auta.
  • Automatizace: proces nahrazování lidské práce stroji nebo softwarem, který umožňuje efektivnější provádění úkolů bez přímého lidského zásahu. Používá se například v průmyslové výrobě, logistice a IT.
  • Neuronové sítě: specifický typ umělé inteligence inspirovaný strukturou lidského mozku. Používají se k řešení složitých problémů, jako je rozpoznávání vzorů nebo analýza velkých dat.
  • Homeostáza: schopnost systémů udržovat stabilní vnitřní podmínky i při změně vnějšího prostředí. Například lidské tělo udržuje stálou tělesnou teplotu bez ohledu na okolní podmínky.

Zdroj: Kybernetika a společnost, Norbert Wiener, Praha 1963