Oberflächlich betrachtet erscheint das Konzept eines selbstfahrenden Autos täuschend einfach. Aber nach einem Jahrzehnt spritziger Ankündigungen und enormer Investitionen der einflussreichsten Organisationen des Silicon Valley verstehen nur wenige Menschen die Dichotomie zwischen Idee und Umsetzung besser als Mohamed Elshenawy. Als Senior Vice President of Engineering Teams beim Autonomen Fahrzeughersteller Cruise beschäftigt er sich während seines Berufslebens intensiv mit den Herausforderungen, die der Bau eines selbstfahrenden Autos mit sich bringt.
„Eine der häufigsten Fragen, die mir von Freunden und Familie gestellt wird, lautet: ‚Warum dauert es so lange, das Problem des autonomen Fahrens zu lösen?’“
Die Antwort?
„Wir bringen einem menschlichen Gehirn, das sich bereits über Hunderttausende von Jahren entwickelt hat, nicht bei, die Welt genau wahrzunehmen und Handlungen in seiner Umgebung vorherzusagen. Wir bauen im Wesentlichen ein AV-Gehirn auf, das all dies tun kann, ohne zu stagnieren oder dumme Fehler zu machen oder müde, gelangweilt oder abgelenkt zu werden. Dazu komprimieren wir Hunderttausende von Jahren menschlicher Intelligenz in nur wenigen Jahren.“
Kreuzfahrt-Hintergrund
Während einige selbstfahrende Konkurrenten sich dafür entschieden haben, ihre Technologie auf ruhigeren Straßen zu testen, in der Hoffnung, „einfachere“ Fahrbedingungen zu lösen, bevor sie sich in komplexe Stadtfahrten wagen, ist Cruise direkt ins kalte Wasser gesprungen – in diesem Fall die hügeligen Straßen seiner Heimatort. Die Theorie besagt, dass es einfacher sein wird, den Dienst an anderer Stelle zu skalieren und zu erweitern, sobald Sie den Stadtverkehr mit seinen Baustellen, Fußgängern, Radfahrern und dem zufälligen Verkehr gelöst haben.
Um seine Ingenieursarbeit zu unterstützen, hat Cruise seine Teams nach dem Konzept der psychologischen Sicherheit organisiert.
„Wir müssen bereit sein, Risiken innerhalb unserer Sicherheitsgrenzen, anderen Perspektiven und neuen Vorgehensweisen anzunehmen“, erklärte Elshenawy. „Diese experimentelle Denkweise ist Teil eines neuen Paradigmenwechsels hin zu ML-nativen Unternehmen, die nicht nur durch ML optimiert, sondern durch sie definiert werden.“
Um mehr über die Organisationsarchitektur zu erfahren, die innerhalb ihrer strengen Sicherheitsstandards Raum für Innovation bietet, bat Built In Elshenawy, zu erklären, was psychologische Sicherheit in der Praxis bedeutet.
Warum ist psychologische Sicherheit für ein autonomes Fahrzeugunternehmen wie Cruise besonders wichtig?
Wir versuchen, etwas zu tun, was noch nie zuvor gemacht wurde, und das bedeutet von Natur aus, dass dies in vielerlei Hinsicht ein angewandtes Experiment ist. Psychologische Sicherheit ermöglicht es uns, unsere Denkweise über Scheitern neu zu schreiben und Raum für Innovation und individuelles Wachstum zu schaffen – etwas, das den Kern des Wertversprechens von Cruise ausmacht – und es Menschen ermöglicht, ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sich zu äußern, ohne Angst Flagge zu hissen, effektiv zu experimentieren, es zu übernehmen Risiken kalkuliert und letztendlich verbessert.
Ein kalkuliertes Risiko einzugehen, das nicht funktioniert, oder ein Projekt drehen zu müssen, weil es nicht die gewünschten Ergebnisse liefert, ist kein Fehler. es ist eine Gelegenheit zu lernen. Die Realität ist, dass wir mehr „fehlgeschlagene“ als erfolgreiche Experimente haben sollten, und mein Führungsteam und ich sind bestrebt, die psychologisch sichere Umgebung und die Feedback-Mechanismen bereitzustellen, die für schnelles Lernen und Fehlschlagen erforderlich sind zu unserem nächsten großen Sieg. Während wir weiter wachsen, hoffe ich, dass diese Kultur des Experimentierens und der Innovation uns hilft, einen Startup-Geist zu bewahren.
Wie spiegelt und verstärkt Ihre Organisationsstruktur die Betonung der psychologischen Sicherheit von Cruise?
Die Organisation basiert auf den Prinzipien der kontinuierlichen Verbesserung, Autonomie, Einfachheit und Respekt, um Wachstum, Entwicklung und Innovation für jeden Einzelnen und das gesamte Team zu ermöglichen. Mein ultimatives Ziel ist es, eine Innovations- und Lernmentalität in meinem Team zu fördern, basierend auf einer Organisationsstruktur, die flink genug ist, um effektive Experimente zu unterstützen, aber diszipliniert bei der Zuordnung zu unseren Zielen.
Die psychologische Sicherheit ist die Wurzel davon. Jedes Mitglied unseres Teams muss sich ermächtigt fühlen, zu experimentieren, sich zu äußern, um Hilfe oder Feedback zu bitten und mutige Schritte im Rahmen unserer Sicherheitsrichtlinien zu unternehmen. Die vertikale Integration von Teams und Tools im gesamten Unternehmen bildet funktionale Einheiten innerhalb von Gruppen, die die Iteration und schnelle Innovation nahtloser machen. Wir haben die Organisation auch bewusst flach gehalten, damit Informationen und Entscheidungen schneller in beide Richtungen fließen können, einschließlich der Gründe, warum bestimmte Entscheidungen überhaupt getroffen wurden. Dies gibt uns nicht nur die Agilität und Geschwindigkeit, um unsere Mission zu erreichen, sondern schafft auch eine respektvolle und integrative Kultur. Ein gutes Beispiel dafür sind unsere vierteljährlichen Planungs- und Überprüfungssitzungen, die allen Teammitgliedern offen stehen und auch extern an das Unternehmen weitergegeben werden, um die Abstimmung sicherzustellen, sicherzustellen, dass Stimmen gehört werden und den Leuten die Möglichkeit geben, Einfluss darauf zu nehmen, wie wir, als Team arbeiten.
Was ist ein Beispiel für psychologische Sicherheit in Aktion?
Neben der Förderung eines produktiveren Arbeitsumfelds bedeutet psychologische Sicherheit auch buchstäblich unsere Sicherheit und Leistung im Straßenverkehr. Die Grundlage unseres iterativen Freigabeprozesses sind Mechanismen für Feedback und Berichterstattung, die Überprüfung und Behandlung von Risiken auf allen Ebenen.
Ein häufiges Thema für Sicherheitsmängel in jedem Unternehmen ist, dass das Sicherheitsproblem zwar bekannt war, aber nicht ausreichend mit den richtigen Details oder dem richtigen Aktionsplan an die richtigen Personen kommuniziert wurde. Wir haben innerhalb unseres Release-Zyklus und im gesamten Unternehmen ein System entwickelt, das darauf abzielt sicherzustellen, dass es keine Lücken bei unserer Identifizierung und Kommunikation von Sicherheitsrisiken gibt und dass alle identifizierten Risiken auf der richtigen Ebene mit Beiträgen von diesen angegangen werden mit dem größten Verständnis für die spezifischen Probleme.
Ziel ist es, jede Person mit Kenntnis eines Sicherheitsrisikos in die Lage zu versetzen, dieses effektiv zu thematisieren, diese Risiken effizient zu gewichten und zeitnah auf der richtigen Ebene mit den bestmöglichen Informationen zu adressieren.
“Es ist leicht, diese Sicherheitsparameter und -anforderungen als einschränkende Faktoren zu betrachten, aber ich habe festgestellt, dass das Gegenteil der Fall ist. Es hat uns dazu gebracht, kreativer zu sein und den konventionellen Entwicklungsprozess zu überdenken.“
Die meisten Unternehmen würden behaupten, ehrgeizige Projekte und Innovationen zu fördern. Was zeichnet Cruise in dieser Hinsicht aus?
AV ist kein wissenschaftliches Projekt, das in ein Labor verbannt wird – es ist real und interagiert jeden Tag mit Menschen und anderen Autofahrern auf der Straße. Dies legt die Messlatte für Leistung und Sicherheit unglaublich hoch und das nehmen wir sehr ernst.
Wir müssen Spitzeninnovationen in Einklang bringen, ohne jemals die Sicherheit zu beeinträchtigen. Es ist leicht, diese Sicherheitsparameter und -anforderungen als einschränkende Faktoren zu betrachten, aber ich habe festgestellt, dass das Gegenteil der Fall ist. Es hat uns dazu gebracht, kreativer zu sein und den konventionellen Entwicklungsprozess zu überdenken.
Wir haben auch stark in End-to-End-Tools investiert, die sich zu einer KI- und Robotik-Plattform integrieren lassen, die der Schlüssel zur Erhöhung unserer Iterationsgeschwindigkeit ist. Dazu gehören selbst entwickelte Tools wie Webviz, unsere Open-Source-Plattform für die Visualisierung von Robotik-Daten, und unsere Continuous Learning Machine, ein Framework für selbstüberwachtes Auto-Labeling von Daten und Active Learning Data Mining. Diese Tools, gepaart mit einem einzigartigen CI/CD-Prozess, Feedback-Schleifen, die unsere Simulation mit der realen Leistung verbinden, und unserer leistungsstarken, skalierbaren Infrastruktur ermöglichen es unseren Ingenieuren, ihren Einfluss auf die Leistung auf der Straße zu verstehen. Gleichzeitig können sie in wenigen Tagen sicher von der Idee bis zur Produktion gehen.