[[09-04|25-09-04]] ## 1. 시간적 가역성과 의미적 가역성 설명 **시간적 가역성 (Temporal Reversibility)** P(현재|미래)라는 역인과 관계를 통해 조직은 미래 약속을 재구성함으로써 과거 결정의 의미를 바꿀 수 있습니다. 예: Tesla가 초기 "전기 스포츠카" 투자를 나중에 "지속가능한 교통" 비전의 일부로 재해석. 과거는 고정된 것이 아니라 미래 약속에 의해 재구성됩니다. **의미적 가역성 (Semantic Reversibility)** 분포적 약속은 위반 없이 재해석을 허용합니다. "대략 200마일"은 시간에 따라 다른 의미: - 2008년: 최소 주행거리 목표 - 2012년: 평균 실제 성능 - 2016년: 기본 모델 사양 - 2020년: 배터리 기술의 플랫폼 같은 약속이 진화하며 새로운 의미 획득 - 이것이 의미적 가역성입니다. ---- [[📝_icon_ghost_fraud]]에서 | 회사 | 단계 | 연도 | 주요 발표 | μ | τ | Beta(a,b) | 결과 | | ---------- | ----- | ---- | ------------------------------- | ---- | --- | -------------- | --------- | | **Tesla** | 로드스터 | 2008 | "고성능 전기 스포츠카로 지속가능한 교통 가속화" | 0.42 | 5 | Beta(2.1, 2.9) | 2,500대 판매 | | | 모델 S | 2012 | "세계 최고의 프리미엄 전기 세단" | 0.40 | 30 | Beta(12, 18) | 시장 리더 | | | 모델 3 | 2016 | "대중을 위한 프리미엄 전기차, 주당 5,000대 생산" | 0.50 | 50 | Beta(25, 25) | 생산 지옥 | | | 에너지 | 2020 | "세계의 지속가능한 에너지 전환 가속화" | 0.67 | 60 | Beta(40, 20) | 확장 중 | | **Nikola** | 초기 약속 | 2016 | "배출 제로 교통의 미래" | 0.85 | 35 | Beta(30, 5) | 관심 유발 | | | 구체화 | 2019 | "1,000마일 주행, 2센트/kWh, 2023년 양산" | 0.91 | 56 | Beta(51, 5) | $11B 평가 | | | 가짜 시연 | 2020 | "완전 작동하는 프로토타입 [실제: 언덕 굴림]" | 0.91 | 56 | Beta(51, 5) | 폭로 | | | 기소 | 2021 | - | - | - | - | 11년 형 | | 모델 | 핵심 조건 | Tesla | Nikola | 시사점 | | ---------------------- | ------------------------------- | ----- | ------ | -------------------------- | | **M1: 정적 세계** | 목표 발표가 성공 확률에 영향을 미치지 않음 | ✗ | ✗ | 모두 초기 주목 획득—발표만으로도 현실 변화 | | | P(Success)가 φ와 무관하게 고정 | ✗ | ✗ | 창업가의 목표가 확률 자체를 변화시킴 | | **M2: 설득하는 창업가** | 야심찬 목표가 자원을 끌어당김 | ✓ | ✓ | 모두 초기 자금 조달 성공 | | | P(Success\|φ)가 φ에 따라 증가 | ✓ | ✓ | 대담한 비전이 초기 성공 확률 증가 | | | 목표가 수요를 창조 | ✓ | ✓ | EV 시장, 배터리 교환, 수소 트럭 수요 창출 | | **M3: 판매 대 전달 트레이드오프** | P(Sell)=φ but P(Deliver)=1-φ 인식 | ✓ | ✗ | Tesla만 트레이드오프 명시적 관리 | | | 높은 φ의 전달 어려움 인정 | ✓ | ✗ | Tesla: "생산 지옥" 프레이밍으로 인정 | | | 판매와 전달 사이 균형 추구 | ✓ | ✗ | Nikola는 판매 극대화 | | **M4: 전략적 모호성** | 고정 목표 대신 Beta(a,b) 설계 | ✓ | ✗ | Tesla만 유연한 불확실성 구조 | | | 낮은 초기 τ 유지 | ✓ | ✗ | Nikola τ=35 시작 | | | 증거 기반 τ 증가 | ✓ | ✗ | Tesla만 점진적 정밀도 경로 | | | 업데이트 메커니즘 보유 | ✓ | ✗ | Nikola는 가짜 증거로 대체 | | | 다중 (a,b) 구조 유지 | ✓ | ✗ | Tesla: 제품별 독립적 불확실성 | 범례: ✓ 충족, ✗ 미충족, △ 부분 충족 **핵심 통찰**: 1. **M1-M2 전환**: 세 회사 모두 정적 세계를 넘어 설득하는 창업가로 성공적으로 전환했다. 이는 초기 성공의 필요조건이지만 충분조건은 아니다. 2. **M3의 분기점**: Tesla만이 판매-전달 트레이드오프를 명시적으로 인식하고 관리했다. "생산 지옥"이라는 프레이밍은 높은 목표의 전달 어려움을 인정하면서도 신뢰를 유지하는 전략이었다. 3. **M4의 결정적 차이**: 전략적 모호성 모델에서 Tesla만이 모든 조건을 충족했다. 특히: - **초기 정밀도**: Tesla τ=5, Better Place τ=45, Nikola τ=35 - **업데이트 능력**: Tesla는 시장 피드백에 따라 지속적으로 조정, 나머지는 초기 구조에 고착 - **다차원성**: Tesla는 차량, 충전, 에너지 각각에 독립적 (a,b) 유지 4. **부분 충족의 함정**: Better Place는 일부 조건에서 부분적 인식(△)을 보였지만, 이를 운영으로 전환하지 못했다. 인식과 실행의 간극이 정직한 실패로 이어졌다. 이 비교는 M4(전략적 모호성)의 모든 조건을 충족하는 것이 장기적 성공의 필수 요건임을 보여준다. M1-M3는 초기 견인력을 만들 수 있지만, M4 없이는 지속 가능한 성장이 불가능하다. ---- discussion 1. what should operations for entrepreneurs look like? how compatible is the word optimization and imagination? be optimized what's the boundary of vision and optimization what are the first order axis of optimization and how to model the unpredictable latent needs that reacts to the entrepreneur's proposal? 2. without knowing what'd stick, it's like proposal function (spray and pray) 3. one may say, entrepreneurship where imagination creates economic values is outside the scope of optimization. operations should focus on making things efficient given effective and satisfiable things are promised elsewhere. tries to cover too much which dilutes it meaning. e.g. what's the difference between complexity and operational complexity? what's the difference bewteeen operational strategy vs strategy one usable definition of operational is, we can adopt cost function-based approach to apply OM scholar's favoriate aresenal called optimization. however,