Сложность: друг, а не враг

Заниматься бизнесом сейчас — совсем не то, что 30 лет назад. Главным образом потому, как мы считаем, что все усложнилось по сравнению с теми временами.

Сложные системы существовали всегда — и в мире бизнеса во все времена было много непредсказуемого и неожиданного. Но если прежде сложность была характерна в основном для больших систем вроде городов, то сейчас — буквально для всего, за что бы мы ни взялись: для товаров, которые мы создаем, для нашей повседневной работы, для организаций, в которых мы работаем. Всему виной информационно-технологическая революция последних десятилетий. Самостоятельные прежде системы теперь взаимосвязаны и взаимозависимы, а значит, по определению, более сложны.

Сложными организациями управлять гораздо труднее, чем просто большими. Труднее прогнозировать развитие событий, поскольку сложные системы ведут себя непредсказуемо. Труднее понять суть происходящего, поскольку нынешний уровень сложности часто превышает наши когнитивные возможности. И труднее планировать свои действия, поскольку нельзя судить о том, как сложная система проявит себя в будущем на основании анализа прошлого. Да и отклонения в сложной системе бывают обычно больше ­среднего значения.

Дело усугубляется тем, что наши аналитические средства быстро устаревают. Все вместе мы знаем немало о том, как работать в сложной деловой среде, но это коллективное знание не коснулось большинства современных руководителей высшего звена, каждого по отдельности, и бизнес-школ, в которых готовят будущих управленцев. Как исправить ситуацию?

Давайте поговорим подробнее о том, что же такое сложность, какие проблемы она порождает и как их решать.

Составное или сложное?

Есть по-настоящему сложное, а есть — просто усложненное: большое, составное. Эти два явления легко спутать. Руководители должны уметь их различать. Если вы будете управлять ­сложной организацией так, словно она только лишь составная, вам не миновать серьезных ошибок.

Простые системы предполагают минимум взаимосвязей и абсолютно предсказуемы. Представьте себе, что вы включаете и выключаете свет. Одно и то же действие всегда приводит к одному и тому же результату.

У составных систем вроде электросети, благодаря которой у нас в домах есть электрический свет, множество частей, но они работают по раз заведенному порядку и взаимодействуют согласно определенной схеме. Поэтому мы можем точно предсказать, как такая система будет работать. Скажем, полет пассажирского самолета предполагает целый ряд предсказуемых действий, что делает полет безопасным. Осваивать методику «шести сигм» организация может поэтапно, но исходные ресурсы, принципы работы и результаты назвать довольно просто.

В сложных системах все наоборот: даже если их компоненты сами по себе и работают по схеме, то взаимодействовать они могут все время по-разному. Сложность деловой среды определяется тремя факторами. Первый — это множественность потенциально взаимодействующих элементов. Второй — их взаимосвязанность. Третий — многообразие. Чем сильнее выражены множественность, взаимозависимость и многообразие, тем выше уровень сложности. Скажем, программа органического роста чрезвычайно сложна: она состоит из множества взаимодействующих, ­взаимосвязанных, многообразных элементов.

В сущности, главное различие между составными и сложными системами заключается в том, что, как правило, в первом случае можно, зная исходные условия, предсказать результат. В сложных системах при одинаковых исходных условиях результаты могут быть разными: все зависит от того, как будут взаимодействовать их элементы. Управление воздушным движением — сложная система. Тут все постоянно меняется в зависимости от погоды, времени простоя самолетов и т.д. Эта система предсказуема не потому, что обеспечивает одни и те же результаты при одних и тех же исходных условиях, а потому, что изначально ее проектировали так, чтобы она могла адаптироваться к любым изменениям во «взаимоотношениях» ее компонентов.

Можно разобраться в устройстве и простых, и составных систем, если выявить и смоделировать взаимодействие частей — четкое и предсказуемое. Но так не понять систему, все элементы которой взаимодействую постоянно и самым неожиданным образом.

Проблема сложности

Люди, управляющие сложными системами, чаще всего сталкиваются с двумя проблемами. Во-первых, часто невозможно предугадать последствия тех или иных решений, а во-вторых, трудно разобраться в сути происходящего.

Непредвиденные последствия. В сложной системе даже незначительные решения порой приводят к самым непредвиденным результатам. Исследователи выявили три типа ситуаций, в которых это случается с высокой долей вероятности.

Первая: события развиваются не так, как предполагалось. Вспомним историю Wii, игровой приставки компании Nintendo. Предполагалось, что благодаря ее уникальной возможности определять положение и скорость игрока удастся значительно увеличить рынок компьютерных игр. В остальном игровая приставка была довольно простой — компания сознательно пошла на это, чтобы завоевать новых пользователей и избежать роста цен. Разработчики считали, что целевая аудитория оценит новинку и извинит ее незамысловатость. План вроде бы удался: ряды поклонников Wii пополнились. Но пользователи «со стажем» встретили новую приставку настороженно, решив, что технология реагирования на движение — просто рекламный трюк. Спустя время оказалось, что независимые разработчики предпочитают выпускать новые игры для Xbox 360, PlayStation 3, но не для Wii — отчасти из-за ее ограниченных возможностей, а также потому, что сочли Wii неким промежуточным вариантом. Вряд ли в Nintendo могли бы предвидеть эти последствия.

А вот пример другого, счастливого, непредвиденного последствия. Генеральный директор Ford Ален Малалли согласился вместе с другими главами американских автомобильных компаний выступить в Конгрессе и подтвердить, что индустрии необходима срочная помощь государства, хотя в отрасли только Ford обошлась без денег, выделяемых по программе выкупа проблемных активов TARP. (Цепочки поставок в автомобилестроении так тесно переплелись, что, если бы закрылась GM или Chrysler, это бы ударило и по Ford, и Малалли не мог с этим не считаться.) Пресса на все лады расхваливала его решение, и американцы резко — в лучшую сторону — изменили свое мнение о машинах Ford.

Ситуация второго типа: непредвиденные последствия как совокупный итог отдельных событий. Если, к примеру, проследить истоки финансового кризиса 2008 года, то мы увидим множество отдельных, но связанных явлений: банковское регулирование стало менее строгим; появились инструменты, позволявшие кредиторам снимать с себя риски; валютно-кредитная политика была направлена на снижение процентных ставок; размывались разумные стандарты оценки кредитоспособности заемщиков и т.д. Теперь понятно, что все эти обстоятельства по отдельности были очевидны для многих наблюдателей, но почти никто не видел их в целом и никто не смог предсказать, как падение цен на жилье отразится на всей экономической системе.

И третий тип ситуации: действуют старые правила, хотя условия, при которых они появились, давно изменились и никто уже и не помнит, для чего они были нужны. Скажем, сотрудникам крупной нью-йоркской финансовой компании приходилось набирать код, чтобы зайти в туалет — и не пустить туда посторонних. После 11 сентября на входе в здание установили си­стему контроля безопасности и необходимость в кодовых замках отпала, однако избавлялись от них несколько лет. И все это время устаревшие меры предосторожности отравляли жизнь сотрудникам и посетителям.

Осмысление ситуации. Одному ­человеку увидеть сложную систему в целом трудно, если не сказать — невозможно. По сути, это проблема точки обзора: трудно, находясь в одном — любом — месте, обозревать и по­стигать взаимосвязи во всей их совокупно­сти и многообразии. Когда Citigroup чуть не ­обанкротилась в 2008 году, многие утверждали, что всему виной оргструктура, при которой каждая часть компании жила обособленно от остальных. Скажем, сотрудники, которые понимали, к каким последствиям для банка приведут субстандартные кредиты, никак не были связаны с теми, кто принимал стратегические решения, а потому первые не могли сообщить вторым о своих опасениях. Конечно, отнюдь не помогло делу и то, что тогдашний гендиректор Citigroup Чак Принс демон­стративно игнорировал то обстоятельство, что банк выдал слишком много плохих кредитов. Сейчас широко известно его высказывание, опубликованное в 2007 году в Financial Times: «Пока музыка играет, нужно вставать и танцевать. Мы все еще танцуем».

Кроме того, понять послед­ствия действий, наших собст­венных и других людей, нам мешают наши ограниченные когнитивные возможности. Руководители обычно уверены, что могут воспринять и осмыслить гораздо больше информации, чем, согласно науке, по силам человеку. В результате они порой слишком поспешно принимают серьезные решения, не осознавая в полной мере, как они отразятся на всей системе. Дерк Джагер, бывший глава Procter & Gamble, так рьяно взялся за реформы, что разорвал все неформальные связи в организации, не сумев понять, насколько важна взаимозависимость ее частей. За это Джагер поплатился: он проработал гендиректором всего 17 месяцев. Его преемник Алан Лафли почти не трогал оргструктуру, но пересмотрел принципы материального стимулирования и восстановил неформальные связи. В июне 2000 года, когда он ушел в отставку, рыночная стоимость компании составляла $69,6 млрд. К 2007 году она увеличилась до $231,9 млрд.

Кроме того, мы теперь знаем, что если сосредоточиться на чем-нибудь одном, то легко упустить из виду все остальное. Исследования выявили феномен «слепоты невнимания»: до­бровольцы, которые должны были с головой погрузиться в работу над заданием, не ­замечали происходившего вокруг.

Особую трудность для тех, кто пытается анализировать и осмыслять сложные системы, представляют собой чрезвычайные события: они происходят так редко, что невозможно предсказать, как они повлияют на систему. Вспомним, что управление воздушным движением — система в целом удобная и контролируемая, так как она подстраивается под малейшие изменения. Ее способность адаптироваться объясняется тем, что ее разработчики выявляли закономерности и дотошно исследовали истинные причины случавшихся сбоев. Когда же произошло экстраординарное событие — в апреле 2010 года в Исландии произошло извержение вулкана Эйяфьядлайёкюдль, который выбросил огромное облако вулканического пепла, а с подобным авиация еще не сталкивалась, — система вышла из строя и ее пришлось на время «отключить». То же самое было во время урагана Катрина в Новом Орлеане, ­землетрясения и цунами в Японии.

То есть, подводя итог, можно сказать, что самое трудное, применительно к сложным системам, — это строить планы на будущее, минимизировать риски и принимать сбалансированные решения.

Более совершенные методы прогнозирования

Чтобы точнее прогнозировать развитие событий, руководителям, имеющим дело со сложными системами, нужно предпринять ряд мер.

Отказаться от некоторых методов прогнозирования. Аналитические инст­ру­менты, как правило, предполагают два допущения, не совместимых со сложными системами. Во-первых, что явление изучается и анализируется независимо от других. В сложных системах с их тесной взаимосвязью элементов обычно сделать это невозможно. (Вспомним знаменитый «эффект бабочки»: изначально незначительное событие приводит к масштабным последствиям.) Во-вторых, предполагается, что на целое можно экстраполировать средние, или медианные, значения. Вот пример из области медицины: американское Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов намеревается (на момент написания статьи это все еще так) запретить к использованию в США в качестве средства для лечения рака молочной ­железы препарат «авастин», отменив данное им преж­де одобрение. Эти планы уже вызвали много шума: по оценкам, лекарство принимает 17 тысяч женщин. Повторные клинические исследования выявили потенциально опасный побочный эффект и не доказали, что препарат помогает среднестатистической больной. Тем не менее многие врачи и пациентки считают, что иногда он продлевает жизнь и повышает ее качество, а то и полностью излечивает болезнь. Лечение рака — сложная система, но ­Управление подходит к ней как к составной.

В бизнесе проблемы начинаются, когда компании пытаются предсказать поведение потребителей на основе среднестатистических данных. Людям в целом понравилась New Coke, тем не менее напиток не оправдал надежд маркетологов. Опасно также не учитывать то обстоятельство, что прошлые события могут повлиять на будущее. Boston Scientific заплатила за Guidant, разработчика и производителя электрокардиостимуляторов, имплантируемых дефибрилляторов, стентов и т.д., колоссальную сумму, хотя уже во время подготовки сделки стало известно о том, что качество продукции Guidant небезупречно и что саму ее обвиняли в предоставлении ложной информации при продвижении своего оборудования на рынок. Если бы Boston Scientific поняла, что всплывшие факты указывают на более глубокие проблемы, она не стала бы переплачивать за компанию, которую пришлось потом еще оздоравливать, щедро вливая ресурсы, а ее акции не упали бы (до сих пор непоправимо) в цене.

Вдобавок в сложных системах экстраординарные события могут происходить чаще, чем мы думаем. Методы, основанные на предположении об их редкости, мешают учитывать свойст­венную сложным системам многовариантность. За последние 50 лет половина доходов на американском фондовом рынке была получена в ходе всего десяти дневных торгов. И лишь горстка аналитиков, выстраивая свои модели прогнозирования, учла вероятность такого количества резких «пиков».

Моделируйте поведение системы. Чем экстраполировать среднестатистические значения на целое, стоит поискать подходящие вам модели прогнозирования: благодаря им вы лучше поймете особенности своей системы и то, как взаимодейст­вуют ее многочисленные элементы. Скажем, пользуясь моделями управления отношениями с клиентами, телекоммуникационные компании оценивают их готовность уйти к конкурентам. Другой пример — средства анализа данных, которые применяются для прогнозирования реакции потребителей на разные виды рекламы. Важно, чтобы ваши модели предусматривали маловероятные, но мощные по воздействию факторы. Как отмечают Пьерпаоло Андриани и Билл Маккелви, изучающие феномен сложности, в Калифорнии каждый год происходит 16 тысяч слабых землетрясений и лишь раз в 150—200 лет случается по-настоящему сильное. То есть среднестатистическое землетрясение там вполне невинно. Но утверждать строительные нормы и правила, учитывая только вероятность усредненных подземных толчков, более чем легкомысленно, ведь особую опасность представляют собой именно сильные. Так же и в бизнесе: важнее всего может быть экстремальная, хотя и редкая возможность, а вовсе не самая вероятная.

При прогнозировании анализируйте информацию трех видов. Итак, в сложной системе невозможно с высокой степенью точности предсказать будущее. Как же быть руководителю, если он должен принимать решения с прицелом на будущее? Как ему найти золотую середину между фантазиями на тему «что было бы, если бы» и прогнозами, сделанными на основе информации о прошедших событиях? Наш совет руководителям: понять, что из прошлого применимо к нынешней ситуации и что в следующий раз будет развиваться иначе.