Чтение онлайн

Книга организована следующим образом. В первой главе обсуждаются причины возникновения неопределенности. Во второй приведен обзор методов стратегического планирования ИТ, она может служить справочником по современной научной литературе, посвященной этому направлению. В третьей главе рассматривается эволюционная модель организации, ее инновационные действия, предложена пирамида оценки сложности инноваций. Здесь обсуждаются наиболее общие вопросы существования и развития организации, эта глава может быть полезна менеджерам любого уровня независимо от их функциональной специализации. В четвертой главе предложен метод оценки потенциального эффекта и сложности реализации инициатив по внедрению тех или иных ИТ, на­правленных на операционное совершенствование. В пятой главе обсуждаются методы измерения эффективности бизнес-процессов и поддерживающих их информационных систем. Шестая глава посвящена вопросу создания информационных систем, способных легко адаптироваться к постоянно изменяющимся требованиям. В седьмой главе рассматриваются вопросы институционализации предложенных методов.

1. Сложность

Мы знаем, что все меняется, нас с детства учат, что все меняется, мы много раз видели своими глазами, как все меняется, и в то же время мы совершенно неспособны заметить тот момент, когда происходит изменение, или ищем изменение не там, где следовало бы.

Аркадий Стругацкий, Борис Стругацкий. Пикник на обочине.

Бизнес как ловля бабочек

Построим некую аналогию. Допустим, бизнес – это ловля бабочек в поле с высокой травой, где хаотично разбросаны грабли. Бабочки тоже летают как попало, на то они и бабочки. По полю бегают предприниматели с сачками, задача каждого из них – наловить как можно больше бабочек. Каждый предприниматель примерно помнит, где лежали грабли, на которые он уже наступил, но, конечно, не представляет, где скрываются следующие. Однако, для выбора правильных действий, как стратегических, так и тактических, ему, конечно, хотелось бы знать законы распределения граблей и правила вычисления траекторий бабочек.

Если есть спрос на такие сведения – есть и предложение. На краю поля сидят ученые, которые наблюдают за мечущимися предпринимателями. Часть из них эмпирически исследует характеристики этого метания, другие – создают теории распределения граблей, третьи – теории поведения бабочек. Проблема в том, что теории подтверждаются только на очень ограниченном множестве уже обнаруженных граблей и часто противоречат друг другу. Вторая проблема – теории часто формулируются на специальном «научном» языке, который доступен лишь посвященным.

Поэтому позади каждого предпринимателя бежит аналитик (или даже целая консалтинговая компания), готовый давать ему высоко оплачиваемые советы на основании собственного понимания научных теорий, а также так называемых «лучших практик», выведенных из опыта более успешных ловцов бабочек. «Лучшая практика» в данном случае может выглядеть, например, так: все успешные предприниматели прыгают на одной ноге, так как это на 50% уменьшает вероятность попадания на грабли. Единственное, на что не готов аналитик – это взять на себя обязательства по компенсации проблем, возникающих из-за следования его рекомендациям. Он же только дает советы, а практические действия, а значит, и риски, и проблемы – это удел предпринимателя.

Кто побеждает в такой охоте на бабочек? Чаще всего, те предприниматели, которые не оглядываются назад, не обращают внимания на теории и не прислушиваются к консультантам, а вместо этого решительно движутся вперед, ломая все встретившиеся грабли лбом. И надо отметить, что помимо определенного запаса прочности лба их отличает еще одно свойство – готовность к непредсказуемым событиям.

Черный лебедь, Розовый слон и Полный песец

Непредсказуемым событиям посвятил свою книгу Нассим Талеб[2], в прошлом успешный финансовый трейдер, а ныне профессор Оксфорда. Он назвал их «Черными лебедями». До открытия Австралии люди считали, что все лебеди – белые, и обнаружение первого черного лебедя стало большим сюрпризом для орнитологов. Эта история иллюстрирует ограниченность обучения на основании опыта и хрупкость нашего знания. Один-единственный факт может разрушить обобщение, основанное на миллионах эмпирических наблюдений в течение тысячелетий. Черный лебедь – это событие, обладающее следующими характеристиками:

Аномальность – ничто в прошлом его не предвещало, его наступление выходит за наши представления о вероятном. Это то, о возможности чего мы даже не могли подумать.

Сила воздействия – оно полностью опрокидывает все представления, существовавшие до его наступления.

Ретроспективная (но не перспективная) предсказуемость – объяснение случившемуся придумывается после того, как оно случилось, делая событие, сначала воспринятое как сюрприз, объяснимым и предсказуемым.

Сочетание непредсказуемости со значительными последствиями делает появление Черных лебедей весьма нежелательным, но главная проблема состоит в том, что мы склонны действовать так, как если бы их вообще не существовало. Отсутствие свидетельств о чем-либо мы принимаем за свидетельство отсутствия, в результате чего Черный лебедь подкрадывается к нам незаметно. В современной отечественной культуре, кстати, есть персонаж, который тоже подкрадывается незаметно и приносит всеобщую катастрофу, – это Песец. «По преданию, он спит где-то в снегах, и, пока он спит, жизнь идет более-менее нормально. А когда он просыпается, он наступает[3]».

Но надо отметить, что Черные лебеди могут быть как положительными, так и отрицательными. Для описанных выше ловцов бабочек отрицательным Черным лебедем может стать канализационный люк с открытой крышкой (хотя наш опыт подсказывает, что в чистом поле канализационные люки не встречаются, но если встретится, это точно – Полный песец). Положительный Черный лебедь может явиться, например, в виде летающего Розового слона. Но как его поймать, если в руках только сачок для бабочек?

Главный вывод – поскольку Черные лебеди непредсказуемы, нам следует приспособиться к их существованию, вместо того, чтобы наивно пытаться их предсказать. Успешность человеческих начинаний в бизнесе, науке, искусстве и других областях, как правило, обратно пропорциональна предсказуемости их результата. Следовательно, надо импровизировать по максимуму, стараясь поймать как можно больше положительных Черных лебедей.

Модели непредсказуемости

Можно показать, что непредсказуемость возникает уже тогда, когда мы имеем дело с системами, которые кажутся очень простыми. Для этого воспользуемся широко известной NK– моделью, предложенной биологом и специалистом по сложным системам Стюартом Кауффманом[4]. Он использовал эту модель для исследования эпистатического взаимодействия (или, выражаясь проще, взаимного влияния) в генных системах, но позже она получила широкое распространение и в других областях, в частности, при исследовании динамики организаций.

Рассмотрим систему из N объектов. Каждый объект может принимать два значения: 0 – если он «выключен» и Fi – если он «включен» (здесь i – номер объекта, а Fi – любое число в интервале от 0 до 1). Через K обозначим количество объектов, которые могут влиять на i– тый объект, очевидно, что максимальное значение K=N-1. Введем понятие «приспособленности» системы, которое определяет ее эффективность при выполнении некой задачи и вычисляется как среднее значение всех входящих в нее объектов:

Будем считать, что целью системы является максимальное увеличение ее приспособленности. Ее начальная конфигурация (т.е. состояние всех объектов – включен или выключен) задается случайным образом. На каждом шаге система может изменять значение только одного из входящих в нее объектов («включать» или «выключать» его). При этом всегда выбирается такое изменение, которое максимально увеличивает приспособленность. Второе ограничение – система может предсказывать и анализировать последствия только планируемого шага, результаты всех последующих действий она оценить не может (так называемый локальный поиск или стратегия инкрементальной адаптации).

Теперь проведем три эксперимента. Эксперимент первый – пусть наша система состоит из трех объектов, которые не влияют друг на друга, т.е. N=3 и K=0. Различные конфигурации системы, значения отдельных объектов Fi, присвоенные случайно, и приспособленность системы приведены в таблице, размещенной справа на рисунке 1.1. Можно сказать, что значения приспособленности для различных конфигураций системы образуют некий ландшафт, который показан в левой части этого же рисунка. Вершины куба представляют различные конфигурации, им соответствуют различные значения приспособленности. Легко заметить, что ландшафт имеет один глобальный максимум в точке (1,1,1). Из какого бы состояния система не начинала поиск оптимальной конфигурации, данная точка обязательно будет найдена. В качестве примера на рисунке голубыми линиями показана траектория движения из точки (0,0,0).