Жизненный цикл диплома
В наших корпоративных «Машинах инноваций» для среднего бизнеса всегда есть образовательный модуль: ежегодно повторяющаяся программа для подрастающих талантов, где внешние преподаватели стратегии, маркетинга и обеспечивающих управленческих дисциплин дают свой материал в контексте «горячих» внутренних инновационных идей (а не наоборот). Кроме того, в питерской «Вышке» мы ведём программы по стратегии и маркетингу для открытого рынка. И там, и там – в силу наших взглядов на «как оно должно быть» – присутствует большое число (до шести на восьмимесячную программу) разного масштаба и формата аттестационных проектов – от групповых промежуточных мультидисциплинарных assignments до индивидуальных выпускных дипломных работ.
Такое количество и разнообразие – это методологический вызов, особенно если преподавательский корпус программы ротируется, популярные технологии внутри изучаемых практик меняются раз в три года, а раз в пять (ну, или семь) лет возникают новые базовые дисциплины. Справиться со скоростью и сложностью мы пытаемся через систематическое упрощение: с какого-то времени весь бестиарий наших аттестационных проектов описан единственной принципиальной схемой [1]. По ней мы определяем буквально всё – от иерархии методичек и контента слайдов проектных семинаров до распределения и цикличности работ, от объектов контроля и задач тьюторов до физического хронометража проектов, от духа и буквы критериев оценки до содержания благодарственных писем стейкхолдерам.
Социальный рейтинг
Социальный рейтинг - дело, обречённое на глобальный успех. Не покушаясь на фундамент общества - иерархию, - этот механизм полностью меняет её содержание, используя не дарвинистские критерии доминирования и подчинения, а другие, полезные для государства или, вернее сказать, уклада.
Стимулы (nudges) поведенческой экономики - это уже привычные инструменты корпоративных программ лояльности. Сегодня ещё нет, но завтра они будут использованы компаниями для корректировки поведения покупателей не ради продаж, а ради достижения собственного привелигированного статуса в социуме: тот, у кого покупатели - "хорошие люди", и сам достоин лучшего (например, государственной субсидии). "Хочешь премиальное качество? Более широкий выбор? Просто стать нашим клиентом? Тогда набирай баллы, разделяя мусор у себя на кухне или деколонизируя науку! Живи правильно и получай больше." Таков западный путь к социальному рейтингу - снизу вверх, от организаций-агентов, манипулирующих своими клиентами ради публичного блага, к государству-принципалу.
Восточный путь - сверху вниз, от государства-источника и менеджера критериев новой общественной иерархии прямо к отдельному оцифрованному человеку. Социальный рейтинг и система обратных корректирующих воздействий продвигаются без спешки, но неумолимо, без кружного пути агентств и поведенческих стимулов, без бессмысленных в той части света реверансов идеалам Великой французской революции. Не только бессмысленных, но и абсурдных - ведь социальный рейтинг замещает и свободу, и равенство, и братство.
На западе социальный рейтинг вот-вот родится от бурного секса маркетинга с поведенческой экономикой, а на востоке его уже отправили в начальную школу папа-госплан и мама-компартия.
(Это шутошный текст, на самом-то деле всё будет хорошо.)
Союз эвристики и статистики
Эвристика – зло. С точки зрения Канемана, Тверски, Талера, Санштейна и других апостолов поведенческой экономики упрощенные когнитивные стратегии, которыми люди пользуются для принятия решений в сложных ситуациях – не более, чем источник заблуждений и ошибок [1-3]. Соответственно, заблуждения, следующие из эвристики, нужно вскрывать и развенчивать, а ошибки – исправлять, рационализируя мышление при помощи логики и статистики. Если же такая рационализация не удаётся, нужно без колебаний прибегать к «манипуляции во благо», то есть, к стимулам (nudges), которые исправят поведение человеческого стада ради его же пользы.
Анти-эвристическая идеология поведенческой экономики сегодня, кажется, не имеет альтернативы. Она выглядит вдвойне победоносной ещё и потому, что её логическая рациональность философски абсолютно дружественна происходящему на наших глазах «большому взрыву» data driven decision making – управлению на основе данных, провоцируемому цифровой трансформацией компаний. Есть те, кто ещё не слышит двадцатипятилетних комиссаров в пыльных шлемах, клакеров размножающейся в начале каждого нового цикла Кондратьева технократии, которые освистывают качественные инструменты принятия решений и требуют отдать биг дэйте стратегию, маркетинг и операции бизнеса?.. Ok, boomers!
Но в параллельном мире живёт и развивается вполне конкурентоспособный, хоть и неизвестный в американизированном масс-бизнесе взгляд на эвристики, как на «дарвинистский» механизм выживания людей и организаций в условиях неопределённости, а не как на рассадник вредных когнитивных искажений. Этот взгляд продвигает немецкая школа «быстрой и доступной эвристики (die schnelle und sparsame Heuristik или Fast and Frugal Heuristics, FFH) [4, 5]. Её сегодняшний лидер – психолог Герд Гигеренцер (Gerd Gigerenzer), а подход сформулировал в 1990-х экономист и нобелевский лауреат Рейнхардт Зельтен (Reinhard Selten).
(Можно предположить, что маргинальность школы FFH обусловлена провинциальным статусом немецкого языка в науке.)
Школяры FFH доказывают, что в ситуациях классической неопределённости (Knightian uncertainty [6]) простые и нересурсоёмкие эвристики при принятии решений превосходят методы экономической статистики и поведенческой экономики. Герд Гигеренцер противопоставляет эти «быстрые и доступные» эвристики логической рациональности последних и называет их экологическими, поясняя, что в неопределённых обстоятельствах они хотя и не гарантируют лучших решений, но дают решения хорошие, практически полезные для субъекта, то есть, экологические.
В условиях неопределённости – когда неизвестно содержание событий, составляющих контекст проблемы, непонятны их исходы, а также невозможно установить их вероятности – логика и статистика всегда пасуют, утверждает Герд Гигеренцер. При этом люди и организации всё равно принимают достаточные для выживания и развития решения, пользуясь «интуитивной статистикой», то есть, «быстрыми и доступными» эвристиками четырёх классов:
Класс 1: Выбор, основанный на узнавании. В этом классе эвристик каждый из нас решает, что та из альтернатив, которая нам знакома – лучшая. Если перед нами несколько знакомых альтернатив – то лучшая та, которую мы узнаём быстрее.
Класс 2: Последовательный перебор причин. Эти эвристики позволяют нам принять решение сразу, как только обнаружена первая удовлетворительная причина для этого. Так мы избегаем дорогостоящего или невозможного выявления всех «за» и «против».
Класс 3: Достижение уровня удовлетворения. Мы выбираем ближайшую альтернативу, которая соответствует ранее сформировавшемуся у нас уровню ожиданий.
Класс 4: Назначение равной приоритетности. В этом классе эвристик мы равномерно распределяем ресурсы между неясными альтернативами, несмотря на то, что понимаем – их сравнительная важность объективно неодинакова.
(Гигеренцер в скобках замечает, что, не будь в мире неопределённости и эвристик, не существовало бы и самой экономики. Вероятно, это не его мысль, но она точно выражает суть рынка. Идеальный же искусственный интеллект, вооружённый абсолютным Data-Driven-Decision-Making, обесценивает весь цивилизационный уклад.)
У меня нет никакого права вставать на сторону Герда Гигеренцера против Дэниела Канемана, равно как и наоборот. Да я и не вижу в этом смысла, поскольку логический и экологический подходы не конфликтуют, а органично сосуществуют, если рассматривать их в системе координат, которой компании всегда – осознанно или неосознанно – пользуются, принимая решения о будущем (то есть, разрабатывая стратегии) или осмысляя прошлый опыт (то есть, обучаясь). Эвристка находится, и всегда, при любой разумности нейросетей, будет находиться в союзе со статистикой – только так будет покрыто всё поле задач деятельного человека.
На приложенном рисунке эта система координат образует три проблемных области, на разную глубину направленные в будущее или погружённые в прошлое и, одновременно, характеризующиеся контекстом разной понятности.
Зеленая область – царство определённости, поскольку горизонты будущего и прошлого невелики, а контекст проблем понятен. В решении таких проблем любые качественные методы и эвристики проигрывают логическому подходу и его практикам: анализу больших данных, DDDM, искоренению когнитивных искажений и стимулам (nudges) поведенческой экономики. Зелёное полукольцо – неоспоримая территория комиссаров-технократов и Дэниела Канемана.
Красная область – амфитеатр классической неопределённости, сложившаяся то ли из дальних горизонтов будущего и прошлого, то ли из непонятности контекста. Всё, что там произойдёт или происходило возможно описать, осмыслить и воплотить только с помощью быстрых и доступных эвристик Гигеренцера, равнозначных альтернативных сценариев и непрерывного предпринимательства в духе идей Кэтлин Эйзенхардт (Kathleen Eisenhardt) [7, 8].
Голубая проблемная область состоит либо из факторов, которые компания наблюдала ранее и потому может установить вероятность их повторения (эти факторы – риски), либо, если речь идёт об обучении на прошлом опыте, из событий с неоднозначной трактовкой. В этой области одинаково хорошо (или одинаково плохо) работают и упрощённые когнитивные стратегии, и статистические методы вместе с DDDM. И только за эту область – зону рисков будущего и неоднозначных событий прошлого – может быть, есть смысл воевать американской школе логической рациональности и немецкой школе рациональности экологической. Интересно, выживет ли через десять лет цифровой трансформации деревце человеческой эвристики, пока что неплохо себя чувствующее на этой спорной голубой земле?
Сценарии и организационное разучивание
За границей мэйнстрима, по которому форсайт и сценарное планирование – это мощные ресурсы организационного обучения (organisational learning), существует мнение, что подлинная ценность сценарного планирования – в организационном разучивании (organisational unlearning): поскольку лишь у «разучившейся» компании открываются чакры стратегического форсайта, и она становится способной принять новое знание о будущем.
(Разучивание – процесс, с помощью которого люди и организации осознанно освобождаются от прежнего знания (включая установки и ментальные модели), чтобы усвоить новые информацию и поведение [1].)
Чтобы разучиться, пишут Джордж Бёрт и Ануп Наир в в статье «Негибкость воображения в сценарном планировании: стратегический форсайт через разучивание» [2], компания должна дискредитировать свой прежний опыт, точнее, возникшее из него косное и негодное для будущего знание. Дискредитацию предлагается осуществлять, обнаруживая и выставляя на корпоративное лобное место стойкие когнитивные искажения – Бёрт и Наир называют их ловушками обучения на прошлом опыте (learning from experience traps): ловушку компетентности (компания предпочитает оттачивать имеющееся мастерство, а не приобретать новое), ловушку суеверного знания (субъективный опыт более убедителен, чем противоречащие ему объективные причинно-следственные связи) и ловушку близорукости (игнорирование долгих будущих и прошлых горизонтов в пользу коротких, а также широкого контекста в пользу ближнего окружения).
Обнаружить и обезвредить эти когнитивные ловушки, считают авторы, можно путём формулирования альтернативных сценариев будущего и «примерки» к ним текущей бизнес-модели компании с последующей попыткой её разгромить при помощи стрессоров (катастрофических факторов), содержащихся в сценариях. (МакКинзи называет подобное тестирование стратегических проектов «пре-мортем диагностикой» [3]). Сценарное планирование, использованное таким образом для дискредитации устаревшего знания, полагают Бёрт и Наир, приведёт к организационному разучиванию и эффективно «расчистит» место для нового опыта (в том числе, эрзац-опыта «из будущего» [4]), нового знания и нового поведения компании.
