Эссе и аннотации

Содержание

Ключевые слова

Автор

Пять карм традиции преподавания

Ключевые слова: education, foresight, knowledge, social capital, strategic decision making, strategic management, strategic planning, trends, знание, образование, социальный капитал, стратегические решения, стратегическое планирование, стратегическое управление, тренды, форсайт

Автор: Федор Рагин

Дата публикации: 30.08.2020

Лицензия: © Федор Рагин. Копирование, распространение или иное использование разрешается после согласия правообладателя.

Как трансформируются процессы приобретения знания и социального капитала, и что это значит для провайдеров высшего и дополнительного образования.

(Эта статья была написана в декабре 2013 на английском языке для дискуссии в докторантуре вильнюсского ISM. Потом я перевёл её для блога ИМИСП. Некоторые картинки и таблички остались без перевода, но они понятны и так. В августе 2020 я сократил некоторые места, кое-что добавил для ясности или заменил принятыми сегодня терминами, отметив новое треугольными скобками <…>. Я ни разу не упомянул COVID-19, но он, как ускоритель проникновения технологий онлайн-коммуникации, очевидно, важен и для понимания процессов, протекающих в образовательной отрасли, и для оценки идей, изложенных в статье. ФР)

Мое видение происходящего довольно апокалиптично: я полагаю, что в течение пяти, может быть, десяти лет мы увидим, что большинство традиционных учебных заведений сократили объемы своей деятельности или вовсе покинули отрасль, а выиграла от интернет-трансформации образования лишь небольшая их часть (<взгляд из 2013>). Я также полагаю, что уже сегодня становится понятной закономерность происходящего с каждым из участников образовательной отрасли, и только от них самих зависит, смогут ли они эту закономерность признать и воспользоваться этим знанием себе во благо.

Взглянем на мир как на рынок, где продают свои услуги провайдеры образования*. Работодатели предъявляют спрос на каждую дисциплину, точнее, на людей, умеющих использовать знание, которое они получили, ее изучив, поскольку образование существует для того, чтобы быть примененным на практике. В то же время технология делает рабочие места все более эффективными. Установка на эффективность мотивирует работодателей искать способы снижения как общих затрат, так и перевода постоянных издержек в переменные.  То есть, у работодателей имеется веская причина считать технологию инструментом замены очной деятельности сотрудников в организациях на дистанционную. Если исходить из того, что рабочие места эволюционируют в сторону большей эффективности,  тогда все, что может исполняться дистанционно, будет исполняться дистанционно в организациях будущего.

Какое отношение способ применения знания на практике имеет к способу передачи этого знания? Другими словами, почему провайдеры знания должны беспокоиться из-за дистанционного <формата> его приложения на профессиональных рабочих местах?

Ответ – потому что дистанционная работа означает ограниченную или вовсе отсутствующую социальную активность сотрудников в организациях. То есть, социальный компонент профессии, который провайдеры образования традиционно доставляют через очное преподавание, перестает пользоваться спросом у работодателей. Социальные навыки обесцениваются, поскольку рассматриваются как избыточная квалификация и драйвер издержек. Знание, применяемое на практике дистанционно, превращается в товар, которые более не должен приобретаться в очном социальном взаимодействии в аудитории. Вместо этого, такой товар приобретается в результате заочных <онлайн-> транзакций. Это момент истины для провайдеров образования: как только знание, которому они учат, превращается из социального капитала в товар, его преподавание также должно стать дистанционным. И это означает, что все в их мире меняется: статус, роли, должности, жизни.

Что провайдеры образования могут сделать для самозащиты? Их шансы сохранить привычную им традицию преподавания или же капитализировать технологии <онлайн-обучения> напрямую связаны со зрелостью их дисциплин. Новые, наполненные полемическим материалом <области> легко поддаются интерпретации их провайдерами. Напротив, укорененные в теории, общепринятые дисциплины <практически> не допускают модификации своего содержания. Зрелые дисциплины никому не позволяют ставить копирайт на знание, которое содержат, и потому <интернет-площадки> в конце концов превратят их провайдеров в недифференцированную академическую рабочую силу. Другими словами, имея в портфолио интерпретируемые дисциплины, провайдер будет иметь все возможности для их «брендирования» и продажи на рынке образования в качестве собственного уникального продукта. Способ преподавания – очный или дистанционный – будет зависеть от того, очно или дистанционно эти дисциплины реализуются на рабочих местах как профессии, но в любом случае провайдер будет иметь премию за дифференциацию. И наоборот, если провайдер преподает зрелые дисциплины, технологии <онлайн-обучения>, вероятно, разрушат его мир.

Для того, чтобы понять закономерность перемен в отрасли образования, мы должны построить континуум, измерениями которого являются интерпретирующее воздействие провайдера на дисциплину и дистанционный потенциал дисциплины как профессии. В публикациях [1-2] <англ.> и [3] <рус.> я назвал его Картой распада традиции преподавания и предложил критерии для позиционирования отдельных дисциплин и портфелей (образовательных программ), а также привел примеры первых и вторых (слайды 2, 2a, 3, 3a). Карта выглядит так <слайд 1>:

Пять полей на Карте представляют пять весьма разных стратегических исходов для провайдеров образования. Рискну назвать их кармами, поскольку по своему смыслу они являются общими судьбами для тех преподавателей и образовательных учреждений, которых разворачивающаяся трансформация отрасли сводит в обособленные группы. Эти кармы – механизмы вознаграждения и возмездия за то, что провайдеры образования достигли или упустили во время своей деятельности «до <онлайн>». Познакомимся с каждой из этих пяти карм.

Карма 1. Сохранение традиции преподавания. Науки человека

Поскольку дистанционный потенциал дисциплины как профессии в этом квадранте незначителен, <приобретение знания> рассматривается как <приобретение социального капитала>, который может быть эффективно использован на рабочем месте только в том случае, если профессиональное содержание дополнено «человеческими добродетелями», такими как лидерство, эмоциональный интеллект, умение работать в команде и т.д. Это область, где networking не просто модное слово, но реальный инструмент для получения отличной работы. Знание <как элемент социального капитала> здесь возникает в личных отношениях между преподавателями, студентами и стейкхолдерами, вовлеченными в его создание, распространение и внедрение в практику.

Интерпретирующее воздействие провайдера на дисциплину в квадранте К1 высоко. Это означает, что знание, получаемое слушателями ассоциируется с личностью преподавателя либо с институциональным брендом. Эта особенность открывает двери для дифференциации образовательных продуктов. Заметили ли вы, что за последние 15 лет (<1999-2013>) провайдеры управленческого образования изобрели сотни новых дисциплин в областях управления человеческими ресурсами, маркетинга, стратегии, но при этом счет инноваций в финансах и экономикс в разы меньше? Это потому, что финансы и экономикс расположены в нижней части оси интерпретирующего воздействия, и дифференцироваться на них весьма непросто. И картина прямо противоположна, например, для стратегического управления, чья позиция в верхней половине вертикальной оси. Дифференциация дисциплины стратегии проста и элегантна, так что личности и брендированные школы наводняют рынок. В квадранте К1 провайдер выступает единственным мерилом своей дисциплины, поэтому название «Науки человека» кажется мне вполне подходящим для этой области.

Карма 1, с одной стороны, позволяет провайдерам образования оставаться в пределах классической очной традиции преподавания, что является хорошей новостью для тех, кто отвергает мир <онлайн-образования>. С другой стороны, эта карма должна быть предостережением для тех, кто торопится реализовать онлайн-обучение: эти усилия не приведут ни к чему, так как рынок не продемонстрирует дистанционного потенциала в профессиональном применении  знаний, а технологии для создания знания как социального капитала не появится. Те провайдеры, которые примут эту карму, должны будут жить по трем главным правилам:

  1. Знание это <элемент> социального капитала, который возникает в отношениях.
  2. Бизнес-модели должны строиться вокруг портфолио платных онлайн-курсов.
  3. Успешные провайдеры капитализируют отношения с индивидуальными и корпоративными клиентами.

Карма 2. Частичный распад традиции преподавания. Оборонительный элитаризм

Дистанционный потенциал дисциплины как профессии в квадранте К2 высок. Выше я объяснил, что технически поставка подобного «товарного» знания также трансформируется в заочную, дистанционную. Это означает разрушение классической традиции преподавания для провайдеров образования, позиционированных в этой области.

Однако, провайдеры образования с высоким интерпретирующим воздействием на дисциплину и дифференцированными портфелями смогут выстроить эффективную оборону против <интернет-площадок> путем выделения элитной аудитории на целевом рынке и предложения ей комбинации бесплатных вводных онлайн-курсов и платного оффлайн-обучения. Для очных занятий в аудитории такие провайдеры сохранят наиболее ценную часть материала, и сделают они это по праву своих преподавательских и корпоративных «родословных» - брендов. Второй и третий эшелоны провайдеров образования в квадранте К2 постепенно сократят отставание и успешно воспроизведут стратегию лидеров в собственных рыночных нишах. Для того, чтобы уравновесить превращение знания в товар, его провайдеры будут продвигать его эсклюзивность. Поскольку эксклюзивность не является убедительным аргументом для всего рынка, они будут обращать свои предложения к его высоким сегментам, где знание, которое исходит от них, может быть позиционировано как привилегия. Такой интеллектуальный маркетинг не отменит товарный характер знания в К2, но он постепенно создаст элитные группы, для которых участие в очном изучении дисциплины, обладающей высоким дистанционным потенциалом, является социальным ритуалом, чем-то вроде образовательного масонства. Такую стратегию сохранения традиции преподавания можно назвать оборонительным элитаризмом, что, на мой взгляд, адекватно описывает карму 2.

Три «золотых правила» для провайдеров образования, сгруппированных в квадранте К2 таковы:

  1. Знание это привилегия, и оно носит транзакционный характер.
  2. Бизнес-модели должны основываться на комбинации бесплатных и платных онлайн- и оффлайн-курсов.
  3. Успешные провайдеры капитализируют индивидуальные и институциональные бренды и репутации.

Карма 3. Частичный распад традиции преподавания. Оборонительный корпоративизм

Дистанционный потенциал дисциплины как профессии в левом нижнем квадранте К3 отсутствует либо несуществен. Так же, как в К1, это означает, что практика в организациях потребует от выпускников дисциплины достаточных социальных навыков для того, чтобы они могли решать свои профессиональные задачи. Следовательно, и процесс преподавания дисциплины не будет подвергаться трансформации в дистанционный, а останется в очной аудитории.

Однако, социальные навыки, которые слушатели получат в таком очном обучении, будут отличаться от тех, что они приобретут в классе Наук человека (К1). То, что им достанется здесь, будет имеет характер частный, фокусированный на задачах конкретных организаций, поскольку социальный компонент дисциплин будет намеренно модифицироваться провайдерами образования для соответствия корпоративным культурам  конкретных заказчиков.

Это объясняется низким интерпретирующим воздействием провайдеров на подобные дисциплины и их нарастающими опасениями, вызванными расширением <онлайн-обучения>. Провайдеры образования в квадранте К3 не имеют значимой возможности для дифференциации своего материала путем добавления, например, таких эмоциональных нематериальных элементов как преподавательская харизмы или бренд учебного заведения. В таких обстоятельствах нужда дифференциации ведет их к обогащению своих дисциплин отраслевой спецификой и, более фокусированно, особенностями организаций, которые приобретают образовательные программы для развития своего персонала. Корпоративные клиенты будут вполне рационально платить провайдерам образования за знание, которое является кастомизированным в своем социальном аспекте настолько, что оно мало- или, в идеальном случае, вовсе неупотребимо в другой отрасли или за границами организации заказчика. Подобная стратегия, которую провайдеры вынуждены будут реализовывать, чтобы остаться в традиции преподавания, может быть описана как оборонительный корпоративизм. Это объясняет, каким образом знание из области К3 обращается в организационный капитал с ограниченными возможностями применения. Нетворкинг сохраняет свою социальную ценность, но только в пределах отрасли или даже отдельной организации.

Третья карма для провайдеров образования означает сохранение ими классической традиции преподавания. Это хорошая новость для убежденных в универсальном превосходстве очной аудиторной работы преподавателей, а также для учебных заведений с ресурсами, недостаточными для выхода в сеть. И это плохо для тех, кто, находясь в поле К3, уже сделал стратегическую ставку на <онлайн-обучение>. Скорее всего, возврата на такие инвестиции не будет, поэтому есть смысл задуматься и, возможно, вернуться к очной преподавательской традиции (<уже поздно задумываться – ремарка из 2020>). Ключевым элементом стратегии провайдеров образования в карме 3 является их концентрация на отношениях с корпоративными заказчиками, а не на поиске и удержании индивидуальных представителей с различных сегментов открытого рынка. Три правила для провайдеров, находящихся в квадранте К3, таковы:

  1. Знание это <элемент> организационного капитала, и оно возникает в отношениях.
  2. Бизнес-модели должны базироваться на сочетании бесплатных и платных онлайн- и оффлайн-курсов.
  3. Успешные провайдеры капитализируют отношения с корпоративными клиентами.

Карма 4. Полный распад традиции преподавания. Транзакционное обучение

Комбинация высокого дистанционного потенциала дисциплины как профессии и низкого интерпретирующего воздействия провайдера на дисциплину делает правый нижний квадрант Карты распада традиции преподавания естественной целью для <онлайн-площадок>. Знание, полученное при изучении дисциплин из поля К4, будет приобретаться работодателями, мотивированными на эффективное – то есть, дистанционное – его применение на рабочем месте, в нем должен будет отсутствовать удорожающий социальный компонент. В квадранте К4 знание стремительно превращается в товар. Неспособность провайдеров образования дифференцироваться посредством добавления персонального или институционального бренда и реализовать стратегию оборонительного корпоративизма усугубит проблему: они утратят все экономические основания для поддержания дорогостоящих очных программ в своих портфелях. Их рынки также будут сжиматься, и это будет происходить со скоростью развития интернет-инфраструктуры, программного обеспечения для обучения онлайн и продвинутых моделей монетизации знания. Таким образом, провайдеры из поля должны будут либо полностью перейти в онлайн-режим и конкурировать с множеством себе подобных, предлагая рынку транзакционное обучение, или покинуть отрасль.

Эта карма бескомпромиссна. Она предлагает своим резидентам лишь два варианта, и каждый требует от них фундаментальных изменений. Три правила существования в квадранте К4 таковы:

  1. Знание это <коммодити>, и оно приобретается через транзакции.
  2. Бизнес-модели должны основываться на бесплатных открытых онлайн-курсах.
  3. Успешные провайдеры капитализируют непрямые источники дохода, <например>, такие как проценты от контекстной рекламы на <интернет-площадках>, где располагаются их курсы и программы.

Карма 5. Синергия. Технологии венчают традицию преподавания

Если смотреть на разворачивающуюся  <онлайн>-перегруппировку отрасли образования с точки зрения прогресса, то самой выигрышной областью представляется центр Карты распада традиции преподавания. Здесь, в поле К5, классическая очная работа в аудитории с дисциплинами, которые ни слишком новы и не слишком догматичны, найдет спрос работодателей на умеренное дистанционное применение знаний на рабочих местах. Это сочетание позволит провайдерам образования сохранить лучшую часть материала для очного предложения на избранных сегментах открытого и корпоративного рынка, где социальные или организационные аспекты знания имеют ценность. Одновременно, провайдеры в поле К5 смогут «дотянуться» и до рынков, которые рассматривают знание как очищенный от социальных компонентов товар. Для этого они должны будут лишь переформатировать свои дисциплины и программы так, чтобы те могли быть эффективно доставлены к целевой аудитории по <интернет>-каналам.

Эта карма дружественна тем провайдерам образования, чьи портфели содержат не полностью формализовавшиеся дисциплины, которые достаточно хорошо известны на рынке, чтобы позволить провайдерам минимизировать усилия и инвестиции для продвижения и, одновременно, достаточно гибки, чтобы допустить дифференциацию посредством бренда и личной харизмы. Вот три правила синергии для К5:

  1. Знание может передаваться как в отношениях, так и в транзакциях.
  2. Бизнес-модели могут быть основаны либо на миксе бесплатных и платных онлайн -и оффлайн-курсов, либо приоритезировать избранную часть портфеля.
  3. В зависимости от бизнес-модели, провайдеры капитализируют индивидуальные или корпоративные отношения, личные и институциональные бренды, или косвенные доходы, извлекаемые их технологий <онлайн-обучения>.

Выводы

В этой статье я сделал попытку <описать> процессы, меняющие структуру отрасли образования, при помощи модели, названной Карта распада традиции преподавания. Она построена на двух независимых переменных, которые я считаю критически важными для понимания смысла и направления происходящих изменений. Эти переменные – интерпретирующее воздействие провайдера на дисциплину и дистанционный потенциал дисциплины как профессии. Модель предполагает, что перегруппировка отрасли образования под воздействием технологий <онлайн-обучения> происходит в континууме, сформированном этими переменными. Модель <также предполагает>, что изменения не носят хаотического характера, а следуют определенному правилу. Модель демонстрирует пять ключевых областей. Эти области соответствуют пяти группам провайдеров, которые <формируются> в образовательной отрасли. Члены каждой из групп сталкиваются со схожими внешними и внутренними вызовами (живут по общей карме), следовательно, они могут реализовывать схожие стратегии. Понимание и учет особенностей каждой из пяти областей делают возможным формулирование этих стратегий. Таким образом, модель Карта распада традиции преподавания <представляет собой стратегический фреймворк для> отрасли образования.

* Под провайдерами образования здесь подразумеваются как учебные заведения с портфелями программ, состоящими из различных дисциплин, так и преподаватели этих дисциплин.

[1] Fedor Ragin. A Patchy Vulnerability of the Teaching Tradition, 2014. http://vvlearning.blogspot.ru/2014/01/a-patchy-vulnerability-of-teaching.html

[2] Fedor Ragin. Will My Samba School Go Online, Too? 2014. http://vvlearning.blogspot.com/2014/02/will-my-samba-school-go-online-too.html

[3] Федор Рагин, Анастасия Сербинова. Распад традиции преподавания. Какое будущее ждет ваш вуз? 2014. http://www.e-xecutive.ru/knowledge/announcement/1905121/

 

Сохранить в PDF

Скопировать постоянный линк

Правдоподобие и контринтуитивность

Ключевые слова: cognitive biases, cognitive strategies, consensus, foresight, foresight methods, heuristics, knowledge, scenario planning, scenarios, знание, когнитивные искажения, когнитивные стратегии, консенсус, методы форсайта, сценарии, сценарное планирование, форсайт, эвристика

Автор: Федор Рагин

Дата публикации: 29.08.2020

Лицензия: © Федор Рагин. Копирование, распространение или иное использование разрешается после согласия правообладателя.

Для оценки качества сценариев в форсайте придумано так много методов, что они представляют собой «семантические джунгли» [1]. Их хитросплетение, тем не менее, можно разделить на три группы [2]:

  1. Методы оценки «внутренних качеств» сценариев с такими, например, критериями, как логическая непротиворечивость, ясность, полнота и т.д.
  2. Методы оценки сценариев на «встраиваемость во внешний контекст» с критериями вроде сочетаемости друг с другом, теоретической возможности, практической осуществимости, вероятности и пр. (эта группа, в целом, совпадает с критериями «воронки» стратегического выбора в стратегическом менеджменте).
  3. Методы оценки процесса создания сценариев по критериям, специфичным для поставленной проблемы и набора использованных инструментов.

В каждой из этих групп, наряду с прочими критериями, явно или скрыто присутствует критерий «правдоподобия» (plausibility). Например, во второй группе методов он явный, и применяется через прямые вопросы «Разумно ли предположить, что Х может реализоваться?» (Is it reasonable to believe that X could happen?) [3] или «заслуживает ли Х доверия?» (Is X trustworthy?) [4], (Is X credible?) [5]. В двух других группах методов критерий «правдоподобия» действует опосредовано. В первой он встроен в требования к лексике, которая должна гарантировать приемлемость сценария для стейкхолдеров. В третьей он по умолчанию пронизывает практически все применяемые в процессе построения сценариев методы, если они основаны на экспертизе, творчестве или групповом взаимодействии, а также работет, как «здравый смысл» при интерпретации результатов, полученных методами доказательными [6].

Мне не нравится «правдоподобие» в роли критерия оценки качества сценариев в форсайте. Лучше избегать его в явной форме и опасаться в скрытой, не позволять ему отсечь «неправдоподобные» сценарии. Функция "правдоподобия" должна быть не стратегической, а местной, утилитарной: с его помощью следует оценивать шансы на успех коммуникации сценария целевой аудитории. Не более.

Почему?

Общепринятый взгляд таков: критерий «правдоподобия» – наряду с другими – служит как улучшению сценариев, так и сокращению их числа до приемлемого в практической работе [7, 8, 2, 9]. Но «правдоподобие» – критерий особый, он в силу своей природы до предела наполнен когнитивными искажениями и драматически меняется от человека к человеку, от компании к компании, от культуры к культуре [10, 11]. В сущности, применение критерия «правдоподобия» к сценарию означает сведение к общему знаменателю многих индивидуальных символов веры ради формирования необоснованного консенсуса. Критерий «правдоподобия» снижает качество форсайта, а не повышает его. «Неправдоподобие», контринтуитивность сценария, – при условии, что он отвечает всем остальным критериям качества сценарного форсайта, – это не причина выбросить его в корзину, а, наоборот, основание для пристального внимания к нему и учёта в стратегии. (См. «Форсайт без консенсуса» [12].)

А задача уменьшения количества сценариев до разумного отлично решается при помощи остальных критериев из названных выше групп. И они, в отличие от “правдоподобия”, не токсичны для стратегических решений.

С другой стороны, мне очень по душе идея Серхио Уруэньи (Sergio Urueña) из University of the Basque Country использовать «правдоподобие» как инструмент познания (epistemic device) [8]. Это подразумевает работу, противоположную той, которую «правдоподобие» выполняет в стратегическом форсайте, служа критерием оценки. В новой функции, вместо отсечения сценариев, «правдоподобие», представленное как вопрос «А во что мы ещё можем поверить?», призвано расширить список альтернативных будущих, включив в детальное рассмотрение его сценарии, спрятанные в подсознании. Контритуитивность мы так не найдём (ее помогут обнаружить критерии, не перегруженные когнитивными искажениями), но “задействовать эвристику предвидения” (enable anticipatory heuristics), как формулирует Серхио Уруэнья на своём баскском языке, думаю, получится. Мне это раскрепощение нравится, хоть чудес не ожидаю – хорошо помню призыв Станислава Лема не путать деревце эвристики с древом познания [13].

[1] van der Helm, R. (2006). Towards a clarification of probability, possibility and plausibility: How semantics could help futures practice to improve. Foresight, 8(3), 17–27. https://doi.org/10.1108/14636680610668045.

[2] Amer, M., Daim, T. U., & Jetter, A. (2013). A review of scenario planning. Futures, 46, 23–40. https://doi.org/10.1016/j.futures.2012.10.003.

[3] Wilson, I. (1998). Mental maps of the future: an intuitive logics approach to scenarios. In L. Fahey, & R. M. Randall (Eds.). Learning from the future: Competitive foresight scenarios (pp. 81–108). New York: John Wiley & Sons.

[4] Selin, C. (2006). Trust and the illusive force of scenarios. Futures, 38(1), 1–14. https://doi.org/10.1016/j.futures.2005.04.001.

[5] Nordmann, A. (2013). (Im)plausibility. International Journal of Foresight and Innovation Policy, 9(2–4), 125–132. https://doi.org/10.1504/IJFIP.2013.058612.

[6] Popper, R. (2008), "How are foresight methods selected?", Foresight, Vol. 10 No. 6, pp. 62-89. https://doi.org/10.1108/14636680810918586

[7] Lombardi, D., Nussbaum, E. M., & Sinatra, G. M. (2016). Plausibility judgments in conceptual change and epistemic cognition. Educational Psychologist, 51(1), 35–56. https://doi.org/10.1080/00461520.2015.1113134.

[8] Urueña, S. (2019). Understanding “plausibility”: A relational approach to the anticipatory heuristics of future scenarios. Futures. https://doi.org/10.1016/j.futures.2019.05.002.

[9] Wiek, A., Withycombe, K. L., Schweizer, V., & Lang, D. J. (2013). Plausibility indications in future scenarios. International Journal of Foresight and Innovation Policy, 9(2–4), 133–147. https://doi.org/10.1504/IJFIP.2013.058611.

[10] Vecchiato, R., Favato, G., Maddaloni, F., & Do, H. (2019). Foresight, cognition, and long‐term performance: Insights from the automotive industry and opportunities for future research. Futures & Foresight Science. https://doi.org/10.1002/ffo2.25

[11] Kahneman, D., & Tversky, A. (1974). Judgement under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185, 1124–1131.

[12] https://veraviastrategy.com/foresight-without-consensus

[13] http://www.e-reading-lib.com/bookreader.php/33582/stanislav-lem-fiasko.html

 

Сохранить в PDF

Скопировать постоянный линк

Via negativa

Ключевые слова: antifragility, black swan, consensus, foresight culture, scenarios, strategic planning, антихрупкость, консенсус, корпоративная культура форсайта, стратегическое планирование, сценарии, черный лебедь

Автор: Федор Рагин

Дата публикации: 27.08.2020

Лицензия: © Федор Рагин. Копирование, распространение или иное использование разрешается после согласия правообладателя.

Негативное знание ("этого делать нельзя") и неуспехи ("это мы можем позволить себе потерять") в роли объектов стратегического управления иногда способны создать для компании большую ценность, чем лояльные клиенты, передовые технологии и превосходный продуктовый портфель. Например, в ближайшие пять лет.

Архитекторы Иван Блечич (Ivan Blečić) и Арнальдо Чечини (Arnaldo Cecchini) в статье “Antifragile planning” [1], посвящённой применению талебовской концепции антихрупкости в городском планировании, называют шесть главных источников «хрупкости» городов:

  1. Планы и политики, основанные на количественных прогнозах.
  2. Избыточная централизация и микроменеджмент.
  3. Погоня за эффективностью и оптимизацией.
  4. Специализация.
  5. «Исключённость» политических и экономических институтов (нет публичности и подотчётности, не стимулируются инвестиции и инновации).
  6. Крошащийся «цемент социума» (неравенство экономических и политических возможностей жителей).

Взамен они предлагают следовать трём принципам:

  • Via negativa (в талебовском понимании термина) – определение рамочных правил, артикулирующих внешние и внутренние ограничения, то есть, «чего делать нельзя» и «какие потери допустимы».
  • Агонистический плюрализм (agonistic pluralism) – поддержание в качестве долгосрочных ориентиров нескольких конкурирующих сценариев будущего.
  • Развитие с учетом via negativa и при «координации посредством будущего (сoordination by means of future)».

Параллель с созданием стратегии в бизнесе очевидна. Стратегии, рождённые предпринимательским «чутьём будущего» и коллаборациями [2], на основе форсайта без консенсуса [3] хорошо согласуются с тремя принципами антихрупкости и в динамическом неопределённом окружении, похоже, оборачиваются лучшими результатами, чем стратегии-планы [2, 4].

Одновременно, антихрупкие стратегии требуют специфической культуры, черты которой можно «дешифровать», приведя политические, экономические и социальные источники хрупкости городов (см. пп. 5, 6 выше) к масштабу компании: прозрачность и системность менеджмента инноваций, стимулирование предпринимательства сотрудников, честная конкуренция идей и равенство возможностей.

Такая «антихрупкая культура» – редкость. И потому антихрупкие стратегии компаний – редкость в квадрате, ведь изменить культуру «под стратегию» – не поле перейти. При этом потрясения становятся с каждым днём драматичнее, и дарвинистские (то есть, антихрупкие) вопросы встают перед всеми [5]. Но многие ли смогут и успеют на них правильно ответить?

[1] Blečić, I., & Cecchini, A. (2019). Antifragile planning. Planning Theory, 147309521987336. https://doi.org/10.1177/1473095219873365

[2] Shona L. Brown, Kathleen M. Eisenhardt, “The Art of Continuous Change: Linking Complexity Theory and Time-Paced Evolution in Relentlessly Shifting Organizations”, Administrative Science Quarterly, Vol. 42, No. 1 (Mar., 1997), pp. 1-34. https://www.jstor.org/stable/i341376

[3] https://veraviastrategy.com/foresight-without-consensus

[4] Rohrbeck, R., & Kum, M. E., 2018. Corporate foresight and its impact on firm performance: A longitudinal analysis. Technological Forecasting and Social Change, 129, 105–116. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.12.013

[5] https://veraviastrategy.com/dual-purpose-future

 

Сохранить в PDF

Скопировать постоянный линк

Без поллитры

Ключевые слова: artificial intelligence, foresight, foresight methods, k-waves, kondratieff waves, machine learning, megatrends, PEST, technology adoption, weak signals, адаптация технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, мегатренды, методы форсайта, слабые сигналы, форсайт, фреймворк, циклы кондратьева

Автор: Федор Рагин

Дата публикации: 17.08.2020

Лицензия: © Федор Рагин. Копирование, распространение или иное использование разрешается после согласия правообладателя.

В форсайте слабый сигнал – это предвестник события (значимого локально или талебовского «чёрного лебедя») или тренда, последовательности однотипных событий (например, адаптации технологии всё большим числом компаний или распространения какой-либо привычки в обществе).

В эссе «Лирических заметках о фреймворке форсайта» [1] мы смотрим на волны Кондратьева как на развивающуюся вдоль оси времени сумму событий и трендов четырёх категорий – технологической (T), экономической (E), социальной (S) и политической (P). T-факторы – первые по времени появления и главные по влиянию в центральной фазе К-волны, а E, S, P – запаздывающие, результирующие, но они доминируют при смене волн. Учитывая, что кондратьевская волна 21-го века длится 30-40 лет, а сейчас мы находимся как раз между V и VI волнами, то приоритет 5-10 летнего стратегического корпоративного форсайта заключается в распознавании конфигурации складывающегося технологического уклада, чтобы компания на основе этого знания могла выстроить неуязвимую или антихрупкую стратегию. Одновременно, E, S и P-события и тренды на этих горизонтах менее значимы, чем Т.

В этом контексте интересен обзор Мюльрота и Гротке [2], посвящённый англоязычным научным публикациям о раннем обнаружении слабых сигналов и трендов за период от первой работы Игоря Ансоффа о слабых сигналах (1975 [3]) до 2017 года. Из 91 статьи большинство исследуют проблему технологических слабых сигналов (17) и трендов (41), а категориям E, S, P внимания уделено кратно меньше. О социальных и политических слабых сигналах не написано вообще ничего! (Cм. слайд.)

Разные авторы объясняют этот дисбаланс не тем, что технологии определяют содержание пика К-волны, а прочие факторы в этой фазе второстепенны, а тем, что заниматься технологическим форсайтом проще. Исследования в S- и P-категориях имеют дело с «непрерывным потоком текстовых данных неуправляемой гетерогенности» и потому попытки выявить в них слабые сигналы приводят к «огромному объёму результатов, спаму» [4-6]. Элегантный способ сказать, что "без поллитры не разберёшься" и "лучше искать там, где светло".

То, что пока не придумано сколько-нибудь действенных методов идентификации слабых сигналов в самых "мягких" макро-категориях - социальной и политической, - сглаживается другими приоритетами: сегодня важнее определить технологические контуры VI кондратьевской волны [7]. Но поиск слабых предвестников событий и зарождающихся трендов в S- и P-слоях волн Кондратьева – это задача, которая в полный рост встанет перед корпоративным форсайтом уже через пять лет. Можно предположить, что машинное обучение и ИИ сыграют в её решении решающую роль. Конечно, если не станет дело за «поллитрами» – фреймворками и алгоритмами, которые необходимо ещё создать.

[1] https://veraviastrategy.com/lyric-notes-on-strategic-foresight-framework

[2] Mühlroth, C., & Grottke, M. (2018). A systematic literature review of mining weak signals and trends for corporate foresight. Journal of Business Economics, 88(5), 643–687. https://doi.org/10.1007/s11573-018-0898-4

[3] Ansoff, H. Igor. "Managing strategic surprise by response to weak signals." California management review 18.2 (1975): 21-33. https://doi.org/10.2307%2F41164635

[4] Goorha S, Ungar L (2010) Discovery of signifcant emerging trends. In: Proceedings of the 16th ACM international conference on knowledge discovery and data mining, pp 57–64. https://doi.org/10.1145/1835804.1835815

[5] Bao BK, Xu C, Min W, Hossain MS (2015) Cross-platform emerging topic detection and elaboration from multimedia streams. ACM Trans Multimed Comput Commun Appl 11(4):1–21. https://doi.org/10.1145/2730889

[6] Pinto JCL, Chahed T, Altman E (2015) Trend detection in social networks using Hawkes processes. In: Pei J, Silvestri F, Tang J (eds) The 2015 IEEE/ACM international conference, pp 1441–1448. https://doi.org/10.1145/2808797.2814178

[7] Grinin, L.E., et al., Forthcoming Kondratieff wave, Cybernetic Revolution, and global ageing, Technol. Forecast. Soc. Change (2016). https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.09.017

 

Сохранить в PDF

Скопировать постоянный линк

Лирические заметки о фреймворке стратегического форсайта

Ключевые слова: black swan, disruptive technologies, existential control, foresight, framework, gartner hype curve, happiness, hype, innovations, k-waves, kondratieff waves, macro factors, megatrends, PEST, technology adoption, technology foresight, trends, trigger events, weak signals, адаптация технологии, волны кондратьева, инновации, кривая хайпа гартнера, макро-факторы, мегатренды, подрывные технологии, счастье, технологический форсайт, тренды, триггерные события, форсайт, фреймворк, циклы кондратьева, черный лебедь, экзистенциальный контроль

Автор: Федор Рагин

Дата публикации: 14.08.2020

Лицензия: © Федор Рагин. Копирование, распространение или иное использование разрешается после согласия правообладателя.

1. Счастье и ВВП

Из впечатляющего многообразия подходов, методов и практики менеджмента счастья, описанных в работе "Измерение уровня счастья: литературный обзор российских и зарубежных исследований" [1], можно вывести:

a) Счастье зависит от достигнутой степени экзистенциального контроля (контроля над физической и психологической сторонами жизни).
b) Измерять счастье следует комплексно, учитывая объективные и субъективные параметры.
c) Обрести полное счастье (или полный экзистенциальный контроль) возможно только путём полной победы над природой.

На наш мини-опрос о мерах счастья для оценки эффективности государства откликнулся 101 респондент [2]. 79% посчитали более правильными для измерения счастья субъективные параметры, 21% - объективные. Наверное, будь в вариантах интегральный показатель, большинство сошлось бы на нём, но мы намеренно спросили полярно - любопытно было узнать, какая часть аудитории склонна, скорее, созерцать пупок, а какая - динамику ВВП.

При этом очевидно, что ВВП и его производные (вроде подушного) это, хоть и совершенно неполные (отсюда рвение учёных [1], политиков [3] и перекос 79:21 в опросе), но общепринятые, сравнительно легко подсчитываемые, объективные меры успешности государственного управления и благополучия граждан. То есть, экзистенциальный контроль над внешним миром ради достижения счастья в мире внутреннем - общественном и индивидуальном - коррелирует с этим экономическим показателем и традиционно измеряется им.

2. Волны Кондратьева как проклёвывание. K-Waves as Egg Hatching

Если ВВП - историческая мера экзистенциального контроля, счастья, независимости человека от природы, а подушный ВВП, наряду с другими показателями состояния экономики вроде 10-летних фьючерсов на S&P 500 [4], служит осью ординат для изображения смены технологических укладов в циклах Кондратьева [5], то волны Кондратьева надо понимать не как модель технико-экономического прогресса, а шире - как противостояние человека и внешнего мира. Эта борьба напоминает проклёвывание скорлупы полной зависимости от природы ради обретения полного экзистенциального контроля (см. слайд 1).

3. Человеческая крепость из событий и трендов

Тренд - это повторение событий одного типа. Например, адаптация технологии Х - это тренд, то есть, постепенное переключение на нее всё большего числа пользователей до предельного проникновения, описываемое S-образной кривой. Единичное событие - это несостоявшийся тренд. Разница между событием и трендом лишь в числе повторений. И то, и другое вызывают последствия вокруг себя в виде событий и трендов в других категориях. Тренды могут начинаться со всплеска хайпа, но это совершенно не обязательно. Они могут долго сходить на нет или стремительно разрушаться (disrupt). Тренды могут рождаться и заканчиваться в пределах одной волны Кондратьева, а могут продолжаться в следующей (см. слайд 2).

 

Классическая модель анализа макро-факторов (для этого случая возьмём её STEP-версию и переиначим для отражения иерархии влияния в TESP) - это дисциплинирующий исследователя фреймворк из четырёх категорий трендов и единичных событий - технологических (T), экономических (E), социальных (S) и политических (P). В этом варианте модели отсутствует экологическая (природная / environmental) E, и это намеренно. TESP - человеческая крепость. Внешний мир может наносить по ней удары, а крепость реагировать и отвечать. Ответы тоже могут возвращаться ударами (например, устойчивостью микробов к антибиотикам, деградацией природных экосистем после преобразований ландшафта, вырубки лесов и т.п).

4. Сумма технологий, бизнес-моделей, поведения и политики

У технологических факторов - наибольшее влияние на экзистенциальный контроль. За ними с отставанием следуют Е, S, P - результаты научных открытий и прикладных инженерных решений. Т - (сюрприз!) это окошко во внешний мир из крепости людей. Через него человек подглядывает за идеями природы и воздействует на неё.

В центре категории Т всегда имеется "технология-королева", которая, по мере адаптации, оказывает всё большее влияние на экзистенциальный контроль, опережая технологий-соперниц. Вокруг победительницы формируется TESP-экосистема кондратьевской волны. Её ждет расцвет и, по прошествии времени, конкуренция и неизбежный проигрыш укладу следующей К-волны. На своём подъёме "технология-королева" формирует макро-кластер (см. [6] и слайд-приложение), вклад которого в экзистенциальный контроль определяет содержание жизни двух-трёх человеческих поколений, а все E, S и P-тренды возникают как его следствие, вытесняя старые правила игры в экономике, обществе и политике. Таким образом, каждая отдельная волна Кондратьева - это сумма контрибуций в экзистенциальный контроль ведущих T-трендов и ведомых (запаздывающих) E, S, P-трендов (см. слайд 3.)

 

5. От фазы холодильника к фазе телевизора

При спаде влияния Т-факторов (что означает рецессию и депрессию, встроенные в логику К-волны) E, S, P-факторы частично компенсируют это нарастающий "технологический дефицит" уходящего уклада. Экзистенциальный контроль в это время ослабевает, так как E, S, P-факторы либо не способны создать сопоставимую с Т ценность, либо оборачиваются своими антиподами (например, политической реакцией или ограничением коммуникаций) ради самозащиты бенефициаров уходящего уклада. В каждой волне Кондратьева имеются четыре важные для корпоративного стратега фазы доминирования различных источников ценности - технологическая (время примата экстенсивного наращивания благ от новых технологий, "фаза холодильника"), экономическая (время приоритета внутренней эффективности бизнес-моделей), социальная (время умения работать на “рынках покупателя” как ключевого драйвера успешности) и политическая ("фаза телевизора") (см. слайд 3).

В категориях E, S, P двухволновые “столетние” тренды, как и 10...30-летние мегатренды, вторичны по отношению к Т. Первые реагируют на смену “технологий-королев” изменением своего влияния на экзистенциальный контроль, искривляясь, как на магнит, но не прекращаясь. Вторые возникают в результате адаптации новой базовой технологии и гаснут вследствие её ухода со сцены (см. слайд 4). Подметим, что, в этом случае, в нижнем экстремуме волн Кондратьева (а сейчас именно такой момент) мегатренды не показательны: старые скоро закончатся, а новые пребывают в статусе слабых сигналов. В качестве "постоянной" в мире остаются только седые столетние E, S, P-тренды (взгляните снова на слайд 2), но их исказит “магнит” нового уклада. Как - на горизонте 5-10 лет не слишком важно. В эпоху кондратьевского слома стратегам компаний разумнее ориентироваться только на разгадывание складывающейся экосистемы новой “технологии-королевы” и больше ни на что. (В этом свете работа [6] о технологиях MANBRIC и иллюстрирующий её слайд-приложение выглядят особенно актуально.)

 

6. Форсайт в войне с природой

Короткие и долгосрочные явления за пределами TESP-крепости не должны помещаться в кондратьевскую систему координат "время / экзистенциальный контроль" наравне с "внутренними" человеческими макрофакторами. В стратегическом форсайте природу (E-факторы) правильнее считать внешней средой по отношению к TESP и исследовать отдельно как источник физических рисков, на которые TESP должна отреагировать.

Атаки внешнего мира - катаклизмы, эпидемии и прочее - это ядра, летящие в человеческую TESP-крепость. Они малопредсказуемы, но их малопредсказуемость быстро снижается благодаря развитию и смене “технологий-королев”. Готовиться к этим экзогенным атакам - значит, помимо создания вакцин и моделей изменения климата, репетировать с форсайтом в бизнесе, инструментами поведенческой экономики в обществе и поиском адекватной модели государства.

[1] Шматова Юлия Евгеньевна, and Морев Михаил Владимирович. "Измерение уровня счастья: литературный обзор российских и зарубежных исследований" Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, no. 3 (39), 2015, pp. 141-162. https://cyberleninka.ru/article/n/izmerenie-urovnya-schastya...

[2] Опрос VVSC: https://www.facebook.com/....php?story...

[3] Robert Kennedy on GDP https://youtu.be/3FAmr1la6w0

[4] Posch, Gerhard & Bruckner, Jürgen. 2017. Schweißtechnik im Zeichen von Internet of Things und Industrie 4.0. Schweiss- und Prüftechnik. v. 70: 112-121. https://www.researchgate.net/...Internet-of-Things-und-Industrie-40.pdf

[5] Циклы Кондратьева https://ru.wikipedia.org/…/%D0%A6%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D1%8B_%…

[6] Grinin, L.E., et al., Forthcoming Kondratieff wave, Cybernetic Revolution, and global ageing, Technol. Forecast. Soc. Change (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2016.09.017

[7] Gartner, Inc. https://www.gartner.com/en

[8] E. Hiltunen, Weak signals in organizational futures learning, 2010, Aalto University School of Economics. http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-60-1022-9

[9] Van Dorsser, C. and Taneja, P. (2020), "An integrated three-layered foresight framework", Foresight, Vol. 22 No. 2, pp. 250-272. https://doi.org/10.1108/FS-05-2019-0039

 

Сохранить в PDF

Скопировать постоянный линк