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 мощный ресурс 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.
Мифология будущего в стратегическом процессе
В стратегическом менеджменте главенствует школа, рассматривающая знание как объект, актив или «мета-ресурс», с помощью которого компании мобилизуют и координируют свои «обычные» ресурсы. Такое организационное знание-актив, в общем, представляется иерархией из трёх уровней, где на нижнем лежат формальные коды (данные, документы), на втором – артикуляции этих кодов (интерпретации в дискуссиях на совещаниях или разговорах у кулера, например), на третьем – внутренние установки и опыт сотрудников, не демонстрируемые иначе, чем через поведение. Первый и второй уровни – это открытое, явное знание, третий – знание неявное, тацитное (от tacit – скрытый). И, конечно, аксиома школы заключается в том, что знание-актив – это всегда знание о прошлом. «Знание о будущем» в такой системе координат – оксюморон: будущего нет, знать о нём достоверно ничего нельзя, поэтому активом оно являться не может. Следовательно, форсайт, основанный на эвристиках, – это корпоративное шаманство и дом когнитивных искажений, а количественное экстраполирование – единственный «гость из будущего», который может быть допущен в приличное общество стратегического планирования, риск-менеджмента и «решений, основанных на данных» [1-4].
Но есть и другой взгляд, по которому знание (коллективное в том числе) – это не объект, а процесс сближения персональных убеждений с истиной (“a dynamic human process of justifying personal belief toward the truth”) [5]. С такой точки зрения знание о будущем имеет законное право на существование, его следует освободить от кавычек и воспринимать как неотъемлемый элемент организационной экосистемы знания, где оно циркулирует и развивается (см. слайд) условно «вверх» от явного кодифицированного знания к артикулируемому, затем к скрытому в прошлом опыте и, наконец, к «мифологии будущего», его образам и альтернативам, а затем «вниз», в обратном порядке, к опыту, словам, текстам и цифрам.
Релевантное для компании знание о будущем возникает тогда, когда её знание о прошлом (сумма кодифицированного, артикулированного и опытного знания) помещается в долгосрочную перспективу и неожиданный контекст, освобождающий людей от «липких» обыденных взглядов [6]. При этом «всякое полезное заявление о будущем поначалу закономерно выглядит смехотворным», – такова естественная реакция защиты, поскольку резкий и парадоксальный рефрейминг наносит травму внутренним установкам и опыту [7]. Но такие травмы, поставленные «на поток», то есть, превращённые в подпроцесс стратегического управления и на практике представляющие собой, например, ежемесячные полуторачасовые беседы (не полемики!) совета директоров с представителями функциональных подразделений об узких аспектах будущего – от маркетинга до корпоративных финансов – постепенно включат «мифологию будущего» в скрытые установки опыт участников (опыт прошлого смешается с эрзац-опытом, полученным в будущем [8]). Со временем, через месяцы реализации такого стратегического подпроцесса, обновляемое и пополняемое скрытое знание участников о будущем «спустится» в явные области организационной экосистемы знания и начнёт оказывать влияние на дискуссии, оценки и интерпретации фактов. Наконец, оно станет частью кодифицированного знания, закрепившись в сценариях, целях, стратегиях, политиках и других документах компании.
Христианский мистик Исаак Сирин писал, что изумление – это награда за сосредоточенность. Анастасия Сербинова (VVSC), рассуждая о «Биологии добра и зла» Роберта Сапольски, говорит, что радость – функциональная эмоция, которая закрепляет в мозгу приобретённый успешный опыт. В этом смысле критерием эффективности полуторачасовых бесед о будущем в компании вполне могут служить изумление и радость, возникающие у их участников.
Почему отнимать нехорошо
Роберт Сапольски в книге «Биология добра и зла» приводит результаты большого количества интересных экспериментов, которые демонстрируют реакции мозга на разные стимулы. Вот, например, эксперимент, который показывает, как не надо поступать с клиентами. Полезно тем, кто занимается продуктом и клиентским опытом:
Обезьян (в подопытных у нейробиологов, в основном, обезьяны да крысы) научили нажимать на рычаг десять раз. За это давали награду – изюминку, всего одну. При этом фиксировали уровень дофамина, он выделялся каждый раз в одном и том же количестве (допустим, в объеме Х). Потом устроили провокацию. За те же десять нажатий на рычаг выдали две изюминки. У несчастной подопытной (хотя в этот момент, она, конечно, была счастлива) выделилось в два раза больше дофамина – 2Х. После этого обезьяна продолжала получать по две изюминки за тот же трюк, однако объем выделяемого дофамина вернулся на прежний уровень Х. Исследователи усугубили свои провокации и за очередное упражнение с десятью нажатиями на рычаг выдали снова одну изюминку бедному животному. И уровень дофамина снизился, то есть стал меньше изначального Х.
Опыт продемонстрировал, что дофаминовая система реагирует на несоответствие между размером награды и ожиданиями: дай ожидаемое – и вброс дофамина останется на прежнем уровне; дай больше – она тут же встрепенется и выбросит увеличенную порцию. А если дашь меньше, то выброс дофамина снизится. И обезьянке в нас не важно, что было до последнего изменения [1].
Стратегический вывод: развивать ценностное предложение нужно только через его пополнение, а не наоборот. Давая больше ценности, компания подписывает контракт с дофаминовой системой клиентов.
Ставшие привычными для клиента характеристики ценностного предложения демонтировать можно, только, понимая важный нюанс: пусть даже у конкурентов этого нет, и ты самый лучший на рынке, отнимая, ты вызываешь неизбежную реакцию, и реакция эта – снижение удовлетворения от твоего продукта.
В детских песочницах учат, что отнимать игрушки у друзей нехорошо. Друзья начинают плакать, скандалить, и можно рассориться с ними на всю жизнь.
(Тем, кто интересуется темами с приставкой «нейро», рекомендую читать Сапольски [2], вместо книг про то, как нейромаркетинг повышает продажи.)
Тест портфеля на антихрупкость
Антихрупкость – свойство системы, позволяющее ей извлекать пользу из хаоса, волатильности и катастроф. Для компании это качество стратегически ценнее, чем прочность или устойчивость, поскольку открывает путь к подлинному менеджменту неопределённости. Когда непонятно, что будет завтра, направленные вовне прочность и устойчивость похожи на линии обороны, выстроенные не на том направлении. Антихрупкость же интровертна, как айкидо, она способна принять в себя внешний шок любого содержания и напитаться им.
Компания может попытаться исследовать свой портфель проектов (продуктов, категорий, бизнес-единиц) на антихрупкость. Для этого ей следует, во-первых, построить систему координат, в которой проекты будут оцениваться. Оси этой системы довольно очевидны, поскольку развитие бизнеса всегда в разной пропорции складывается из экстенсивной и интенсивной составляющих (про организационную амбидекстерность написано множество работ). Экстенсивная координата – это, не вдаваясь в нюансы, про увеличение числа покупателей и рынков (или про их сокращение). Интенсивная – про эффективность, то есть, про стоимость ресурсов и возможность (или невозможность) для компании поднимать ценовую планку. Антихрупкость проекта может проявиться в каждой отдельной координате развития либо в обеих сразу.
Во-вторых, для теста портфеля на антихрупкость требуется стрессор. Лучше всего для этого с помощью технологий корпоративного форсайта сформулировать релевантный для экосистемы компании катастрофический сценарий (или несколько – например, три содержательно разных варианта кризиса).
Теперь, имея список проектов, систему координат и сценарий-стрессор, можно исследовать портфель на антихрупкость (см. слайд). Позиционируем в координатах проект за проектом, «примеряя» к каждому наш катастрофический сценарий и пытаясь ответить на вопрос – рост или деградацию проекта мы увидим в таком случае в интенсивном и экстенсивном измерениях. Например, если при действии стрессора для проекта упростится государственная регуляторика, вспыхнет конкуренция среди поставщиков ресурсов или упадёт цена рабочей силы, мы вправе назвать такой проект антихрупким по его интенсивной компоненте развития. Если же в дополнение оказывается, что в катастрофическом сценарии проект приобретёт «двойное назначение» и будет востребован на ранее недоступных рынках или же из-за краха субститутной отрасли её потребители перетекут к нам, к его антихрупкости мы добавим экстенсивное измерение и признаем наличие в нашем портфеле чрезвычайно ценного проекта, способного извлечь из возможной катастрофы пользу по обеим составляющим своего роста. Переходим к следующему проекту: что случится в случае кризиса с ним?.. И так далее.
К сожалению, антихрупкость – редкая птица. В реальности почти все проекты при применении к ним сценария-стрессора «съезжают» в красную зону хрупкости и деградации как по оси эффективности, так и экстенсивного развития. Тем более значимо обнаружить у себя в компании хотя бы один-два проекта или продукта, демонстрирующих какую-либо степень антихрупкости. И если таковые находятся, наступает черёд двух стратегических вопросов о способности нашей компании справляться с неопределённостью внешней среды:
- Можем ли мы воспроизвести условия, обеспечивающие антихрупкость некоторых наших проектов, во всех проектах портфеля?
- Можем ли мы реализовать создание антихрупких проектов как бизнес-процесс и часть культуры компании?
