Представьте: а если бы аналитики подвергли себя столь же пристальному наблюдению, как и остальных? Иными словами, проанализировали самих себя? Тогда, быть может, то, о чем я сейчас расскажу, происходило бы чаще.
Много лет назад в британской компании Marks & Spencer решили, что слишком много денег тратится на контроль над перемещением товаров в магазинах. И тогда они отказались от прежней процедуры, в соответствии с которой сотрудник должен был сначала подготовить заявку, дабы пополнить запас товаров, потом передать эту заявку своему коллеге за прилавком, и тот уже шел за товаром, – теперь сотрудники могли сами пойти и взять всё необходимое. Выяснилось, что компания отлично справляется без многих тысяч сотрудников и 26 миллионов бланков и карточек.
Английский философ и математик Альфред Норт Уайтхед писал: «Чтобы проникнуть в сущность заурядных явлений, требуется весьма незаурядный ум»[31]. Аналитики, примите к сведению.
Вот это да: эффективный оркестр!
Одному молодому, полному энтузиазма студенту МВА наконец-то представился случай применить знания на практике. Его попросили провести исследование организации, о которой он толком ничего не знал, и написать рекомендации по повышению уровня ее эффективности. В качестве объекта исследования студент выбрал симфонический оркестр. Перечитав все необходимые для работы материалы, он посетил первый концерт и вот какие сделал выводы.
1. Длительные промежутки времени четверым гобоистам совершенно нечего делать. Следовательно, число гобоев надо сократить и равномернее распределить работу по концертной программе, дабы избежать простоев и авралов.
2. Все двадцать скрипок играют одни и те же ноты. Вряд ли подобное повторение можно считать необходимым, поэтому численность группы смычковых инструментов необходимо существенно сократить.
3. Устаревшее оборудование – еще одна проблема, которая требует пристального изучения. В программе выступления отмечено, что первой скрипке несколько сотен лет. Согласно стандартному регламенту амортизации, ценность такого инструмента равняется нулю: давно пора купить более современное оборудование.
4. Музыканты тратят чересчур много сил, играя тридцать вторые, без которых вполне можно обойтись. Рекомендуется округлить все ноты хотя бы до шестнадцатых. В таком случае можно будет широко задействовать учеников и менее опытных исполнителей.
5. Ну и, наконец, слишком часто повторяются одни и те же пассажи. Партитуры следует существенно сократить. Нет никакого смысла играть на валторне ту же партию, которую только что исполнила струнная группа. По предварительным подсчетам, если убрать все повторяющиеся фрагменты, общее время концерта удастся сократить с двух часов до двадцати минут, а значит, отпадет надобность в антракте[32].
А ведь если бы студент вместо оркестра выбрал фабрику, никто бы не смеялся, и меньше всех – работники фабрики. В общем, смешного тут мало[33].
Могут ли у «эффективности» быть недостатки?Могут, и их немало
Эффективность сродни материнству. Она обеспечивает нам максимальную отдачу. Герберт Саймон, лауреат Нобелевской премии по экономике (которую на самом деле придумали экономисты Банка Швеции для других экономистов[34]), считал эффективность абсолютно нейтральным понятием, свободным от оценочных суждений[35]. Достаточно определить, какой выгоды вы рассчитываете добиться, и эффективность подскажет, как это сделать с минимальными затратами. Кто же от такого откажется? Ну, например, я[36].
Ниже я привожу пару примеров эффективности. Спросите себя, с чем они у вас ассоциируются – я имею в виду первое, что приходит в голову.
Эффективен ресторан.
Вы подумали о скорости обслуживания? Большинство представляет себе именно это. Качество продуктов мало кого заботит. Почему?
Эффективен мой дом.
Первое, что приходит в голову, – расход электроэнергии. Теперь ответьте мне на вопрос: разве при выборе дома мы руководствуемся соображениями о расходе энергии, а, скажем, не о дизайне, местоположении или близости к школе?
В чем же тут загвоздка? На самом деле, если вдуматься, всё очевидно. Услышав слово «эффективность», мы подсознательно обращаем внимание на тот критерий, который максимально поддается оценке, – например, скорость обслуживания и расход электроэнергии. То есть эффективность для нас – в первую очередь эффективность измеримая. Какая уж тут нейтральность, если предпочтение отдается тому, что проще всего измерить. В этом-то и заключается проблема – в трех отношениях.
• Затраты, как правило, оценивать проще, чем выгоду, а потому эффективность зачастую приравнивают к экономичности и сокращают измеримые затраты за счет выгоды, оценить которую гораздо сложнее. Взять хотя бы все те случаи, когда правительства сокращают расходы на здравоохранение или образование, так что в результате снижается качество этих услуг. (Попробуйте-ка придумать объективный критерий оценки того, чему ребенок на самом деле учится в классе.) Или СЕО, которые сокращают бюджеты на исследования или, скажем, техническую эксплуатацию, дабы увеличить размер собственных премий, – а то, что потом возникнут проблемы, их не волнует. И не забудьте того студента, который придумал, как повысить эффективность оркестра.
• Экономические издержки, как правило, оценивать проще, чем общественные, так что в итоге из-за «эффективности» последние увеличиваются. Экономисты называют это «факторами внешнего порядка». Сделать фабрику или школу эффективной очень легко, если вас не заботит загрязнение воздуха или снижение качества образования.
• Экономическую выгоду, как правило, оценивать проще, чем общественную пользу, поэтому эффективность побуждает нас и в нравственной сфере руководствоваться экономическими принципами, которые применительно к сфере общественной зачастую оказываются безнравственными. И оказывается, что эффективнее вместо здоровой пищи есть фастфуд, в том числе и ту дрянную яичницу.
Вот почему я призываю вас с осторожностью относиться к эффективности и специалистам по вопросам эффективности, равно как и к эффективным образованию, здравоохранению, эффективной музыке, а порой даже эффективному производству. Я также советую вам с известной долей скепсиса подходить и к «системе сбалансированных показателей»: даже если в них, помимо экономических, включены общественные или экологические факторы, всё равно преимущество изначально на стороне тех, которые проще всего измерить.
Мягкое подбрюшье «твердых» данных
Что же это такое – точные, или «твердые», данные? Твердыми бывают камни, но чтобы данные? Чернила на бумаге или электроны на жестком диске твердыми не назовешь. Последние вообще называют «мягкой копией».
Прекрасная метафора для данных – облака: они отчетливо видны в небесной вышине, вблизи же расплываются. Да и пощупать их никак не получится. «Твердость» данных – лишь иллюзия того, что мы будто бы обратили нечто реальное в цифры. И этот парень, скажем, вовсе не Саймон, но 4,7 по какой-нибудь психологической шкале. А у той компании дела идут не просто хорошо: она продала 49 миллиардов виджетов. Что же тут неясного?
Недостоверные данные – назовем их «мягкими» – кажутся нечеткими, двусмысленными, субъективными, по крайней мере на расстоянии. Они, как правило, представляют собой суждения, которые часто толкуются субъективно: их даже не передашь в электронном виде. И действительно, часть таких данных не более чем сплетни, толки, субъективные впечатления: как, например, слух о том, что многие из серии виджетов оказались бракованными.
Точные данные неизменно выигрывают – во всяком случае, до тех пор, пока не попадут в наш мягкий недостоверный мир, в ту мягкую материю, из которой состоят наши мозги. Поэтому давайте-ка лучше рассмотрим мягкое подбрюшье этих твердых данных.
Точные данные бывают слишком общими. Сами по себе они бесплодны, если не бессильны. «Что бы я ему ни говорил, – жаловался один из объектов исследования сексуального поведения мужчин, которое проводил Кинси, – он смотрел мне в глаза и спрашивал: „Сколько раз?“»[37]. Неужели это главное?
Точные данные закладывают фундамент для описания, но как же быть с объяснением? Допустим, продажи виджетов пошли в гору. Почему? – а) Потому что рынок растет? Хорошо, данные как раз можно вычислить. б) Потому что главный конкурент наделал глупостей? Тут никаких цифр, только сплетни. в) Благодаря прекрасному руководству? Руководству нравится так думать, пусть даже это мнение субъективно. г) Или потому, что мы пожертвовали качеством ради снижения цены? Попробуйте-ка подсчитать. – Из всего сказанного следует вывод: чтобы объяснить точные данные, приходится прибегать к данным неточным – к примеру, слухам о деятельности конкурентов или сплетням о качестве производства на нашей собственной фабрике.
Точные данные бывают слишком обобщенными. Подсчитывают ведь не точное количество виджетов, один за другим, но представляют эти данные в виде одного-единственного числа: общего объема продаж. Точно так же и с итоговой прибылью: деятельность целой компании сводят к одной-единственной цифре. А ведь при таком подходе теряется масса существенной информации – к примеру, то же сокращение затрат на ремонт и обслуживание, которое убивает компанию. Получается, что мы, перефразируя пословицу, за лесом не видим деревьев: здесь, в общем-то, нет ничего страшного, если только вы не торгуете пиломатериалами. Тогда вам как руководителю жизненно необходимо сосчитать каждое дерево. Но, к сожалению, большинство управленцев смотрят на лес с вертолета, и все деревья сливаются для них в зеленый ковер.