«Для того чтобы научиться сомневаться в собственной интуиции, нужно целенаправленно тренироваться»
I
Маленькая деревушка Анэёси расположилась в окруженной кедрами долине на северо-восточном побережье Японии. На поросшем лесом холме рядом с единственной в деревне дорогой стоит каменная плита, на которой выбито предостережение:
Жилища, построенные на высоком месте, обеспечат покой и счастье нашим потомкам.
Помните о бедствиях, приносимых большими цунами.
Не стройте дома ниже этой отметки{152}.
Жители деревни установили этот камень в 1930-х годах, когда переместили деревню в более высокую местность на холме из-за последствий разрушительного цунами. Каменные памятники цунами, подобные этому, часто встречаются на японском побережье. Некоторые из них установлены после страшного цунами 1896 года, другие еще более старые. Но после Второй мировой войны{153} люди перестали обращать внимание на эти древние предупреждения. Население Японии быстро росло, прибрежные города стремительно развивались, и многие поселения перебирались с холмов на береговую линию.
11 марта 2011 года, когда сильные толчки сотрясли морское дно неподалеку от Японии и мощное цунами, возникшее в результате, поглотило долину Анэёси, волна остановилась всего в нескольких десятках метров под камнем. Ниже этой линии вода разрушила все.
В 300 км к югу от Анэёси расположена атомная электростанция Фукусима-1{154}. Когда началось землетрясение, реакторы АЭС отключились. После этого включились аварийные дизельные генераторы и начали охлаждать горячие твэлы. Казалось, все работает по плану.
Однако менее чем через час после подземных толчков побережья достигла гигантская волна цунами. Вода преодолела дамбы, защищавшие АЭС, и залила генераторы. Система охлаждения перестала работать, реакторы стали перегреваться, и вскоре начался расплав ядерного топлива. Несколько генераторных установок были расположены на холме, однако обеспечивавшие подачу электроэнергии трансформаторные подстанции тоже оказались залиты водой. Грубая сила природы столкнулась со сложной современной системой. В результате – расплав в активной зоне трех реакторов, несколько взрывов химических веществ и выброс радиоактивных элементов в атмосферу.
Это была самая тяжелая атомная авария за последние 25 лет. Однако ее можно было предотвратить. Например, АЭС Онагава{155} была гораздо ближе к эпицентру землетрясения, но пережила его почти без последствий, хотя цунами разрушило окружающие города. АЭС Онагава безопасно отключилась в штатном режиме. Более того, сотни людей из близлежащих поселков нашли убежище на АЭС во время цунами. «В то время, – вспоминал один из них, – не было вокруг места более безопасного, чем атомная электростанция». Не было более безопасного места, чем атомная электростанция.
В чем же состояло отличие АЭС Онагава? Трое ученых из Гарварда – Филлип Липши, Кендзи Кусида и Тревор Инцерти – изучили этот вопрос{156}. Они обнаружили, что сработало несколько факторов, но одним из самых главных стала высота защитной дамбы в Онагава. Исследователи писали: «14-метровая защитная морская дамба АЭС Онагава выдержала натиск цунами высотой 13 м. Именно эта волна преодолела 10-метровые защитные сооружения АЭС Фукусима-1»{157}. «Более высокая дамба, – отмечали ученые, – могла бы предотвратить или значительно снизить ущерб, нанесенный Фукусиме-1». Всего несколько метров высоты могли в корне изменить ситуацию.
Исследовав многие АЭС, Липши и его коллеги пришли к страшному заключению: АЭС Фукусима-1 не исключение, а правило{158}. Есть еще по меньшей мере десяток других атомных электростанций, в которых высота защитных сооружений ниже, чем зарегистрированная максимальная высота морских волн на побережье в этих регионах. И такие станции разбросаны по всему миру: они есть в Японии, Пакистане, на Тайване, в Великобритании и США.
Представьте себе, что в вашу задачу входит определить, какой высоты должна быть морская дамба, защищающая АЭС. Как бы вы поступили в этом случае? Это трудное решение, потому что здесь ключевыми являются экстремальные, а не средние показатели. Скорее всего, вы бы захотели, чтобы дамба была выше максимальной высоты морских волн, зарегистрированной в данном районе. Вполне разумно. Но что дальше? На сколько именно дамба должна быть выше самых высоких волн?
Это трудный вопрос. Увеличение высоты дамбы стоит дорого, особенно если вы хотите, чтобы она была прочной, а не просто высокой. 12-метровая стена, которая ниже, чем дамба в Онагава, – это уже высота четырехэтажного дома! И по мере того как дамба растет в высоту, прибавляются все новые и новые проблемы. Процесс строительства усложняется, местные жители начинают жаловаться, что дамба портит живописные виды, содержание сооружения становится страшно дорогим, и вот защитная дамба становится первым номером в списке объектов, которые вызывают наибольшее беспокойство. Понятно, что дамба не может быть бесконечно высокой. Так какое решение вам принять?
Вы могли бы сказать, что нужно сделать кое-какие вычисления на основе исторических данных, а также посмотреть на расчет моделей цунами. Однако в исторических наблюдениях не всегда отражаются самые тяжелые случаи, а в моделях бывает много неопределенности. Поскольку бесконечно высокую дамбу вы строить не собираетесь, то должны попытаться назвать какой-то показатель высоты, которого, как вы вполне уверены, хватит для защитного сооружения. Вы не можете быть уверенными в этом показателе на 100 %, но имеете представление о возможной высоте морских волн. Скорее всего, она будет в диапазоне между самым удачным и наихудшим сценариями. Например, вы можете быть уверенными на 99 %, что самая высокая волна, которая ударит в вашу дамбу, будет от 7 до 10 м в высоту. Затем, основываясь на этом прогнозе, вы решаете, какой высоты должно быть ваше защитное сооружение.
Большинство из нас не принимает решений о высоте защитных дамб вокруг АЭС, однако такой сценарий принятия решений нам хорошо знаком. Мы делаем такие прогнозы постоянно. Мы точно так же предсказываем сроки выполнения проекта или время, необходимое, чтобы добраться в аэропорт, если в этот день в городе ужасные пробки. Мы не можем быть на 100 % уверены в своих прогнозах. Чтобы предсказать что-то с абсолютной точностью, мы, например, должны сказать, что время выполнения данного проекта от 0 до бесконечного количества дней. Такой прогноз совершенно бесполезен, поэтому, умышленно или нет, мы используем так называемый интервал уверенности, то есть промежуток между наиболее правдоподобными лучшим и худшим сценариями. Например, мы можем быть на 90 % уверенными в том, что срок реализации нашего проекта может составить от 2 до 4 месяцев.
Беда в том, что обычно мы плохо составляем такие прогнозы. Мы устанавливаем в них слишком узкие промежутки между крайними сценариями. Психологи Дон Мур и Уриель Харан говорят: «Исследования прогнозов, в которых интервал уверенности составляет 90 % (то есть они должны быть правильными в 9 случаях из 10), показывают, что на самом деле правильные предсказания даются даже не в 50 % случаев»{159}. Когда мы на 90 % уверены в своем прогнозе, мы оказываемся правы менее чем в половине случаев. Мы полностью доверяем своим прогнозам, хотя на деле это как подбросить монетку. Когда мы уверены в чем-то на 99 %, то ошибаемся гораздо чаще, чем в 1 %. Если вы на 99 % уверены, что самые высокие волны будут высотой от 7 до 10 м, вас может ждать очень неприятный сюрприз.
Обычно при оценке чего-то, например сроков выполнения проекта, мы принимаем во внимание две финишные точки: одну, достижение которой возможно при самом благоприятном развитии событий (скажем, проект завершается за два месяца), и другую, которая может быть достигнута при правдоподобно неблагоприятном развитии событий (для завершения проекта, скорее всего, потребуется четыре месяца). Мур, Харан и их коллега Кэри Морведж предложили более совершенный метод, который подразумевает, что мы рассматриваем широкий ряд результатов. Он носит название «Субъективные интервальные оценки вероятностей» (Subjective Probability Interval Estimates – SPIES){160}. Хотя звучит это весьма наукообразно, на самом деле метод довольно прост. Вместо того чтобы просто думать о двух конечных точках, вы оцениваете вероятность нескольких возможных результатов – несколько интервалов во всем диапазоне возможных значений. Сначала вы устанавливаете интервалы, которые охватывают все возможные результаты. Затем оцениваете вероятность результата поочередно в каждом интервале и записываете свою оценку. Выглядит это примерно так.
Из этих оценок вероятности вы можете вывести интервал уверенности. Если вы хотите сделать его равным 90 %, то должны исключить сумму показателей 5 % в верхней части таблицы (сроки исполнения проекта менее 1 месяца и 1–2 месяца), а также 5 % в нижней части таблицы (показатели по срокам 6–7 месяцев, 7–8 месяцев и более 8 месяцев). В интервале уверенности, равном 90 %, остается срок исполнения проекта 2–5 месяцев.
Совершенна ли методика SPIES? Нет, но она очень полезна. Вот что говорят Мур и Харан:
Наши исследования раз за разом доказывают, что прогнозы, составленные по методике SPIES, дают правильные результаты чаще, чем другие. Например, в одном из экспериментов участники использовали обычные интервалы уверенности и методику SPIES для оценки температур. Если их прогнозы с 90 %-ным интервалом уверенности сбывались в 30 % случаев, то прогнозы по методике SPIES давали верный результат в почти 74 % случаев. В другом исследовании проводился опрос по датам, в которые происходили те или иные исторические события. Участники, использовавшие традиционные 90 %-ные интервалы уверенности, правильно ответили на 54 % вопросов. Интервалы уверенности по методике SPIES дали 77 % правильных оценок исторических дат{161}.
Методика SPIES заставляет нас рассматривать весь ряд вероятностей, а не только две конечные точки события, что понижает излишнюю уверенность и не дает игнорировать явно неправдоподобные сценарии.
К сожалению, инженеры из энергетической компании Tokyo Electric Power Company (TEPCO), которые конструировали АЭС Фукусима-1, не рассмотрели весь ряд вероятностей. «В компании TEPCO не думали, что может случиться цунами такой превосходящей ожидания мощности», – признал после аварии один из руководителей компании. Несмотря на предупреждения вековых каменных знаков и современных компьютерных моделей, «у компании не хватило осторожности, чтобы рассмотреть все варианты возможного ущерба, который могли нанести станции природные катаклизмы»{162}.
II
Топ-менеджеры TEPCO проявили излишнюю самоуверенность. Однако и проблема, с которой они столкнулись, относилась к разряду сложных. Хотя в компании использовали весьма продвинутые модели расчета высоты волны цунами, у инженеров практически не было возможности проверить, насколько хороши их модели. Дело в том, что в течение долгого времени в этом районе не происходило цунами. В целом это был, разумеется, положительный фактор. Но он еще больше осложнил стоящую перед TEPCO задачу.
Инженеры компании работали, как говорят психологи, в «неблагоприятной среде»{163}. В такой среде трудно предвидеть, насколько точны наши прогнозы и насколько правильны наши решения. Это то же самое, что учиться готовить, не имея возможности попробовать блюда на вкус. Без проверки даже опыт не делает наши решения более эффективными. У нас не развивается умение предсказать, превратит ли ложка соли суп в утонченное первое блюдо или в соленое месиво.
Другие проблемы, которые решаются в «благоприятной среде», постоянно предоставляют информацию о том, к чему приводят наши решения. В такой среде люди развивают навыки распознавания определенных алгоритмов действий, которые позволяют выносить эффективные и быстрые суждения. Например, знатоки шахмат быстро делают перспективные ходы, в то время как неопытные игроки часто пропускают хорошие возможности, даже после длительных размышлений. А метеорологи используют опыт предсказания погоды в определенных регионах для повышения точности своих прогнозов. Эти эксперты постоянно проверяют данные. Шахматисты выигрывают или проигрывают матчи, а метеорологи оценивают правильность своих прогнозов. Если использовать метафору, то они привыкают пробовать суп, который готовят. Люди, натренированные действовать в «благоприятной среде», могут стать супергероями с высокоразвитой интуицией. Малкольм Гладуэлл описывает таких героев в своей книге «Озарение», например командира пожарного расчета, который полагается на шестое чувство и выводит своих людей из горящего здания за мгновение до обрушения перекрытий{164}.
Однако люди, которые действуют в «неблагоприятной среде», не имеют шансов развить подобные навыки{165}. Исследования показывают, что с течением времени их суждения существенно не улучшаются{166}. Например, в ходе одного эксперимента выяснилось, что сотрудники пункта иммиграционного контроля принимали документы людей с фотографиями, которые не соответствовали внешности в каждом седьмом случае. Эти опытные работники показали такие же плохие результаты, как совершенно неподготовленные студенты, участвовавшие в том же эксперименте. К тому же в «неблагоприятной среде» люди часто принимают решение на основе факторов, совершенно не относящихся к делу. Исследование показало, что при слушании дел об условно-досрочном освобождении осужденных судьи, которые редко могут проверить результаты своих решений, более склонны удовлетворять такие прошения после перерывов на обед. Различия в результатах были разительными: после обеда процент благоприятных судебных решений составлял 65 %, однако постепенно снижался до 0 к следующему перерыву! Подумайте об этом: ведь голод не должен влиять на правильность суждения профессионала, не так ли?
Еще хуже то, что специалисты, работающие в «неблагоприятной среде», обычно сталкиваются с тем, что от них ожидают точности, поэтому им трудно признавать свои ошибки, обсуждать их и учиться на них. Не так уж страшно, если метеоролог ошибется в завтрашнем прогнозе. Но даже представить себе трудно, что произойдет, если полицейские арестуют невиновного человека, а судьи, рассматривающие условно-досрочные освобождения заключенных, будут принимать решения просто по своему усмотрению.
Это не означает, что пожарные и метеорологи лучше или умнее полицейских и судей. Весь вопрос в том, что им делать. Метеорологи, например, хорошо справляются с краткосрочными прогнозами по дождевым осадкам – с этим они имеют дело почти каждый день{167}, – но хуже предсказывают редкие погодные явления, подобные торнадо. Более того, осадки они лучше предсказывают осенью и зимой (когда облачность более стабильна), чем летом (когда теплые потоки воздуха формируют большие грозовые облака){168}.
Принятие решений в сложных системах больше походит на предсказание торнадо, чем дождей. Сложные системы характеризуются неблагоприятной средой: результаты наших решений зачастую трудно увидеть и вынести из них уроки, а интуиция часто нас подводит. Но есть здесь и светлая сторона: как правило, в тех ситуациях, когда нужно «отключить» свою интуицию, мы можем воспользоваться некими инструментами{169}.
Давайте рассмотрим вопрос о том, как врачи диагностируют сломанную лодыжку у пациента, который еле-еле дохромал до приемного отделения{170}. Долгое время они руководствовались не самыми главными симптомами, такими как, например, отек. Обычно они делали больше рентгеновских снимков, чем нужно, чтобы создать своеобразную диагностическую «сеть безопасности». Однако рентгеновские снимки дороги (особенно если учитывать число пациентов, которым они необходимы) и подвергают больных ненужному воздействию радиации. Бывало и так, что врачи пропускали сильные переломы лодыжки, не назначая рентгена даже в случае необходимости. В основном они полагались на свою интуицию, хотя никогда не выполняли проверок, чтобы ее улучшить.
В начале 1990-х годов группа канадских ученых решили изменить эту практику{171}. Они провели исследования, чтобы определить действительно значимые при этой травме факторы. Результаты показали, что, используя четыре критерия, врачи могли на одну треть снизить количество необходимых рентгеновских снимков и при этом не пропустить ни одного действительно сложного случая перелома. Посмотрите на то, что впоследствии было названо «Оттавскими правилами диагностирования переломов лодыжки».
Боль. Возраст. Возможность наступить на ногу. Хрупкость костей. Простые и определенные, эти критерии позволяли разбираться с диагнозами гораздо лучше, чем это делала врачебная интуиция. Четыре простых вопроса превращали каждого врача в квалифицированного диагноста{172}.
Как и врачи до появления «Оттавских правил», мы часто используем интуицию для принятия сиюминутных, а не предопределенных заранее решений. Например, подумайте о том, как мы выбираем руководителя важного рискованного проекта. Мы можем мысленно составить группу потенциальных менеджеров проекта, интуитивно сравнить их и затем сделать выбор. Но тогда мы позволим интуиции увести нас в сторону в «неблагоприятной среде».
Вместо этого мы должны разработать критерии, основанные на самом проекте. Прежде всего необходимо правильно определить те базовые навыки, которыми должен обладать будущий руководитель, чтобы сделать проект успешным. Потом мы сравниваем потенциальных кандидатов по этим критериям, присваивая им баллы от 1 до –1. Если решение принимается по группе менеджеров, то мы оцениваем каждого из них независимо, а затем выводим общий результат. Это дает нам количественное представление о сильных сторонах каждого кандидата. Все это выглядит примерно так.
Процесс этот простой, но он покажет, что не стоит выбирать обаятельного и коммуникабельного сотрудника, у которого недостаточно инженерной подготовки и организаторских навыков (как Су-Ми), или гениального инженера, который не сможет найти пути к сердцам заказчиков (как Гэри). Разумеется, список критериев может быть значительно длиннее и оценки одних кандидатов будут значительно выше, чем других.
Лиза, молодая мать из Сиэтла, и ее муж использовали этот метод в поиске их первого дома{173}. Прежде чем они стали применять заранее установленные критерии, они безуспешно посмотрели более 50 жилищ. «Часто что-то в конкретном доме нравилось одному из нас, но не нравилось другому. И ни один из нас не мог точно сформулировать свои предпочтения, – рассказала нам Лиза. – Часто мы зацикливались на каких-то мелочах, например отвратительном цвете стен спальни или том или ином нюансе в окружении дома». В некоторых случаях пара, наоборот, настолько влюблялась в очередной дом, что забывала о своих приоритетных целях. Они воображали себе сказочные обеды с гостями, которые могли бы организовать здесь, и забывали, что жилище непригодно для растущей семьи. «Хуже всего было то, что таскаться из дома в дом приходилось с двухлетним малышом – это действительно тяжело, – говорила Лиза. – Вам просто хочется побыстрее завершить эту эпопею. Вообще очень легко начать мыслить слишком узко».
После четырех месяцев безрезультатных поисков пара взяла на вооружение новый подход. В качестве первого шага они составили список всех критериев, которые могут быть важны для них. Этот список включал в себя десятки пунктов – от хорошей планировки жилых и подсобных помещений дома до привлекательности района. Затем Лиза с мужем выделили наиболее важные для них критерии с помощью онлайн-инструмента под названием «pairwise wiki survey» («сравнение в парах»){174}. Он предоставлял наугад два критерия из списка, и каждый из супругов должен был выбрать наиболее важный.
После того как семейная пара сделала такой выбор несколько десятков раз, инструмент рассчитал оценку для каждого пункта списка от 0 (предпочтений нет) до 100 (предпочтителен всегда). Например, «хорошая планировка дома» оценивалась в 79 баллов, что означало, что этот пункт будет выбран с вероятностью 79 % в случае сопоставления с другим случайным критерием из списка. Пара использовала полученные данные для оценки каждого дома[13].
Потом, когда супруги осматривали очередной дом, они независимо друг от друга применяли индекс –1, 0 или +1 для каждого критерия. Если Лиза с мужем не соглашались между собой по поводу индекса, они брали средний его показатель. Сумма баллов по каждому критерию давала им общую сумму оценки по конкретному дому. На следующей странице приведен отрывок из их таблицы, показывающий структуру и конечную сумму баллов по каждому жилищу.
Посмотрите, например, на дом D. Этот дом Лизе и ее мужу понравился, они дали целый ряд оценок +1. Однако, к их удивлению, в результате подсчетов сумма баллов по этому дому оказалась невысокой. «Нам многое понравилось в этом доме, мы почти влюбились в него, – сказала Лиза. – Но система заставила нас учесть привлекательность района, а оценка этого критерия не была слишком высокой». В конечном счете пара купила дом Т. Хотя он получил меньше индексов +1, чем два других дома, по всем критериям он оказался вполне приличным, а по некоторым из важнейших обошел дома D и J.
«Этот метод позволил выбрать дом, не обращая внимания на поверхностные суждения и расплывчатые ощущения, – подчеркнула Лиза. – Иногда слишком трудно одновременно держать в уме десятки различных критериев. Однако при помощи примененного инструмента мы смогли свести все в единую картину. Кроме того, это снизило эмоциональное напряжение по поводу расхождения во взглядах – мы обсуждали конкретные пункты, а не спорили по поводу личных впечатлений».[14]
Подробное структурирование не требуется для каждого принимаемого решения. Но когда мы стоим перед важным выбором, который предстоит сделать в «неблагоприятной среде», этот метод будет простым шагом и принесет значительную пользу.
III
В марте 2013 года, когда гигантская американская ретейлерская сеть Target открыла свои магазины в Канаде, сотни любопытных покупателей и охотников за распродажами ранним морозным утром выстроились в очереди. Некоторые даже ночевали у магазинов в палатках. В 8:00 двери супермаркетов открылись. «Я шла увидеть великое событие открытия магазина Target, и вот я здесь! Я так взволнована, так взволнована!» – заявила одна покупательница, входя в торговые залы. Работники супермаркетов, одетые в традиционную униформу сети Target – красные рубашки и брюки или юбки цвета хаки, хлопали в ладоши, выкрикивали приветствия и показывали покупателям букву V (Victory)[15], составленную из указательного и среднего пальцев. «Добро пожаловать, друзья, добро пожаловать в Target! Проходите, хватайте тележки!»
Сеть Target была широко известна в Канаде еще до того, как открыла свой первый магазин в этой стране{175}. Канадцы часто пересекали границу с Америкой, чтобы закупиться товарами в супермаркетах Target. Для того чтобы привлечь покупателей перед открытием своей канадской сети, Target даже запустила телевизионную рекламу во время церемонии вручения премий Киноакадемии «Оскар». Менее чем за девять месяцев компания открыла в Канаде 124 магазина во всех канадских провинциях, включая маленький остров Принца Эдуарда.
А через неполные два года компания Target закрыла все свои супермаркеты в Канаде и ушла из страны. Работу потеряли более 17 000 человек. К тому времени убытки дочерней компании Target Canada составили миллиарды долларов. «Если говорить просто, то мы ежедневно теряли деньги», – сказал генеральный директор Target{176}. Канадская пресса назвала экспансию Target в Канаду «фантастическим провалом», «чудовищной катастрофой» и «самой крупной неудачей американской ретейлерской сети в этой стране». Это был трагический кризис. Трагический настолько, что канадский драматург написал об этом пьесу{177}.
Экспансионистский план Target был смелым. Вместо того чтобы открывать магазины один за одним, ретейлер приобрел в лизинг более 100 торговых точек сразу, заплатив 1,8 млрд долларов. В компании превалировало мнение о необходимости одновременного открытия всей канадской сети Target, чтобы не платить арендную плату за пустующие супермаркеты. Хозяева больших торговых центров, в которых должны были размещаться магазины Target, очень не любили, когда торговые площади пустовали. Это явилось еще одним фактором давления на ретейлера. Компания Target взяла на себя очень жесткие обязательства по графику открытия своих магазинов в Канаде.
Другими словами, торговая экспансия Target в Канаду оказалась с самого начала жестко связанной системой. «Когда вы хотите открыть в короткий промежуток времени так много магазинов в новой стране, “зазор” для ошибки очень невелик, – писал о крахе Target в Канаде Джо Кастальдо, журналист из Торонто, освещающий вопросы экономики. – Поэтому, как только что-то одно в такой системе идет не так, у вас нет достаточно времени, чтобы исправить ситуацию, потому что через две недели вам предстоит открыть целую новую цепочку магазинов»{178}.
Экспансия Target на канадский рынок также характеризовалась сложностью. Развертывание сети в Канаде потребовало создания системы управления огромным объемом поставок, которая регулировала бы доставку товаров от продавцов на склады Target, оттуда – на склады магазинов, а затем – на магазинные полки. Система должна была отслеживать движение каждого наименования товара и выдавать надежную информацию, которая помогла бы сети прогнозировать спрос, пополнять товарные запасы и управлять своими дистрибьюторскими центрами. В Америке у Target имелась такая система, отлаженная и надежная. Но в Канаде ситуация была другая. Американскую систему нужно было сильно преобразовать: приспособить к работе с символами французского языка, с французской метрической системой и с канадским долларом. Она просто не подходила для работы в другой стране{179}.
Для экономии времени компания Target купила уже готовую систему управления поставками в свои магазины, которая могла использоваться в Канаде. Target выбрала программное обеспечение немецкого производства, которое многие эксперты в области ретейла считали лучшим в своем классе. Это было интересное и очень современное ПО, но привыкнуть к работе с ним оказалось трудно: немногие во всей сети Target по-настоящему понимали то, что Кастальдо назвал «беспощадным зверем».
Чтобы запустить эту систему, работники компании должны были загрузить в нее данные по более чем 75 000 видам товаров. Иногда на одно наименование приходились десятки полей для заполнения, от кода товара и его размеров до количества единиц, которые могли поместиться в транспортный контейнер. И все это нужно было делать быстро, поэтому возникло много возможностей для совершения ошибок.
Разумеется, сотрудники ошибались. Неточности были вполне обычными – опечатки, незаполненные поля, указание размеров товара в дюймах, а не в сантиметрах. А система управления складскими запасами не могла работать корректно, если не имела точной информации по каждому наименованию и точных размеров каждой полки в каждом торговом зале.
Мириады небольших ошибок стали причиной сбоев в работе системы снабжения Target. Товары поступали в магазины неровно, поэтому покупатели часто видели полупустые полки. В то же время, поскольку команда канадской сети переоценила спрос, склады были переполнены товарами. Компании пришлось арендовать дополнительные складские помещения, однако стало только труднее отследить, что и где хранится.
«Почему дистрибьюторские центры Target так быстро оказались затоваренными? В действительности для этого нужно не так уж много времени, – рассказывал нам Кастальдо. – Товары должны поступать на склады и уходить с них быстро, чтобы освобождать место для очередной партии. Так что одна проблема здесь легко порождает другую»{180}.
На каком-то этапе сотрудники товароведческого департамента компании две тяжелые недели вручную проверяли каждую строчку информации о товарах в системе. И даже после этого в ней осталось много ошибок. Магазины плохо снабжались, торговые полки были пустыми, а покупатели сердились. То, что менеджеры в канадской штаб-квартире Target видели на мониторах компьютеров, не соответствовало реальному положению дел «на земле», то есть в магазинах. А это верный признак сложной системы. «Мы почти не замечали того, что в действительности видел покупатель, – говорил один бывший сотрудник канадской сети Target. – Мы смотрели в бумаги и думали, что у нас все в порядке. Потом мы попадали в магазин, а там творилось такое, что мы не могли не воскликнуть: “О боже мой!”»{181}.
Торговая экспансия окончилась крупным провалом. К началу 2015 года компания Target Canada была мертва.
Но во многих отношениях Target проиграла это сражение гораздо раньше – в 2011 году, когда подписала контракт на лизинг торговых площадей и взяла на себя обязательства по слишком агрессивному временнóму плану открытия своих магазинов в Канаде. Кстати, примерно в это время в ежегодном отчете компании описывались риски, связанные с продвижением Target в Канаду{182}, но в отчете упор был сделан лишь на типичных факторах риска и мерах по их преодолению – активной рекламной кампании, реконструкции и модернизации торговых площадей, правильной организации работы по подбору кадров. В отчете никак не упоминались реальные факторы риска, которые впоследствии помешают экспансии Target в Канаду: слишком напряженный график открытия торговых точек, сложность системы управления складскими запасами, сбивающие с толку проблемы с вводом информации в компьютерную систему, а также маленькие, чисто канадские особенности наподобие метрической системы и символов французского алфавита. Все это принесло большую беду. Но ничего из этого в отчете за 2011 год не упоминалось.
Конечно, легко быть умным «задним числом». Как выразился однажды Уоррен Баффет: «В зеркале заднего вида все видно четче, чем через лобовое стекло». Однако ретроспективный взгляд приходит к нам слишком поздно – или, по крайней мере, так нам кажется. А как можно было бы использовать мощь этого взгляда еще до того, как случится катастрофа? Что, если бы мы могли получать выгоду от такого взгляда авансом?
Пару лет назад мы проводили эксперимент с 60 студентами, которые через две недели выпускались из элитной школы бизнеса. Это был быстрый опрос в режиме онлайн, состоящий всего из одного вопроса. Мы дали студентам несколько минут для того, чтобы они записали самые большие факторы риска, которые, по их мнению, стояли на пути успеха их школы в последующие несколько лет. Мы хотели посмотреть, насколько формулировка вопроса имеет значение, поэтому подготовили два немного отличающихся варианта. Половина студентов получили оригинальный вариант № 1. Другая половина – чуть видоизмененный вариант № 2.
Ниже представлены взятые наугад примеры ответов. Есть ли в них что-то общее для каждого варианта?
Вы видите, что ответы на первый вариант вопроса вполне разумные, хотя и чуть узковатые. В основном они касаются конкуренции со стороны других учебных заведений и содержания программы обучения. Это классические жалобы студентов: в других университетах делается больше, а в нашей программе обучения недостаточно практических занятий. Вполне здравые суждения. А теперь посмотрите на ответы на второй вариант вопроса. Здесь студенты тоже говорят о конкуренции со стороны других университетов и содержании программы обучения. Но тут присутствует и нечто другое: Скандалы с жульничеством студентов! Стихийные бедствия! Искусственный интеллект! Обучение в режиме онлайн! И список высказываний продолжается, от неожиданных изменений в законодательстве до конкуренции со стороны экономического факультета того же самого университета. Это более широкий набор рисков. Здесь больше идей, чем в левой колонке.
В чем же состоят различия в формулировках тех двух вопросов, которые привели к этим ответам? Первый вопрос был сформулирован прямо, так вы могли бы задать его, пытаясь заставить людей подумать о потенциальных рисках.
В течение нескольких минут подумайте о факторах, тенденциях или событиях, которые представляют максимальную угрозу жизнеспособности и успешности школы в последующие два года. Запишите всё, что придет вам на ум.
Во втором варианте мы использовали другой подход. Он не был сфокусирован на рисках, которые могли бы появиться. Вместо этого вопрос предлагал студентам вообразить, что прошло два года и нежелательные последствия уже наступили.
Представьте себе, что с настоящего момента уже прошло два года и школа оказалась в трудном положении. Как ее недавний выпускник, вы постоянно слышите о школе плохие новости. Говорят, что университет может даже закрыть школу бизнеса. В течение нескольких минут подумайте о факторах, тенденциях или событиях, которые привели к таким последствиям. Запишите всё, что придет вам на ум.
Этот вопрос основывался на хитроумной методике, которая называется «пре-мортем» (premortem){183}. Вот что говорит Гэри Клейн, исследователь, который изобрел эту методику:
Если проект идет плохо, то в процессе его развития обязательно назначаются совещания с разбором ситуации. На них рассматривается, что пошло не так и почему проект потерпел неудачу. Это как посмертное вскрытие (postmortem) в медицине. А почему мы не делаем этого с самого начала? Еще до того, как начнется осуществление проекта, мы должны сказать: «Вот мы смотрим в волшебное зеркало и видим, что наш проект потерпел фиаско. И вот именно тогда каждый должен подумать в течение пары минут и записать причины, по которым проект провалился»{184}.
Затем каждый участник оглашал свои записи, и команда предлагала коллективные решения по устранению грозящих проекту рисков.
Метод «пре-мортем» основывается на том, что психологи называют «перспективный взгляд в прошлое» – такого взгляда можно достичь, вообразив, что некое событие уже случилось. Ставшее эпохальным для этого метода исследование 1989 года{185} показало, что перспективный взгляд в прошлое усиливает нашу способность находить причины, по которым возможен тот или иной результат события. Когда участники эксперимента использовали этот метод, они обнаружили намного больше причин (и они были более конкретными и точными), чем когда они не воображали себе итогов события. Это тот фокус, который заставляет ретроспективный взгляд работать на вас, а не против.
Как? Вот пример из упомянутого исследования:
Допустим, идет предсказание победителя в первом матче серии баскетбольного чемпионата. Перед игрой такое предсказание основывается на общих факторах: на сравнении возможностей ключевых игроков, сопоставлении сильных и слабых сторон команд и т. д…. После игры это уже другая история. Поражение одной из команд объясняется этими общими факторами и конкретными событиями: игрок А рано набрал максимум фолов, игрок Б был «не в ударе», команда мало играла со времени побед в предыдущей серии и т. д.{186}
После игры это уже другая история. Если итог события предопределен, мы даем больше конкретных объяснений – и именно эту нашу склонность и эксплуатирует «пре-мортем». Этот метод дает возможность пересмотреть то, как мы думаем о причинах, даже если мы просто представляем результат. Метод «пре-мортем» также воздействует на нашу мотивацию. «Логика состоит в том, что вместо того, чтобы красоваться, какой вы умный, раз предложили такой хороший план, вы демонстрируете смекалку, обдумывая реальные причины, по которым план может потерпеть неудачу, – говорит Гэри Клейн. – Меняется само развитие ситуации: вместо попыток избежать чего-то, что может нарушить баланс, у людей возникает стремление к поиску потенциальных проблем»{187}.
Например, вместо того чтобы спрашивать, как осуществить торговую экспансию компании Target в Канаде, мы представляем себе, что Target Canada с треском провалилась. Потом прилагаем усилия, чтобы объяснить причины ее провала, – и все это мы делаем еще до принятия решения о выходе Target на канадский рынок.
Однако, для того чтобы использовать методику «пре-мортем», необязательно обдумывать миллиардные планы по экспансии в Канаду. Джил Блум живет в Сиэтле, она умная и деловая женщина, менеджер в большой компании, работающей в сфере высоких технологий{188}. Джил использовала «пре-мортем» при принятии важного решения в своей собственной жизни. После того как она поработала на одной должности в течение двух лет, ей предложили новую работу. Поначалу Джил радовалась: ее новый руководитель, Роберт, казался ей энергичным и интересным, а сама она должна была получить возможность работать над более крупными задачами. Однако скоро стало ясно, что Роберт был скорее суетлив, чем энергичен. А ее новая работа не соответствовала тому, чего ожидала Джил. Да, действительно, у нее появился шанс заниматься стратегическими вопросами, но у нее практически не было возможностей получить те ресурсы, с помощью которых можно было бы реализовать ее идеи. Что еще хуже, ее команда всегда была в цейтноте, а сверхурочная работа привносила в жизнь Джил стресс.
Еще до того как Джил Блум решила влиться в команду Роберта, она разложила перед собой таблицу с рисками и выгодами, связанными с этим решением. «Однако я пропустила несколько серьезных факторов риска, а те, которые определила для себя, не рассматривала слишком глубоко, – призналась нам Джил. – Я недостаточно внимательно их исследовала, чтобы понять, реальны эти риски или нет».
Когда однажды Джил в случайном разговоре рассказала другому менеджеру, Мэри, о своих проблемах в связи с переменой, та спросила, не хочет ли Блум перейти в ее команду. Это произошло всего через несколько месяцев после прихода Джил в группу Роберта, и девушка беспокоилась, не помешает ли очередной переход ее карьерному росту. Еще больше осложнило дело то, что Роберт, узнав о раздумьях Джил, предложил ей другую должность в своей команде.
Чтобы сделать выбор между двумя работами – новой позицией, которую предложил ей Роберт, и той, что ожидала ее в команде Мэри, – Джил вместе с мужем села за стол, чтобы осуществить «пре-мортем» для каждого из вариантов. «Мы представили себе, что дела пошли плохо через год, и попытались определить, что привело к этому», – сказала нам Джил. «Пре-мортемы» позволили ей составить краткие списки конкретных параметров, по которым следовало сравнить две работы: стиль руководства менеджера, корпоративную культуру в команде и способности самой Джил продвигать проекты вперед.
Вооружившись этим списком, Джил постаралась собрать как можно больше информации. «В течение 30-минутного информационного собеседования у вас нет времени для того, чтобы получить ответы на 20 вопросов. “Пре-мортемы” помогли мне сконцентрироваться на главных факторах риска и задавать конкретные вопросы, касающиеся именно их». Затем Джил использовала факторы из «пре-мортемов» как критерии для сравнения предложений. «Оценив каждую из должностей некоей суммой баллов на основе рисков, я смогла определить, что имело для меня первостепенную важность. Переход в новую команду мог замедлить мое продвижение по карьерной лестнице, потому что мне предстояло снова показать себя в новом коллективе. Но когда я сравнила этот момент со своими текущими служебными интересами, я поняла, что работа у Мэри представляет для меня гораздо меньший риск».
Приближалось время решения. Джил ощущала давление с обеих сторон. «Ситуация казалась непреодолимой, – рассказывала нам Джил. – Мне нужно было что-то такое, что помогло бы мне отступить на шаг назад и разрубить этот гордиев узел». И в этом девушке помогли методики «пре-мортем» и заданные критерии. В конечном счете она решила перейти в команду Мэри, и новая должность полностью устроила Джил.
Даниэль Канеман, один из основателей поведенческой экономики и автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро», рекомендует использовать дополнительные инструменты при принятии больших и сложных решений в «неблагоприятной среде». SPIES, заданные критерии и «пре-мортемы» не исключат всех ошибок. Но они могут помочь нам не пускать наш выбор на самотек, а подходить к нему систематизированно.
Как пишет Канеман: «В большинстве случаев принимающий решение доверяет своей интуиции, поскольку считает, что ясно видит ситуацию. Для того чтобы научиться сомневаться в собственной интуиции, нужно целенаправленно тренироваться»{189}. При принятии решений в «неблагоприятной среде» сомнения в своей интуиции – это как раз то, что нам необходимо. Возьмите компанию Target. Основываясь на своей интуиции, выработавшейся за годы работы супермаркетов в США, топ-менеджеры сети ожидали, что добьются успеха и в Канаде. Но у них не было опыта в международной торговой экспансии. Когда они подписывали миллиардный контракт на лизинг торговых помещений в Канаде, они совершали полет вслепую.
Вместо того чтобы доверяться своей интуиции, руководству компании Target следовало применить те методики, которые мы рассмотрели в этой главе. Методика SPIES могла бы помочь им избежать слишком оптимистичных прогнозов по продажам. Как и в случае с Лизой и ее мужем, которые покупали свой первый дом, заранее заданные критерии могли бы помочь топ-менеджерам Target в принятии решения. Они также могли бы заблаговременно осуществить «пре-мортем», чтобы обнаружить конкретные препятствия на пути к успеху, как это сделали Джил Блум и ее муж. Такие инструменты помогают нам ориентироваться в самых различных «неблагоприятных средах». Действовать в сложных системах трудно, но даже небольшая систематизация наших решений дает шанс победить трудности.