Школа креативного выживания

ЛУЧШИЙ СПОСОБ ПОБЕДИТЬ В УСЛОВИЯХ ХАОСА — РАССТАТЬСЯ С ДЕТЕРМИНИЗМОМ, НАУЧИВШИСЬ ОПЕРАТИВНО ОЦЕНИВАТЬ СВОИ ДЕЙСТВИЯ ПРИ ПОМОЩИ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ. ЭТОТ РЕЦЕПТ ПОДХОДИТ КАК ЛЮДЯМ, ТАК И ЦЕЛЫМ БИЗНЕСАМ

В условиях неопределенности, которая становится новой парадигмой современного мира, нужно учиться мыслить на принципиально ином языке. С помощью приблизительных характеристик, любых показателей и бесконечного множества альтернатив.

В прошлом номере¹ мы в деталях обсудили различия принципов принятия решения в стабильном детерминированном мире и в условиях хаоса. Кроме того, мы подробно остановились на возможностях правого полушария человеческого мозга, отвечающего за выживание человека и креатив, то есть функции, в большинстве случаев «отключенные» (как ненужная опция, ставшая рудиментом в определенной, стабильной среде). Однако в постоянно меняющихся условиях только реанимация этой системы позволит человеку (в том числе менеджменту компаний) включить «дальний» свет: задействовать врожденные, свойственные каждому человеку интуитивно-сенсорные механизмы, что позволит разглядеть очертания будущего и последствия принятых решений сквозь толщу тумана неопределенности. Что же, теперь самое время выяснить, какие именно неопределенные факторы сопровождают процессы принятия решений.

Согласно предложенной Олегом Кулагиным² модели, их несколько. Первый фактор обусловлен неопределенностью внешней среды (о чем мы подробно говорили в прошлой колонке). Это так называемая органическая неопределенность — все то, что имеет отношение к непрямому противодействию среды (экономические условия, политическая обстановка, поведение потребителей, социокультурные, природно-географические и иные факторы). Наряду с этими, не зависящими от человека влияниями среды, существенным является и такой фактор, как «игровая неопределенность», наиболее ярким примером которой является поведение конкурентов.

Неопределенность может быть обусловлена ситуацией не только в мире или стане конкурентов, но и внутри организации. Прежде всего — самой личностью руководителя, который может субъективно трактовать происходящее как неопределенность, даже если объективно все выглядит предсказуемо и понятно. Объяснить это просто: люди по-разному воспринимают и ментально интерпретируют одни и те же события. А значит, действия не только самого руководителя компании, но и его подчиненных, принимающих решения на местах, по сути, являются одним из источников неопределенности.

Насколько обширен инструментарий, которым мы можем воспользоваться в условиях нечеткой обстановки? По большому счету деятельность в условиях хаоса сводится к интуитивному или осознанному выбору математических механизмов различной степени сложности, которые и обслуживают принятие серьезных решений. В том числе — выбору конкретных инструментов, применяемых для обработки информации на стартовом уровне. В конечном счете от того, каким образом мы настроим свой информационный фильтр, будет зависеть работа всей системы в дальнейшем.

Если в упорядоченной среде мы привычно руководствовались методами, связанными с определенностью (к примеру, экстраполяцией, то есть прямым переносом по временной шкале параметров объекта в будущее), то в хаотических системах нам понадобятся методы, связанные с непредсказуемым состоянием объекта. А значит, нужны принципиально иные инструменты. И прежде всего — теория нечетких множеств³, учитывающая всевозможные отклонения и мутацию элементов.

В общем смысле теория нечетких множеств — набор формализмов, с той или иной вероятностью описывающих взаимодействие, поведение объектов (а также их множеств) и допускающих определенные погрешности. Таким образом, несмотря на нечеткость обстановки, мы можем использовать статистическую методику. То есть — с полным правом формировать карту допущений на основании статистических наблюдений.

Надо сказать, что этот путь изучения окружающей среды является основополагающим для понимания научных явлений и широко используется в области высоких технологий. Например, нечеткая логика как модель человеческих мыслительных процессов, как правило, встраивается в системы искусственного интеллекта и автоматизированные средства поддержки принятия решений. А в конце 70-х годов методы теории нечетких множеств начали применяться и в экономике. Соответствующие математические модели используются ныне в широком диапазоне — от оценки эффективности инвестиций до кадровых решений и вопросов замены оборудования.

В нечеткой обстановке мы перестаем иметь дело с жестко заданными параметрами. Свойства наших объектов размываются, становятся более «мягкими», аморфными. А порой и вовсе балансируют между диаметрально противоположными позициями, от «нуля» до «много». Таким образом, вся оценка происходящего (следуя за маятником перемещения свойств) интуитивно колеблется между этими «крайними точками». В предыдущей колонке я использовала формулы «ближе — дальше» и «больше — меньше», что можно было воспринять всего лишь как фигуру речи. Но это не так: фактически решения в различных отраслях лежат как раз в области нечеткого диапазона.

Вот показательный пример. Мой отец в настоящее время занимается переводом систем безопасности сложных технических систем (в частности платформ для добычи нефти и газа) с детерминированных жестких параметров — на мягкие переменные. Для чего это делается? Систему необходимо научить оценивать изменения разного уровня сложности, а также реагировать на них — в условиях, когда невозможно произвести измерения.

Для того чтобы описать задачу наглядно, придется снова вернуться к японской трагедии. В одной из дискуссий вокруг взрыва на атомной станции «Фукусима» сейсмологи утверждали, что она была рассчитана на землетрясение силой максимум 7 баллов по шкале Рихтера. Насколько четко определен параметр! Напрашивается вопрос: почему же не учитывалась вероятность землетрясения, например, в 9 баллов?

Собственно, тут-то и кроется ключевой вопрос всех систем безопасности (в том числе сопромата и многих других дисциплин, которые легко распространяются и на бизнес-процессы, о чем мы поговорим ниже). Итак, 7 и 9. В чем ключевая разница? В том, что систему автоматического слежения за безопасностью станции нужно научить понимать, какие процессы следует запустить, если магнитуда подземных толчков окажется выше 7 баллов. В том, что соответствующим образом задается прочность конструкций. В том, сколько резервных систем охлаждения следовало предусмотреть. Вопросов — множество. Но в подобных расчетах (казалось бы, подразумевающих точность) часто возникают задачи, которые просто не подлежат жесткой параметризации. Ведь, например, шкала Рихтера также весьма условна.

Произошедшая техногенная катастрофа — прямой результат введения предельно жестких параметров в хаотическую среду. Ведь, по-хорошему, нужно было с самого начала проектировать не «станцию, которая выдерживает землетрясение силой 7 баллов», а «станцию, выдерживающую землетрясение силой от 7 баллов с повторяющимися в течение неопределенного времени толчками». А такая постановка вопроса требует введения совершенно других переменных!

Теперь опустимся на уровень принятия решения человеком. Хаос требует от нас изменения формулировок. А по сути — принципиально иной логики постановки задач: точно так же, как и от проектировщиков особо опасных объектов.

Сконструируем вполне жизненный пример. Определив для себя, что должен зарабатывать «около ста тысяч» (неважно каких единиц), человек (компания) обычно и не стремится к существенно большему. Такое возможно, но чаще всего в силу случайных обстоятельств. По большому же счету незначительные колебания ежемесячного дохода вокруг обозначенной суммы будут выглядеть вполне приемлемыми. Есть некоторая определенность, мир вокруг выглядит достаточно структурируемым, и все «как будто «хорошо». Но все меняется, если человек решает зарабатывать (условно) уже не сто тысяч, как прежде, а от ста тысяч в ситуации неопределенности (то есть в условиях сужения-сжатия рынка, влияния государственно-монополистических систем или действия других факторов).

Здесь следует обратить внимание на очень важную вещь. Жесткие переменные (скажем, «около ста тысяч») по сути своей являются для всех нас неким знаковым барьером или логическим итогом. Но вот зарабатывать «от ста тысяч» в любых условиях — это уже чистой воды хаотическая задача.

Определение «любые условия» на первый взгляд выглядит «мягкой» переменной, обладающей весьма расплывчатыми характеристиками. Но на самом деле речь идет о предельно точном описании того, какие именно условия предполагаются. Любые! То есть — опять-таки от «нуля» до «максимума». Тем самым количество направлений и векторов действий человека становится бесконечным (ибо обусловлено стремлением к максимуму). «Сто тысяч» теперь — всего лишь нижняя граница. А значит, «сверхприбыль» становится «подушкой» жизненных циклов будущих периодов, позволяя (и компании, и человеку) продолжать существование. Повторю: существование — буквально в любых условиях.

Вместе с таким подходом меняется и базовый принцип существования, который интересен одним существенным свойством: запас прочности «хаотических» решений в десятки и сотни раз больше, чем в случае принятия решений детерминированных! Вот только такой запас прочности потребует от человека и принципиально иных качеств: более внимательного отношения ко всему (даже самым, казалось бы, незначительным деталям), непрерывного наблюдения за средой, которая постоянно смещается в хаотическую область и живет по законам «ближе — дальше», «больше — меньше» (а скоро мы придем к следующей паре — «неподвижное — подвижное»).

Надо сказать, что «хаотики» — спонтанные или искусственно сложившиеся — имеют способность спокойно лавировать в таких диапазонах. Они невероятно точно улавливают мельчайшие колебания любых систем. От настроения собеседника и отношений с окружающими до состояния бизнеса и собственной души. Такие люди изначально (и постоянно!) закладывают наибольший объем потерь, но выбирают наиболее эффективное решение. Хаотическая среда для «подготовленного» человека оказывается исключительно питательной, стимулирующей к принятию наиболее эффективных решений, один из компонентов которых всегда будет нести с собой большой запас эффективности и прочности. Наша задача — стремиться предсказывать отклонения различного рода и генерировать решения, которые были бы нечувствительны к ним вообще.

Здесь я хотела бы вернуться к еще одному актуальному вопросу, который связан с карьерой отдельно взятого человека. Большинство людей не в состоянии найти себе идеальную работу. Почему это происходит? Дело в том, что все ищут не «работу» вообще, а работу четко детерминированную. Одни не готовы поступиться собственной гордыней. Другие не хотят марать руки физическим трудом. Третьи не способны решиться на переезд. В итоге получается, что они не готовы ни к чему. В результате хорошие, способные и талантливые люди сидят и ноют, в то время как созданные как будто специально для них рабочие места занимают другие. Вот и вся разница — между людьми, фигурально выражаясь, с «ограниченными возможностями» (ограниченными строго зафиксированными в своем сознании рамками) и теми, кому нужна «любая» работа (потому что они хотят работать любой ценой).

Почему в результате хаос оставляет на поверхности жизни только сильнейших? Потому что та планка, которую ставит себе человек (возможно, даже прекрасно себя ощущая в выбранной позиции, по крайней мере в течение некоторого времени), является одновременно и той границей, которая отделяет человека как от опасностей, так и от возможностей. Те же, кто живет иначе, подобными рамками не стеснены. Они виртуозно лавируют в своих решениях, живя хаотическим образом: избегая опасностей, реализуя возможности, а в итоге — обретая счастье и удачу.

Кстати, в этом и заключается мыслительная разница между мышами и кошками. Разрыв между их поведенческими моделями очень велик и упирается, по сути, в тот же вопрос — «как найти работу» (в данном случае — «еду»). Нет еды (работы) — так уезжай, уходи. В другой регион, в другую компанию, в другую страну. Представители семейства грызунов с места не сдвинутся. В отличие от кошек, находящихся в «вечном поиске».

В человеческом мире на подобную постановку вопроса мы тут же услышим в ответ: «А почему это я должен уезжать?» Ну… не уезжай! Но почему тебе, собственно, здесь кто-то что-то должен? С какой стати? Нет такой страны и такой экономической модели, которая «обслуживала» бы всех желающих. Всех, кто присутствует на рынке труда. Хотелось бы заметить, что очень часто такие люди даже не обращаются на биржи труда. Именно поэтому осенью прошлого года мы видели довольно много публикаций: «Товарищи! Семьсот тысяч вакансий! Ау, где вы?»

По большому счету, в России две трети безработных находятся в орбите безработицы структурной. Особенно если оценивать ситуацию в крупных городах: человеку нужно только то, что ему нужно, но к каким-либо изменениям в своей жизни, способствующим достижению этого «нужно», он не готов.

Теперь вернемся к обещанной третьей паре «неподвижное — подвижное», напрямую связанной с выбором принципиально иного математического инструментария. Упорядоченный способ существования предполагает статичность и механизмы, никак не учитывающие динамику, — разного рода измерители, обеспечивающие одномоментную фиксацию каких-то показателей. Например, в российских компаниях практически не используются модели долговременного изменения рентабельности или «временных следов». В повседневной практике управления нет ни левериджей⁴, ни дисконтов, ни других индикаторов, позволяющих оценивать изменения объекта во времени. В итоге мы имеем дело обычно только со срезами — статичным отражением текущего состояния. Это, конечно же, тоже важно. В том числе и в ситуации неопределенности. Однако, как и в медицине, нам чрезвычайно важно учитывать динамику. Кроме того, если в упорядоченной зоне система еще не мутирует, то в хаотическом пространстве различного рода отклонения и изменения свойств возникнут обязательно. И это тоже следует иметь в виду (ведь дело придется иметь уже с производными некогда посчитанных свойств).

Производные как таковые довольно подробно изучены в одной из областей математики и предназначены для того, чтобы видеть следующее состояние объекта, «смотреть на него в динамике». Фактически вся современная наука занимается производными и сложными механизмами, их представляющими. Очевидно, что все эти разработки имеют самое непосредственное отношение к реальности. Если ситуация в мире будет меняться таким образом, как это происходит сейчас, то, с одной стороны, мы станем свидетелями разрушения старого мира, а с другой — развития мира нового. Мира невероятной сложности. Все это позволяет прогнозировать, что будущее — за математиками. Не за представителями «технических специальностей» в широком смысле, а за новыми системами обучения, в которых доминантой станет математика, причем определенного рода. Такая, как математика Петерсон, которая создала совершенно гениальный «правополушарный» формат обучения этой науке детей с первого класса школы.

Подобный подход предполагает выход на очень раннее изучение математического аппарата хаотической природы. И не исключено, что лет через пятнадцать–двадцать все школы перейдут на форматы этого рода. Именно такого подхода будет требовать действительность, подверженная одновременно двум видам процессов — созидательным и разрушительным.

Упорядоченная математика грешит глобальными допущениями. Вплоть до «перевертышей»: признаем ноль единицей, признаем единицу нулем… А вот такая чисто хаотическая наука, как генетика (в которой «возможно все что угодно»), этого ни в коем случае не допускает. Слишком уж сложная и многофакторная система — чистый хаос! Детерминированная наука с ее традиционными методами предполагает наличие неких незыблемых фактов, которые очень сильно снижают эффективность решения. Между тем хаотические инструменты позволяют учитывать даже мельчайшие отклонения и колебания, коэффициенты и производные.

Возвращаясь к человеческому поведению и системам, связанным с деятельностью человека, нужно понять еще одну важную вещь. Нам необходимо не просто «видеть горизонт», понимать динамику и чувствовать скорость происходящих процессов. Следует также учитывать и результаты всех влияний, а также их производные.

То, о чем я говорю, должно быть очень хорошо понятно людям, которые имеют опыт перемещения на чем-либо не с помощью мускульной силы или какого-либо двигателя. Тем же, кто не имеет подобной практики, полезно было бы испробовать такие ощущения. Полетать на дельтаплане без мотора, прыгнуть с парашютом, походить под парусом, освоить скейтборд или сёрфинг… Это лучший способ почувствовать, как ведут себя произвольные системы, совокупности сложных факторов, влияющие на процесс лавирования. Проделывая подобные эксперименты, человек воочию, собственным телом и нутром может оценить суть «производных»: здесь недоучел крошечный камушек, который дал доске крен, после чего мы втемяшились в соседнюю скалу или дерево, здесь недооценил скорость ветра… Все это приводит человека к необходимости постоянного наблюдения за средой (чисто хаотический навык), к точности такого наблюдения и скрупулезности, способности учитывать все детали. А также — к пониманию абсолютной важности мелочей при выборе инструментов и действий в хаотической среде.

Подобные навыки генетически имеются у каждого человека. Люди даже не представляют, насколько это мощная божья искра! Мы просто не понимаем, что по большому счету ничего большего нам и не требуется. Никаких медитаций, никаких наркотиков. Ничего! Любые процессы — работу и отдых, бизнес и путешествие по мирам — можно запускать исключительно усилием воли. Потому что гениальный аппарат созидания (и в том числе выживания в условиях хаоса) у человека есть — вместе с правым полушарием, которое досталось каждому из нас. А значит, у каждого имеются безграничные возможности — и вместе с тем способности их различать и использовать.

Об авторе: Александра Кочеткова — профессор кафедры бизнеса и делового администрирования Института бизнеса и делового администрирования Академии народного хозяйства при Правительстве РФ.

1 См.: Как обмануть хаос // «Бизнес-журнал». 2011. №4. С. 64.

2 Известный бизнес-тренер, бизнес-консультант, автор книги «Принятие решений в организациях» (СПб, издательский дом «Сентябрь», 2001).

3  Понятие «нечеткое множество» (fuzzy set) введено Л. А. Заде в 1965 году. В классической теории множеств элемент либо жестко принадлежит, либо не принадлежит данному множеству. В теории нечетких множеств допускается градуированное понимание принадлежности элемента множеству.

4 Леверидж (от англ. leverage — действие рычага) — соотношение постоянных и переменных расходов компании и его влияние на операционную прибыль.