Илья Балахнин - Горизонтальный мир: Экономика, инновации, новые медиа

Существует несколько традиционных методов предсказания поведения сложных математических систем. Как правило, они основаны на анализе поведения этих систем в прошлом и экстраполяции данного поведения на будущее. Предположение о том, что такие математические системы, как рынки или тот или иной бизнес, могут быть осмыслены через призму анализа их поведения в прошлом, позволило бы нам считать такой важный инструмент развития бизнеса как трендспоттинг и инновационную деятельность сугубо математическим дисциплинами, в которых существовала бы 100-процентная гарантия успеха или неудач.

Однако здравый смысл подсказывает нам, что это не так, поскольку столь специфические математические системы поддаются лучшему описанию внутри фрактальной математики, основы которой разработал французский ученый Бенуа Мандельброт, а развил его ученик Нассим Николас Талеб в своей книге «Черный лебедь». Талеб в названии своей книги подспудно ссылается на одного из основателей современной западноевропейской философской традиции Френсиса Бэкона, использовавшего метафору черного лебедя в своей работе «Новый Органон» для иллюстрации индуктивного метода познания.

В частности, Бэкон утверждал, что покуда каждый из пойманных нами лебедей является белым, мы, находясь в логике индуктивного мышления, вынуждены считать всех лебедей белыми.

Как известно, данное орнитологическое изыскание было опровергнуто голландскими мореходами во время их экспедиции в Австралию, где и был обнаружен черный лебедь. В терминах теории систем данная находка может быть представлена как так называемая точка бифуркации – точка, по достижению которой система начинает вести себя иным, непредсказуемым образом.

Талеб полагает, что именно такие черные лебеди и предопределяют ход мировой истории и другие макросистемные показатели.

Ключевым для инноватора становится предсказание сущности и времени возникновения точек бифуркации, решительно трансформирующих поведение системы.

Следовательно, экстраполируя положения теории Талеба на процесс создания инноваций, можно сделать вывод, что ключевым для инноватора становится не предсказание поведения рынка в нормальных условиях, а предсказание сущности и времени возникновения точек бифуркации, решительно трансформирующих поведение системы (в данном случае – рынка), а потому создающих наиболее благоприятные условия для внедрения наиболее передовых и прорывных решений, технологий и идей.

В то же время, даже при попытке оценить поведение сложных систем в неизменяющихся условиях, инноватор должен иметь в виду 4 типа неопределенности процессов в таких системах.

1. Стохастическая

В рамках такой неопределенности мы не знаем, как вероятностно распределятся те или иные результаты, связанные с нашей инновацией. Для креативной экономики и экономики инноваций наибольшее значение в рамках стохастической определенности имеет прежде всего распределение доли потребителей нашей идеи внутри «длинного хвоста». Так, например, до возникновения экономики «длинного хвоста» потребление товаров и услуг внутри определенной отрасли могло быть графически представлено в виде так называемого нормального распределения, или «колокола Гаусса». Теперь же вывод товара на рынок больше не подчиняется выводам на основе анализа корреляций между величиной спроса и ценой на товар: зачастую оказывается более полезным сфокусировать внимание на максимально узкой группе потребителей, простимулировав их к неоднократному повторному потреблению продукта.

2. Поведенческая

В рамках этой неопределенности мы не знаем, как повлияет наша инновация на поведение людей. Зачастую модель потребления продукта может серьезно расходиться с тем видением и пониманием, которое имеют его производители. В частности, известно, что определенную долю потребителей детских подгузников составляют мужчины-автомобилисты, которые размещают продукт под ковриком машины, где скапливаются грязь и влага. Выявление такого рода миноритарных аудиторий потребителей с нетипическим консьюмерским инсайтом позволяет компаниям проводить локальные промо-компании или вносить точечные доработки в продукт или услугу.

3. Природная

Мы не знаем, какими могут быть результаты наших действий. К природной неопределенности процессов можно отнести, среди прочего, ставшие и притчей во языцех ошибки маркетологов и неймеров, выводивших на рынки товары и услуги, вызвавшие негодование или непонимание у целевой аудитории. Можно вспомнить пример магазина Zara, вышедшей на израильский рынок со своим стандартным ассортиментом одежды, пошитой с использованием двух и более типов тканей, что нарушает религиозные нормы иудаизма, поскольку такого рода изделия не являются кошерными. Азбучной стал и знаменитый российский бренд воды «Синяя вода», поименованный в попытке казаться современнее и западнее «Blue Water».

4. Априорная

Когда мы не имеем вообще никаких данных, что может произойти в процессе внедрения инновации или стать результатом такого внедрения.

Каждый из упомянутых типов неопределенностей и риски, связанные с ним, могут быть нивелированы за счет обширных исследований, в том числе исследований конъюнктуры рынка, потребительских инсайтов и трендспоттинга. Однако чем больше видов неопределенности не будет устранено перед началом инновационной деятельности, тем больше сложностей встретит на своем пути инноватор.

В заключение необходимо отметить, что, поскольку креатив и инновации являются по своей глубинной сути управленческими решениями, они, как и управленческие решения, могут быть неправильными. В свою очередь, неправильный креатив и неправильные инновации могут быть поделены, согласно теории все тех же управленческих решений, на первый и второй уровень.

Неправильный креатив первого уровня ведет к прямой потере денег. Это неработающий креатив, плохие идеи, гарантирующие отсутствие ROI (причем в данном контексте под I я предлагаю понимать не investments, a ideas).

Креатив и инновации, как и управленческие решения, могут быть неправильными.

Неправильный креатив второго уровня – это креатив, потери от которого не так очевидны. Это либо креатив, приносящий деньги, но не в таком объеме, в котором их могли бы принести более востребованные идеи, либо недополучение прибыли организациями из-за отсутствия четко прописанной и воспринятой процедуры превращения абстрактного высокого творческого потенциала сотрудников в конкретные итеративные практически воплотимые шаги. И именно об этой культуре и конкретных способах и принципах превращения креатива в идеи мы расскажем в следующей главе.