Максим Киселев - Управляй будущим. Как принимать решения в условиях неопределенности

Однако вернемся к моему товарищу Антону. И как же новоявленный бизнесмен отреагировал на мой пессимистичный прогноз? Все правильно: категорически не принял мой довод (что, впрочем, было вполне предсказуемо). Более того, выложил мне целую гору «уникальных» аргументов за процветание своего дела:

‣ отличное место (большая проходимость, наличие магазинов рядом, отсутствие конкурентов и прочее);

‣ большой опыт предпринимательской деятельности (до этого у Антона была фирма по производству мебели и ремонту оргтехники) и наличие качеств, необходимых для удачного ведения бизнеса;

‣ наличие знакомых в администрации района;

‣ много друзей, товарищей и просто веселых знакомых, и все они – потенциальные посетители кофейни;

‣ ну и наконец, мой друг просто очень любит кофе.

А теперь посмотрим на все эти аргументы с другой стороны. Именно так советует поступать Даниэль Канеман, который продемонстрировал, как мы отвечаем на сложные вопросы (будет ли кофейня прибыльной – действительно сложный вопрос).

Сталкиваясь со сложным вопросом, мы не всегда подключаем Систему 2, пытаясь без усилий выехать за счет Системы 1. Но она любит проделывать с нами всякие фокусы, лишь бы лишний раз не напрягаться. Совершенно неосознанно мы заменяем сложные вопросы на более простые. Обычно это происходит по следующей схеме: «Что я об этом думаю?», «Что я при этом чувствую?». Например, мы делаем подобные подстановки следующим образом.

‣ Какова вероятность, что именно этот кандидат станет президентом?

‣ Выглядит ли этот человек как президент (победитель)?

‣ Какова вероятность, что введение смертной казни за педофилию уменьшит этот вид преступности?

‣ Какие эмоции я испытываю по отношению к педофилам?

‣ Какова вероятность, что эти акции подорожают?

‣ Я купил эти акции, чтобы разбогатеть, а не чтобы проиграть.

‣ Вырастет ли недвижимость в цене в этом году?

‣ Я вложился в новостройку и получу массу положительных эмоций, если цены вырастут.

Признайтесь себе: вы постоянно так делаете, ведь правда? А вот какая подмена аргументов произошла в голове моего товарища:

‣ «уникальное место»: лично ему место нравится, и даже очень. Видимо, потому, что помещение под кофейню ему сдали с хорошей скидкой;

‣ «большой опыт предпринимательской деятельности»: мой товарищ носит дорогие часы и часто надевает костюм. Кроме того, у него машина бизнес-класса. В общем, он действительно выглядит как бизнесмены, которых показывают по телевизору;

‣ «наличие знакомых в администрации района»: по субботам мой друг парится в бане с одним из сотрудников администрации. У них действительно приятельские отношения. Они ни разу не конфликтовали и всегда легко и непринужденно обсуждали автомобили, женщин и футбол. Поэтому мой друг не представляет себе своего знакомого чиновника в роли ревизора или налогового агента, из чего он сделал вывод, что тот поможет ему решить любые проблемы, связанные с ведением бизнеса;

‣ «много друзей и знакомых»: он часто встречается с друзьями на нейтральной территории. Так как теперь он будет с головой поглощен бизнесом, друзья, видимо, должны навещать его в новой кофейне (мы действительно пару раз встречались в его кофейне, нас было трое. Почему потом перестали, даже не знаю. А почему мы, собственно, должны встречаться именно там?);

‣ «мой друг очень любит кофе»: кофе ассоциируется у него с удовольствием. Все, что связано с кофе, – хорошо и приятно. А значит, и кофейный бизнес будет процветать.

Вот так сложные вопросы наподобие «Насколько это место удачно для открытия кофейни?» мой товарищ легко заменил на более простые («Понравится ли лично мне это место, если сделают хорошую скидку?»).

Но статистика – вещь упрямая, и обыграть априорную вероятность получается крайне редко. Продержавшись девять месяцев, мой товарищ решил отказаться от идеи продолжать кофейный бизнес.

Бесславная кончина его бизнес-проекта поучительна по двум причинам. Первая связана с неправильными ответами на сложные вопросы (точнее, с подменой сложных вопросов легкими), а вторая – с игнорированием маловероятных событий.

Как показала жизнь, и высокая проходимость места, и нужные связи, и прошлый опыт предпринимательской деятельности, и множество друзей, и даже любовь к кофе – все это либо не соответствовало действительности, либо не имело никакого отношения к ресторанному бизнесу.

Помещение, которое арендовал Антон, ему не зря сдали с хорошей скидкой. Район оказался спальным и бедным. Да и проходимость там была ниже среднего. Связи в администрации и налоговой вообще никак не способствовали притоку клиентов. Успешный опыт предпринимательской деятельности в мебельном и компьютерном бизнесе не помог Антону повысить размер среднего чека или сварить кофе по уникальному рецепту. Мы, то есть друзья и товарищи, пару раз нанесли визит вежливости – и на этом наш вклад в его бизнес закончился. Ну а его любовь к кофе не более чем чревоугодие, и кофейный бизнес, как оказалось, тут ни при чем.

Поэтому ресторанный бизнес Антона шел ни шатко ни валко. Прибыли не было, однако и убытки были пока еще более или менее терпимы. Окончательно отказаться от этой идеи его заставила другая причина, а именно игнорирование маловероятных, но фатальных событий.

Давайте попытаемся понять, почему мы так упорно игнорируем априорную вероятность, недооцениваем риски и переоцениваем вероятность удачи. Отчасти ответы на эти непростые вопросы были даны еще в начале прошлого века в работе одного из самых уважаемых экономистов (но крайне редко упоминаемого) Фрэнка Найта. Размышляя об источнике предпринимательской прибыли, Найт предложил весьма оригинальный взгляд на окружающую среду, в которой вынужден действовать каждый предприниматель.

Предпринимательская среда – это не просто повышенный риск. Это измеримая неопределенность. Другими словами, эту неопределенность можно формализовать, то есть посчитать вероятность наступления неблагоприятного события и застраховаться от него. Здесь можно привести аналогию с автострахованием. Страховая фирма не знает наверняка, попадете ли вы в аварию, украдут ли ваш автомобиль, поцарапают ли его хулиганы, или же вы будете ездить без особых проблем. Однако страховщики имеют на руках статистические данные, позволяющие измерить эту неопределенность и, следовательно, рассчитать вероятность наступления страхового случая.

Фрэнк Хайнеман Найт (1885–1972) – американский экономист, автор теории предпринимательства, прибыли и неопределенности