Фил Розенцвейг - Левое полушарие – правильные решения. Мыслить и действовать: как интуиция поддерживает логику

Это различие может казаться очень простым, но на практике люди часто путают абсолютную и относительную производительность. Возвращаясь к ранее приведенному примеру, производительность в медицине лучше понимать как абсолютную. Каждому пациенту врачи ставят лучший диагноз, который могут, и не важно, что сделает другой врач. Они не пытаются (по крайней мере, хочется верить!) превзойти других, чтобы закончить в числе лучших врачей тем способом, каким Стив выбрал Seahawks, – с прицелом опередить соперников и выиграть 100 долларов. Еще один пример абсолютной производительности – уход за больными: выздоровление одного пациента не мешает выздоровлению другого. Как раз наоборот: если у нас палата полна людей, страдающих таинственным недугом, мы надеемся найти лечение, которое всем поможет. [66] Существуют даже примеры, когда сам факт выздоровления одного пациента положительно влияет на другого.

Несколько лет назад Дэвид Сэкетт, Гордон Гайятт и их коллеги из Университета Макмастер разработали то, что назвали медициной, основанной на доказательствах . Цель ее – заменить «народную мудрость» и эмпирические правила на хороший анализ, основанный на фактах. Впечатляющие результаты, в частности, привели к увеличению количества решений, принятых на основании медицинских фактов. Недавно два профессора клинической эпидемиологии из Калифорнийского университета в Сан-Франциско написали книгу под названием «Диагностика, основанная на доказательствах», которая призвана научить студентов-медиков эффективному диагностическому скринингу и прогностическим тестам. [67] Thomas B. Newman and Michael A. Kohn, Evidence-Based Diagnosis (New York: Cambridge University Press, 2009). Все это чрезвычайно полезно для медицины.

Вскоре успехи основанной на доказательствах медицины привлекли внимание в других областях. Например, Административное и бюджетное Управление США недавно объявило, что при оценке эффективности государственных органов будет опираться на анализ данных. Движение получило название «государственной политики, основанной на доказательствах». [68] David Bornstein, “The Dawn of Evidence-Based Budget,” New York Times , May 30, 2012, http://opinionator.blogs.nytimes.com/2012/05/30/worthy-of-government-funding-prove-it . Это тоже имеет смысл, так как предоставление государственных услуг – вопрос абсолютной производительности. Цель – эффективное и результативное предоставление услуг, а не соревнование отделов.

Вскоре деловой мир тоже принял открытие к сведению. Мы услышали об «управлении, основанном на доказательствах». [69] Jeffrey Pfeffer and Robert I Sutton, “Evidence-Based Management,” Harvard Business Review (January 2006): 63–74. Идея в том, чтобы менеджеры, как и доктора, в своих решениях полагались на эмпирические данные. Вполне подходит для бизнес-решений, не включающих конкуренцию, например управление запасами или уменьшение дефектов. Правда, стратегическое управление компанией требует больше, чем чисто «врачебное» мышление. Успех компании зависит от относительной производительности . Когда компании конкурируют, то производительность одной связана с успехом других и часто со значительным перекосом выплат.

Неспособность понять это существенное отличие лежит в основе рассказа Томаса Уотсона-младшего, легендарного президента IBM. В 1956 году коллега спросил Уотсона, должна ли IBM делиться информацией о ценах с Джоном Бернсом, главным советником компании IBM из консалтинговой фирмы Booz Allen Hamilton. Уотсон сразу ответил утвердительно: «Конечно, вы должны все ему сказать, как врачу». Несколько месяцев спустя Бернс позвонил, чтобы сказать, что ему предложили должность президента RCA – в то время одного из главных конкурентов IBM. Он хотел знать, нет ли у Уотсона возражений против того, чтобы он взялся за эту работу. Уотсон пришел в ярость: «Я сказал: “Естественно, я возражаю, Джон!” – потому что мы доверили ему подробную информацию о нашей организации, методах и планах». [70] John Gapper, “McKinsey’s Model Springs a Leak,” Financial Times , March 10, 2011, 9.

Мысль, что консультант, знающий внутренние разработки ценовой стратегии компании IBM, будет возглавлять конкурирующую компанию, была ужасной: ситуация совершенно неприемлемая!

Как позже написал Джон Геппер из Financial Times, Уотсон оказался неправ: «Консультант не похож на врача, потому что пациенту в худшем случае все равно, использует ли врач знания, полученные от лечения, чтобы вылечить кого-то другого, и обычно рад помочь другим. Компания хочет, чтобы консультант помог ей не только стать лучше, но и нанести ущерб конкурентам». Вы не будете возражать, если ваш врач поделится информацией о вашей болезни, чтобы помочь другим пациентам. Ваше выздоровление не имеет отношения к их выздоровлению. Во всяком случае, вы, скорее всего, будете рады помочь. В бизнесе все по-другому. Производительность компании, как бы вы ее ни измеряли – в терминах доли рынка, выручки или прибыли, – не только относительна, но и часто очень сильно перекошена, поскольку успех одной компании часто оборачивается ущербом для других. В подобных условиях обмениваться информацией не просто безответственно, но и опасно. То, что имеет смысл, когда производительность абсолютна, может обернуться самоубийством, когда производительность относительна и выплаты неравны.

Теперь мы можем поставить тот же вопрос, что и в главе 2: когда речь идет об абсолютной и относительной производительности, в какую сторону лучше всего ошибиться? Конечно, чтобы добиться такого же результата, как студенты из Университета Альберты, вы захотите узнать, какие действия следует предпринять в условиях, когда производительность относительна, а выплаты сильно перекошены. Вы также захотите узнать, что делать, когда производительность абсолютна и выплаты имеют низкий перекос.

А если вы не уверены, какой вид ошибки лучше? Естественно, у каждой свои отрицательные стороны. Если вам покажется, что осуществляется сильное давление и имеется необходимость превзойти конкурентов, когда на самом деле ничего подобного нет, то, вероятно, вы предпочтете ошибку I. Вы можете предпринять меры раньше, чем необходимо, или действовать более решительно, когда лучше было бы ждать и наблюдать. Риски могут быть значительными, но, наверное, не фатальными. С другой стороны, если вы, находясь в условиях не только относительной производительности, но и перекошенных выплат, не приложите всех усилий, чтобы превзойти конкурентов, то совершите ошибку II. Здесь последствия гораздо более серьезны. Если вы потерпите поражение в такой ситуации, у вас может не оказаться еще одного шанса на успех. По этой логике большая ошибка – недооценить интенсивность конкуренции. Это излишняя пассивность перед лицом возможной смертельной угрозы. Если вы сомневаетесь, то более умный ход – предпринять более решительные меры.