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

Чтобы руководители могли принимать выигрышные решения, они должны учесть несколько условий. Во-первых, признать, что требуется внушить другим преувеличенный уровень уверенности, необходимый для высокой производительности. Модные в настоящее время термины, такие как «открытость» и «естественность», не помогают решать проблемы, с которыми сталкиваются лидеры. Более уместна может быть честность. В конечном счете, обязанность лидера в том, чтобы вдохновить других, а для этого важно проявлять уверенность. Именно это имел в виду генерал Руссо, герой фильма «Тропы славы», когда задавал риторический вопрос: если командиру не хватает уверенности, чего он ждет от своих людей?

Во-вторых, лидеры часто принимают решения, приносящие плоды через длительное время и отличающиеся от решений, дающих быструю обратную связь и позволяющих внести коррективы и улучшить следующее действие. Преднамеренная тренировка невозможна: часто у лидера только один шанс, чтобы принять по-настоящему стратегическое решение. Поэтому особенно важно проявлять мудрость и осмотрительность и учитывать последствия ошибок I и II.

В-третьих, поскольку точно оценить сложные и долгосрочные решения бывает трудно, лидеры часто действуют с оглядкой на то, какого поведения от них ожидают. Иными словами, они решают, как решать. Когда они не знают, как лучше поступить, то обычно стараются выглядеть стойкими, мужественными и твердыми.

Этот конечный пункт приводит нас к вопросам управления и надзора. В книге «Потенциал лидерства» («The Powers to Lead») Джозеф Най пишет: «История благоволит к удачливым и жестока к неудачникам, но мы можем судить их с точки зрения средств, которые они использовали, и причин их удач». [239]Конечно, мы должны попытаться судить их таким образом. Однако на практике трудно отделить удачу от мастерства, особенно в отношении самых далеко идущих и долгосрочных решений. Не всегда легко объективно оценить результаты, а тем более средства, которые были использованы для их достижения. Намного проще и приятнее оценивать их на основании результата. Когда они хороши, мы предполагаем, что процесс был правильным, а действия соответствующими.

Мы много знаем об обычных предубеждениях и ошибочных суждениях отдельных людей в ситуациях, когда они принимают рутинные решения. Но суть руководства в том, что это не серия отдельных решений, а работа через других людей в течение продолжительных отрезков времени. Это не транзакция, а трансформация. Чтобы принимать масштабные решения, следует прежде всего признать: самые важные и имеющие серьезные последствия решения лидеров в корне отличаются от того, что изучалось в лабораторных условиях. Элементы управления полезны для выделения когнитивных механизмов, как вспышки прожектора, выхватывающие по одному кадру за раз, но они отвлекают нас от оценки того, что на самом деле определяет решения лидера.

В предыдущих главах мы рассмотрели ряд элементов больших решений. Мы провели различия между результатами, на которые можем влиять, и теми, на которые не можем, между абсолютной и относительной производительностью, между решениями, вызывающими быструю обратную связь и не вызывающими, а также между решениями самостоятельно действующих частных лиц и лидеров.

В следующих главах я объединю эти элементы и рассмотрю несколько общих примеров. Но сначала давайте обсудим нашу текущую тему – модели решения.

Понимание того, что даже простые модели могут привести к удивительно точным решениям, уже давно носилось в воздухе. В 1954 году Пол Мил, психолог из Университета Миннесоты, сравнил прогнозы погоды, сделанные экспертами, с предсказаниями по простым статистическим моделям. Хотя в моделях использовалась только часть данных, имеющихся в распоряжении экспертов, они почти всегда были более точными. Ряд аналогичных исследований привел к тому же выводу. Даже, казалось бы, грубые модели часто давали очень хорошие результаты.

Модели точны отчасти потому, что в них отсутствуют распространенные мешающие ошибки. Люди, страдая предубеждением новизны , зачастую придают слишком большое значение свежей информации, умаляя ранее полученные данные и уделяя слишком много внимания легко доступным сведениям. Кроме того, мнения сильно зависят от контекста: если вы предоставите одну и ту же информацию в двух разных контекстах, велика вероятность, что человек примет разные решения. Ни одна из этих проблем не касается моделей. К тому же с их помощью можно надежно и точно обрабатывать большое количество данных.

Десятилетиями модели решений были важны в самых различных областях. Колледжи полагаются на модели для оценки заявлений абитуриентов. С помощью расчетов переменным (средний балл, результаты тестов, рекомендации и дополнительные занятия) присваивается относительный вес, и колледжи могут лучше предсказать академические успехи абитуриента, чем по школьной характеристике. Приемные комиссии не могут применить единый стандарт для большой группы абитуриентов, а с помощью модели это возможно. Банки используют модели для предоставления кредитов. В былые времена сотрудники банков опирались на три показателя: кредитную историю, возможности и характер. Они спрашивали, имеет ли заявитель хорошую кредитную историю? Остается ли у него после других расходов достаточно денег, чтобы вносить платежи? Производит ли он впечатление заслуживающего доверия? Это не плохие эмпирические правила, но сотрудники банков, как и все остальные, ошибаются. С помощью моделей можно выстроить более точный прогноз, будет ли погашен кредит, и с течением времени при постоянном добавлении текущей информации предсказания становятся все более точными.

В последние годы мы чаще стали использовать модели решений. Эта комбинация – накопление огромного количества данных, хранящихся в таких местах, как Центр обработки данных АНБ в Юте, со все более усложняющимися алгоритмами, – привела к успехам в различных областях. Некоторые модели используются для решения чрезвычайно важных задач. Palantir в Пало-Альто постоянно анализирует огромное количество финансовых операций в целях выявления отмывания денег и использования мошеннических кредитных карт. Он также служит американским военным, позволяя изучить в реальном времени фотографии подозрительных объектов, в которых могут быть придорожные бомбы – так называемые импровизированные взрывные устройства или СВУ. Находящаяся в Сан-Франциско Климатическая корпорация годами собирает данные о температуре и осадках по всей стране для прогнозирования погоды, чтобы помочь фермерам решить, что и когда сажать. В результате управление рисками становится более эффективным, и урожайность повышается. [241]