Юрген Аппело - Agile-менеджмент. Лидерство и управление командами

К счастью, с того момента, когда Кант с энтузиазмом объявил причинность основой научного знания, наука не стояла на месте. Теория динамических систем, теория хаоса, теория сетей, теория игр и ряд других научных дисциплин добились значительного прогресса, объяснив, почему некоторые явления невозможно предсказывать и почему некоторые события невозможно планировать или рассчитать заранее – их можно только испытывать или наблюдать. Часто весь комплекс исследований в области сложных систем собирательно именуют теорией сложности(см. главу 3 «Теория сложности»).

Если развитие науки начиная с XVII века проходило под знаком детерминизма, то сложность как предмет исследования возникла в XX веке; соответствующие исследования значительно ускорились с того момента, когда в конце XX века теория сложностивыделилась в отдельную научную дисциплину. Физик-теоретик Стивен Хокинг утверждал, что XXI век будет веком сложности [Chui 2000].

Развитие теории сложности – хорошая новость для руководителей, лидеров команд и менеджеров проектов (а также всех прочих «лидеров» и «менеджеров»), работающих в компаниях, создающих ПО. Это означает, что возник научный подход к исследованию сложных систем, включая проблемы разработки программного обеспечения и управления организациями в целом. И хотя для меня момент истины опоздал ровно на 10 миллионов евро, я согласен со Стивеном Хокингом, что представление о сложности – ключевая парадигма XXI века.

К сожалению, применяя теорию сложности к решению конкретных проблем, мы постоянно сталкиваемся с определенным неудобством: наш мозг предпочитает видеть простые причинно-следственные связи и игнорировать сложность. В своей статье «Рожденные верить: Как наш мозг создает богов» [Brooks 2009] автор показывает, что человеческий мозг чрезмерно ориентирован на установление причинно-следственных связей, что заставляет нас видеть их даже там, где их нет. Как отмечается в статье, дети думают, что острые скалы созданы для того, чтобы о них могли чесаться животные, а реки – чтобы по ним можно было плавать на лодках. По всей видимости, устройство человеческого мозга заставляет нас повсюду усматривать целеполагание и причинно-следственные связи, даже если для этого нет никаких оснований.

«Вы слышите шорох в кустах и делаете вывод, что там кто-то притаился». ‹…› Вероятно, чрезмерная склонность повсюду усматривать причины и следствия дает преимущество с точки зрения выживания. Если вокруг полно хищников, недостаточно обнаруживать их в девяти случаях из десяти. Лучше перестраховаться и убежать, даже если в некоторых случаях опасность окажется иллюзорной. В конце концов, цена такой перестраховки невелика [1].

Наш мозг жестко запрограммирован отдавать предпочтение «линейному мышлению» (представлению о предсказуемости следствий, если известны причины) перед «нелинейным» (гипотезой, что в реальности все обстоит гораздо сложнее). Мы привыкли считать, что события от начала и до конца разворачиваются линейно. В школе нас учат решать линейные уравнения, а более часто встречающиеся на практике нелинейные игнорируются просто потому, что справиться с ними гораздо труднее. Нам легче принять утверждение «это сделал он», чем утверждение «некоторые вещи просто случаются». Если в наличии проблема B, то мы предполагаем, что ее причиной стало событие A. Причиной финансового кризиса стали банкиры; в сокращении числа рабочих мест виноваты иммигранты; в плохой атмосфере в компании виноват менеджер; таяние полярных льдов вызвано выбросами CO2; проектной группе не удалось уложиться в отведенные сроки из-за того, что кто-то плохо работал. Линейное мышление воспринимает мир как пространство, наполненное легкообъяснимыми событиями, вызванными простыми причинами и имеющими простые следствия. Джеральд Вайнберг называет это ошибкой причинности[Weinberg 1992: 90].

Наша мыслительная зависимость от детерминизма заставляет людей искать способы контроля , которые позволили бы обеспечить наступление желательных событий и ненаступление нежелательных . В конце концов, если известно, что ситуация A имеет своим результатом событие B, а ситуация Á – событие C, при этом C лучше, чем B, то всего-навсего надо заставить A превратиться в Á, и все будет хорошо. Так по крайней мере часто кажется.

Инженеры и другие люди с техническим складом ума особенно восприимчивы к идеям, базирующимся на идее управляемости. Именно инженеры создали научный менеджмент, основанный на отдаче распоряжений и контроле их исполнения, который всецело господствовал с начала XX века. И именно они придумали системы контроля, которые до сих пор существуют во многих организациях [Stacey 2000a: 7]. Сейчас уже всем известно, что системы контроля эффективны, только если речь идет о повторяющихся операциях, не требующих особых размышлений. Но они не работают в ситуациях, когда необходим творческий подход при разработке новых продуктов! Поэтому было бы только справедливо, если бы инженеры и вытащили нас из того управленческого болота, в которое они нас в свое время затянули.

Детерминизм в управлении побуждает менеджеров искать причины, которые привели бы к получению точно такого результата, который им необходим, путем предварительного проектирования этого результата и детального планирования сверху вниз. Чем крупнее организация, тем больше усилий затрачивается на анализ поведения ее составных частей с целью заставить их взаимодействовать так, чтобы в результате поставленные цели были достигнуты.

Прежде и я охотно создавал себе мир иллюзий, основанный на предварительном проектировании и планировании сверху вниз. Мой бизнес-план (который, кстати, был даже отмечен профессиональными премиями) состоял из 30 страниц тщательно выверенной чепухи. В нем в деталях было расписано, как мы разбогатеем. В тот момент мы верили в этот бизнес-план. В конце концов, поскольку его разработал я, как он мог быть неправильным?

Подход, в рамках которого систему разбирают на части, а затем изучают взаимодействие этих частей, чтобы понять, как работает целое, называется редукционизмом. Суть подхода в том, что «явления могут быть исчерпывающе объяснены в терминах других, более фундаментальных явлений». Мы можем разобрать самолет на детали и увидеть, как он функционирует, изучив каждый винтик; мы можем понять, как работает компьютерная программа, проанализировав ее код; в настоящее время ученые пытаются изучать болезни и врожденные дефекты, анализируя геном человека в надежде идентифицировать отдельные гены, ответственные за те или иные проблемы.