наблюдая за тем, насколько хорошо они работают, и внося необходимые коррективы (шаг 6).

Рисунок 13.2

Шестиэтапная процедура преподавания и обучения умной эвристике. Этапы начинаются с представления эвристики как эффективной стратегии (шаги 1 и 2), осмысления и обмена умными эвристиками (шаги 3 и 4), разработки и применения новых эвристик (шаги 5 и 6).

Учимся выбирать эвристики

Эволюционное, социальное и индивидуальное обучение формирует адаптивный инструментарий менеджера. Менеджерам также необходимо научиться выбирать подходящие эвристики из своего адаптивного инструментария в зависимости от поставленной задачи принятия решения, то есть развить понимание экологической рациональности эвристик. Ряд исследований показал, что люди действительно переключаются между эвристиками в зависимости от требований среды. Например, в ситуации с доминирующей подсказкой (см. рисунок 3.6 в главе 3) участники полагались на эвристику одной причины, но когда информационная среда была изменена на условия с равной подсказкой, они переключились на эвристику подсчета. 24 Несмотря на то что структурные изменения были неизвестны лицам, принимающим решения, им удалось переключиться на более экологически рациональные эвристики путем простого индивидуального обучения на опыте.

Такой же адаптивный выбор эвристик был продемонстрирован и для менеджеров. В эксперименте мы попросили опытных менеджеров со средним стажем руководства более двадцати двух лет принять решение о найме или увольнении сотрудников, основываясь на трех признаках: средних показателях, тенденции и вариациях производительности сотрудников. 25 Используя когнитивное моделирование, мы обнаружили, что большинство менеджеров использовали для принятия этого решения дерево быстрого и экономного выбора. Более того, они были склонны адаптировать конкретную структуру дерева к задаче принятия решения ( рисунок 13.3 ). В частности, когда их просили выдать премию только 25 процентам лучших сотрудников по результатам работы, большинство использовало дерево быстрой и экономной оценки с более консервативной структурой выхода (см. рисунок 4.3 в главе 4, где показаны консервативные и либеральные деревья быстрой и экономной оценки). Когда тех же менеджеров попросили уволить 25 % худших работников и сохранить 75 % сотрудников, большинство использовало дерево с более либеральной структурой. Такая адаптация структуры выхода экологически рациональна, поскольку в первой ситуации премию могло получить лишь меньшинство сотрудников, а во второй - большинство.

Рисунок 13.3

Опытные менеджеры интуитивно адаптировали структуру выхода в своих "быстрых" и "экономных" деревьях в зависимости от требований задачи. В условиях, когда им нужно было премировать только 25 процентов лучших сотрудников, большинство использовало одно из двух деревьев с консервативной структурой выхода (например, предоставлять премию только в случае выполнения всех требований). В условиях, когда те же менеджеры должны были уволить 25 процентов худших, большинство использовало одно из двух деревьев с либеральной структурой выхода (например, сохранение сотрудников, если они удовлетворяют хотя бы одному требованию), поскольку 75 процентов сотрудников должны были остаться. Два дерева слева являются консервативными, так как начинаются с N; то есть на первой ветке принимается отрицательное решение (либо отсутствие премии, либо отказ в сохранении). Два дерева справа - либеральные, так как начинаются с P; то есть на первой ветке принимается положительное решение (либо премия, либо сохранение).

Выбор эвристики может быть облегчен простым обновлением содержимого адаптивного инструментария. Бингем и Эйзенхардт в исследовании, упомянутом ранее в этой главе, обнаружили, что менеджеры разработали портфель умных эвристик, который они регулярно обновляли с помощью процесса циклического упрощения: более умные эвристики заменяли менее эффективные, а те, которые больше не подходили, обрезались. 26 Это обеспечило, что количество эвристик в портфеле оставалось управляемым, а качество росло. Например, в исследовании американской компании, занимающейся разработкой корпоративного программного обеспечения, эвристика интернационализации первоначально была направлена только на англоязычные рынки, что соответствовало языку, на котором говорят в организации. Однако после выхода на некоторые рынки, такие как Австралия и Великобритания, компания отказалась от этой эвристики, чтобы использовать дополнительные возможности для бизнеса в таких странах, как Франция, Германия и Южная Корея.

Чтобы стимулировать индивидуальное и социальное обучение экологической рациональности эвристик, организации могут подвергать своих сотрудников разнообразным задачам и подразделениям, тем самым позволяя им пополнять и совершенствовать свой адаптивный инструментарий, поскольку они учатся на опыте и у других. Экспатриация в другие страны может еще больше стимулировать этот процесс, знакомя руководителей с эвристикой разных культур. Однако, как мы уже отмечали ранее в этой главе, существует компромисс между широтой и глубиной знаний. Чем больше руководителей подвергаются воздействию различных контекстов и эвристик, но в течение более коротких периодов времени, тем меньше у них возможностей для развития мастерства в применении этих эвристик. Организации, вероятно, выигрывают от сочетания универсалов, обладающих разнообразным набором адаптивных инструментов, и специалистов, обладающих высоким мастерством в использовании более ограниченного набора эвристик.

Переосмысление процесса обучения принятию решений

Во всем мире около четверти миллиона студентов одновременно обучаются на программах MBA. Они выиграют от учебных программ, которые лучше подготовят их к предстоящему миру VUCA, в котором ситуации неоднозначны, проблемы неразрешимы, а будущее неизвестно. Обучение в бизнес-школах должно положительно сказаться на способности студентов изучать, выбирать и применять эвристику, необходимую для принятия решений в условиях неопределенности. Для этого им следует признать наиболее фундаментальное различие между риском и неопределенностью. Для работы с риском подходит нынешний фокус на обучении аналитическим подходам, таким как теория вероятности, деревья решений, расчет чистой приведенной стоимости и ценообразование опционов. Чтобы справиться с неопределенностью, необходимо расширить этот фокус на адаптивные эвристики и их экологическую рациональность. К ним относятся, в частности, правила найма по одной причине, эвристика распознавания брендов, правила, основанные на равенстве и обеспечивающие справедливость, правила ценообразования, основанные на удовлетворении потребностей, и социальные эвристики, такие как имитация продукта. Если реальные проблемы содержат аспекты, соответствующие как риску, так и неопределенности, рекомендуется использовать смесь обоих подходов. Преподавание адаптивного инструментария - это первый шаг в учебной программе; вторая, более сложная задача - способствовать пониманию экологической рациональности эвристик.

В начале этой книги мы рассмотрели, как три нобелевских лауреата по экономике подходят к разграничению риска и неопределенности. В конце книги мы приводим два основных вывода. Во-первых, относитесь к неопределенности серьезно; не сводите ее к риску. Во-вторых, не избегайте эвристик, а научитесь разумно их использовать. Принятие этих двух принципов близко к сердцу поможет нам принимать разумные решения в мире, где будущее - к лучшему или худшему - полно сюрпризов.

Примечания

1 . Gregg (n.d.).

2 . C-SPAN (n.d.).

3 . Минцберг (2017). С другими интересными блогами Минцберга на тему менеджмента можно ознакомиться здесь: https://mintzberg.org/blog

4 . Минцберг и Лампель (2001).