Умный менеджмент - Jochen Reb
Наука и искусство принятия эвристических решений
В этой книге мы показываем, как руководители компаний могут принимать правильные решения в мире VUCA с помощью умной эвристики. Для этого мы опираемся на исследования быстрой и экономной эвристики, вдохновленные работами Саймона и Селтена, а также на наблюдения за тем, как профессионалы, такие как Марковиц, на самом деле принимают решения. Мы приводим реальные примеры и даем практические советы о том, как руководители и организации могут разработать свой собственный адаптивный инструментарий, или репертуар, эвристик для принятия эффективных решений.
В мире VUCA сложные аналитические методы быстро достигают своего предела или становятся совершенно неприменимыми. Меньше - это часто больше, а со сложностями лучше справляться с помощью простых стратегий. В таких условиях простые правила, которые ищут и используют мало информации, часто приводят к принятию лучших решений, поскольку они не только быстрее, но и точнее, прозрачнее и проще в общении, обучении и освоении. Хотя специалисты-практики используют эвристику ежедневно, а в книгах по бизнесу превозносятся достоинства интуиции и правил большого пальца, они не всегда понимают, почему и при каких условиях эвристика работает. Эта книга призвана изменить ситуацию, предоставив теоретически обоснованное и научно обоснованное, но практическое обсуждение того, как бизнес-лидеры могут использовать эвристику для принятия правильных решений в условиях неопределенности.
Для Саймона интеллект был продуктом как внутренней когнитивной системы, так и внешней среды. Чтобы добиться успеха, внутренняя система должна быть "умной" (то есть способной использовать особенности окружающей среды с ее ограниченными возможностями); эвристики являются воплощением этой общей адаптивной стратегии. Однако этот позитивный взгляд на эвристику существенно снизился после 1970-х годов, когда эвристика стала ассоциироваться с систематическими ошибками в суждениях и решениях и считаться уступающей моделям ожидаемой полезности. Хотя это предположение в целом справедливо в ситуациях риска, когда все вероятности и последствия известны с уверенностью, оно не работает в ситуациях неопределенности и сложности, где оптимизация теряет смысл и где устойчивость и адаптивность имеют огромное значение. Начатая в 1600 1990-х годах программа исследований быстрой и экономной эвристики, о которой мы подробно рассказываем в следующих главах, возродила и расширила взгляды Саймона на эвристику. Множество исследований показали, что простые эвристики часто превосходят сложные модели. 15
Очень краткое превью
Опираясь на программу "Быстрая и экономная эвристика", эта книга демонстрирует эффективность эвристического принятия решений с помощью двух подходов. Во-первых, в ней описывается набор адаптивных инструментов, которые лидеры, менеджеры и профессионалы могут использовать для принятия решений. Во-вторых, что более важно, она вводит концепцию экологической рациональности, которая предписывает условия окружающей среды, при которых конкретные эвристики работают хорошо. Как и любая другая стратегия, эвристика не может хорошо работать во всех ситуациях, поэтому важно принципиально понимать, когда она будет эффективна, а когда нет.
В этой книге мы используем термин "умная эвристика" как сокращение для обозначения эвристики, применяемой в ситуациях, когда она экологически рациональна. Применяемые в неправильном контексте, эвристики могут быть "не умными" и приводить к неэффективным решениям. Разумное принятие решений требует выбора подходящей эвристики для решения конкретной задачи.
В первой части книги дается введение в экологическую рациональность и адаптивный инструментарий. В части II описывается применение адаптивного инструментария в таких областях, как лидерство, бизнес-стратегия, переговоры и командная работа. Часть III охватывает несколько сквозных тем, таких как ИИ и эвристика, роль интуиции и организационная культура принятия решений.
Использование эвристики и чувство удовлетворения от того, что вы это делаете
Руководители регулярно пользуются эвристикой, но из-за неуместной ассоциации эвристики с ошибками они чаще всего не решаются признаться в этом. Эта нерешительность обычно слабее в семейном и предпринимательском бизнесе, где интуиция более приемлема, и сильнее в крупных корпорациях и органах государственного управления, где господствует идеология оптимизации. В результате, вместо того чтобы отстаивать свои эвристические решения, руководители обычно пытаются скрыть фактический процесс принятия эвристических решений, создавая видимость того, что решение было принято в результате исчерпывающего количественного анализа.
Рассмотрим типичный случай: Руководитель принимает решение, руководствуясь интуицией, поскольку после длительных размышлений явного фаворита не обнаруживается. Боясь взять на себя ответственность за интуитивное решение, руководитель нанимает дорогостоящую консалтинговую компанию, чтобы обосновать решение, которое уже было принято с помощью впечатляющего набора цифр и аналитики.
Как часто это происходит в крупных корпорациях? Когда один из нас (Гигеренцер) спросил директора одной из крупнейших консалтинговых фирм мира, сколько проектов фирмы связано с обоснованием уже принятых решений, тот ответил (на условиях анонимности), что более 50 процентов.
Подумайте, сколько денег, времени и усилий можно было бы потратить впустую, если бы организации серьезно относились к эвристике и изучали, как и когда она работает. В результате им не пришлось бы скрывать тот факт, что они регулярно используют эвристику. Вместо этого они могли бы чувствовать себя хорошо, принимая компетентные решения в мире неопределенности. Мы считаем, что настало время пересмотреть представление об эвристике в менеджменте и бизнесе, превратив ее из предвзятой в умную.
Примечания
1 . Франклин (1907/1779).
2 . Ариели (2008); Канеман (2011).
3 . Knight (1921).
4 . Нобелевская премия (2022).
5 . Фридман и др. (2014, с. 3).
6 . Geman, Bienenstock, and Doursat (1992).
7 . Саймон (1988, с. 286).
8 . Кэтлин Саймон Фрэнк, личная переписка по электронной почте, 26 января 2019 г.
9 . Bower (2011).
10 . DeMiguel, Garlappi, and Uppal (2009).
11 . Эта версия взята из Gigerenzer (2007).
12 . Селтен (1978, с. 132-133).
13 . Адмати и Хеллвиг (2013).
14 . Гигерензер и Селтен (2001).
15 . Например, Gigerenzer, Hertwig, and Pachur (2011).
2 Почему эвристика?
Термин "эвристика" имеет греческое происхождение и означает "служащий для выяснения или обнаружения". Гештальт-психологи Макс Вертхаймер и Карл Данкер использовали его именно в этом смысле, говоря о таких эвристических методах, как оглядывание по сторонам, чтобы направлять поиск информации. Альберт Эйнштейн также включил этот термин в название своей работы по квантовой физике, получившей Нобелевскую премию в 1905 году, чтобы показать, что излагаемая им точка зрения - это неполный, но очень полезный путь к открытию чего-то более близкого к истине. 1 Математик Джордж Полья утверждал, что наука требует как аналитических, так и эвристических инструментов; анализ, например, необходим для проверки доказательства, но эвристика нужна для того, чтобы обнаружить доказательство в первую
