Как не превратить дерево решений в развесистую клюкву

Логотип компании
Как не превратить дерево решений в развесистую клюкву
В ситуации выбора действует принцип, гласящий, что удовлетворенность зависит только от пересечения ожиданий с результатом

О рациональности

Принятие решения — неотъемлемый элемент работы любого руководителя. И довольно часто груз ответственности, связанной с этим, становится весьма тяжелой ношей. Как бы ни был самоуверен руководитель, он не может не испытывать досаду на себя за неправильные решения, особенно если они приводят к серьезным неприятностям и потерям. Пресловутый синдром усталости менеджера во многом связан именно с необходимостью принимать решения, причем зачастую не располагая достаточной информацией и в сильно сжатые сроки.

Конечно, у каждого уважающего себя руководителя есть свои способы принятия решений и работы с доступной информацией, а также последующего анализа и борьбы с неизбежными стрессами. Интересно поделиться своими знаниями и узнать, как это делают другие. Однако очевидно, что чужие навыки только помогают обогатить собственные приемы, но ни в коем случае не могут считаться панацеей и использоваться вслепую без учета ситуации и личного опыта.

Мой умный папа передал мне свой способ принятия решений. Берешь лист бумаги, слева пишешь плюсы, справа минусы. Если слева больше, то делаешь, что задумал, если справа — нет. Если выбираешь из нескольких альтернатив, действуешь аналогично, сравнивая, где больше плюсов и меньше минусов. Преимущества: это простота, скорость и наглядность. Недостатки также не скроешь: не факт, что учел все, да и недостатки с достоинствами имеют разные веса. Нередко одно достоинство или один недостаток заставляют принять или отказаться от решения.

Частично метод папы можно усовершенствовать, присвоив достоинствам и недостаткам различные веса, скажем от 1 до 10 или даже от 0 до 100, если их много или они очень разные. Направляясь дальше по пути прогресса, можно прийти к SWOT-анализу. Он, как известно, хорош тем, что кроме достоинств и недостатков позволяет рассмотреть возможности и риски. А если удается всем параметрам оценки придать веса и оценить вероятности достоинств и недостатков, то можно даже получить формулу выбора решения. Стоит ли этим заниматься — другой вопрос. Если есть настоятельное желание разделить ответственность за принятие решения или кому-то другому можно поручить разработать такую формулу, то да, стоит. В противном случае, чем сложнее метод принятия решения, тем он менее нагляден. А чем менее нагляден, тем менее надежен. И формула далеко не всегда проясняет ситуацию.

От SWOT-анализа недалеко и до дерева решений. В этом случае годятся любые параметры, для которых также можно задать веса и вероятности. Оптимально то решение, которое принесет максимальные выгоды с учетом вероятности наступления как благоприятных, так и неблагоприятных событий. Например, при выборе решения разрабатывать программное обеспечение собственными силами или отдать на аутсорсинг, можно изобразить следующее дерево (см рисунок).

Как не превратить дерево решений в развесистую клюкву. Рис. 1

Рис. Пример выбора решения разрабатывать ПО собственными силами или отдавать на аутсорсинг

Решение может быть принято, например, на основании минимальных затрат.

И в этом случае, как и с формулами, не следует строить слишком сложное и развесистое дерево, в котором легко потеряется общая информационная картина.

Вырастить хорошее дерево решений нелегко. Прежде всего, не так просто выделить все те аспекты, которые касаются принимаемого решения. И всегда пугает риск не учесть что-то особо важное. Расстановка весов также дело сугубо субъективное, а ведь в случае арифметического выбора от них многое зависит. Что уж говорить про вероятности! Это совсем ненадежная субстанция.

На самом деле все вышеперечисленные методы имеют своей целью уменьшить эмоциональную составляющую принятия решений или хотя бы размазать ее по процессу, сделав не столь очевидной. Подводя арифметическую основу, мы пытаемся убедить, зачастую лишь самих себя, в том, что подошли к выбору рационально. При этом вполне возможно, что придя к тому решению, которое интуитивно нам менее симпатично, мы станем тайком пересматривать веса и вероятности, чтобы добиться победы своего «любимчика».

Отдельный случай, когда обращаются к дереву решений — это необходимость убедить в своем выборе кого-то еще. Тогда путешествие по его веткам придется обосновывать. Иначе не оберешься вопросов, а почему этому критерию присвоен такой вес, а вероятность наступления этого события такова. Тут тоже есть несколько вариантов развития событий. Скажем, вам надо убедить кото-то в том, в чем вы сами стопроцентно уверены. Понимая, что ваша личная уверенность не может служить серьезным доводом для собеседника, вы сознательно строите сложное дерево решений с множеством веток, начиная свой рассказ с тех из них, которые проработаны наилучшим образом. Вы надеетесь, и не без оснований, что к концу рассказа тот, кого вам надо убедить, подустанет, и его удастся запутать. В любом случае ваш партнер станет, скорее всего, больше доверять вашему решению, увидев ту серьезную работу, которую вам пришлось проделать.

Если же решение действительно столь важно, что на свою или на чью-то еще интуицию полагаться опасно, то выбор весов происходит путем экспертных опросов и статистической обработки их результатов, а определение вероятности наступления тех или иных событий предполагает сбор большого количества информации и применение серьезного математического аппарата.

Ученые и эксперты отмечают, что в наше время по мере развития технологий мы все больше уходим от принятия решений на основании внутренней мотивации или привычек и традиций и все больше основываемся на соображениях выгоды и интереса. Именно поэтому различные варианты деревьев решений становятся все более популярными. Мы хотим больше знать о том, к чему может привести наш выбор, чтобы заранее «подстелить соломку» туда, где придется оказаться.

Понятно, для этого надо собрать как можно больше информации. И тут нам с готовностью предлагает свои услуги Интернет и такие технологии, как большие данные и предиктивная аналитика. Жаль только, что последние не находятся в числе приоритетов ИТ-руководителей, и с готовностью внедряя их в своих компаниях, мы не всегда используем их в своей работе. Просто «сапожник без сапог» и тут шутит с нами не по-доброму.

Итак, мы живем в век рациональности, в экономической теории определяемый как поведение, при котором выбор, осуществляемый человеком, приводит к результату, в наибольшей степени соответствующему его ожиданиям. Таким образом, и в ситуации выбора действует принцип, гласящий, что удовлетворенность зависит только от пересечения ожиданий с результатом. При таком подходе к выбору основное значение принимают ожидания от результатов и цели, которые ставит перед собой лицо, этот выбор осуществляющее. А ведь в большинстве случаев эти ожидания исключительно абстракты и интуитивны, их редко формулируют и оценивают, о них не всегда задумываются. Например, при выборе, разрабатывать своими силами или отдать на сторону, стоит подняться над вопросом и подумать, надо ли будет в дальнейшем формировать собственную команду разработчиков и какого типа должна быть команда. А для этого стоит заглянуть в стратегию и прикинуть, как дальше должны развиваться события. Конечно, это примитивный пример, но в любом случае, если решение на данном уровне рассмотрения не очевидно, то надо взглянуть на проблему шире и «взлетать» до того уровня обзора, пока решение не удастся увидеть.

Еще одно досадное заблуждение, которое такой «полет» позволяет устранить — это то, что мы видим не все альтернативы. Например, в дереве решений, приведенном на рисунке, я сознательно упустила возможность купить готовое ПО и настроить его под свою задачу. Взгляд с высоты птичьего полета на проблему иногда позволяет увидеть путь, незаметный «с земли». Другая возможность, которой не нужно пренебрегать, — привлечь к обсуждению проблемы как можно больше разных людей. Недаром ведь научные коллективы зачастую строят по принципу максимального разнообразия участников.

Есть и еще одна досадная проблема при выборе решений, связанная с человеческой природой, — предрассудки и заблуждения, которые каждый из нас привносит в свой, казалось бы, рациональный подход. Один из моих любимых принципов — «не отказывай себе сам». Очень часто сталкиваюсь с тем, что люди, исходя из собственных, в большинстве случаев надуманных ограничений, отказываются от оптимальных решений. Нормы и правила, которым мы зачастую неосознанно следуем, иногда мешают найти верное решение. Эти шоры не так-то просто снять. А потому повесьте вышеприведенный принцип на самое видное место в своем сознании и не забывайте пользоваться им почаще.

Об иррациональности

Но есть и иная опасность. Осуществляя обоснованный выбор, строя свое дерево решений, мы основываемся на рациональных соображениях и забываем о так называемом иррациональном, или неявном, знании. Оно может принимать форму неосознанных скрытых пристрастий и привычек, но между тем оказывать существенное влияние на нашу деятельность. Ученые-экономисты указывают на опасность отказываться от неявного знания при принятии решений. Попытки все формализовать и осуществить выбор на основании арифметических подсчетов по дереву решений обычно оставляет неявное знание «за сценой». Так можно вместе с водой предрассудков выплеснуть ребенка собственного опыта.

Не вся ценная информация, которой обладает любой из нас, хранится в файлах и книгах. На такую формализацию требуется и время, и деньги. А ведь значительная часть информации может и должна быть использована сразу после ее получения.

Существует даже теория неявного личного знания, которым обладает любой человек и которое является неоценимой копилкой его личного опыта и взаимодействия с другими людьми. Эффективный выбор несомненно должен основываться на том, что собрано в этой копилке.

Ошибочно было бы предполагать, будто все неявное знание можно формализовать и превратить в явное. С одной стороны, это требует значительных затрат: времени, денег, усилий. С другой — скорость накопления неявного знания всегда превосходит скорость, с которой возможна его формализация. Для того чтобы использовать неявное знание при принятии решений, существует, например, такой инструмент, как брейнсторминг. При правильной организации он позволяет использовать неявные знания участников. Конечно, когда никто никому не затыкает рот и не давит авторитетом. Неявные знания также передаются в процессе обучения, в частности, в такой набирающей популярность его форме, как наставничество.

Качество коллективного процесса выбора решения можно улучшить, построив самообучающуюся систему, на основе анализа результатов выбора способную выполнить его улучшения. Такой процесс должен быть основан на современных технологиях управления знаниями, предоставления удобного доступа ко всей возможной информации, мотивации сотрудников на использование неявного знания, которым они обладают. Это та почва, на которой только и можно построить дерево решений. В противном случае у вас получится не дерево, а кустик. И как бы он не оказался развесистой клюквой, следуя которой вы можете натворить немало бед.

Заключение

Все мы постоянно находимся в ситуациях выбора. Организации, где мы работаем, также постоянно принимают решения. И от этих решений зависит и наша жизнь, и существование наших организаций, способное привести и к процветанию, и к упадку. От того, каким образом принимаются решения, зависит очень многое. Поэтому напоследок расскажу о том, что составляет мой собственный подход.

Принципы принятия решений:

1.   Определить цели и ограничения принимаемого решения.

2.   Собрать всю возможную информацию.

3.   Спросить всех и внимательно выслушать их советы, помнить, что надо собрать не только явные, но и неявные знания, например, с помощью правильного брейнсторминга.

4.   Поступить по-своему, доверяя в том числе своей интуиции, активно используя собственные неявные знания, но сняв шоры предрассудков, постаравшись взглянуть на проблему шире.

5.   Провести апостериорный анализ выбора решения и внести изменения в собственную методику.

Удачи вам в принятии решений, и пусть они приведут вас к расцвету или по крайней мере не дадут пропасть.

Опубликовано 30.06.2017

Похожие статьи