Отличать модели и физический мир
Базовая операция собранности/работы звучит так: «различать модели и реально происходящее в мире/реальность». Если сформулировать иначе: надо различать, что агент (я/личность, мы/команда или мы/коллектив предприятия, мы/представители сообщества):
- хотим/думаем/считаем – каково наше субъективное мнение о происходящем, которое опирается не только и не столько на реальные данные и/или полную картину происходящего по реальным данным, сколько на наши же картины мира. То есть, каково наше представление о ситуации;
- можем/делаем – что на самом деле происходит по данным реальных замеров в физическом мире, который можем как-то «пощупать»(на этом строится Data-Driven Development: наши представления врут, и нужно подтверждать их данными);
- надо/должны делать – что должно происходить в реальности согласно уже отобранным моделям (выжимке из чужого удачного опыта, который применим в данной ситуации – те не абы какие модели).
Представления о мире они же/akaдействительность отличаются от реальности тем, что они опираются чаще не на факты и данные реального мира, а на другие представления, которые также не проверены/верифицированы данными. То есть, представления существуют в нейросетках (электронных и белковых) примерно следующим образом:
Некогда какое-то из представлений (или даже все они) могли опираться на реальные данные (хотя и не обязательно). Но с течением времени связка с реальностью ослабела: реальный мир менялся/эволюционировал, представление зафиксировалось на какую-то дату и не менялось вместе с ним. Между представлением и реальностью появился разрыв, достаточный для того, чтобы действия согласно представлениям были неуспешными. Например, сотрудники-трудоголики считают, что надо работать допоздна, чтобы успеть сделать все-все задачи (вместо того, чтобы инициировать выбор по-настоящему важных задач, проектов и проблем), а еще можно и нужно пропустить обед. На старте карьеры такая стратегия могла позволить быстро сделать рывок. Но после, когда потенциал рывка исчерпан, и скорость получения новых знаний начала снижаться, пора переходить к более сбалансированному графику работы. Но привычка работать «до упора» уже въелась, а привычка не пахать, отключив мозг, а выделять время на решение проблем (для совсем топов – поиск проблем*, причем наиболее фундаментальных и неочевидных для окружающих, но наносящих вред компании*), для которой нужна свежая голова, так и не появилась. В итоге человек грузит себя ненужной, лишней работой, считая ее полезной для дальнейшего развития в компании – хотя это представление давно оторвалось от реальности!
Представление о том, что так нужно работать, могло возникнуть у них разными путями/способами. Кто-то почерпнул их из культуры: в России и странах СНГ нередко принято работать «в режиме героя», который пафосно тушит пожары, вместо того чтобы скучно и систематически/методически/регулярно устранять причины пожаров и выстраивать работающий конвейер предприятия. (У нас даже существует крылатое выражение/мем «не задолбался – не поработал»!). Кто-то начинал свою карьеру в компании, где нормой было работать до упора, включать режим форсажа[1] по любому поводу – и настолько к этому привык, что ему сложно воспринять другие модели в принципе. Кто-то просто сам по себе гиперответственный любитель поработать, и его отношение к работе немного похоже на зависимость. По одной из этих причин или какой-либо другой, не описанной тут, сформировался устойчивый паттерн: «работать как можно дольше». И какое-то время этот паттерн мог давать неплохие результаты: на старте любой деятельности мы знаем о том, как получать в ней результаты, очень мало. Сотруднику буквально непонятно, как прикладывать усилия так, чтобы получать нужный результат (извлекать пользу). Поэтому на старте оптимальная стратегия поведения – предпринимать как можно больше усилий, делать как можно больше работы, набирая опыт, чтобы перестать платить «налог на глупость».
Каждый новый такт работы на старте деятельности дает большую прибавку к мастерству (знаниям о том, как действовать, и умению выполнить эти действия). Например, тестируя разные режимы работы для себя лично, вы можете определить, какие из них позволяют поддерживать работоспособность вдолгую (работать слотами времени, делать перерывы, ходить на обед), а какие – быстро приводят к исчерпанию ресурсов и работе в стиле «дохлой лошади» (с 8 утра до 9 вечера, со скомканным обедом, и с низкой результативностью в итоге). Команда стартапа на старте экспериментирует с бизнес-моделью, прототипом продукта, клиентскими сегментами, пока не получит работающую бизнес-модель с минимальным продуктом.
Но потом прежний класс методов хаотичной работы перестает давать результаты. Теперь, когда мы немного изучили предметную область, составили/создали/породили первые работающие модели, основанные на реальных данных реальных экспериментов, представление о том, что нужно продолжать работать так же, перестанет давать прежний результат! Теперь надо будет из всех экспериментов отбирать наиболее успешные, безжалостно приоритизировать, отсекая точно плохие и не очень хорошие решения, и применять оставшиеся, чтобы поставить себе на службу Парето-распределения, характерные как для человеческого труда, так и для деятельности компаний.
На уровне всей компании в целом представления тоже могут разойтись с реальностью. Управленцы/менеджеры могут считать, что ограничением на предприятии является конструкторское бюро, когда в реальности ограничение, которым нужно управлять – это производство. Потому что ускорение работы конструкторского бюро на месяц не привело к увеличению скорости выпуска единиц продукции (ленточных конвейеров для шахт). Если бы конструкторское бюро было ограничением, завод смог бы ускорить проход/выпуск конвейеров на месяц (это описано в нормативной теории ограничений).
Еще одно крайне живучее в компаниях представление – это представление о том, что в режиме многозадачности/мультитаскинга/multitasking можно жить, и жить хорошо. Это представление коварно тем, что оно обычно не формализовано, не выражено текстом, не обсуждается явно на совещаниях/встречах. Просто многие члены коллектива (от линейных сотрудников и до топов) берут в работу как можно больше задач и проектов, обращая внимание на «вход» задач и проектов в конвейер/рабочую систему, но забывая обратить внимание на «выход»: скорость выпуска/Throughput результатов. Если спросить их, то сотрудники скажут что-то вроде «Многозадачность – это плохо, но иначе нельзя. У нас 40 задач и все приоритет!». Но объяснить рационально, почему иначе никак нельзя, вряд ли смогут. Скорее всего, при попытке запустить такое обсуждение вы наткнетесь на отмазки («мы всегда так работали», «все так работают в отрасли») или вовсе непонимание («да зачем это обсуждать? Бежать делать все 40 задач надо!»). Чего вы не увидите и не услышите – так это описаний расчетов на основе реальных данных: «вот у нас было 10 проектов в работе, добавили еще 10 и ускорились, вот расчет на основе данных трекера задач/, вот как это повлияло на наши финансовые показатели». Скорее всего, никто ничего даже не пробовал считать. Представление о многозадачности как «неизбежном зле» просто как-то существует распределенно в коллективе и толком никем из этого «коллективного бессознательного» не извлекалось.
Некоторые представления агентов будут выражены формально, на каком-то языке с использованием символов (обычно символов речи, устной или письменной). Например, менеджеры могут быть убеждены, что они должны улучшать все подряд, до чего только дотянутся руки, чтобы продемонстрировать пользу от своей деятельности и свою эффективность. Они могут даже проговаривать, что будут так действовать, и гордиться этим. Но последствия часто не такие радужные. В лучшем случае значительная часть хаотичных усилий просто пропадет зря: результат для компании от их вмешательства не изменится, как в случае с ускорением работы конструкторского бюро, ведь усилия фокусируются не в том месте, где они могут принести отдачу. В худшем случае менеджеры могут не владеть пониманием предметной области, в которой должны применять управленческое/менеджерское мастерство – и получить не просто выброшенные на ветер усилия и ресурсы, но и опасные последствия. Например, действия «эффективных менеджеров» привели к аварии на японском ядерном объекте Токаймура в 1999 году[2].
В 1999 году на предприятии, обогащавшем уран, в резервуаре началась цепная реакция, которая привела к смерти двух рабочих и облучению 667 человек. Расследование показало: за 3 года до этого пришедшие на предприятие менеджеры, хорошо знающие теорию ограничений, обнаружили, что ограничением предприятия, мешающим увеличить выпуск, является слишком медленный проход вещества (смеси закиси-окиси урана и азотной кислоты) через буферную емкость, напоминавшую стакан – высокую и узкую. Менеджеры решили, что это слишком долго, а предприятие все равно производит уран низкой степени обогащения, так что ничего страшного не случится, если они нарушат лицензированную японским Управлением науки и технологий процедуру очистки и уберут буферную емкость. Вместо этого закись-окись урана будет смешиваться вручную в 10-литровых ведрах и сразу сливать в 100-литровый отстойник.
Горе-управленцы не знали, что метод очистки создан таким не по прихоти инженеров, а потому, что наличие маленькой буферной емкости позволяло не допустить достижение критической массы, после которой начинается цепная реакция, приводящая к аварии. Не учли они и то, что предприятию может поступить заказ на переработку урана высокой степени обогащения – после чего опасность катастрофы резко возрастала. 30 сентября 1999 года к этим факторам прибавилась неопытность рабочих, которые не представляли себе, что означает работа с сырьем высокой степени обогащения. Предохранители от ошибок оказались убраны, случилась авария. Если бы представление о том, что нужно увеличить скорость выпуска предприятия любой ценой не возобладало у одних менеджеров и не поощрялось другими, все это могло бы не случиться.
Другие представления формализованы в языке не будут. Они могут «провариваться» в мозгах в виде смутных, не переведенных в текст ощущений, образов и так далее. Об этом иногда говорят как о «личном или коллективном бессознательном». Например, у вас может появиться ощущение, что новое направление бизнеса развивается «как-то не так», но что не так – вы пока объяснить не можете. Мы не будем игнорировать ощущения неправильности и связанные с ними представления. Напротив, в ходе сессий рабочего развития (самостоятельных или с наставником) мы будем учиться их «доставать», извлекать из бессознательного, переводить из образов и ощущений в текст – и затем оценивать/тестировать рациональность таких представлений. Этой операции будет посвящена значительная часть стажировки: мы не раз будем говорить о дребезге (онтологическом, системном и другом) и о том, что с ним делать.
Представления можно считать таким специальным видом моделей. Модели – это что-то такое другое, что позволяет нам судить об этом первом, не взаимодействуя с ним непосредственно. Можно сказать, что это такие специальные штуки, которые как-то отображают моделируемый объект(ы). Чаще всего модели отображают моделируемые объекты упрощенно, опуская то, что не важно для целей моделирования. Например, когда вы составляете модель компании, вы вынуждены опускать детали, касающиеся поведения отдельных сотрудников. Анатомический атлас показывает мышцы и кости, но не покажет, как нейроны в мозгах обмениваются информацией. Ваши представления – это такие цифровые модели в мозгах, которые отображают реальные объекты – но не во всей их сложности, а упрощенно и иногда даже гротескно.
Представления всегда субъективны: они принадлежат каким-то агентам (личности, команде, коллективу организации, сообществу, обществу) и соседствуют с другими представлениями этого же агента. То есть, представления агента можно представить как сеть/граф, в которой существуют множественные связи N:N, и каждое из представлений влияет на другое, только влияние одних значительно и ощутимо, а влияние других можно игнорировать. Например, влияние представлений менеджера предприятия о том, как надо тренировать собаку, на скорость выпуска трансформаторов на предприятии мы можем игнорировать. А вот воздействие представлений о том, что работать надо «от рассвета и до упора» уже не можем: оно напрямую влияет на организацию работы и способность компании достигнуть высокой производительности труда работников.
Представления появляются/зарождаются у агентов самыми разными способами. Часть из представлений буквально «впитывается из среды/контекста» в качестве неявного знания/tacit knowledge. Таким образом у людей обычно появляются представления о том, как в организации надо работать («неписаные правила»). Часть представлений может прийти из обучения, причем иногда весьма изощренным образом. Например, в математике можно разрезать шар и сложить обратно без единого зазора так, что получится шар, больше начального в 2, 10, 100, 1000 раз – и это не предел. Если личность хорошо это знает, то она может (неявным для себя образом) перенести эту операцию как «допустимую» из идеального математического мира в неидеальный физический – просто потому, что в математике же так можно (а не по какой-то рациональной причине).
Другие представления появляются у людей в силу особенностей работы мозга. Например, люди склонны бросать выполнение предыдущих задач и переключаться на вновь полученную. Почему? Потому что мозг в первую очередь «заточен» под выживание. Старые задачи – «старые вводные» – нас уже не убили, с ними можно жить. А вот новые еще убить могут, так что надо переключиться. Когда мы убегаем в лесу от хищников, это выгодная стратегия, но в бизнесе подобное поведение очень вредит. Его нужно специально корректировать, помня о том, что по умолчанию человек будет поддаваться соблазну немедленно реагировать на «новенькое» вне зависимости от того, нужно это было или нет.
Некоторые представления появляются из-за поиска социального одобрения. Например, менеджер спрашивает инженера о сроках выполнения работы. Как нужно было бы ответить, если бы инженер опирался на свое реальное расписание/график работ и оценки трудоемкости: «Выполнение этой задачи занимает 6 часов непрерывного/потокового времени/Flow Time. Сегодня я доделываю другую задачу, поэтому новая в работу пойдет только завтра. Но завтра у меня еще 2 встречи, к которым нужно подготовить информацию. Поэтому реально задача пойдет в работу наверняка только вечером, и я успею поработать над ней 2 часа. Послезавтра у меня только 1 встреча, но она утром, поэтому задача будет выполнена послезавтра лишь к концу дня – при условии, что не возникнет форс-мажоров». Но в реальности инженеры часто говорят что-то вроде «ну 6 часов надо, завтра сделаю». При этом он может понимать, что завтра сдать не получится – но ему важно сейчас получить одобрение от начальства, а там хоть трава не расти. А во многих случаях инженер еще и не рассчитал сам для себя реальное время работы, и сам в общении с менеджером полагается на свое смутное представление о том, что 6 часов должно хватить (при этом нет четкого понимания, когда и как будут выделены эти 6 часов времени). Далее оба начинают полагаться на озвученную оценку, основанную лишь на представлении, «якорятся» на нее. Завтра к концу дня оба будут недовольны: менеджер – потому что не увидит результат в нужный срок; инженер – потому что будет работать до полуночи, чтобы выдать результат, и чувствовать себя глубоко несчастным (и недооцененным). Возможно, между ними возникнет конфликт – явный или не очень. При этом ключевая причина – неверное представление о реалистичных сроках работ – так и останется «невидимой» и потому неисправимой.
Другие представления появляются благодаря опыту. Многие из таких представлений реалистичны: в конце концов, именно опыт дает нам понимание, какие модели работают, а какие – нет. Например, опытный продажник может быстрее вычислить, что клиент вряд ли купит товар/услугу, и поэтому быстрее переключится на следующего. Но иногда предыдущий опыт может создать представление с ограниченным сроком годности. Ранее уже приводился пример карьерой (актуальный и для стартапов): на старте «работать как можно больше», «предпринимать как можно больше усилий, пробовать разное» действительно дает результат. За счет большого числа разнообразных экспериментов удается «нащупать» подходящую бизнес-модель и сделать востребованный минимальный продукт/MVP (стартапу), получить резкий рост мастерства (личности). Однако когда связка «бизнес-модель и продукт» найдена, хаотичные эксперименты надо прекращать, вместо них переходить к более упорядоченной деятельности (рывок закончился, надо учиться применять как можно больше полученные знания). Представление о том, что главное – побольше усилий, а результат придет сам, больше не дает нужного эффекта! Срок годности представления истек, ситуация изменилась. Появился разрыв между представлением о мире/действительностью и реальностью.
Какими бы ни были ваши представления и представления вашей команды, их надо будет вытаскивать во внимание, формализовывать и «заземлять», чтобы они не отличались сильно от реальности. Тогда вы сможете рационально выбирать методы работы, организовывать их применение – и чаще получать нужный результат. Пока представление не заземлено, не приведены данные реального мира, показывающие, что разрыва между представлением о мире/действительностью и реальностью нет, мы рискуем принять неправильное решение.
Реальность – это происходящее в реальном физическом мире, то, что можно пощупать, потрогать, замерить. Наши представления о мире требуется «заземлять»/ground, чтобы они стали как можно реалистичнее (опирались на реальность, а не на другие, непонятно откуда взявшиеся представления). От представлений мы избавиться не можем, но можем повысить их качество. Когда мы говорим об используемых клиентами релизах; о работающих в шахтах ленточных конвейерах; о реальной физической скорости работы, выраженной в штуках за единицу времени, о результатах экспериментов, мы говорим о реальности. Когда мы говорим магическими заклинаниями вроде «цифровая трансформация», «повышение производительности труда» или «мы производим оборудование» (непонятно какое), мы говорим очень абстрактно и не имеем дело с реальностью. Чтобы определить, имеем ли мы дело с реальностью, придется привести подтверждения – реальные данные. Об этом поговорим дальше.
Вы можете описать то, что происходит в реальности, и тогда получите на выходе описание реальности. Описание нельзя путать с реальностью: как команда в реальном мире выпускала релиз – это реальность, а отчет о выпущенном релизе лишь описывает эту реальность. Между тем, что происходило в реальности, и тем, что описано, тоже могут возникнуть разрывы/зазоры. Их надо устранять, проверяя, что реально происходило. Идея Data-Driven Development (разработки, основанной на управлении данным), базируется ровно на этом: мы признаём, что наши представления о происходящем могут врать, и используем измерения, чтобы скорректировать интуитивные представления о происходящем. Например, при составлении гипотез о возможных причинах отсутствия востребованного товара на полке супермаркета команда посчитала, что причина «снижение цены» наиболее существенная/важная, а оказалось, что причина «дефицит товара в распределительном центре» может быть даже важнее[3].
Но существует еще и другая категория/группа/класс описаний – «нормативные описания». С ними хорошо знакомы заводы, работающие по ГОСТам или иным нормативам. Например, ГОСТ 7746–2015 «Трансформаторы тока»[4] описывает, какие существуют классы трансформаторов, какие характеристики должны быть у конкретного физического объекта «трансформатор номер 345-543 на производстве Х», чтобы его можно было а) назвать трансформатором тока, а не трансформатором напряжения или сварочным аппаратом, б) определить, к какому подклассу из класса трансформаторов тока этот физический объект можно отнести, в) какие методы создания (например, методы контроля) следует применять.
Но нормативные описания существуют не только в виде ГОСТов и стандартов! На самом деле нормативная информация содержится и в учебниках по менеджменту или продажам, и в корпоративных базах знаний. Везде, где вы видите предписание, как надо действовать (желательно с объяснением, почему именно так), вы имеете дело с нормативными описаниями. Из них удобно черпать проверенные модели: обычно в учебниках и стандартах содержится «выжимка» из чужого опыта создания систем / применения различных методов деятельности. Не нужно переизобретать велосипед, можно взять модели, аккуратно «заземлить» их на вашу реальность и посмотреть на результаты: вы можете буквально сэкономить себе время. К сожалению, в некоторых предметных областях (например, менеджменте или продажах) этим (довольно дешевым) способом избежать явных ошибок пользуются не всегда. О том, как выбрать хорошие нормативные описания, мы еще поговорим далее в ходе стажировки.