Юрген Аппело - Agile-менеджмент. Лидерство и управление командами

Читая литературу, посвященную проблемам улучшения процессов или повышения качества, с неизбежностью наталкиваешься на те или иные модели. Вообще в этом бизнесе моделей такое множество, что меня не удивило бы появление модельного агентства. Большая часть выглядит весьма привлекательно на картинках. Однако при знакомстве с ними возникает впечатление, что им не хватает глубины.

В таблице 15.1 в обобщенном виде показаны пять наиболее известных моделей улучшения. Я называю этот обобщенный процесс простым линейным процессом улучшения (SLIP, Simple Linear Improvement Process). Он предусматривает восемь этапов.

ПРИМЕЧАНИЕ: я сам составил приведенную здесь таблицу соответствий между распространенными моделями других авторов и моей собственной, поэтому она субъективна. У других сравнение этих моделей могло бы выглядеть иначе.

Вполне очевидно, что все эти модели имеют сходную логику, и в том виде, как это показано у меня, предполагают выполнение восьми этапов:

1. Мы анализируем текущую ситуацию и определяем, в чем состоит самая насущная проблема. (Например, мы толстеем.)

2. Формулируем цель, достижение которой поможет нам выбраться из данной проблемной ситуации. (Хотим похудеть на четыре килограмма.)

3. Выбираем показатель, по которому будем судить о том, удалось ли нам этой цели достичь. (Достаем с чердака старые весы.)

4. Определяем желательное улучшение в поведении, которое продвинет нас к поставленной цели. (Решаем делать пробежки и есть более здоровую пищу.)

5. Проводим внедрение, желательно в рамках небольшого контролируемого эксперимента. (Покупаем кулинарную книгу и кроссовки.)

6. Затем следует этап повседневного исполнения, результаты которого подвергаются измерениям. (Ежедневно бегаем и едим здоровую пищу.)

7. Проводим анализпроведенных измерений, чтобы узнать, наступили ли желаемые улучшения. (О боже, всего полкило за три недели?)

8. И наконец, в результате проведенного анализа у нас появляется новая информация – как о проблеме, так и об эффективности применяемого решения и используемых показателях. Эту информацию мы можем использовать при следующей итерации. (Внезапно выясняется, что старые весы все это время показывали неверный вес.)

Завершив этап 8, мы возвращаемся к этапу 1 – либо для того, чтобы убедиться, что проблема все еще существует (лишний вес никуда не делся), либо чтобы решить новую, более насущную проблему (купить новые весы).

Работая с такими моделями улучшений, люди исходят из неявной гипотезы, что каждая итерация, в принципе, должна улучшать текущее состояние системы. Намеренно или нет, все модели этого типа шаг за шагом прокладывают линейный маршрут по адаптивному ландшафту. При этом предполагается, что каждый шаг приводит к улучшению нашего положения в адаптивном ландшафте, повышая нашу приспособленность и уменьшая объем талии.

Адаптивные ландшафты далеко не всегда способствуют линейным изменениям. Осуществляя пошаговые улучшения, легко застрять в точке локального оптимума. Но как перейти из состояния, когда уже достигнута определенная эффективность, в состояние, где эта эффективность гораздо выше, если между этими точками сплошные овраги (см. рис. 15.1)?

Это стандартная проблема для многих программ улучшения. В результате возникают фразы вроде «шаг назад – два шага вперед» или «прежде чем станет лучше, временно будет хуже». Адаптивная прогулка сложной системы по адаптивному ландшафту не всегда проста. Стандартные процессные модели не принимают во внимание (по крайней мере в явном виде) тот факт, что множественные итерации, даже если они, по идее, должны способствовать движению в правильном направлении , могут сделать ситуацию только хуже . Хочется верить, что ненадолго.

Эта особенность изменений – отсутствие линейности – вторая причина, почему большинство методологий «управления изменениями» неэффективны. Неизбежные попытки втиснуть непредсказуемость в рамки линейных подходов оказывают разрушительное воздействие на управление жизненными циклами продуктов, циклы разработки систем и тому подобное. ‹…› Теория бизнеса переполнена моделями жизненных циклов продукта, большинство из которых не в состоянии описать нелинейную и непредсказуемую природу этих циклов, особенно в условиях, когда рынки, запросы потребителей, бизнес и экономика в целом постоянно усложняются [95].