Кристиан Буш - Неслучайная случайность. Как управлять удачей и что такое серендипность

Размышляя над решением проблем, мы обычно мыслим линейно [77]. Не так важно, что перед нами – рабочая задача, учебная или домашняя проблема или что-либо еще, – обыкновенно мы разделяем это на несколько этапов и действуем в определенном порядке:

1. Определить и сформулировать проблему/потребность.

2. Попытаться решить ее:

a) либо сосредоточившись на решении конкретной проблемы;

б) либо постепенно переопределяя или заново формулируя проблему по мере поступления новой информации [78] См., например: Kurup et al., 2011; Smith and Eppinger, 1997; Thomke and Fujimoto, 2000; Volkema, 1983; von Hippel and von Krogh, 2016. .

Предположим, вы страдаете приступами головной боли. Существует быстрое решение (болеутоляющее), но врач порекомендует вам пройти обследование, чтобы понять, что на самом деле вызывает эти приступы. В таких областях, как медицина, имеется ясный и четкий процесс поиска первопричин. Настоящей проблемой может оказаться не сама головная боль, а вызывающая ее инфекция [79] Emirbayer and Mische, 1998; Schwenk and Thomas, 1983; von Hippel and von Krogh, 2016. .

Итак, врач использует способ, приближенный к «пять почему» Тоёды, и все глубже погружается в поиск корня проблемы. Затем, когда он выявит настоящую причину, будут вылечены и сопутствующие симптомы – например, головная боль, как в нашем примере.

«Поисковая стратегия» врача поначалу будет направлена на определение множества вероятных заболеваний. Скорее всего, он спросит о сопутствующих симптомах, а также о том, не ударялись ли вы недавно головой или, может, не имеете ли вы привычки выпивать по вечерам и в каком количестве. Далее процесс диагностики становится все глубже в зависимости от того, куда ведут ответы, и наконец приближается к наиболее вероятному решению, пусть и не всегда верному [80] Главная задача состоит в том, чтобы выявить эффективность и результативность поисковых стратегий («экономика поиска»), которые обычно основаны на алгоритмах удовлетворения , а не оптимизации , учитывая ограниченность ресурсов (в нашем случае – время врача) и сложность проблемы (см.: Fleming and Sorenson, 2004; Garriga et al., 2013; Laursen and Salter, 2006). . Это типичный «туннельный подход» – сужение области вероятностей для приближения к решению. Этот метод представляет собой наиболее распространенный путь решения проблем как для отдельных людей, так и для компаний.

Отдел маркетинга может обнаружить нишу на рынке – некую потребность покупателей, которую не удовлетворяют существующие продукты. Отсюда следует то, что называют постановкой задачи : «Что удовлетворит их потребность?» Затем эту задачу передают разработчикам, и они придумывают для компании продукт на продажу, который (предположительно) закроет потребность покупателей. Четко сформулированная постановка задачи полезна – она позволяет определить ясную цель, то, на чем необходимо сфокусироваться, и то, какие потребуются измерения и стимулы. Благодаря ей можно передавать задачу другим подразделениям, например отдельной группе разработчиков. А еще она позволяет заранее насладиться чувством, что проблема решена.

Однако не все вопросы разрешаются так легко. Американский ученый Герберт Саймон выделил два основных вида проблем: «хорошо структурированные» и «слабо структурированные» [81] Simon, 1977. . Хорошо структурированные проблемы – то есть те, которые можно четко разграничить, – могут быть решены при помощи алгоритмов и процедур, описанных выше в медицинском примере [82]. И все же этот невероятно эффективный метод решения задач далеко не так хорош для решения слабоструктурированных проблем, которые часто невозможно четко определить – по крайней мере поначалу. А еще он может ограничить серендипность. Недавние исследования показали, что если вы определяете проблему слишком узко, то сразу ограничиваете поле возможных ответов и можете просто не найти тот ответ, который являлся бы и ценным, и творческим [83].

Есть и другая причина того, что слишком конкретный вопрос порой не позволяет обнаружить наиболее эффективное решение (или даже не одно). Человек или организация, столкнувшиеся с проблемой, редко могут предоставить всю возможную информацию о том, что им действительно нужно. Часто по мере изучения вопроса появляются новые данные [84]. Это становится настоящей проблемой в случае, когда тот, кто формулирует проблему, и тот, кто ее решает, разделены, например, организационными преградами. В этом случае тем, кто ищет решение, недоступна возможность увидеть другие потенциальные потребности или проблемы, и находить лучшие решения становится намного сложнее. Как часто вы могли наблюдать, как IT-отдел компании решает проблему, но при этом накладывает раздражающее ограничение на то, как вы можете работать, или даже создает совершенно новую проблему? И дело здесь не в том, что специалисты работают плохо, – просто тем, кто должен решить проблему, слишком сузили задачу и не позволили взглянуть на картину целиком.