@importknig
Перевод этой книги подготовлен сообществом "Книжный импорт".
Каждые несколько дней в нём выходят любительские переводы новых зарубежных книг в жанре non-fiction, которые скорее всего никогда не будут официально изданы в России.
Все переводы распространяются бесплатно и в ознакомительных целях среди подписчиков сообщества.
Подпишитесь на нас в Telegram: https://t.me/importknig
Йохен Реб & Шенхуа Луань & Герд Гигеренцер «Умный менеджмент. Как простые эвристики помогают лидерам принимать правильные решения в неопределенном мире»
Оглавление
Часть I
1 То, чему вас (скорее всего) не научат в бизнес-школе
2 Почему эвристика?
3 Набор адаптивных инструментов
Часть II
4 Наем и увольнение
5 Стратегия
6 Инновации
7 Переговоры в реальном мире
8 Создание лучших команд и сообществ
9 Набор инструментов для адаптации лидеров
Часть III
10 Сила интуиции
11 Создание культуры принятия разумных решений
12 Искусственный интеллект и психологическая разведка
13 То, чему вы должны научиться в бизнес-школе
Глоссарий
Часть
I
1 То, чему вас (скорее всего) не научат в бизнес-школе
Помните пандемию COVID-19, последующее нарушение глобальных цепочек поставок и вызванный этим дефицит товаров? До пандемии многие учреждения цеплялись за иллюзию определенности - веру в то, что мир более определен, чем он есть на самом деле. После десятилетий, в течение которых мы придерживались предположения, что все риски можно предвидеть, количественно оценить и контролировать, в корпоративные и государственные структуры вновь приходит осознание реальности неопределенности. Различие между риском и неопределенностью лежит в основе принятия эффективных решений с помощью умной эвристики.
В бизнес-школах учат многим навыкам, но, как правило, упускают некоторые из самых полезных, когда речь идет о принятии решений. Это упущение не случайно. Курсы по менеджменту, лидерству и финансам учат начинающих менеджеров, что рациональное принятие решений означает выбор альтернативы с наибольшей ожидаемой полезностью, что требует предвидения всех возможных последствий каждого потенциального варианта. Хорошие менеджеры, как говорится, ищут все подходящие варианты, тщательно анализируют все возможные последствия, взвешивают полезности по вероятностям и вычисляют, какой вариант максимизирует ожидаемую полезность. Во всем мире в бизнес-школах этой процедуре обучают легионы студентов. Утверждение "чем больше, тем лучше" превратилось в статью веры: предполагается, что больше данных, больше обработки информации и больше анализа улучшат процесс принятия решений.
Когда-то давно Бенджамин Франклин посоветовал своему племяннику, который подумывал о женитьбе: Если сомневаетесь, перечислите плюсы и минусы всех вариантов, взвесьте их и сделайте расчет; в противном случае вы никогда не женитесь. 1 Однако мало кто выбирает себе партнера, делая расчет, и это вполне справедливо. Поиск подходящего партнера сопряжен с высокой степенью неопределенности, о чем свидетельствует количество разводов. Когда речь идет о браке, невозможно предугадать все возможные последствия, не говоря уже об их точной вероятности. То же самое происходит и в бизнесе: невозможно предугадать все возможные последствия выхода на зарубежный рынок, приобретения компании или найма нового генерального директора.
В общем, процедура максимизации ожидаемой полезности, которой учат в бизнес-школах и которую пропагандировал Бенджамин Франклин, полезна в стабильных, четко определенных ситуациях, когда ничего неожиданного не происходит. Однако руководители компаний работают во все более изменчивом, неопределенном, сложном и неоднозначном мире (VUCA). Здесь советы собирать всю информацию, рассматривать все варианты и предвидеть все возможные последствия и связанные с ними вероятности малоэффективны. Он создает иллюзию уверенности.
Тем не менее, менеджеры регулярно решают, кого нанять, когда завершить проект и приобрести другую компанию. Чтобы принять эти решения, они полагаются на набор инструментов, называемых эвристикой. Удивительно, но в бизнес-школах редко обучают студентов тому, как использовать эти мощные инструменты для принятия разумных решений. Вместо этого, если эвристика вообще упоминается, ее представляют как нечто, чего следует избегать в пользу более сложных стратегий принятия решений. Научно-популярные книги повторяют этот негативный взгляд и склонны приписывать (задним числом) всевозможные бедствия, от ожирения до финансовых кризисов, "эвристике и предубеждениям". 2 В этой книге мы поделимся с вами более позитивным, реалистичным и практичным взглядом и дадим систематическое введение в науку и искусство принятия эвристических решений.
Эвристика - это простое правило, которое позволяет принимать решения быстро, экономно и точно. Эвристики являются необходимыми инструментами в ситуациях неопределенности (т. е. когда условия, необходимые для максимизации полезности, отсутствуют). Различие между ситуациями риска, когда максимизация возможна, и ситуациями неопределенности, когда она невозможна, восходит к экономисту Фрэнку Найту. 3 С тех пор она упоминается практически в каждом учебнике по экономике, но впоследствии игнорируется. Здесь мы уделяем неопределенности то внимание, которого она заслуживает, и, следовательно, серьезно относимся к эвристике.
Вначале мы познакомимся с тремя лауреатами Нобелевской премии по экономике. Что они думали о принятии решений? И как они на самом деле принимали свои решения?
Герберт Саймон и сатисфакция
В 1978 году Герберт А. Саймон был удостоен Нобелевской премии по экономическим наукам "за его новаторские исследования процесса принятия решений в экономических организациях". 4 Процесс принятия решений может определить подъем или падение организации. Поразительно, однако, что этот самый процесс редко рассматривается в теориях организаций и экономики. Вместо этого экономическая теория утверждает, что менеджеры ведут себя так, будто максимизируют свою ожидаемую полезность, независимо от того, как они принимают решения. Саймон отверг предположение классической теории о том, что руководители являются всезнающими максимизаторами прибыли или полезности, и подчеркнул полное отсутствие доказательств того, что теория описывает, как на самом деле принимаются решения. Отвечая на подобную критику, Милтон Фридман в 1953 году знаменито заявил, что не имеет значения, описывает ли ожидаемая максимизация полезности процесс принятия решений или нет; это просто инструмент для предсказания поведения, и все, что имеет значение, - это точность предсказания.
Однако обзор пятидесятилетних исследований функций полезности - в том числе функций полезности дохода, функций полезности богатства и функции ценности в теории перспектив - показал, что способность функций полезности "предсказывать вне выборки находится в диапазоне от слабой до несуществующей". 5 Этот вывод подтверждает критику Саймона о том, что теория ожидаемой полезности не только не описывает, как принимаются решения, но и является слишком неопределенной и гибкой, чтобы хорошо предсказывать.
Вне выборки означает, что прогнозы делаются за пределами данных, использованных для создания модели. В отличие от этого, полезность и другие сложные модели часто проверяются путем простого подбора их параметров к уже известным данным о выборе. Иногда ошибочно говорят, что эти модели "предсказывают" решения, в то время
