Если развитие науки начиная с XVII века проходило под знаком детерминизма, то сложность как предмет исследования возникла в XX веке; соответствующие исследования значительно ускорились с того момента, когда в конце XX века теория сложности выделилась в отдельную научную дисциплину. Физик-теоретик Стивен Хокинг утверждал, что XXI век будет веком сложности [Chui 2000].

Развитие теории сложности – хорошая новость для руководителей, лидеров команд и менеджеров проектов (а также всех прочих «лидеров» и «менеджеров»), работающих в компаниях, создающих ПО. Это означает, что возник научный подход к исследованию сложных систем, включая проблемы разработки программного обеспечения и управления организациями в целом. И хотя для меня момент истины опоздал ровно на 10 миллионов евро, я согласен со Стивеном Хокингом, что представление о сложности – ключевая парадигма XXI века.

К сожалению, применяя теорию сложности к решению конкретных проблем, мы постоянно сталкиваемся с определенным неудобством: наш мозг предпочитает видеть простые причинно-следственные связи и игнорировать сложность. В своей статье «Рожденные верить: Как наш мозг создает богов» [Brooks 2009] автор показывает, что человеческий мозг чрезмерно ориентирован на установление причинно-следственных связей, что заставляет нас видеть их даже там, где их нет. Как отмечается в статье, дети думают, что острые скалы созданы для того, чтобы о них могли чесаться животные, а реки – чтобы по ним можно было плавать на лодках. По всей видимости, устройство человеческого мозга заставляет нас повсюду усматривать целеполагание и причинно-следственные связи, даже если для этого нет никаких оснований.

Наш мозг жестко запрограммирован отдавать предпочтение «линейному мышлению» (представлению о предсказуемости следствий, если известны причины) перед «нелинейным» (гипотезой, что в реальности все обстоит гораздо сложнее). Мы привыкли считать, что события от начала и до конца разворачиваются линейно. В школе нас учат решать линейные уравнения, а более часто встречающиеся на практике нелинейные игнорируются просто потому, что справиться с ними гораздо труднее. Нам легче принять утверждение «это сделал он», чем утверждение «некоторые вещи просто случаются». Если в наличии проблема B, то мы предполагаем, что ее причиной стало событие A. Причиной финансового кризиса стали банкиры; в сокращении числа рабочих мест виноваты иммигранты; в плохой атмосфере в компании виноват менеджер; таяние полярных льдов вызвано выбросами CO2; проектной группе не удалось уложиться в отведенные сроки из-за того, что кто-то плохо работал. Линейное мышление воспринимает мир как пространство, наполненное легкообъяснимыми событиями, вызванными простыми причинами и имеющими простые следствия. Джеральд Вайнберг называет это ошибкой причинности [Weinberg 1992: 90].

Наша мыслительная зависимость от детерминизма заставляет людей искать способы контроля, которые позволили бы обеспечить наступление желательных событий и ненаступление нежелательных. В конце концов, если известно, что ситуация A имеет своим результатом событие B, а ситуация Á – событие C, при этом C лучше, чем B, то всего-навсего надо заставить A превратиться в Á, и все будет хорошо. Так по крайней мере часто кажется.

Инженеры и другие люди с техническим складом ума особенно восприимчивы к идеям, базирующимся на идее управляемости. Именно инженеры создали научный менеджмент, основанный на отдаче распоряжений и контроле их исполнения, который всецело господствовал с начала XX века. И именно они придумали системы контроля, которые до сих пор существуют во многих организациях [Stacey 2000a: 7]. Сейчас уже всем известно, что системы контроля эффективны, только если речь идет о повторяющихся операциях, не требующих особых размышлений. Но они не работают в ситуациях, когда необходим творческий подход при разработке новых продуктов! Поэтому было бы только справедливо, если бы инженеры и вытащили нас из того управленческого болота, в которое они нас в свое время затянули.

Детерминизм в управлении побуждает менеджеров искать причины, которые привели бы к получению точно такого результата, который им необходим, путем предварительного проектирования этого результата и детального планирования сверху вниз. Чем крупнее организация, тем больше усилий затрачивается на анализ поведения ее составных частей с целью заставить их взаимодействовать так, чтобы в результате поставленные цели были достигнуты.

Прежде и я охотно создавал себе мир иллюзий, основанный на предварительном проектировании и планировании сверху вниз. Мой бизнес-план (который, кстати, был даже отмечен профессиональными премиями) состоял из 30 страниц тщательно выверенной чепухи. В нем в деталях было расписано, как мы разбогатеем. В тот момент мы верили в этот бизнес-план. В конце концов, поскольку его разработал я, как он мог быть неправильным?

Подход, в рамках которого систему разбирают на части, а затем изучают взаимодействие этих частей, чтобы понять, как работает целое, называется редукционизмом. Суть подхода в том, что «явления могут быть исчерпывающе объяснены в терминах других, более фундаментальных явлений». Мы можем разобрать самолет на детали и увидеть, как он функционирует, изучив каждый винтик; мы можем понять, как работает компьютерная программа, проанализировав ее код; в настоящее время ученые пытаются изучать болезни и врожденные дефекты, анализируя геном человека в надежде идентифицировать отдельные гены, ответственные за те или иные проблемы.

Редукционистский подход хорош только до определенного предела (рис. 1.2). После многолетних исследований ученые все еще не понимают, как работает сознание. Несмотря на созданные за последние сто с лишним лет многочисленные теории, экономисты так и не смогли предложить модель, которая позволяла бы достоверно предсказывать экономические кризисы. Многочисленные теории изменения климата дают совершенно разные прогнозы последствий глобального потепления. И хотя нет недостатка в методиках, моделирующих процесс разработки программного обеспечения, тем не менее во всем мире множество проектов все еще наталкиваются на непредвиденные проблемы. Живые организмы, сознание человека, экономика, изменение климата и проекты по разработке ПО – все эти системы устроены таким образом, что их поведение невозможно предсказать путем деконструкции и изучения компонентов по отдельности.

Холизм как теория предполагает, что поведение системы несводимо к сумме поведений ее отдельных частей, а напротив, решающим образом определяется ее свойствами как единого целого. Этот подход часто воспринимают как противоположность редукционизму, хотя ученые, исследующие такие системы, полагают, что сложность будет связующим звеном между обоими подходами и каждый из них необходим, но недостаточен [Corning 2002: 69].