Карл хотел иметь стратегию, основанную на логическом процессе, которую можно было бы отстаивать перед советом директоров или даже в суде. И он желал, чтобы я подтвердил совету директоров, что стратегии дифференциации и времени вывода нового продукта на рынок разумны, имеют хорошие шансы обеспечить рентабельность активов в 9 % и рост продаж на 10 % в год. Естественно, я не мог этого сделать, поскольку стратегия Карла не имела ничего общего с проблемами, с которыми столкнулась компания.
Основные проблемы Paradigm заключались в том, что у нее не было эффективного контроля над производством, а ее крупнейшими клиентами оказались медленнорастущие организации. Как только мы установили это и сосредоточились на соответствующих вопросах, группа стала генерировать идеи, как с ними справиться. За несколько месяцев Карл Ланг разработал разумную стратегию, в которой маркетинг и продажи передавались более мелким растущим компаниям, а производственная деятельность подразделялась на стандартные и специальные продукты. Мой вклад заключался в том, чтобы заставить их смотреть на реальные проблемы, а не финансовые цели и общие стратегии.
Дедуктивный вывод или разработка
Карл Ланг пытался вывести стратегию из стратегических «принципов», таких, которые описаны в модели «Пять конкурентных сил» Майкла Портера или в «Стратегии голубого океана» Кима и Моборна[20]. Но такие принципы призваны привлечь внимание к тому, что может быть важно в той или иной ситуации. Они не указывают (и не могут указывать) на конкретные действия.
Другие пытаются вывести стратегии из желаемых целевых характеристик, таких как «рост прибыли на 20 % ежегодно в течение ближайших пяти лет». Это не работает, ведь цель сама по себе не подразумевает действия. Если вы начнете добавлять нюансы, например «сосредоточение на самых крупных потенциальных клиентах», то предлагаемое действие повлечет сложный набор скрытых последствий, зависящих от проблемы. Почему мы не занимаемся крупными клиентами? Почему это труднее? Какие изменения необходимо внести, чтобы продавать крупным клиентам?
Чтобы четче увидеть проблемы, полезно углубиться в разницу между дедуктивным умозаключением и разработкой.
Все мы знакомы с дедуктивными умозаключениями, впервые формализованными Евклидом в работе «Начала» (примерно 300 г. до н. э.). В школе мы изучаем его аксиомы геометрии (два объекта, равные третьему, равны между собой; все прямые углы равны и т. д.) и учимся выводить из них геометрические взаимосвязи. Идея дедуктивного вывода близка идее самой логики. Из определенных предположений вытекают другие утверждения и факты.
Располагая ньютоновским законом всемирного тяготения и зная положение Марса и Земли и их орбиты, можно вывести скорость, которую должен набрать космический корабль, чтобы покинуть нашу планету и добраться до Марса. Располагая данными о музыкальных записях, что вы слушали, сетевой сервис может сделать грамотное предположение о том, что вы пожелаете послушать дальше[21]. Дедукция – один из самых мощных инструментов рассуждения, созданных нашей цивилизацией; особенно ощутимы ее успехи в математике и физике.
После того как атомная бомба показала, что физики, пишущие на доске, способны взрывать города, экономисты и представители других социальных наук переключили внимание с изучения реального поведения на создание дедуктивной системы, как это сделали физики. Один из результатов – современная экономика, которая имела мало общего с реальным поведением. В ней все люди и компании действуют, чтобы повысить свою ожидаемую выгоду, или «полезность», поскольку она не обязательно измеряется в деньгах.
Герберт Саймон получил в 1978 г. Нобелевскую премию по экономике, заметив, что – вопреки современной экономической теории – люди на самом деле при выборе не занимаются максимизацией. Они вовсе не такие идеально рациональные существа, какими их представляет экономика. Их рациональность ограничена. Разумеется, это было очевидно всем, кроме ученых.
Люди делают локальные умозаключения о том, какие действия немного улучшат их ситуацию в данный момент. Саймон обнаружил, что более квалифицированные шахматисты способны распознавать больше закономерностей, чем слабые. Они имеют доступ к более широкому кругу сложных ситуаций и возможных ответов. Когда шахматные эксперты выражали свои мысли словами, оказалось, что они на самом деле не могут объяснить систему своего мышления. «Мое внимание привлекает ход Фb5…» – скажет кто-нибудь, не в силах объяснить, как он определил ключ в данной ситуации.
В целом экономистов раздражало, что Саймон получил премию «по экономике». Большинство отказалось от изучения реального поведения в пользу вывода действий из своих сложных математических систем.
Нам важно, что Герберт Саймон был очарован разницей между выводом и разработкой. Он объяснял, что нормальная наука стремится постичь реальный мир, а «с другой стороны, разработка связана с тем, какими вещи должны быть», чтобы отвечать целям человека. Особенно меня поразили его взгляды на мою карьеру в сфере профессионального образования. Он заметил, что «по иронии судьбы в этом столетии» естественные науки вытеснили проектирование и разработки из программ профессиональных учебных заведений. Он отмечал, что «инженерные училища и факультеты постепенно стали физическими и математическими; медицинские училища и институты – биологическими; бизнес-школы превратились в школы конечной математики»[22].
Мой жизненный опыт подтверждает замечание Саймона о том, что в профессиональных учебных заведениях разработки и проектирование заменяются выводами. Для ученых, которые сейчас работают в лучших профессиональных школах, проектирование и разработка – что-то вроде занятий в мастерских типа ремонта автомобилей или сварки: деятельность, далекая от респектабельных занятий вроде математического моделирования случайных процессов и статистического анализа систематической ошибки отбора[23].
Изучая маркетинг в большинстве программ, дающих степень магистра делового администрирования (MBA), вы познакомитесь с теорией поведения потребителей и концепцией сегментов рынка, но будете плохо представлять себе разнообразие маркетинговых программ реальных компаний. Учащиеся обнаружат, что не могут вывести реальную маркетинговую программу из теории поведения потребителей.
Изучая финансы, вы получите много теоретических знаний о стоимости ценных бумаг, но, если вы хотите стать инвестиционным банкиром, вам придется отправиться куда-то еще, чтобы узнать о захватывающей сложности структур реальных сделок. Вы не можете вывести структуру сделки из теории финансов.
Если вы пройдете курс MBA по стратегии, то познакомитесь с несколькими классическими историями успеха деловых стратегий. Но ваш преподаватель будет использовать эти случаи как примеры своих любимых концепций из экономики промышленных организаций. И снова вы не сможете вывести хорошую стратегию из теории. Большая часть разработки и проектирования – сочетание воображения и знаний о множестве других проектов и копирование некоторых их элементов. Проблема современных профессиональных технических и бизнес-школ в том, что вы не узнаете об этом разнообразии проектов и разработок, если будете заниматься исключительно дедуктивной логикой.
Когда я был четверокурсником Калифорнийского университета в Беркли и изучал электротехнику, меня интересовали крупные энергосистемы – большие турбогенераторы, которые снабжали всех электроэнергией. У меня был всего один курс по генераторам и двигателям. Профессор заставлял нас заниматься тензорным анализом[24]. Мы даже никогда не видели изображения генератора. Идея заключалась в том, что с помощью тензорной математики можно смоделировать некоторые характеристики выходной мощности генераторов. Однако анализ такого рода не дает ни малейшего представления о том, что такое генератор или как его спроектировать и построить. Это математика, а не инженерия. Я переключился на проектирование компьютеров, а потом на системы управления с обратной связью, поскольку эти темы реально содержали небольшие объемы проектирования и разработки.
