Существует несколько крупных публичных рынков предсказаний, таких как PredictIt, который занимается политическими прогнозами вышеописанным способом. Хотя этот рынок успешно предсказал многие результаты выборов по всему миру, в 2016 году он не смог правильно предсказать как выборы Дональда Трампа, так и голосование по Брекситу в Великобритании. Ретроспективный анализ показал, что мнения были, очевидно, недостаточно разнообразными и участники рынка предсказаний, вероятно, имели мало прямых контактов со сторонниками Трампа или Брексита. Кроме того, предсказатели оперировали недостаточно независимо, на них влияли изначально высокие ставки против Трампа и Брексита^[74].

Другой проект, который называется «Здравый смысл»^[75], краудсорсит предсказания мировых событий. Его соучредитель Филип Тетлок изучил тысячи участников и обнаружил сверхпрогнозистов, которые неоднократно совершали прекрасные прогнозы. Эти сверхпрогнозисты неизменно побеждают ведущие мировые разведывательные службы в своих предсказаниях мировых событий, хотя у них нет засекреченных сведений, к которым разведка имеет доступ!

В книге под названием «Сверхпрогнозы»^[76] Тетлок исследует характеристики, позволяющие сверхпрогнозистам делать такие точные прогнозы. Как водится, эти характеристики полезно развивать в себе каждому:

 Интеллект: мыслительные способности крайне важны, особенно способность входить в новую сферу и быстро набирать в ней скорость.

 Экспертные знания в определенной области: хотя вы можете изучать определенную область на лету, чем больше вы о ней знаете, тем сильнее вам это поможет.

 Практика: хорошие прогнозы, по-видимому, это навык, который со временем можно оттачивать и улучшать.

 Работа в команде: группы людей могут превзойти в результативности индивидов, если будут избегать группового мышления.

 Открытость:

люди, готовые оспаривать собственные убеждения, склонны делать более точные прогнозы.

 Обучение на вероятностях из прошлого: люди, которые изучили вероятности аналогичных ситуаций в прошлом, лучше оценивают текущую вероятность, избегая ошибки базового процента.

 Умение не спешить: чем дольше люди думали над прогнозом, тем лучше у них получалось.

 Пересмотр прогнозов: прогнозисты, которые постоянно пересматривали свои прогнозы на основе новой информации, успешно избегали искажения подтверждения.

Использование рынков предсказаний и техник сверхпрогнозистов улучшит ваш анализ сценариев, сделав его точнее и сконцентрировав его на событиях, которые на самом деле более вероятны. Как мы уже разобрали, многие непредсказуемые перемены неизбежно произойдут. Но овладев ментальными моделями из этой главы, вы будете лучше подготовлены к изменениям.

Даже если вы не сможете в точности предсказать то, что произойдет, нарисуйте в своем воображении похожие сценарии и подготовьтесь к ним.

В этой главе мы увидели множество моделей для принятия решений, превосходящих простой список «за» и «против», с которого мы начали. Когда вы приходите к решению, используя одну или несколько из этих ментальных моделей, хорошим последним шагом будет создание обоснования – документа, в котором изложены причины вашего решения.

Этот процесс является формой начала с основ. Вы раскладываете свои предпосылки (основы) и объясняете, как они ведут к вашему выводу (решению). Вы обосновываете свое решение. Этот крайне важный шаг поможет обнаружить дыры в процессе принятия решений. Вдобавок обоснование является отправной точкой для обсуждения решения с вашими коллегами.

Обоснование может быть очень коротким и неформальным (несколько абзацев) или чрезвычайно подробным и официальным (массивный отчет) и часто сопровождается презентацией. В своей окончательной форме оно используется, чтобы убеждать других (или себя!), что решение правильное. Используя ментальные модели из этой главы, вы составите убедительные обоснования, которые помогут вам и вашей организации принимать отличные решения.

И это полезно не только для бизнеса. Мы начали эту главу с обсуждения потенциальных карьерных перемен. С новыми знаниями вы можете подойти к той же самой проблеме гораздо более подготовленными. Например, проведите анализ сценариев, чтобы прояснить и представить, как развернутся для вас различные варианты карьерного роста. Затем систематически проанализируйте лучшие карьерные пути с помощью численного анализа затрат и выгод или с использованием дерева решений, если какой-то выбор по своей натуре более вероятен. Затем можно собрать все это вместе в сжатое обоснование вашего следующего карьерного шага.

Основные идеи

• Когда возникает искушение использовать список «за» и «против», сделайте шаг вперед к анализу затрат и выгод или дереву решений в зависимости от обстоятельств.

• Делая какие-либо количественные оценки, проведите анализ чувствительности по всем входным данным, чтобы найти ключевые движущие силы и оценить, где вам нужно уточнить свои предположения. Обращайте особое внимание на любую ставку дисконтирования.

• Опасайтесь «черных лебедей» и неизвестного неизвестного. Используйте системное мышление и анализ сценариев для их выявления и оценки их влияния.

• Для действительно сложных систем или масштабных решений создайте симуляции, которые помогут лучше оценить, что произойдет при разных сценариях.

• Остерегайтесь слепых пятен, вызванных групповым мышлением. Подумайте о техниках дивергентного и латерального мышления при работе с группами, включая поиск более разнообразных точек зрения.

• Старайтесь понять глобальный оптимум в любой системе и ищите решения, которые приближают вас к нему.

Глава 7

Конфликты

В конфликтных ситуациях ваш выбор почти всегда прямо или косвенно влияет на других людей, и это влияние играет большую роль в разрешении конфликта.

Как говорил английский поэт Джон Донн: «Человек не может быть островом».

В предыдущей главе мы обсудили ментальные модели, помогающие принимать решения. В этой мы покажем еще больше моделей для принятия решений с акцентом на конфликтные ситуации.

В качестве примера рассмотрим гонку вооружений. Этот термин первоначально использовался, когда две или более страны наперегонки накапливали оружие для потенциального вооруженного конфликта. Его можно использовать для описания любого типа обостряющегося соперничества. Вспомните о холодной войне между США и Россией после Второй мировой войны, где обе страны накапливали все более и более сложное ядерное оружие. И это была даже не единственная гонка вооружений в те времена: оба государства также активно боролись за превосходство на Олимпийских играх (гонка за медалями) и за освоение космоса (космическая гонка).

Гонки вооружений распространены в нашем обществе. Например, многие работодатели в США все чаще требуют от кандидатов образование уровня колледжа или даже научную степень в качестве условия для трудоустройства, несмотря на то что на многих из этих рабочих мест не требуются настолько глубокие знания.

Гонка вооружений

Растущие требования к уровню образования для трудоустройства

Центр Джорджтаунского университета по образованию и рабочей силе, как цитируется в работе Дебры Хамфрис и Энтони Карневале «Экономическая ценность гуманитарного образования», слайд-шоу, 2013 год, www.slideshare.net/aacu_/the-economic-value-of-liberal-education.