Фасилитатор: Хорошо. Сколько времени удастся сэкономить, если они будут сидеть за своими столами и просто делать запросы?

Инженер: Даже я, когда пользуюсь такими поисковыми машинами, как Google, все равно трачу много времени, отбрасывая ненужную информацию, поэтому компьютеризация уменьшит временные затраты вовсе не на 100 %. Но я уверен, что они сократятся, по крайней мере, вдвое.

Фасилитатор: Зависит ли это от вида деятельности инженеров?

Инженер: Конечно. Инженеры, выполняющие руководящие функции, тратят на это меньше времени. За них поиск документов выполняют подчиненные. А инженерам, занимающимся вопросами соблюдения законодательных и иных требований, постоянно приходится искать разные документы. Программой будут пользоваться и техники.

Фасилитатор: Отлично. Сколько инженеров и техников относятся к каждой из этих категорий и сколько времени каждый из них тратит на подобную деятельность?..

Так мы продолжали до тех пор, пока не выявили разные категории персонала, каждой из которых соответствовали свои временные затраты на поиск документов и свой потенциал снижения этих затрат. Сотрудники компании могут отличаться друг от друга и по темпам освоения новой технологии, и по другим признакам.

Приведенный выше диалог фактически является реконструкцией реального разговора, состоявшегося у меня с инженерами одной крупной американской АЭС. На нашей встрече мы определили и другие функции, такие как дистрибуция, контроль качества и т. д., затраты времени на выполнение которых могут сократиться с внедрением автоматизированной системы управления документооборотом. Время выполнения этих функций также зависело от служебных обязанностей инженера или техника.

Короче говоря, причиной такого широкого интервала значений возможного роста эффективности труда, который указали инженеры АЭС, частично оказалось то, что они знали обо всех этих различиях между инженерами, выполняющими разные обязанности, но не смогли разбить их по категориям. Когда это было сделано, обнаружилось, что некоторые величины (например, число инженеров в каждой группе или разное время поиска документов инженерами разных категорий) были известны и что неопределенность исходного значения объяснялась в основном незнанием всего одного или двух показателей. Если бы мы обнаружили, что в затратах времени на копирование или поиск потерянных документов они сомневаются больше, чем в том, в какие группы нужно объединить инженеров, то начали бы свои измерения с выяснения информации о затратах, а не с распределения работников по категориям.

ЭФФЕКТ разложения на составляющие

Эффект разложения на составляющие состоит в том, что сам процесс нередко обеспечивает такое значительное снижение неопределенности, что дальнейшие наблюдения становятся ненужными.

За последние 10 лет мне довелось 55 раз анализировать соотношение риска и доходности, при котором приходилось учитывать в общей сложности более 3300 переменных, то есть в среднем примерно по 60 переменных на один проект. Из них лишь около 120 (всего по две на один проект) потребовали дополнительного уточнения после определения стоимости информации. Большинство из этих 120 величин (около сотни) пришлось разложить на более легкие для оценки составляющие. Прочие переменные поддавались оценке более прямыми и очевидными методами. Например, чтобы определить расход топлива у грузовика при движении по дороге, покрытой гравием, было достаточно просто проехать на нем с включенным расходомером, а оценить число вирусов в программном обеспечении можно было, выборочно проверив коды.

Почти треть из тех переменных, что были разложены на составляющие (около 30), не потребовали после разложения дальнейшего уточнения. Иными словами, около 25 % всех измерений с высокой стоимостью были произведены с помощью одного только разложения. Калиброванные эксперты уже знали о данной переменной вполне достаточно, они просто нуждались в более развернутой модели, точнее выражавшей имевшиеся у них знания.

Нам пришлось оценить одну или более составляющих примерно двух третей всех разложенных на элементы переменных. Например, разрабатывая прогноз роста эффективности труда, мы попросили группу работников оценить время, затрачиваемое ими на определенный вид деятельности. Для таких величин разложение на составляющие стало важным шагом вперед к пониманию способа, каким их можно оценить. Весь процесс разложения сам по себе — процесс постепенного прозрения скептиков, считающих объекты и явления не поддающимися измерению. Используя разложение, мы, подобно инженеру, перед которым поставили непростую задачу построить подвесной мост совершенно новым способом, методично решаем все проблемы измерения, разлагая их на элементы. Как и этому инженеру-мостострои-телю, анализ составляющих на каждом этапе позволяет нам заново сформулировать и уточнить стоящую задачу. Разложение на составляющие переменной, «не поддающейся оценке», — важный этап, иногда он и сам по себе достаточно снижает неопределенность.

Вторичные исследования: предположим, что до вас этот объект уже измеряли

Похоже, что, приступая к измерениям в бизнесе, некоторые толковые предприниматели обычно исходят из того, что им, раз уж они так умны, придется самим придумывать метод количественной оценки интересующего объекта. Однако на самом деле в большинстве случаев подобные инновации вовсе не требуются.

Ни одно научное исследование не начинается с первой случайной выборки или экспериментального наблюдения. Не начинается оно и с разработки метода выборки или способа проведения эксперимента. Исследование начинается с вторичных исследований, то есть с анализа результатов, полученных до вас. Вторичные исследования отличаются от первичных, во время которых исследователи сами делают свои наблюдения. Несмотря на название, вторичные исследования всегда предшествуют первичным. Все исследователи считают само собой разумеющимся, что проблемой уже кто-то занимался. Об этом говорит и первое из четырех сформулированных нами «рабочих предпосылок» измерения (см. главу 3): «Ваша проблема совсем не так уникальна, как вы думаете. Предположите, что кто-то уже решил ее до вас или, по крайней мере, уточнил». Эта предпосылка почти всегда оказывается правильной.

Анализ имеющейся литературы, похоже, еще не вошел у менеджеров в привычку. Но проводить его стало намного легче. Сегодня почти все мои исследования начинаются с поиска информации в Интернете. Какую бы задачу по измерению я ни пытался решить, обязательным этапом является «домашнее задание» в Google или Yahoo. Потом я, конечно, все равно отправляюсь в библиотеку, но уже лучше представляю, что мне нужно.

Даю несколько советов по использованию Интернета для вторичных исследований. Быстро найти нужную вам информацию по методам измерения вы сможете только при условии, что укажете в строке «Поиск» нужные слова. Умение эффективно пользоваться Интернетом приходит с практикой, но, возможно, вам пригодятся следующие советы:

• Если предмет мне совершенно незнаком, то я начинаю вовсе не с Google, а с онлайновой энциклопедии Wikipedia.org. Она содержит свыше миллиона статей, многие из которых посвящены проблемам бизнеса и техники, кажущимся слишком спорными для освещения в традиционных энциклопедиях. В хорошей статье обычно имеются ссылки на другие сайты, а по спорным вопросам приводятся несколько точек зрения, чтобы вы могли сами выбрать наиболее подходящую.

• Ищите по словам, которые ассоциируются с исследованиями и количественным анализом. Если вам необходимо оценить качество программного обеспечения или мнение потребителя, ищите не только по этим словам — найдете только общие рассуждения. Ищите по таким словам, как «таблица», «опрос», «контрольная группа», «корреляция» и «стандартное отклонение», которые обычно фигурируют в более содержательных исследованиях. Кроме того, в серьезных поисках обычно используют такие слова и словосочетания, как «университет», «доктор наук» и «общенациональные исследования».