Ясно, что рынки предсказаний — новый мощный инструмент измерения неизмеримых на первый взгляд объектов и явлений. Энтузиазм поклонников этих рынков столь велик, что они считают их альфой и омегой измерения практически всего, что угодно. По мнению некоторых, чтобы обосновать новый проект, достаточно просто составить прогноз по каждой отдельной переменной проекта и сделать его предметом обсуждения участников рынка. А после того, как вышла в свет книга Шуровьески, их пыл только увеличился.

Памятуя об этом, не стоит забывать и о другом. Рынок предсказаний — отнюдь не волшебная палочка. Это просто способ выяснить мнение группы людей и, особенно если используются реальные деньги, побудить их к анализу интересующего вас вопроса. Другие обсуждавшиеся нами методы также эффективны, и иногда лучше использовать именно их. В таблице 13.2 проводится сравнение всех описанных в нашей книге способов повышения точности оценок.

ПОЛЕЗНЫЙ УРОК: ДЕЛО О «РЫНКЕ ТЕРРОРИЗМА»

В 2001 г. служба информационного обеспечения Агентства передовых оборонных исследовательских проектов (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA) решила изучить возможность использования рынков предсказаний для целей выбора будущей политики. Решение было принято на основании результатов исследований, показавших, что прогнозы таких рынков по целому ряду вопросов оказываются более точными, чем прогнозы отдельных экспертов. И этому эксперименту было суждено вызвать бурную реакцию общественности.

В 2002 г. были созданы пробные рынки для предсказания распространения атипичной пневмонии и уровней угроз нарушения безопасности. Предполагалось, что эти рынки будут использоваться только правительственными учреждениями, но обеспокоенность тем, что трейдеров будет слишком мало, юридические проблемы с условным переводом денег между правительственными учреждениями привели к тому, что торги были открыты для всех желающих.

В одном отчете было приведено изображение дисплея с такими возможными предсказаниями, как убийство Ясира Арафата и ракетная атака со стороны Северной Кореи. Эти примеры не остались незамеченными. 28 июля 2003 г. сенаторы Рон Уайден от штата Орегон и Байрон Дорган от Северной Дакоты написали директору службы информационного обеспечения Джону Пойндекстеру следующее: «Примеры, которые вы приводите в своем отчете, могли бы заставить участников сделать ставку на то, что в следующем году террористы применят в Израиле биологическое оружие. Нет никакого сомнения, что противостоять такой угрозе необходимо путем сбора как можно более надежной разведывательной информации, а вовсе не постановкой вопросов перед людьми, делающими ставки на веб-сайте. Тратить деньги налогоплательщиков на создание букмекерских сайтов, принимающих ставки на терроризм, столь же расточительно, сколь и недостойно». Затем к этой критике присоединилась пресса.

Через два дня программа была заморожена, а Пойндекстер ушел в отставку. Робин Хансен из Университета Джорджа Мейсона, один из членов его команды и авторов идеи рынка предсказаний, по этому поводу сказал: «Никто из конгрессменов не спросил нас, справедливы ли эти обвинения и нельзя ли выбросить из проекта то, что задевает чьи-то чувства. Поддержки от DARPA мы тоже не дождались».

Сенаторы нашли эту программу аморальной и решили, что она не даст положительного эффекта. Также они почему-то предположили, что она заменит собой другие методы сбора разведывательной информации, хотя разведывательные службы, конечно, всегда пользуются сразу несколькими способами. Если их возмущение было вызвано опасением, что, используя этот рынок, террористы смогут обогатиться, то никаких оснований для него не было. Сенаторы не учли, что участники рынка могли заработать весьма небольшие деньги, так как сумма любой сделки не должна была превышать 100 дол. Хансен так резюмировал все это дело: «Они должны были высказать свою точку зрения о малознакомом для них проекте.

Как миллионный проект при триллионном бюджете, он был легкой мишенью». Конечным результатом этого морализирования и политиканства стал отказ от использования чрезвычайно эффективного с точки зрения затрат инструмента, способного существенно улучшить результаты анализа разведывательной информации.

Глава 14. Универсальный метод измерения: прикладная информационная экономика

В 1984 г. консалтинговая фирма The Diebold Group попросила главных исполнительных (CEO) и финансовых (CFO) директоров 10 крупных корпораций выступить в престижном Чикагского клубе перед своими коллегами из 30 крупнейших чикагских компаний. Представители таких компаний, как IBM, Mobile, AT&T и Citibank, рассказали о своих процессах принятия серьезных инвестиционных решений. Оказалось, что все они делают это одинаково и очень просто: если инвестиции признаются стратегическими, их финансируют. Рассчитывать доходность таких инвестиций никто и не пытается, что стало большим сюрпризом для некоторых присутствовавших на этой встрече представителей чикагского бизнеса.

Присутствовал на ней и Рей Эпич, многоуважаемый гуру в области ИТ, в то время консультант The Diebold Group, а ныне вице-президент RiverPoint Group LLC. Сомневаясь в разумности правила автоматического утверждения «стратегических» проектов, он мог привести немало примеров того, к чему приводит подобный подход к принятию решений. В частности, он рассказал о компании Mead Paper, которая «решила изменить состав бумаги и в результате выбросила на ветер 100 млн дол.».

Эпич также рассказал о своем разговоре с Бобом Прицкером из The Marmon Group — конгломерата, владельцы которого были в то время третьей богатейшей семьей Америки: «Я спросил его, как он планирует капиталовложения». Ответ Прицкера звучал примерно так: «Мои ребята мне звонят, а я говорю им „да“ или „нет“». Он добавил: «Я не могу себе позволить, чтобы такого рода эксперты рассчитывали ROI». С тех пор осознание значения простых расчетов и определенный здоровый скептицизм по поводу чутья высших руководителей, наверное, уже стали нормой — а впрочем, может быть, и нет.

Во всяком случае, именно таким был тот мир, в который я попал, когда в 1988 г. стал консультантом компании Coopers & Lybrand по управлению. Я работал над несколькими интересными количественными задачами. Даже если поначалу они и не считались количественными, я старался сформулировать их именно так, поскольку таким было и остается мое мировоззрение. Я никогда специально не планировал свою карьеру, но меня, тем не менее, все чаще привлекали к работе над крупными проектами разработки программного обеспечения сначала в качестве аналитика, а затем и руководителя.

Примерно в это время я впервые заметил, что в управлении информационными технологиями крайне редко или вообще не используются количественные методы, широко применяемые в других областях. То, что количественно оценивалось в других сферах деятельности, в ИТ нередко считалось не поддающимся измерению. Именно тогда я решил, что кто-то должен найти способ внедрить в эту область уже апробированные количественные методы.

К тому времени я уже работал в компании DHS & Associates, базировавшейся в Роузмонте, штат Иллинойс. Позднее эта фирма стала называться RiverPoint, и именно в ней сейчас работает Рей Эпич. Руководство DHS & Associates также видело необходимость использования в ИТ более количественно обоснованных решений, а культура этой компании предоставляла консультантам большую свободу в разработке новых идей.

В том же году я приступил к созданию метода, который назвал прикладной информационной экономикой (AIE). Я разрабатывал ее для области информационных технологий, но оказалось, что она позволяет решать задачи по измерению, возникающие в любой сфере.

Сводим все воедино