Тема сложности бизнес-систем и управления ею – новая даже для теоретиков менеджмента. При этом парадоксален тот факт, что сам инструментарий управления сложностью существует уже более 50 лет и успешно применяется на практике специалистами самых разных стран мира. Собрать разрозненные техники в единую универсальную методологию – «операционную систему бизнеса», охватывающую практически все сферы управления, удалось управляющему партнеру исследовательской компании SenseCraft, главному редактору журнала «Стратегический менеджмент» Сергею Хромову-Борисову. Этой теме эксперт посвятил книгу «Управление сложностью. Операционная система бизнеса», которая вышла в свет в 2012 году.
Об истории создания методологии управления сложностью бизнес-систем, ее специфике, видах сложности и своей новой книге Сергей Хромов-Борисов рассказал в интервью для Executive.ru.
Executive.ru: Вы достаточно амбициозно претендуете на открытие чуть ли не новой парадигмы менеджмента. Расскажите, пожалуйста, об истории создания концепции «Управление сложностью».
Сергей Хромов-Борисов: Вы очень точно употребили слово «открытие». Я ничего не изобрел, я всего лишь открыл то, что долго ускользало от взгляда других исследователей.
Все началось с очередного «велосипеда». В 2002 году в Санкт-Петербурге я руководил разработкой инновационного на тот момент продукта – универсальной платежной карты. Мы провели достаточно кустарное исследование потенциальных потребителей, и обнаружили, что никак не можем совместить высказанные ими потребности с характеристиками разрабатываемого продукта – не получалось взаимно однозначного соответствия. Пришлось построить вот такую матрицу:
Когда в 2005 году я писал по этому проекту диплом в Стокгольмской школе экономики, с большим удивлением узнал из литературы, что в рамках методологии QFD подобные (только гораздо более детальные) матрицы уже примерно полвека применяются при разработке новых продуктов. Именно потому, что я был готов к восприятию этого инструментария, я сразу понял его мощь и универсальность, начал применять в своей деятельности, а затем и обучать других.
Параллельно я увлекся теорией принятия решений и когнитивной психологией в целом. Несколько лет эти два направления моих исследований и построенные на них лекционные курсы развивались совершенно независимо. Но постепенно стало проявляться все больше и больше пересечений между ними. Выяснилось, что прикладные инструменты, эволюционным путем выжившие на фоне регулярных смен управленческой моды, обладают рядом общих свойств – и все эти свойства имеют отношение к преодолению когнитивных ловушек и обеспечению принятия верных решений. Тогда я уже целенаправленно стал искать подтверждения этой гипотезе, что и привело к формулировке концепции «Управление сложностью». Она фактически без усилий закрыла кажущийся разрыв между теорией и практикой – когда специалисты по когнитивной психологии сетовали на отсутствие действенного инструментария для управления сложными искусственными системами, а практики, как герой Мольера, десятилетиями говорили прозой, только не догадывались об этом. То есть, нащупанный сначала японскими инженерами, а потом их западными коллегами инструментарий был столь результативен именно потому, что интуитивно учитывал специфику нашего восприятия и преодолевал когнитивные ловушки. Оставалось только рассказать об этом открытии заинтересованным сторонам, чтобы сделать нишевые знания общеупотребимыми.
Executive.ru: Но ведь инструменты управления сложностью существуют уже более полувека. Почему новая парадигма управления сложностью сложилась только сейчас?
С.Х.-Б.: Как уже было сказано, долгое время существовал разрыв между теорией и практикой. Академические исследователи все это время, с середины прошлого века, набирали экспериментальный материал, исследовали границы рациональности человека, объясняли эволюционные корни нашей неспособности принимать верные решения в искусственном мире, созданном нами же самими. Но спрос на прикладное применение этих знаний и теорий в явном виде отсутствовал. Зато был спрос на инструменты конструирования сложных искусственных систем и управления ими. Изначально объектами были чисто технические системы: продукты материального производства. Заслуга основателя методологии QFD, профессора Ёдзи Акао, в том, что он быстро понял: нет никакой принципиальной разницы между «внешними» продуктами компании и ее «внутренними» продуктами (стратегией, тактикой, бизнес-процессами, оргструктурой и т.д.) Так почти одновременно с QFD появилось ее логичное расширение, получившее название «Хосин Канри» – инструментарий для последовательной реализации корпоративной стратегии как сложного продукта со своими потребителями, конкретными атрибутами качества и согласованными характеристиками. В совокупности эти два подхода образовали базис для управления сложностью.
К сожалению для этой области разрыв между теорией и практикой дополнился разрывом между японским и американским менеджментом – даже на уровне языка. Оригинальное название из шести иероглифов наобум перевели на английский, а затем на русский, одним из нескольких десятков возможных способов, получилось «Развертывание функции качества». Мало того, что это абсолютно бессмысленное словосочетание. Увидев его, любой большой босс отправлял стратегическую методологию на освоение в отдел качества, который ее закономерно хоронил. Похожая судьба постигла и Хосин Канри – американские интерпретаторы просто не поняли суть подхода и выкинули из него самое главное: матричные методы визуализации сложной нелинейной информации. Вообще, все, что знает мир о японском менеджменте, он знает исключительно из американских бестселлеров, к первоисточникам никто не обращается.
Только отдельным энтузиастам хватало прозорливости разобраться в универсальных возможностях QFD – так постепенно нарабатывались применения методологии уже в других, смежных областях менеджмента. Некоторые исследователи вообще не знали про QFD и заново изобретали применения для матричных методов управления сложностью. Наиболее значимые из них и представлены в нашем сборнике, причем большинство соавторов до его издания даже не знали друг о друге и о том, что они используют один и тот же инструментарий. Я, как составитель, сыграл роль просвещенного дилетанта: широкий, но не поверхностный взгляд позволил увидеть то общее, что не видели разобщенные разработчики отдельных фрагментов.
Executive.ru: Дайте, пожалуйста, определение сложности в контексте новой парадигмы.
С.Х.-Б.: Ну, каноническое определение еще предстоит выработать. Могу сказать, что сложность - это такой набор свойств управляемого объекта, который не позволяет человеческому мозгу их осознать своими силами. То есть источник сложности – устройство наблюдателя, а не наблюдаемого.
Традиционные механистические подходы напрямую связывают предполагаемую сложность с количеством элементов в системе и/или спецификой связей между ними – и в этом главная ошибка. В природе никакой сложности не существует, это абсолютно субъективный феномен. Сложные с точки зрения компьютера или животного задачи могут быть очень простыми для человека и наоборот.
Executive.ru: Вы пишете во введении книги, что одна из проблем управления сложностью заключается в том, что наш мозг легко решает многомерные системные задачи, для которых его отдрессировала природа и не решает аналогичные задачи искусственного мира, созданного им же самим. Почему «искусственные» задачи мозгу не под силу?
С.Х.-Б.: С момента возникновения философии в древнем мире люди разделяли естественный и искусственный мир только по происхождению, но не по свойствам. Многие тысячелетия никому в голову не приходила мысль, что эти два мира могут существовать и развиваться по совершенно разным законам. Впервые эту гипотезу высказал великий ученый Герберт Саймон лишь в начале 1960-х гг. В последующие годы поступало все больше подтверждений его гениальной догадки, однако предложенные им «науки об искусственном» до сих пор ждут своего институционального оформления.
Ну, и, конечно, к такому чуждому, принципиально отличному от природы окружению необходимо адаптироваться – либо на биологическом, либо на культурном и технологическом уровне. Проблема в скорости эволюции. Развитие такой фантастически сложной системы как наш мозг продолжалось миллионы лет, на этом фоне вся современная цивилизация – лишь миг. Возможно, еще через миллион лет мы естественным путем приспособимся без усилий принимать решения в мире, который сами создали. Но есть риск, что мы не успеем этого сделать, поскольку короткая цепочка особенно неудачных решений просто уничтожит человечество вместе с планетой. Остается единственная надежда на гуманитарные технологии. Одной из первых ласточек в этой поистине инновационной области и стало «Управление сложностью».
Executive.ru: Какие виды и уровни сложности существуют в менеджменте? В чем заключается специфика управления сложностью в зависимости от ее вида?
С.X.-Б.: Достаточно условно можно выделить два типа – вычислительная и когнитивная сложность – и два уровня, статический (структурный) и динамический.
Вычислительная сложность в первую очередь связана с количеством элементов в управляемых системах, и человечество давно научилось ее побеждать с помощью компьютеров. Когнитивная сложность – это как раз тот обширный набор ловушек, подстерегающих нас везде, где мозг применяет заложенные в него эволюцией алгоритмы решения задач не по назначению, ошибочно приняв искусственную проблему за привычную естественную.
Все еще более усложняется, если скорость изменения системы превышает скорость принятия решений – добавляется динамическая сложность. Здесь опять не обойтись без компьютера, но чтобы правильно поставить ему задачу все равно нужно сначала разобраться со структурой динамической системы.
Executive.ru: Тогда какой из видов сложности является самым распространенным, типичным?
С.Х.-Б.: То, с чего я начал беседу: отсутствие взаимно однозначного соответствия между различными группами свойств объекта управления. Для простоты этот подвид структурной сложности можно назвать нелинейностью. И основной инструментарий, описанный в нашем сборнике, использует матричные методы визуализации нечисловой нелинейной информации как раз для управления этим видом сложности.
Executive.ru: С какими основными затруднениями сталкиваются руководители, которые пытаются совладать с тем или иным видом сложности?
С.Х.-Б.: Самая главная трудность – полное отсутствие информации о самом феномене когнитивной сложности и, как следствие, отсутствие понимания необходимости ею управлять. Этого нет не только в популярных книгах и учебниках – этого нет в большинстве научных публикаций, этому не учат в бизнес-школах нигде в мире.
Остальные проблемы ничем не отличаются от трудностей внедрения любого другого управленческого инструментария. Более того, с учетом универсальности «Управления сложностью» компании смогут экономить весьма существенные средства на обучении специалистов.
Executive.ru: Означает ли управление сложностью упрощение тех или иных ее аспектов?
С.Х.-Б.: Ни в коем случае. Если вы наберете в поисковиках «Управление сложностью» или Complexity Management, вы увидите именно это: призывы БОРОТЬСЯ со сложностью. Это величайшая ошибка. Согласно фундаментальному закону Эшби сложность можно победить только равной или большей сложностью. И если сложность окружающего нас искусственного мира неизменно возрастает, сложность организации нашего бизнеса не может уменьшаться!
Другое дело, что в компаниях хватает ненужной сложности – раздутые и запутанные продуктовые линейки, хаос бюрократических норм и инструкций, избыточные контуры согласований и отчетности… Вот с такой «дурной» сложностью необходимо бороться – а полезную сложность, помогающую справиться с многообразием внешней среды, надо обдуманно конструировать и поддерживать. Ко всему прочему, внутренняя сложность компании может стать главным источником конкурентного преимущества, поскольку ее практически невозможно скопировать.
Executive.ru: Какова стратегия управления, если в компании пересекаются сразу несколько видов сложности?
С.Х.-Б.: А они и так неизбежно пересекаются. Вряд ли получится найти бизнес с каким-то одним чистым видом сложности или совсем без нее. И в любом случае, разрабатывать стратегию нужно не с оглядкой на еще не известную и не измеренную сложность, а как очередной внутренний продукт. Начиная с выяснения потребностей ее потребителей (стейкхолдеров), с трансляции «хотелок» этих потребителей на управленческий язык измеримых целей и показателей, с установления нелинейных связей между первыми и вторыми. Таким путем управление сложностью будет не насильственно внедряться, как очередная кампанейщина, а спокойно и продуманно входить в повседневную практику фирмы. Освоив азы на нескольких пилотных проектах, можно будет уже применять более продвинутые инструменты – например, имитационное моделирование для управления динамической сложностью.
Executive.ru: Есть ли прямая зависимость между размером предприятия, масштабами и объемами бизнеса и его сложностью? То есть чем крупнее компания, тем больше трудностей с управлением сложностью ее процессов и ресурсов?
С.Х.-Б.: Прямой зависимости точно нет. Любой бизнес - это сложная искусственная социально-техническая система. Увеличение количества элементов такой системы, конечно, ведет к постепенному увеличению сложности, но совсем не пропорционально размеру. Более того, крупному бизнесу гораздо легче изыскать ресурсы для запуска системы управления сложностью, так что при условии применения адекватных инструментов ему будет даже легче в этой сфере, чем мелкому. Такой вот парадокс.
Executive.ru: Можно ли говорить об универсальности данной парадигмы для различных сфер управления и типов организаций?
С.Х.-Б.: Абсолютно. Все описанные в сборнике инструменты многократно проверялись на практике в самых разных отраслях и видах бизнеса, а также в различных видах некоммерческих организаций. Тут полезно вернуться к определению когнитивной сложности: она гнездится не в объектах управления, а у нас в голове. А разница между двумя головами очевидно гораздо меньше (в данном ракурсе, по крайней мере), чем между организациями.
В заключении я также хотел бы поделиться информацией об авторах сборника, каждый из которых внес свой вклад в развитие управления сложностью.
1. Михаил Тихонов. Консультант компании Sense Craft.
Основные направления деятельности:
- применение методологии QFD для управления потребительским качеством;
- управление производственным качеством.
2. Сергей Хромов-Борисов. Управляющий партнер исследовательской компании SenseCraft, официальный представитель Intellectual Capital Services Ltd. в РФ, главный редактор журнала «Стратегический менеджмент».
Основные направления исследований:
- стратегический менеджмент;
- управление сложностью;
- визуализация нелинейной информации.
- Д.Пепперс, М.Роджерс, «Управление отношениями с клиентами» (2007);
- Й.Руус, С.Пайк, Л.Фернстрем, «Интеллектуальный капитал. Практика управления» (2008);
- «Управление сложностью. Операционная система бизнеса» (2012).
3. Роберт Хант, адъюнкт-профессор Macquarie University, Graduate School of Management, сопредседатель International Council for QFD, лауреат премии Akao Prize for Excellence in QFD (2002).
Основные направления исследований:
- применение методологии QFD для стратегического планирования.
Автор/соавтор книг:
- The Management of Technology (1993);
- Total Quality Management: Integrating Quality Into Design, Operations and Strategy (1995).
4. Фернандо Ксавьер (Fernando B. Xavier), CEO, Jardine Schindler Group.
Основные направления деятельности:
- применение методологии QFD для стратегического планирования.
5. Артур Шнейдерман, независимый консультант, изобретатель Системы Сбалансированных Показателей (Balanced Scorecard).
Основные направления деятельности:
- процессное управление;
- системы измерения в менеджменте;
- применение методологии QFD для операционного управления.
Соавтор книг:
- Handbook of Performance Measurement (2001);
- MBA in a Box (2004).
6. Эрик Бринйолфссон (Erik Brynjolfsson), профессор MIT Sloan School of Management, директор MIT Center for Digital Business, председатель MIT Sloan Management Review.
Основные направления исследований:
- изменение структуры рынков и компаний под воздействием информационных технологий;
- влияние инвестиций в ИТ на продуктивность и стоимость бизнеса;
- воздействие интернета на коммерцию в целом и информационные блага в частности.
Соавтор книг:
- Wired for Innovation. How Information Technology is Reshaping the Economy (2009);
- Race Against The Machine (2012).
7. Маршалл Ван Алстин (Marshall Van Alstyne), профессор Boston University, исследователь в MIT Center for Digital Business.
Основные направления исследований:
- экономика информации.
8. Майкл Кларго (Michael Clargo), основатель и директор консалтинговой компании Tesseract Management Systems Ltd., основатель благотворительного фонда Reconxile.
Основные направления деятельности:
- применение методологии QFD для организационного дизайна и стратегического планирования;
- технология повышения результативности и эффективности совещаний.
Автор книг:
- Managing by Design: Using QFD to transform management performance (2002);
- Meeting by Design (2012).
9. Анна Грандори (Anna Grandori), профессор Bocconi University, Department of Management and Technology, президент Center of Research on Organization and Management
Основные направления исследований:
- организационный дизайн;
- сетевые взаимодействия компаний;
- переговоры и принятие решений.
Автор/соавтор книг:
- Interfirm Networks (1999);
- Organization and Economic Behaviour (2001);
- Corporate Governance and Firm Organization: Microfoundations and Structural Forms (2006);
- Organizing Entrepreneurship (2011);
- Epistemic Economics and Organization (2013).
10. Джузеппе Сода (Giuseppe Soda), профессор организационной теории и сетевого анализа Bocconi University, Department of Management and Technology, директор Исследовательского центра им. Клаудио Дематте (Милан).
Основные направления исследований:
- сетевые взаимодействия компаний;
- сетевой подход к организационному дизайну.
Cоавтор книг:
- National Monopoly to Successful Multinational: the case of Enel (2012).
11. Йоран Руус (Göran Roos), профессор стратегического дизайна, Swinburne University of Technology, президент института VTT International, основатель и директор Intellectual Capital Services Ltd., почетный профессор Warwick Business School, приглашенный профессор Centre for Business Performance, Cranfield University.
Основные направления исследований:
- измерение интеллектуального капитала;
- cтратегическое управление ресурсами компании;
- инновационный менеджмент и промышленная политика.
Соавтор книг:
- Intellectual Capital: Navigating in the New Business Landscape (1998);
- Managing Intellectual Capital in Practice (2006);
- Intellectual Capital Management: A Strategic Perspective (2006);
- Интеллектуальный капитал. Практика управления (2008).
12. Тимофей Попков, коммерческий директор XJ Technologies.
Основные направления деятельности:
- инструменты и методы имитационного моделирования.
13. Чарльз Стэйбелл (Charles B. Stabell), профессор стратегии BI/Norwegian Business School.
Основные направления исследований:
- теория принятия решений;
- конфигурация создания ценности.
14. Ойстен Фьелдстад (Øystein D. Fjeldstad), профессор Международной стратегии и менеджмента, BI/Norwegian School of Management.
Основные направления исследований:
- конфигурация создания ценности;
- инновационные бизнес-модели;
- сетевые взаимодействия компаний.
15. Майк Меткалф (Mike Metcalfe), адъюнкт-профессор Universitiy of South Australia, School of Management.
Основные направления исследований:
- системное мышление и решение проблем.
Автор/соавтор книг:
- How to manage your Money (1984);
- Management Accounting: A Modelling Approach (1991);
- Forecasting Profit (1994);
- Business Research Through Argument (1995);
- Reading Critically at University (2006);
- Why Good Argument Is Critical to Useful Research (2007).
16. Эми Реншоу (Amy Austin Renshaw), независимый консультант, выпускница программы «Лидеры для производства» MIT Sloan School of management.
1. Наш сервис под маркой «X-card» должен был стать наиболее удобным средством совершения всех регулярных платежей: не только за услуги связи всех местных операторов, но и за коммунальные услуги, уплату процентов по кредитам, штрафов ГИБДД, оплату страховых взносов, покупок в интернет-магазинах и т.д. (всего около 30 адресатов уже на старте). Причем оплата осуществлялась удаленно, через интернет или мобильный телефон (в том числе и в роуминге, и даже с отключенной исходящей связью). Следы этого проекта до сих пор можно отыскать в Интернете.
Фото: facebook.com
Надо бы уточнить.
Фраза «Именно модели упрощают, в том числе и ограничивают, области принятия решения» сказана в сообщении Михаила Кузнецова (28.11.2012 15:05:56).
Я добавил к ней (29.11.2012 00:11:31): «Уравнивая, тем самым, сложность проблемы и «мощность» ЕЁ «решателя»».
Далее, в том же моём сообщении (от 29.11.2012 00:11:31), серым цветом притушено примечание: «О системном мышлении я ничего не сказал.»
Кто захочет, тот подумает и поймёт, что смысл примечания – в ИЕРАРХИИ моделей (чёрных ящиков).
Так что, ИЕРАРХИЯ МОДЕЛЕЙ – вот средство преодоления проблем сложности.
Что касается пустопорожних «открытий»,
я достаточно сказал. В обеих дискуссиях.