Принимать решения сложно. Еще сложнее принимать правильные решения. Когда дело доходит до выбора, наш мозг оказывается несовершенным инструментом: ему мешают предубеждения, иррациональные соображения, сомнения и даже интуиция.
Как не растеряться и научиться выбирать лучший вариант развития событий – без стресса и без уступок своим страхам?
Братья Чип Хиз и Дэн Хиз, авторы нескольких бестселлеров, в своей книге «Ловушки мышления» предлагают простые шаги, которые помогут не только в бизнесе, но и в жизни.
Необходим учинг
В 2006 году Джон Хэнкс, вице-президент компании National Instruments (NI), занимавшейся научной аппаратурой, решал, следует ли делать ставку на беспроводные датчики.
Эта технология много обещала: беспроводные датчики можно помещать в угольной шахте вместо канарейки, чтобы контролировать уровень метана. Или датчики могут отправлять информацию с вращающейся части прибора, например с головки масляного сверла, где проводное решение было бы непрактичным (вообразите спагетти, накрученные на вилку).
Некоторые из клиентов NI были настроены скептически. Сможете ли вы защитить данные, посланные беспроводными датчиками? Насколько надежными будут датчики, установленные в жестких условиях? В свете этого скептицизма Хэнкс понял: у него недостаточно информации, чтобы принять обоснованное решение.
Он понял, что необходим учинг.
Учинг – это постановка небольших экспериментов для проверки гипотезы.
Хэнкс сказал: «Часть процесса на этом этапе – спросить себя: “Как нам провести учинг?”… Прежде чем сделать скачок вперед, мы всегда проводим учинг».
Хэнкс отправился на поиски хорошего пилотного клиента, такого, у которого мог бы научиться и которому нужно было бы решить сложную техническую задачу. Встретив Билла Кайзера, он понял: вот он, тот самый нужный клиент. Кайзер, профессор электротехники из Калифорнийского университета, работал с биологами над разработкой беспроводных датчиков, которые должны были установить в джунглях Коста-Рики.
Задачей проекта было определить поток углекислого газа (CO2) в джунглях. Чтобы сделать измерения возможными, команде NI предстояло решить ряд проблем.
Датчики должны быть установлены на всей территории джунглей. Они должны получать питание от батареек (поскольку в джунглях довольно трудно найти розетки). Они должны быть устойчивыми к воздействиям.
Не говоря уже о том, что они должны делать точные измерения и отправлять качественные сигналы.
Пытаясь удовлетворить потребности биологов, команда Хэнкса не беспокоилась о том, чтобы создать изящный прибор. Изящество дорого стоит и отнимает много времени.
Вместо этого они соорудили прототип, используя то, что имелось под руками. По словам Хэнкса, результат выглядел как «кирпич в ведре».
Биологи Калифорнийского университета хотели измерить уровень CO2 в джунглях на разной высоте, поэтому команда NI помогла им соорудить канатную дорогу между деревьями. «Ведра» автоматически продвигались по кабелям и делали измерения по мере продвижения. «Это напоминало футбольные спортивные камеры ESPN, только в джунглях Коста-Рики», – отметил Хэнкс.
Проект позволил Хэнксу быстро понять, что требуется, чтобы служить передовым клиентам со сложными потребностями. Если датчики работают в джунглях Коста-Рики, выполняя высокие требования проекта UCLA, то, вероятно, они смогут работать в любом месте.
Учинг увеличил веру Хэнкса в технологию. Проведя еще несколько экспериментов, он был готов закончить учинг и сделать прыжок вперед. Он получил одобрение на разработку беспроводных датчиков – многолетний проект, который, по его оценкам, требовал инвестиций в размере 2–3 миллионов долларов. Эксперименты позволили подтвердить идею беспроводных датчиков, и теперь он мог начать работу с большей уверенностью.
Вместо того чтобы сразу нырнуть в омут беспроводной связи, Хэнкс и его коллеги решили попробовать воду. Вместо того чтобы выбрать «все» или «ничего», они выбрали «кое-что». Эта стратегия – найти способы провести проверку, прежде чем прыгнуть, – еще один способ испытать наши предположения в реальных условиях. Когда мы проводим учинг, то вносим в свои решения реальный опыт.
За последние несколько лет идея изучения вариантов посредством небольших экспериментов распространилась на разные области. Дизайнеры говорят об «опытных моделях»: вместо того чтобы тратить полгода на планирование идеального продукта, они быстро делают макет и вручают его потенциальному клиенту.
Взаимодействие с реальным миром зажигает искры прозрения, которые приводят к следующей опытной модели, и таким образом разработка последовательно улучшается. Руководители здравоохранения также советуют использовать «малые тесты перемен», вводя новые процессы или инновации в малом масштабе, чтобы увидеть, дают ли они измеримые результаты.
Руководителям бизнеса Джим Коллинз и Мортен Хансен советуют стратегию, которую называют «сначала стрелять из ружей, затем из пушек»: проводим небольшие эксперименты, а затем удваиваем те, которые дали наилучшие результаты (аналог метода «проведи учинг, а затем прыгай» компании National Instruments). И наконец, существует целая книга по учинг-философии, написанная Питером Симсом. Она называется «Мелкие ставки».
Нам нравится термин учинг, но мы хотим, чтобы вы ясно поняли: по сути все говорят одно и то же – прежде чем нырнуть, попробуйте воду. Учитывая популярность этой концепции и явные преимущества маленьких ставок, которые оптимизируют большие решения, странно, почему учинг не осуществляется инстинктивно.
Ответ в том, что мы, как правило, до ужаса уверены в своей способности прогнозировать будущее. Стив, начинающий студент-фармацевт, не чувствует себя растерянным. Зачем ему тратить время на бесплатную стажировку, когда он уверен, что фармацевтика ему подходит? (Если через год он вылетит, то просто скажет: «Это мне не подошло», как будто такой исход нельзя было предвидеть.)
Кишечник ведущего дизайнера просто знает, что продукт подходит. Идея быстрого создания «чернового прототипа» заставит хозяина кишечника закатить глаза: вы не создаете совершенную модель.
Склонность считать себя великим специалистом («просто я интуитивно это знаю») сидит внутри каждого из нас. Мы не хотим возиться с учингом, потому что думаем, что знаем, как будут разворачиваться события. Справедливости ради заметим: если мы действительно хорошо прогнозируем будущее, то учинг – пустая трата времени.
Таким образом, ключевым становится вопрос: хорошо ли мы прогнозируем?