Оптимизация против удовлетворительности

Возьмем проблему того, как запустить завод или магазин или как поддерживать гладкую работу по обработке документов в офисе. Представьте, что вы менеджер. Вы хотите, чтобы все работало насколько возможно хорошо. Ваша цель состоит в том, чтобы достичь оптимального уровня эффективности.

Тогда возникает вопрос: какой уровень можно считать оптимальным? Вы не можете просто сказать — выполняй столько работы, сколько возможно. Существуют другие соображения. Не должна ли работа иметь высокое качество? Здесь уже есть определенная дилемма. Как упоминалось выше, чем быстрее вы заставляете людей работать, тем ниже будет качество того, что они делают. И все же вы должны достичь какой-то точки, за которой вы не пожелаете жертвовать скоростью ради качества. Куда же вы поместите эту точку?

И это не единственная проблема, которую вы должны рассчитать. Конечно, есть вопрос стоимости. Каждый хотел бы удержать стоимость низкой и избежать убытков. Но насколько важной является стоимость в сравнении со всем остальным? Желаете вы немного повысить стоимость, для того чтобы делать вещи настолько быстро, насколько это возможно? С другой стороны, вы имеете приверженность к определенному уровню качества. Насколько вы позволите подняться стоимости, чтобы поддержать качество? Насколько стоящим будет пожертвовать качеством, для того чтобы удержать на низком уровне стоимость?

Если этого недостаточно, есть еще о чем побеспокоиться. Как насчет безопасности ваших работников? Стараетесь ли вы максимизировать ее, не заботясь о том, насколько это замедляет выпуск продукции, или насколько дорогим это окажется? Как насчет эффектов вашего воздействия на (481:) внешнее окружение (например, если вы запускаете завод, который вовсю коптит или должен избавляться от производственных отходов)? Как много веса придаете вы этому в сравнении со всеми другими факторами, которые мы рассматривали?

Помимо всех этих чисто технических условий, вы должны держать в уме, что те, кто будет выполнять ваши планы, — это человеческие существа. Вы можете установить определенный уровень работы, рассчитывая скорость, стоимость, качество, сырье и все остальное, но остается еще вопрос, можете ли вы реально заставить работников выполнять ее. Если вы давите на них слишком тяжело, они могут забастовать, уйти или просто потерпеть неудачу в выполнении ее. Вы должны позаботиться обо всем разнообразии побудительных систем, которые я обсуждал, и принять во внимание каждую из них как еще один источник дополнительной стоимости, равно как и поглотитель вашего времени и усилий. Контроль с помощью денежного жалованья — это очевидные затраты, и было бы эффективным удерживать его на настолько низком уровне, насколько возможно. Но сделать это не так легко, и монетарный контроль реально не очень эффективен в создании какого-либо способа согласия. С другой стороны принуждение имеет очевидные недостатки, а контроль с помощью ритуалов требует много времени и его нелегко успешно завершить. Тогда рабочая сила станет еще одним кругом проблем, переплетающихся с другими.

Быть менеджером — это означает получить изрядную порцию головной боли. Вам нужно беспокоиться обо всех этих вещах, и предполагается, что вы будете эффективны и выполните их все наилучшим образом. Как вам достичь максимальной эффективности? Ответ, к которому пришла организационная теория, прост: в ситуации большой сложности не существует такой вещи, как чисто оптимальное решение.

Что это означает? Это означает, что вы попали в сеть переплетающихся проблем. Если вы попытаетесь оптимизировать одну вещь, вам придется жертвовать чем-то другим. Кроме того, эти процессы включают в себя неопределенности, которые вы просто не сможете заранее контролировать. Как вы собираетесь, к примеру, спланировать загруженность организации (482:) работой? Вы могли бы прямо сейчас заставить завод выпускать продукции столько, сколько возможно, но на следующей неделе может случиться так, что сократятся ваши запасы сырья или не поступит вовремя горючее. Или может сократиться спрос, и вы не сможете продать того, что имеете. Не лучше ли было бы снизить темп, смириться и постараться поддержать ровный баланс входящих и выходящих потоков. Конечно, было бы хорошо сделать это, если бы только вы знали совершенно точно, какими станут в будущем требования и поставки. Если вы угадаете неверно — будь то в направлении недооценки или переоценки, — вы окажетесь неэффективны. Проблемы такого рода возникают в любой ситуации, где приходится иметь дело с большим числом непредвиденных случайностей. Если вам нужно смонтировать много частей, продавать много продуктов, координировать действия многих различных работников, непрерывно будет существовать проблема выбора, как подогнать эти вещи друг к другу. И не будет простого плана, который позаботился бы обо всех этих случайностях. Когда связываются воедино разные вещи, любое неожиданное пиковое положение в одной области потянет за собою всю цепочку.

Конечно, это не означает, что запустить организацию невозможно. Очевидно, что люди делают это ежедневно и с большой долей успеха. Хотя это невозможно сделать с помощью плана, который максимизирует все аспекты продуктивности и которому затем следуют буквально. Фактически единственный способ, с помощью которого вы можете запустить сложную организацию, состоит в том, чтобы перестать полагаться на оптимизирующую стратегию. Выражаясь словами нобелевского лауреата Герберта Саймона, вы не максимизируете, а удовлетворяете.

Что это значит? Вместо того чтобы стараться добиться максимального уровня продуктивности, самой низшей стоимости из возможных, самого высокого, насколько это возможно, качества, наилучшего из возможных показателя безопасности, и так далее, вы устанавливаете иной критерий. Вы устанавливаете удовлетворительный уровень для каждого из объектов, ниже которого уровень представляется вам нежелательным. Коль скоро вещи соответствуют этому удовлетворительному уровню, вы допускаете их. Другими словами, вы не стараетесь получить максимально (483:) возможный результат, а вместо этого устанавливаете определенную цель, которой стараетесь достичь. Вы делаете то же самое в отношении уровней качества, трудовых отношений, безопасности и всего остального. Как вы узнаете, каким должен быть удовлетворительный уровень? Главным образом методом проб и ошибок, из опыта.

Коль скоро вы имеете эти удовлетворительные уровни, вы теперь свободны для того, чтобы уделить свое внимание чему бы то ни было, что представляется вам наиболее важным. Вы должны поддерживать контроль, чтобы убедиться в достижении удовлетворительного уровня во всех сферах. Когда что-то одно падает ниже этого уровня, вы работаете именно над тем, чтобы выправить здесь положение. Менеджер подобен среднему line-backer*, затыкающему бреши в оборонительной линии, где бы они ни возникали.

Эта стратегия удовлетворения и ликвидации аварий — самый рациональный способ, чтобы справляться с ситуацией сложности и неопределенности. Добиваться при таких обстоятельствах чисто вымышленного уровня абсолютной эффективности — не более, а менее рационально. Просто сложность организации больше, чем человеческие способности к обработке информации. Ограниченность человеческого познания не позволяет социальному миру работать подобно машине. Взамен этого мы должны приспосабливаться к этой ограниченности, следуя более оборонительной стратегии, которая позволяет многим вещам частично выходить из-под контроля в обмен на то, чтобы по большей части удерживать их в рамках приемлемого контроля.

Поскольку мы живем в эпоху высоко продвинутых технологий, мы могли бы подумать об одном очевидном возражении. Кто-то мог бы сказать, что, возможно, эта проблема существует для менеджеров в сфере чисто человеческих отношений. Но почему бы не предоставить ее разрешение компьютерам? Компьютеры обладают гораздо большими способностями к обработке информации, нежели люди, и должны быть способны просчитывать сложные отношения, даже если мы не можем этого.

Это интересное возражение, потому что оно заставляет нас исследовать природу рациональности вообще, а не толь-

* Полузащитнику — Прим. перев. (484:)

ко для человеческих существ. Ответ будет таков: компьютеры реально не меняют ничего фундаментального в принятии решений в ситуациях большой сложности. В чем компьютеры хороши, так это в очень рутинных и предсказуемых операциях. Они, например, оказывают огромную помощь в ускорении резервирования авиалиний, распечатке банковских документов — как раз потому, что это рутинные и несложные операции. Может иметься необходимость в комбинировании огромных объемов информации и координировании многих разнообразных мест, и электронная техника может сэкономить значительную долю человеческих сил в решении такого рода задач. Но в области сложного планирования взаимодействующих процессов компьютеры не могут действовать лучше людей.

Проблема не в том, что компьютеры не могут справляться с большими объемами информации. Как раз наоборот. Компьютер в состоянии не только принять большое количество информации, но и выдавать огромное количество решений. Когда мы хотим простого ответа, компьютер все равно выдает нам очень сложный. Рассмотрим компьютер, запрограммированный на игру в шахматы. Предположительно компьютер должен бы делать это гораздо лучше человеческих существ. Помимо прочего, он может просчитать гораздо быстрее, что может произойти, если вы возьмете коня своим ферзем, слоном, пешкой и т.д., а затем ваш противник сходит своей ладьей и т.д.

Но в этом и состоит трудность. Вы можете без труда запрограммировать компьютер рассчитать все возможные ходы, которые последуют после каждого из ваших возможных ходов. Предположим, что вы располагаете 12 возможными ходами, и ваш противник имеет 12 возможных вариантов ответов на ваш ход. Это составляет 144 возможных комбинации на каждое изменение хода. Если вы сделаете в будущем всего лишь три хода, вы получите 126 возможных комбинаций (2985984), и это — только царапина на поверхности. Если вы хотите, чтобы компьютер рассчитал целую игру, это займет невероятно много времени, гораздо больше, чем вы проживете.

Поэтому когда вы программируете шахматный компьютер, вы встраиваете в программу одно из ограничений, которыми уже обладают человеческие существа. Для нас просто (485:) бесполезно делать компьютер, полностью использующий все свои вычислительные возможности, поэтому мы позволяем ему лишь рассчитывать последствия любого хода, скажем, на дюжину будущих обменов. Позволить ему дальнейшее — значит, завалить себя информацией в большем объеме, чем мы в состоянии справиться.

Такой тип ограничений делает компьютер в действительности более хорошим игроком. Но даже в таком виде компьютер фактически не очень хорош для игры в шахматы. У людей, играющих в шахматы на высоком мастерском уровне, обычно не возникает трудностей в том, чтобы победить компьютер. Почему? Потому что компьютер, оперирующий грубой силой своих вычислительных способностей, в действительности расточает большую часть своего времени впустую; человек следует более определенной стратегии, осознавая паттерны в целом и создавая на доске такую расстановку, которая постепенно сужает возможности противника. Поэтому для того, чтобы запрограммировать действительно хороший шахматный компьютер, программист должен знать наилучшие шахматные стратегии и должен спроектировать способ, как заложить их в компьютер. Один из изобретателей компьютера — Тьюринг никогда не смог создать компьютерной программы, которая побила бы хорошего шахматного игрока. Сам Тьюринг думал, что это означает, что компьютеры никогда не смогут всего того, что могут люди, хотя другие компьютерные инженеры решили, что это означает лишь то, что сам Тьюринг был не очень хорошим игроком в шахматы.

Шахматная игра — это весьма хорошая аналогия проблем, с которыми сталкивается компьютер в попытках спроектировать подходящую стратегию для организации. Аналогия слаба в том, что в шахматах все возможные ходы заданы и не может возникнуть ничего неожиданного, чего уже не было бы в системе. Но и в рамках этих ограничений мы можем увидеть, что даже мощь электронных расчетов не в состоянии привести к единственной стратегии, которая максимизирует достижение всех целей организации. Компьютер не придет к единственному решению, а даст диапазон решений — различных сценариев, базирующихся на различных возможных вводных условиях и различных вариантах выхода продукции среди различных целей организации. Meнеджеры-люди (486:) все же должны сами делать свой выбор из набора различных сценариев. И даже они могут сделать неверный ход, как показал в последние годы опыт крупных организаций: автомобильные компании могут плохо просчитывать свои рынки и терять миллиарды долларов; Пентагон все еще проводит неудачные операции и растрачивает время, материалы и деньги в мирное время. Введение в такие ситуации компьютеров имеет тенденцию даже затруднить менеджерские проблемы, потому что компьютерный офис — это еще один сегмент в организации, дополнительно усложняющий ее.

Так что даже в мире компьютеров не исчезают проблемы принятия окончательного решения. Наилучшей стратегией остается удовлетворительность. Люди не способны думать как компьютеры, но это оборачивается тем, что даже компьютер фактически не в состоянии думать как компьютер. Везде имеются ограничения абсолютной рациональности.