Решение проблем в нестабильные времена

Даже самые непостижимые или нерешаемые проблемы имеют решения. Для возбуждения духа: великие решатели проблем создаются, а не рождаются. Хотя легко подобрать и обратные примеры. Однако в обоих случаях мы можем идентифицировать "акселераторы" успеха.

Например, в статье McKensey (ссылка на статью - ниже), выявлены шесть подходов:

• постоянное (непрерывное) любопытство к каждому элементу проблемы;
• высокая терпимость к несовершенным решениям, к неопределенности и двусмысленности;
• многофасетный взляд на мир («глаз стрекозы»);
• постоянные усилия и неустанные эксперименты;
• доступ к коллективному разуму и признание того, что самых умных людей может не быть рядом; 
• практика «показывать и рассказывать», потому что рассказывание историй порождает или побуждает к действию.

Эти подходы авторы (Charles Conn and Robert McLean) изобразили с помощью такой инфографики:

1. Будьте любопытны

Четырехлетние дети постоянно спрашивают. Подумайте о нескончаемых «почему», которые делают маленьких детей такими милыми и безжалостными. Их миссия - открытие, и они полны решимости во всем разобраться. И у них это хорошо получается!

Когда вы сталкиваетесь с радикальной неуверенностью, вспомните своего четырехлетнего ребенка или направьте его внутрь себя. Неустанно спрашивайте: «Почему это так?» К сожалению, где-то между дошкольным учреждением и советом директоров мы перестаем спрашивать. Наш мозг распознает огромное количество данных, навязывая шаблоны, которые работали для нас и для других людей в прошлом. Вот почему этот простой прием стоит использовать в начале решения проблемы: просто остановиться и спросить, почему условия или предположения именно таковы?

Человеческие предубеждения при принятии решений часто заставляют слишком рано закрывать процесс поиска решений. Лучшие - и более креативные - решения возникают в силу  любопытства, порождающего более широкийу круг вариантов.

Помогают сессии «тезис/антитезис» или «красная команда/синяя команда» как противостоящие команды: почему это решение лучше? почему не то? Любопытство - двигатель творчества.

Чтобы принимать правильные решения, мы должны уметь оценивать вероятности, когда даже исходные предположения несовершенны. К сожалению, люди не являются хорошими статистиками, - ни интуитивно, ни аналитически.

2. Терпите двусмысленность и будьте снисходительны к несовершенству, несовершенству знаний, к нехватке информации

Когда мы думаем о лицах, решающих проблемы, многие из нас склонны представлять себе уравновешенного и блестящего инженера. Мы можем представить себе мыслителя, который знает, что делает, и целенаправленно подходит к решению проблем. На самом деле, хорошее решение проблем - это просто метод проб и ошибок. И поиск решения больше похож на случайность, чем на точность решения задачи линейного программирования. Мы формируем гипотезы, анализируем данные, а затем выявляем, уточняем или отбрасываем первоначальную гипотезу. И это требует принятия несовершенства и терпимости к двусмысленности. Еще хорошо - иметь чувство вероятности.

Реальный мир очень неопределенен. Реальность - сложный продукт случайных событий и человеческих реакций. Чтобы принимать правильные решения, мы должны уметь оценивать вероятности, даже если наши предположения несовершенны. Предположения, основанные на инстинкте, могут быть совершенно неверными. Вот почему одним из ключей к работе в неопределенной среде является эпистемическая скромность ("я знаю, что я не знаю"), которую Эрик Ангнер определяет как «осознание того, что наши знания неполны и может потребоваться персмотреть их в свете новых свидетельств».

Чтобы принять несовершенство нашихзнаний, начните со сложных решений, предполагающих определенность. Вы можете сделать это самым лучшим способом, задав такие вопросы, как «Во что мы должны поверить, чтобы это было правдой?» Это выводит на поверхность неявные предположения о вероятностях и упрощает оценку альтернатив. Когда неопределенность высока, посмотрите, сможете ли вы сделать небольшие шаги или получить информацию по разумной цене, чтобы перейти к набору решений. Совершенных знаний не хватает, особенно для решения сложных деловых и социальных проблем. Принятие факта, что знаний или информации не хватает, может привести к более эффективному решению проблем. Такое принятие факта практически необходимо в ситуациях высокой неопределенности или в чрезвычайной ситуации.

Хорошее решение проблем - планирование экспериментов для уменьшения ключевых неопределенностей. Каждый ход предоставляет дополнительную информацию и расширяет возможности принятия правильного решения.

3. Посмотрите на проблему глазами стрекозы - многомерно, с разных ракурсов и с разных точек зрения

Тому, кто умеет решать большие проблемы, свойственно фасетное восприятие, как у глаз стрекозы. У стрекоз большие сложные глаза с тысячами линз и фоторецепторов, чувствительных к разным длинам волн света. Хотя мы не знаем точно, как мозг обрабатывает эту визуальную информацию, но что-то подсказывает, что мозг оперирует с позиций нескольких точек зрения. Идея глаза стрекозы и восприятие 360 градусов - это атрибут «суперпрогнозистов» - людей, зачастую не имеющих специальных знаний в данной области, но тем не менее лучше всех прогнозирующих события.

Цель такого зрения - преодолеть стереотипы и отбросить шаблоны восприятия. Расширяя аппертуру восприятия, мы можем выявлять угрозы или возможности за пределами нашего поля зрения. Часто решение приходит только тогда, когда кто-то смотрит на проблему с разных точек зрения, включая и те точки зрения, которые изначально кажутся "ортогональными".

Когда мы сталкиваемся с проблемами неопределенности и возможности, для перехода к стереоскопическому взгляду нужно «заякориться снаружи», а не внутри. Взят более широкую экосистему в качестве отправной точки. Поговорить с клиентами, поставщиками или, что еще лучше, с игроками из другой, но родственной отрасли. Поиск решения с учетом дизайнерского мышления - еще один эффективный способ получить полный обзор проблемы. Правда, когда лица, принимающие решения, сталкиваются с ограниченными временными рамками или с ограниченными ресурсами, то, возможно, придется сузить круг вопросов и в итоге дать жесткий, традиционный ответ.

4. Следите за привычным поведением, за привычкой

Проистекающее поведение - это то, что на самом деле происходит в определенном месте и в определенный момент времени, а не то, что могло бы быть потенциальным или прогнозируемым поведением. У сложных проблемы замысловатые секреты.

Специалисты по решению проблем находят путь решения, постоянно экспериментируя и рискуя. Ценность дополнительной информации описывается показателем EVPI (Expected value of perfect information) - ожидаемое значение совершенной информации. Ценность дополнительной информации возникает за счет информации, извлекаемой из выборок данных и экспериментов. Пример эксперимента - измерение реакции на изменения цен на тестируемых рынках. В частности, A/B-тестирование - это мощный инструмент для экспериментов с ценами, рекламными акциями и другими функциями, который особенно полезен для цифровых торговых площадок и потребительских товаров.

Примечание. Выдержка из Википедии.

A/B-тестирование (англ. A/B testing, Split testing) — метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены для того, чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. В этом случае тестируются не два целостных варианта, а сразу несколько элементов продукта или составных частей исследуемого объекта в различных сочетаниях, при которых каждый тестируемый элемент может быть двух видов (A или B).

Большинство традиционных рынков предлагают возможности имитировать сегментацию рынка и использовать ее для тестирования различных подходов.

Не воспринимайте отсутствие внешних данных как препятствие - на самом деле это может быть подарком, поскольку приобретаемые данные почти всегда получаются традиционным способом и доступны вашим конкурентам. Ваши собственные эксперименты позволяют вам генерировать свои собственные данные; это дает вам такое понимание, которого нет у других. Если экспериментировать сложно (или неэтично), поищите «естественные эксперименты». Ошибочно думать, что в вашей команде самые умные люди. Их там нет. Они где-то в другом месте.

5. Используйте коллективный разум и мудрость толпы

В постоянно меняющемся мире, где условия могут меняться непредсказуемо, краудсорсинг приглашает самых умных людей в мире работать вместе. Краудсорсинговое решение проблем знакомо и в другом обличье: сравнительный анализ. Краудсорсинг может быть полезен, когда традиционное мышление дает дорогие или неполные решения. Для создания хорошего краудсорсинга требуется время, он может быть дорогостоящим и может сигнализировать вашим конкурентам о ваших планах. Остерегайтесь скрытых затрат, таких как непреднамеренное разглашение информации и необходимость просеивать огромные объемы нерелевантных, второстепенных предложений, чтобы найти жемчужину решения.

Это нормально - опираться на разнообразный опыт и знания, помимо вашего собственного. Начните с мозгового штурма, в котором участвуют люди не из вашей команды. Попробуйте более широкие конкурсы по краудсорсингу для генерации идей. Или привлеките талантливых специалистов по глубокому обучению (deep learning), чтобы увидеть, какие идеи существуют в ваших данных, чего не удалось выявить с помощью традиционных подходов. Чем шире круг информации, к которой вы получаете доступ, тем больше вероятность того, что ваши решения будут новаторскими и творческими.

Новички в решении задач демонстрируют свой аналитический ум и математические навыки, чтобы убедить вас, что они умны. Опытные специалисты по решению проблем демонстрируют другое. Обычно - результат.

6. Покажите, скажите, своим примером побудите к действию

Мышление «покажи и расскажи» направлено на то, чтобы вовлечь лиц, принимающих решения, в сферу решения проблем.

Наиболее элегантное решение проблемы - это то, что делает решение очевидным. Экономист Херб Саймон: «Решение проблемы просто означает представление ее таким образом, чтобы сделать решение прозрачным».

Чтобы лучше показывать и рассказывать, начните с четкого определения действий, которые должны вытекать из вашего решения проблемы и получаемых результатов. Затем найдите способ визуально представить логику, которую можно было бы обсудить. Представьте аргумент как эмоционально, так и логически и покажите, почему предпочтительное действие предлагает привлекательный баланс между рисками и выгодами. Но не останавливайтесь на достигнутом. Объясните риски бездействия, которые часто дороже, чем несовершенные действия.

Образ мышления тех, кто умеет решать проблемы, так же важен, как и методы, которые они используют. Образ мышления, который поощряет любопытство, принимает несовершенство, вознаграждает многофасеточный взгляд на проблемы, создает новые данные на основе экспериментов и коллективного разума и побуждает к действию посредством убедительного рассказывания историй, основанного на принципах "показать и рассказать '', создает радикально новые возможности при высоком уровне непредсказуемости. Эти подходы могут быть полезны в широком диапазоне обстоятельств, и они необходимы во времена огромной неопределенности.

* * * 

По материалам: Six problem-solving mindsets for very uncertain times September 15, 2020.

* * *

Проблема - задача нахождения объекта, обладающего теми или иными (заданными или желаемыми) свойствами. Искомый и действительный Объект и есть решение проблемы.
Проблема неразрешима если не имеет решения. С позиции объекта, проблема не разрешима, если не не существует искомого объекта.

Примерно такое определение проблемы дано в Философской энциклопедии. Т.1 - М. "Сов. Энциклопедия", 1960 с.38-42.


В части поиска путей решения проблем известна фраза А.Эйнштейна: 

«Наиболее важные проблемы, с которыми мы сталкиваемся, не могут быть решены на том же уровне мышления, на которым мы были, когда создавали их».

Менее известна фраза Роберта Калдербанка (Calderbank), профессора Принстонского Университета: 

«Иногда путем героических усилий мы можем что-то заставить работать. Однако для достижения следующего порядка масштабируемости требуется понять, почему это работает, обобщить и упростить задачу».

И что же получается?
«Если рассмотреть проблему достаточно внимательно, то вы увидите себя как часть проблемы».