Парадоксы стратегии

Майкл Рейнор, «Стратегический парадокс», – М .:ЮРАЙТ, 2009

Адаптировать вашу стратегию к внешним изменениям – отличная мысль, но область ее применения ограниченна. Просто существует слишком много обстоятельств, при которых темп изменений окружаю­щей среды не совпадает с темпом, на который способна организация. Один из способов обойти эту проблему – прогнозировать соответству­ющие изменения достаточно точно и с достаточным опережением, что­бы оказалось возможным вовремя внести коррективы в стратегию орга­низации. Добавив прогнозирование к вашим адаптивным способностям, вы, вероятно, сможете справиться с неопределенностью.

Увы, прогнозирование для целей стратегического планирования в том виде, в котором его обычно выполняют и используют, в своей основе неспособно служить целям, для которых оно обычно применя­ется. Это имеет серьезное значение при создании стратегии, посколь­ку стратегии непременно имеют в своей структуре предположения относительно будущего. Планирование любого типа ориентирова­но на будущее, а размышления о будущем обязательно принимают форму прогнозов, предсказаний, предположений, экстраполяции и т.д. В итоге заявить о том, что прогнозирование (в контексте стра­тегического планирования) бесполезно, – все равно, что сказать, что большая часть стратегического планирования не просто пустое, но и опасное времяпрепровождение.

Что такое прогноз?

Дэн Гилберт утверждает, что способность думать о будущем – это осо­бенность, присущая исключительно человеку. Он разделяет тот тип размышлений о будущем, который требуется для того, чтобы спланиро­вать празднование дня рождения, соблазнение лица противоположно­го пола или запуск нового продукта, и то, что он называет «предугады­ванием» – вид одномоментного предвкушения ближайшего будущего, который используют еноты, когда они отпрыгивают назад в то время, когда мусорный бак, который они пытались перевернуть, на самом деле переворачивается.

Я бы предложил думать о том, что Гилберт постулирует как дихото­мию (предугадывание против настоящих размышлений о будущем), как о континууме, по крайней мере, после того, как пересечена качественная граница между просто ощущением и полным сознанием. В конце концов, остановка на светофоре основывается на предсказании: остановиться бу­дет безопаснее и с меньшей вероятностью приведет к штрафу за наруше­ние. Это ближе к предугадыванию, как в примере с енотами, но немного не дотягивает до предсказания, каким оно представляется в контексте стратегического планирования и, если уж на то пошло, соблазнения.

Нассим Талеб разделяет «прорицание» и «прогнозирование». Он подвергает насмешкам первое из-за его событийной природы: угадыва­ние победителя чемпионата по бейсболу или цены на нефть в следую­щий четверг. Прогнозирование, в отличие от него, совершенно разумно, при условии, что оно сопровождается соответствующими вероятностны­ми ограничениями. Большая часть из моих рекомендаций о том, как пра­вильно думать о будущем, учитывает теорию Талеба.

«Прорицание» отвечает условию «вы-знаете-что-я-имею-в-виду» и касается стратегических переменных, относительно которых делаются предположения, достаточно точные, чтобы принимать стратегические обязательства – то, что не позволяют сделать вероятностные прогнозы. Это такие предсказания, которые, без сомнения, пусть и неявно, делала Sony, когда выбирала главной сферой применения для Betarnax просмотр телепрограмм, а не кинофильмов, или синергию устройство/контент для MiniDisc. Пока я не буду говорить о том, как «надо» думать о буду­щем, но эта проблема будет рассмотрена в главе 9.

Надежда или опыт

Потребность в точном стратегическом прогнозировании давно была признана ведущими специалистами. Автор часто цитируемого учеб­ника по прогнозированию Спирос Макридакис заметил в публика­ции 1990 году:

«Способность делать точные прогнозы является централь­ной для успешных стратегий планирования. Если прогнозы оказываются неверными, реальные и альтернативные из­держки... могут оказаться существенными. С другой сторо­ны, если они будут правильными, они смогут дать большие преимущества –если конкуренты не выбрали аналогичные стратегии». (Цитата по Mintzberg, 1994 г.)

Гари Хэмел и С. К. Праалад, заработавшие известность иссле­дованиями «ключевых компетенций», рассказывают менеджерам, что для того, чтобы узнать, какую компетенцию сделать ключевой, им необходимо: «...построить наилучшую из возможных гипотез относи­тельно будущего... Отраслевая предусмотрительность обе­спечивает компанию потенциалом, позволяющим первой до­браться до будущего и занять ведущую позицию... Хитрость в том, чтобы увидеть будущее до того, как оно наступит». (Цитата по Sherden, 1998)

И если бы необходимые нам аспекты будущего ограничивались таким переменными, как расположение Нептуна, стратегическое пла­нирование имело бы твердую почву под ногами. Мы отточили и сде­лали надежной нашу способность предсказывать движение планет. Она основывается на теоретически правильном понимании причи­ны и следствия и эмпирически подтверждена постоянными наблю­дениями. Но это не те факты, от которых зависит стратегический успех. Успешные обязательства должны быть соотнесены с такими переменными, как общий уровень экономической активности (про­исходит ли экономический спад или подъем? И насколько сильны эти процессы?), темп и природа технического прогресса (будет ли рабо­тать нанотехнология?), поведение потребителей (станут ли они по­купать именно это и как будут это использовать?) и т.д. В отсутствие наглядно убедительных и достаточно точных предсказаний относи­тельно этих и многих других переменных принятие обязательств, ко­торые окажутся выгодными, только если совпадут с будущими обсто­ятельствами, требует не прогнозирования, а колдовства. Такое предвидение – чрезвычайно редкий товар. Уинстон Чер­чилль, премьер-министр Великобритании в годы второй мировой войны и лауреат Нобелевской премии по литературе, свои взгляды на прогно­зирование сформулировал в коротком высказывании: «Все предсказа­тели – чертовы дураки». К просторечию Черчилля добавим такое же острое замечание Питера Друкера, покровителя всех менеджеров, ко­торый еще более уничтожающе заметил, что «прогнозирование не яв­ляется уважаемым видом человеческой деятельности и не имеет ни­какой ценности, кроме как на очень короткий срок».

Конечно, простые утверждения, даже исходящие от таких ав­торитетов, как сэр Уинстон и Друкер, не могут служить доказатель­ством. Книга Уильяма Шердена «The Fortune Sellers» является, на мой взгляд, одним из самых удачных критических исследований прогно­зирования за последнее время. Сделав своей целью не те дисципли­ны, которые отвергаются многими из-за их откровенной неубеди­тельности, – такие как астрология и гадание, – Шерден касается уважаемых областей: метеорологии, экономики, инвестирования, оценки технологий, демографии, футурологии и организационно­го планирования. В каждом случае он анализирует применяемые методы, цели, для которых используются предсказания, и точность известных прогнозов. Он приходит к заключению, что успехов до­стигло только прогнозирование погоды, потому что сейчас мы мо­жем делать конкретные планы относительно дождливой или ясной погоды на три дня вперед. Шерден делает вывод: «Послужные списки успешных прогнозов у всех экспертов оди­наково коротки... прогнозистам постоянно не удается предсказать главные события, которые определяют форму нашего мира, или даже основные поворотные моменты... будь это экономика, фондовый ры­нок, погода или технологии».

Генри Минтцберг в своей книге «The Rise and Fall of Strategic Planning» представляет обзор исследований, посвященных точности прогнозов, использованных в качестве основы для формулирования стратегий. Он приводит слова Робина Хогарта о том, что даже побор­ники стратегического планирования не могут не признать, что «дол­госрочное прогнозирование (на два года или дольше) печально из­вестно своей неточностью». Обширные исследования способности биржевых аналитиков прогнозировать прибыль компании или спо­собности экономистов государственного или частного сектора про­гнозировать такие важные переменные, как ВВП – или просто рост или спад рынка – также приводят к отрицательным выводам. На­пример, в одном исследовании заключается, что только 2 из 60 спа­дов деловой активности во многих странах за определенный пери­од были спрогнозированы за год вперед, 40 процентов оказались незамеченными к апрелю того года, когда проходил спад, а 25 про­центов прогнозов все еще обещали позитивный рост в октябре кри­зисного года.

Но стоит ли стричь всех прогнозистов под одну гребенку? Раз­ве невозможно существование прогнозистов с послужным списком удачных прогнозов? Может быть они знают, что делают? Нет, не совсем так. К сожалению, это факт: послужные списки сами по себе не имеют никакой ценности, когда речь идет об оценке способности прогнозирования. Для объяснения этого можно рас­сказать об «обезьянах за печатными машинками»: если достаточное количество обезьян будет стучать по клавишам печатных машинок достаточно долго, одна из них напечатает «Илиаду». Когда так много прогнозистов предсказывают так много разных результатов, почти неизбежно, что кто-то сделает ряд точных предсказаний. Следова­тельно, казалось бы, уникальная точность – неизбежное явление.

Возможно, эту мысль будет трудно принять из-за того, что заслу­ги этого конкретного прогнозиста будут зависеть от того, насколько малым было количество обезьян, печатавших вместе с ним, а не на­сколько большим. Обычно, когда мы хотим продемонстрировать наше мастерство в какой-либо области, мы хотим удостовериться, что мы померились с силами как можно с большим количеством соперни­ков. Утверждаешь, что быстрее всех пробегаешь стометровку? Убе­дись, что ты победил как можно больше других спринтеров. Если же ты соревновался только с младшим братом, твои претензии на пер­вое место будут пустым звуком.

Наоборот, если 10п обезьян печатают 10п лет, и появляется «Илиада», это не слишком впечатляет. А вот если бы в той же ком­нате было пять обезьян, и через пять часов одна из них напечатала «Илиаду», тогда, как говорит Нассим Талеб в своей книге «Fooled by Randomness», вы бы захотели познакомиться с этой обезьяной. Если вы не можете ограничить или не знаете количество участво­вавших обезьян, то единственный способ убедиться, что ваше жи­вотное особенное, это заранее выбрать хвостатого поэта – и у вас будет только одна попытка. Также, когда дело касается прогнози­стов, недостаточно того, что кто-то угадывает; у нас должна быть возможность сказать, кто будет прав, до того, как они совершат свой прорицательский подвиг. Не обладая способностью заранее определить того, кто видит будущее – если только нельзя спрогно­зировать, кто будет лучшим прогнозистом, – заявки на точность, сделанные постфактум, которые и представляют собой послужной список, бессмысленны.

В свете всего вышеперечисленного стоит заметить, что суще­ствует очень мало примеров прогнозистов-провидцев, заявляющих о своей способности предсказывать что-либо с точностью. Оказыва­ется, что, несмотря на те усилия, которые мы тратим, чтобы загля­нуть за горизонт, все, чем мы можем похвастаться, это результат, ко­торый, в сущности даже хуже, чем просто удача. Тот факт, что до сих пор существует процветающий многомиллиардный рынок предска­заний, – это, как Сэмюэл Джонсон заметил о вторых браках, свиде­тельство триумфа надежды над опытом.

Будущее наступает сегодня

Некоторые не согласятся с этим выводом. Не убежденные правилами произвольности, они укажут на прогнозистов, которые редко оши­баются. И хотя я не знаю никого, кто может предсказать что-либо, имеющее стратегическое значение, с необходимой точностью, не бу­дет логическим противоречием утверждать, что кто-нибудь сможет назвать ставку ЛИБОР, или сказать вам, какой из секторов S&P до­стигнет лучших результатов в этом году, или даже будет выигрывать в офисном тотализаторе по Суперкубку год за годом. Но утверждать, что все эти люди – точные прогнозисты, проблематично: это озна­чает не понимать природу будущего и игнорировать тот факт, что, для того, чтобы определить, насколько был точен конкретный про­гноз, необходимо сравнивать прогноз будущего с самим будущим.

Позвольте мне повторить это. Чтобы определить точность про­гноза, мы должны сравнить наш прогноз будущего с будущим, а не с «видением будущего из настоящего. Например, не будет пользы в том, чтобы предсказать ВВП Китая через пять лет, а затем сравнить выбранное вами число с действительным ВВП Китая через пять лет⁸. Нет, вы должны сравнить ваш прогноз будущего ВВП Китая и то, ка­ким сейчас является будущий ВВП Китая.

Если это звучит как искусственное различие (или, что хуже, от­влеченная софистика), пожалуйста, проявите немного терпения. Что же такое на самом деле будущее? Находится ли оно «где-то ря­дом», ожидая, чтобы его обнаружили? То есть, не является ли ВВП Китая через пять лет уже предопределенным, и нам просто придется подождать, чтобы узнать, каким он будет. Или же прямо сейчас есть конкретная вероятность для каждого из широкого ряда возможных значений ВВП? Конечно, когда пять лет пройдут, вероятности исчез­нут: для каждого из значений, которое не является значением ВВП Китая, вероятность того, что оно будет ВВП Китая, составляет 0, тог­да как для того единственного значения, которое является ВВП Ки­тая, его вероятность стать ВВП Китая, составляет 1. В более общих терминах, с перспективы сегодняшнего дня суще­ствует вероятность того, что любое из некой группы событий может произойти в любой момент в будущем. Объединив все события, все временные горизонты и все вероятности, мы можем создать функ­цию распределения вероятностей для будущего. Ее можно рассма­тривать как «пространство возможностей» всех событий и их ве­роятности. Если это событие происходит или нет, вероятность его совершения сужается до 1 или 0.

Еще более усложняет наш анализ то обстоятельство, что ве­роятность некоторых событий зависит от других событий. Напри­мер, вероятность моего выигрыша в лотерею на этой неделе зави­сит от того, купил ли я билет до того, как прошел розыгрыш. Если оказывается, что билета у меня нет, вероятность моего выигрыша (события в будущем) – ноль. Другие события могут быть менее определенными. Каждый день, в течение которого я не закончил эту книгу, снижает вероятность того, что я уложусь в срок, на­значенный моим издателем. Но вероятность не уложиться в срок не достигает нуля, пока этот срок не наступит. Следовательно, в то время как события происходят или не происходят, также из­меняется и функция плотности вероятности для многих событий в будущем.

Другими словами, там, впереди, нет конкретного будущего, ожи­дающего, когда его обнаружат, в то время как стрела времени несет нас к нему. Вместо этого существует постоянно движущаяся масса вероятностей, где события появляются и исчезают из пространства вероятности, когда происходят новые события. Напротив, прогно­зы, используемые при стратегическом планировании, обычно зву­чат как «продажи в следующем году составят 100 миллионов». Это всего лишь догадка. Догадка, которая оказывается правильной, все­го лишь удачная догадка.

Описывание будущего таким способом не является ни предска­зыванием, ни прогнозированием в том смысле, в котором обычно ис­пользуются эти термины. Исключением, конечно, является прогноз погоды. Мы все привыкли к фразе «вероятность осадков». К сожа­лению, эта честность почти не проникла в сферу деловых прогнозов. Мы редко встречаем эти вероятности, сопровождающие, напри­мер, прогнозы продаж. Как часто вы видели бизнес-план, в котором утверждается, что «существует 50-процентная вероятность того, что в следующем году продажи составят 100 миллионов»? Неудоб­ство в принятии такого способа описывать будущее заключается в том, что мы не сможем узнать, насколько точна функция распреде­ления вероятностей для будущего. Если кто-нибудь скажет, что «су­ществует 30-процентная вероятность того, что через пять лет ВВП Китая будет больше, чем у США», как мы сможем узнать, прав ли он? Мы узнаем, будет или нет ВВП Китая выше, чем у США, через пять лет, но все, на чем мы можем основываться, это распределение вероятностей, существующих в настоящем. Нам же нужно описа­ние будущего, которое сегодня является вероятностью всех обстоя­тельств, которые мы получим завтра. Попытки угадать конкретные значения – даже удачные – не считаются, потому что они не будут описывать реальность.

Плохо то, что мы не можем увидеть истинную вероятность бу­дущих событий. Вселенная – это не казино в Лас Вегасе, где шан­сы известны (пусть они и не в нашу пользу) и неизменны. Подкинув монетку или крутанув рулетку, мы можем установить теоретическую вероятность (у монеты две стороны, у американской рулетки трид­цать семь секторов), и регулярно наблюдать за игрой, чтобы опре­делить, насколько она честная. Мы не столько предсказываем веро­ятность данных результатов, сколько устанавливаем их. Когда дело доходит до тех видов событий, которые мы обычно хотим предска­зать или, по крайней мере, уточнить их вероятность, мы не облада­ем ни таким пониманием структуры, лежащей в основе, ни роско­шью регулярных наблюдений. Следовательно, у нас нет возможности узнать, насколько удачно мы оцениваем шансы того, что произойдет данное событие, поскольку мы не можем сопоставить наши оценки с реальностью.

Например, как можно измерить точность предсказания о том, что существует 15-процентный шанс, что завтра фондовый рынок поднимется? Час за часом, событие за событием изменяется веро­ятность подъема или падения рынка, колеблясь в интервале между 1 или 0. Но когда прогноз уже сделан, не существует способа опре­делить его точность, потому что не существует способа сопоставить вероятность, приписанную подъему рынка, с истинной вероятно­стью его подъема. То, что рынок поднялся, не означает, что, оцени­ваемая с перспективы предыдущего дня, вероятность его подъема была выше или ниже 15 процентов. Единственное, как можно дока­зать неправильность этого прогноза, это если вероятность события была оценена в 0, а оно произошло, или если вероятность была оце­нена в 1, а оно не произошло. Для всего, что находится посередине, результаты прогноза, основанного на вероятности, не говорят ниче­го о его точности. И поскольку мы не можем вернуть события из вче­ра обратно в сегодня, мы не можем определить, будет ли это пред­сказание на 15 процентов верным.

В итоге невозможно определить точность описаний будуще­го. Даже если кто-нибудь верно опишет будущий ВВП, нет способа узнать, сможет ли он сделать это еще раз. Поэтому, когда дело до­ходит до послужных списков, необходимо помнить о предупрежде­нии, которое можно найти на рекламе любого паевого фонда: про­шлая деятельность не обязательно означает прибыль в будущем. А когда необходимо описать будущее потенциально полезным спо­собом, мы не можем даже составить послужной список. Доказуемо точные предсказания того, чем действительно является будущее, просто не существуют.

Неопределенность, произвольная и намеренная

Конечно, в какой-то степени наша неспособность точно предвидеть бу­дущее обусловлена незнанием настолько же, насколько и метафизиче­ской сутью проблемы. В конце концов, характерной особенностью чело­веческого прогресса является наша все увеличивающаяся способность понимать, предсказывать и контролировать окружающий нас мир. Одну за другой раскрывая интересующие нас причинно-следственные свя­зи, мы не только удовлетворили свое любопытство, но и овладели вла­стью, которая позволила нам предсказывать важные для нас результаты. И получили возможность контролировать, или, по крайней мере, вли­ять на эти результаты и быть к ним готовыми. Точность и надежность предсказаний, которые делаются в различных научных дисциплинах, неодинаковы, но почти каждая область может заявить о значительных успехах. Как следствие, многое из того, что раньше считалось компе­тенцией богов, было низвергнуто в царство смертных. Наше коллек­тивное убеждение, кажется, заключается в том, что если что-то нам до сих пор недоступно, то это только временно, и в конце концов оно окажется в нашей власти, если только мы будем стойки в своей вере, что это должно случиться.

Такой оптимизм имеет основания. Но существуют все же два яв­ления, которые никогда не позволят нам овладеть способностью де­лать достаточно точные и полезные для стратегического планирова­ния предсказания: это произвольность и свободная воля.

«Произвольный» обычно означает «без очевидного порядка или закономерности» Однако здесь существуют ловушки: если выигрышными числами в лотерее будут 1, 2, 3, 4, 5 и 6, кто-нибудь может прийти к выводу, что эти числа не являются произвольными, поскольку наличествует совершенно очевидная последовательность. Однако эти числа действительно являются произвольными, посколь­ку они представляют собой лишь выборку из гораздо более длин­ной серии еженедельных комбинаций выигрышных чисел. Рассма­триваемая в своем контексте, серия 1 – б не демонстрирует никакой последовательности, потому что она не предоставляет какого-либо указания на то, какими будут выигрышные числа на следующей не­деле. Поэтому, делая вывод о произвольности процесса, мы должны быть уверены, что понимаем контекст получившейся выборки, пе­ред тем как заключить, что она может сказать нам что-нибудь о том, что произойдет дальше.

В своей книге «A New Kind of Science» Стивен Вольфрам определя­ет три механизма произвольности. Для нас актуальными будут два.

1. Произвольность, попадающая в иначе упорядоченную си­стему из внешнего окружения. Назовем это «внешними по­трясениями».

2. Произвольность заложена в исходных условиях. Система может быть упорядочена, но крайне чувствительна к своему начальному положению. Если начальное положение – ис­ходные условия – весьма далеко от упорядоченности, про­цесс усиления трансформирует эти входящие условия в про­извольные результаты. Здесь властвует теория хаоса.

Если у системы, которую мы надеемся понять, – например, дви­жение волн или успех нового продукта,– результаты кажутся про­извольными, часто это происходит из-за того, что она перенесла внешнее потрясение. Например, мог пройти большой корабль, не­предвиденным образом нарушая рисунок волн, или конкурент мог внезапно представить свой похожий, но лучшего качества продукт, благодаря навыкам, отточенным на примыкающих рынках, которые до этого были ненужными, а, следовательно, невидимыми для усто­явшихся лидеров (т.н. подрыв нового рынка).

Такой вид произвольности можно преодолеть, расширив гра­ницы изучаемой системы. Изменения в интересующей нас волно­вой или рыночной системе были неожиданными, потому что гра­ницы системы не были очерчены достаточно широко. Если бы мы включили в нее корабль или нового участника, то могли бы сделать верные предсказания. Когда произвольность является результатом внешнего шока, то средством от нее будет «сделать внешние явле­ния внутренними».

Но насколько следует расширить эти границы? Если вам надо включить лодку, то, возможно, вам надо включить и другие потенци­альные воздействия – начиная с подводных течений и далеких штор­мов и заканчивая фазой луны. Так же при анализе эволюции рынка: когда прекратить добавлять переменные, которые могут каким-либо образом повлиять на результат? Другими словами, когда произволь­ность определяется внешней средой, вашей единственной реакци­ей будет включить окружение в вашу систему. Но вы вступите на не­надежную почву: вычислительные сложности сокрушат вас до того, как вы сможете учесть все, что, по-вашему, нужно.

Иллюстрацией может служить история развития крупных про­мышленных корпораций, которая может показаться очевидной в ре­троспективе, но только потому, что мы можем пройти назад от след­ствия к причине, и знаем теперь, где провести границы нашего анализа. Теперь мы понимаем, что знания приносят более высокую прибыль, чем материальные активы, и что это объясняет структур­ный спад в значимости сталелитейной промышленности по сравне­нию, например, со здравоохранением. Но в 1974 г. мы не могли это­го знать.

Возможно, нет необходимости включать все в определение систе­мы для того, чтобы предсказать отдельные ее элементы. Шторм, воз­никший на расстоянии тысячи миль, скорее всего, достаточно осла­беет, когда достигнет наших берегов, чтобы считать влияние этого шторма несущественным. К сожалению, это не работает для систем с высокой чувствительностью к исходным условиям – второй меха­низм произвольности Вольфрама.

Чувствительность к исходным условиям – это то, что изучают специалисты по теории хаоса. Основная идея состоит в том, что взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать торнадо в Техасе. Хао­тичные системы могут быть полностью поняты в той степени, в какой законы, управляющие ими, могут быть описаны, и насколько была доказана высокая степень их прогнозируемости. Однако результаты деятельности этих систем будут произвольными из-за полной невоз­можности точно определить, какими были исходные условия.

Существует два вида сложностей. Во-первых, невозможен сбор достаточно точных и своевременных данных. Мы не можем знать конкретное местонахождение и скорость каждой частицы в одно и то же время и произвести расчеты достаточно быстро, чтобы сде­лать полезные предсказания. В сфере бизнеса существует такая же проблема надежности и своевременности данных. Насколько вер­но отчеты о продажах отражают истинное положение дел на рын­ке? Ответ «близко» не достаточен, когда приходится работать с ха­отическими системами.

В случае с Sony это имело особенную важность, поскольку сила сетевых эффектов, которые превратили незначительное рыночное преимущество VHS в полное доминирование, была неожиданной и подействовала быстро. Более точные и своевременные данные не позволили бы появиться точным предсказаниям этих событий по тем же причинам, по которым не помогло бы расширение определе­ния «системы»: никогда нельзя узнать заранее, какой прогноз ока­жется достаточно своевременным и точным.

Во-вторых, мы не знаем заранее, в чем заключается «начало», когда мы говорим о «начальных условиях». Является ли взмах кры­льев бабочки начальным условием торнадо в Техасе? Возможно, на­чальным условием будет гусеница в Каракасе, которой когда-то была бабочка, и ураган с берегов Гаити, который принес ее в Бразилию. При расширении границ системы, чтобы включить больше факто­ров для анализа, мы не знаем, где остановиться; при определении на­чальных условий мы не знаем, откуда начать.

Неизбежным выводом тогда оказывается, что произвольность – отсутствие порядка или закономерности –является необходимым компонентом каждой системы, которую мы захотим понять и кон­тролировать. Мы обречены либо проводить слишком узкие границы, оставляя себя уязвимыми перед появлением произвольности извне, либо определить недостаточно начальных условий, которые определяют окончательные итоги. В любом случае, наше будущее бу­дет лучше всего характеризоваться неопределенностью, а не пред­сказуемостью.

Третий механизм Вольфрама – генерируемая изнутри произ­вольность, которую он обнаружил посредством экспериментов в сфе­ре вычислительной сложности. Вольфрам обнаружил, что простые системы могут создавать произвольные результаты на выходе, кото­рые устойчивы к помехам исходных условий, но в остальном не про­являют какой-либо закономерности. Он объясняет это с позиций того вклада, который каждый из элементов может внести в создание произвольности. Мы можем правильно конкретизировать окруже­ние и исходные условия, и система будет функционировать согласно точно определенным законам, но итоговый результат системы будет зависеть от пошаговых вычислений, то есть от внутренних характе­ристик системы, а не просто от введенных данных и правил.

Это парадоксальным образом подразумевает, что результаты системы будут произвольными, но повторяющимися: если система настроена точно таким же образом, то получится тот же самый ре­зультат. Но этот результат будет действительно произвольным, по­скольку в нем не будет наблюдаться явной закономерности и ничто в нем не будет нести информации о том, что последует дальше. Дру­гими словами, вы можете знать начальные условия и правила, кото­рые создают итоговый результат, но не сможете сказать, что будет следующим в данной системе, если только не создадите модель, ко­торая будет функционировать с масштабом 1:1.

Этот механизм имеет ценность главным образом как метафора, а не как конкретное объяснение того, почему будущее всегда будет непредсказуемым. В бизнесе аналогом внутренней произвольности будет тот факт, что игроки являются людьми, наделенными свобод­ной волей. Это сказывается двояким образом на нашей способно­сти контролировать или даже просто предсказывать, как будут ве­сти себя системы, населенные такими существами.

Во-первых, как продемонстрировал Роберт Лукас в сфере ма­кроэкономической политики, намеренные попытки манипулировать поведением людей вызывают реакцию, которая часто является про­тивоположной планировавшемуся воздействию. Работа Лукаса, ко­торая принесла ему Нобелевскую премию по экономике, показывает, что эта взаимосвязь значительно ослабляет влияние политики правительства на экономику. Например, центральный банк может заметить снижение объема производства и увеличить денежную массу в по­пытке стимулировать экономику. Люди, видя это увеличение и пони­мая, почему центральный банк проводит его, реагируют увеличени­ем своих расходов, вызывая, таким образом, рост инфляции и сводя к нулю любые позитивные эффекты денежного вливания. Совокуп­ное воздействие будет равно отсутствию воздействия. С другой сто­роны, неожиданные потрясения в отношении денежного запаса – та­кого типа, которые не могут быть произведены центральным банком по причине заметности таких действий – действительно оказывают влияние на экономику. Другими словами, денежная масса имеет зна­чение, но только когда мы не можем предсказать ее динамику.

Во-вторых, если другие могли бы предсказать то, что я буду де­лать при определенных обстоятельствах, они могли бы воспользо­ваться моим постоянством в своих целях. Поэтому в моих интересах будет скрывать от других мои планы. Это может потребовать от меня иррационального и непредсказуемого поведения время от времени, даже если эти действия могут повредить мне в краткосрочной пер­спективе.

Например, в игре «Ультиматум» два игрока анонимно делят меж­ду собой 10 долларов следующим образом. «Предлагающий» пред­лагает, как разделить эту сумму. Если «Принимающий» соглашается с этим разделением, то сумма делится соответственно. Если «При­нимающий» отказывается от предложения, то каждый из игроков не получает ничего. Рациональным выходом будет, если «Предлага­ющий» предложит деление 9:1, и если «Принимающий» согласит­ся с этим. (Для удобства предположим, что предлагаемое деление должно быть кратно 1 доллару.) Это максимально увеличивает вы­году «Предлагающего», а с перспективы «Принимающего» 1 доллар лучше, чем ничего. (Игроки анонимны, и игра не повторяется, поэ­тому нет очевидной и непосредственной выгоды в том, чтобы быть «щедрым» или «справедливым».)

Такой рационально рассчитанный результат не достигается поч­ти никогда. Принимающие обычно отклоняют такие «заниженные» предложения, предпочитая лишить предлагающего такого значи­тельного выигрыша «за их счет». Общепринятый вывод заключа­ется в том, что мы «наказываем» тех, кто поступает несправедли­во, и потребность в этом настолько сильна, что мы готовы заплатить за это, даже если у нас нет какого-либо повода ожидать вознаграж­дения для себя.

В повторяющихся играх в наших долгосрочных интересах пожерт­вовать нашими краткосрочными выигрышами, поскольку это укрепит нашу позицию на переговорах. Условия лицензирования Betamax, ко­торые компания Sony предложила Matsushita, можно рассматривать как аналогию игры в Ультиматум. Приняв технологию на условиях Sony, Matsushita гарантировала бы себе достаточный кусок занятости при практически нулевом риске – подобно принятию 1 доллара. Вместо этого Matsushita отвергла условия Sony в пользу гораздо менее опре­деленного будущего, которое предполагало создание собственной кон­курентоспособной технологии и противостояние Sony на рынке.

Мы можем заявить, что это просто другой вид рационального поведения, а не иррациональное поведение само по себе. Но даже если оно было иррациональным в своей специфике, оно создало как для Sony, так и для Matsushita реальную угрозу на ближайшее время. Каждая компания показала, что она была готова пройти путь самостоятельно, и поэтому, когда в следующий раз дело дойдет до об­суждения совместной сделки, обеим сторонам лучше быть готовыми предложить приемлемые условия.

Более важная мысль заключается в том, что любая компания, если она полностью рациональна, будет полностью предсказуема, а любая компания, если она полностью предсказуема, легко попадает в подчинение, если находится в слабом положении. Разумная добав­ка «намеренной иррациональности» в систему может создать доста­точную неопределенность, чтобы не позволить компаниям в невы­годном положении попасть в полное подчинение, что в ином случае было бы неизбежным.

Наконец, в той степени, в какой соображения морали – в от­личие от простой экономической выгоды – фигурируют в челове­ческих решениях, стоит заметить, что даже когда соответствующие моральные нормы могут быть определены, наше поведение внутри этих норм крайне непостоянно и непоследовательно. В игре в Ульти­матум иногда принимается 1 доллар и отвергаются 4. Если участники, как правило, наказывают нечестные предложения, почему это про­исходит? Такое расслоение внутри однородной в остальном популя­ции, представляет проблему для тех, кто захочет предсказать поведе­ние людей, поскольку если наши реакции на такое фундаментальное понятие, как «справедливость», не могут быть определены однознач­но, то кто сможет сказать, чем привлекает людей зубная паста?

То, как мы отреагируем на данный раздражитель, не сможет предсказать никто, даже мы сами. Несомненно, что наше поведение определяет не рациональная составляющая; очевидно, что это и не моральный аспект. Результатом является то, что человеческое поведение глубоко и безнадежно непредсказуемо. И поскольку биз­нес населен людьми, его системы подчиняются «создаваемой извне» непредсказуемости Вольфрама – иногда из-за того, что мы решаем стать непредсказуемыми по рациональным причинам, а иногда про­сто потому, что не можем ничего с собой поделать.

Фото: pixabay.com