Деннис Шервуд - Видеть лес за деревьями. Системный подход для совершенствования бизнес-модели

Диаграммы цикличной причинности – наглядный метод отражения сложности, с которой вы справились, – являются мощными средствами коммуникации. Их использование может обеспечить вам искреннюю и глубокую поддержку аудитории настолько большой, насколько вы пожелаете. Это особенно ценно при построении высокоэффективных команд.

Диаграммы цикличной причинности также могут помочь вам определить самый разумный способ влияния на систему интересов. В результате вы можете избежать принятия неудачных решений, в частности таких, которые быстро устраняют проблему, но в долгосрочной перспективе могут привести к обратным результатам.

Моделирование динамики системы – это способ компьютерного моделирования, позволяющий увидеть, как сложная система, выраженная в виде диаграммы цикличной причинности, будет развиваться со временем. Таким образом вы получаете в свое распоряжение «лабораторию будущего» и можете отслеживать вероятные последствия своих решений прежде, чем выполните их.

В целом системное мышление поможет вам принимать такие решения, которые успешно пройдут самое строгое испытание – испытание временем.

Книга состоит из четырех частей и 12 глав плюс пролог и краткий эпилог.

В части I мы рассмотрим, как следует изучать сложные системы, и разберем два примера из жизни. Первый изложен в главе 2. Там говорится о проблемах управления бэк-офисом, который пытается обеспечить высококачественное обслуживание в условиях лавинообразного роста количества операций. Во многих бэк-офисах, где царит мужская культура, успешность менеджера измеряется тем грузом, который он может взвалить на себя и не быть при этом раздавленным. С точки зрения дарвиновской теории эволюции это разумно – выживает сильнейший, но правильно ли это с точки зрения организации?

Действие главы 3 разворачивается в сфере телевизионной индустрии. Однако рассматриваемая проблема актуальна не только для СМИ: что делать, когда, с одной стороны, необходимо сокращать расходы, а с другой – на первом месте должны стоять качество и творческий подход?

Вместе же эти два примера из жизни демонстрируют, как системное мышление и применение диаграмм цикличной причинности помогают справиться со сложными проблемами современного мира и принимать верные решения.

В части II представлены основы системного мышления. Завершается эта часть главой 7, содержащей 12 золотых правил, которые помогут вам создавать свои собственные диаграммы цикличной причинности, чтобы с их помощью вы могли решать возникающие проблемы.

В части III показано, как инструменты и методы системного мышления можно применить к очень разным ситуациям из реальной жизни.

А в части IV мы сделаем шаг вперед и покажем, как эти инструменты можно «усилить» с помощью компьютерной имитации. Так, в главе 11 описан метод компьютерного имитационного моделирования, который объединяет диаграммы цикличной причинности и возможности компьютера для изучения того, как со временем будет развиваться система.

Компьютерное моделирование знакомо каждому, кто пользуется электронными таблицами. Однако по возможностям, разнообразию функций и масштабу моделирование динамики системы значительно превосходит их. Представив язык моделирования динамики системы в главе 11, в главе 12 мы рассмотрим, как построить характерную модель динамики системы для роста бизнеса.

На этом книга заканчивается, и к этому моменту вы сможете не только пользоваться диаграммами цикличной причинности в своей повседневной работе для принятия решений и повышения производительности команды, но и добавлять стоимость, используя диаграммы в качестве основы для построения исчерпывающих компьютерных моделей.

Надеюсь, вам понравится эта книга – я писал ее с удовольствием! Но я хорошо понимаю, что это не развлекательное чтение. Управление бизнесом – сложная задача, и, если бы существовали эффективные способы быстрого и легкого решения трудных проблем, все бы о них знали и все бы ими пользовались.

Но справиться со сложными проблемами непросто, и потому эта книга тоже непроста. Она требует внимания и концентрации, однако я постарался облегчить читателям ее восприятие, разбив ее на короткие главы и снабдив примерами из жизни.

Итак, в путь…

В этой части мы изучим основополагающие принципы системного мышления и увидим, как можно использовать один из его основных методов – диаграммы цикличной причинности – для того, чтобы справиться с разного рода сложными ситуациями, в частности с определением количества персонала в бэк-офисе инвестиционного банка и сокращением расходов в телевизионной компании.

Группа взаимосвязанных единиц составляет систему, и тема этой книги – системное изучение систем, особенно тех, что встречаются в бизнесе.

Система, как уже было сказано, состоит из взаимосвязанных единиц. Но если вы хотите понять поведение системы в целом и таким образом получить возможность предсказывать его и влиять на него, достаточно ли для этого знания об отдельных ее составляющих?

Очень хочется ответить на этот вопрос «да». И на то есть три причины.

Первая кроется в природе людей. Иногда мы не желаем видеть сложное, потому что нам гораздо комфортнее жить в простом мире. Мы предпочитаем верить в то, что наши действия приведут именно к тем результатам, к которым мы стремимся, как бы ни были убедительны доводы против.

Вторая причина прагматична: естественно, легче понять часть, чем пытаться проникнуть в суть сложного целого.

Третья причина – в том невероятном успехе, которым вот уже несколько веков пользуется у ученых аналитический подход, который можно назвать «понимание по частям». Суть этого метода заключается в наблюдении результатов тщательно подготовленных экспериментов, условия которых специально разработаны так, чтобы сосредоточиться на основных интересующих ученого элементах и исключить все остальное. В науке процесс вычленения отдельных аспектов предмета интереса для подробного изучения работает хорошо, и нам хочется использовать этот подход для решения любой проблемы, даже когда она касается поведения непостоянного и изменчивого окружающего мира.

Однако существует множество ситуаций, в которых этот подход не работает. Питер Сенге очень образно выразил эту мысль в своей книге «Пятая дисциплина»: «Если вы разрежете слона пополам, то не получите двух слонят». Если вы захотите понять, как работает система слона, и решите расчленить его, чтобы изучить свойства частей, вы будете разочарованы, так как связи между частями будут разрушены, и отлично работавшая система превратится в неработающие подсистемы. Поэтому, если вы хотите понять систему и получить возможность влиять на ее поведение и даже контролировать его, вы должны стремиться к целостному ее пониманию. Знания отдельных частей недостаточно для понимания целого, а в некоторых случаях оно может привести и к обратному результату.