[Перевод] Системное мышление: как упростить его развитие?
Научиться эффективно применять системное мышление довольно непросто. Многие умные люди слишком долго борются с парадигмой системного мышления, процессом мышления и методологией.
За последние 15 лет моей работы с профессионалами в сфере бизнеса и образования я пришёл к выводу, что эта дисциплина требует овладения целым набором навыков мышления.
Подобно опытному баскетболисту, который на автомате применяет множество отдельных навыков, необходимых для выполнения броска в игре — таких как ведение мяча на бегу и не смотря на мяч, выбор времени и точное координирование броска, продвижение мяча к корзине одной рукой, избегая при этом блокировки со стороны защитников, — «ветераны» системного мышления не осознают, что на самом деле применяют целый набор мыслительных навыков. Выделив эти отдельные компетенции, можно практиковать каждый навык в отдельности. Такой подход поможет овладеть всеми необходимыми навыками до того, как вы попытаетесь соединить их воедино в реальной ситуации.
Метод развития системного мышления
Перед изучением конкретных навыков важно понимать четырёхэтапный процесс системного мышления. Сначала вы определяете проблему или вопрос, который нужно решить. Затем формулируете гипотезы для объяснения проблемы и проверяете их с помощью различных моделей — ментальных, на бумаге или компьюетных. Когда вы убедитесь, что разработали работоспособную гипотезу, вы делитесь своими выводами с другими и начинаете внедрять изменения.
Начинаем с определения проблемы, которую хотим решить. Затем создаём гипотезы для объяснения этой проблемы и тестируем их с помощью моделей. Только после тщательного изучения ситуации приступаем к внедрению изменений.
Говоря о «моделях», мы имеем в виду определённые представления о том, как устроен мир. Мы исходим из предположения, что все модели неверны, поскольку являются неполным отображением реальности, но некоторые модели полезнее других (они помогают нам лучше понять реальность, чем другие). В мире бизнеса часто считают, что модели (особенно компьютерные) представляют собой «генераторы ответов», но с точки зрения системного мышления модели скорее служат «предположениями и тестерами теорий», которые помогают формировать и проверять наше понимание. Важно понимать, что качество модели зависит от качества мышления, заложенного в её создание. Системное мышление и его семь навыков мышления играют ключевую роль в улучшении нашего мышления.
Семь важных навыков системного мышления
При развитии системного мышления важно осознавать, что на каждом этапе требуются определённые навыки. Я считаю, что существует как минимум семь отдельных, но взаимозависимых навыков мышления: динамическое, структурное, обобщённое, операциональное, циклическое, континуальное и научное мышление.
Первый навык, динамическое мышление, поможет вам определить проблему, которую вы хотите решить. Следующие два — структурное и обобщённое — полезны для определения того, какие аспекты проблемы следует включить и насколько подробно представить каждый из них. Следующие три типа мышления — операциональное, циклическое и континуальное — необходимы для формирования гипотез (или ментальных моделей), которые вы собираетесь проверить. Наконец, научное мышление пригодится для проверки этих моделей.
Каждый из этих навыков служит своей цели и привносит уникальный вклад в анализ системного подхода. Давайте рассмотрим эти навыки, разберём, как их можно развивать, и выясним, как они отличаются от «несистемных» аналогов, преобладающих в традиционном мышлении.
Динамическое мышление
Динамическое мышление играет ключевую роль в формулировании проблемы или вопроса с учётом изменений во времени. Это отличается от статического мышления, которое сосредотачивается на отдельных моментах. Проблемы или вопросы, которые разворачиваются во времени, а не происходят одномоментно, более подходят для системного мышления.
Чтобы улучшить свои навыки динамического мышления, можно заниматься построением графиков поведения во времени. Например, возьмите данные из годового отчёта компании и постройте графики ключевых переменных по времени. Разделите одну ключевую переменную на другую (например, выручку или прибыль на количество сотрудников) и проанализируйте результаты. Или изучите новостные заголовки и попробуйте увидеть упомянутые в них события как часть общей траектории переменной со временем. При принятии решений спрашивайте себя: «Сколько времени это займёт? Как изменятся ключевые переменные со временем?».
Структурное мышление
Динамическое мышление позволяет рассматривать проблему как модель поведения во времени. Следующий шаг — построить модель, объясняющую, как возникает такое поведение, и предложить способы его улучшения. Структурное мышление поможет определить экстенсивные границы вашей модели, то есть что включить в модель, а что исключить. С точки зрения структурного мышления, нужно включать только те элементы и взаимосвязи, которые контролируются менеджерами и способны влиять на желаемое поведение.
В отличие от этого, подход System-as-Effect рассматривает поведение системы обусловленным внешними факторами. Это может привести к избыточному включению переменных в модель. Структурное мышление более чётко фокусируется на модели, поскольку возлагает ответственность за поведение на тех, кто управляет устройством самой системы.
Чтобы развить структурное мышление, попробуйте превратить позицию «Это сделали они» или «Это их вина» в «Как мы могли быть ответственны за произошедшее?». Легко полагать, что ситуация была вызвана «внешними силами». Но также всегда можно спросить себя: «Что мы сделали такого, что сделало нас уязвимыми перед этими силами, которые мы не могли контролировать?»
Экстенсивная граница — это широта или объём того, что включено в модель. Интенсивная граница — это глубина или уровень детализации, на котором представлены элементы, включённые в модель.
Обобщённое мышление
Во многих организациях принято считать, что для понимания ситуации необходимо углубляться в детали. Это объясняется тем, что мы привыкли воспринимать жизнь как последовательность конкретных событий. Этот подход можно назвать «от дерева к дереву». Модели, созданные таким образом, обычно очень подробные и детализированные, фокусируются на конкретных случаях. Однако иногда полезнее рассматривать систему в целом, а не углубляться в каждую деталь. Модели, вдохновленные обобщённым мышлением, напротив, группируют детали, чтобы дать нам картину системы «в среднем». Чтобы отточить навыки обобщённого мышления, тренируйтесь фокусироваться на сходствах, а не на различиях. Например, хотя каждый сотрудник вашей организации уникален, он также имеет общие черты с другими. Несмотря на то, что одни имеют высокую мотивацию к работе, а другие — нет, все они обладают потенциалом внести свой уникальный вклад в командную работу.
Операциональное мышление
Операциональное мышление стремится понять причины поведения, а не просто выявлять корреляции или факторы. Этот навык мышления противопоставляется корреляционному или факторному мышлению. Книга Стивена Кови «Семь навыков высокоэффективных людей» отражает факторное мышление, которое подчёркивает важность определённых факторов для достижения успеха. Как и множество списков «Критических факторов успеха» или «Ключевых движущих сил бизнеса», которые украшают стены кабинетов (и ментальные модели) многих руководителей высшего звена. Нам нравится мыслить в терминах списков факторов, которые влияют на тот или иной результат.
Однако, проблема с ментальными моделями, включающими списки факторов, заключается в их недостаточной объяснительной силе. Списки просто указывают на то, что факторы «влияют» или «коррелируют» с определёнными результатами, но не объясняют механизмы этого воздействия. Важно помнить, что влияние или корреляция не всегда означают причинно-следственную связь.
Например, если мы рассматриваем факторы, влияющие на обучение, факторное мышление может привести к созданию списка различных факторов. Однако операциональное мышление позволяет рассматривать обучение как процесс накопления опыта. Операциональное мышление описывает структуру процесса обучения, в то время как факторное мышление просто перечисляет факторы, которые могут как-то влиять на этот процесс.
Для развития операционального мышления важно погрузиться в различные виды деятельности, определяющие работу бизнеса, и изучить такие явления, как найм, производство, обучение, мотивация, увольнение и ценообразование. При этом важно задавать вопрос не о всех факторах, влияющих на процесс, а о его природе: «Каков характер рабочего процесса?».
Циклическое мышление
Представьте, что вы обсуждаете с коллегами финансовое состояние вашей компании. Обычно люди склонны перечислять факторы, которые, по их мнению, влияют на прибыльность компании, такие как качество продукции, лидерство или конкуренция. Это связано с привычным прямолинейным мышлением, которое предполагает, что причинно-следственная связь прослеживается только в одном направлении, и каждая причина не зависит от всех других причин.
Однако на практике взаимосвязи между причинами и следствиями обычно более сложны. Как показывает циклическая модель, эти взаимосвязи могут быть взаимными: «следствие» может вернуться и повлиять на «причины», а сами причины могут воздействовать друг на друга. Циклическое мышление позволяет рассматривать причинно-следственные связи как непрерывный процесс, а не как отдельные события.
Чтобы развить навыки циклического мышления, можно взять любой список факторов и проанализировать, как они взаимодействуют друг с другом. Вместо того чтобы рассматривать одну переменную как главную движущую силу, а другую как второстепенную, стоит понять, как доминирование между переменными может меняться со временем.
Факторное мышление просто перечисляет набор факторов, которые каким-то образом «влияют» на процесс обучения. Операциональное мышление отражает природу процесса обучения, описывая его структуру.
Континуальное мышление
В этой фразе слово «континуальный» не является синонимом слова «измеримый». На практике эти два термина часто путают — возможно, из-за того, что в научном мире часто считают, что для понимания нужно точно измерить всё. Хотя принцип неопределённости Гейзенберга заставил физиков немного отступить в своем стремлении к численной точности, бизнесмены продолжают неустанно стремиться к идеальным числовым данным. Они часто застревают в анализе из-за желания иметь «правильные цифры».
Однако многие «нежные» переменные, такие как мотивация, самооценка и скорость изменений, невозможно точно измерить. Также «жёсткие» переменные могут быть сложны для измерения из-за различных факторов, таких как задержки и несовершенство информационных систем.
В основе прямолинейного мышления лежит предположение, что причинно-следственная связь действует только в одном направлении и что каждая причина независима от всех других причин. Циклическое мышление показывает, что «следствие» обычно возвращается, чтобы повлиять на одну или несколько «причин», а сами причины влияют друг на друга.
Но давайте вернёмся к нашим «нежным» переменным. Станет ли кто-нибудь утверждать, что самооценка сотрудника не имеет никакого отношения к его работе? Кто предложит, что преданность делу не имеет значения для успеха компании? Хотя мало кто из нас подпишется с тем или иным утверждением, самооценка и вовлечённость редко попадают в электронные таблицы и другие аналитические инструменты. Почему? Потому что такие переменные невозможно измерить. Однако их можно выразить количественно. Если ноль означает полное отсутствие вовлечённости, то 100 означает максимальную вовлечённость. Являются ли эти цифры произвольными? Да. Но являются ли они двусмысленными? Абсолютно нет! Если вы хотите, чтобы ваша модель проливала свет на то, как увеличить силу вовлечённости, а не предсказывала, какое значение примет вовлечённость в третьем квартале этого года, — вы можете включить силу вовлечённости в качестве переменной без всяких оправданий. Вы всегда можете оценить количественно, хотя не всегда можете измерить.
Чтобы улучшить свои навыки континуального мышления, возьмите любой анализ, который ваша компания провела за последний год, и выявите, какие ключевые «мягкие» переменные были упущены — например, мотивация. Затем поразмышляйте о возможных последствиях включения таких переменных в анализ — системное мышление позволяет придать этим переменным статус важных факторов. Это может означать отказ от стремления к идеальному измерению. Однако, если вы будете честны с собой, вы поймёте, что идеального измерения никогда не бывает.
Научное мышление
Последний навык системного мышления — это научное мышление. Его противоположностью я называю мышление, направленное на доказательство истины. Для понимания научного мышления важно осознать, что прогресс в науке достигается через отбрасывание ложных предположений. Существующая принятая мудрость всегда рассматривается как предположение, готовое быть опровергнутым. В то же время слишком много бизнес-моделей лишены научного подхода, но лидеры бизнеса придерживаются их как истины и защищают их. Аналитики упорно пытаются доказать, что их модели верно отражают историю и поэтому должны быть считаться «истинными».
Опытные системные мыслители не стремятся доказать истинность своих моделей, основываясь на исторических данных. Вместо этого они упорно работают над выявлением ошибок в своих моделях и донесении этой информации до своей команды или клиентов. Эдвард Деминг (прим. пер.: William Edwards Deming, всемирно известный ученый, автор многочисленных работ в области управления качеством) сказал: «Все модели ошибочны. Некоторые модели полезны». Это подчёркивает важность признания ложных предположений.
Используя научное мышление, системные мыслители не фокусируются на точности чисел в своих моделях, а скорее выбирают простые и понятные относительно друг друга числа. Они также проверяют надежность своих моделей, ищут моменты, когда модель перестает работать, и анализируют, насколько она реалистична. Они также хотят знать: разрушается ли она в реалистичной манере? Каковы пределы моей уверенности в том, что эта модель окажется полезной?
Для развития навыков научного мышления системные мыслители могут начать с компьютерной модели в равновесии и затем провести эксперименты. Например, перевести 90% продавцов в производство; установить цену в 10 раз выше, чем у конкурентов; утроить клиентскую базу в одно мгновение. А затем посмотреть, как работает модель. Это поможет понять диапазон полезности модели и найти точки вмешательства с высокой эффективностью.
Стратегия «разделяй и властвуй»
Успех книги Питера Сенге «Пятая дисциплина: Искусство и практика обучающейся организации» показал, что системное мышление может быть привлекательным. Однако, для успешного применения его необходимо приложить усилия. Одной из причин сложности заключается в том, что навыки мышления, требуемые для этого, отличаются от тех, которые мы обычно используем в деловой сфере.
Изучив и освоив семь ключевых навыков, необходимых для эффективного применения системного мышления, вы сможете постепенно начать их применять. Если начать с освоения каждого навыка по отдельности, вы увеличите вероятность успешного объединения их в реальной ситуации. Поэтому тренируйтесь, развивайте навыки… и затем приступайте к решению сложных задач!
