Инструменты мышления

Я прошел курс скорочтения и прочитал роман «Война и мир» за 20 минут. Он про Россию.

Вуди Аллен

«Что бы мы ни делали, количество дефектов в нашем бэклоге остается примерно тем же», — пожаловался нам один менеджер. Речь шла о продукте, насчитывающем 15 млн строк исходного кода C и C++, над которым работала группа из нескольких сотен разработчиков, внедрявшая принципы бережливой разработки. В чем же дело? Ответить на этот вопрос может только системное мышление. В небольших группах все действующие силы легко увидеть и понять без каких-либо формальностей, но при разработке крупного продукта — и в любых больших системах вообще — может быть действительно трудно. Джерри Вайнберг в этой ситуации выделяет два решающих фактора:

Закон Вайнберга–Брукса: от действий менеджеров, основанных на неправильных моделях системы, пострадало больше проектов разработки программных продуктов, чем от всех остальных причин, вместе взятых.

Ловушка причинно-следственной связи: у каждого следствия есть причина… и мы всегда можем точно определить причину и ее следствие [Weinberg92].

Эти факторы отражают влияние на систему наших ментальных моделей, о чем мы поговорим в этой главе чуть позже.

Проблемы, проистекающие из ментальных моделей и предположений, — это только один аспект. Другой состоит в том, что крупномасштабное внедрение скрама, принципов бережливого подхода и гибкой разработки не происходит изолированно только в группе разработки. Это затрагивает и такие области, как управление продуктами, бюджетирование, бета-тестирование, запуск, корпоративное управление и управление персоналом. Следовательно, при крупномасштабном внедрении гибкого фреймворка не просто полезно, но и необходимо привлечь людей из этих областей к тому, чтобы эффективно поразмышлять о ментальных моделях, причинно-следственных связях, петлях обратной связи и механизмах контроля (или иллюзии контроля) в большой системе, которая вскоре будет серьезно нарушена. Системное мышление — инструментарий, который поможет это сделать.

 

В 1958 г. в журнале Harvard Business Review была опубликована новаторская статья «Индустриальная динамика: важный прорыв для принимающих решения лиц» Джея Форрестера, профессора Школы менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института (МТИ) [Forrester58]. Эта статья положила начало преподаванию системной динамики в Школе менеджмента Слоуна, а вскоре обучение системному мышлению стало неотъемлемой частью бизнес-образования. Системная динамика иногда трактуется как синоним системного мышления, но последнее более общий термин.

В МТИ работали и другие выдающиеся исследователи в области системной динамики, например Питер Сенге5.

В соответствии с законом Вайнберга‒Брукса, исследование Форрестера показало, что, когда принимающим решения лицам представляли динамические модели бизнес-систем и предлагали улучшить их производительность, они обычно делали их только хуже [SKRRS94]. Исследование также показало, что большинство людей имеют слабое представление о том, как можно фундаментально улучшить системную динамику, и обычно применяют ошибочный «здравый смысл» и «быстрые решения», которые не приводят к устойчивым системным улучшениям.

Почему поведение большой группы разработки (как некой системы) так трудно понять и еще труднее грамотно им руководить? Ответ отчасти кроется в поведении стохастических систем с очередями и изменчивостью, которое будет рассмотрено в главе о теории массового обслуживания. Отчасти — в теории управления: большинство интересующих нас систем (например, большая группа разработки продукта) имеют сложные петли положительной и отрицательной обратной связи и нелинейное поведение. Поведение этих систем зачастую не поддается интуитивному пониманию. И наконец, отчасти — в такой «второстепенной» проблеме, как люди.

Таким образом, основные причины неспособности понять большую систему и грамотно ею руководить включают следующие факторы (но не ограничиваются ими):

• недостаток знаний о системной динамике, петлях обратной связи, поведении нелинейных систем и непредвиденных воздействиях в системах рабочей среды;
• непонимание корневых причин проблем (и того, как их найти) — именно причин, а не одной причины: системное мышление позволяет увидеть, что у проблем множественные, косвенные и динамические причины;
• непонимание того, как и почему «быстрые решения» или локальные решения на уровне отделов могут вести к ухудшению общей производительности системы.

Короче говоря, все дело в неспособности мыслить системно6.

Эти причины могут иметь серьезные последствия, когда широкомасштабное внедрение принципов бережливого и гибкого подходов пересекаются с традиционным менеджментом. Управленческая команда является частью системы, которая подвергается трансформативному нарушению, и, если ее члены не применяют системное мышление, они сами могут стать серьезным нарушающим фактором — в плохом смысле.

В качестве краткого описания системного мышления нам нравятся следующие 11 «законов», описанных в книге Питера Сенге «Пятая дисциплина»:

1. Сегодняшние проблемы вызваны вчерашними «решениями».
2. Сила воздействия на систему равняется силе ее противодействия.
3. Прежде чем улучшиться, поведение системы ухудшается.
4. Легкий путь обычно ведет назад.
5. Лечение может быть хуже болезни.
6. Тише едешь, дальше будешь.
7. Причины и следствия могут быть разделены во времени и пространстве.
8. Малые изменения могут привести к значительным результатам, но такие области с наивысшей отдачей не всегда очевидны.
9. Можно погнаться за двумя зайцами и поймать обоих — пусть не одновременно.
10. Разделив слона пополам, вы не получите двух маленьких слоников.
11. Не нужно искать виноватых.

Внутренний девиз Toyota: «Правильное мышление, хорошие продукты». Системное мышление — это набор инструментов мышления, которые помогают:

• Видеть системную динамику:
  • организация, занимающаяся разработкой, — это система, образованная людьми и правилами, с неявными петлями обратной связи и непреднамеренными воздействиями;
  • мы можем научиться видеть эту динамику и, следовательно, улучшать систему с помощью диаграмм причинно-следственных циклов (causal loop diagrams), создаваемых на групповых встречах.
• Видеть ментальные модели:
  • одна из причин неоптимальных решений — ложные предположения и ошибочные выводы;
  • ментальные модели обнаруживаются с помощью диаграмм причинно-следственных циклов и метода «Пяти почему».
• Выявлять корневые причины:
  • чтобы реально улучшить систему, необходимо научиться выявлять корневые причины проблем и видеть более глубокие связи;
  • выявить корневые причины помогают диаграммы причинно-следственных циклов, метод «Пять почему» и диаграммы Исикавы.
• Видеть локальную оптимизацию:
  • еще один источник неоптимальных решений — локальная оптимизация, когда принимается решение, «лучшее» с точки зрения отдельного человека или отдела, в противовес глобальной оптимизации, исходящей из цели бережливого подхода системного уровня — создавать ценность быстро, с высоким качеством и высоким моральным духом.

Итак, эта глава построена вокруг следующих областей системного мышления: учимся видеть: (1) системную динамику, (2) ментальные модели, (3) корневые причины и (4) локальную оптимизацию.

Учимся видеть системную динамику

Статическая сложность против динамической сложности

Многие из нас, особенно инженеры и финансисты, обучены хорошо справляться со статической сложностью — решением таких задач, как анализ и управление информацией (требованиями, финансовыми данными и пр.), разбивка сложных структур на более простые и т.д., то есть со сложностью статического, информационного или структурного характера.

Почему большие программные системы имеют тенденцию деградировать, несмотря на то что на работу с дефектами тратится все больше и больше времени? Что может случиться, если США вторгнутся в Ирак? Чтобы увидеть динамику, стоящую за этими вопросами, требуется анализ комплексной динамики.

В отличие от обучения статическому анализу, многие из нас не получают формального образования в области анализа динамической сложности7, особенно динамики рабочей среды. Возможно, причина этого — в распространенном мнении, что здесь достаточно полагаться на здравый смысл. Но Форрестер продемонстрировал, что «здравый смысл» не справляется с комплексными системами, и показал, что обучение людей формальным методам, в частности таким, как использование моделей системной динамики, визуализированных в виде диаграмм потоков [Forrester61], позволяет улучшить их способность к системному мышлению в рабочей среде.

Диаграмма потоков охватывает материальные, финансовые и информационные потоки, метрики (переменные, имеющие количественные значения, такие как финансовые средства или количество дефектов), последствия решений и правил, а также причинно-следственные связи. Популярное упрощение — диаграмма причинно-следственных циклов, которая фокусируется на действующих в системе причинно-следственных отношениях и петлях обратной связи [Sterman00]. Существует несколько вариантов нотаций таких диаграмм; во всех них присутствуют метрики (количественные переменные), причинно-следственные связи и задержки (отложенные эффекты). Вайнберг [Weinberg92] называет это диаграммой влияний.

Первый закон построения диаграмм: моделируйте, чтобы обсуждать

Чтобы научиться видеть системную динамику, используйте диаграммы причинно-следственных циклов, которые в идеале следует нарисовать на доске совместно с коллегами в ходе ретроспективы спринта. Но прежде чем двигаться дальше, давайте рассмотрим первый закон построения диаграмм:

Основная ценность диаграмм заключается в дискуссии, возникающей в процессе их построения: мы моделируем, чтобы инициировать обсуждение.

Когда группа собирается, чтобы нарисовать на доске диаграмму причинно-следственных связей (рис. 2.1), основная ценность состоит в обсуждениях и общем понимании, которое зарождается в ходе построения модели. Визуализация в виде наглядной диаграммы также важна, чтобы сделать идеи конкретными и однозначными — явно отобразить ментальные модели, которые есть у участников, — потому что слова сами по себе могут быть расплывчатыми и неправильно интерпретируемыми. Тем не менее сама диаграмма вторична по отношению к тому, что люди уносят с собой: новые идеи и более глубокое понимание, пересмотренное в результате обсуждения.

Базовые проблемы и простые удобные инструменты

С годами мы овладели очень продвинутыми, сложнейшими приемами анализа и разработки решений в области инженерии, менеджмента и т.д. Поначалу мы были вдохновлены этими инструментами и стремились применять их и обучать им других людей при любом случае, пока в ходе реальной работы не поняли, что:

подавляющее большинство проблем в бизнесе (в том числе в разработке) носят настолько базовый характер8, что ключевым решением является обучение и планомерное использование простых и удобных инструментов мышления и действия.

Простота. Книги и курсы по моделированию системной динамики и построению диаграмм причинно-следственных циклов имеют тенденцию чрезмерно все усложнять, предлагая забираться в такие дебри, как концепция архетипов, описанная в «Пятой дисциплине», компьютерное моделирование, нелинейные уравнения и т.д. На практике это только отпугивает людей от использования этого, в сущности, очень простого инструмента: вам нужно всего лишь встать у доски, обсудить со своими коллегами, какие причинно-следственные связи и петли обратной связи действуют в вашей системе, и отобразить их в виде диаграммы на доске.

Когда вы выбираете инструменты мышления или действия для использования в рабочей среде, помните слова Вольтера:

«Le mieux est l'ennemi du bien» («Лучшее — враг хорошего»).

Удобство.