2.2. Прорывное ситуационное управление в условиях катаклизмов и катастроф

Классический, традиционный, подход к ситуационному управлению (СУ) опирается на возможности логико-лингвистических моделей, детерминированного (логико-ориентированного) искусственного интеллекта, индуктивного и дедуктивного и вывода, нейронных сетей и экспертных систем. Вместе с тем, особую актуальность в решении задач СУ все больше приобретают вопросы социально-гуманитарного характера. Становится необходимым все быстрее согласовывать коллективные решения. Например, ранее стратегические планы могли согласовываться месяцами, а теперь это процесс сокращается до нескольких дней и даже часов. Потребовался учет коллективного бессознательного в самоорганизующихся среде, что связано с идеей активизации формирования инсайтов и повышения мотивации участников принятия решений в построении и реализации планов действий. Последовательная демократизация общества все больше заставляет заниматься построением интеллектуальных систем поддержки процессов гражданского и экспертного участия. А это приводит к необходимости в СУ осваивать новые, более высокие, уровни сложности семантик компьютерных моделей, на которые раньше исследователи просто закрывали глаза. Причем сложность этих семантик континуально возрастают не в разы, а на десятки порядков. Необходимость управления ситуацией в условиях катаклизмов и катастроф не оставляет шансов ручному управлению, поскольку процессы управления нуждаются в принципиальном ускорении решений, что невозможно осуществить без обновления СУ.

Таким образом, требуется новая парадигма СУ. В этой парадигме экстенсивное совершенствование заменяется интенсивным, многие задачи приобретают обратный характер, субъект становится неотъемлемой частью систем поддержки принятия решений, что, в свою очередь, на упомянутые выше десятки порядков (а в отдельных случаях – до бесконечности) повышает сложность системы управления. Система распределенных ситуационных центров развития становится основной институциональной и цифровой платформой для поддержки коллективных процессов консолидации участников на всех уровнях управления.

Классический подход к ситуационному управлению имеет длинную историю, соизмеримую с историей развития кибернетики, а значит исчисляемую несколькими тысячами лет. Вместе с тем научный разрез этого подхода можно датировать второй половиной прошлого века. Его появление связано, скорее всего, с появлением компьютеров и началом становления дисциплины искусственного интеллекта (ИИ). Сначала все родимые пятна ИИ принадлежали и ситуационному управлению. Акцент в его развитии в основном делался на представлении знаний об объекте управления и способах управления на уровне логико-лингвистических моделей, применении логического вывода в процессах построения многошаговых решений и распознавании ситуаций^[34][35].

Цифровая трансформация экономики наших дней подразумевает внедрение технологических новшеств, порождающих качественно новую синергию, создающих условия для эмерджентности и дающих прорывной, подрывной (disruptive) эффект. Этот эффект является необходимым условием быстрого роста конкурентоспособности продукции на мировых и отечественных рынках, принципиальным улучшением качества жизни людей, созданием неведомых ранее устройств и утилизацией старых и пр. Новые технологии и бизнес-модели перелицовывают промышленность, сервисы и сектора экономики, сквозные цифровые технологии ломают границы между отраслями и компаниями, научные исследования становится все более междисциплинарными. Сквозные цифровые процессы дают практически неограниченные возможности для развития бизнеса. Например, транспортные компании развивают программные приложения для совместной реализации поездок, системы управления интеллектуальной собственностью делают опору на блокчейн, банки переходят на финтех, прогнозирование рынка делается с учетом его непредсказуемых флюктуирующих изменений, порождаемых девиацией неформализуемой мечты^[36].

Явно меняются подходы к проведению научных исследований. Так, все больше проявляются такие явления, как «наука данных», в науку вмешивается краудсорсинг. Весомые научные результаты получаются на основе анализа больших данных в определенной предметной области. Для этого накапливаются соответствующие массивы данных в геологии, здравоохранении, астрономии, физике, энергетике^[37], биоинформатике, мониторинге климата, в исследованиях на основе численного моделирования и др.^[38]. Вместе с тем есть риск, что анализ больших данных не позволит найти оригинального решения, ведь изобретение является продуктом инсайта человека или группы людей^[39]. А инсайт происходит, как правило, в иной ситуации, даже не смежной. Анализ больших данных загоняет процесс поиска в экстраполяционном направлении, ведь нейронные структуры и статистические подходы свои прогнозы строят на основе предыдущей истории, и, как правило, в шорах сложившегося конечного базиса факторов. На получение же прорывного результата прошлый опыт может накладывать существенные ограничения.

Основные причины проявления таких ограничений лежат в инерционности логического склада мышления, диктате имеющихся нормативов, невозможности устранения междисциплинарных барьеров, потребности формирования новых институтов на основе разрушения старых, необходимости сокращения рабочих мест и набором сотрудников с новыми компетенциями и многом другом. Примерами появления принципиально новых решений служат давние прорывы с созданием радио, самолета и трактора, а сейчас – социальные сети, смартфоны, туманные вычисления, блокчейн, квантовые семантики, оптические компьютеры, голографические процессоры и др. Некоторые из новых технологий пока только очень избирательно обсуждаются в узких научных кругах, а некоторые вообще не обсуждаются и находятся на уровне фантазий середины прошлого века, например, Айзека Азимова.

В связи с запуском и реализацией во многих ипостасях в России национального проекта по цифровой экономике, включая разработку дорожных карт по сквозным цифровым технологиям (СЦТ), растут ожидания в получении весомого социально-экономического эффекта, что России сейчас очень нужно на фоне затянувшейся экономической стагнации. Есть надежда, что вложение больших инвестиций в СЦТ (порядка 1 % от ВВП) позволит осуществить ожидаемый экономический прорыв. Однако, следует заметить, что планируемые показатели эффекта от цифровизации приводятся без обоснования с применением научного моделирования, что не создает должного уровня доверия к этим показателям. Причем некоторые показатели выглядят просто упаднически, достаточно посмотреть, например, на планируемый рост числа объектов интеллектуальной собственности, где предельное значение числа подготовленных патентов в сотни раз меньше, чем в Китае или США. Возможно, причина выбора столь пессимистического сценария развития лежит в отсутствии адекватных и совсем новых методов, которые помогли бы выбрать нестандартные решения, обеспечивающие прорыв.

Таким образом, складывающаяся глобальная, политическая, экономическая и рыночная ситуация подразумевают необходимость принципиальной смены управленческих правил игры. Требуется некое кумулятивное решение проблемы обеспечения прорывного роста российской экономики, значительного повышения показателей качества жизни и производительности труда, создания ресурса обеспечения глобальной конкурентоспособности российской продукции. Очевидно, что только цифровыми приемами и технологиями, пассивной диффузией новаторских новшеств эти проблемы не решить. Необходимо многоаспектное, с участием различных дисциплин, включая социологию, философию, психологию, математику, физику, нейрофизиологию, биологию и другие науки, переосмысление подходов и методов к ситуационному управлению.

При проведении цифровой трансформации нужны новые институциональные построения. Такие построения делаются, например, есть нормативный правовой документ по управлению Национальным проектом по цифровой экономике^[40]. Как уже отмечено выше, этим постановлением предусмотрено 18 инстанций в системе управления. Однако среди этих инстанций нет инстанции, которая будет улучшать инновационную среду, например, за счет создания адекватного механизма управления интеллектуальной собственностью. Такая инстанция работает сама по себе, а значит – автономно, в условиях запрета синергии.

В новых условиях приоритет стоит отдавать, прежде всего, социально-гуманитарному и когнитивному аспектам в управлении, усилению внимания к вопросам активизации гражданского участия в принятии управленческих решений, созданию соответствующей экспертной среды. При таких приоритетах сложность создания систем управления возрастает многократно. Классических логиколингвистических подходов здесь явно недостаточно. Даже такие инструменты, как анализ больших данных, имеют ограничения, императивно диктуемые программистской логикой. Новые задачи заставляют учитывать когнитивную насыщенность компьютерных моделей и логики вычислений, что может быть выражено, например, формированием и развитием дисциплины «когнитивного программирования»^[41], учитывающего непосредственное включение неформализуемого (непрограммируемого) субъекта в систему правления и механизмы управления. Классические же подходы опирается на детерминированную экстраполяцию прошлого опыта, а подрывная технология больше напоминает футуризм, принцип которого состоит в отказе от прошлого опыта^[42].

Возможно, решающим фактором успеха в совершенствовании государственного, муниципального и корпоративного менеджмента в таких условиях становится явная смена парадигмы управления. Необходимым условием, инструментом и институциональной средой реализации такой парадигмы становится Система распределенных ситуационных центров развития^[43][44]. Развитие сложившихся подходов к созданию современных систем управления в настоящее время вынуждено считаться с новыми вызовами, к которым стоит отнести:

– Классическое стратегическое управление в флюктуирующих и плохо предсказуемых сегментах рынка не работает. В политике и бизнесе побеждает тот, кто, используя прорывные нестандартные приемы, быстрее всех предлагает рынку оригинальное решение, удовлетворяющее мечту потребителя. Стратегическое планирование идет от амбициозной и неизведанной цели, зачастую не имеющей ничего общего с примерами из прошлого опыта;

– В принятии решений необходим учет некаузального (беспричинного) фактора, порождаемого коллективным субъективным участием. Группа людей принимает правильное, но беспричинное решение, в определенный момент обсуждения проблемы наступает коллективный инсайт;

– Рынки становятся флюктуирующими, требования потребителей в различных сегментах начинают вести себя непредсказуемо, например, меняться на 25 % в течение месяца. Традиционные маркетинговые технологии перестают работать. Это, например, обусловливается кризисными изменениями внешней среды компании^[45][46];

– Необходимость формирования безальтернативного решения проблем без применения традиционной многокритериальной оценки альтернатив. Руководитель, обладая инсайдерской информацией, чувствует необходимое решение, но не всегда может объяснить его коллективу. Задача становится обратной, образ необъяснимого решения уже есть, только его надо довести до всех участников команды, да так, чтобы каждый видел в нем свою заинтересованность;

– Задачи анализа становятся менее важными, чем задачи синтеза. Причем, первые являются, как правило, дивергентными (расходящимися), их решение обеспечивает генерацию множества идей. Вторые же должны носить конвергентный (сходящийся) характер. При этом сборка решения из множества проанализированных частей должна обеспечить его целостность и корректность учета сгенерированных на стадии анализа ситуации факторов;

– Нет возможности построить формализованную модель проблемной ситуации. Это свойственно для социально-гуманитарных объектов, корпоративных коллективов, групп гражданского общества;

– Размерность пространства репрезентации ситуации может быть бесконечной. Параметры ситуации могут быть неизмеримы в реальном времени. Требуется переход к бесконечномерному пространству состояний при построении схем человеко-машинного взаимодействия, например, гильбертову;

– Увеличивается потребность в конструктивных подходах, обеспечивающих поддержку мыслительных, медитативных, эмоциональных (т. е., когнитивных) аспектов принятия решений, характеризующих процессы самоорганизации групп людей, работающих в сетевой среде, с обеспечением ускоренного согласования решений, в том числе стратегических;

– Появляется необходимость разработки и учета этических регуляторов (например, кодексов этики) и консервативных культурных традиций в процессах принятия решений. Отсутствие таких регуляторов служит источником фрагментации целостности управленческой деятельности, и, как следствие, снижения качества принятия решений и уровня безопасности объектов управления.

Перечисленные вызовы определяют потребность в постановке и решении широкого спектра вопросов в рефлексивно-активной полисубъектной среде. Полисубъектность отражает способность к глубинному осознанию субъект-субъектных и метасубъект-субъектных отношений, групповую творческую активность, стремление к самоорганизации и саморазвитию. Поиск адекватного ответа на эти вызовы предполагает реализацию потребности формирования новой философии, психологии и компьютерной науки СУ при целостной активизации междисциплинарных исследований в различных областях науки и техники.

В настоящее время в России идет разработка или уже работает множество разноликих информационных систем. В государственном реестре информационных систем их зафиксировано порядка 350. В соответствующем государственном реестре числится порядка 130 тыс. документов стратегического планирования, из которых половина уже утратили свою силу. Разработано более 20 тыс. схем территориального планирования, более 100 тыс. административных регламентов и пр. В этом контексте явно видна потребность в создании единого и целостного правового и методического базиса, а также кибер-физической системы систем, совокупности цифровых платформ и сквозных цифровых технологий для обеспечения синергии воздействия стратегических документов и действий по их выполнению на прорывное социально-экономическое развитие страны.

В сложившейся ситуации для поддержки принятия эффективных коллективных решений требуется институциональная и семантическая интероперабельность, создание соответствующего пространства доверия. Иначе барьеры, стоящие на пути улучшения взаимопонимания участников принятия и реализации решений, приведут к невозможности обеспечения их прорывного характера.