Зачем нам эксперты? | Большие Идеи

・ Принятие решений
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Зачем
нам эксперты?

Автор: Мобуссен Майкл

читайте также

Дорогу к инновациям покажет клиент

Ланс Беттанкур ,  Ульвик Энтони

Как ставить задачи сотрудникам, чтобы потом не пришлось всё переделывать

Сабина Наваз

Чем опасен чрезмерный самоконтроль

Элизабет Грейс Сондерс

Парадокс креативности

Андре Уолтон

По мере того как возрастает мощь компьютеров, а сете­вые технологии открывают дос­туп к коллективному разуму, эксперты с их прогнозами и советами уходят со сцены. Эта тенденция, которую я называю «вытеснением экспертов», совсем не обязательно приведет к тому, что навыки таких людей окажутся никому не нужны. Просто организации должны научиться использовать их по-новому.

Не так давно рекомендации экспертов, пусть даже не всегда идеальные, были лучшими из доступных инструментов, и на них полагались при решении проблем любой сложности. Простые задачи — назовем их логическими — решаются с помощью стандартных операций, и сегодня компьютеры справляются с ними лучше, чем эксперты. Например, кредитный рейтинг значительно дешевле и надежнее оценивать с помощью компьютерных программ. Но бывают и более сложные задачи — назовем их вероятностными — вроде прогнозирования ситуации на фондовой бирже. Здесь причинно-следственная связь ­прослеживается ­гораздо хуже, и на исход ситуации в значительной мере влияют случайности. В таких ситуациях порой гораздо больше пользы от коллективного разума обычных людей, чем от экспертов.

Однако исследования в самых разных сферах — от сложных систем до психологии — свидетельствуют о том, что для экспертов по-прежнему оста­ется уникальная ниша (см. схему «Вытеснение экспертов»). Их навыки незаменимы в ситуациях, когда ответы получают на основе определенных правил, но при этом предусмотрена высокая степень свободы. Когда можно сделать всего пару ходов по правилам, как, например, в игре «крестики-нолики», то уровень свободы у игроков — низкий. И напротив, когда вариантов множество, как, например, в игре го, степень свободы — высокая.

Машины все лучше справляются с логическими задачами, которые предусматривают низкую степень свободы. Компьютеры не умеют быстро отметать непродуктивные варианты и творчески сопоставлять фрагменты информации. Вероятно, эксперты и в дальнейшем будут лучше справляться с логическими задачами, требующими глубоких знаний в определенных областях, таких как инновации и дизайн. Здесь для успеха необходимо изобретательно переставлять кусочки мозаики, чтобы получился новый яркий образ.

Массовый разум способен эффективно решать некоторые вероятностные задачи. Однако если участникам обсуждения не хватает знаний в конкретной области, это часто ведет к плачевному результату. Например «биржи прогнозирования» давали немало ложных предсказаний (самое известное, что в Ираке найдут оружие массового поражения). Ошибиться было немудрено, ведь рядовые люди не обладали точной информацией. Опытный тренер лучше составит план игры для своей команды, чем группа болельщиков, поскольку владеет уникальными знаниями об игроках и их соперниках. Точно так же один профессиональный консультант подготовит для своей компании более эффективную корпоративную стратегию, чем коллектив рядовых сотрудников.

Сегодня эксперты или небольшие экспертные группы по-прежнему лучше всех справля­ются с логическими задачами, предполагающими высокую степень свободы, такими как внедрение инноваций, разработка стратегии и выявление проблемных ситуаций. Чтобы оптимально использовать возможности экспертов, руководители должны тщательно сортировать встающие перед ними задачи. Например, нужно подумать, не лучше ли решить тот или иной вопрос при помощи компьютерной программы. Компания Harrah ­проводила программную обработку данных из казино, чтобы найти более разумные — и часто нео­жиданные — пути обслуживания клиентов. Как полагали маркетологи, основную ­прибыль приносят игроки, делающие высокие ставки. Однако компьютерный анализ показал: боль­ше всего выгоды компания получает от постоянных клиентов, которые ставят понемногу.

При решении вероятностных задач, таких как прогнозирование продаж, имеет смысл заменить или дополнить выводы экспертов предсказаниями, сделанными на биржах прог­нозирования. На этих биржах сотрудники могут делать ставки на исход тех или иных событий. Многие компании, включая Best Buy, Microsoft, Google и Eli Lilly, убедились в том, что разномастная группа сотрудников, владеющих нужными знаниями, может точнее экспертов прогнозировать показатели продаж и доходов.

Но у экспертов, как мы говорили, остается сфера, в которой они по-преж­нему играют доминирующую роль. Психолог Филип Тетлок дал хороший совет, как развивать их навыки в нужном направлении. Опираясь на басню греческого поэта Архилоха (в пересказе Исайи Берлина), Тетлок делит экспертов на «ежей» и «лис». У «ежей» — глубокие познания в одной узкой области, и через призму этих знаний они трактуют все, с чем сталкиваются. «Лисы» же обычно знают понемногу о разных сторонах своего дела, поэтому ­используют разные подходы для решения ­сложных проблем. Судя по наблюдениям Тетлока и других исследователей, организациям следует привлекать и поощрять «лис», мышление которых больше напоминает работу коллективного разума. По сравнению с «ежами», у «лис» больше когнитивных возможностей, что позволяет им находить удачные ­решения самых разных задач.

В будущем наиболее конкуренто­способными будут те организации, ­которые научатся сортировать проб­лемы и находить к ним оптимальные ­подходы. Если поручать экспертам ­задачи, с которыми эффективнее справятся компьютеры или коллективный разум, это не принесет дивидендов ни вам, ни вашим акционерам.