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

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…

Часть I

Как справиться со сложностью

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.

1. Системная точка зрения

Системы

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

Как можно предсказать поведение системы?

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.

Это основная проблема управления. Отдел, которым вы руководите, является частью сложной системы. Вы хорошо понимаете его работу и с уверенностью принимаете решения. Тем не менее решение, абсолютно правильное для вашего отдела, может быть неоптимальным для организации в целом, и ваши действия в отношении вашей части системы могут привести к негативным результатам.

Предположим, вы решили повысить зарплаты основных сотрудников, чтобы удержать их. Может быть, все будет нормально, но, может быть, команда, работающая над крупным конкурсным предложением, начнет завидовать им, работать не так хорошо, как прежде, и конкурс будет проигран.

Эмерджентность и самоорганизация

Еще одна причина, по которой «понимание по частям» не работает, когда применяется к системам, кроется в том, что последние демонстрируют характеристики, присущие системе в целом, но не свойственные ее частям. Поскольку эти характеристики существуют только на уровне системы, их невозможно выявить при изучении частей. Давайте рассмотрим две из этих особых характеристик: эмерджентность (системный эффект) и самоорганизацию.

Во всех известных мне организациях командная работа считается одной из основных ценностей, и не быть членом команды – смертный грех. Настоящая командная работа является характеристикой хорошо функционирующей, тесно взаимосвязанной системы – системы, которую мы называем командой. Она состоит из отдельных частей, членов команды. Как мы знаем, производительность команды нельзя предсказать на основании знаний о производительности отдельных ее членов. Высокопроизводительная командная работа – характеристика, возникающая в правильных условиях, когда команда действительно ведет себя как команда. Это лишь один пример эмерджентности, когда целое становится больше, чем сумма его частей.

Иногда появление эмерджентности связано со структурой сложной системы. Например, представьте себе стаю птиц, летящих клином. Как поддерживаются эти сложные птичьи системы? Может быть, вожак сообщает членам стаи, что им делать? Или же очертания формируются естественным образом? Птицы могут общаться, поэтому передача инструкций в какой-то форме вполне возможна. Однако такое объяснение совершенно невозможно для других систем, таких как ураганы, которые демонстрируют высокую степень связности, хотя и состоят из отдельных элементов. Ураганы формируются из молекул воды, испаряющихся с поверхности океана и смешивающихся с воздухом. Молекулы не могут общаться друг с другом, тем не менее ураганы образуют гигантские воронки, в которых отдельные субмикроскопические молекулы каким-то образом взаимодействуют и образуют связанные и чрезвычайно мощные макроскопические структуры.

Важной особенностью всех этих систем является отсутствие статичности и присутствие динамики. А динамические системы могут демонстрировать удивительные свойства. Возьмем, к примеру, систему «велосипед и велосипедист». Ни велосипед сам по себе, ни система велосипеда и велосипедиста в неподвижном состоянии балансировать не может. Но когда система становится динамической, когда велосипедист вливает в нее энергию движения, велосипед и велосипедист внезапно обретают эту способность. Таким образом, динамические системы демонстрируют стабильные структуры без явного внешнего вмешательства. Это происходит естественным образом, когда сама система находит стабильное динамическое состояние: движение велосипеда, воронка урагана, стая птиц, летящих клином.

Возникновение стабильной динамической структуры известно как самоорганизация, и это еще одна важная характеристика многих сложных систем.

Для внешнего наблюдателя одна из наиболее очевидных характеристик самоорганизующейся системы – это очень высокая степень упорядоченности. Стая птиц является упорядоченной группой, а не случайной толпой; воронка, образованная ураганом, имеет конкретную, а не произвольную структуру; движущийся вместе с велосипедистом велосипед сохраняет вертикальное положение, а не заваливается на землю. Часто эти строго упорядоченные структуры сохраняются в течение длительных периодов времени. Например, ваше сердцебиение также является строго упорядоченной, самоорганизующейся системой, которая продолжает свое существование в течение всей вашей жизни.

Самоорганизующиеся системы сохраняют свое строго упорядоченное состояние потому, что все они обладают еще одной общей характеристикой: через них проходит поток энергии, соединяющий каждую систему с подходящей для нее окружающей средой. Когда вы едете на велосипеде, вы с помощью своих ног поставляете в систему энергию, полученную путем вдыхания кислорода из воздуха. Ураган сохраняет свою структуру с помощью горячих потоков, циркулирующих между ним и окружающей средой. Птицы в стае реагируют на воздушные течения, создаваемые движениями их соседей. Все самоорганизующиеся системы обмениваются энергией с окружающей их средой и попадают в класс, называемый «открытыми» системами.

Следовательно, если вы хотите создать систему, сохраняющую некоторую степень упорядоченности и не распадающуюся на отдельные элементы, она должна быть открытой. Для этого в свою очередь требуется, чтобы энергия постоянно восполнялась, подпитывалась и протекала через систему, иначе, если поток прекратится, последняя деградирует. Именно поэтому велосипед падает, когда вы перестаете крутить педали. В постоянной подкачке энергии в организацию кроется суть лидерства.

Обратная связь

Возникновение и самоорганизация – свойства систем, видимые стороннему наблюдателю. Но как они появляются? Этот вопрос сейчас активно изучается, и как результат всеми признано фундаментальное значение обратной связи.

Давайте вернемся к примеру спортивной команды, например футбольной. Обычно команда высшей лиги состоит из 11 великолепно подготовленных, своевольных, эгоистичных «звезд», и все они не прочь «потянуть одеяло на себя». Но если каждый спортсмен будет стараться привлечь внимание зрителей к себе, команда потерпит поражение. Чтобы она демонстрировала высокопродуктивное поведение, поведение ее отдельных членов должно быть ограничено, и из всех вариантов, возможных в каждый момент времени («Что лучше – прорываться сквозь линию защиты или отдать пас?»), игрок должен выбирать наиболее подходящий с точки зрения командной игры («Отдам пас»).

Чтобы это было возможно, каждый игрок должен постоянно получать и обрабатывать поток информации о расположении противника и товарищей по команде. Если бы футболисты действовали вслепую, не видя, кто где находится, из игры ничего бы не вышло. Именно процесс обработки информации в сочетании с личной готовностью каждого игрока ограничивать свои действия позволяет команде демонстрировать высокопродуктивное поведение, то есть создавать великолепные игровые моменты.

Поток информации внутри системы называется обратной связью, и этот термин следует понимать довольно широко. Функция обратной связи не всегда связана с контролем, ограничением или сдерживанием; иногда она вызывает количественные изменения. В качестве примера можно привести поведение толпы – и фондовых рынков, – которые при определенных обстоятельствах охватывает бешенство или паника.

Обратная связь также является частью еще одной эмерджентной характеристики многих самоорганизующихся систем – самокоррекции. Если система «велосипед и велосипедист» попадает в выбоину, колесо виляет, но система быстро стабилизируется, так как является самокорректирующейся и стремится, несмотря на внешние факторы, сохранить упорядоченное, самоорганизованное состояние. Этот эффект достигается с помощью обратной связи: велосипедист чувствует, что велосипед заваливается, и слегка перемещает свой вес, чтобы выровнять его. Такой механизм самокоррекции работает для небольших выбоин, но если на дороге будет яма, велосипедист и велосипед упадут. Если говорить на языке систем, то самоорганизующаяся система, находящаяся в состоянии упорядоченного динамического равновесия, испытывает влияние внешнего фактора, с которым ее внутренний механизм самокоррекции справиться не может. Упорядоченное состояние системы сменяется хаотическим (велосипед и велосипедист падают), а затем система достигает другого состояния равновесия, на этот раз скорее статичного, чем динамического (оба лежат на земле).

Как мы увидим далее, концепция обратной связи также важна для понимания систем управления. В главах 9 и 10 будет показано, как обратная связь, эмерджентность и самоорганизация сочетаются и открывают возможности для создания высокопродуктивных команд, разработки эффективных стратегий бизнеса и решения сложных проблем, неизбежных при построении отношений внутри организации.

Системное мышление

Системы следует изучать именно как системы, целостно. Но, к сожалению, большинство из нас не обладает знаниями, необходимыми, чтобы смотреть на проблемы «с высоты птичьего полета». Если мы хотим понимать системы, мы должны воспользоваться новым набором инструментов. Если мы хотим принимать разумные решения в свете глубокого понимания системных последствий любого из наших действий, то должны действовать в согласии со своими коллегами. Системное мышление – это сочетание подхода к решению проблемы и набора инструментов, средств и методов, которые дают то, что нам нужно: способы понимания сложных систем и их свойств, а также возможности для более продуктивного взаимодействия с коллегами.

Подход к решению проблем в системном мышлении подразумевает признание того факта, что системы сложны из-за взаимосвязанности составляющих их частей и что их необходимо изучать вкупе. Инструменты, средства и методы разработаны, чтобы помочь понять и зафиксировать, как эти части связаны между собой, и исследовать их коллективное динамическое поведение.

Некоторые из принципов системного мышления известны с давних времен, особенно использование обратной связи для контроля работы машин. Предположим, вы хотите контролировать скорость двигателя, чтобы она оставалась постоянной, независимо от нагрузки, например, когда автомобиль поднимается в гору. Один из способов – следить за скоростью двигателя и использовать эту информацию для контроля подачи топлива. Чем ниже скорость, тем больше топлива должно подаваться, чем выше скорость, тем меньше подача топлива. Если поток информации и корректировка подачи топлива происходят не слишком медленно, двигатель будет работать на постоянной скорости. Именно так работает круиз-контроль в современных автомобилях, и именно так Джеймс Уатт контролировал скорость паровых двигателей, построенных им и Мэтью Болтоном в 1780–1790-х гг.

На протяжении всей промышленной революции и позже инженеры продолжали пользоваться обратной связью для управления машинами, которые становились все сложнее, но лишь в 1930-е и 1940-е гг. системы стали предметом отдельного изучения. Важной вехой стала публикация в 1948 г. Норбертом Винером, профессором Массачусетского технологического института, книги «Кибернетика»[3], в которой рассматриваются основы теории управления и особое внимание уделяется роли потока информации – который мы сейчас называем коммуникациями – в эффективной работе систем управления. В этой книге были заложены основы теории управления, используемые сегодня в вычислительной технике, телекоммуникациях, инженерии и робототехнике.

В конце 1940-х гг. в Массачусетском технологическом институте работал также Джей Форрестер, инженер, принимавший участие в создании первых компьютеров. В 1950-х гг. Форрестер заинтересовался применением концепции управления и обратной связи к более широкому спектру вопросов, что привело к изданию трех крупных работ. В книге «Основы кибернетики предприятия»[4] (1961) рассматривается множество коммерческих и управленческих систем, таких как контроль запасов, логистика и принятие решений. В книге «Динамика развития города»[5] (1969) изучаются проблемы бедных районов и перенаселенности мегаполисов. Книга «Мировая динамика»[6] (1971) обращается к проблеме использования компьютерной имитации для изучения развития основных характеристик сложных систем – метода, разработанного Форрестером и названного им динамикой систем.

Еще одной крупной фигурой в области развития системного мышления был австрийский биолог Людвиг фон Берталанфи. Работая в Венском университете, он заинтересовался поведением и развитием живых организмов. Фон Берталанфи рассматривал организмы как открытые системы, работающие не в изоляции, а в тесной связи с окружающей средой и поддерживающие высокую степень упорядоченности благодаря потоку энергии. Эмигрировав в 1949 г. в Канаду, фон Берталанфи продолжил работать над изучением биологических систем и разработал обобщенную концепцию под названием «Общая теория систем», в которой сформулированы многие принципы, описывающие их поведение.

За последние 40 лет системный подход положил начало целому ряду дисциплин, подходов, инструментов, средств и методологий. Основные из них перечислены ниже.

• Системный инжиниринг. Был разработан в США в исследовательском центре RAND и применяется в первую очередь для проектирования и оптимизации работы сложных систем, в частности таких, которые требуются для контроля производства и оборудования, а также военных систем командования и контроля. В системном инжиниринге используются многие из методов операционных исследований. Он также является основой системного анализа, применяемого при разработке компьютерных систем.

• Методология мягких систем. Разработана Питером Чекландом, недавно вышедшим на пенсию преподавателем Ланкастерского университета в Великобритании. Признает, что почти в любой реальной ситуации люди по существу являются частью системы интересов. Согласно методологии мягких систем, поскольку у людей часто имеется множество различных, конкурирующих между собой или просто неясных целей, наиболее удачным подходом является тот, который обогащает знаниями и улучшает понимание ситуации всеми участниками, а не «научный» поиск «лучшего» ответа.

• Теории сложности и хаоса. В настоящее время это две тесно связанные области, которые активно изучаются, например, в междисциплинарном Институте Санта-Фе в Нью-Мексико. Эти теории имеют отношение к изучению сложных адаптивных систем (открытых систем, которые естественным образом меняют свои структуры и поведение согласно изменениям в окружающей среде) и поиску правил, а лучше – математических объяснений, лежащих в основе самоорганизации и возникновения.

• Кибернетика менеджмента. Была разработана в Великобритании Стаффордом Биром. Включает модель жизнеспособных систем, структуру определения устойчивых характеристик системы, целью которой является разработка самоорганизующейся системы.

С момента своего появления в 1950-х гг. динамика систем продолжает процветать, и Группа системной динамики Массачусетского технологического института, основанная Джеем Форрестером в 1956 г. в Школе менеджмента Слоуна, до сих пор считается ведущим мировым центром в области не только компьютерной имитации, но и системного мышления в целом. Именно команда из Массачусетского технологического института проводила исследования, которые легли в основу опубликованной в 1972 г. знаменитой книги «Пределы роста»[7]. Она вызвала активное обсуждение таких важных вопросов, как постепенное истощение природных ресурсов и загрязнение окружающей среды.

Системное мышление – широкое поле, и невозможно охватить в одной книге все его инструменты, средства, методы и подходы. Поэтому я решил подробно остановиться лишь на нескольких, которые кажутся мне наиболее полезными. Они позаимствованы из наследия Массачусетского технологического института и включают два основных инструмента: диаграммы цикличной причинности, используемые для описания сложности реальных систем и выделения взаимосвязанности составляющих их частей, а также компьютерные имитационные модели динамики системы, позволяющие исследовать развитие любой сложной системы во времени.

Тем из вас, кто хотел бы узнать о прочих подходах, поможет следующий список литературы.

Литература по теме

Существует множество книг о системном мышлении и его применении, и я перечислил их в библиографии. Здесь же хочу отметить лишь некоторые из них, представляющиеся мне наиболее ценными.

Двумя краеугольными камнями системного мышления являются книги «Кибернетика» Норберта Винера, изданная в 1948 г. и переизданная в 1961 г., и «Общая теория систем»[8] Людвига фон Берталанфи, первое издание которой вышло в 1968 г., а второе, переработанное, – в 1976 г.

Книга «Основы кибернетики предприятия» Джея Форрестера, впервые опубликованная в 1961 г., демонстрирует, как холистический подход системного мышления может пролить свет на целый ряд проблем, таких как поддержание устойчивого положения бизнеса, управление сложными цепочками поставок, динамическое поведение рынков, эффективная политика менеджмента и принятия решений.

В книге «Пределы роста», изданной в 1972 г., представлены результаты исследования об опасностях, грозящих человечеству, которое проводилось международной командой специалистов под руководством Денниса Медоуза из Массачусетского технологического института. Выводы исследования, казавшиеся в то время крайне противоречивыми, прозвучали грозным предупреждением об опасности истощения природных ресурсов. Вместе с книгой Рэйчел Карсон «Молчаливая весна» (Silent spring), изданной 10 годами раньше, «Пределы роста» внесли крупнейший вклад в экологическое движение.

«Пятая дисциплина» Питера Сенге, впервые опубликованная в 1990 г., стала бизнес-бестселлером и, вероятно, самой известной книгой о системном мышлении. Особенностью этой книги является особое внимание к системному мышлению как процессу менеджмента, а не аналитическому или математическому методу.

«Динамика бизнеса» (Business Dynamics) Джона Стермана была издана в 2000 г., и ее можно считать удачным дополнением к «Пятой дисциплине». Это очень хорошо написанное, полное и точное описание системного мышления и моделирования динамики систем, что неудивительно, ведь его автор – руководитель группы системной динамики Массачусетского технологического института.

«Системное мышление, системная практика» (Systems Thinking, Systems Practice) Питера Чекланда не только может служить основным источником по методологии мягких систем, но и содержит очень информативный обзор развития системного мышления. Книга впервые была издана в 1981 г., а издание 1999 г. содержит 30-летнюю ретроспективу развития системного мышления в целом и методологии мягких систем в частности.

Книга «Сердце предприятия» (The Heart of the Enterprise), написанная Стаффордом Биром в 1978 г., – основной источник по теме моделей жизнеспособных систем. Некоторые практические советы, основанные на этой модели, описаны в книге «Интерпретация и применение моделей жизнеспособных систем Стаффорда Бира» (The Viable Systems Modename = "note" Interpretations and Applications of Stafford Beer’s VSM) под редакцией Рауля Эспехо и Роджера Харндена, опубликованной в 1989 г.

В книге Джамшида Гараедаги «Системное мышление: как управлять хаосом и сложными процессами»[9], вышедшей в 1999 г., дается анализ текущего состояния системного мышления в различных областях и приводится множество мыслей относительно перспектив развития.

Второе издание книги Роджера Левина «Сложность» (Complexity), вышедшее в 2001 г., – это современное изложение теории сложности, в котором использованы примеры из таких разнообразных областей, как физика, химия, биология, экономика, лингвистика и антропология. Оно также включает главу, посвященную применению теории сложности в бизнесе.

Продолжаем путешествие…

Давайте продолжим наше путешествие по миру системного мышления и посмотрим, как можно описать и понять сложные системы, используя тип наглядного представления, известный как диаграммы цикличной причинности. Следующие две главы демонстрируют применение диаграмм цикличной причинности в контексте двух реальных примеров, взятых из моей практики консалтинга. В первом примере решается проблема того, как определить оптимальное количество сотрудников для бэк-офиса инвестиционного банка, во втором рассматриваются последствия программы сокращения расходов в медиакомпании.

2. Проблема бэк-офиса

История

Во многих организациях есть бэк-офис – отдел, обрабатывающий операции, которые проводит фронт-офис. Эта история, основанная на моем личном опыте, – о вопросах, которые встают перед всеми вспомогательными отделами: сколько нужно сотрудников и как минимизировать расходы?

Речь пойдет о бэк-офисе инвестиционного банка, основная задача которого – обработка операций, проводимых трейдерами и брокерами, которые покупают и продают ценные бумаги, товары и валюты. Эта деятельность приносит высокие прибыли, но работать приходится в напряженной обстановке.

Персонажей моей истории можно поделить на пять групп. Первая – это менеджеры бэк-офиса, отвечающие за обслуживание и контроль над расходами в каждом из его отделов. В инвестиционных банках эту должность занимают опытные люди, «тертые калачи», имеющие ненормированный рабочий день. Чтобы невыполненная работа не накапливалась, операции должны обрабатываться день в день, а в периоды бума на рынке их может быть очень много.

Вторая группа – сотрудники бэк-офиса, в обязанности которых входит обеспечение правильной обработки каждой операции. Они вводят данные, исправляют ошибки, имеют дело с исключениями, решают проблемы и т. п. Часто это молодые и неопытные люди, соглашающиеся на работу в сложных условиях за щедрую зарплату и перспективу быстрого продвижения.

Третья группа – отдел ИТ. Торговля ценными бумагами полностью зависит от компьютерных систем, и они являются реальным источником конкурентного преимущества. Поэтому задача сотрудников отдела ИТ – обновлять системы как можно быстрее.

Четвертая группа – отдел кадров. Во многих инвестиционных банках царит мужской тип корпоративной культуры, и в этих условиях отдел кадров занимается в основном администрированием персонала (то есть его наймом и особенно увольнением), а не управлением и развитием организации.

И наконец, пятая группа – директора. В инвестиционных банках они обычно молоды, энергичны, решительны, несговорчивы, невероятно успешны и так же невероятно богаты. Они могут покровительствовать и продвигать, но могут и наложить санкции, результатом которых станет быстрое и болезненное увольнение. Поэтому все хотят, чтобы директора были довольны.

Контекст

В большинстве инвестиционных банков почетно и престижно работать во фронт-офисе: именно там люди заключают сделки и зарабатывают деньги. Сотрудников бэк-офиса часто считают «вторым сортом», и он всегда занимает оборонительную позицию, поскольку не влияет напрямую на выручку банка, но зато очень заметно влияет на его расходы. Учитывая неустойчивость рынков ценных бумаг, инвестиционные банки стремятся минимизировать расходы, особенно те из них, что не связаны напрямую с получением доходов. Поэтому от бэк-офисов постоянно требуют снижения расходов, и обычно это выливается в сокращение численности персонала.

– Сколько человек у вас работает? – может спросить кто-нибудь из посетителей у менеджера бэк-офиса.

– Двадцать три.

– Но здесь явно больше двадцати трех человек.

– О да. Сейчас здесь находится около шестидесяти человек.

– Шестьдесят? Вы, кажется, сказали, что у вас работает двадцать три человека?

– Все верно. Остальные – временные работники.

– Временные?

– Да. Когда объем операций возрастает, нам нужно больше людей, и, поскольку количество сотрудников ограничено, единственный способ справиться с работой – нанять временных работников. Когда объем операций падает, мы можем быстренько избавиться от них…

– Понятно. А сколько времени у вас работает так много временных сотрудников?

– Ну, рынок сохраняет активность уже довольно долго. Дайте подумать… Пожалуй, человек сорок работают здесь около трех лет.

Суть дела

В этой истории нет никаких преувеличений. Думаю, и вам встречались подобные примеры. Но если контроль затрат превращается в ограничение численности персонала, результаты могут быть неожиданными. И речь не только о том, что работа временных сотрудников, подрядчиков или консультантов обходится дороже, чем расходы на постоянных сотрудников, но и о лояльности, а также сохранении или потере организационных знаний.

Отсюда возникает вопрос: «Как определить, сколько сотрудников нужно?» Однако, на мой взгляд, главная проблема не в этом, а в том, что я называю «возможностью справляться». Чтобы делать свою работу, бэк-офис должен выполнять множество задач, возлагаемых на него: обрабатывать операции, решать возникающие проблемы, обеспечивать необходимой информацией, выдвигать предложения по улучшению процессов. Чем лучше он с этим справляется, тем лучше обслуживаются фронт-офис и бизнес в целом. И наоборот, если возможность справляться снижается, очень многое может пойти не так: начнут накапливаться проблемы, возникнет стрессовая ситуация, сотрудникам придется задерживаться на работе все дольше, возможно, они станут больше болеть. И, что еще хуже, они будут чаще ошибаться.

Изображение в виде диаграммы

В последнем абзаце ситуация описана словами. Но более лаконично ее можно описать с помощью диаграммы, представленной на рис. 2.1.

Эта диаграмма отражает основное понятие – возможность справляться, связанное с двумя другими – качеством обслуживания и частотой ошибок. Обратите внимание на направление стрелок – каждая из них указывает на причинно-следственные связи: возможность справляться влияет как на качество обслуживания, так и на частоту ошибок. Вы также можете видеть две буквы, П и О, – они показывают, как именно работают причинно-следственные связи.

Давайте представим, что наша возможность справляться по какой-либо причине возрастает. При этом качество обслуживания в целом тоже повышается, а частота ошибок снижается. Чтобы показать, что две переменные движутся в одном направлении, на диаграмме рядом со стрелкой стоит буква П (положительная связь). Если они движутся в противоположных направлениях, это отмечается буквой О (отрицательная связь).

А что произойдет, если наша возможность справляться начнет снижаться? Давайте сначала посмотрим на диаграмму, а затем дадим ответ, руководствуясь здравым смыслом. Стрелка с буквой П означает, что возможность справляться и качество обслуживания движутся в одном направлении. Следовательно, если возможность справляться идет на спад, как показывает диаграмма, качество обслуживания также понижается. Все логично. А если возможность справляться растет, то, как указывает буква О, переменная частоты ошибок движется в противоположном направлении. Это тоже вполне логично: когда наша возможность справляться понижается, мы оказывается в ситуации стресса и совершаем больше ошибок. Иначе говоря, диаграмма работает в обоих направлениях.

Диаграммы цикличной причинности

Такие диаграммы называются диаграммами цикличной причинности. Умение строить и читать их совершенно необходимо для понимания этой книги, поэтому я помогу вам постепенно овладеть этим искусством. А пока надо убедиться в том, что вам понятны все стрелки, их направления, буквы П и О и тот факт, что эта диаграмма работает и при росте возможности справляться, и при ее снижении. Некоторые предпочитают использовать знак «+» вместо П и «—» вместо О. На практике не имеет значения, какими символами вы пользуетесь, если вы делаете это последовательно. Важно, чтобы направленность каждой причинно-следственной связи была понятна вам и четко отображена на диаграмме.

Вы можете задуматься, насколько правильно направление стрелки между возможностью справляться и качеством обслуживания: «Если я решу, какое качество обслуживания мне нужно, то смогу определить, какой должна быть моя возможность справляться. В таком случае, может быть, стрелка должна идти от качества обслуживания к возможности справляться, но тоже с буквой П?»

Хороший вопрос, хотя направление стрелки задано верно. Позвольте объяснить почему. При построении диаграмм цикличной причинности терминология должна быть краткой, но абсолютно ясной. В диаграммах термин «качество обслуживания» означает уровень качества, достигнутый на практике, а не планируемый или предполагаемый. Согласен, что планируемое качество обслуживания влияет на планируемую возможность справляться, но этот вопрос в данной диаграмме не рассматривается.

Планируемые показатели, бюджет и цели очень важны для бизнеса, и мы еще поговорим, особенно в главах 6 и 8, о том, как можно представить их на диаграмме цикличной причинности. Но в данный момент давайте вернемся к фактическим данным.

Дополняем диаграмму

Теперь мы можем расширить диаграмму, изучая основные движущие силы возможности справляться. Это нагрузка на отдел, которая зависит от объема и разнообразия операций, которые он должен обработать. Направление причинной связи таково, что с увеличением объема и разнообразия операций возрастает и нагрузка (то есть ставим букву П), а с увеличением нагрузки наша возможность справляться падает (буква О). Эти две новые характеристики можно изобразить так, как это сделано на рис. 2.2.