Настало время немножко вернуться к циклу материалов, которые обсуждались прошлым летом. Это нужно для того, чтобы сегодняшним материалом поставить точку в том цикле (и со спокойной душой начать новый).
Итак, что было летом?
- Мы начали цикл с интеллектуальных инструментов
- Затем на примере принципа Парето посмотрели работу этого интеллектуального инструмента на контекстную рекламу
- После частного случая с контекстной рекламой посмотрели, как можно применить всё тот же интеллектуальный инструмент «этажом выше»
- Это позволило нам начать раскапывать тему хаоса и эволюции (есть же границы применимости интеллектуальных инструментов?)
- После перешли к выявлению сложных систем (сложной становится любая система, где есть более одной обратной связи — то есть везде, где появляется человек, тут же возникает сложная система)
- Чтобы воздействовать на хаос, нужно строить модели (они позволят проверить гипотезы и описать теорией происходящее, чтобы можно было половчее на это происходящее воздействовать)
- И сделав такой большой круг, мы вернулись вновь к применению интеллектуальных инструментов для решения частных прикладных задач (уже с точки зрения системного подхода)
- Это позволило нам уверенно рассматривать тему закономерности развития систем (с целью предсказывать будущее этих систем)
При этом, по удивительному стечению обстоятельств, мы обошли стороной вопрос: «А что же такое модель?».
Содержание
Что такое модель?
В общем смысле модель — это некое описание процесса или события. В бизнесе наиболее известны бизнес-модели (описание того, как именно собственник заработает деньги своим бизнесом) и модели бизнес-процессов (например, описание как именно, когда, кому и почему Фатима на кассе Макдональдса должна предложить пирожок).
Моделей может быть большое количество. Но для решения прикладных задач в начале будет достаточно простых моделей.
Чтобы не усложнять себе жизнь при работе с моделями, полезно придерживаться следующих критериев:
- Модели должны быть упрощены — они должны охватывать не все аспекты действительности, а лишь самое значимое
- Модели должны быть прагматичны — то есть сфокусированы на том, что полезно в данный момент
- Модели должны обобщать — то есть представлять собой краткий обзор сложных взаимосвязей
- Модели должны быть наглядны — то есть они должны визуально объяснять то, что с трудом поддается объяснению на словах (это же увеличивает их полезность при общении с коллегами, руководителями и подчиненными)
- Модели должны упорядочивать — то есть структурировать информацию и раскладывать ее по полочкам
- Модели должны являться рабочим инструментом — они не должны давать готовых ответов. Нет. Их первостепенная и основная задача — ставить вопросы. И только когда ты начинаешь работать с той или иной моделью, будут появляться ответы.
Для чего нужны модели?
Когда наш мозг сталкивается с хаосом, то автоматически (!) начинает создавать системы, чтобы этот хаос распознать, структурировать или хотя бы получить по возможности полную картину происходящего. Именно поэтому люди всегда находят объяснения случившемуся (что заводит в дебри мифов вроде молний с неба, как знака гнева богов). То есть это происходит независимо от нас. Люди просто не могут не реагировать. Неокортекс работает постоянно, достраивая картину будущего и постоянно стараясь предсказать будущее. Это элемент эволюции, который постоянно заводит нас в тупики инерции мышления и инструментальной слепоты.
Модели же помогают нам облегчить эту задачу. Потому что построение моделей — сознательный процесс. Он заставляет отбросить второстепенное и сконцентрироваться на самом главном.
Критики любят подчеркивать, что модели не отражают реальной действительности. Это верно. Но неправильно утверждать, что модели способствуют стандартизации мышления. Наоборот, модель — это результат логического мышления, которое требует сознательных активных усилий. И именно поэтому построение новой или применение уже существующей модели часто помогает выйти за рамки инерции мышления. В этом важность модели.
Два подхода в использовании моделей
Существует два подхода использовать модели. Так называемые «американский метод» и «европейский метод».
Американцы обожают совершать пробы и делать ошибки. Идеал такого подхода — Эдисон. Эталон такого подхода — совершить как можно большее количество ошибок в единицу времени. Это обучение полностью на практике. Попытка, неудача, выводы, новая попытка. Это далеко не всегда продуктивно (а в решении сложных задач вообще непродуктивно).
Европейцы же склонны сначала ознакомиться с теорией, а потом уже что-то сделать и потерпеть неудачу. После чего они анализируют сделанное, исправляют ошибки и повторяют попытку. Тут процесс несколько другой. Сначала читаем инструкцию, затем применяем на практике, если терпим неудачу — делаем выводы, внимательнее изучаем теорию и снова применяем на практике. Применение такого подхода в решении простых задач избыточно по ресурсам. Но зато позволяет изящнее решать сложные задачи.
Подходы не хороши и не плохи. Они просто есть. И важно помнить главное правило:
Каждая модель хороша лишь настолько, насколько хорош ее исполнитель.