Решения и результаты
Хороший результат не_равно хорошее решение.
Свои пять копеек тоже впихну в тему, она сейчас популярна.
Качество решений, и способ их принятия, совершенно не обязан обеспечивать качество результатов, и даже само их наличие. Поскольку результаты пощупать и оценить можно, а «процесс решения» — не очень, в этом месте лежит: масса непониманий, выдаваний желаемого за действительное, заблуждений (своих и чужих), и просто косяков.
Полезные, но очевидные вещи (которые сейчас кочуют ссылочками по блогам, начиная с дяди Сережи + дяди Димы) я рекомендую сразу посмотреть и впитать из бумажной Энни Дьюк, «Хороший выбор» — или Annie Duke, How to Decide (2020). Она коротенькая, с примерами, и достаточно свежая (и есть на флибусте). Всё лучше, чем читать в пересказе — а мне не придется повторяться.
В чем суть логической коллизии, если коротко. Принятие решений, как процесс и как свой рабочий инструмент, хочется выбрать таким, чтобы качество результатов этих решений было повыше среднего. Как это достоверно сделать — хрен его знает.
Результат может быть детерминирован принятым решением, с одной стороны, а может быть подвержен слепой стохастической случайности в конкретном случае, с другой стороны; и вы никак не отличите одно от другого. Можете только предполагать.
Даже предполагать вы можете только «в обратную сторону», от полученных результатов к предпосылкам и решениям. Потому что если бы у вас был способ на 100% определить своими решениями некоторый результат, с гарантией — вы бы им воспользовались, очевидно. И вопроса бы не было. А гарантий нет, есть только ожидания, вероятности и предположения.
Попытка пройти обратный процесс, от результатов к предпосылкам, мощно натыкается на нашу предвзятость. Мы склонны оценивать решения по результату; типа, хороший результат = хорошее решение. А это не так. Слепой рандом, частные случаи, неучтенные факторы, подгонка под комфортный ответ и проч. и проч. практически не позволяют провести оценку корректно и непредвзято.
Более того, несложно показать, что хороший результат «везде успел» путем перехода улицы на красный свет совершенно не говорит нам, что так правильно и полезно делать. Результат хороший, решение ну так себе.
Пробовал жить вечно, пока получается.
Упражнения все равно полезны; способность хотя бы заметить логические нестыковки уже большой шаг к тому, чтобы научиться их как-то обрабатывать. Или, как вариант, вовремя заметить что вместо логики и данных вас кормят каким-то говном. Впрочем, об этом отдельные книги есть, от авторитетов отрасли.
Но даже на базовом уровне, в вариантах
- я принял решение (любое), получилось круто и топчик
- я принял решение (любое), получилось какое-то говно и провал
…ровным счетом ничего не говорит вам/нам о том, что там было за решение, как оно принималось, из каких вариантов был выбор (был ли он вообще?), влияет ли хоть что-то на результат, стоит ли делать из этого далеко идущие выводы, и есть ли достоверные correlation и causation внутри этой цепочки из двух событий.
Человекам, меж тем, удобно верить что последующее событие связано с предыдущим выбором, это просто комфортный костыль у мозга.
Эволюционно оправданный, кстати.
Еще все любят приписывать себе хорошие комфортные результаты, и старательно открещиваться от плохих.
Поэтому выигрыш в какую-то очередную рулетку мироздания будет обязательно назван результатом вдумчивого мудрого планирования авторов, а проигрыш в нее же — неудачей, происками внешних сил и так далее.
В обратную сторону тоже работает: некоторым очень сложно принять тот факт, что даже самое распрекрасное вдумчивое решение может сходить нахрен и наперекосяк, по причине рандома и неудачи, на которую повлиять не было никакой возможности.
Фотон способен пролететь (квантовым туннелированием) через непрозрачную стенку. В военное время синус достигает трёх.
Чего уж там о людях говорить.
Если говорить о людях, то чего хочется: предсказуемости, в общем-то. Чтобы наша умозрительная модель (чего угодно) и процесс оценки принимаемого решения, по ней же — то есть оценки будущего outcome, в теории — максимально полно совпадали с результатом, который получится на практике. Тогда мы можем выбрать вариант решения, который максимально полно удовлетворяет нашим требованиям, и получить практический выход, согласно нашим теоретическим предпосылкам.
Подходы достаточно понятные, неидеальные, но их есть. Повышать детерминированность, снижать рандомизацию, повышать проверяемость, увеличивать выборку, улучшать факторизацию, убирать человеческий фактор — всё то, чем обычно пользуются внутри научного метода. Тогда, с должным объёмом приложенных усилий, мы можем либо
- а) сказать, что «теперь мы знаем как это работает» с заданной долей уверенности и вероятности, либо
- б) сказать, что нихера мы там (пока) не знаем, уверенности нет, есть только набор статистических предположений.
Оба варианта неплохие, т.к позволяют оценить предполагаемый выход — даже если он херовый — не интуитивным предвзятым «я так чувствую», а чем-то более осмысленным.
И все равно обосраться, потому что unknown unknowns никто не отменял.
Иначе было бы слишком просто.
UPD: спрашивают, «а что такое факторизация».
Ответ: определение факторов, достоверно влияющих на результат, в большей степени, в любую сторону; и отделение тех факторов, которые на результат не влияют.
Для этого есть как логические, так и математические/статистические инструменты.
Ближе к части практической, к рецептам.
Я могу душно сказать, что есть два основных способа избежать вороха граблей, связанных с «принятием решения» человеком:
- не давать человеку принимать решение вообще; исключить этот момент и процесс в принципе, как явление
- детерминировать процесс принятия решения, по заданному алгоритму с заданной факторизацией; если ситуация диагностируется вот так, действуем вот так
Оба варианта херовые с точки зрения оптимизации выбора, потому что выбора-то, по сути, и нет. Человек не может накосячить в выборе, если выбор делать не надо — smekalochka!
Также это всё означает, что выбор-то был, просто он сделан заранее, а не в моменте. И кем-то другим. То есть, вопрос поставлен мною здесь немного нечестно.
Но это работает. По двум причинам.
- человеческий фактор исключается по-максимуму в тех местах, где он по любому будет присутствовать; вот эти cognitive biases, ситуативные, поведенческие и настроенческие факторы, «я так чувствую» и всякое аналогичное им;
- оценка еще несуществующего решения
хер пойми чем, кем и какзаменяется на оценку существующей задачи; является ли она известной нам, с имеющимся подходящим решением для нее. Это сильно предсказуемее и проще.
В реальном мире условные 80% и более задач являются известными.
В вашей предметной области скорее всего тоже, известных задач гораздо больше, чем втупую неизвестных. Если вы там не находитесь на переднем крае науки, где всё действительно непонятно.
Окей, значит первый шаг сводится к тому, чтобы определить, является ли задача уже известной нам; по описанию, критериально или факторизацией.
Если да — бери инструменты и решай.
Если нет — а почему мы так считаем, аргументация какая?
Согласен, непонятные вопросы тоже существуют, и в этом случае чит-кода не будет, придется думать и изобретать с нуля. Но только в этом случае.
Для оценки практик, и совпадения теорий с практикой есть методы анализа постфактум, «чо это вообще было» и почему произошло так, как произошло. Ковырять postmortem отсюда и далее.
Интересный чит: даже если выбор делаете не вы — а вынуждены полагаться на тот выбор, который сделает кто-то другой — хорошая идея описать процесс выбора и подходящий вариант заранее.
Следовать ему, или нет — решать не вам. Но человеческая природа такова, что делать качественный выбор и принимать взвешенные решения — это надо мозг включать, это дорого. И мозг еще уметь использовать надо.
Наличие описанного варианта решения резко повышает шансы к его использованию; было ли оно идеальным на все 100%, или просто полезным или удобным вам самим, в силу вашей хитрожёлтости — тут уж как предложите.
Хороший набор практических примеров можно подсмотреть на финансовых рынках. Которые, как доказывается умными нобелевскими дядями, процесс стохастический — в силу того, что бесконечное множество игроков на рынке одновременно применяют методы оптимизации собственных стратегий в свою пользу (играют против друг друга). Если бы существовала универсальная выигрышная стратегия, ей бы пользовались максимально большое количество игроков одновременно, и она перестала бы быть выигрышной.
Поэтому методы стратегий «выше рынка» точно такие же, как описано в рецептах выше: детерминировать принятие решений заранее, и заменить принятие решений в моменте на следование стратегии — которая основывается на факторизованных показателях (раз) и имеет заданные заранее горизонты ожиданий (два), а значит и точки «принятия решений».
Факторизация и детерминирование позволяют не решать каждый раз задачу «чо там будет», заведомо нерешаемую, а следовать заранее предопределенному набору оценок и действий, которые показывают подходящий нам результат на статистической выборке.
В таком случае и результат можно поставить (и оценить) в других критериях, более удобных и/ли статистически подходящих. Например, нам надо не максимизировать выигрыш, а минимизировать проигрыш. Тогда в силу общей рандомизации процессов, консервативная стратегия — риска меньше — будет однозначно выигрывать у агрессивных стратегий и сиюминутных решений, где риска больше. И это работает, Баффет с Блекроком не дадут соврать.
Да, у них обычно есть план, и они его придерживаются.
Про стратегию «просто не косячить» надо будет потом отдельно написать.
Процессы принятия решений — любые — имеет смысл описывать. Если применяются читерские рецепты выше, то не просто «имеет смысл», а однозначно необходимо; в противном случае, как вы (иначе) обеспечите их работоспособность.
Говоря про документы и бизнесовую часть вопроса, да, если такая потребность есть — я прямо рекомендую завести отдельный документ «как мы принимаем решения», и следом набор средств диагностики, алгоритмов, путей решения и best practices для них. Потому что это получается неебически полезный артефакт, концентрированное ведро пользы, очевидно же.
Возможно, опыт успешного принятия решений — в конкретной сфере — придется вам идти и вытаскивать из головы у людей. Где он скопился, аккумулировался и настоялся на опыте конкретного человека — и работает. Но в таком случае, если хочется сделать инструмент и метод, одна голова так себе инструмент: плохо тиражируется. Придется посидеть, поизучать, формализовать и сделать очередную «чуйку слесаря» доступной в виде методики и практики.