Джим Коллинз и Джерри Поррас в своем бестселлере «Построенные навечно» пришли к следующему выводу: «Компании с видением совершают некоторые свои шаги в ходе экспериментов, методом проб и ошибок, приспособленчества и в буквальном смысле случайно. То, что ретроспективно выглядит как блестящее предвидение и планирование, зачастую является следствием принципа "давайте попробуем все и оставим то, что будет работать". В этом компании с видением копируют биологическую эволюцию видов. Мы пришли к выводу, что книга Чарльза Дарвина "Происхождение видов" для некоторых компаний является значительно более полезной, чем любой учебник по стратегическому корпоративному планированию» (Коллинз, 2011).

Современные условия требуют быстроты и трезвости принятия решений в самых разных сферах. Несмотря на это, лишь немногие осознают преимущества эволюционной модели развития и систематически используют ее принципы на практике. Между тем отсутствие постоянно совершенствующегося эволюционного механизма увеличивает риски и затраты. Коллинз и Поррас описывают эволюционный процесс как «ветвление» и «подрезание». Идея проста: если добавлять к дереву достаточное количество ветвей (изменение) и правильно удалять мертвые ветки (отбор), то вы наверняка эволюционируете в растение со здоровыми ветвями, хорошо приспособленными для процветания в вечно меняющемся мире. Важную роль в изучении эволюции самых разных объектов – от космических до социальных – играет теория адаптивных систем[620]. В настоящее время к этой теории активно обращаются биологи, социологи, специалисты в сфере проблем управления, в том числе и инновационной деятельности. Самое время немного познакомиться с ее базовыми понятиями.

Прежде всего это понятие активного элемента системы (агента), поведение которого определяется некоторыми закономерностями и правилами. В различных системах в качестве таких элементов могут выступать, например, атомы, компьютерные программы или люди.

Следующее важное понятие – рекомбинации, т. е. практически реализуемые в системе соединения, взаимодействия активных ее элементов. Именно возможность подобных рекомбинаций приводит к инновациям, как было показано, в частности, в главе 7, где речь шла об английской сельскохозяйственной революции. Типичным и ярким примером рекомбинации может служить неожиданное для своего времени соединение качеств крыла, способного развивать подъемную силу, велосипедного колеса, обеспечивающего разгон, и двигателя внутреннего сгорания как источника необходимой энергии. Результат – изобретение самолета братьями Райт в 1903 г. (Заметим, что эта информация, поместившаяся в одном абзаце, не дает ни малейшего представления о том упорном, поистине титаническом исследовательском труде Уилбера и Орвилла Райт, об их инженерных поисках, опасных испытательных полетах на изготовленных собственными руками планерах, т. е. обо всем, что предшествовало первому полету летательного аппарата, с которого началась современная авиация.)

Понятие отбора служит в теории адаптивных систем, как и в дарвиновской теории естественного отбора, для обозначения процессов, определяющих, какие элементы системы окажутся наиболее «жизнеспособными» и смогут участвовать в дальнейших рекомбинациях.

Разумеется, одним из центральных в теории адаптивных систем является понятие собственно адаптации, т. е. приспособления, самонастройки. Известно, например, что в зависимости от изменяющихся климатических условий животные могут от поколения к поколению менять свое поведение и тем самым сохраняться как вид. В меняющихся условиях рынка могут менять свое поведение и представленные на этом рынке компании. Понятно, что преимущества получают те из них, которые более точно смогли понять рыночные тенденции и перестроили свою деятельность так, чтобы наилучшим образом соответствовать этим тенденциям.

В арсенале теории адаптивных систем есть понятие совместной их эволюции. Совместная эволюция сложных систем происходит благодаря взаимодействию между ними, кооперации и конкуренции. Содержание этого понятия хорошо иллюстрирует пример развития таких компаний, как Google, Apple, Microsoft и других производителей программного обеспечения. Присутствуя на общем для них рынке, они приспосабливаются друг к другу и определяют развитие не только своей отрасли, но и промышленности в целом.

Наконец, понятие экосистемы. Как известно, оно возникло в науках о живой природе, но благодаря развитию теории сложных адаптивных систем стало использоваться и для адекватного описания многих социальных и экономических явлений. Например, современная наука не может с достаточной определенностью предсказать, что будет представлять собой через 100 лет такая сложная и уязвимая в современных условиях экосистема, как тропические леса. Примерно так же обстоит дело с предсказанием того, как за 100 недель эволюционирует совокупность персональных компьютеров, мобильных телефонов и других средств коммуникации, которую тоже можно представить в качестве своеобразной экосистемы.

Можно уверенно сказать, что создание эволюционных механизмов развития станет важной составляющей деятельности большинства компаний в ближайшем будущем. Инновационный бизнес все больше становится не чем-то необычным и новым, а скорее правилом поведения живой организации. Для достижения эволюционного прогресса компании нужно встроить определенный алгоритм работы в структуру своей деятельности и усилить следующие направления.

• Креативность. Необходимо поощрять инициативность, прощать сотрудникам неудачи и анализировать текущую ситуацию даже в том случае, если она кажется стабильной. Придумывать новые задачи и механизмы быстрого реагирования на окружающие перемены.

• Механизмы непрерывного тестирования и получения обратной связи на всем жизненном цикле продукта. Необходимо использовать различные источники информации для анализа и прогнозирования ситуации.

• Гибкость в распределении ресурсов. Этого можно достичь, прибегая к услугам аутсорсинга. Ресурсы должны перераспределяться регулярно.

• Постоянный мониторинг рынка. Рынка, на котором работает компания, и смежных рынков с целью использования новых технологий в своих продуктах, будь то новые материалы или ИТ-системы.

В главе 1 я подробно рассматривал эволюционный алгоритм, действующий в рамках биологической эволюции. Конечно же, было бы неправильно просто использовать этот алгоритм для бизнеса. Мы должны адаптировать эти принципы применительно к эволюционному бизнесу, поскольку есть существенная разница с биологической эволюцией. Дэвид Дойч: «Разница между людьми и другими видами в том, какие именно знания они могут использовать (объяснительные, а не эмпирические правила) и как эти знания создаются (путем выдвижения гипотез и критики идей, а не за счет вариации и отбора генов)» (Дойч, 2015).