Нашим основным инструментом было составление диаграмм цикличной причинности, в которых взаимовлияющие причинно-следственные связи можно изобразить в виде сцепленных усиливающих петель, движущих экспоненциальным ростом или спадом, и тормозящих их раскручивание уравновешивающих петель.

Как мы неоднократно видели, даже довольно простые диаграммы цикличной причинности могут демонстрировать очень сложное динамическое поведение, которое трудно понять, оглядываясь назад, и почти невозможно с определенностью предсказать.

Однако смысл управления заключается в понимании прошлого, принятии решений в настоящем, чтобы влиять, насколько это возможно, на будущее и выполнять наши задачи. Управление динамическим поведением бизнеса и организационных систем – наша основная цель. Хотя диаграммы цикличной причинности помогают отследить причинно-следственные связи, редко кто может предвидеть, как будет развиваться динамическое поведение основных переменных – базы клиентов и доли рынка, настроения персонала и уровня текучести кадров, стоимости акций и репутации – в условиях конкуренции, давления со стороны государства и требовательных клиентов.

Здесь полезным окажется компьютерное имитационное моделирование, которое может работать в качестве «лаборатории будущего», позволяя вам изучать последствия различных решений еще до их реализации.

Существует ряд специализированных программных пакетов, позволяющих рисовать диаграммы цикличной причинности или брать имеющиеся диаграммы и трансформировать их в компьютерные модели, имитирующие поведение системы во времени. В результате имитации вы получаете ряд графиков, на горизонтальной оси которых указано время, а на вертикальной – интересующие вас переменные: клиенты, прибыль, репутация и т. д. Если вы измените любой из лежащих в основе параметров, таких как годовые затраты на рекламу, которая с задержкой привлечет новых клиентов и увеличит прибыль, модель сымитирует последствия. Она покажет вам, что вскоре после ожидаемого роста количества новых клиентов и, соответственно, объема продаж этот объем снова пойдет на спад. Клиенты будут недовольны плохим обслуживанием из-за того, что компания не наняла и не обучила достаточное количество персонала, чтобы справиться с ростом спроса, вызванного рекламой.

Таким образом, цель этой главы – показать, как можно построить компьютерные имитационные модели из диаграмм цикличной причинности. Программный продукт, который я буду иллюстрировать, называется ithink, но он не единственный, два других – Powersim и Vensim. Как с любым программным обеспечением, для эффективного использования ithink, Powersim и Vensim необходимо знать множество подробностей. Однако я не собираюсь здесь писать учебник по программированию (руководство по пользованию ithink написано очень хорошо), а лишь хочу дать представление о том, как можно использовать эти продукты.

Использование компьютерных моделей для поддержки системного мышления называется системной динамикой.

Компьютерное моделирование есть в арсенале почти каждого руководителя бизнеса, пользующегося такими приложениями, как Excel. С учетом широкого распространения электронных таблиц возникает естественный вопрос: «Зачем мне другой метод моделирования? Разве я не могу сделать все в Excel?» Конечно, правда, что и Excel (и другие электронные таблицы), и ithink (и другие продукты системной динамики) являются языками программирования, и если проявить достаточно изобретательности, то и тот и другой можно приспособить для нужд моделирования. В то же время, проявив изобретательность, вы можете пользоваться молотком там, где проще использовать отвертку. Как правило, инструменты разрабатывают с конкретной целью, и это верно как для ручных инструментов, так и для программного обеспечения. Поэтому позвольте объяснить, чем модели системной динамики отличаются от таблиц.

Во-первых, масштабом. Таблицы обычно используют для решения внутренних числовых задач с большим количеством данных – от анализа продаж по продукту, рынку и каналу до подготовки бюджета на следующий год. Таблицы смотрят «вниз» в возникающие подробности и «внутрь» каждого уголка организации. В отличие от них, модели системной динамики смотрят «вверх» на более широкие концепции, разрушая границы, охватывая картину в целом, и «наружу» – за рамки организации, на рынок, общий контекст, в котором работает компания. С помощью моделей системной динамики можно составить баланс и отчет о прибыли и убытках, но с их помощью можно сделать и гораздо больше. Например, каждая диаграмма цикличной причинности в этой книге могла бы служить спецификацией модели системной динамики и давать хорошее представление о динамическом поведении соответствующей системы. Как вы думаете, из скольких из этих диаграмм получилась бы спецификация для таблицы?

Во-вторых, структурой. Хотя в таблицах можно отобразить петли обратной связи, обычно этого не делают. А модели системной динамики разработаны именно для этого и могут сразу отобразить суть двигателя роста вашего бизнеса, имитируя движущую силу лежащих в его основе усиливающих петель и тормозящий эффект уравновешивающих петель. Чтобы увидеть, как это получается, давайте вспомним, как строятся табличные модели и как они работают.