Вероятнее всего, список неполный, так как я все еще остаюсь ученицей школы систем. Этот список не уникальная особенность системного мышления — существует много способов научиться танцевать в такт с системой. Но здесь в качестве вводного урока по танцам перечислены практические методы, которые мои коллеги, осознанно или нет, усваивают, начиная работать с новыми системами.

Уловите ритм системы

Прежде чем вмешаться в работу системы, понаблюдайте за тем, как она себя ведет. Будь то музыка, поток реки или колебание цен на рынке, уловите и изучите их ритм. Если речь идет о социальной системе, посмотрите, как она работает. Узнайте ее историю. Расспросите людей, долго бывших в этой системе, о том, что произошло. По возможности найдите или составьте временной график с реальными показателями системы: человеческая память не всегда надежна, когда речь идет о точном времени.

Совет обманчиво кажется простым. До тех пор пока сами не попробуете применить его на практике, вы не поверите, от какого количества ошибок такой метод способен уберечь. Анализ поведения системы вынуждает работать с фактами, а не с теориями. Именно факты способны предотвратить соскальзывание к собственным и чужим убеждениям или заблуждениям.

Удивительно, сколько существует заблуждений. Люди клянутся, что количество осадков сокращается, однако если вы посмотрите на данные, то обнаружите, что происходит изменение климата: засухи становятся сильнее, но и потопы имеют большие масштабы. Меня убеждали в том, что цена на молоко растет, когда она на самом деле падала, что процентные ставки падают, когда они увеличивались, что дефицит составлял большую часть ВНП, чем когда-либо ранее, на самом же деле все это было не так.

Особенно интересно следить, как различные элементы системы изменяются, выявлять, связаны ли они между собой или нет. Наблюдение за тем, что действительно происходит, вместо выслушивания человеческих теорий, может развеять много легкомысленных гипотез. Каждый сотрудник администрации штата Нью-Гэмпшир уверен, что рост экономики в городе приведет к снижению налогов, но если нарисовать график зависимости налогов от показателей роста экономики, то можно увидеть разброс точек столь же хаотичный, как и расположение звезд на небе над Нью-Гэмпширом. Никакой зависимости между этими двумя показателями не существует.

Для изучения поведения системы в первую очередь необходимо применять динамический, а не статический анализ — не только ответить на вопрос: «Что не так?», но и «Как мы тут оказались?», «Какие другие варианты поведения возможны?» и «Если не изменить направление, то где мы окажемся?» Учитывая сильные стороны системы, можно спросить: «Что именно здесь хорошо работает?» А изучив истории изменения нескольких параметров и построив на их основе один график, можно понять не только, какие элементы образуют систему, но и как они взаимосвязаны.

Наконец, если оценку работы системы мы будем начинать с изучения ее истории, то избавимся от ошибки — перестанем определять проблему системы, не основываясь на ее реальном поведении, а прибегая к любимому способу решения («Проблема в том, что надо добыть больше нефти», «Проблема в том, что надо запретить аборты», «Проблема в том, что нам не хватает продавцов», «Проблема в том, что надо найти способ стимулировать дальнейший рост города»). Прислушайтесь к обсуждению любого вопроса, будь то в кругу семьи, на совещании или в СМИ, и обратите внимание, как люди перескакивают к решениям в режиме «предсказать, контролировать и навязать собственную волю», не обращая внимания на то, что происходит с системой и почему.

Сделайте свои ментальные модели доступными

Когда мы рисуем диаграммы и составляем уравнения, мы обязаны четко формулировать свои предположения и записывать их в доступной форме. Каждое предположение или допущение, имеющее отношение к системе, должно быть размещено таким образом, чтобы все (включая вас самих) смогли их увидеть. Наши модели должны быть завершенными и логичными. Наши предположения не могут быть абстрактными (ментальные модели очень абстрактны), и если есть противоречие, то его необходимо вынести на обсуждение в дальнейшем.

Совсем не обязательно для демонстрации ментальной модели рисовать диаграммы и писать уравнения, но такая практика полезна. Можно изложить ее на словах, используя таблицы, рисунки или стрелки, которые показывают взаимосвязи в модели. Чем чаще вы это практикуете, тем более четким и гибким становится ваше мышление, тем быстрее замечаются и исправляются ошибки. Гибкость мышления — способность раздвигать границы, замечать переход системы к новому поведению и совершенствовать ее структуры — просто необходима в мире гибких систем.

Помните, что все, что знаете вы, и все, что знают другие люди, лишь модель. Покажите свою модель там, где ее заметят. Попросите ваших слушателей сделать критические замечания и высказать свою точку зрения. Вместо того чтобы специализироваться на объяснении одной-единственной гипотезы или модели, соберите как можно больше мнений других людей. Считайте их верными до тех пор, пока не найдете доказательств, что это не так. Только так вы объективно увидите, что ваше предположение неверно, в противном случае оно могло бы ассоциироваться с вашей личностью, и от него вам было бы сложно избавиться.

Выставление моделей напоказ, тщательная их проработка, проверка, поиск доказательств и безжалостное отсеивание, если они неверны, — не что иное, как применение научного подхода. Такой подход, к сожалению, редко используется даже в сфере науки, особенно социальных дисциплин, и почти не используется в менеджменте, управлении и повседневной жизни.

Признавайте, уважайте и распространяйте информацию

Вы уже видели, как информация удерживает элементы системы вместе и как отложенная, искаженная, рассеянная или утерянная информация вызывает сбои в работе циклов обратной связи. Специалисты, принимающие решения, не могут реагировать на информацию, которая до них не доходит, не могут дать правильный ответ на неверную информацию и не могут вовремя откликнуться на запоздалую информацию. Предполагаю, что основная часть ошибок в работе систем происходит в основном из-за искажений, запаздывания или отсутствия информации.

Если б я могла, то к десяти заповедям я бы добавила еще одну: «Не искажай, не задерживай и не утаивай информацию». Можно очень легко извратить работу системы, для этого достаточно вмешаться в ее информационные потоки. А можно заставить систему работать более эффективно, если своевременно предоставлять ей более четкую и полную информацию.

Например, в 1986 году в США был утвержден документ под названием «База данных по выбросам токсичных веществ». В соответствии с федеральным законодательством компании ежегодно должны подавать сведения по всем источникам загрязнения воздуха на своих заводах. А по закону о свободе информации (с точки зрения систем — один из важнейших законов в стране) эти данные общедоступны. В июле 1988 года опубликовали первые данные по химическим выбросам. Хотя выбросы оказались ниже допустимых значений, они портили репутацию компаний, когда их названия публиковали в местных газетах под заголовком «Горячая десятка главных загрязнителей». Это все, что произошло. Не было ни судебных исков, ни требований о сокращении количества выбросов, ни штрафов. Однако в течение двух лет выбросы химических токсичных веществ сократились на 40% (по крайней мере, такую информацию дали СМИ). Некоторые компании разработали и внедрили программы по сокращению выбросов на 90%, и все благодаря тому, что ранее утаиваемую информацию опубликовали[70].