По сути, «красные» – это «адвокат дьявола на стероидах»: вместо того чтобы полагаться на способности к критическому мышлению и ораторский талант одного человека, «красные» могут и должны использовать независимые источники информации, проверку данных и аналитику. Преимущество такого метода в том, что руководитель может принимать решение, выслушав две одинаково глубоко проработанные точки зрения. Он оказывается в роли судьи, который выслушал и обвинителя, и адвоката, которые провели впечатляющую работу и приготовили исчерпывающий отчет.

Конечно, это практически удваивает объем подготовительной работы и затрат. Поручать сразу двум командам оценку каждого решения экономически нецелесообразно. Более того, организация противостояния «синих» и «красных» неминуемо приведет к некоторой напряженности. Поэтому привлечение команды «красных» оправдано лишь для принятия решений, сопряженных со значительными рисками. Именно поэтому такой подход возник в среде военных и спецслужб, где неверная оценка ситуации может иметь трагические последствия.

Разновидность этой техники, в которой главная задача «красных» – предугадать ответные действия противника, называется военной игрой. Некоторые компании проводят военные игры, чтобы проанализировать возможные действия конкурентов и таким образом избежать ловушки недооценки, которую мы обсудили в четвертой главе (в нее попало руководство Procter&Gamble во время обернувшегося поражением соперничества с Clorox).

Назначение «красных» помогает в борьбе с искажениями личной заинтересованности. Уоррен Баффет рекомендует один из вариантов этой техники для изучения предложений по приобретению бизнесов, особенно если предполагается обмен акциями, который значительно усложняет оценку. По его словам: «Когда совет директоров слушает консультанта [обычно это инвестиционный банкир], мне кажется, есть только один способ получить рациональное и сбалансированное обсуждение. Нужно нанять второго консультанта, задача которого будет доказать, что от предложения нужно отказаться. При этом его гонорар должен быть привязан к отказу от сделки».

Баффет резюмирует в своем типичном стиле: «Не спрашивайте парикмахера, нужно ли вам подстричься». И предлагает решение: спросите двух парикмахеров, пора ли вам обновить прическу, только второму скажите, что готовы заплатить, лишь бы не садиться в кресло!

Техника 20: Обращаемся к мудрости толпы

И последний, но не менее важный способ узнать разнообразные мнения, к которому компании прибегают слишком редко: опросить сотрудников. Еще в 1907 году экономист-статистик Фрэнсис Гальтон продемонстрировал феномен «мудрости толпы». Он обнаружил, что средняя оценка группы была более точной, чем у подавляющего большинства отдельных членов группы: на разных людей действуют разные искажения, и поэтому их ошибки не коррелируют, они компенсируют друг друга. Таким образом, глас народа может быть весьма разумным.

Даже среднеарифметическое значение оценок, данных разбирающейся в обсуждаемом вопросе «толпой», может быть весьма близко к истине. Многие исследователи предлагали различные методы развития этой идеи – от подбора более «правильной» толпы до сложных алгоритмов обработки полученных данных. Один из таких методов – создание рынка предсказаний. Вместо того чтобы просто давать оценки, участники рынка предсказаний торгуют активами, стоимость которых зависит от ценности будущих событий. Предположим, вы пытаетесь понять, будет ли конкурент строить новый завод. На рынке предсказаний в этом случае появятся активы, держатели которых получают один доллар, если конкурент к определенной дате объявляет о строительстве завода, и ничего не получают, если такого заявления не делается. В каждый конкретный момент времени равновесная рыночная цена будет отражать совокупную степень оценки вероятности будущего события. Если за один актив дают 70 центов, это значит, что трейдеры коллективно оценивают шансы на постройку завода в 70 процентов. По мере поступления новой информации трейдеры будут ее анализировать: если конкурент опубликует квартальный отчет с неубедительными цифрами, некоторые участники рынка решат, что расширение теперь менее вероятно, и начнут продавать активы – их цена снизится. Обновленная равновесная цена будет отражать новую совокупную оценку вероятности.

Некоторые компании используют метод «мудрости толпы» для получения надежных прогнозов перед запуском новых продуктов. Вполне ожидаемо, что сотрудники отдела продаж понимают рынок лучше всех, поэтому их средневзвешенная оценка может быть вполне надежным показателем.

Недостаток этого метода – и основная причина, по которой он не применятся более широко, несмотря на хорошую изученность и доказанную высокую эффективность, – заключается в его прозрачности. Прогноз, составленный из индивидуальных оценок сотрудников отдела продаж, видимый каждому менеджеру, с большой вероятностью превратится в самоисполняющееся пророчество. Это неплохо, если прогноз оптимистичен, так как это, безусловно, повысит моральный дух. Так же хорошо, если прогноз откровенно пессимистичен: если сотрудники в массе своей считают новый продукт ошибкой, лучше об этом знать заранее и возможно отложить запуск. Но что, если прогноз умеренно прохладен? Если сомневающийся в новом продукте менеджер поймет, что не одинок в своих сомнениях, – не демотивирует ли его это еще сильнее? Если вы боитесь, что это может погубить запуск продукта, который имел неплохие шансы на умеренный успех, то, возможно, не стоит рисковать и проводить опрос.

Использование мудрости толпы может быть менее рискованно, если вы еще не готовы принять решение, а только собираете и оцениваете идеи. Например, на ранних этапах стратегического планирования, организационных изменений или попыток стимулирования инноваций. Попытки узнать мнение тысяч сотрудников раньше не несли практической ценности, однако технологии обработки больших массивов данных стремительно развиваются и уже позволяют получить качественные изменения на их основе.

Когда речь заходит о борьбе с наиболее устойчивыми искажениями, три метода особенно выделяются своей эффективностью среди прочих способов получить разнообразные точки зрения. Их общей чертой является «лечение подобного подобным», то есть применение силы искажений против искажений.

Техника 21: Используем эффект перепривязки против привязки

В пятой главе мы обсудили, как тяжело бороться с инерцией распределения ресурсов, которая в значительной степени возникает из-за привязки к предыдущим значениям и не дает компаниям перераспределять ресурсы так решительно, как следовало бы. Сила привязки в том, что она происходит бессознательно, потому мы и не можем ей противостоять. Чтобы все же компенсировать действия «якоря», нам нужен другой «якорь», притяжение которого будет направлено в «противоположную» сторону. То есть перепривязка.

Крупные компании, в которых применяются методы перепривязки в рамках бюджетирования, используют различные варианты техники, но в их основе лежит один и тот же принцип. Для начала необходимо создать упрощенную модель распределения бюджета, если бы он создавался «автоматически». Для такой модели обычно используется небольшое количество параметров стратегической привлекательности каждого подразделения: объем рынка, рост, прибыльность и так далее. Единственный параметр, который принципиально не учитывается – это количество ресурсов, выделенных в прошлом. Используя эти вводные (соответствующие реальности, но недостаточные), мы получаем распределение ресурсов «с чистого листа» – то есть без учета показателей прошлых лет.