Рис. 8.8.
Два пути к достижению зрелой автономииКроме того, ясно, что есть два альтернативных пути к большей зрелости, которые будут зависеть от того, является ли сотрудник «неспособным, но готовым» или «способным, но неготовым». В первом случае нужно идти верхом, во втором — низом. И лидер в каждой ситуации должен привнести то, чего не хватает подчиненному. В итоге каждый сотрудник может попасть в желаемую точку «автономии, или малой поддержки / немногочисленных указаний». В нашей доработанной модели исходная точка отмечена как S2, а S4 представляет собой пункт назначения.
По нашему мнению, эта картина четче демонстрирует то, чего хотели добиться авторы. Она включает всю информацию и одновременно показывает направление для тех, кто хочет добиться сбалансированного роста. При этом в правый верхний угол можно попасть разными путями.
Принципы управления должны меняться в зависимости от того, насколько сложна и непредсказуема среда, в которой оказывается компания, и того, какой подход выберет лидер. Как осмыслить ситуацию? Как извлечь богатство из предполагаемого хаоса? Пришло время познакомиться с теорией сложности!
Система Cynefin («среда обитания» или «место» на валлийском языке), разработанная Дэвидом Сноуденом и Мэри Бун, представляет собой континуум, в котором имеется масса вариантов — от беспорядочных до упорядоченных. Простые и сложные пространства считаются упорядоченными, а нетривиальные и хаотичные — беспорядочными. Разная степень порядка определяет отношения между причиной и следствием. В упорядоченных ситуациях вы начинаете с восприятия и наблюдения, а потом действуете рационально, чтобы добиться желаемого эффекта. В беспорядочных ситуациях непросто отличить причину от следствия, и поэтому вы действуете или зондируете, чтобы увидеть, какие процессы запустит ваше вмешательство, — если таковые будут. Если последствия благоприятны, вы повторяете процесс. Более упорядоченные ситуации мы узнаем сразу.
Несмотря на популярность и ряд блестящих идей, эту модель нельзя назвать полностью удовлетворительной. У нее есть явное горизонтальное измерение (упорядоченность — от низкой до высокой), но нет очевидного вертикального. Нетривиальные и сложные ситуации находятся сверху, но хаос и новаторские решения тоже могут быть нетривиальными, поэтому неясно, что общего у простоты и хаоса в нижних квадрантах. Все четыре варианта нравятся тем, кто знаком с этой сферой, но позиционированию недостает ясности.
На самом деле существует еще одно измерение, которое по какой-то причине не упоминают авторы, но которое подспудно присутствует в их работах. В двух пространствах, обозначенных ими, главный исследователь сначала действует, а потом воспринимает. Это очень важное разделение, которое отличает научный метод выведения гипотез от методов проб и ошибок или непрерывного улучшения. В первом случае вы систематически находите данные, измеряете их и экспериментируете, и ваша главная цель состоит в том, чтобы сформулировать, протестировать и изменить гипотезу, то есть лучше понять сложные явления. Во втором случае вы сразу начинаете действовать, а потом разбираетесь с беспорядком. Любые положительные результаты будут, по крайней мере поначалу, случайными.
Это дополнительное разделение позволяет создать двухосевую модель: по оси ординат «порядок — беспорядок», а по оси абсцисс «сначала восприятие — сначала действие». Модель приведена на рис. 8.9. Она соответствует новым взглядам на науку и научное знание. Мы не можем узнать, как «всё обстоит на самом деле» или каковы «подлинные факты». Нам доступно только взаимодействие окружающей среды с нашей нервной системой. От того, что мы
Рис. 8.9.
Реконфигурация квадрантов CynefinЭта модель четко показывает: по мере того как среда становится все более сложной, турбулентной и беспорядочной, лидеры должны действовать все активнее, а потом изучать последствия своих действий. Когда корабль попадает в тайфун, последнее средство его спасения для капитана — направить судно прямо в центр шторма. Когда творится безумие, разумными могут стать только результаты ваших поступков и мало что еще. Все мы в таких ситуациях становимся кормчими, поведение которых зависит от волн, ветра и прилива. Сложные адаптивные системы мы называем кибернетическими (от греч.