Почему никто не рассказал мне это в 20? Интенсив по поиску себя в этом мире

При здравом размышлении можно выделить пять основных типов риска: физический, социальный, эмоциональный, финансовый и интеллектуальный. К примеру, я знаю, что могу ужиться с социальными рисками, но не переношу физических. Иными словами, я без проблем заговорю с незнакомцем, но ни за что не соглашусь прыгнуть в воду с высокого моста. Я охотно принимаю на себя и интеллектуальные риски, позволяющие расширить мои аналитические способности, но при этом не готова к финансовым. Отправляясь в Лас-Вегас, я возьму с собой лишь небольшую сумму денег, чтобы гарантированно не проиграть слишком много.

Я часто прошу людей создать собственную карту для профиля риска. Поразмышляв совсем немного, каждый человек способен понять, какие риски готов взять на себя. Он довольно быстро осознает, что риски нельзя считать чем-то универсальным. Интересно отметить, что большинство предпринимателей не считают себя людьми, склонными к чрезмерному риску. После анализа ландшафта, создания отличной команды и формулирования детального плана они чувствуют, что уменьшили степень рискованности своей идеи настолько, насколько это вообще возможно. В сущности, они тратят основную часть своих усилий как раз на то, чтобы снизить рискованность своих проектов.

Элизабет Пейт Корнелл, директор департамента управления научными исследованиями и инжинирингом в Стэнфорде, – признанный эксперт в области управления рисками. Она поясняет, что при анализе рискованной ситуации важно определить все возможные итоги и попытаться рассчитать шансы для каждого из них. После этого необходимо разработать детальный план действий для каждого итога. Элизабет считает, что, если вы готовы смириться со всеми возможными последствиями, вам стоит идти по пути максимального риска и максимальной отдачи. Вы должны полностью подготовиться к будущим проблемам и иметь план действий на этот случай. Я призываю вас прочитать пару последних предложений несколько раз. Эксперты в области управления рисками верят, что вам следует принимать решения, основываясь на вероятности всех возможных исходов, в том числе лучшего и худшего вариантов. Подготовившись к любому развитию событий, вы должны быть готовы взять на себя даже значительные риски.

Важно также помнить, что хорошие решения, основанные на точном анализе сопутствующих рисков, могут все равно привести к негативному исходу. Это связано с тем, что риск никуда не пропадает, как бы много вы ни размышляли о нем. Вот вам простой пример: вскоре после того как я окончила школу, мне была предложена работа, которая, как мне казалось, не вполне соответствовала моей личности. За несколько дней изучив все возможности, я решила отказаться от этого предложения, рассудив, что вскоре смогу найти для себя что-то получше. К сожалению, экономика довольно быстро покатилась к кризису, и в поисках новой работы я провела несколько месяцев. Я немало укоряла себя за то, что не согласилась на предложение, которое со временем начинало казаться мне все более привлекательным. Я приняла верное решение, основываясь на имевшейся в то время информации, но в итоге оказалась не в лучшем положении.

Как и в этой ситуации, чаще всего вам приходится принимать решения, основываясь на неполной информации. Иными словами, вы должны сделать выбор и приступить к действиям, когда в каждом из вариантов имеется значительная доля неопределенности. Каким же образом можно заполнить пробелы в знаниях? Я предлагаю вам обратиться за примером и вдохновением к «Стэнли». Внутренние механизмы «Стэнли», автономно работающего автомобиля, созданного лабораторией искусственного интеллекта Стэнфорда и лабораторией электронных исследований компании Volkswagen для соревнований DARPA Grand Challenge, помогают понять, каким образом можно принимать решения, основываясь на неполной информации. DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) – это агентство правительства США, занимающееся разработкой перспективных технологий для военных целей. В соревнованиях, проводимых под эгидой DARPA, автомобилям без водителей нужно преодолеть по бездорожью около 212 километров. Каждый автомобиль должен преодолеть три узких тоннеля, произвести свыше сотни резких поворотов и проехать по горной тропе, окруженной скалами. Невзирая на достаточно небольшие шансы, созданный в Стэнфорде автомобиль смог выиграть гонку, в основном благодаря своей способности принимать быстрые решения при наличии неполной информации.