Разведка будущего не ограничивается повышением качества решений. Она дает и другие преимущества.
Во-первых, сценарное планирование напоминает, что будущему присуща неопределенность. Фокусируясь на этом свойстве в процессе принятия решений, мы получаем более реалистичный взгляд на мир.
Во-вторых, разведка позволяет отработать реагирование на разные исходы. Разобравшись, каких позитивных или негативных событий можно ожидать, мы сконцентрируемся на стратегии. Если мы готовы к переменам — это хорошо, если удивляемся им — это плохо. Если разведка выявила вероятность нашего иррационального поведения, мы можем связать себя договором Улисса.
В-третьих, представляя диапазон результатов, мы избежим неэффективного сожаления (или незаслуженной эйфории), когда реализуется один из исходов.
Наконец, рассматривая потенциальные варианты будущего и оценивая их вероятности, мы не сделаем ставку на результат. И мы откажемся от ретроспективного детерминизма, который игнорирует варианты несостоявшегося будущего. Нас никто не убедит в том, что наступившие события были предопределены, потому что мы заранее зафиксировали все возможные версии будущего.
Сценарное планирование на практике
Несколько лет назад я работала с национальной некоммерческой организацией After-School All-Stars (ASAS), которую в 1992 году основал Арнольд Шварценеггер. Нашей задачей было включение сценарного планирования в формирование бюджета{42}. Благодаря ASAS более 70 тысяч девушек и юношей из малообеспеченных семей могут ежедневно по три часа заниматься спортом.
Деятельность ASAS в значительной степени зависит от грантов, а прогнозировать, получит ли их компания, очень трудно. Поэтому составление бюджета каждый раз превращалось в проблему. Я запросила список всех заявок на гранты с указанием стоимости каждого из них. Они предоставили мне список грантов, на которые претендовали, с указанием заявленных сумм выплат. Я заметила, что в материалах нет данных о ценности грантов, — и мне указали на колонку сумм, предоставляемых грантодателями. Так выяснилось, что мы по-разному понимаем ценность. Мне для планирования нужна была ожидаемая сумма по каждому гранту. А сотрудники ASAS показывали мне суммы, которые поступили бы, если бы грант был получен целиком.{43}
Для расчета ожидаемой суммы гранта используется простая форма сценарного планирования. Берем два возможных варианта будущих событий: одобрение или отклонение заявки. Затем оцениваем вероятность каждого из них. Например, организация подала заявку на грант 100 тысяч долларов. Вероятность его получения — 25 %. Значит, его ожидаемая ценность — 25 тысяч долларов (100 000 × 0,25). Заявка на 200 тысяч долларов с 10-процентным шансом на успех будет иметь ожидаемую ценность в 20 тысяч долларов. Грант на 50 тысяч долларов с 70-процентным шансом на успех будет иметь ожидаемую ценность 35 тысяч долларов. Без вероятностного анализа невозможно корректно определить ценность гранта. Может показаться, что максимальная ценность — у гранта на 200 тысяч долларов. На самом же деле самый ценный грант — 50 тысяч долларов.
Неопределенность была серьезной сложностью для ASAS. Сотрудники, планировавшие бюджет, чувствовали себя порабощенными этой проблемой, но ничего не предпринимали для снижения неопределенности. Они действовали вслепую.
В результате нашего сотрудничества оценка вероятности получения каждого гранта стала частью бюджетного планирования ASAS. Это позволило получить немедленные и существенные преимущества.
• Компания оптимизировала работу. Раньше приоритетными считались более крупные (по заявленной сумме) гранты: ими занимались в первую очередь; их поручали более опытным сотрудникам; для оформления заявок по таким грантам охотнее нанимали внешних экспертов. Учет ожидаемой суммы по каждому гранту изменил эту политику. Теперь приоритеты определяются показателями ценности, а не суммами заявленных выплат.
• Бюджетное планирование стало более корректным. Сотрудники более уверены в предварительных оценках средств, которые рассчитывают получить.
• Поскольку расчеты требуют данных о вероятности получения гранта, в ASAS сфокусировались на повышении точности оценок и процессы обратной связи замкнули на грантодателях. Ранее они контактировали с грантодателями, если получали отказ (обсуждали его причины). Теперь особую ценность приобрела проверка и калибровка решений, поэтому организация наладила коммуникации и с учредителями выигранных грантов. Таким образом в ASAS могли выяснить, что сработало, а что не удалось, где сыграла роль случайность. Анализ этих данных позволил повысить качество оценок вероятности грантов и качество заявок.
