Хватит гадать! Девять стратегий для решения любых проблем

В примере с испорченными продуктами из главы 1 («Перестаньте угадывать») расширенное изучение проблемы парализовало команду. К тому моменту, когда мы занялись этой проблемой, у них было двести с лишним потенциальных первопричин. Они проработали половину списка, но так и не приблизились к решению. На все это они потратили месяцы и сотни тысяч долларов и в попытках воплотить найденные наугад решения создали совершенно новые проблемы. Методически приступив к устранению лишних переменных верхнего уровня, мы за несколько дней смогли отбросить почти все их предположения. Кстати, реальной первопричины проблемы не оказалось среди изначальных двух сотен с лишним версий.

Стремление к расширению — естественный инстинкт: мы социально обучены предусматривать все возможные риски и все варианты, при которых что-то может пойти не так. При отсутствии более действенного метода этот — лучший из доступных. Существует даже немало формальных методик решения проблем, активно поощряющих расширенное осмысление ситуации. Как я уже говорил, масштабно мыслить полезно, когда вы создаете что-то новое. Но когда вы решаете практическую проблему, это не имеет никакого смысла. Хорошие специалисты по решению проблем сужают круг возможностей и исключают все лишнее, чтобы не упускать из виду цель. Они мастера упрощения.

Придерживайтесь цели

Вспомните пример из главы 5 («Углубитесь в основы») — о слишком высокой траве на лужайке. Мы пришли к мысли, что высоту травы определяют три переменные: ее размер при последней стрижке, средний темп ее роста и количество прошедшего времени.

В этот момент возникает большой соблазн начать увеличивать список — возможно, это приносит вам чувство удовлетворения или вам кажется, что вопрос требует всестороннего изучения. Но наша задача — найти первопричину. И вместо того, чтобы расширять поле деятельности, мы посмотрим, можно ли в самом начале удалить часть «высокоуровневых» переменных, а также находящиеся под ними переменные второго уровня.

Поскольку это выдуманный пример, давайте немного схитрим и сделаем вид, будто у нас есть журнал, в котором отмечена скорость роста нашей травы. Допустим, мы заново измерили скорость и выяснили, что из недели в неделю она не меняется, а значит, никак не влияет на нашу проблему. Мы подстригали траву на прошлой неделе и до этого тоже всегда стригли ее раз в неделю, но сейчас она стала слишком высокой. Таким образом, мы можем полностью исключить из нашей задачи скорость и время роста травы и вообще не вдаваться в основы, которые контролируют эти переменные. Этот процесс показан на рис. 9.1, где крестиками помечены переменные, не отвечающие заданным условиям, а галочками — те, что отвечают.

Рис. 9.1. Переменные, контролирующие длину травы при последней стрижке (еще не измеренные)

На данный момент мы решительно устранили практически все переменные и потенциальные первопричины, не вдаваясь в их изучение. Нам не нужно думать о жуках, дожде, солнечном свете и прочем подобном — мы упростили проблему. После того как мы исключили скорость и время роста травы, у нас осталась одна версия — трава почему-то оказалась слишком высокой после прошлой стрижки.

А значит, либо лезвие нашей газонокосилки располагалось во время работы слишком высоко, либо трава под лезвием отклонялась под слишком большим углом. Еще раз обратите внимание: на данном этапе мы ничего не усложняем и ограничиваемся контролирующими переменными самого высокого уровня (рис. 9.1).

Продолжив двигаться к цели с этими двумя переменными, мы действительно обнаружим, что либо лезвие нашей газонокосилки находилось слишком высоко, либо трава почему-то наклонялась слишком сильно (возможно, из-за тупого лезвия или повышенной влажности).

В этом и заключается красота упрощения на пути к цели: исключая переменные, наиболее близкие к первичной, мы одновременно избавляемся от множества потенциальных первопричин — и нам уже не нужно собирать данные или углубленно изучать бо́льшую часть процесса или системы.

Конечно, поддерживать опрятность своего газона можно, не прибегая к такой скрупулезности. Но когда мы переходим от простых задач к очень сложным, общее число переменных, участвующих в управлении первичной переменной, увеличивается. Иногда люди сопротивляются столь строгому подходу: они привыкли решать простые проблемы буквально на лету и испытывают соблазн предпринять то же самое в случае со сложными, думая, что так будет быстрее. Возможно, так действительно будет быстрее, если ваша цель — поскорее начать хоть что-нибудь делать, но это не поможет вам быстрее понять истинную причину. Важно, чтобы вы осознали это сейчас, читая книгу, а не убеждались потом на собственных ошибках, зайдя со сложной проблемой в тупик и обнаружив, что вы всех разочаровали.

Сила упрощения