Линейные улучшения в сравнении с нелинейными

Адаптивные ландшафты далеко не всегда способствуют линейным изменениям. Осуществляя пошаговые улучшения, легко застрять в точке локального оптимума. Но как перейти из состояния, когда уже достигнута определенная эффективность, в состояние, где эта эффективность гораздо выше, если между этими точками сплошные овраги (см. рис. 15.1)?

Это стандартная проблема для многих программ улучшения. В результате возникают фразы вроде «шаг назад — два шага вперед» или «прежде чем станет лучше, временно будет хуже». Адаптивная прогулка сложной системы по адаптивному ландшафту не всегда проста. Стандартные процессные модели не принимают во внимание (по крайней мере в явном виде) тот факт, что множественные итерации, даже если они, по идее, должны способствовать движению в правильном направлении, могут сделать ситуацию только хуже. Хочется верить, что ненадолго.

Эта особенность изменений — отсутствие линейности — вторая причина, почему большинство методологий «управления изменениями» неэффективны. Неизбежные попытки втиснуть непредсказуемость в рамки линейных подходов оказывают разрушительное воздействие на управление жизненными циклами продуктов, циклы разработки систем и тому подобное. <…> Теория бизнеса переполнена моделями жизненных циклов продукта, большинство из которых не в состоянии описать нелинейную и непредсказуемую природу этих циклов, особенно в условиях, когда рынки, запросы потребителей, бизнес и экономика в целом постоянно усложняются[95].

Осуществлять линейные изменения относительно легко. Но что если высота, которую намеревается покорить команда, это всего лишь небольшой холм? Что если команда оказалась в низкорослых Арденнах на территории Бельгии вместо высоких Швейцарских Альп? Команды нуждаются не только в методиках пошаговых улучшений. Во многих ситуациях сначала нужно за пару радикальных прыжков преодолеть расстояние до самого горного хребта и лишь затем шаг за шагом постепенно добраться до вершины.

В книге «Как привести в действие процесс инноваций»[96] авторы отмечают, что бизнес может нуждаться не только в постепенных инновациях, но и в радикальных (Davila 2006: 51–55]. И тем не менее большая часть литературы по бережливым методологиям в основном проповедует кайдзен(постепенные улучшения) и почти не упоминает ситуации, когда необходимы принципы кайкаку(радикальное улучшение процессов) [Middleton, Sutton 2005: 31].

Таким образом, при возникновении проблемной ситуации вначале могут потребоваться радикальные улучшения (кайкаку) и лишь затем серия постепенных (кайдзен).

А в чем тогда состоит роль адаптации? Как мы знаем, когда речь идет о непрерывном улучшений, имеются в виду процессы адаптации, прогнозирования и исследования. Адаптация по своей сути реактивна: она заключается в реагировании на изменения внешней среды. Прогнозирование проактивно: мы представляем в своем воображении наиболее оптимальную точку в адаптивном ландшафте и начинаем двигаться к ней. Исследование интерактивно: мы делаем что-либо в пробном режиме, чтобы выяснить, какой эффект получим на выходе. Однако мы делаем это не потому, что того требует внешняя среда или мы уже представили себе, как должны выглядеть оптимальные результаты. Системы, в которых люди не участвуют, улучшаются исключительно путем приспособления к внешней среде (адаптация) и методом случайных проб (исследование). Но группы людей могут прибегнуть к своему воображению, чтобы представить себе оптимальные результаты (прогнозирование). Процесс непрерывного улучшения подразумевает использование всех трех методов.

Я не буду возвращаться в этой главе к существующим моделям улучшения. Вместо этого мы сосредоточимся на тех аспектах, которые, по всей видимости, в данных моделях отсутствуют. То есть на подиуме появится более сложная модель. Совместными усилиями мы разберемся, как трансформировать наши теоретические взгляды в практические методы непрерывного улучшения и с какой именно моделью предпочтительнее работать на повседневной основе.