Обзор о природе метафоры и ее роли в понимании организации и менеджмента 1

Организация как мозг

В книге «Естественная история ума» ученый и писатель Дж. Тейлор предлагает следующие наблюдения по поводу различий между мозгом и машиной:

В своем знаменитом эксперименте американский психолог Карл Лэшли удалял все большее количество мозга крыс, обученных бегать по лабиринту. Он обнаружил, что, если не удалять участок, отвечающий за зрение, чтобы не ослеплять их, можно удалить до 90% коры, не оказывая существенного влияния на их способность находить выход из лабиринта. Ни одна созданная человеком машины на такое не способна. Попробуйте удалить девять десятых из вашего радио и проверьте, будет ли оно работать! Похоже, каждое отдельное впечатление каким-то образом распределяется на весь мозг. Подобно этому можно удалить значительное количество моторного центра и не парализовать ни одну группу мышц. Только ухудшится координация движений. Эволюционные преимущества такого вывода очевидны: если тебя преследуют, лучше бежать неуклюже, чем стоять на месте. Но как происходит это примечательное распределение функции, мы не понимаем. Мы видим, что во всех случаях мозг опирается на схемы оттачивания функций, а не на причинно-следственные связи, как это делают созданные человеком машины.

Эти вопросы рассматриваются в данной главе, мы пытаемся ответить на главный вопрос: что, если думать об организации, как о живом мозге?

Многие из этих образных сравнений сосредотачиваются на идее о том, что мозг – это система обработки информации. Например, мозг воспринимается как:

• 
  Система контроля, похожая на сложный компьютер или телефонный коммутатор, передающий информацию посредством электронных импульсов
  
• 
  Нечто вроде телевизионной системы, способной пересоздавать связные схемы и образы из миллионов отдельных данных
  
• 
  Сложной конструкции библиотека или банк памяти для хранения и поиска данных
  
• 
  Сложная система химических реакций, передающих импульсы и инициирующих действия
  
• 
  Загадочный «черный ящик», связующий стимулы и поведение
  
• 
  Лингвистическая система, оперирующая посредством нейтрального кода, переводящего информацию в мысли, идеи и действия, подобно тому, как код, представленный алфавитными знаками, может конвертироваться в прозу с помощью слов и предложений.
  

Не так давно было введено сравнение мозга с голографической системой, одним из чудес лазерной науки. В голографии, изобретенной в 1948 году Деннисом Габором, камеры без линз записывают информацию таким образом, что целое сохраняется во всех его частях. Взаимодействующие лучи света создают «модель интерференции», которая рассредотачивает информацию, записываемую на фотографическую пластину, известную как голограмма, которую затем можно осветить так, чтобы она воссоздала первоначальную информацию. Одна из любопытных особенностей голограммы в том, что, если она ломается, любой отдельный кусочек можно использовать для реконструкции изображения в целом. Всё заключается во всём остальном, как если бы мы могли бросить камень в пруд и увидеть весь пруд, с волнами, рябью и каплями воды, вызванными всплеском, в любой отдельно взятой капле воды, созданной таким образом.

Голография демонстрирует, как создавать процессы, где целое может быть заложено во всех его частях, так что любая представляет целое. Невролог Карл Прибрам из Стэнфордского университета выдвинул предположение о том, что мозг функционирует по голографическим принципам: память распределяется по всему мозгу и может, таким образом, быть воссоздана из любой его части. Если Прибрам прав, это может объяснить, почему крысы в экспериментах Карла Лэшли могли действовать даже после того, как была удалена основная часть головного мозга.

Активные споры об истинной природе и функционировании мозга продолжаются, а убедительные доказательства не найдены. Каждая метафора, используемая для облегчения понимания, кажется улавливает какие-то существенные моменты, но не учитывает других. Например, сравнение с обработкой информации передает, как человеческому мозгу удается обработать миллиарды битов данных каждую секунду, трансформируя их в модели и схемы, помогающие нам взаимодействовать с окружающим миром. Но эти объяснения, как правило, слишком централизуют процесс. Голографическая концепция же высказывается в защиту более децентрализованной, рассеянной формы интеллектуальной деятельности. Когда дело касается функционирования мозга, похоже, не существует какого-то центра или контрольного пункта. Мозг хранит и перерабатывает данные во многих своих частях одновременно. Модели и порядок возникают в ходе процесса; они не навязываются изначально.

Голографическое объяснение подчеркивает повсеместный характер работы мозга. Разные элементы вовлечены в системы «параллельной обработки», генерации сигналов, импульсов и тенденций, которые вносят вклад в работу и характер единого целого. Но голографическое объяснение может зайти слишком далеко, поскольку в этом случае недооценивается тот факт, что, несмотря на этот рассеянный характер, всегда присутствует существенная мера специализации системы. Мозг, похоже, имеет одновременно и голографический, и специализированный характер!

Этот парадокс прекрасно иллюстрируют, результаты исследований «разделенного мозга». По ним, правое полушарие головного мозга играет доминирующую роль в креативной, эмоциональной, интуитивной, акустической функциях и функции распознавания образов и контролирует левую половину тела. Левое полушарие занимается рациональной, аналитической, редуктивной, лингвистической, визуальной и вербальной функциями и контролирует правую половину тела. Несомненно, присутствует высокая степень специализации каждого из полушарий, но оба они всегда занимаются любым отдельно взятым видом деятельности. Просто одно полушарие более активно, чем другое, по мере активизации той или иной функции. Взаимная дополняемость также иллюстрируется тем, что, хотя разные люди могут заставить доминировать левое или правое полушарие в работе над определенным заданием, для эффективных действий или решения проблемы необходимы оба полушария.

Когда речь идет о понимании сути мозга, мы должны суметь постичь этот парадокс и придумать объяснение, признающее, что логическая редукция и креативная экспансия могут быть элементами одного и того же процесса; что специализация и распределение функций высоких степеней могут сосуществовать; что произвольность и многообразие высоких степеней могут создать гармоничную модель; что чрезвычайная избыточность и совпадения могут обеспечить основу для эффективной работы; а самая хорошо скоординированная и умная система, известная нам, не имеет заранее определенной или ярко выраженной структуры.

Некоторые из самых значительных прозрений по этому поводу возникают в области искусственного интеллекта, где эксперименты по созданию машин, похожих на мозг, показывают такие мощности, которые имел в виду Дж. Тейлор, процитированный в начале этой главы.

Например, при создании мобильных роботов, называемых моботами, находят пути примирения принципов централизованного и децентрализованного интеллекта. Моботы с объемным централизованным «мозгом» требуют столько поддерживающего «железа», что соотношение тело/мозг делает их малоподвижными. А когда «проблема тела» решается размещением «мозга» в центральном, но удаленном месте, коммуникации, как правило, искажаются из-за разного рода случайных «шумов», создающих постоянную тенденцию к отказу системы. Самые успешные инновации наблюдаются в системах распределенного интеллекта, где интеграция и связность строятся «снизу вверх», так что возникают более высокие или развитые формы интеллекта.

Рассмотрим, к примеру, мобота Дженгиса, созданного Родни Бруксом из Массачусетского технологического университета и описанного Кевином Келли в книге «Неуправляемый». Дженгис определяется как «механический таракан», у которого есть шесть ног, но нет мозгов. В каждой ноге есть свой микропроцессор, способный функционировать как сенсорное устройство, позволяющее ноге «думать самой» и определять свои действия. В теле машины есть другие полунезависимые «мыслящие» устройства, координирующие связи между ногами. Ходьба осуществляется как результат разделенного на части интеллекта. Независимость ног придает огромную гибкость и избавляет от непосильной задачи обрабатывать всю информацию, необходимую для координации работы всех шести ног как интегрированного процесса.

Дженгис представляет собой метафору для понимания того, как интеллектуальное действие возникает благодаря квазинезависимым процессам, связанным минимальным набором ключевых правил, показывая, что вся система обладает интегрированным, содержательным, хорошо скоординированным интеллектом. Основываясь на процессе простого «если… то…», «таракан» ходит, не зная, как он это делает. Вот как Родни описывает некоторые из основных принципов построения машины:
«Центрального контрольного устройства, которое сообщало бы телу, куда поставить каждую ногу или насколько высоко ее поднять, если впереди возникнет препятствие, нет. Вместо этого у каждой ноги есть несколько простых схем поведения, и каждая независимо знает, что делать при тех или иных обстоятельствах. Например, две простые схемы поведения можно представить как: «если я нога и я вверху, то надо опуститься» и «если я нога, и я впереди, остальные ноги надо отставить немного назад». Эти процессы независимы, происходят постоянно и запускаются, как только сенсорные устройства фиксируют необходимые условия. Тогда, чтобы запустить процесс ходьбы, нужна лишь последовательность поднятия ног (это единственный пример, когда центральный контроль очевиден). Как только нога поднимается, она автоматически выкидывается вперед и опускается. Но движение вперед дает импульс другим ногам двинуться немного назад. Поскольку эти ноги касаются земли, тело продвигается вперед.
Теперь вернемся к мозгу. Может ли быть так, что сложные формы интеллекта возникают «снизу вверх», как результат интеграции более скромных мощностей и интеллектов? Это предположение близко к мнению философа-гносеолога Дэниела Деннетта из Университета Тафтс, который считает, что то, что мы видим и ощущаем как весьма упорядоченный поток сознания, на самом деле является результатом более хаотичного процесса, где многочисленные возможности – он называет их «многочисленными черновиками» – генерируются как результат деятельности, распределенной по всему мозгу. Главного, централизованного интеллекта нет! Мозг как система вовлечен в невероятно огромное количество параллельных видов деятельности, дополняющих друг друга и противоречащих друг другу, в результате чего возникает гармоничная модель.

Поэтому вопрос «Что, если мы посмотрим на организацию как на мозг?» открывает много интересных возможностей.

Здесь определенно много возможностей!

В следующем разделе мы разовьем затронутые идеи, рассмотрев организации тремя взаимосвязанными способами: как мозг, обрабатывающий информацию, как комплексную обучающуюся систему и как голографическую систему, совмещающую централизацию и децентрализацию.

Организации – информационные системы. Системы коммуникации. Системы принятия решений. Можно, таким образом, зайти очень далеко, сравнивая организации с мозгом, обрабатывающим информацию!

Этот подход к пониманию организации, известный как «метод принятия решений», был разработан в 1940-е и 1950-е годы Нобелевским лауреатом Гербертом Саймоном и его коллегами (в том числе Джеймсом Марчем) по Технологическому институту Карнеги (сейчас Университет Карнеги-Меллона). Изучая параллели между принятием решений отдельным человеком и организацией, Саймон прославился, утверждая, что организации никогда не смогут стать абсолютно рациональными, поскольку у их членов ограничены способности обрабатывать информацию. Считая, что люди а) обычно вынуждены действовать на основе неполной информации о возможных направлениях действий и их последствиях, б) способны изучать ограниченное количество альтернатив касательно конкретного решения, и в) не способны точно оценивать результат действия, Саймон поставил под вопрос суждения некоторых экономистов об оптимизации поведения индивидуума. Он заключил, что отдельные люди и организации довольствуются «ограниченной рациональностью» «достаточно неплохих» решений, основанных на простых и грубых методах, ограниченном поиске и информации.

По мнению Саймона, эти ограничения, накладываемые на человеческий рассудок, заложены в структуре и моделях функционирования наших организаций. Таким образом, его теория принятия решений приводит нас к пониманию организации как своего рода учрежденческого мозга, который фрагментирует, рутинизирует и ограничивает процесс принятия решений, чтобы сделать его управляемым. С этой точки зрения различные подразделения внутри организации не просто определяют структуру деятельности. Они также создают структуру внимания, информации, интерпретации и принятия решений, которая оказывает важнейшее влияние на повседневную работу организации.

С тех пор, как Саймон и его коллеги впервые представили этот подход, многие исследователи и консультанты посвятили время и силы попытке понять организации с точки зрения обработки информации с целью укрепить рациональное мышление организации на практике. Как ни парадоксально, хотя главная заслуга Саймона в том, что он показал, что организации невозможно полностью рационализировать и, следовательно, они должны довольствоваться необходимым, основной результат его работы – укрепление рациональной модели.

Например, ученые, работающие в области исследования операций (OR)^, систем управленческих решений (MDS)^ и информационных управленческих систем (MIS)^, преисполнились надежд выявить способы разработать инструменты обработки информации и принятия решений, которые могут привести к более рациональным решениям. Это вылилось в комплексные теории и системы управления данными в отношении логистики, производства, дистрибуции, финансов, продаж, маркетинга и других областей деятельности и в планирования, разработку и создание команд и отделов, способных «думать» за всю остальную организацию и контролировать ее деятельность в целом. По сути, эта разработка дала многим организациям со сложной структурой что-то вроде централизованного мозга, регулирующего всю их деятельность. Крупные, сложные организации, управление которыми опирается на огромные объемы перерабатываемых данных, теперь не смогли бы функционировать без такой поддержки.

Другая важная работа в направлении создания рациональной модели была проведена теоретиками организации, желавшими осмыслить ее структуру с помощью моделей обработки информации. Например, Джей Гэлбрейт, объясняя причины существования разных стилей организации (таких, как механистический и органический), уделил внимание связи между неопределенностью, переработкой информации и структурой организации. Нечеткие задачи требуют переработки ответственными за принятие решений большого объема информации в процессе выполнения задач. Чем больше неопределенность, тем труднее программировать и рутинизировать деятельность, планируя реакцию заранее. Таким образом, по мере роста неопределенности организация, как правило, находят способы контролировать результаты (например, путем установления целей), а не поведение (например, путем правил и программ), опираясь на постоянную обратную связь как средство контроля. Иерархия представляет собой эффективное средство контроля ситуаций, которые довольно определенны, но при двойственных обстоятельствах могут привести к информационным и другим перегрузкам.

Концепция обработки информации стала свежим взглядом на организацию. Но есть две основные вещи, за которые она критикуется, и каждая из них открывает новые пути развития.

Первое – большая часть подходов к обработке данных и принятию решений имеет «уклон к левому полушарию» и слишком централизуют организационный интеллект. Как признает сам Саймон, в своих ранних работах он особенно стремился объяснить все логически, делая выводы из предпосылок и считая это основной метафорой принятия решений. Вот почему его выводы подкрепляли бюрократическую модель. Упор делался на рациональный, аналитический, логический подход к переработке информации и решению проблем. Более интуитивные, нелинейные подходы, характерные для сторонников «правого уклона», были недооценены.

В более развитой концепции принятия решений были бы сбалансированы и интегрированы способности правого и левого полушарий. Саймон предпринял важные шаги в этом направлении, признавая, что левое и правое полушария взаимосвязаны, а не полярно противоположны, и что многое из того, что считается нелогичным, интуитивным суждением, можно понять как результат навыков комплексной обработки информации, основанных на распознавании образов, а не на формальной логике и анализе. Теория гласит, что интуитивные руководители учатся распознавать группы или «куски» информации и действовать соответственно. Хотя их поведение часто кажется иррациональным, в том, что руководители не могут дать формальную оценку или оправдание тому, почему было принято конкретное решение, участвуют скрытые аналитические процессы.

Этот более интуитивный, нелогический подход к организационному принятию решений также разрабатывали Джеймс Марч, бывший коллега Саймона, и другие ученые, заинтересованные в понимании ускользающих и неформальных аспектов организации. Они использовали много нестандартных метафор, – например, что организации похожи на «мусорные баки», «организованные анархии», «качели» и «турбазы», – чтобы выразить, как непредсказуемы пути нахождения решений в поисках проблем (а не наоборот), как рациональные объяснения часто навязываются решениям после их принятия, и как одна организационная модель или структура может уступить другой без какого-либо выраженного рационального анализа. Вместо того, чтобы просто сосредоточиться на том, как руководители и их организации могут найти пути сокращения или устранения неопределенности, как это было с самыми рациональными подходами к принятию решений и структуре организации, внимание концентрировалось на противостоянии этой неопределенности и примирения с ней. Проблема здесь в том, чтобы открыть новые образы и способы принятия решений, которые увели бы нас дальше рациональной модели.

Второе – слишком много внимания уделяется образу ограниченных способностей к переработке информации отдельного человека, как модели понимания принципов принятия решений в организации в целом. Это скрытая предпосылка концепции «ограниченной рациональности» Саймона. Ограниченный интеллект индивидуумов используется для оправдания ограниченности интеллекта организаций.

Все это сегодня меняется, так как достижения в информационной технологии и формах «сетевого интеллекта» дают совершенно новый поворот подходу обработки информации и его влиянию на модель организации.

Рассмотрим, к примеру, как компьютеризованный контроль складов и кассовое оборудование в супермаркетах и других крупных магазинах преобразовали организации, использующие их. Считывая лазерным устройством штрих-коды на товарах, продавец записывает цену и товар и вводит данные в различные финансовые анализы, отчеты о продажах, системы управления запасами, процедуры новых заказов и многие другие автоматизированные действия по обработке информации и принятию решений. Система организации, заложенная в структуре таких информационных систем, заменяет традиционные модели взаимодействия людей, устраняя армии клерков, работников складов и менеджеров среднего звена. Она также связывает организации, у которых раньше была ярко выраженная индивидуальность: производители, поставщики, банки и финансовые компании, в интегрированную информационную сеть.

Организация в таких обстоятельствах все больше опирается на информационную систему. Действительно, технология микрообработки создала возможность организации без наличия таковой в физическом смысле слова. Например, производственная фирма, «расположенная» на окраине Нью-Йорка, может координировать сборку деталей, доставляемых с нескольких заводов в Азии, где-то на Тайване. Конечный продукт будет доставлен розничным торговцам по всей Европе и Северной Америке независимыми дистрибьюторами. Запросы клиентов или проблемы с товаром направляются с помощью «строки помощи» представителям службы работы с клиентами в Ирландии, Дании или Канаде. Бухучет для поддержки этих транзакций осуществляется на Дальнем Востоке, а за счета дебиторов отвечает фирма в Атланте. Компания, базирующаяся в Нью-Йорке, располагает маленьким штатом центральных координаторов и обеспечивает функции маркетинга, исследований и разработок. Это «виртуальная организация». Информационные технологии используются для устранения пространственных и временных ограничений, связывая «работников умственного труда» и рабочих на удаленных фабриках по всему миру в интегрированную систему.

Мы обнаруживаем такие же системы оперативной поставки (JIT)^, когда компоненты, предназначенные для использования при производстве продукта, поставляются независимыми поставщиками буквально за минуты или часы до того, как понадобятся. Это новшество трансформировало само понятие «организации». При прежних системах производства, когда поставщики обеспечивали детали или сырье для, скажем, автомобилей (Ford, GM или Volkswagen), производитель автомобилей был конкретной организацией, у которой были физические границы и определенная рабочая сила. Но с JIT эти границы и схемы участия растворились. Поставщики могут размещать свою деятельность на территории Ford или GM, чтобы упростить процесс доставки, сократить JIT-период и сделать ее более надежной. Человеку со стороны невозможно определить, кто на кого работает. Фундаментальная организация опирается на комплексную информационную систему, координирующую деятельность всех задействованных людей и фирм, а не на отдельные организации, вносящие в процесс отдельные элементы. JIT трансформировала организационные отношения во всем мире, связав то, что раньше было отдельными организациями, в интегрированные интеллектуальные и деятельные системы. Мы наблюдаем тот же процесс в сфере финансовых услуг и по всему сектору услуг.

Рассмотрим, например, как Интернет и другие сети электронного обмена информации трансформируют розничную и электронную торговлю. Крупные компании по производству программного обеспечения сотрудничают с производителями, дистрибьюторами и финансовыми фирмами для создания схемы прямого взаимодействия клиентов и производителей. Кроме устранения фирм-посредников (скажем, розничных торговцев), это достижение расширяет возможности массового изготовления товаров на условиях клиента. Человек, желающий заказать рубашку или костюм у производителя, может выбрать нужный товар по электронному каталогу, указать рост, вес и другие параметры для полной подгонки, заплатить по сети и спокойно ждать доставки товара.

Перед нами система организации. Или лучше сказать, что это система интеллекта? Она отражает переход к полномасштабной информационной экономике. Организации быстро развиваются в глобальные информационные системы, которые все больше походят на электронный мозг. То, что когда-то казалось предметом научной фантастики – безлюдные фабрики, управляемые безлюдными офисами и производящие услуги по требованию – стремительно становится реальностью.

Все эти достижения разрушают старое убеждение, что структура и мощность наших организаций скованы «ограниченной рациональностью», описанной Гербертом Саймоном. Хотя человеческий интеллект все еще является движущей силой, сетевая компьютеризация способна реализовать организационные возможности, которые еще несколько десятилетий назад были не более чем мечтой.

В этом мире, где быстрые изменения и трансформация становятся нормой, организации сталкиваются с новыми трудностями. Вдобавок к планированию и выполнению задач эффективно и рационально, они сталкиваются с проблемой постоянного обучения и, что еще важнее, им приходится учиться учиться. Именно к этому аспекту мозга мы обратимся сейчас.