Законы силы в бизнесе the power laws of business (The Science of Success) by Richard Koch

В бизнесе достаточно неуверенности и уникальности — его язык хаотичен, он слишком фрактален и очень чувствителен к начальным условиям — чтобы, как блины, выпекать стратегии или рабски следовать эмпирическим правилам.

Это не означает, что мы должны сдаваться и принимать большинство решений, подбрасывая монетку. Значительная разница между победителями и неудачниками в сфере бизнеса заключается в способности распознавать фрактальные модели и принимать решения в соответствии с ними.

Если вы провели всю жизнь, разглядывая облака или береговые линии, то вы лучше других будете чувствовать, когда пойдет дождь и куда направится линия берега за крайней точкой в поле вашего зрения. Если у вас многолетний опыт и хороший послужной список принятия правильных решений в какой-то конкретной индустрии или на рынке, то вы наверняка будете продолжать принимать верные решения, распознавая повторяющиеся модели, пока будете оставаться в том же бизнесе или на том же рынке.

Одна из неприятностей современной корпоративной жизни состоит в том, насколько часто опытные менеджеры, прекрасно знающие свои рынки, покоряются судьбе только потому, что не могут объяснить или обосновать свою инстинктивную точку зрения начальству. Более разумный подход не потребует обоснований — вас будут судить по результатам.

Понимание того, что бизнес фрактален, дает вам много очень важных предупреждающих и ободряющих сигналов:

■ Опыт и интуиция обычно одерживают победу над анализом, потому что анализ никогда не может быть достаточно точным или убедительным. Анализ, конечно, полезен как дополнение к интуиции, и, как мы уже видели раньше, дихотомия (противопоставление) интуиции и анализа в каких-то смыслах неправильна. Хорошая интуиция — это кристаллизация результатов предыдущих анализов, а хороший анализ — это часто проработка предыдущих интуитивных гипотез путем сбора данных. Однако важность распознавания фрактальных моделей и сопоставления сопутствовавших им раньше результатов — способность понимать, к примеру, что сложившаяся ситуация больше похожа на предыдущую ситуацию А, чем на предыдущую ситуацию В, и что ситуация А привела к катастрофе — настолько велика, что блестящему молодому менеджеру-аналитику вполне могут предпочесть явно ленивого, но хитрого и опытного старого волка.

■ Самое меньшее, чему может научить нас понимание того, что бизнес фрактален и что небольшие различия на входе могут привести к совершенно различным результатам на выходе, это соблюдению осторожности при вступлении на «смежные», но новые рынки. Они могут выглядеть совершенно такими же, как старые, но все же слегка отличаться — и результаты окажутся ужасающими! Если вы сомневаетесь, посмотрите на удручающие отчеты розничных торговцев, в первый раз выехавших за пределы родной страны. Часть проблемы состоит в том, что головной офис стремится экспортировать свою собственную проверенную формулу — то есть проверенную на другом рынке — и отметает все возражения или альтернативные модели, предлагаемые менеджерами на местах. /Поди на местах не могут представить анализы с оценкой сиопх соображений, а головной офис вполне логично настаивает: «Делайте так, как мы вам говорим, пока не обоснуете вашу логику». После этого иностранцы терпят полный крах. Никто не знает почему. А ответ прост — бизнес фракталей.

■ Когда бы вам ни пришлось принимать важное решение, поищите ближайшую эквивалентную ситуацию в вашем опыте или в опыте коллег и друзей. Не спешите с заключениями. Организуйте трезвое обсуждение возможностей. Если вы не совсем уверены, составьте список трех подобных ситуаций и посмотрите, чем они закончились.

■ После того как вы пошли по выбранному пути, имейте в виду, что ваше решение может оказаться неверным. Сразу же начинайте искать указатели, которые, как при движении по карте, скажут, правильно ли вы идете. Если первые указатели не те, которых вы ожидали, то, возможно, вы выбрали неверное «фрактальное сравнение».

Так как существует слишком много разных типов бизнеса, где применяются разные правила, то специализированные виды бизнеса всегда имеют преимущество перед многопрофильными. Специализированные предприятия, компании или рынки обычно в лучшем положении, чем недифференцированные. Поэтому везде, где возможно, формируйте специализированные команды, новые подразделения, управления и, наконец, новые компании. Бизнес в целом неохотно поступает таким образом, и его сопротивление возрастает, по мере того как предложенная мной последовательность продвигается все дальше. Создать специализированную команду, допустим. Разделить компанию надвое — никогда. Но все же если бизнес фрактален, и частью мастерства бизнесмена является умение распознавать фрактальные модели, то специализированная компания окажется в лучшем положении для поиска правильных моделей и правильного реагирования. Специализированная команда пройдет какую-то часть пути к этому преимуществу, но ее будет сдерживать степень доступа к ресурсам и принятию решений по сравнению с другими частями организации, занимающимися иными типами моделей.

Сложность и возникновение

Большинство из тех радикальных новаторов в науке, которые подарили нам теорию хаоса, теперь переключились на более актуальную тему Сложности. Это научное направление занимается изучением сложных систем, которым удается сформировать свой собственный тип порядка. Иногда это подразумевает скрытую за сложностью простоту, особенно когда одни и те же простые, но при этом озадачивающие модели возникают в совершенно разных типах сложных систем. Взять хотя бы сходство между экономическим спадом и ураганом, которые зарождаются почти одинаково и имеют схожие причины, свойства и последствия. Или сходство развития города с развитием эмбриона.

Наука о сложности строится на выводах из теории хаоса, но добавляет к ним три новые темы. Во-первых, она фокусируется на сложных системах обратной связи и показывает, что они иногда дают удивительные результаты. Во-вторых, как предупреждал Филип Андерсон, которого во всем мире считают отцом концепции сложности, сложность связана с Возникновением, то есть с тем, что поведение группы или «целого» довольно сильно отличается от суммы характеристик ее индивидуальных компонентов. Сочетая индивидуальные единицы — отдельных потребителей, молекулы воды, клетки тела, организации, птиц и прочее — в группы — в рынки, пары, в крылышко бабочки, в компанию, стаю, — у нас может возникнуть нечто совершенно неожиданное и отличное от того, с чего мы начали. И, в-третьих, предметом наибольшего интереса науки о сложности являются Самоорганизующиеся системы — системы, которые начинают действовать в похожем или случайном состоянии, но каким-то образом организуют сами себя, причем совершенно спонтанно, в крупномасштабную модель.

Самоорганизующиеся системы

Спонтанная самоорганизация — это увлекательная вещь, особенно когда индивидуальных компонентов очень много, и они явно не связаны друг с другом. Адам Смит (хотя и сам этого не знал) был одним из родоначальников концепции сложности, когда говорил о «невидимой руке», которая, как нам кажется, направляет эгоистические намерения миллионов производителей на удовлетворение эгоистических интересов миллионов потребителей*. Подумайте о миллиардах взаимосвязанных нейронов в вашем мозгу, производящих результат, о котором наверняка ни один из индивидуальных нейронов даже мечтать не мог, и при этом организованных так эффективно, что вы понимаете то, о чем я вам рассказываю. Подумайте о том, как город, начинавшийся практически как одна семья, вскоре разделяет себя на расовые, социальные и прочие группы. Самоорганизация, между прочим, не всегда оказывается плодотворной силой. Подумайте о том, что крах на бирже, ураган, землетрясение или метеорит тоже организуют себя из составных частей. Подумайте о том, как атомы соединяются в молекулы, формируя между собой химические связи, и что появившиеся молекулы сильно отличаются по свойствам от атомов и намного сложнее их.

Или подумайте об Интернете. Никто не планировал его эволюцию из исследовательского инструмента правительства и университетов в то, чем он стал сегодня: глобальной сетью, снабжающей потребителей информацией и силой, которые под-

* Адам Смит фактически определил несколько путей, которыми экономика автоматически перестраивалась в соответствии с тем, что сегодня мы назвали бы «механизмом обратной связи». Он показал, что высокие цены стимулируют производство товаров, а низкие препятствуют производству и таким образом приближают предложение к спросу. Он также показал, как размеры зарплаты и капитала ускоряют желательные перемены.

стегнули такую мощную и быструю революцию в промышленности и корпоративных структурах, какой мир еще не видел. У Интернета есть собственная жизнь, и ему самому решать, чем он станет в дальнейшем.

Сложные системы адаптивны

Ко всему прочему, сложные самоорганизующиеся системы еще и адаптивны. Они приспосабливаются к своему окружению и стараются повернуть ход событий в свою пользу. Мозг развивается и учится. Виды эволюционируют. Города поглощают инвестиции и благоустраиваются. Рынки разрастаются, специализируются и адаптируются к давлению со стороны важных отдельных рынков.

Сложность связана с эволюцией естественным отбором. Например, колония термитов регулирует численный состав своих каст сочетаниями активируемых личинками химикатов. Если колонии не хватает солдат, то запах, испускаемый ими внутри термитника, падает ниже определенного уровня, и тогда инкубатор личинок начинает автоматически производить больше солдат, которые физически отличаются от других термитов. Джон Тайлер Боннер показал, как этот тип самоприспосабливающейся сложности возник в результате естественного отбора*. Если это происходит в природе, то очень интересно, можно ли считать возникновение сложных систем, таких как города и экономические уклады, частью того же процесса эволюции путем естественного отбора?

Теоретики сложности, такие как Джон Холланд, объясняют это тем, что у сложных адаптивных систем обычно множество ниш, у каждой из которых свои роль и место. Кроме того, постоянно открываются новые ниши — для новых хищников, ниши для новой добычи, новых симбиотических партнеров, новых паразитов. По мере открытия новых ниш система меняется. Она никогда не сможет достичь равновесия.

* Джон Тайлер Боннер. Эволюция сложности путем естественного отбора (John Tyler Bonner. The Evolution of Complexity by Means of Natural Selection. 1988, Princeton University Press, Princeton).

На грани хаоса

Сложные системы балансируют на Грани хаоса, в любопытном состоянии между порядком и беспорядком, статус-кво и радикальными инновациями, стабильностью и трансформацией. Следует отметить, что у каждой сложной системы своя комбинация порядка и случайности, они всегда действуют в пределах границ и структуры порядка. Невозможно заниматься самоорганизацией, не имея границ. Когда сложная система оказывается на грани хаоса, она пересекает эту границу и становится чем-то другим. Как заметил Джон Хорген, «все интересное случается на грани хаоса"*.

Биологи используют «эффект грани» для описания тенденции к увеличению разнообразия и плотности организмов, скапливающихся на границах между общинами. В теории сложности «грань хаоса» используется для описания сложных систем, потому что они одновременно обладают элементами порядка и элементами текучести. Кристалл не является сложной системой, потому что его структура идеально упорядочена, и менять в ней нечего. Другая крайность — это кипящая жидкость, которая является скорее хаотической, чем сложной системой — в ней порядка слишком мало. В отличие от них в сложных системах, будь то амеба, фондовая биржа или экономика, всегда есть и порядок, и достаточно текучести, чтобы было что менять.

Биолог Э. О. Уилсон сказал:

« Система, которая желает развиться быстрее всех, дожисна оказаться между границ, а точнее прямо на грани хаоса, — обладая порядком, но ослабив связи с некоторыми своими частями настолько, чтобы ей было легко измениться».

Правило статуса/размера Зипфа

Блестящий экономист Пол Кругман доказал, что города, являясь сложными самоорганизующимися и адаптивными систе-

* Джон Хорген, статья «От сложности к недоумению» (John Horgen. «From complexity to perplexity» // Scientific American, June, 1995).

мами, ведут себя совершенно разными способами. Многие из его аргументов сложны для неспециалистов, но один легкодоступный для понимания касается размера американских городов*. Оказывается, они подчиняются Правилу статуса/размера Зипфа, автором которого является профессор филологии в Гарварде Джордж Зипф. Правило гласит, что население города в любой стране обратно пропорционально его статусу. Если правило работает точно, то во втором по статусу городе страны население будет вдвое меньше первого, в третьем жителей должно быть втрое меньше, чем в первом, и так далее.

Совершенно ясно, что полного соответствия ожидать не следует, — с данными и законами так никогда не бывает. И вы можете возразить, что в Лос-Анджелесе число жителей намного превышает половину населения Нью-Йорка. Но если опуститься по лестнице ниже, точность просто поражает. Город № 10 в США — это Хьюстон с населением 3,3 8 миллиона. Город № 100 Спокэйн в штате Вашингтон с 370 000 жителей, что чуть меньше одной десятой населения Хьюстона. Кругман говорит нам:

« Если вы регрессируете (наложите) диаграмму статуса на диаграмму населения, то получите коэффициент -1,003, со стандартной погрешностью всего лишь 0,01 — с угловым коэффициентом, близким к 1 при почти полном соответствии кривых. Мы не привыкли наблюдать такую степень правильности в экономике — она настолько высока, что представляется мне сверхъестественной «.

Но самое невероятное в том, что этот закон отлично работает уже, по крайней мере, сто лет. Линии точно такой же формы получаются при анализе относительных размеров городов в 1940 или в 1890 году**.

♦ См. замечательную брошюру Пола Кругмана «Самоорганизующаяся экономика» (Paul Krugman. The Self-Organizing Economy. 1996, Blackwell Publishers, Cambridge, MA).

** Кругман отмечает, что закон Зипфа работает не так хорошо в странах с «городами-первосвятитслями», намного превосходящими все остальные и сочетающими «нормальную» экономическую роль с ролью политического центра, такими как Лондон или Париж. К ожидаемому «экономическому» населению нам приходится прибавлять рабочие места, предоставляемые бюрократической машиной, и тех, кто теснится вокруг власти. В таких случаях закон Зипфа работает с гипотетическими поправками на этот фактор. Кроме того, он работает в большинстве стран, где городов-первосвятителей нет.

Теория скоплений и масс Саймона

Почему города организуют себя так, а не иначе? Мы не знаем. Но примерно полвека назад Герберт Саймон высказал одну вполне, возможно, правильную, догадку. Суть ее в том, что независимо от первоначальных размеров городов впоследствии они привлекают к себе приток новых жителей примерно в одинаковой пропорции. Это и есть Теория скоплений и масс. Каждый существующий город — это «скопление» определенного размера. Прирост населения идет скачками, причем не только за счет превышения рождаемости над смертностью, но и за счет «масс» вновь прибывших (в случае США — это иммигранты; во многих других странах — переселенцы из сельской местности). Но каждая новая масса стремится прилепиться к скоплению, пропорциональному размерам массы. Саймон объясняет это наличием рабочих мест, а также тем давно известным фактом, что большинство предпринимателей (предоставляющих работу) предпочитают не удаляться от тех мест, где начинали.

Закон Гутенберга-Рихтера

Трудно поверить в то, что городами управляет теория скоплений и масс, но совсем невероятно то, что закон силы Зипфа применим не только для городов, но и для вещей, не имеющих с ними, казалось бы, вообще ничего общего. Точно так же он работает с землетрясениями, метеоритами и видами. Закон Зипфа применительно к землетрясениям дал нам Закон Гутенберга—Рихтера, который гласит, что частота землетрясений обратно пропорциональна их силе. Примерно так же частота падения метеоритов на Землю — какое счастье! — обратно пропорциональна их размеру. А если построить диаграмму числа видов животных, превышающих определенные размеры, мы обнаружим то же соотношение.

Города, экономика, землетрясения, метеориты и, весьма вероятно, эволюция — это самоорганизующиеся системы, у которых есть четкие и похожие модели поведения и которые производят порядок из нестабильности. Все невероятным образом сходится. Мы возвращаемся к «таинственной руке» Адама Смита, хотя она простирается далеко за пределы экономики. Составляющим частям не дано «знать», что они делают. Или все-таки знают? Как в биологии мы объясняем то, что клетки занимают предназначенные им места? Вот что говорит Кругман:

«Отдельная клетка плодовой мушки не говорит себе: «Я часть крыла», но кажется, что коллективно клетки в состоянии решить, какой частью организма им стать. Эксперименты показывают, что клетки на самом деле ведут себя так, словно знают координаты своего места назначения».

Возьмем мир бизнеса. Подумайте о том, как иногда каким-то магическим образом люди сплачиваются в команды и без всяких слов определяют, у кого какая роль. Или с какой легкостью безликая толпа может превратиться в разъяренное чудовище и действовать как единый организм, разрушая что-нибудь ненавистное. Целое всегда фундаментальнее и целенаправленнее частей. Самоорганизация, возникновение и адаптивность сложных систем имеют глубокие корни во Вселенной, и нам стоит замечать, уважать и учитывать эти качества.

Законы Паркинсона

Человеком, который заметил способность коллективов к самоорганизации — хотя концепция самоорганизации еще не появилась на свет— был Норткот Паркинсон (1909-1993). В 1958 году он опубликовал книгу «Закон Паркинсона», полушутливое исследование на тему административных организаций. Закон, которому он дал свое имя, гласит «Работа растягивается настолько, чтобы заполнить все выделенное на нее время».

Паркинсон заявил, что чиновники расширяют штаты своих подразделений не потому, что это экономически обоснованно, а потому что всегда остается несделанная работа и еще потому, что им нравится править большими империями. «Чиновник хочет умножать количество подчиненных, а не соперников,» — говорит Паркинсон, отмечая, что «чиновники создают работу друг для друга». Факт наличия работы оправдывает и маскирует реальную цель, не имеющую ничего общего с экономической логикой.

Этот закон применим и к другим профессиям. Кто-то метко подметил: «Город с одним адвокатом — плохой адвокат. Город с двумя адвокатами — богатые адвокаты».

Сам Паркинсон во время второй мировой был чиновником британского морского министерства. В своей книге он привел следующий факт. В то время как с 1914 по 1928 год количество офицеров и моряков на флоте сократилось на 31 процент, а число кораблей еще больше, на 61 процент, чиновники адмиралтейства увеличили свои ряды на 78 процентов! С точки зрения концепции сложности, администрация ВМФ была самоорганизующейся организацией и осуществляла цели, совершенно независимые от своего прямого предназначения.

За первым законом последовал второй, применимый как к отдельным людям, так и к корпорациям: «расходы растут, чтобы догнать доходы». Эта идея тесно связана с изобретенной примерно в то же время более почтенной с академической точки зрения концепцией организационной раздутости, которая также иллюстрирует самоорганизационные тенденции организаций.

Теория организационной раздутости Кьерта и Марча

Термин организационная раздутость изобрели два академика из университета Карнеги—Меллона в Питтсбурге — Ричард Кьерт и Джеймс Марч. В своей книге «Поведенческая теория фирм», опубликованной в 1963 году, они утверждали, что фирма — это не структура, максимизирующая прибыли, а скорее коалиция интересов и что фирмы намеренно накапливают до? полнительные ресурсы в период успеха, чтобы нагулять жирок, который пригодится для выживания в тяжелые времена. Вот этот жирок и есть «организационная раздутость».

Кьерт и Марч не пытались определять нормативы организационной раздутости. Как видно из названия их книги, они рассматривали вопрос с точки зрения бихевиоризма и объясняли, что происходит и почему. К сожалению, они не были знакомы с концепцией самоорганизации.

Однако нам, как деловым людям, не стоит проявлять подобную толерантность и равнодушие при рассмотрении тенденций, описанных Кьертом и Марчем. Жирок к жирку — только позвольте увеличить штаты одному звену, не успеете обернуться, как за ним последуют все остальные. Жирок уменьшает гибкость и скорость реакции. Жирок усложняет и без того сложную задачу концентрации на интересах потребителя. Поэтому организационная раздутость — это первый признак того, что плохие времена не за горами. С другой стороны, подтянув живот и заставив жирок работать на потребителя, мы улучшаем шансы на то, что конкуренты никогда не смогут нас догнать, и уменьшаем негативное давление прибыли.

Противоположностью организационной раздутости является дискреционное инвестирование, которое создает будущие прибыли, улучшая то, что мы предлагаем потребителю. Иногда трудно увидеть разницу между этими противоположностями: является ли отдел перспективных разработок инвестицией на будущее или жирком? Возможно, и тем и другим одновременно. Высшее руководство всегда скажет, что это инвестиция, но если это так, то почему первой реакцией на снижение прибыли всегда является сокращение этой инвестиции, словно она была всего лишь жирком? Единственный способ убедиться, что какое-то подразделение — это инвестиция, а не жирок, урезать ему фонды, чтобы у него не было соблазна стать жертвами первых двух законов Паркинсона и концепции Кьерта и Марча.

Сложность и бизнес

Теория сложности расскажет нам об усложненных системах обратной связи, о том, как из разнородных частей «возникают» группы или целые организмы, как сложные системы отравляют сами себя на «грани хаоса» и как они спонтанно и намеренно организуют себя в крупномасштабные модели.

Имейте в виду, что мелкие изменения могут трансформировать всю систему конкуренции

Теории квантов и сложности говорят нам, что в некоторых отношениях реальность является неделимой, или, по словам Дэвида Бохма, «нераздельной целостностью». Характер целого возникает из отношений между частями. Когда части изменяются, то и целое может радикально изменить свой характер. Если в торговом пассаже открывается несколько специализированных магазинов, это может несколько оживить бизнес существующих магазинов, так как в пассаж придут новые покупатели. Но если в 15 милях дальше по дороге откроется другой пассаж, то магазины могут внезапно стать убыточными.

Бизнес от природы подвержен внезапным скачкам, вызванным, казалось бы, незначительными факторами. Насколько полезно это знание? Трудно сказать наверняка. Конечно, мы должны смотреть во все глаза и ожидать напастей с неожиданной стороны, но лишь очень немногие обладают счастливым даром панорамного зрения. Главный урок, возможно, заключается в том, будто когда приходит беда, нам не стоит претендовать, что мы знаем почему.

Одна из типичных ошибок — это предположение, что на рынке что-то изменилось. Вторая — придумывание серьезной причины, когда вполне хватит и малой.

Предположим, что у фирмы Filofax резко упал объем продаж. Почему это произошло? Одно объяснение заключается в том, что яппи стали беднее, чем были когда-то, или резко начали вымирать и поэтому перестали покупать органайзеры. Если это правда, то мы имеем дело с радикальным изменением конъюнктуры рынка, и Filofax мало что может сделать. Но что если происходит что-то менее глобальное, вроде появления на рынке нового конкурента, продающего персональные органайзеры немного дешевле? Это изменение не так существенно, и кое-что в таком случае можно сделать. И все же в 1990 году Filofax едва не обанкротилась, так как посчитала свою проблему радикальным изменением потребительского рынка, а не просто мелкими издержками конкуренции.

На уровне глобальной экономики незначительные события тоже могут иметь отрицательные и непредсказуемые последствия. Например, вполне возможно, что экономический кризис в России, который едва не пустил под откос мировую экономику, мог и не произойти, если бы президент Клинтон не был полностью занят незначительной локальной проблемой своего возможного импичмента.

Сложные системы по природе своей непредсказуемы. Глобальная экономика, возможно, самая сложная система на Земле, а может быть, и во всей Вселенной. Нам не следует удивляться, что глобальная экономика столь непредсказуема и не защищена от непредусмотренных последствий. И все же в ней есть одна модель, хорошо знакомая биржевым брокерам и многим другим: «когда Америка чихает, остальной мир подхватывает пневмонию».