Smart Management

Вспомните из главы 1, что хотя Саймон был обучен теории ожидаемой полезности, он быстро понял, что она малоприменима в реальном мире принятия управленческих решений, и поэтому успешные менеджеры даже не пытаются ее внедрять. Точно так же Селтен всегда проводил различие между рациональностью в четко определенных играх и полезной эвристикой в реальном, неопределенном мире. Оптимизация и эвристика не являются ни противоположностями, ни конкурентами. Они являются подходящими инструментами для разных ситуаций, для малых и больших миров, соответственно.

Неопределенность способствует прогрессу

Многие люди считают неопределенность чем-то негативным, чего следует избегать. К этой группе людей, избегающих неопределенности, относятся большинство экономистов, поведенческих экономистов и других людей, которые строят модели риска, но избегают иметь дело с неопределенностью. Неудивительно, что в компаниях есть отделы управления рисками, но не отделы управления неопределенностью. Тем не менее неопределенность реальна, и с ней необходимо бороться. В 2003 году Роберт Лукас, один из самых выдающихся макроэкономистов, заявил, что макроэкономике удалось предотвратить экономическую депрессию. 16 Пять лет спустя теоретизирование в узком кругу привело мир вслепую к крупнейшему финансовому кризису со времен Великой депрессии. Увлечение изучением малых миров создает теории, которые обеспечивают иллюзорную уверенность и предполагают стабильный мир, в котором никогда не может произойти ничего нового, что означает, что они малопригодны для практиков. Мышление в терминах максимизации ожидаемой полезности, малых миров и равновесных моделей не только не учитывает возможность кризиса, но и обладает еще более поразительными свойствами. В малом мире было бы:

Никаких инноваций

Без прибыли

Нет торговли

Нет необходимости в таких качествах, как интеллект, опыт или интуиция

Теоретизируя в терминах малых миров, инновации невозможно представить: Все возможные действия, будущие состояния и их последствия фиксированы и известны. Ничто не может измениться неожиданным образом, и инновации становятся невозможными, когда все известно. Более того, как давно заметил Найт, в мире риска невозможно получить прибыль; к такому же выводу пришла гипотеза эффективного рынка. 17 Когда все игроки знают будущее и невозможно получить прибыль, нет стимула торговать с другими (теорема об отсутствии торговли). Кроме того, такие квинтэссенциальные для человека качества, как интеллект, опыт, интуиция, эмоции и доверие, становятся малопригодными. Хуже того, развитая психология нашего мозга ошибочно определяется как источник когнитивных иллюзий и иррациональности.

На самом деле человеческий мозг эволюционировал, чтобы иметь дело с реальным миром, миром, который в значительной степени неопределенен и неразрешим, и в котором эвристика, интуиция, доверие и эмоции незаменимы для выживания. Мы должны смотреть на неопределенность как на нечто положительное: без нее жизнь была бы бесконечно утомительной, и, кроме вычислений, никакая форма интеллекта не была бы нужна. К счастью, адаптивная эвристика помогает нам ориентироваться в мире неопределенности.

Преимущества эвристики

То, что является недостатком в маленьком мире, может быть преимуществом в большом мире. Термин "быстрая и экономная эвристика" означает три преимущества, которые эвристика имеет в больших мирах: она позволяет быстро принимать решения на основе небольшого количества информации; она может быть точной не вопреки, а благодаря своей скорости и экономности; и она прозрачна, что означает, что ее можно легко обучить и понять. В таблице 2.2 суммированы эти преимущества, а также три широко распространенных компромисса, связанных с использованием эвристики (например, что она быстрее, но менее точна). Эти компромиссы в общем случае не применимы в условиях неопределенности, как мы покажем в последующем обсуждении.

Таблица 2.2

Различия между малыми и большими мирами

Концепция

Маленькие миры

Большие миры

Компромисс между скоростью и точностью

Существует компромисс между скоростью и точностью: более быстрое принятие решений приводит к менее точным решениям.

Компромисс между скоростью и точностью обычно не существует: больше времени не обязательно приводит к лучшим решениям; может существовать обратный компромисс между скоростью и точностью, когда более быстрые решения оказываются более точными.

Компромисс между затратами и точностью

Существует компромисс между усилиями и точностью: использование большего количества усилий для получения большей информации приводит к принятию более точных решений.

Компромисс между затратами и точностью, как правило, не существует: использование большего количества информации может не увеличить точность предсказания (по сравнению с подгонкой); может существовать эффект "меньше - больше", когда простые эвристики делают более точные предсказания и решения.

Компромисс между прозрачностью и точностью