Smart Management

Это бинарное противопоставление ложно. Эвристика может использоваться бессознательно или сознательно и приводить к более успешным решениям, чем логическое, обдуманное мышление. Как и эвристика, обдуманное статистическое мышление может применяться в неверных ситуациях, о чем свидетельствуют экономические модели, которые не только пропустили финансовый кризис 2008 года, но и фактически способствовали ему.

Эвристика приводит к предвзятости, а максимизация ожидаемой полезности - нет.

Это заблуждение вытекает из заблуждения 1. Поскольку максимизация невозможна в больших мирах (неопределенность, неразрешимость), реальная проблема заключается в том, чтобы знать, какие эвристики использовать в тех или иных ситуациях. Использование таких инструментов маленького мира, как максимизация, в больших мирах может привести к иллюзиям уверенности, а также к ошибкам.

Люди полагаются или должны полагаться на эвристику только при принятии рутинных решений небольшой важности.

Практически все важные проблемы связаны с неопределенностью. Поэтому эксперты вынуждены полагаться на эвристику в ситуациях с высокими ставками (например, при принятии инвестиционных, плановых и кадровых решений).

Больше данных и вычислительных мощностей - это всегда лучше.

Это верно только в ситуациях риска. Правильные решения в условиях неопределенности требуют игнорирования части доступной информации для повышения надежности и защиты от чрезмерной подгонки.

Не стоит доверять интуиции, анализ всегда лучше.

Без интуиции не было бы ни инноваций, ни прогресса. Противопоставление интуиции и анализа ошибочно: как правило, необходимо и то, и другое. Интуиция нужна, чтобы разработать план или заметить, что что-то идет не так, в то время как анализ необходим для оценки плана или поиска причины проблемы.

Заблуждения обусловлены предположениями о малых мирах, риске и "системе 1" в сравнении с "системой 2". Если допустить существование больших миров и неопределенности, а также оценить ценность различных форм мышления, то заблуждения будут устранены.

Начиная со следующей главы, мы оставляем позади нереалистичные предположения о малых мирах и более полно погружаемся в большой мир неопределенности. Рассмотрев "почему" эвристики, мы узнаем, "что" и "когда": Что такое различные эвристики? И когда или при каких условиях они работают? Изучение адаптивного инструментария отвечает на вопрос "что", а изучение экологической рациональности - на вопрос "когда".

Примечания

1 . Холтон (1988).

2 . Pólya (1945).

3 . Маркус и Дэвис (2019).

4. Саймон (1955).

5 . Тверски и Канеман (1974); Kahneman (2011).

6 . Гилберт-Саад, Сидлок и Макнотон (2018).

7 . Гигерензер, Тодд и исследовательская группа ABC (1999); Гигерензер и Селтен (2001).

8 . Сэвидж (1954, с. 16).

9 . Savage (1954, p. 9).

10 . Кей и Кинг (2020).

11 . Meda et al. (2022).

12 . Luce and Raiffa (1957).

13 . Тверски и Канеман (1974).

14 . DeMiguel, Garlappi, and Uppal (2009).

15 . Элтон, Грубер и де Соуза (2019).

16 . Цитируется в Posner (2009, p. 287).

17 . Knight (1921).

18 . Kahneman (2011). Существуют десятки версий этих двух противоположных систем.

19 . Круглански и Гигеренцер (2011).

20 . Джонсон и Рааб (2003).

21 . Beilock et al. (2004).

22 . Klein (2018).

23 . Вест, Акар и Каруана (2020).

24 . Баум и Уолли (2003).

25 . Shah и Oppenheimer (2008).

26 . Artinger et al. (2018); Wübben and von Wangenheim (2008).

27 . Lazer et al. (2014).

28 . Katsikopoulos et al. (2022).

29 . Брайтон и Гигерензер (2015); Голдштейн и Гигерензер (2002).

30 . Katsikopoulos et al. (2020, p. 26).

31 . Turek (n.d., pp. 7-10). См. также Gunning and Aha (2019).

3 Набор адаптивных инструментов

В огромном мире не существует единого правила принятия решений, которое было бы оптимальным для всех ситуаций. Рассмотрим прием на работу, который связан с большой неопределенностью в отношении будущих характеристик кандидатов. Обычно компании собирают множество информации о кандидатах, такой как их образование, личные качества, предыдущий опыт работы и активность в социальных сетях, и учитывают все эти элементы при принятии решения о найме. Однако основатель и генеральный директор Tesla Элон Маск разработал совершенно иной подход. Сообщается, что когда Tesla была еще небольшой компанией, Маск использовал эвристику, которая учитывала только одну подсказку. 1.

Правило Маска при приеме на работу: если кандидат обладает исключительными способностями, сделайте ему предложение, в противном случае - не делайте.

Это правило - один из примеров эвристики "один раз проверить - подсказать", тип эвристики, который более подробно рассматривается в этой главе. Маск обосновал это тем, что человек, проявивший исключительные способности в прошлом, скорее всего, проявит их снова. При приеме на работу можно также опираться на социальную эвристику, например на сарафанное радио. Корейский владелец чикагской компании по уборке и чистке помещений полагался на своих сотрудников, чтобы найти хороших кандидатов. 2