Здравый смысл врет

Это и есть стратегический парадокс. Основная причина, по которой стратегия компании потерпела неудачу, как утверждает Рейнор, не в плохой стратегии, а в отличной стратегии, которая просто оказалась неверной. Плохая характеризуется отсутствием видения, сбивчивым руководством и неадекватным исполнением. Это точно не ведет к успеху, но и не гарантирует полный провал. Скорее компания добьется средненьких результатов. Хорошая же, напротив, отличается ясностью видения, смелым лидерством и предельно точным исполнением. При надлежащем применении она может привести к потрясающему успеху — как это случилось у Apple с iPod. Но может — и к грандиозному провалу. Следовательно, результат хорошей стратегии полностью зависит от верности видения дальнейшего развития. Но, как я писал в предыдущей главе, знать это заранее не просто трудно — это невозможно.

Стратегическая гибкость

Решение стратегического парадокса, утверждает Рейнор, заключается в следующем. Во-первых, необходимо открыто признать существование неких границ того, что может быть спрогнозировано, а во-вторых, разработать методы планирования, учитывающие эти границы. В частности, рекомендует он, соответствующие специалисты должны найти способ интеграции так называемой стратегической неопределенности — неопределенности будущего своего бизнеса — в сам процесс планирования. Решение Рейнора представляет собой вариант более старого метода — «сценарного планирования», разработанного Германом Каном из корпорации Rand в 1950-х годах в помощь стратегам холодной войны^{193}. Основная идея здесь заключается в создании так называемых «подробных, спекулятивных, тщательно продуманных нарративов будущей истории» (цитата стратегического консультанта Чарльза Перроттета)^{194}. Что немаловажно, планировщики пытаются набросать большой диапазон этих гипотетических будущих — причем главной целью является не столько определение наиболее вероятного сценария, сколько подвергание сомнению несформулированных допущений, лежащих в основе существующих стратегий.

В начале 1970-х, например, экономист и стратег Пьер Вак возглавил команду Royal Dutch/Shell, использовавшую сценарное планирование для проверки выдвинутых высшим руководством предположений о будущем успехе поисков новых нефтяных месторождений, политической стабильности Среднего Запада и появлении альтернативных источников энергии. Хотя основные сценарии были созданы в относительно спокойные годы, задолго до нефтяных потрясений конца 1970-х и последующего взлета ОПЕК (событий, четко попадающих в категорию «черных лебедей»), позже Вак утверждал, что в одном из его сценариев главные тенденции таки были предвосхищены. В результате компания смогла не только лучше подготовиться к использованию появившихся возможностей, но и избежать потенциальных подводных камней^{195}.

Обрисовав эти сценарии, утверждает Рейнор, специалисты по планированию должны сформулировать не одну стратегию, а скорее, целый их портфель, в котором каждая из них оптимизирована для данного конкретного сценария. Примечательно, что для создания такого портфеля необходимо отделить ключевые (общие для всех этих стратегий) элементы от элементов условных, характерных только для одной или нескольких стратегий. Управление стратегической неопределенностью, таким образом, заключается в создании «стратегической гибкости» — путем построения стратегий вокруг ключевых элементов и хеджирования условных элементов в различные стратегические опционы через инвестиции. Вернемся к примеру с Betamax . С одной стороны, Sony ожидала, что основным назначением видеомагнитофонов станет запись телепередач. А с другой — эксперимент CTI в некотором роде свидетельствовал о том, что превалирующим использованием может стать домашний просмотр кинофильмов. Столкнувшись с этими возможностями, Sony применила традиционный подход — она вычислила, который из этих результатов более вероятен, и затем с учетом этого оптимизировала свою стратегию. Гибкость же, напротив, привела бы компанию к идентификации элементов (которые работали бы вне зависимости от того, как бы разворачивались события в будущем), а впоследствии — к устранению остаточной неопределенности путем разработки моделей высокого и низкого качества для продажи в разных ценовых категориях.