Сегодняшние наука и бизнес сильно отличаются от тех, что были лет 30 назад — они кардинально усложнились.
Сложные системы и проблемы существовали всегда. Но сегодня:
— они стали гораздо распространенней;
— уровень их сложности зашкалил.
Виной тому информационно-технологическая революция. Самостоятельные прежде системы теперь взаимосвязаны и взаимозависимы, а значит более сложны. Раньше строили дорогу от А до Б. Теперь строят транспортную инфраструктуру с экологическими, социальными, экономическими и политическими последствиями.
Скотт Пейдж — известный ученый и автор бестселлера The Differenceо разнообразии в обществе, науке и бизнесе — на основе матмодели наглядно показал, что при решении сложных проблем
«разнообразие берет верх над способностями».
Если в решении сложной проблемы заняты несколько профессионалов в этой области, даже 1 посредственный специалист из смежной области может оказаться полезней, чем еще 5 превосходных спецов из той же области.
Совсем простой пример. Если хотите улучшить уровень игры в теннис, вам не нужны 2, 3 или 5 тренеров. Вполне достаточно и одного. Возможно, далеко не самого лучшего. Но зато в команде с диетологом и фитнес-инструктором. А если добавить психолога и статистика — дело пойдет еще лучше.
Более сложный пример. На конференцию по моделированию траффика случайно занесло логика, которому там, казалось бы, делать нечего. Но он неожиданно поднял руку после 1го же доклада и задал вопрос, поразивший своей неожиданностью.
А почему, собственно, моделируется движение машин, тогда как проще и продуктивней моделировать движение «не-машин», — т.е. пространственных дырок, в которых машин нет?
Ведь при плотном трафике (а именно он интересен) «не-машин» куда меньше чем машин, и выч. ресурсов на моделирование будет тратиться меньше. Более того, динамика «не-машин», скорее всего, лучше поддается анализу.
Этот логик на автомате применил принцип минимальной длины описания. Как меньшим числом слов определить такую последовательность ABCDEFGHIJKMNOPQRSTUVWXYZ?
«Нет L». Вот и логик рассуждал так же. Но кто же знал, что здесь нужен логик!
По мере повышения сложности, фактор разнообразия команды все более берет верх над способностями ее участников.
А эта сложность все более растет.
Так стоит ли тогда пытаться нанимать «лучших»?
А именно на этом стоит весь современный рекрутинг: фильтры, тесты, отбор.
Увы, это прошлый век!
XXI век — это век команд, обладающих максимальным когнитивным разнообразием. Они видят и мыслят по-разному, используют разнообразные базы знаний, инструменты и аналитику.
Более того! Даже если наниматель понял, что для решения его задачи нужны, например, не 3 «лучших» онколога, а онколог + математик + биостатистик, важно не допустить другую ошибку
- ему не нужны «лучшие» онколог, математик и биостатистик.
В инфо-мире, где в каждой из этих специальностей в год выходит примерно 50 тыс. заслуживающих внимания статей, не существует тестов для выявления «лучших».
Но есть возможность выявить разных. И именно в этом таится успех и выигрыш в конкурентной борьбе.
В общем, рекомендую новейшую книгу Пейджа The Diversity Bonus
Заодно рекомендую:
— о матмоделировании когнитивного разнообразия
— как сложность преобразует бизнес-экосистемы
_________________________
Хотите читать подобные публикации? Подписывайтесь на мой канал в Телеграме, Medium, Яндекс-Дзене
Считаете, что это стоит прочесть и другим? Дайте им об этом знать, кликнув на иконку “понравилось”.