Найти в Дзене
Николай Кириленко

”Хорошие” и “плохие” проблемы при долгосрочном планировании

Я хочу рассказать о концепции “хороших” и “плохих” проблем при планировании. Не стоит относиться к ней как к великой сермяжной правде стратегического планирования – скорее как к одному из многих полезных инструментов.
Концепция “хороших” и “плохих” проблем вытекает из закона Галла, вынесенного в иллюстрацию к этому посту.
“Хорошие” проблемы – это проблемы, возникающие при развитии, масштабировании сложной системы, в условиях быстрого роста. Системы этого порядка возникают в уже работающих системах, при раскрученном маховике. Поскольку маховик уже раскручен, его импульс уместно направить на решение проблемы. Быстрорастущая система будет внутренне мотивирована решать очевидные проблемы масштабирования.
“Плохие” проблемы – это проблемы, возникающие до Minimum Viable Product, до Product-market fit, до появления роста, импульса.
Не надо всерьез проектировать “идеальную” систему или технологию. Команды, пытающиеся создать идеальный продукт на бумаге, до запуска, могут потерпеть неудач

Я хочу рассказать о концепции “хороших” и “плохих” проблем при планировании. Не стоит относиться к ней как к великой сермяжной правде стратегического планирования – скорее как к одному из многих полезных инструментов.

Концепция “хороших” и “плохих” проблем вытекает из
закона Галла, вынесенного в иллюстрацию к этому посту.

“Хорошие” проблемы – это проблемы, возникающие при развитии, масштабировании сложной системы, в условиях быстрого роста. Системы этого порядка возникают в уже работающих системах, при раскрученном маховике. Поскольку маховик уже раскручен, его импульс уместно направить на решение проблемы. Быстрорастущая система будет внутренне мотивирована решать очевидные проблемы масштабирования.

“Плохие” проблемы – это проблемы, возникающие до Minimum Viable Product, до Product-market fit, до появления роста, импульса.

Не надо всерьез проектировать “идеальную” систему или технологию. Команды, пытающиеся создать идеальный продукт на бумаге, до запуска, могут потерпеть неудачу по следующим причинам:
1. Они раздувают проблему “холодного старта”, выполняя всю работу до тестирования гипотезы, и до появления импульса в системе
2. У них нет ресурсов для решения проблемы, если за ними не стоит вращающийся маховик системы
3. Они не способны заранее предвидеть проблемы масштаба N-го порядка

Пытаясь заранее создать “идеальную” систему, хорошие проблемы превращаются в плохие. Подобные системы не способны выдержать вызовы сложных адаптивных систем, в которых нелинейные эффекты являются скорее правилом, а не исключением.

Первый закон Ментора, из “Дюны” Фрэнка Герберта, гласит:

Процесс нельзя понять, остановив его. Понимание должно двигаться вместе с процессом, должно присоединиться к нему и течь вместе с ним.


Создание “хороших” проблем заставляет авторов системы коэволюционировать вместе с ней самой.

Написав это все, я хотел бы пояснить свою позицию по поводу планирования в целом.

Цитируя Дуайта Эйзенхауэра,

Готовясь к битве, я всегда обнаруживал, что планы бесполезны, но планирование незаменимо.


Я полагаю, что детальное планирование не обеспечивает безопасности, стабильности и уверенности в новом равновесии или устойчивом неравновесии. При лучшем исходе, предварительное планирование дарит время, и совсем немного. Условно говоря, недели, а не месяцы или годы.

Повторяя мысль выше, каким качественным и глубоким не был бы предварительный анализ, все равно невозможно предвидеть всего. Поэтому в момент изменения равновесия, лицо, осуществлявшее планирование, будет испытывать стресс из-за непредвиденных дефицитов или угроз, и эти обстоятельства будут определять большую часть его/ее активности.

Ввиду этого, детальное планирование можно считать своеобразной ментальный игрой, подготовкой, направленной на обеспечение предрасположенности к пивоту, к изменению направления движения, раннему и частому, в момент, когда равновесие начнет изменяться.