В прошлой статье я писал об инфляции механизма «fast fail, learn fast». Его вторая часть, «learn fast», вносит особенный вклад в обесценивание. Особенно в корпорациях, где путь от момента осмысления ошибки до оценки результатов в выручке может быть долгим. А бюджеты часто ограничены. Когда нужно выбрать, какой из конкурирующих проектов профинансировать, лучший подход — опираться на цифры, выручку и затраты. Но это понятный кейс, и здесь — не о нём. Здесь — про ситуации, когда ошибка уже осмыслена и превращена в lesson learned, но качество этих lesson learned ещё не ясно. Или когда реальность определить сложно, например, при найме менеджера. И тогда возникает вопрос, как отличить: а) человека, который когнитивно хорошо понимает свои прошлые ошибки, но вместо результата в цифрах будет приносить новый инсайт и презентацию об очередном осмыслении, от б) человека, реально проработавшего свой опыт и заинтересованного в его воплощении. Такие люди по-разному обрабатывают свои ошибки. По тому,