🧐 Память ≠ база данных: обсудим искажение доступности?
Задумывались ли вы когда-нибудь, почему мы так часто переоцениваем одни рыночные тренды и совершенно игнорируем другие? Еще в 1973 году нобелевские лауреаты Амос Тверски и Даниэль Канеман описали феномен искажения доступности, из-за которого компании до сих пор теряют деньги.
Статья Availability: A heuristic for judging frequency and probability – «Доступность: эвристика оценки частоты и вероятности»
Логика этого феномена проста и довольно неприятна для нашего представления о собственной рациональности: оценивая вероятность или частоту событий, наш мозг далеко не всегда обращается к сухой статистике (да почти никогда) – гораздо чаще он обращается к личной памяти. Если примеры какого-то явления вспоминаются легко и быстро, оно автоматически кажется нам более частым, значимым и перспективным, чем есть на самом деле. Один из классических сюжетов связан с английскими словами. Людей спрашивали, каких слов больше: тех, которые начинаются с определённой буквы, или тех, в которых эта буква стоит на третьем месте. Слова, начинающиеся с буквы, обычно вспоминались легче. Поэтому многим казалось, что их больше.
Искажение доступности – это когнитивное искажение, при котором мы оцениваем вероятность, частоту или значимость явления по тому, насколько легко можем вспомнить подходящие примеры.
Где это всплывает при управлении инновациями?
Почти везде. В технологических проектах эта ловушка подстерегает на каждом шагу, ведь инновации всегда создаются в условиях дефицита данных и высокой неопределенности. Когда поджимают сроки, память услужливо подсовывает то, что лежит на поверхности:
➡️Иллюзия боли рынка: команда поговорила с одним очень убедительным заказчиком – и его локальная проблема начинает казаться главной болью всего целевого сегмента.
➡️Паралич перед риском: команда услышала о громком провале похожего проекта – и теперь весь технологический риск проекта кажется непреодолимым барьером.
➡️Слепое копирование: на глаза попался яркий успех стартапа – и возникает ощущение, что именно по этой траектории сейчас движется весь рынок.
В инновационных проектах это особенно чувствительно, потому что полной картины обычно нет. Данных мало, неопределённости много, сроки давят, а решения принимать всё равно нужно. Поэтому память быстро подсовывает то, что лежит ближе всего: последний разговор, свежую презентацию, знакомый пример из соседней отрасли. В итоге один эмоционально заряженный пример занимает в голове больше места, чем заслуживает. Особенно это опасно, когда определяющие решения принимаются на основе таких суждений.
Как же защитить свой проект от такого искажения?
Чтобы не инвестировать в ошибки, профессионалы в управлении технологиями используют три фильтра:
1️⃣Разделяйте историю и закономерность. Каждый раз, когда аргументом в пользу гипотезы становится яркий кейс, задавайте команде вопрос:
«Мы сейчас видим закономерность или просто хорошо рассказанную историю?»
2️⃣Ищите базовую частоту.
Не «знаем ли мы такие случаи», а сколько их было на самом деле – и сколько было относительно вообще всех проектов в области. Не знаем сколько было? Это повод задуматься.
3️⃣Специально собирайте данные (количественные и качественные) с пониманием того какие данные для каких задач нужны и каким образом их нужно готовить для принятия взвешенного решения. Это лишает единичные мнения их магической убедительности.
И, пожалуй, главное – не доверять первому впечатлению только потому, что оно быстро пришло в голову. Память – не база данных. Скорее, это поисковая выдача со странным ранжированием: наверх попадает не самое важное, а самое свежее, яркое и эмоционально заряженное. Поэтому в инновациях важно проверять не только то, что легко вспомнилось, но и то, что почему-то осталось за кадром.
❓А как часто вы ловили себя или коллег на аргументах в духе: «Да я точно знаю, одна компания так сделала и прогорела» или «Сейчас все внедряют именно это»? Как боретесь с такими субъективными оценками при запуске новых продуктов? Поделитесь вашим опытом в комментариях ⬇️
#когнитивные_искажения
