Как принять правильное управленческое решение
Шрифт:
? Мнимой точностью называют чрезмерную уверенность в точности наших оценок и решений, когда мы не заинтересованы в их проверке и отбрасываем свидетельства нашей неправоты. Она заставляет нас строить слишком узкие интервалы доверия в ложной уверенности, что нам известна истина.
? Переоценка собственных возможностей – привычка считать себя лучше, умнее, быстрее, способнее, привлекательнее, популярнее, чем на самом деле. В результате мы переоцениваем, как много можем успеть за ограниченное время, или считаем, что нам подвластно больше, чем в реальности.
? Сверхуверенность – свойство заблуждаться о том, насколько мы лучше других в определенных областях, особенно конкурентных. Это искажение заставляет людей соревноваться друг с другом в переговорах, на рынке,
Обсудим эти три проявления излишней самоуверенности и поговорим о ее распространенности и последствиях. В каких ситуациях самоуверенность помогает и когда она может навлечь на нас беду?
Мнимая точность
Тест, пройденный вами в начале главы, помогает выявить мнимую точность. Если вы его еще не выполняли, пожалуйста, вернитесь и заполните пустые поля.
Сколько реальных значений попадут в указанные вами диапазоны? Если вы устанавливали границы так, чтобы быть на 98 % уверенными в своей правоте, то, по идее, вы должны были угадать 9–10 значений. Но давайте сверимся с правильными ответами:
Большинство людей верно угадывают границы 3–7 значений, но при этом на 98 % уверены, что правильно определили все диапазоны. В ходе исследований чрезмерной уверенности Альперта и Райффы (Alpert & Raiffa, 1969/1982) из 1000 наблюдений (100 участников указывали по 10 значений) 42,6 % значений выпали из 90 %-ного интервала уверенности. Выходит, мы значительно больше уверены в качестве наших знаний, чем следовало бы. Большинство из нас чересчур высоко оценивают точность своих убеждений!
Если ваши ответы оказались недостаточно точны, вы можете решить, что вы просто не очень хорошо знакомы с десятью упомянутыми темами. Кажется логичным предположить, что мы будем лучше себя чувствовать в областях, которые хорошо знаем. Маккензи, Лирш и Янив (McKenzie, Liersch, & Yaniv, 2008) проверили эту гипотезу, задав студентам Калифорнийского университета в Сан-Диего и программистам из ИТ-индустрии несложные вопросы, соответственно, об этом университете и об ИТ. Действительно, в своей профессиональной области участники показали более точные знания и указали более узкие интервалы. И все же чрезмерная самоуверенность никуда не делась. Указанные интервалы уверенности оказались настолько узкими, что участники все равно промахивались мимо точных ответов и общий процент попадания не увеличился. В знакомых областях участники были подвержены мнимой точности в той же степени, что и в сферах, в которых они не были специалистами. Интервалы доверия можно представить, как «яблочко» мишени – если вы уверены в точности попадания и рисуете «яблочко» меньшего размера, частота попадания не увеличивается.
Людей нечасто просят указать доверительный интервал вокруг их догадки о какой-либо величине. Обычно приходится делать выбор между некими вариантами действий, который зависит от нашей уверенности в собственной точности и от последствий ошибки – в большую или меньшую сторону. Например, вам нужно решить, когда выехать в аэропорт, не зная точно, сколько времени займет дорога – очевидно, что опоздать на рейс хуже, чем приехать немного раньше. Или вам приходится рассчитывать бюджет на неделю, учитывая поступающие счета, но не зная точно, когда вы получите следующую зарплату. Лучше оставить немного лишних денег на счету, чем влезть в долги.
Если установить определенную погрешность и наблюдать за тем, насколько систематично люди ошибаются в большую и меньшую сторону, можно проверить, адаптируют ли они свое поведение в должной мере. Маннес и Мур (Mannes & Moore, 2012) проделали именно это. Результаты подтвердили то, что многие и так понимают: люди действуют так, как будто уверены, что знают истину. Они выбирают слишком маленькую мишень и слишком узкие интервалы уверенности и не меняют своего поведения, как следовало бы делать перед лицом неопределенности. Вот почему мы часто падаем с обрыва, до которого, как мы были уверены, еще далеко. Мы опаздываем на рейсы и попадаем в долги отчасти из-за того, что недооцениваем
Пример социальной, политической и экологической проблемы с глобальными последствиями и неопределенностью мирового масштаба – изменение климата на планете. У научного сообщества практически не осталось сомнений, что планета нагревается и что виной всему производимые человеческой цивилизацией парниковые газы (Solomon et al., 2007). Но даже среди тех, кто понимает, что нужно нейтрализовать потепление климата, нет согласия по ключевому вопросу: как сильно нагреется планета и насколько быстро это произойдет. Зикфельд с коллегами (Zickfeld et al., 2010) опросили экспертов по данной проблеме и получили доверительные интервалы вокруг их оценок. Эксперты признали наличие неопределенности – но многие из полученных интервалов оказались непересекающимися, то есть многие ученые выбрали слишком узкие диапазоны.
Эти расхождения важны не только для науки. Свидетельств влияния человека на климат предостаточно, и действовать необходимо быстро. Но разногласия среди экспертов по климату на руку тем, кто отрицает изменение климата, в том числе политикам, руководителям нефтяных и угольных компаний – так они могут ставить под сомнение компетентность ученых, чтобы запутать мировое сообщество, заставляя его сомневаться в реальности глобального потепления и тормозя законодательные реформы.
Следует ли искать причину мнимой точности ученых по проблеме изменения климата в том, что это чересчур острый вопрос, по которому часто высказываются радикальные мнения? Если бы речь шла о скорости света, постоянной Планка, числе Авогадро или параметрах электрона, такого бы, наверное, не случилось? Но первые попытки установить значения этих величин оставляли желать лучшего, и публикации, освещавшие результаты соответствующих исследований, также содержали доверительные интервалы, отражавшие уверенность ученых в полученных ими данных. Анализ, проведенный Хенрионом и Фишхоффом (Henrion & Fischhoff, 1986), показал, что эти интервалы были слишком узкими: большинство из них не покрывали истинных значений искомых величин.
История знает много примеров, когда якобы точные оценки оказывались катастрофически ошибочными. 6 августа 1997 г. пилот Korean Air, выполнявший рейс 801 из Сеула в Гуам, абсолютно уверенный в своих действиях, не обратил внимания на предупреждения инженера и врезался на своем Boeing 747 в склон горы в нескольких милях от Гуама. 3 января 2004 г. во время перелета из Шарм-эль-Шейха в Париж летчик заблудился, проигнорировал информацию от своего второго пилота и навигационных систем – и потерпел крушение в Красном море. А 13 января 2012 г. капитан круизного судна «Коста Конкордия» отклонился от намеченного курса у западного побережья Италии и посадил на мель теплоход стоимостью полмиллиарда долларов с 4200 пассажирами на борту… А теперь представьте себе долговременный ущерб, наносимый действиями генералов, президентов, топ-менеджеров, которые уверенно мчатся навстречу беде. С другой стороны, хорошие руководители признают риски, опасности и ошибки, особенно свои собственные. Цитируя Рэя Далио, основателя Bridgewater Capital Management, одного из самых успешных в мире инвестиционных хедж-фондов: «Наша сила в знании того, что мы чего-то не знаем и готовы признать ошибки, чтобы учиться на них» (Cassidy, 2011). Или, как говорил Махатма Ганди: «Это не очень мудро – быть уверенным в собственной мудрости. Необходимо помнить о том, что сильнейший может проявить слабость, а мудрейший может допустить ошибку».
Каждой организации приходится строить прогнозы возможных событий, чтобы эффективно планировать деятельность. Сколько людей нанять, сколько заводов построить, какой объем продукции произвести – все это зависит от прогноза продаж. Хорошо ли компании умеют предсказывать будущее? Бен-Дэвид, Грэхем и Харви (Ben-David, Graham, & Harvey, 2010) обнаружили, что не очень. Проанализировав более 10 000 прогнозов, сделанных финансовыми аналитиками из тысяч фирм на протяжении многих лет, они пришли к выводу, что рыночные результаты попали в 80 %-ные доверительные интервалы прогнозистов всего лишь в 33 % случаев. Это вовсе не означает, что должностные лица были неисправимыми оптимистами, которые всегда надеялись на великолепные продажи. Порой они переоценивали показатели, иногда недооценивали, но всякий раз демонстрировали мнимую точность.