Один из способов обойти этот распространенный тупик — задать более короткий временной горизонт. Если, например, нужно принять политику и действия, нацеленные на достижение результатов в течение ближайших 18 месяцев, то скоро появится новая возможность вернуть какой-то проект на стол. Если рассматривать работу по стратегии как быстро развивающийся цикл, то не так обидно, что ваши любимые задачи на этот раз не оказались в верхней части списка. А если вы смотрите на стратегию как на долговременное обязательство, то выбор приоритетов превращается в борьбу не на жизнь, а на смерть. Короткий временной горизонт облегчает согласование приоритетов, потому что они не вечны.

Референтные классы

Типичная ошибка — считать, что чей-то случай или ситуация особенные. Это эквивалентно склонности к оптимизму или тому, что исследователи Даниэль Канеман и Дэн Ловалло называют «пренебрежением конкурентами»[192]. Такое происходит, когда я думаю, что статистика автомобильных аварий ко мне неприменима, поскольку «я другой». Проблема тут в том, что каждый думает, будто «он другой», а статистика включает всех нас.

Референтный класс — группа сопоставимых ситуаций, компаний или проблем. Отличный метод использования профессиональных консультантов — сбор информации по полезной референтной группе: например, компании, вышедшие на китайский рынок потребительских товаров, компании, технологии которых утрачивают патентную защиту, и т. д. Консультанты из McKinsey Крис Бредли, Мартин Хёрт и Свен Смит написали книгу «Стратегия вне хоккейной клюшки», где прекрасно описывают эти вопросы. Они отмечают, что большие документы, которые часто готовят для разработки стратегии, «предоставляют детали, но не содержат справочных данных с предсказательной силой; чем более подробной информацией вы владеете, тем ближе вы к тому, чтобы убедить себя в своих знаниях; чем больше растет ваша уверенность, тем выше риск прийти к неправильным выводам»[193].

Интересный реальный пример такой ошибки — исследование Rand Corporation для 40 химических заводов с новыми технологическими процессами. Первоначальная оценка расходов, которая использовалась для обоснования проектов, в среднем составляла 49% от итоговой стоимости. При этом первоначальные оценки колебались (одно стандартное отклонение) от 27 до 72% от итоговой стоимости. Одним из заключительных наблюдений Rand Corporation стало следующее:

Мы не можем обнаружить тенденции к улучшению оценки затрат примерно за 12 лет для заводов в нашей базе данных, а также каких-либо изменений в ожиданиях относительно производительности завода. Сохранение недооценки затрат и чрезмерно оптимистичных предположений о производительности поднимает вопросы о том, почему промышленность много лет не может скорректировать свои ожидания[194].