Кеневин (Cynefin): способ думать о ситуациях, проблемах, системах

Мое открытие с DevOpsForum 2019: модель Кеневин. Делим ситуации на простые, сложные как машины, сложные как организмы и хаотические. Для каждой категории подходит свой стиль работы и управления.

06 Jun 2019


...

Предыстория

Системы бывают простые и сложные, но разные системы сложны по-разному. Как об этом думать? Как обращаться с разными сложными системами?

Кеневин – это способ думать системах, сложных по-разному. Модель придумал примерно в 2000 году человек по имени Дейв Сноуден. Тогда он работал в IBM и занимался вопросами управления знаниями (knowledge management). Сейчас у Дейв своя консалтинговая компания, Cognitive Edge.

Модель Кеневин

Системы, ситуации и проблемы делятся на четыре категории в соответствии с тем, как работает связь причин и следствий.

Простые (Simple / Obvious). Здесь причинно-следственные связи очевидны. Для каждой проблемы есть наилучшее решение. Территория четких инструкций, неквалифицированных исполнителей и командно-контрольного управления. Алгоритм действий: увидел, классифицируй, отреагируй.

Сложные как машины (Complicated). Причинно-следственные связи есть, но неочевидны. Для проблемы можно найти правильное решение, если грамотно ее проанализировать. Здесь правят эксперты, а управление правильно устраивать через постановку целей. Алгоритм действий: увидел, проанализируй, отреагируй.

Сложные как организмы (Complex). Причинно-следственные связи есть, но понятны только постфактум, когда события уже произошли. Для проблемы можно найти решение, но придется экспериментировать. Здесь подходят команда исследователей и управление через самоорганизацию. Алгоритм действий: пробуй, смотри что получается, реагируй.

Хаотические (Chaotic). Причинно-следственных связей нет. Требуется быстро принимать решения, в том числе рискованные. Нужен сильный лидер. Алгоритм действий: действуй, смотри что получается, реагируй.

Четыре категории система обычно изображают на такой схеме:

Желтая область в центре – неопределенность, когда не знаешь, с проблемой какого класса столкнулся.

Перемещение по карте сложности

Когда знания накапливаются, мы перемещаемся по часовой стрелке: берем под контроль хаос, начинаем понимать систему, а в конце возможно стандартизуем действия и решения.

Движение против часовой стрелки – это постепенная утрата знаний. Что раньше делалось механически по инструкции, начинает сначала требовать экспертного анализа, затем исследовательских экспериментов, и если не остановится – превратится в неуправляемый хаос.

На граница между простыми и хаотическими системами живет опасный сценарий внезапной потери контроля. О системе думают как о простой, она расписана по инструкциям, и все работает как часы. А под прикрытием этой шестереночной простоты в системе накапливаются изменения, и в какой-то момент инструкции перестают работать. Система сваливается в хаос. Этот переход называют Cliff (утес, обрыв).

А дальше?

И что с этой моделью делать?

Вижу два главных вывода.

Первый: соизмеряй методы управления с сложностью ситуации.

В простой системе не надо устраивать исследование, это дорого и не даст ничего интересного. В сложной-как-организмы ситуации не стоит пытаться обойтись инструкциями, все равно не получится. В хаотической ситуации эксперты не помогут.

Второй: присматривай, куда движется система.

Знаний становится больше, система двигается по часовой стрелке? Или теряются? Нет ли опасности свалиться с утеса Просто-Хаос?

Вот.

Ссылки