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