ритм, призванный прогнозировать успех кандидатов, однако в действительности он обучен на выборке прошлых кадровых решений и, само собой, будет повторять все человеческие предпочтения.

К тому же представляется возможным, причем довольно легко, построить алгоритм, который увековечивает расовое или гендерное неравенство; прецедентов создания именно таких алгоритмов немало. Очевидность подобных случаев объясняет растущее беспокойство по поводу искажений в принятии решений на основе формул. Тем не менее, прежде чем делать общие выводы, следует помнить, что иной алгоритм не только точнее человека, но еще и честнее.

Почему мы не так часто используем правила?

Подводя итог короткому туру, посвященному механическим методам принятия решений, мы снова назовем две причины превосходства всех видов правил над экспертными оценками. Во-первых, как описано в главе 9, все механические методы прогнозирования – а не только самые современные и продвинутые – способны одержать победу над любым экспертом. Комбинация личных предубеждений и ситуативного шума настолько сильно воздействует на качество экспертных оценок, что простота и «бесшумность» становятся немалым преимуществом. Простые и к тому же удобные пра-

жении по службе. Руководители киностудий в Голливуде дают зеленый свет фильмам на основе своих предпочтений и опыта, а не каких-то формул; с книгоиздателями та же история. И даже если легенда о помешанной на статистике бейсбольной команде «Окленд атлетикс», которую поведал Майкл Льюис в своем бестселлере «Moneyball», произвела сильный эффект, то лишь потому, что отбор кандидатов в команду на основе строгих математических расчетов длительное время считался исключением, а не правилом. Даже сегодня тренеры, менеджеры и те, кто с ними сотрудничает, чаще доверяют только своей интуиции, утверждая, что статистический анализ не сможет прийти на смену здравому смыслу.

В одной из статей 1996 года130 Мил и его соавтор перечислили (и опровергли) не менее семнадцати типов возражений в отношении механических методов со стороны психиатров, врачей, судей и других профессионалов. Авторы статьи пришли к выводу, что сопротивление клиницистов можно объяснить сочетанием социопсихологических факторов, включая «страх перед технологической безработицей», «недостаточную образованность» и «обычную неприязнь к компьютерам».

С тех пор исследователи распознали дополнительные факторы, которые способствовали этому сопротивлению. Мы не ставим цель предложить вам здесь полный их обзор. Цель этой книги – дать предложения по улучшению оценочных суждений, которые делают люди, а не выступать «за за-

Ксчастью, большинство методов, которые делают правила и алгоритмы более совершенными, могут взять на вооружение и люди. Мы не надеемся пользоваться информацией так же эффективно, как модели на основе ИИ, однако можем стремиться копировать простоту и «бесшумность» простых моделей. Когда мы усвоим методы сокращения системного шума, то сами увидим, что качество наших прогнозов улучшается. Это станет основной темой части V.

Кразговору о правилах и алгоритмах

«На больших массивах данных алгоритмы на основе методов машинного обучения работают лучше людей и лучше простых моделей. Однако даже самые простейшие правила и алгоритмы имеют большое преимущество над людьми: они свободны от шума и не стараются прибегать к запутанным и в большинстве случаев непродуктивным домыслам в отношении прогностических факторов».

«Поскольку у нас недостаточно данных о конечном результате, который должны спрогнозировать, почему бы не использовать равновесную модель? Она почти не уступает «правильной» модели и в отдельных случаях уверенно справится с задачей лучше человека».

«Вы не соглашаетесь с прогнозом модели. Я вас понимаю. Однако что у нас по факту – «сломанная нога» или вам просто не нравится сам прогноз?»

Глава 11 Объективная неосведомленность

Нам часто приходилось излагать материал последних двух глав перед руководителями высокого ранга, включая отрезвляющие выводы об ограниченности оценочных суждений. Мысль, которую мы стремимся донести до слушателей, витает в воздухе вот уже более половины столетия; большинство из тех, кто принимает решения, наверняка не раз убеждались в этой ограниченности. Однако в их силах ей сопротивляться.

Некоторые из наших слушателей с гордостью сообщали, что доверяют своей интуиции больше, чем любым исследованиям. Другие оказались не такими безрассудными, однако придерживались тех же взглядов. Исследования на тему

принятия решений134 менеджерами показали, что руководители, особенно более старшие и опытные, весьма часто прибегают к тому, что они называют интуицией, внутренним чутьем или, проще говоря, собственным суждением (не в том смысле, который мы вкладываем в этот термин в данной книге).

Короче говоря, люди любят прислушиваться к своему внутреннему голосу, и очевидно, большинство из них с радостью с ним соглашаются. Отсюда вопрос: а что, собственно,