Текст книги "Как делаются большие дела. Удивительные факторы, которые определяют судьбу каждого проекта, от ремонта дома до освоения космоса и всего, что между ними (ЛП)"

Автор книги: Дэн Гарднер

сообщить о нарушении

Текущая страница: 8 (всего у книги 13 страниц)

Каро и его жена "смотрели, как заканчиваются наши сбережения, продали дом, чтобы продолжать жить, а деньги от продажи закончились". Они как-то выживали. Каро потребовалось семь лет, чтобы закончить свою книгу. Но история, которой, казалось, суждено было стать трагедией, завершилась триумфом. Когда книга "Брокер власти: Robert Moses and the Fall of New York" была наконец опубликована в 1974 году, она получила Пулитцеровскую премию и стала невероятным бестселлером. Книга не только до сих пор не вышла из печати, но и считается одним из величайших анализов политической власти, когда-либо написанных.

Для наших целей важно, почему между ожиданиями Каро и тем, сколько времени заняла работа на самом деле, образовался такой огромный и опасный разрыв. Есть два возможных объяснения.

Один возлагает вину на работу Каро. В этом случае прогноз был вполне обоснованным. Работа над книгой заняла бы год или меньше, если бы ее написал кто-то более опытный, но Каро так плохо справился с исследованием и написанием, что у него ушло в семь раз больше времени, чем нужно. В течение многих лет он подозревал, что дело именно в этом, но не мог понять, что именно он делает не так. Это мучило его.

Другое дело, что прогноз был смехотворно занижен и никто не смог бы написать биографию, которую задумала Каро, за один год. Через пять лет работы над проектом, когда казалось, что книга никогда не будет закончена, Каро обнаружила, что на самом деле это было верное объяснение.

Открытие было случайным. Узнав, что в Нью-Йоркской публичной библиотеке есть комната с выделенными рабочими местами для избранных писателей, работающих над книгами, Каро подал заявку и получил место. Впервые он оказался среди других авторов книг. Двое из них оказались авторами крупных исторических биографий, которые Каро любил и считал образцом для своей собственной книги. Каро представился, и они разговорились. Неизбежно Каро задали вопрос, которого он научился бояться: "Как долго вы работаете над своей книгой?". С неохотой он ответил: "Пять лет". Но другие авторы не были шокированы, отнюдь. "О, это не так уж и долго", – сказал один из них. Я работаю над своим "Вашингтоном" уже девять лет". Другой сказал, что его книга об Элеоноре и Франклине Рузвельта заняла семь лет. Каро была в восторге. "В паре предложений эти два человека – мои кумиры – стерли пять лет сомнений". Работа Каро была не виновата, виноват был его прогноз.

Как же Каро убедил себя, что книгу, на написание которой уйдет семь лет, можно написать за один? Будучи репортером-расследователем, он привык к тому, что на исследование и написание статьи у него уходит неделя или две, что по меркам новостных изданий было очень много времени. Он мог потратить три недели на написание особенно длинной статьи или серии статей, количество слов в которых было бы примерно равно объему главы книги. В книге может быть двенадцать глав. Поэтому подсчитать было легко: 12 × 3 = 36 недель, или девять месяцев. С самого начала было неясно, сколько глав будет в книге, но даже если бы их было семнадцать, книгу все равно можно было бы закончить меньше чем за год. Для газетного репортера год – почти непостижимо долгий срок, чтобы посвятить его написанию одного произведения. Поэтому неудивительно, что Каро была уверена в себе.

В психологии процесс, который использовал Каро для создания своего прогноза, известен как "привязка и корректировка". Ваша оценка начинается с некоторой фиксированной точки – в случае Каро это двенадцать глав по три недели каждая. Это "якорь". Затем вы сдвигаете эту цифру вверх или вниз, как вам кажется разумным, до одного года для Каро. Это и есть "корректировка". Каро был совершенно прав, назвав свое мышление "наивным, но, возможно, не противоестественным", потому что, как показывают многочисленные исследования, якорение и корректировка, особенно когда в качестве якоря используется непосредственный опыт, – это естественный способ мышления. Вполне вероятно, что большинство людей на месте Каро, с его конкретным опытом, сделали бы прогноз таким же образом и пришли бы к аналогичному результату.

Но прогнозирование на основе привязки и корректировки – дело непростое. Как показали психологи в ходе бесчисленных экспериментов, окончательные оценки, сделанные таким образом, смещены в сторону якоря, поэтому низкий якорь дает более низкую оценку, чем высокий якорь. Это означает, что качество якоря имеет решающее значение. Используйте хороший якорь, и вы значительно повысите свои шансы на хороший прогноз; используйте плохой якорь – получите плохой прогноз.

К сожалению, очень легко остановиться на плохом якоре. Дэниел Канеман и Амос Тверски стали пионерами в исследовании этого вопроса в знаменитой работе 1974 года, которая включала один из самых странных экспериментов в истории психологии. Они создали "колесо фортуны", на циферблате которого отображались числа от 1 до 100. Стоя перед испытуемыми, они давали колесу вращаться, и оно останавливалось на каком-нибудь числе. Затем они попросили испытуемых оценить, какой процент членов ООН составляют африканцы. Несмотря на то что число, которое выбрало колесо, было откровенно неважным, оно сильно повлияло на итоговую оценку: Когда колесо фортуны остановилось, например, на 10, медиана угадывания составила 25 процентов, а когда оно остановилось на 65, медиана угадывания составила 45 процентов. (Правильный ответ на момент эксперимента составлял 29 процентов). Многочисленные последующие исследования показали, что люди бросают якорь практически на любое число, которое попадается им на глаза, прежде чем сделать свой прогноз. Маркетологи часто используют этот феномен. Когда вы встречаете в продуктовом магазине табличку "Ограничение шесть на одного покупателя", велика вероятность того, что эта табличка предназначена для того, чтобы познакомить вас с числом шесть и сделать его якорем, когда вы будете решать, сколько товаров купить.

В этом свете ход мыслей Роберта Каро не кажется таким уж необычным. Он использовал плохой якорь – свой опыт газетного журналиста – и сделал ужасный прогноз, который едва не погубил его и его семью. Но, по крайней мере, в этом был какой-то поверхностный смысл.

Как я выяснил, именно такой "разумный" прогноз привел MTR к неприятностям. Когда MTR планировала XRL, у нее был большой опыт планирования и реализации крупных проектов транспортной инфраструктуры. Но у нее не было опыта работы с высокоскоростными железными дорогами, которые являются исключительно сложными и требовательными, даже если они не включают в себя, как в том случае, трансграничную и подземную систему. В этом смысле MTR находилась в положении, схожем с положением молодого Роберта Каро, когда он взялся за написание своей первой книги. И MTR делала свои прогнозы точно так же, как и Каро, используя свой предыдущий опыт в качестве якоря. Результат тоже оказался схожим: прогноз MTR в отношении XRL – основа графика поставок и бюджета – был явно занижен по сравнению с тем, сколько времени занимает подобный проект.

Я был знаком с несколькими инсайдерами из правительства Гонконга по предыдущей работе в этом регионе, которых я видел, работая в MTR над XRL. Через служебную хронику я узнал, что высокопоставленные чиновники втихую и внутри организации подвергли сомнению якорь XRL и предложили скорректировать его в сторону увеличения. В больших организациях почти всегда есть кто-то с чувством реализма. Но это были одинокие голоса. Другие были настроены оптимистично и были заинтересованы в сохранении низких оценок, поэтому реализм воспринимался как пессимизм и игнорировался. Такое поведение столь же распространено, как и плохое закрепление, и усиливает его.

Правда в том, что менеджеры и работники XRL не могли уложиться в отведенный им график, как бы усердно они ни трудились. Да и вряд ли кто смог бы. Сначала они были уверены, отстанут. Когда это произошло, MTR отреагировала так же, как и Роберт Каро, – обвинила работу, а не прогноз, и потребовала улучшений и смягчения последствий, которые менеджеры и рабочие также не смогли обеспечить. Были выдвинуты новые требования, но безрезультатно. Проект отставал все больше и больше. Затем наступил крах.

Ошибка, которую допустили планировщики, настолько же элементарна, насколько и распространена: когда мы сталкиваемся с задержками и превышением расходов, мы, естественно, начинаем искать то, что замедляет проект и увеличивает затраты. Но эти задержки и перерасходы измеряются по контрольным показателям. Являются ли эти показатели разумными? По логике вещей, это должен быть первый вопрос, который задается, но он редко возникает. Когда мы формулируем проблему как превышение сроков и денег, нам может и в голову не прийти, что реальный источник проблемы – вовсе не превышение, а недооценка. Этот проект был обречен из-за большой недооценки. А недооценка была вызвана плохим якорем.

Чтобы составить успешную смету проекта, необходимо правильно выбрать якорь.

«ОДИН ИЗ ТЕХ»

В 2003 году мне позвонили из правительства Великобритании. У Гордона Брауна, который в то время был министром финансов и отвечал за государственный бюджет, а позже стал премьер-министром, возникла проблема с крупными проектами. Они так часто срывались по срокам и стоимости, что правительство потеряло доверие к собственным прогнозам. А поскольку крупные проекты составляли большую часть британского бюджета, правительство разуверилось в своих собственных показателях. К тому времени поставить диагноз – когнитивные предубеждения плюс стратегическое искажение информации равняется беде – было относительно просто. Найти лекарство было сложнее.

Я начал с непонятной фразы, найденной в статье, которую Дэниел Канеман и Амос Тверски опубликовали в 1979 году – не в знаменитойстатье 1979 года о "теории перспектив", которая принесла Канеману Нобелевскую премию по экономическим наукам в 2002 году, а в другой работе, которую плодовитый дуэт опубликовал в том же году. Это словосочетание – "референтный класс".

Чтобы понять, что такое референтный класс, следует помнить, что существует два принципиально разных способа взглянуть на проект. Первый заключается в том, чтобы рассматривать его как свое собственное особое начинание. Все проекты в той или иной степени особенные. Даже если проект не является чем-то дико креативным, как создание фильма Pixar, полет на Марс или борьба с пандемией, даже если он такой обыденный, как ремонт пригородного дома, или такой обычный, как строительство небольшого моста, разработка программного обеспечения или проведение конференции, по крайней мере, некоторые аспекты проекта будут уникальными. Возможно, речь идет о людях, которые будут выполнять работу, или о том, как они будут ее выполнять. Или местоположение. Или текущие экономические обстоятельства. Или уникальная комбинация этих факторов. Всегда будет что-то, что отличает этот проект от всех остальных.

Людям несложно это понять. На самом деле, по моему опыту и в соответствии с результатами исследований в области поведенческих наук, люди не только склонны естественным образом смотреть на свои проекты таким образом, но и преувеличивать то, насколько необычным является их конкретный проект. Это и есть "предубеждение уникальности", с которым мы столкнулись в предыдущей главе. Оно есть у каждого из нас. Из-за этого мы любим своих детей. Но в некоторых обстоятельствах оно досадно, потому что мешает нам увидеть наш проект с другой стороны.

Культурный антрополог Маргарет Мид якобы говорила своим студентам: "Вы абсолютно уникальны, как и все остальные". Проекты похожи на это. Что бы ни отличало проект от других, он имеет общие черты с проектами своего класса. Оперный театр может быть единственным в своем роде благодаря своему дизайну и расположению, но у него все равно много общего с другими оперными театрами, и мы можем многое узнать о том, как построить конкретный оперный театр, рассматривая оперные театры в целом и считая наш оперный театр "одним из тех". Категория оперных театров – это референтный класс.

Канеман и Тверски назвали эти две точки зрения "внутренним взглядом" (взгляд на отдельный проект в его единственности) и "внешним взглядом" (взгляд на проект как на часть класса проектов, как на "один из тех"). Оба варианта ценны. Но они очень разные. Хотя опасность того, что прогнозист проигнорирует внутренний взгляд, невелика, упускать из виду внешний взгляд – обычное дело. Это фатальная ошибка.

Чтобы составить достоверный прогноз, вам нужен взгляд со стороны.

ВЗГЛЯД СО СТОРОНЫ

Рассмотрим сценарий, который настолько же распространен, насколько и прост: Вы подумываете о ремонте кухни, даже прочитав о кошмаре Дэвида и Деборы в главе 3, и хотите оценить его стоимость. Это работа в стиле «сделай сам», поэтому вам не нужно учитывать трудозатраты. Как вы составите прогноз?

Если вы похожи на всех остальных, включая многих подрядчиков, вы начинаете с тщательных измерений. Какова площадь пола? Стены? Потолки? Какого размера шкафы и столешницы вы хотите? Затем вы определяете тип напольного покрытия, стен, потолка, шкафов, ящиков, столешниц, раковин, смесителей, холодильника, духовки, светильников и так далее. Вы выясняете, за сколько продаются эти вещи, затем, используя измерения и стоимость единицы товара, рассчитываете, сколько вы должны потратить на каждый предмет. Сложите все это, и вы получите смету расходов, просто и легко. А благодаря тому, что вы тщательно измерили и посчитали все до мельчайших деталей и получили правильные цены, она должна быть еще и надежной. Или вы так считаете.

Вы начинаете проект с демонтажа существующего напольного покрытия. И обнаруживаете плесень в досках пола.

Затем вы сдираете гипсокартон. И обнаруживаете старую проводку, которая нарушает действующие строительные нормы.

Позже вам доставят ваши дорогие гранитные столешницы. Вы поскальзываетесь, неся плиту, и ломаете ее надвое.

Вот так просто ваша смета сгорает в огне. Вы на пути к серьезному превышению расходов.

Может быть, вы думаете, что я неразумно отношусь к этой иллюстрации. В конце концов, каждый из неприятных сюрпризов, которые я представил, маловероятен. Это правда. Но даже в таком простом проекте, как ремонт кухни, количество возможных сюрпризов, каждый из которых маловероятен, велико. Множество малых вероятностей, сложенных вместе, равны большой вероятности того, что хотя бы некоторые из этих неприятных сюрпризов действительно произойдут. Ваш прогноз этого не учитывает. Это значит, что ваш прогноз, который казался вполне разумным и надежным, на самом деле был крайне нереалистичным сценарием "все пойдет по плану", подобно лучшим сценариям, которые я описал в главе 2. А дела почти никогда не идут по плану. В больших проектах они даже не приближаются к этому.

Как и большинство людей, вы можете подумать, что решение проблемы заключается в том, чтобы более тщательно подойти к ремонту кухни, выявить все моменты, которые могут пойти не так, и включить их в свой прогноз. Это не так. Выявление причин, по которым все может пойти не так, важно, поскольку позволяет снизить или устранить риски или смягчить их, о чем я расскажу ниже. Но это не даст вам желаемого прогноза, по той простой причине, что сколько бы рисков вы ни выявили, всегда есть еще много рисков, которые вы не можете выявить. Это "неизвестные не известные", если воспользоваться термином Дональда Рамсфелда, в то время министра обороны США.

Но есть способ обойти их. Вам просто нужно начать с другой точки зрения: Рассматривайте свой проект как один из класса аналогичных проектов, уже выполненных, как "один из тех". Используйте данные из этого класса – о стоимости, времени, выгодах или о чем-либо еще, что вы хотите спрогнозировать, – в качестве якоря. Затем, при необходимости, скорректируйте показатели в большую или меньшую сторону, чтобы отразить, чем ваш конкретный проект отличается от среднего в классе. Вот и все. Это не может быть проще.

Ремонт кухни? Класс, к которому она относится, – "ремонт кухни". Получите среднюю фактическую стоимость ремонта кухни. Это ваш ориентир. Если есть веские причины считать, что ваш конкретный проект будет выше или ниже средней стоимости – например, если вы будете использовать элитные столешницы и светильники, которые стоят в три раза больше, чем стандартные предметы, – внесите соответствующие поправки. Таким образом, у вас есть прогноз.

Я знаю по опыту, что люди иногда испытывают трудности не потому, что это сложно, а потому, что это просто. Слишком просто. В конце концов, их проект особенный, или они так думают, а этот процесс не подчеркивает этого, поэтому они усложняют его. Они думают, что если они делают ремонт кухни, то не должны говорить, что "один из этих" – это "класс ремонтов кухни". Это слишком просто. Вместо этого они пытаются создать сложное определение класса, которое, как им кажется, будет точно соответствовать их конкретному проекту. Вместо того чтобы рассматривать класс как "ремонт кухни", они называют его "ремонт кухни с гранитной столешницей и немецкой техникой в многоэтажных кондоминиумах, расположенных в моем районе". Это ошибка. Она игнорирует множество полезной информации. И это значительно усложняет сбор необходимых данных, о чем я расскажу ниже.

То же самое может произойти и с корректировками. Их следует делать только в том случае, если есть четкие и убедительные причины считать, что ваш проект будет значительно выше или ниже среднего. Но чем больше вы делаете поправок, тем больше ваш проект отличается от среднего. А ваш проект – особенный! Поэтому кажется правильным корректировать, корректировать и еще раз корректировать, даже если эти корректировки основаны не более чем на смутных ощущениях. Это тоже ошибка.

Это все предрассудки об уникальности, которые хотят снова внедриться в ваши решения, когда вы пытаетесь их устранить. Не слушайте его. Упростите процесс: Дайте широкое определение классу. Делайте ставку на инклюзивность. И корректируйте среднее значение только тогда, когда для этого есть веские причины, то есть существуют данные, которые подтверждают необходимость корректировки. Если сомневаетесь, пропустите корректировку вообще. Среднее по классу – это якорь, а якорь – это ваш прогноз. Да, это очень просто. Но простота – это хорошо; она не допускает погрешностей.

Я назвал этот процесс "прогнозированием эталонного класса" (RCF). После того как я разработал его для Гордона Брауна, британское правительство использовало его для прогнозирования сроков и стоимости крупных проектов и было настолько удовлетворено результатами, что сделало этот процесс обязательным. Дания сделала то же самое. RCF также используется в государственном и частном секторах в США, Китае, Австралии, Южной Африке, Ирландии, Швейцарии и Нидерландах. Весь этот опыт позволил провести тщательное тестирование, и целый ряд независимых исследований подтвердил, что "RCF действительно работает лучше всех", по словам одного из них.

Он показывает наилучшие результаты с большим отрывом. Разрыв между обычным прогнозом и прогнозом с использованием RCF зависит от типа проекта, но более чем для половины проектов, по которым у нас есть данные, RCF лучше на 30 или более процентных пунктов. Это в среднем. Увеличение точности на 50 процентов – обычное явление. Улучшения более чем на 100 процентов – не редкость. Что особенно приятно, учитывая интеллектуальные корни метода, Дэниел Канеман в книге "Мышление, быстрота и медлительность" написал, что использование прогнозирования на основе эталонных классов – это "единственный наиболее важный совет относительно того, как повысить точность прогнозирования с помощью усовершенствованных методов".

ПОЧЕМУ ЭТО РАБОТАЕТ?

В основе прогнозирования эталонного класса лежит процесс привязки и корректировки, аналогичный тому, что делали Роберт Каро и MTR, но с использованием правильного якоря.

То, что делает эталонный класс правильным якорем, – это то, что я подчеркивал в предыдущей главе: релевантный реальный опыт. Один человек сделал ремонт кухни, используя базовые светильники и бытовую технику; без сюрпризов и с гладкой доставкой, он обошелся в 20 000 долларов и занял две недели. Другой сделал гранитную столешницу и много нержавеющей стали , а затем обнаружил, что проводка в доме не соответствует нормам; в итоге проект обошелся в 40 000 долларов, а благодаря электрику, который был перегружен работой, на его завершение ушло два месяца. Соберите множество подобных цифр, и вы обнаружите, что средний ремонт кухни обошелся в 30 000 долларов и занял четыре недели. Это реальные результаты, основанные на опыте, а не оценки, поэтому они не искажены психологией и стратегическими искажениями. Используйте их для обоснования своего прогноза, и вы создадите оценку, основанную на реальности и не искаженную поведенческими предубеждениями, что делает ее более точной.

Это также объясняет, почему корректировку следует использовать осторожно и экономно, если вообще использовать. Это возможность для возвращения предвзятости. Переборщите с этим, и ценность вашего непредвзятого якоря может быть утрачена.

RCF также позволяет справиться с кажущейся неразрешимой проблемой неизвестных Дональда Рамсфельда. Большинство людей считают, что неизвестные неизвестные нельзя прогнозировать, и это звучит разумно. Но данные по проектам в эталонном классе отражают все, что произошло с этими проектами, включая любые неизвестные сюрпризы. Мы можем не знать точно, что это были за события. Мы можем не знать, насколько масштабными или разрушительными они были. Но нам и не нужно знать ничего из этого. Все, что нам нужно знать, – это то, что цифры для эталонного класса отражают, насколько распространены и насколько велики были неизвестные неожиданности для этих проектов, а значит, и ваш прогноз будет отражать эти факты.

Помните ремонт Дэвида и Деборы в районе Коббл-Хилл в Бруклине? Все пошло кувырком, когда подрядчик разобрал пол на кухне и обнаружил некачественную работу, выполненную еще в 1840-х годах. Пришлось вырывать весь пол и устанавливать опоры в подвале. Это была неизвестность, которую трудно было бы заметить до начала работ. Но если бы время и стоимость проекта были спрогнозированы с использованием реконструкции старых нью-йоркских домов в качестве эталонного класса, частота и серьезность таких неприятных сюрпризов были бы закодированы в данных. В результате в расчетной стоимости и времени были бы учтены неизвестные, которые невозможно предсказать.

Таким образом, прогнозирование по эталонным классам лучше справляется с предубеждениями. Оно лучше в отношении неизвестных. Оно простое и легко выполнимое. И он доказал свою эффективность в обеспечении более точных прогнозов. Я счастлив, что его взяли на вооружение различные организации по всему миру – гораздо больше, чем я думал, когда впервые разрабатывал метод для Гордона Брауна, – но я бы не стал винить тех, кто задается вопросом, почему, учитывая все его достоинства, он не используется еще больше, чем сейчас, повсеместно.

На это есть три причины. Первая заключается в том, что для многих людей и организаций тот факт, что RCF устраняет предубеждения, является ошибкой, а не особенностью. Как я уже говорил в главе 2, некачественное прогнозирование – это хлеб с маслом для бесчисленных корпораций. Они не хотят, чтобы люди, которые утверждают проекты и оплачивают счета, имели более точное представление о том, сколько будут стоить проекты и сколько времени они займут. Они будут придерживаться статус-кво, по крайней мере до тех пор, пока их не заставят измениться – например, возложив на них юридическую ответственность за вопиюще необъективные прогнозы, что происходит все чаще.

Вторая проблема, которую необходимо преодолеть, – это сила предубеждения уникальности. Канеман пишет о том, как он вместе с коллегами взялся за создание учебника. Все согласились, что на это уйдет примерно два года. Но когда Канеман спросил единственного члена группы, имевшего значительный опыт в создании учебников, сколько времени это обычно занимает, тот ответил, что не может припомнить ни одного проекта, который занял бы меньше семи лет. Хуже того, по его словам, около 40 процентов таких проектов никогда не завершаются. Канеман и его коллеги на мгновение опешили, но затем продолжили работу, как будто и не слышали этих нежелательных фактов, потому что их проект казался другим. Так всегда бывает. "В этот раз все по-другому" – таков девиз предубеждения уникальности. В итоге учебник был закончен спустя восемь лет. Если величайший из ныне живущих исследователей когнитивных предубеждений может быть обманут предубеждением уникальности,, то неудивительно, что остальные из нас тоже уязвимы или что для того, чтобы избежать этой ловушки, требуется осознание и постоянные умственные усилия.

Третья причина, по которой RCF все еще не так широко используется, как следовало бы, самая простая. Это данные. Вычислить среднее значение легко, но только когда у вас в руках есть цифры. Это и есть самая сложная часть.

НАЙДИТЕ ДАННЫЕ

В вышеупомянутом примере с ремонтом кухни я считал само собой разумеющимся, что у вас есть данные о ремонте кухни, которые позволят вам рассчитать среднюю стоимость. Но, скорее всего, у вас их нет. И вам будет трудно их найти. Я знаю это по собственному опыту, потому что искал достоверные данные о ремонте кухни, не смог их найти, а экономист, изучающий экономику ремонта жилья, сказал, что, насколько ему известно, они не были собраны. Правда, если вы наберете в поисковике "средняя стоимость ремонта кухни", то найдете компании, предлагающие различные цифры, как правило, в широком диапазоне. Но откуда взялись эти цифры? Основаны ли они на множестве реальных результатов или это просто рекламный ход? Вы не можете этого знать. А вы должны знать, если хотите получить достоверный прогноз.

Это распространенная проблема. Старые данные по проекту редко рассматриваются как ценный ресурс и собираются. Отчасти это происходит потому, что планировщики и менеджеры проектов ориентированы на будущее, а не на прошлое. Как только проект завершен, их внимание сосредоточено на следующем новом проекте, и никто не думает о том, чтобы оглянуться назад и собрать данные по старому проекту. Но дело еще и в том, что те, кто видит ценность в данных, часто заинтересованы в том, чтобы держать их в секрете. Например, многие ли крупные строительные компании хотят, чтобы домовладельцы имели достоверные данные о стоимости ремонта дома? Это объясняет, почему на создание моей базы данных по крупным проектам, охватывающей множество различных типов проектов, ушли десятилетия, и она является единственной в своем роде в мире.

Но эти препятствия не являются непреодолимыми. Правительства и корпорации могут пересмотреть свои старые проекты и создать собственные базы данных. Более того, я помог нескольким из них сделать это. Это могут сделать и малые предприятия, и торговые ассоциации, если им удастся убедить своих членов принять в них участие. Профессионалы с большим опытом работы, естественно, учатся на опыте прошлых проектов – подрядчик, сделавший десятки ремонтов кухонь, хорошо представляет себе, сколько в среднем стоит ремонт кухни, – но они могут уточнить и улучшить свое понимание, просто собрав цифры из своих старых проектов и добавляя их каждый раз, когда проект завершается.

Что касается тех, кто не имеет доступа к такой базе данных, как моя, или не может создать свою собственную, то прогнозирование по эталонным классам все равно полезно; просто нужно использовать грубый и готовый подход к нему.

Вспомните молодого Роберта Каро, задумавшего написать свою первую книгу. Он мог бы легко использовать RCF, чтобы предсказать, сколько времени займет его проект: Составить список книг, которые, по его мнению, в целом похожи на ту, что он планирует написать, позвонить их авторам и спросить, сколько времени у них ушло на написание этих книг. Если он получит двадцать ответов, он сложит их, разделит на двадцать и получит свой якорь. Даже опираясь на выборку из двадцати человек, он обнаружит, что в это число вложена тонна реального опыта. Затем он спросит себя, есть ли веские причины, по которым он должен ожидать, что будет намного быстрее или медленнее, чем в среднем. Если да, то он может внести соответствующие коррективы. Если нет, то у него есть своя оценка. Она не будет идеальной, но она будет намного лучше, чем реальная оценка Каро, потому что она будет привязана к прошлым проектам, таким как тот, который он действительно делал – писал книгу, а не то, что он делал раньше – писал набор длинных газетных статей.

На самом деле Каро сделал нечто подобное позже, случайно встретившись с коллегами-авторами в писательском зале Нью-Йоркской публичной библиотеки и с облегчением узнав, что каждый из них потратил на написание своих книг по семь и более лет. Но это случилось уже после того, как он начал свой проект – после того, как он поставил свою семью на грань финансового краха и провел годы, терзая себя тем, что не смог закончить книгу за год, как планировал.

То же самое касается и ремонта кухни. Поищите среди знакомых тех, кто делал ремонт кухни, скажем, за последние пять-десять лет. Спросите друзей, родственников, коллег по работе. Ремонт кухни – дело обычное, так что, допустим, у вас наберется пятнадцать таких проектов. Узнайте общую стоимость каждого, сложите их и разделите на пятнадцать. Это и есть ваш якорь.

Еще проще и еще точнее – получить процентное превышение затрат на каждый ремонт и вычислить их среднее значение. Проценты легче запомнить, и они лучше сравниваются, чем общие суммы. Затем вы можете взять смету, составленную обычным способом – путем тщательного измерения вашего конкретного проекта, – и увеличить ее на этот процент. Таким образом, вы объедините ценность внутреннего взгляда (детализация) с ценностью внешнего взгляда (точность), в чем и заключается вся игра.

Конечно, когда речь идет о взгляде со стороны, лучше больше, поэтому данные из тридцати проектов превосходят данные из пятнадцати, а данные из ста превосходят данные из тридцати. Но важно понимать, что RCF может принести много пользы, даже если данных гораздо меньше, чем нам нужно. Если приложить немного логики, воображения и понять, почему RCF работает, можно извлечь из него хотя бы какую-то пользу, даже если у вас мало данных.

Даже данные только одного завершенного проекта представляют ценность. Конечно, было бы неправильно называть это "эталонным классом". Но это опыт реального мира. Назовите его "точкой отсчета". Затем сравните его с планируемым проектом и спросите: "Наш проект, вероятно, будет работать лучше или хуже, чем эта точка отсчета?" По своему опыту я знаю, что такое обсуждение может быть удивительно полезным.