Левое полушарие – правильные решения. Мыслить и действовать: как интуиция поддерживает логику Розенцвейг Фил

Обычно в сложные моменты менеджеры почти всегда знают, в каком направлении двигаться, но начинают действовать слишком поздно и делают слишком мало. Учитывайте эту тенденцию: действуйте быстрее и интенсивнее. И велика вероятность, что ваша стратегия окажется почти правильной.

Энди Гроув. Выживают только параноики,[72] 1995

Соедините возможность контроля с необходимостью превзойти конкурентов, и что получится? Теперь вы не просто можете – вам зачастую необходимо влиять на результаты.

Давайте рассмотрим яркий пример из мира профессионального велоспорта. Гонка Тур де Франс ежегодно проводится с 1903 года, за исключением нескольких перерывов во время войны. Это изматывающее трехнедельное соревнование проходит в 21 этап, частично – длинные равнинные пробеги по дорогам, петляющим между полями и деревнями, частично – в Альпах и Пиренеях, где велосипедистам приходится подниматься по крутым горам. Здесь скорость – вопрос хорошей техники, выносливости и позитивного мышления. Что касается производительности, то она не только относительна (велосипедист с минимальным временем завоевывает звание чемпиона и получает желтую майку лидера), но и напрямую связана с вознаграждением, которое сильно перекошено: огромный приз и высокий престиж для победителя и его команды, и меньшие награды для других (присуждаются и другие призы: лучшему спринтеру, лучшему горному гонщику, а также членам победившей команды). Каждый этап имеет четко определенную конечную точку, кульминация наступает в последнее воскресенье, во время заключительного спринта на Елисейских Полях в Париже.

Естественно, что велосипедисты делают все возможное для улучшения своей производительности. Они находятся под постоянным давлением: им приходится следить за новинками снаряжения, новыми методами тренировок, питания и т. д. Не удивительно, что они испытывают соблазн найти не вполне этичные способы пройти дистанцию быстрее.

Использование запрещенных наркотиков началось уже в 1960–1970-х годах, в моду вошли амфетамины и другие стимуляторы. Но в 1990-х, когда появился эритропоэтин, в спорте известный как ЭПО, ситуация резко изменилась. ЭПО стимулирует выработку эритроцитов, что играет решающую роль при необходимости доставить кислород мышцам во время продолжительной и трудной гонки, и может значительно улучшить результат. По оценке американского велосипедиста Тайлера Хэмилтона, применение ЭПО улучшает результат приблизительно на 5 %. Кажется, не так много, но на гонках самого высокого уровня, где каждый велосипедист хорошо подготовлен, талантлив и делает все возможное, чтобы победить, 5 % – значительное преимущество, разница между победителем и тем, кто застрял в середине группы.[73]

В середине 1990-х, когда ЭПО начал применяться в велогонках, журналисты заметили, что образовались две группы велосипедистов: те, кто продолжает проходить дистанцию за стандартное время, и небольшое, но растущее число тех, кто заметно быстрее. Создавалось впечатление, что их ноги и легкие имеют дополнительный запас энергии. Группы показывали разную скорость. Остин Мерфи из журнала Sports Illustrated писал: «Неумеренное употребление ЭПО превратило средние таланты в суперменов. У команд, использовавших только собственные силы, не осталось никаких шансов».[74] Неудивительно, что многие профессиональные велосипедисты прибегали к допингу. Разница в результатах была так очевидна, что многие из тех, кто не желал его использовать, позже ушли из спорта.

В 1999–2005 годах, когда Лэнс Армстронг выигрывал Тур де Франс беспрецедентные семь лет подряд, ходили упорные слухи, что он применяет допинг. Все подозревали, но ничего не было доказано. К 2008 году благодаря постоянным исследованиям доказательства начали появляться. Одного из лучших американских велосипедистов, признавшегося в нарушении правил, Кейла Леогранда, спросили, не считает ли он, что Армстронг использует допинг. Леогранд нисколько в этом не сомневался: «Он участвует в этих варварских велогонках в Европе. Если бы вы были велосипедистом этого уровня, что бы вы сделали?»[75]

Наконец, в 2013 году Армстронг признался, что использовал допинг, – все возможные варианты. ЭПО? «Да». Кровяной допинг? «Да». Тестостерон? «Да». Отвечая на вопрос, мог ли он выиграть Тур де Франс, не прибегая к этим мерам, Армстронг сказал: «Нет». Если бы он не использовал все имеющиеся средства, то при такой конкуренции у него не было бы возможности выиграть гонку. Печально, но Армстронг, вероятно, прав, хотя допинг обострил проблему и лишил других велосипедистов возможности ездить честно.[76]

Конечно, вышесказанное не оправдывает нелегальное использование наркотиков. Многие велосипедисты отказались от допинга, и в результате пострадали их карьеры. Мы должны осудить велосипедистов, употреблявших наркотики, и чиновников, не спешивших настаивать на жестком контроле. В этом смысле обнадеживающий шаг вперед – появление биологического паспорта, в котором зафиксированы исходные показатели каждого спортсмена, что позволяет легко выявить отклонение ключевых маркеров.

Но я привел этот пример для того, чтобы показать другое: даже небольшое повышение абсолютной производительности может привести к значительным отличиям в относительной производительности, а именно к победе или поражению.

Абсолютное улучшение и относительный успех

Чтобы проиллюстрировать, как повышение производительности (абсолютное) может повлиять на успех (относительный), давайте вернемся к примеру из главы 2: в нем игроков просили забить мяч в лунку (опустим проектор и круги, создававшие иллюзию увеличения и уменьшения лунки).

Давайте предположим, что группа начинающих игроков в гольф при ударе с двухметрового расстояния имеет 30-процентный шанс попадания. Если мы попросим каждого из них сделать по 10 ударов (и предположим, что каждый удар независимый, то есть один удар не улучшает качество других), то получим распределение, представленное на рис. 4.1. Очень небольшое количество игроков (2,8 %) промахнется все десять раз, 12 % попадет в одну лунку, 23,3 % в две и 26 % (самый распространенный результат) в три. От этой точки кривая распределения начинает снижаться: в четыре лунки попадет 20 % игроков, 10,3 % попадет в пять и 3,7 % в шесть лунок. В семь лунок из десяти попадет менее 1 %, и хотя дальнейшее улучшение возможно, оно все менее и менее вероятно.

Рис. 4.1. Группа новичков, 30-процентный уровень попаданий

Теперь предположим, что мы собрали другую группу и провели для нее занятия. Мы обучили участников делать плавный удар с хорошим завершением. Мы научили их сосредоточивать ум и использовать преимущества позитивного мышления. Давайте предположим, что члены обученной группы попадают в 40 % случаев – значительное улучшение по сравнению с 30 % у новичков, но все еще далекое от 54,8 % – у профессиональных гольфистов, упомянутых в главе 2. Если все члены группы сделают по 10 ударов, то получится распределение как на рис. 4.2. Теперь почти никто не промажет все десять раз: 4 % попадут только в одну лунку, 12,1 % в две, 21,5 % в три, 25,1 % в четыре и т. д.

Если мы наложим результат новичков на результат обученных гольфистов, как это показано на рис. 4.3, то увидим, что они не сильно различаются.

В любых соревнованиях некоторые новички сыграют лучше, чем обученные профессионалы.

А теперь вопрос: если мы проведем соревнование между новичками и обученными гольфистами (скажем, по 30 человек в обеих группах) и каждый сделает по 20 ударов, то каковы шансы у одного из членов первой и у одного из членов второй группы занять первое место? Конечно, более вероятно, что победит обученный гольфист, но насколько? Есть ли шанс, что победителем станет новичок, или это маловероятно?

Чтобы выяснить это, я использовал моделирование Монте-Карло, метод, разработанный в 1940 году, когда ученым из Манхэттенского проекта понадобилось предсказать исход цепных ядерных реакций. Физика цепных реакций настолько сложна, что точный расчет в этом случае был невозможен. Легче было рассчитать, что произойдет в целом ряде испытаний, а затем, объединив результаты, получить представление о распределении возможных исходов. Ученые Джон фон Нейман и Станислас Улам назвали свой метод в честь Монте-Карло – казино в Монако с его знаменитой рулеткой. При любом однократном вращении колеса рулетки шар попадает только на один слот, из чего мы получим мало информации. Но поверните колесо рулетки тысячу раз, и получите представление о том, что может случиться.[77]

Рис. 4.2. Группа обученных: 40-процентный уровень попаданий

Рис. 4.3. Объединение групп начинающих (30 %) и обученных (40 %)

Изучая влияние изменения абсолютной производительности на относительную, я провел имитационные эксперименты по методу Монте-Карло, чтобы иметь результаты тысячи соревнований, где 30 новичков и 30 обученных гольфистов делают по 20 ударов. Результаты показали: 86,5 % времени, в 865 из 1000 испытаний победителями стали члены обученной группы. 9,1 % времени сохранялось преимущество группы обученных, и только 4,4 % времени, всего 44 раза из 1000 испытаний, самый высокий результат был получен в группе начинающих. Абсолютное преимущество группы обученных, 40-процентное попадание по сравнению с 30-процентным, обеспечивало своим членам почти непреодолимое относительное преимущество. Лучшие начинающие побеждали всех 30 обученных игроков реже одного раза из 20.

А что, если бы выигрыш от обучения был бы намного меньше – например, меткость повысилась бы от 30 до всего лишь 33 %? Если обученная группа будет иметь распределение, как на рис. 4.4, то перекрытие с группой начинающих станет значительно больше, как показано на рис. 4.5. Вероятность того, что новичок сможет выиграть, должна повыситься, и мы действительно это наблюдаем. Тем не менее метод Монте-Карло показал: в соревновании, где 30 членов каждой группы сделают по 20 ударов, член группы начинающих закончит победителем в 19,9 % случаев (в 199 из 1000 испытаний). Член группы обученных победит в 55,5 % случаев (555 из 1000), и в 24,6 % счет будет равным. Даже относительно небольшое улучшение, с 30 до 33 %, обеспечивает группе обученных более чем двукратное преимущество.

Рис. 4.4. Группа обученных: 33 % попаданий

Рис. 4.5. Объединение группы начинающих (30 %) и группы обученных (33 %)

Урок ясен: в условиях конкурентной борьбы даже умеренное повышение абсолютной производительности может оказать огромное влияние на относительную производительность. И наоборот, неспособность использовать все возможные преимущества для повышения абсолютной производительности оказывает сокрушительное действие на вероятность выигрыша. В этих условиях насущная необходимость – поиск способа повысить эффективность.[78]

Повышение производительности в мире бизнеса

Пример с ЭПО в случае с велосипедистами и моделирование Монте-Карло приводят к одному и тому же выводу: даже незначительное повышение абсолютной производительности может оказать непропорционально большое влияние на относительные показатели. Тем не менее необходимо проявить осторожность и не делать слишком масштабных обобщений. Конечно, «варварское» давление, как в велосипедных соревнованиях, встречается редко, и хотя моделирование турнира показательно, оно остается моделированием. Так что вопрос о том, обнаружим ли мы аналогичное влияние скромного абсолютного прироста в реальной жизни, по-прежнему открыт.

Для сравнения давайте рассмотрим мир бизнеса. Конечно, он очень отличается от велогонки или соревнований. В бизнесе распределение выплат редко бывает явным, с фиксированными призами за первое, второе и третье места. Когда ставится вопрос, что компания должна быть в числе лидеров, или она погибнет, обычно не определена конечная точка. Нет и ничего подобного ЭПО, мощного препарата, при прочих равных условиях повышающего производительность на 5 %. Компании не могут принять таблетку, чтобы стать на 5 % эффективнее или ввести на 5 % больше новаций.

Однако, несмотря на все различия, конкурентная динамика в бизнесе похожа на описанную. Хотя здесь может не быть четко определенной структуры выплат, но они зачастую имеют значительный перекос с большими различиями между более эффективными и менее эффективными исполнителями. Может не быть четко определенной конечной точки, что не обязательно станет источником комфорта, потому что постоянно существует угроза ликвидации. Кроме того, в отличие от спорта, где правила всем известны и все видят турнирную таблицу, конкуренция в бизнесе имеет много источников неопределенности. Технологии могут резко измениться, в любой момент в борьбу включаются новые конкуренты, потребительские предпочтения могут измениться за неделю, а соперники – объединиться или заключить союз. Во всяком случае, конкуренция в бизнесе более динамична и менее либеральна, чем в спорте. Неудивительно, что люди испытывают непрекращающееся давление, заставляющее искать способы сделать лучше, будь то использование передовых технологий, новые продукты или просто лучшее исполнение. Компании могут надеяться держать позиции впереди конкурентов, только используя все благоприятные возможности и находя нестандартные пути. Майкл Рейнор из Deloitte Consulting назвал это «стратегиями парадокса»: наибольшие шансы на успех в то же время несут в себе самую высокую вероятность провала. «По крайней мере поведенчески, – замечает Рейнор, – противоположность успеха – не провал, а посредственность… Тот, кто рискует, побеждает… или проигрывает».[79] Смелых действий может быть недостаточно, чтобы гарантировать успех, но когда производительность относительна, а выплаты значительно перекошены, то можно с уверенностью утверждать: безопасная игра почти наверняка приведет к провалу. Вас обязательно обгонят соперники, которые станут рисковать, чтобы вырваться вперед.

Важность активных действий – в бизнесе побеждает тот, кто рискует, – не новая идея. Уже в 1982 году первым принципом успеха в книге Тома Питерса и Роберта Уотермана «В поисках совершенства»[80] была провозглашена «предпочтительность действия» – хоть какое-то действие вместо того, чтобы пропускать вопрос через многие циклы анализов и отчетов комиссий.[81] Одно из правил стимулирования инноваций Стэнфордского профессора Роберта Саттона звучит так: «награждайте за успехи и неудачи и наказывайте за бездействие».[82] Бездействие – больший грех, чем действие и неудача, потому что действие приносит по крайней мере возможность успеха, а бездействие не приносит ничего. Ричард Брэнсон, основатель корпорации Virgin, назвал одну из своих книг «К черту все! Берись и делай!» («Screw It, Let’s Do») – провокационное название, которое, конечно, не передает железное правило, но важную идею – все-таки да. В условиях жесткой конкуренции в тех отраслях, где работал Брэнсон (розничная торговля и авиакомпании), готовность принять решительные меры необходима. Топтание на месте неизбежно вело к неудаче. Хайке Брух и Сумантра Гошал в книге «A Bias for Action» («Предпочтение действовать») сделали еще шаг вперед: «В то время как эксперименты и гибкость имеют важное значение для компаний, по нашим наблюдениям, важную роль играет совершенно противоположное, а именно: решительность, настойчивость и упорные действия, направленные на достижение цели, несмотря ни на что».[83] Почему «несмотря ни на что»? Потому что в конкурентной борьбе с перекосом выплат могут выиграть только те, кто готов бросить вызов судьбе.

Примечательно, как Питерс, Уотерман, Бруха и Гошал используют слово предубеждение. Исследователи решений предостерегают от предубеждений. Тогда почему здесь говорится о предубеждении в благожелательном ключе?

Вернемся к слову. Ученые, проводящие исследования решений, часто бывают обеспокоены когнитивными искажениями, ментальными короткими путями, иногда приводящими к неправильным суждениям. Когнитивные искажения происходят неосознанно. Мы можем их осознать и попытаться скорректировать (хотя это очень трудно). Однако в повседневной речи предубеждение – не только подсознательная познавательная ошибка. В целом оно больше относится к предпочтению или предрасположенности и даже может быть намеренным. Вы могли бы, скажем, голосовать за определенных кандидатов, исходя из идеи, что у них есть ценный опыт, который необходимо сохранить (или, может быть, ваше предубеждение направлено в противоположную сторону – выбросить негодяев вон). Возможно, в самолете вы предпочитаете места у прохода, потому что во время полета вам часто хочется встать и походить. Такие предубеждения отражают стойкие предпочтения или склонности. Это эмпирические правила, запрограммированные ответы, позволяющие действовать быстро и эффективно, без постоянного тщательного обдумывания. Если вы предпочитаете выбирать место у прохода, можно сказать, что у вас есть предрассудок, хотя эта склонность ни осознанна, ни опасна.

В стратегическом управлении предубеждение такого рода означает, что некто предпочитает действие бездействию. Предпочтение рождается из понимания, что, когда производительность относительна и выплаты сильно перекошены, выиграют только те, кто берет на себя непомерные риски. Команда из Университета Альберты предпочла рискнуть, когда, по признанию студентов, выбрала «агрессивную и временами чрезвычайно рискованную стратегию». Ребята не ошиблись. Их склонность идти на риск отражала тонкое понимание конкурентной среды.

Почему лучше сделать

В главе 2 мы видели, что люди, вопреки распространенному мнению, не страдают от всепроникающей иллюзии контроля, и более серьезная ошибка – непонимание того, каким контролем мы располагаем (ошибка II). Из главы 3 мы выяснили, что, когда речь идет о понимании производительности, более серьезная ошибка – непонимание степени перекоса выплат (ошибка II).

Объедините их, и мы не только сможем предпринять действия и улучшить исход, но, учитывая характер конкурентных сил и совершая ошибку в пользу действия, получим значительно лучший результат. Вот что имел в виду председатель Intel Энди Гроув, назвав свою книгу «Выживают только параноики». Гроув не говорит, что все параноики точно выживут. Он не утверждает, что паранойя стабильно приводит к выживанию. Он просто указал: в условиях жестокой конкуренции в полупроводниковой промышленности, которую он знал лучше всего, могут выжить и встретить следующий день только компании, заставляющие себя быть лучшими и готовые взять на себя риски. Выбор слов был преднамеренным. Гроув по опыту знал, что паранойя не может обеспечить успех, но все выживающие компании пребывают в состоянии, близком к паранойе.

Применимо ли высказывание Гроува ко всем отраслям? Не до такой степени, как к полупроводникам. Это может быть не актуально, скажем, для управления рестораном, или юридической фирмы, или компании отрасли с более щадящими темпами роста и распределением выплат. Производителям конфет или бритвенных лезвий, где технологии относительно стабильны, а вкусы потребителей неизменны, нет нужды ставить все на карту и рисковать, используя новый подход. Но высокотехнологичным компаниям, наподобие создателей смартфонов, это абсолютно необходимо. Во многих отраслях промышленности интенсивность конкуренции в сочетании с ускорением технологических изменений порождает необходимость превзойти соперников – даже более настоятельную, чем несколько лет назад.[84] Как правило, совершить ошибку I лучше, чем ошибку II. Замечание Гроува, взятое как эпиграф к этой главе, гласит: естественная тенденция многих руководителей – действовать слишком поздно и делать слишком мало. Мы должны, призвал он, исправить эту ошибку. Лучший способ действовать – не только идти быстрее, но и делать больше. Правда, не всегда можно выиграть, но, по крайней мере, повысите свои шансы. Это было хорошим эмпирическим правилом в 1990-е, когда Гроув рискнул перейти на производство микропроцессоров, и оно верно до сих пор. В 2013 году компания Intel находилась под давлением, поскольку ее положение как производителя микропроцессоров для ПК ухудшалось из-за растущей популярности планшетов, смартфонов и облачных вычислений. Президент компании Пол Оттелини, сославшись на необходимость обновления руководства, объявил, что уходит на пенсию на три года раньше пенсионного возраста, принятого в компании. В то же время председатель правления Intel Энди Брайант сообщил сотрудникам о готовящихся изменениях. Прошлые успехи не гарантируют будущих прибылей, напомнил он. Брайант сказал: раз клиенты изменились, то и Intel должна измениться. То, что мы продаем сегодня, не даст нам доходов в будущем.[85] И снова было бы большей ошибкой склониться к самоуспокоенности – это путь к исчезновению.

Специальные случаи

Желая понять механизмы решения и выбора, вполне разумно разработать эксперименты, в которых испытуемые не могут влиять на результаты и у них нет необходимости превосходить соперников. Так мы можем, используя метафору Дэна Ариели, обеспечить вспышку света и выхватить отдельный кадр.

Благодаря множеству таких экспериментов и достигнутому в результате их проведения пониманию решений и выбора установлена своего рода базовая линия или норма. Решения, при которых мы можем влиять на результаты и должны превосходить соперников, можно рассматривать как частный случай, который следует отметить, хотя он и не типичен в большинстве ситуаций.

Но также просто обратить эту логику в противоположную. В реальном мире сочетание двух черт – способность контролировать результаты и необходимость превзойти соперников – вообще обычно. Во многих областях это норма. Как частный случай правильнее рассматривать те тщательно разработанные эксперименты, которые не включают контроль и конкуренцию. Правда, выводы из них применимы ко многим реальным решениям, включая поведение потребителей, когда люди делают конкретный выбор из имеющихся вариантов, и финансовые инвестиции, в которых мы не можем влиять на стоимость акций. Но динамике реальных решений они не соответствуют.

К сожалению, сначала мы проводим тщательное исследование, соответствующее нормам общественной науки с ее строгим контролем, а затем пытаемся обобщить и распространяем выводы на неподходящие ситуации. Пример – недавнее исследование в Strategic Management Journal, ведущем академическом издании, где утверждается, что лучшие стратегические решения можно получить с помощью методики прогноза процессов на основе теории подобия.[86] Чтобы продемонстрировать ее эффективность, в исследовании проверялась точность предсказаний успеха голливудских фильмов. Метод прогнозирования кассового успеха по судьбе подобных фильмов в прошлом давал лучшие результаты, чем прогнозирование на основе догадок. Модели решений (как мы увидим в главе 9) могут быть чрезвычайно мощными инструментами, и прогнозирование успеха кинофильма, безусловно, относится к решениям в реальном мире. Но даже для прогнозирования успеха «Матрицы» или «Войны миров» необходимо оценивать, в какое время они вышли. Это ошибка – приравнивать прогнозирование события, на которое мы не можем повлиять, к более широкой области стратегического управления, включающей не только возможность влиять на результаты, но и дополнительный параметр – конкуренцию. В своем желании разработать модели прогнозирования мы иногда не принимаем во внимание предмет управления.

Недавно я наблюдал такую же оплошность у себя в институте IMD. Одна из наших наиболее успешных программ «Расширенный стратегический менеджмент» привлекает ряд руководителей высшего ранга, стремящихся повысить производительность компании. Их желание, как видно из названия программы, – научиться лучше управлять стратегией своих компаний. Недавно двое моих коллег добавили в методику занятия тему о решениях. Профессор по финансам показал, как когнитивные отклонения часто искажают финансовые решения, а профессор по маркетингу продемонстрировал то же самое в отношении потребительского выбора. Это неплохо. Руководителям, конечно, лучше знать о распространенных ошибках, и занятия им, несомненно, понравились. Но решение в области финансов и маркетинга – не то же самое, что стратегическое решение. В программе по стратегическому управлению мы должны рассматривать ситуации, в которых руководители могут влиять на результаты и в которых производительность не только относительна, но и сильно перекошена.

После этого мы совершенно по-другому взглянем на решения. В следующей главе мы с новой точки зрения увидим тему самоуверенности: ее часто затрагивают, но плохо понимают.

Все, что нужно в жизни, – это невежество и уверенность, тогда успех обеспечен.

Марк Твен. Письмо миссис Фут, 1887

Среди ошибок и предубеждений, мешающих принимать правильные решения, чаще всего называют самоуверенность. Уже в 1995 году, подводя итоги исследований двух предшествующих десятилетий, представитель поведенческой экономики Ричард Талер заметил: «Возможно, самый устойчивый вывод в психологии решений и выбора – то, что люди чрезмерно самоуверенны».[87] Примерно в то же время к аналогичному выводу пришел психолог Скотт Плаус: «Для правильных решений и оценки нет препятствия более распространенного и в большей степени чреватого катастрофой, чем самоуверенность».[88]

С тех пор мнение, будто люди страдают чрезмерной самоуверенностью, повторялось до тех пор, пока не стало считаться истиной. А вот несколько показательных цитат последних лет.

• Джозеф Халлинан, лауреат Пулитцеровской премии, бизнес-журналист, в своей книге «Почему мы ошибаемся»[89] пишет: «Большинство из нас, как правило, самоуверенны, и самоуверенность – основная причина человеческих ошибок».[90]

• Дэвид Брукс, ведущий колонку в New York Times, в книге «Общественное животное»:[91] «Человеческий разум – это машина, вырабатывающая самоуверенность».[92]

• Кен Фишер, президент Fisher Investments: «Инвесторы делают ошибки из-за врожденной склонности к самоуверенности».[93]

• Нейт Сильвер в книге «Сигнал и шум»[94] («The Signal and the Noise»): «Из всех когнитивных предубеждений, которыми страдают инвесторы, самым губительным оказывается чрезмерная самоуверенность. Пожалуй, главное открытие поведенческой экономики – то, что большинство из нас чрезвычайно самоуверенны в своих прогнозах».[95]

Поскольку эта проблема широко распространена, нам советуют ее всячески остерегаться. Нас побуждают быть настороже, признав естественную склонность к самоуверенности серьезной опасностью.

На первый взгляд, все верно. Посмотрите в словарь, где самоуверенность определяется как «чрезмерная уверенность» или «уверенность большая, чем позволяют обстоятельства», а прилагательное самоуверенный означает «слишком уверенный» или «чрезмерно уверенный». Эти определения обоснованны, потому что в них имеется в виду избыточность. Естественно хотеть избежать избыточной уверенности. Почему нет?

С другой стороны, в главе 2 мы видели, что положительные иллюзии повышают производительность. Не следует ли из этого, что высокая степень уверенности приносит пользу? Тогда почему она «чревата катастрофами»? В главе 3 мы обсуждали, что когда производительность относительная и мы должны сделать лучше, чем конкуренты, то высокий уровень уверенности не просто полезен, но и необходим. Возникает вопрос: если самоуверенный означает слишком уверенный, то слишком уверенный по сравнению с чем? И если самоуверенность означает большую уверенность, чем позволяют обстоятельства, то о каких обстоятельствах мы говорим? Так, казалось бы, простая идея постепенно усложняется.

В статье «Политика и английский язык», опубликованной в 1947 году, Джордж Оруэлл писал: «Человек запил, ощутив себя неудачником, и неудач прибавилось от того, что он запил. Примерно то же происходит с английским языком. Он становится уродливым и неточным потому, что наши мысли глупы, но неряшливость языка помогает нам держаться глупых мыслей»[96].[97] Это хорошее обобщение текущего состояния вопроса о самоуверенности. Глупые мысли порождают языковые неточности, а небрежное отношение к языку способствует рождению глупостей. Чтобы лучше принимать важные решения, нам нужно по-новому взглянуть на то, что мы подразумеваем под уверенностью… и под самоуверенностью.

Самоуверенность в обиходно-разговорной речи

В повседневной речи о самоуверенности упоминается обычно после описания ситуации в качестве объяснения, почему что-то пошло не так. Этому имеется множество подтверждений во всех сферах жизни.

В ноябре 2012 года после долгой и тяжелой выборной кампании президент США Барак Обама был переизбран решающим большинством голосов с небольшим отрывом. Вскоре журналисты заявили, что его соперник, Митт Ромни, страдает самоуверенностью. Доказательства? Вместо того чтобы бороться за голоса в день выборов, он провел время, составляя списки назначений в Белом доме, а рядом стояли фейерверки на сумму 25 тыс. долларов, чтобы отпраздновать победу, которой он так и не дождался. Его помощник объяснил: «Это была самоуверенность, основанная на неточных предположениях и неправильной информации».[98] Любопытно, что во время избирательной кампании никто не обвинял Ромни в самоуверенности. Он работал долгие часы, переезжая из штата в штат и выступая на митингах с утра до ночи. Но когда голоса были подсчитаны и выяснилось, что он проиграл, его тут же обвинили в самоуверенности.

Четырьмя годами ранее тот же ярлык навесили на другого проигравшего кандидата. В июне 2008 года, когда Хиллари Клинтон закончила долгую борьбу в качестве кандидата от демократической партии, New York Times объяснила, что ее кампания была «проникнута самоуверенностью, желчностью и тяжелыми эмоциями».[99] Под самоуверенностью подразумевалось, что кампания Клинтон была спокойной: возможно, она считала, что обязательно выиграет, что привело к серьезным ошибкам и, в конечном счете, к поражению. Но при ближайшем рассмотрении становится понятно, что, проводя кампанию, Клинтон неутомимо и беспрестанно трудилась, что вряд ли может свидетельствовать о самоуспокоенности. Что пошло не так? Судьба гонки решилась в течение нескольких недель в феврале, когда Барак Обама вырвался вперед по подсчету голосов благодаря дальновидному расчету на малые государства и получил лидерство, которое сумел удержать.[100] Действительно, Клинтон сделала большую стратегическую ошибку, упустив из виду малые государства, но это не оправдывает обвинение в самоуверенности (если только мы не используем это слово, чтобы задним числом объяснить любой плохой результат, как делается довольно часто). Что касается Барака Обамы, то про нег писали, что он обладает кричащей и несоразмерной уверенностью, но никогда самоуверенностью, и по понятным причинам: в итоге он победил. Его уверенность, какой бы большой ни была, оказалась оправданной. Но если задуматься, то чья уверенность менее обоснована: видного сенатора, которого поддерживали внушительные политические силы, или впервые избранного сенатора с небольшим опытом?

Эти примеры типичны. Самоуверенностью принято объяснять любую неудачу, и не только в политике. Когда в марте 2011 года поврежденный цунами ядерный реактор Фукусима распространял радиацию в воздухе и море вдоль берегов Японии, инженер-строитель указал на три вида самоуверенности. Строители не учли возможность землетрясений при разработке реактора, опирались на упрощенные модели отказов в отношении надежности установки и сделали акцент на баке реактора, а не на хранении отработанного топлива после цунами. Точно так же, когда в 2005 году ураган «Катрина» опустошил Новый Орлеан, директор FEMA[101] Майкл Браун заявил, что администрация Буша не смогла принять меры предосторожности, поскольку была «чрезмерно уверена» в том, что сможет справиться с кризисом.[102]

Спортсмены также хорошо знают: уверенность необходима. Но когда они побеждают, то отдают должное уверенности в победе, а когда проигрывают, то быстро ссылаются на самоуверенность. В декабре 2012 года перед боем с Жозе Мануэлем Маркесом улыбающегося боксера Мэнни Пакьяо описывали как человека спокойного, но собранного, а лицо его якобы «излучало уверенность».[103] Спустя час, после того как противник нокаутировал его оглушающим кроссом справа, Пакьяо оценил себя по-другому: «В этой схватке я был чересчур самоуверенным».[104] Ну, по крайней мере, так ему казалось после поражения. Исходя из этой логики Пакьяо должен считать, что если он будет следить за самоуверенностью, то сможет выиграть следующую схватку.

Но, возможно, нигде при неудаче так часто не обвиняют в самоуверенности, как в деловом мире. В июле 2011 года Netflix, чрезвычайно успешная компания по прокату кинофильмов, объявила, что отделит свой прокатный бизнес от нового потокового видео и повысит плату, если клиенты захотят и того и другого. Клиенты возмутились, и через три недели президент компании Рид Гастингс был вынужден извиниться и отменить свое решение. Ущерб был огромным: Netflix потеряли 800 тыс. подписчиков, и цена ее акций упала более чем на 25 %. В октябре Гастингс публично раскаялся и признался, что был излишне самоуверенным[105] и не проявил внимания к нуждам клиентов. Он пообещал, что в будущем Netflix станет тратить больше времени на обсуждение, избегая скоропалительных решений. Забавно, что этот комментарий последовал от человека, которого часто хвалили за смелые и дерзкие решения. Компании, говорил Гастингс, терпят неудачу не из-за того, что двигаются слишком быстро, а потому, что движутся слишком медленно. Это имело смысл, пока его быстрые движения были успешными. Но когда очередной смелый шаг привел к неудаче, он обвинил себя в самоуверенности.

Несколько месяцев спустя, в мае 2012 года, когда JPMorgan Chase[106] потерял более 2 млрд долларов, потому что системе мониторинга риска не удалось выявить опасность в его портфеле производных финансовых инструментов, исполнительный директор Джейми Даймон указал пальцем на – как вы уже догадались – самоуверенность. Это она породила самоуспокоенность, пояснил Даймон, что и привело к значительной ошибке.[107]

Недавно я провел поиск слов самоуверенный и самоуверенность в деловой прессе. Чаще всего они использовались ретроспективно, чтобы объяснить, почему что-то пошло не так. Примеры варьировались от первоначального провала KFC[108] в Индии («“Они вошли в страну слишком самоуверенно”, – сказал местный клиент перед тем, как впиться зубами в Chicken Tikka Wrap n’ Roll»[109][110]) и неровного руководства Боба Нарделли Home Depot[111] (один инвестор пожаловался, что Нарделли «ходит высокомерный и самонадеянный»[112]), до того, почему компания Airbus потеряла долю рынка, когда был отложен рейс А380 («менеджеры Airbus также спокойно признали, что с тех пор, как Boeing отдал долю рынка более решительному Airbus, они стали излишне самоуверенными»[113]).

Во всех этих примерах, от политики до стихийных бедствий, от спорта до бизнеса, самоуверенность – удобный способ все объяснить. Возьмите любой успех, и обнаружатся причины трактовать его как результат здоровой уверенности. Они были уверены, поэтому получилось так хорошо. Возьмите любую неудачу, и мы качаем головами: Они были слишком самоуверенны – вот почему у них получилось так плохо. Если бы они не был так самоуверенны, то могли бы сделать лучше.

Давайте посмотрим, как работает этот привлекательный силлогизм.

• Дела пошли плохо, должно быть, кто-то ошибся.

• Ошибки происходят из-за самоуверенности.

• Таким образом, плохие результаты обусловлены чрезмерной уверенностью.

К сожалению, ошибочно каждое из этих утверждений. Во-первых, не все, что получается плохо, вызвано ошибкой. Мы живем в мире неопределенности, в котором связь действия и результата несовершенна. Даже хорошие решения иногда оказываются плохими, но это не обязательно значит, что кто-то сделал ошибку. Во-вторых, не каждая ошибка – результат самоуверенности. Их ведь много: ошибки расчета, ошибки памяти, простые моторные ошибки, тактические ошибки и т. д. И не все они из-за самоуверенности.

Первые два недостатка приводят к третьему. Может быть, удобно объяснять плохие результаты самоуверенностью, но в этом нет никакой логики. Еще хуже, что в качестве борьбы с самоуверенностью рекомендуется довести ее уровень до ощущения отсутствия собственной значимости. Но когда любая неудача объясняется самоуверенностью, то этот термин вообще утрачивает значение.

В книге «Ловушки мышления: Как принимать решения, о которых вы не пожалеете» Чип Хиз и Дэн Хиз[114] приводят знаменитый комментарий представителя компании звукозаписи Decca record в 1962 году, побывавшего на прослушивании начинающего квартета «Битлз» и отказавшегося подписать с ними контракт, поскольку ему казалось, что группы гитаристов ушли в прошлое.[115] Оказалось, что он был не прав, но свидетельствует ли это о самоуверенности? Мы с такой же легкостью могли бы сказать, что, когда речь шла о таких группах, он был недостаточно уверен в себе (или даже так: он самоуверенно выражал неуверенность. Эта ерунда иллюстрирует значительно более глубокую проблему – словосочетание чрезмерная самоуверенность может использоваться для обозначения чего угодно). Однако, когда мы приписываем провалы самоуверенности, в этом есть и другая опасность, потенциально самая серьезная из всех. Обвинение в самоуверенности имеет моральную окраску. Тем самым мы предполагаем, что некто сам способствовал своей гибели. Мы подразумеваем, что он, по крайней мере отчасти, заслужил свою участь. Он повинен в одном из семи смертных грехов – гордости или тщеславии. Мы считаем: Он был слишком уверен в себе, он должен был знать свое место. Он получил то, к чему шел.

Отсюда достаточно маленького шага, чтобы представить себе: если мы можем просто избежать греха самонадеянности, то нас минует участь, постигшая других. В конце концов, большинство людей считает, что не страдает чрезмерной гордостью или тщеславием. Излишняя самоуверенность – это о других, к нам это не относится. То есть нам не о чем беспокоиться. Компания Netflix допустила промах, потому что Рид Гастингс проявил самоуверенность? Тем хуже для него, но я не сделаю эту ошибку, потому что я несамоуверенный. Несчастья, свалившиеся на KFC и Home Depot? Если они были вызваны самоуверенностью, то знайте, со мной этого не случится. Мы можем даже испытать некоторое злорадство, получая удовольствие от несчастий других.

Ирония в том, что проигравшие тоже не считали себя самоуверенными. В тот момент им казалось, что их уверенность соответствует обстоятельствам, а их действия смелые и решительные, но, конечно, не чрезмерные. Оценка дается только после того, как все пошло не так. Мы никогда не будем учиться на чужих ошибках, считая, что они сделаны из-за самоуверенности. В итоге мы обманываем себя.

Самоуверенность здесь и сейчас: и не одна, а три

К счастью, вывод о чрезмерной самоуверенности можно сделать не только постфактум. Ее можно также изучать здесь и сейчас, исходя из определения, что это уверенность, которая превышает объективно оправданную. Так ее изучали исследователи решений, и тут доказательства кажутся очевидными. Десятилетия исследования приносили очень похожие выводы: люди страдают склонностью к самоуверенности.

Некоторые примеры цитируются так часто, что превратились в фольклор. В 1981 году шведский психолог Ола Свенсон обнаружил: 93 % американских водителей оценивают себя выше среднего. Шведские водители более сдержанны, из них только 69 % утверждали, что они выше среднего.[116] Конечно, это не может быть правдой. Очевидное объяснение в том, что водители излишне самоуверенны. Другое исследование показало: 25 % абитуриентов считали, что входят в первый верхний процент по умению ладить с окружающими.[117] Еще в одном исследовании показано, что 37 % инженеров оценивают себя как входящих в верхние 5 % профессионалов.[118] Университетские профессора тоже этим страдают. Когда дело доходит до их умения обучать, большинство оценивает себя выше среднего.[119] Конечно, это не соответствует действительности. Наверное, они чрезвычайно самоуверенны.

Другое доказательство – эксперименты, описанные в главе 1, когда людям задавали вопросы на общую эрудицию (длина Нила, год рождения Моцарта и т. д.) и просили указать диапазон, в котором они были бы уверены на 90 %. Первоначальное исследование, проведенное Марком Альпертом и Говардом Райффа в 1969 году, показало: «диапазон 90-процентной уверенности» содержал правильный ответ менее чем в 50 % случаев.[120] Варианты исследования проводились бесчисленное количество раз и давали похожие результаты. Раз за разом испытуемые указывали слишком узкий диапазон. Неизбежен вывод: они излишне самоуверенны.

Когда мы читаем об этих примерах, то, кажется, вывод ясен. Но при ближайшем рассмотрении это перестает казаться столь ясным. Как пишут Дон Мур и Пол Хили в статье «Беда самоуверенности» (2008), одно слово самоуверенность используется для обозначения трех разных качеств: сверхточность, переоценка и смещение. Они объясняют: «Исследователи обычно явно или неявно считают, что самоуверенность всегда есть что-то одно и то же».[121] Однако существуют разные типы самоуверенности, и когда мы рассматриваем их по одному, то представление о том, что люди страдают широко распространенной склонностью к самоуверенности, постепенно разваливается на части.

Сверхточность – склонность к чрезмерной уверенности, что наше суждение правильно. Примеры сверхточности содержат исследования, в которых просили указать 90-процентный диапазон. В «Сигнале и шуме» Нейт Сильвер упоминает самоуверенность как серьезную проблему, мешающую делать качественные прогнозы. Он имеет в виду склонность считать, что прогноз более точен, чем на самом деле.[122]

Второй вид самоуверенности, переоценка, – вера, что мы можем выполнять работу на уровне, объективно превосходящем возможный. Когда игроки в гольф считают, что могут попасть в лунку с двух метров в 90 % случаев, это переоценка. Когда мы верим, что сможем завершить работу за более короткий период времени, чем можем, это переоценка. Переоценка абсолютна: она зависит от оценки себя и никого другого.

Доказательства завышенной самооценки далеко не так сильны, как доказательства сверхточности. Во многих рядовых задачах мы действительно считаем, будто можем сделать лучше, чем на самом деле. Как указывает Тали Шаро в книге «The Optimism Bias: A Tour of Our Irrationally Positive Brain» («Предубеждение оптимизма: экскурсия по нашему иррационально позитивному мозгу»), большинство также считает, что будущее будет лучше настоящего. Но всему есть предел. Когда дело доходит до трудной задачи, многим кажется, что они не смогут хорошо с ней справиться, и время от времени даже недооценивают, как хорошо могут ее исполнить. В общем, можно лишь с большой натяжкой утверждать, что люди склонны к переоценке.

Третий вид самоуверенности – смещение, убеждение, что мы можем работать лучше, чем другие. Это относительное, а не абсолютное суждение. Когда 90 % американских водителей считают, что обладают навыками выше среднего уровня, это смещение. Когда 80 % студентов считают, что закончат год в числе 20 % лучших, это тоже смещение. Известный пример смещения – вымышленный город Гаррисона Кейлора у озера Вобегон, где «все дети выше среднего уровня».[123] Конечно, большинство не может соответствовать верхней половине распределения, но многие исследования показывают, что мы так думаем. Шаро пишет: «Большинство людей воспринимает себя как человеческих существ выше среднего уровня». Она называет это смещением превосходства и указывает на распространенность данной ошибки.[124]

Когда дело доходит до смещения, многое из того, во что мы привыкли верить, оказывается не просто преувеличенным, но и неверным. Когда я учу руководителей принимать решения, то часто прошу их заполнить анкету, включающую много вопросов, где нужно выбрать ответ из имеющихся вариантов. В одном из них, отдавая дань исследованию Свенсона, я прошу их оценить себя в качестве водителей, а затем сравнить с другими людьми. Подавляющее большинство (71 %), более 400 участников, которых я опросил в течение нескольких месяцев, охарактеризовали себя как водителей выше среднего уровня. Этот факт хорошо согласуется с результатами Свенсона.

Если бы я на этом остановился, то тоже мог бы прийти к выводу, что люди очень самоуверенны. Но моя анкета включает вопросы и о совершенно другом навыке – рисовании: я имею в виду способность нарисовать хороший портрет. Мало того что на этот вопрос большинство отвечает, что не смогут, в этом они считают себя хуже других. Подавляющее большинство (59 %) ставят себя на уровень ниже среднего. Это не то, что мы ожидаем получить, если люди действительно страдают предубеждением самоуверенности.

Что мы должны понять из этих ответов? На самом деле, они не неправильны. Они понятны, когда мы начинаем изучать то, что люди знают о себе и других. Начнем с вождения. Какого водителя вы хорошо знаете? Вероятнее всего, себя. Если у вас нет личного шофера, то вы наверняка знаете о себе больше, чем о любом другом водителе. А что вы знаете о себе? То, что вы очень хороший водитель. Вы никогда не попадали в крупные аварии, и редко (если вообще когда-нибудь) вас останавливали по поводу превышения скорости или любого другого серьезного нарушения. Десятки раз каждую неделю вы пристегиваетесь, включаете зажигание, передачу и без проблем приезжаете к месту назначения. По любым объективным меркам вы на самом деле очень хороший водитель. Как доказательство, у вас даже может быть скидка за безопасность вождения.

С другой стороны, вы знаете, что на дорогах много плохих водителей. Каждую неделю вы узнаете о серьезных дорожно-транспортных происшествиях и неосторожном поведении за рулем. В 2011 году Администрация президента США по национальной безопасности дорожного движения сообщила о 32 367 транспортных происшествиях, из которых 9878, или 30 %, произошли по вине пьяных водителей. Вы знаете, что каждые 53 минуты происходят смерти, вызванные алкоголем, а вы (постучите по дереву) никогда не оказывались в такой ситуации.[125] Получая так много сообщений о плохом вождении, вы делаете вполне логичный вывод, что ваши навыки точно – выше среднего. На самом деле, если вы никогда не были в аварии и имеете всего несколько нарушений, то можете сделать вывод, что вы один из лучших. У вас действительно нет очевидной причины считать, что кто-то намного лучше! Так что разве так уж чрезмерно – поместить себя в верхние 20 % лучших водителей? Вовсе нет. Это вполне разумно на основании той информации, которая у вас имеется о себе и о других.

Теперь рассмотрим рисование. Рисование – не обычное умение, освоенное большинством. Большинство как раз никогда не училось хорошо рисовать. В школе мы обнаружили, что это очень сложно и даже неловко – пытаться кого-нибудь нарисовать похоже, и давно перестали делать попытки. Мы не знаем, насколько хорошо умеют рисовать другие люди, но знаем, что в мире много хороших художников, и делаем вывод, что, вероятно, другие в среднем несколько лучше нас. Именно так получилось по данным опроса. Большинство людей считает, что они ниже среднего уровня. Они же не знают, что большинство окружающих думают точно так же.[126]

То же происходит с другими задачами, которые кажутся нам трудными. Возьмем, к примеру, жонглирование.[127] На самом деле у нас нет информации, что другие лучше, потому что большинство из нас никогда не пробовало жонглировать в группе, где бы мы могли увидеть, что это трудно почти для всех. Но мы знаем, что существуют очень хорошие жонглеры, и поскольку не принадлежим к их числу, то считаем, что мы хуже среднего. В одном исследовании американских студентов спрашивали, смогут ли они превзойти других студентов, если будут участвовать в опросе по растительности бассейна Амазонки. Только 6 % считали, что покажут результаты из верхней части рейтинга; остальные 94 % думали, что окажутся ниже среднего.[128] Это не то, чего бы мы ожидали, если бы у людей была постоянная склонность к смещению. Простое объяснение: то, куда мы себя ставим, зависит от сложности задачи и имеющейся информации.[129]

Как только мы разбираем самоуверенность на части и рассматриваем их по отдельности, у нас пропадают основания думать, будто каждый считает себя выше других. Мы вовсе не роботы, не знающие сомнений в себе. Ответы зависят от навыков, о которых нас спрашивают, и от имеющейся у нас информации.[130] Вместо того чтобы обвинять себя в предвзятости, следовало бы сказать, что мы близоруки. Мы хорошо знаем себя и меньше – окружающих, так что делаем разумные выводы из имеющейся информации.

Сваливать в одну кучу три различных вида самоуверенности удобно, но, как нас предупреждал Оруэлл, чревато глупостями. Как пример, давайте рассмотрим колонку Дэвида Брукса в New York Times о здравоохранительном законодательстве. Брукс начинает с утверждения: «Люди – самонадеянные существа». В качестве доказательства он упоминает некоторые исследования, где постоянно повторяется: «94 % профессоров колледжей считают себя преподавателями выше среднего уровня, и 90 % водителей считают, что их профессиональные навыки выше среднего. Исследователи Пол Шумейкер и Дж. Эдвард Руссо устроили опрос руководителей компьютерной промышленности. Позже руководители поняли, что на 5 % вопросов ответили неправильно, но на самом деле ответили неправильно на 80 %».[131]

Из этого Брукс сделал вывод, что финансовый кризис 2008 года был результатом самоуверенности. Затем, объявив, что «костер самоуверенности распространился на Вашингтон», он написал: реформа здравоохранения администрации Обамы должна иметь значительные недостатки, потому что она придумана людьми, которые – и тому имеются доказательства – страдают чрезмерной самоуверенностью.

Звучит разумно до тех пор, пока мы не поймем, что самоуверенность – не одно, а три разных качества. Исследования, в которых показано, что преподаватели и водители переоценивают себя, демонстрируют смещение, характерное для относительно простых, а не сложных задач. Что касается руководителей компьютерной промышленности, часто дававших неверные ответы, то это сверхточность. Это примеры разных качеств, так что из них не вытекает, что «люди самоуверенны». И они не оправдывают утверждение, что финансовый кризис 2008 года вызван чрезмерной самоуверенностью, если, конечно (как это часто бывает), мы не собираемся свалить на нее вину за любую неудачу.

Что касается реформы здравоохранения, то если администрация Обамы с большой уверенностью заявила, что реформа, вероятно, окажется успешной, это переоценка. Но исследования на материале водителей и преподавателей, склонных к смещению, и руководителей компьютерной промышленности, тяготеющих к сверхточности, вряд ли позволяют сделать вывод, что реформа здравоохранения – переоценка. На самом деле, если реформа здравоохранения трудна (а по всем признакам ее очень трудно успешно осуществить), то это может быть ошибкой в противоположном направлении. Мы можем недооценивать свою способность производить изменения такого рода. Дело не в том, что у нас слишком много сложных проектов: на самом деле мы начинаем слишком мало сложных и амбициозных проектов.

Каким должен быть правильный уровень уверенности

До сих пор мы видели: снизив излишнюю самоуверенность постфактум, когда неприятности уже произошли, мы не получим никакой пользы. Также неверно использовать одно слово для обозначения трех разных качеств. Да и вообще мало причин предполагать, что самоуверенность широко распространена, как часто утверждают.

Но мы не остановимся на этом. Если чрезмерная означает «большая, чем позволяют обстоятельства», то следует сделать новый шаг. Мы выяснили, что положительные иллюзии часто помогают повысить производительность. Вера в то, что мы можем что-то сделать, помогает добиться хорошего результата. Это несколько преувеличенный уровень уверенности, но чрезмерен ли он?

Теперь, чтобы двинуться дальше, вспомним тематику предыдущих глав. Во-первых, можем ли мы контролировать и влиять на результаты, а во-вторых, абсолютна или относительна производительность? Для ситуаций, на которые мы не можем повлиять – игра в кости, погода или положение с S&P 500, – переоценка нам ничего не даст. Само предположение, что мы можем контролировать события, вызывающе. Но когда мы способны влиять на результат, будь то попадание в лунку, езда на велосипеде или выполнение задачи, положительные иллюзии полезны. Осознанная вера в высокие достижения, даже при некотором преувеличении результатов прошлых попыток, может повысить результаты.

Какой самый лучший уровень уверенности? Тот, который вдохновляет нас сделать все возможное, но не вызывает самоуспокоенности и ложных надежд, что успех нам обеспечен, иными словами, заставляет использовать все необходимые ресурсы для достижения высокой производительности. Например, в эксперименте с велосипедистами доктора Томпсона (см. главу 2) спортсмены могли соответствовать результативности аватара, когда тот был установлен на 2-процентное превышение исходной скорости, но при 5-процентном превышении отставали. Этот предел обусловлен запасом кислорода и относится непосредственно к данной задаче; для других задач процент будет меняться. Вычислить его заранее очень сложно, к тому же у каждого человека он свой. Тем не менее существует общее правило. Когда мы можем влиять на результаты, лучше придерживаться немного завышенного мнения, то есть переоценивать. Но когда производительность относительна, желаемый уровень уверенности можно понять только в контексте конкуренции. Какой самый лучший? Тот, который требуется, чтобы делать лучше конкурентов.

Это не значит, что очень высокий уровень уверенности гарантирует успех. Не гарантирует. Здесь не менее важна производительность наших соперников. Но даже когда способность влиять на результат сочетается с относительной производительностью, то успеха смогут добиться только те, кто заставит себя выйти за рамки рутинных действий. Это кажется повышенным уровнем уверенности, но в условиях соперничества он необходим.

Проблема в том, что определить уровень уверенности заранее сложно. У нас нет готовой формулы, именно поэтому мы так часто прибегаем к ретроспективным умозаключениям. Когда все складывается хорошо, мы делаем вывод, что наш уровень уверенности был соответствующим. Мы были полны здоровой уверенности в себе. Когда дела идут плохо, мы делаем вывод, что наша уверенность не соответствовала задаче – была слишком большой или слишком маленькой, то есть мы страдали от чрезмерной или, может быть, недостаточной уверенности в себе. Это простой выход, но ретроспективный, а нам нужно знать заранее. Определить правильный уровень уверенности – больше, чем просто сравнить ситуацию с прошлыми достижениями. Мы должны учесть характер конкуренции и нашу возможность контролировать результаты. Когда производительность относительна и выплаты сильно перекошены, очень высокий уровень уверенности не чрезмерен, а необходим.

Действительно ли мы самоуверенны?

В начале этой главы я процитировал замечание Марка Твена: все, что нам нужно в жизни, – это невежество и уверенность. Не понимайте его буквально. Успех нельзя гарантировать. По крайней мере, не тогда, когда он зависит от действий других людей, и я, конечно, не рекомендую вам быть невежественными.

Но, как это свойственно Марку Твену, своим высказыванием он указал на значительно более глубокую истину.[132] Когда уверенность может вдохновлять и мотивировать, то хотя бы по одному из определений, при том что уровень доверия превышает объективно оправданный, – она полезна, а в условиях относительной производительности и перекошенных выплат и жизненно необходима. Те, кто в итоге добивается успеха, демонстрируют больший уровень уверенности, чем объективно оправданный, то есть чрезмерный по одному определению, но не по другим.

Да, существует много примеров, не только лабораторных, но и из реальной жизни, когда некто грешил чрезмерной самоуверенностью. Часто такие люди страдают сверхточностью, переоценкой и иногда смещением. Но как только мы разделяем их на группы, то обнаруживаем: хотя сверхточность действительно широко распространена, этого нельзя сказать о переоценке и смещении. На самом деле, когда речь идет о сложной задаче, люди более склонны смещать самооценку в сторону снижения. Так что общее представление о самоуверенности оправдано для рутинных задач, но не для многих больших проблем, с которыми мы сталкиваемся.

Мы далеко не «самоуверенные роботы», я бы даже сказал, что здесь больше подходит другая интерпретация. Как заметил Генри Дэвид Торо, большинство людей живет в тихом отчаянии. Взгляните на прилавки книжных киосков в аэропорту, и вы никогда не заподозрите, что люди страдают чрезмерной самоуверенностью. Значительно чаще мы находим здесь книги, повышающие нашу уверенность. Недавно я специально это проверил и нашел такие названия:

• уверенность в себе: «Удивительная правда о том, как небольшие изменения могут переменить вашу жизнь»;

• совершенная уверенность: «Что знают, как говорят и поступают уверенные люди»;

• уверенность: «Умение взять жизнь под контроль и начать жить так, как вы хотите»;

• мгновенная уверенность: «Возможность заниматься тем, что нравится».[133]

Эти названия вряд ли предполагают, что обычный человек излишне самоуверен. Скорее наоборот, большинство стремится обрести обычную уверенность.[134] Даже самые талантливые порой сомневаются в себе. Немецкий скрипач Кристиан Тецлафф, один из великих музыкантов нашего времени, известный замечательными оригинальными интерпретациями, заметил: «Большую часть времени мы говорим себе: “я уверен” или “я все хорошо сделал”. Но, оставшись одни, мгновенно ощущаем себя на краю пропасти».[135] В нашем обществе принято демонстрировать уверенность, она производит впечатление, и мы часто стараемся выглядеть так, потому что считаем, что от нас этого ожидают. Но когда мы присматриваемся к себе более тщательно, то возникают сомнения.

Тогда откуда взялось утверждение, будто люди самоуверенны? Частично это связано с условиями эксперимента. Предлагая обозначить диапазон 90-процентной уверенности, не стоит удивляться, что большая часть ошибок направлена в сторону чрезмерной, а не недостаточной уверенности. Спрашивая о рутинных задачах наподобие вождения автомобиля, мы, как правило, обнаруживаем смещение. Проводя эксперименты с несимметричным дизайном, мы не должны удивляться однонаправленному смещению ошибок. Системная ошибка не в получаемых нами ответах, а в вопросах, которые задаем.

Это поднимает еще более глубокий вопрос: почему проводятся несбалансированные исследования? Я подозреваю, потому, что многие годы экономическая теория основывалась на представлении, что люди действуют рационально, то есть способны высказывать точные суждения и принимать обоснованные решения. Предубеждения и ошибки кажутся нам такими интересными потому, что бросают вызов господствующей ортодоксальности. В частности, мы обращаем внимание на чрезмерную самоуверенность, потому что она удивляет.

Существует еще одна причина. Некоторые наиболее важные исследования о решениях проводились когнитивными психологами, заинтересованными в понимании основных психических процессов, но не интересовавшимися вопросами конкуренции между компаниями. Но для тех, кто занят руководством, вопрос о конкуренции встает на первое место. Так что мы должны соблюдать осторожность и не применять выводы, подходящие для одной области, к другой. Как минимум следует спросить, аналогичны ли обстоятельства.

Размышления об уверенности… и чрезмерной уверенности

В начале этой главы я привел слова психолога Скотта Плауса, который более 20 лет назад писал: «Для правильных решений и оценки нет препятствия более распространенного и в большей степени чреватого катастрофой, чем самоуверенность». Мы слышим подобные обвинения столь часто, что принимаем их за истину. Многие современные авторы, не задумываясь повторяют эту фразу.

Теперь, заканчивая главу, я предлагаю поставить фразу с ног на голову: Ни одна концепция из области суждений и решений не приводит нас к столь ошибочному выводу, как преобладание самоуверенности. Конечно, почти все неудачи постфактум можно приписать ей, но это мало в чем поможет. Мы скептически относимся к ретроспективным переоценкам. Они порождают хорошие истории, но не дают объяснений. Относительно лабораторных исследований можно сказать: то, что нам объясняли как самоуверенность, оказалось тремя совершенно разными ошибками: сверхточностью, переоценкой и смещением. У нас есть убедительные доказательства существования первой и менее убедительные – двух остальных. Доказательства наличия сверхточности не могут служить доказательством наличия переоценки или смещения. Тенденцию считать себя лучше других (переоценку) правильнее воспринимать как близорукость, хотя, по сути, большинство людей ощущают свои настоящие способности и делают разумные выводы в отношении других. Так что широко распространенное утверждение,будто мы самоуверенны, не выдерживает тщательной проверки.

«Самоуверенность» подразумевает так много и используется столь многими способами, что этот термин утратил значение. Поэтому предлагаю всем, кто его употребляет, определить, что они имеют в виду. Если чрезмерную уверенность в себе, то чрезмерную по сравнению с чем? Большую часть нашей жизни, когда мы можем осуществлять контроль и влиять на результаты, нам полезно то, что воспринимается как чрезмерная уверенность; а когда к этому добавляется необходимость превзойти соперников, то высокий уровень уверенности совершенно необходим.

Время от времени все пилоты рискуют, и знание, а не предположения, чем можно рискнуть, определяет конечный результат – сойдет это вам с рук или вы проделаете двадцатиметровое углубление в матушке-земле.

Чак Йегер. Йегер: Автобиография,[136] 1985

Самоуверенность – не единственное предубеждение, которое мы должны пересмотреть, объединяя возможность влиять на результаты с необходимостью превзойти соперников. Мы также должны по-новому взглянуть на предубеждение базовых ставок.

Предубеждение под названием «базовые ставки» было выявлено в начале 1970-х психологами Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски. Представьте себе, что вы находитесь на запруженном перекрестке вечером, в час пик. Такси сбивает пешехода и быстро уезжает. Свидетели говорят, что это была одна из машин компании Синие такси. В этом городе работают две компании, одна из них Синие такси, а другая Зеленые такси. Синие такси владеют 15 % всех машин, а Зеленые – 85 %. У свидетельницы хорошее зрение, но с помощью тестов установлено, что при вечернем освещении правильность ее показаний о цвете такси составляет 80 %. Если она говорит, что автомобиль был синий, какова вероятность, что это действительно было синее такси?

Большинство опрошенных оценивает вероятность того, что это было синее такси, как превышающую 50 %. Многие считали, что она близка к 80 %.[137] Это может показаться разумным, потому что нам сказали, что свидетельница указывала правильный цвет в 80 % случаев. Но здесь не учитывается общая численность зеленых такси, в пять раз превышающая численность синих.

Правильный расчет требует понимания условной вероятности, то есть вероятности того, что автомобиль был синим, согласно показаниям свидетельницы. Здесь необходимо использовать теорему Байеса, названную в честь преподобного Томаса Байеса, английского священнослужителя XVIII века, который первым ввел понятие условной вероятности. Правда, формула, используемая нами, была выведена позже, французским математиком Пьером Лапласом.[138]

Если наша свидетельница права в 80 % случаев, то, как показано на рис. 6.1, из 85 зеленых такси она правильно опознает 68 как зеленые, а 17 как синие, а из 15 синих правильно опознает 12 как синие и три машины как зеленые, то есть неправильно. Из 29 автомобилей, которые она опознает как синие (12 + 17), 41,4 % (12/29) действительно синие, в то время как 58,6 % (17/29) на самом деле зеленые.

Вопрос: если она дала показания, что машина была синей, то какова вероятность, что она действительно была синей? Ответ: вероятность составляет лишь 41,4 %. Суждение может быть точным в 80 % случаев, но нас интересовала условная вероятность – вероятность, что она правильно назвала автомобиль синим. Это требует иного способа мышления, который не приходит в голову большинству из нас.

Рис. 6.1. Синее или зеленое такси?

В похожем эксперименте Канеман и Тверски описали сообщество, в котором было 70 % инженеров и 30 % юристов. Экспериментаторы взяли одного человека, мужчину, с хорошими математическими способностями, чьим хобби была электроника. Вопрос: этот человек инженер или адвокат? В большинстве случаев испытуемые отвечали, что инженер. Учитывая описание, это казалось правильным. При эксперименте в другой группе исследователи немного изменили условие: новым участникам они сказали, что в сообществе 30 % инженеров и 70 % юристов. Несмотря на это, большая часть людей продолжала думать, что человек с хорошими математическими способностями, увлекающийся электроникой, инженер. Они не придали большого значения факту, что сообщество состоит преимущественно из юристов. С их точки зрения, по описанию он похож на инженера.[139]

Эти эксперименты иллюстрируют один и тот же феномен: когда люди высказывают суждения в условиях неопределенности, они склонны сосредоточиваться на конкретной информации и обращают мало внимания на общие данные. Они используют то, что называется эвристической репрезентативностью, которая часто полезна, но может и привести к ошибке. Канеман и Тверски отметили: «Люди в значительной степени пренебрегали величиной базовых ставок тех категорий, которые были им либо известны из повседневного опыта, либо прямо указывались в задаче».[140]

При оценке цвета такси или попытке угадать чью-то профессию это кажется не очень важным, но необъективная базовая ставка приводит к серьезным ошибкам. В исследовании 1978 года, опубликованном в New England Journal of Medicine, исследователи задали 60 студентам и сотрудникам Гарвардской медицинской школы следующую задачу:

Если тест на обнаружение болезни, распространенность которой составляет 1/1000, в 5 % случаев дает ложноположительные результаты, то какова вероятность, если вы ничего не знаете о симптомах или признаках, что при положительном результате теста человек действительности страдает этой болезнью?[141]

Наиболее распространенный ответ, который дала почти половина респондентов, составил 95 %. Они рассудили, что если процент ложных срабатываний составляет 5 %, то в 95 % положительный тест означает, что человек болен. Они тоже пренебрегли базовой ставкой. Если тест проходит по случайной выборке, где эта болезнь поражает лишь одного из тысячи, то только 1,9 % положительных тестов будут действительно свидетельствовать о болезни. Остальные 98 % (0,95/49,95) будут ложноположительными, то есть присутствовать у здоровых людей. Так что положительные результаты будут наблюдаться в 50 раз чаще у здоровых, чем у больных. Самое неожиданное то, что правильный ответ дали только 11 из 60 опрошенных в одной из ведущих медицинских школ страны.

Вариации этого эксперимента проводились и в последующее годы и давали на удивление похожие результаты. Большинство людей, будь то обыватели или профессионалы, не принимает во внимание распространенные базовые ставки. Они не думают с точки зрения вероятности влияния одного события на условие другого (к счастью, история может измениться, по крайней мере в медицине. Проводя исследования для этой книги, я говорил с профессором Калифорнийского университета в Сан-Франциско, одной из лучших медицинских школ в Соединенных Штатах, который заверил меня, что теперь студенты-медики получают хорошее образование по вероятностному и статистическому анализу).

В настоящее время предубеждение базовой ставки часто упоминается как одна из распространенных ошибок, мешающих нам мыслить.[142] Ее ставят в один ряд с чрезмерной самоуверенностью, предубеждением подтверждения и др. Чтобы избежать предубеждения базовой ставки, людям советуют рассматривать ситуацию шире. Они не должны сосредоточиваться на одном случае, им следует сделать шаг назад и проанализировать более обширный контекст, чтобы составить общее понимание условных вероятностей.

Это шаг в нужном направлении. Но если мы закончим урок на этом, то лишим себя значительной части информации. Как сказал Ричард Фейнман о Лурдском чуде, мы должны исследовать дальше и задать следующий ряд вопросов.