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

Говард Райффа. Анализ решения: мнение частного лица о том, как все это началось и развивалось. Исследование операций, 2002[240]

В предыдущих главах мы рассмотрели ряд элементов больших решений. Мы провели различия между результатами, на которые можем влиять, и теми, на которые не можем, между абсолютной и относительной производительностью, между решениями, вызывающими быструю обратную связь и не вызывающими, а также между решениями самостоятельно действующих частных лиц и лидеров.

В следующих главах я объединю эти элементы и рассмотрю несколько общих примеров. Но сначала давайте обсудим нашу текущую тему – модели решения.

Модели, всюду модели

Понимание того, что даже простые модели могут привести к удивительно точным решениям, уже давно носилось в воздухе. В 1954 году Пол Мил, психолог из Университета Миннесоты, сравнил прогнозы погоды, сделанные экспертами, с предсказаниями по простым статистическим моделям. Хотя в моделях использовалась только часть данных, имеющихся в распоряжении экспертов, они почти всегда были более точными. Ряд аналогичных исследований привел к тому же выводу. Даже, казалось бы, грубые модели часто давали очень хорошие результаты.

Модели точны отчасти потому, что в них отсутствуют распространенные мешающие ошибки. Люди, страдая предубеждением новизны, зачастую придают слишком большое значение свежей информации, умаляя ранее полученные данные и уделяя слишком много внимания легко доступным сведениям. Кроме того, мнения сильно зависят от контекста: если вы предоставите одну и ту же информацию в двух разных контекстах, велика вероятность, что человек примет разные решения. Ни одна из этих проблем не касается моделей. К тому же с их помощью можно надежно и точно обрабатывать большое количество данных.

Десятилетиями модели решений были важны в самых различных областях. Колледжи полагаются на модели для оценки заявлений абитуриентов. С помощью расчетов переменным (средний балл, результаты тестов, рекомендации и дополнительные занятия) присваивается относительный вес, и колледжи могут лучше предсказать академические успехи абитуриента, чем по школьной характеристике. Приемные комиссии не могут применить единый стандарт для большой группы абитуриентов, а с помощью модели это возможно. Банки используют модели для предоставления кредитов. В былые времена сотрудники банков опирались на три показателя: кредитную историю, возможности и характер. Они спрашивали, имеет ли заявитель хорошую кредитную историю? Остается ли у него после других расходов достаточно денег, чтобы вносить платежи? Производит ли он впечатление заслуживающего доверия? Это не плохие эмпирические правила, но сотрудники банков, как и все остальные, ошибаются. С помощью моделей можно выстроить более точный прогноз, будет ли погашен кредит, и с течением времени при постоянном добавлении текущей информации предсказания становятся все более точными.

В последние годы мы чаще стали использовать модели решений. Эта комбинация – накопление огромного количества данных, хранящихся в таких местах, как Центр обработки данных АНБ в Юте, со все более усложняющимися алгоритмами, – привела к успехам в различных областях. Некоторые модели используются для решения чрезвычайно важных задач. Palantir в Пало-Альто постоянно анализирует огромное количество финансовых операций в целях выявления отмывания денег и использования мошеннических кредитных карт. Он также служит американским военным, позволяя изучить в реальном времени фотографии подозрительных объектов, в которых могут быть придорожные бомбы – так называемые импровизированные взрывные устройства или СВУ. Находящаяся в Сан-Франциско Климатическая корпорация годами собирает данные о температуре и осадках по всей стране для прогнозирования погоды, чтобы помочь фермерам решить, что и когда сажать. В результате управление рисками становится более эффективным, и урожайность повышается.[241]

Другие модели используются ради развлечения. Например, Гарт Сандем и Джон Тирни разработали модель, помогающую пролить свет на одну из величайших мировых тайн современности: как долго продлится текущий брак знаменитости? Собирая всевозможные факты и вводя их в компьютер, они придумали единую теорию знаменитостей Сандема/Тирни, по которой определяется продолжительность брака в зависимости от возраста супругов (старше – лучше), прошлых браков (неудачные браки считались неблагоприятным признаком), того, как долго пара встречалась (дольше – лучше), известности (измерялась путем поиска в Google) и сексапильности (для тех, кто выкладывал изображения в полураздетом виде). С небольшим количеством переменных модель хорошо работала для предсказания судьбы браков на ближайшие несколько лет.[242]

Модели продемонстрировали замечательные возможности в областях, считающихся, как правило, вотчиной экспертов. Два политолога, Эндрю Мартин и Кевин Куинн, разработали модель прогнозирования решений Верховного суда (поддержат или отменят девять судей решение суда низшей инстанции) на основе всего шести переменных.[243] Несмотря на длинные рассуждения, подробное обсуждение прецедента и мудреные правовые нормы, большинство решений принимается на основании нескольких ключевых факторов. Но модель использовали ретроспективно. Чтобы убедиться, что с ее помощью можно предсказывать решения, профессор права из Пенсильванского университета Тед Ругер применил ее к предстоящей сессии Верховного суда. Он по отдельности попросил 83 экспертов сделать прогнозы по одним и тем же случаям. В конце года он сравнил два набора прогнозов и обнаружил, что модель сработала в 75 % случаев, а мнение экспертов оправдалось в 59 %. Модель оказалась ближе к истине.[244]

Модели могут хорошо работать даже в случаях, казалось бы, субъективных. Как вы думаете, в каком случае вернее прогноз качества вина: когда за дело берется знаток с хорошим вкусом и многолетним опытом или когда вводится статистическая модель, не различающая ни вкуса, ни запаха? Большинство из нас скажет, что знаток. Мы представляем себе элегантного человека; подняв бокал темно-красного вина, он медленно его поворачивают, вдыхая букет и смакуя тонкие оттенки – здесь ежевика, там корица. Мы считаем, что личный опыт, накопленный за много лет на виноградниках Бургундии и Напы, позволит точно оценить урожай. Факты говорят о другом. Использовав информацию о Бордо, главной винодельческой области Франции, принстонский экономист Орли Эшенфельтер разработал модель, позволявшую предсказать качества вина из определенного урожая на основе всего трех переменных: количество осадков зимой, во время сбора урожая и средняя температура во время вегетационного периода.[245] К удивлению многих, модель предоставляет значительно более точные оценки.[246]

Последние два примера приведены профессором права Йельского университета Яном Айресом в книге «Super Crunchers: Why Thinking-by-Numbers Is the New Way to Be Smart» («Суперсолдаты: Думай числами – будешь умным»). Айрес объяснил, что преимущество моделей состоит в отсутствии распространенных предубеждений. Неудивительно, что он упомянул самоуверенность, отметив, что люди «чертовски самоуверенны в своих прогнозах и медленно их меняют перед лицом новых доказательств»[247] (в качестве доказательства Айрес привел исследование, не раз упомянутое мною, когда люди должны указать диапазон 90-процентной уверенности при ответе на вопросы на общую эрудицию. Они постоянно зауживают диапазон. Айрес прав: мы склонны к сверхточности, но знаем, что сверхточность не свидетельствует о переоценке или смещении). У моделей предубеждений нет: в них объективно взвешиваются все данные, так что не удивительно, что результат лучше.

Значит, модели решений – действительно «новый способ стать умным»? Безусловно. По крайней мере, в некоторых типах решений.

Но давайте вернемся к нашим примерам. В каждом случае мы ставили цель сделать прогноз того, на что не могли повлиять. С помощью модели можно оценить, будет ли погашен кредит, но нельзя изменить вероятность того, что данный кредит не будет погашен в срок. Она не поможет повысить платежеспособность заемщика или убедиться, что он не растратит деньги за неделю до платежа. С помощью модели можно предсказать количество осадков и солнечных дней на данной ферме в центральной Айове, но нельзя изменить погоду. Можно оценить, сколько времени продлится брак знаменитости, но нельзя сделать его ни короче, ни длиннее. Можно оценить качество вина определенного урожая, но не сделать его лучше. Нельзя уменьшить кислоту, улучшить баланс или добавить оттенок ванили или нотку черной смородины.

В ситуациях, когда нам требуется точная оценка того, на что мы не можем повлиять, модели могут быть чрезвычайно мощным средством. Но когда мы можем влиять на результаты, картина меняется. Давайте вернемся к примеру с велосипедистами из главы 2: доктор Кевин Томпсон использовал обманный аватар, чтобы побудить испытуемых ехать быстрее. Если Томпсон проведет один и тот же эксперимент много раз и накопит большой набор данных, то он, безусловно, сможет разработать модель, предсказывающую соотношение между величиной «тайного дополнения обратной связи» и производительностью велосипедиста. Он мог бы, например, показать, что большинство спортсменов может держаться вровень с аватаром, когда он ускоряется на 2 %, что некоторые не отстанут и при ускорении на 3 %, меньшее число не отстанет при ускорении на 4 % и почти все отстанут при ускорении более чем на 5 %. Эффективный подход для кабинетного ученого, вносящего результаты в таблицу или сравнивающего их с контрольными. Он использует данные, чтобы прогнозировать исход, на который не влияет. Но у велосипедиста совсем другая реальность. Для человека, крутящего педали, жизненно важно позитивное мышление. Предполагая, что вы можете достичь высокой производительности, даже если ваше убеждение выходит за рамки того, что делалось раньше, вы действительно можете ее достигнуть.

То же самое касается доктора Витт и ее исследования точности попадания в лунку. При наличии достаточного количества субъектов с помощью изменения размера кругов и расстояния она, безусловно, может построить модель, чтобы предсказать эффект иллюзии Эббингауза. Она может показать, что окружение более мелкими кругами приводит к некоторому повышению среднего с заданной дисперсией. Но для участника эксперимента, держащего клюшку в руках и целящегося в лунку, прогноз о среднем улучшении не играет никакой роли. Гольфист должен отвести клюшку назад, сделать мах вперед и ударить по мячу с правильной силой, чтобы отправить его в лунку. Модель не ударяет по мячу; ударяет игрок, держащий клюшку. Это отличие простое, но крайне важное; тем не менее его часто упускают из виду.

Модели и MoneyBall

Неспособность различать то, что мы можем контролировать, и то, чего не можем, привело к значительной путанице, особенно когда мы применяем статистику к бейсболу. Десятилетиями бейсбольные менеджеры принимали тактические решения на основании набора неписаных правил. Начиная с 1970-х годов группа фанатов, увлеченных статистикой, практиков саберметрики[248] (термин был придуман для Общества исследований американского бейсбола), начал применять силу анализа для проверки некоторых общепринятых тактик, часто с удивительными результатами. Возьмем общую тактику сэкрифайс-бант. Когда бегущий на первой базе и у команды менее двух аутов, должен ли бьющий отбить мяч таким образом, чтобы заработать аут, но помочь бегущему добежать до следующей базы? Согласно расхожему мнению – да. Как выразился Билл Джеймс, пионер саберметрики, «все эксперты знали, что когда бегущий был на первой базе и у команды не было аутов, то правильно было сделать бант».[249] До недавнего времени не было никакой возможности провести хороший эмпирический анализ сэкрифайс-бант, а теперь есть: простой тест по сравнению пробегов в двух ситуациях, когда бегущий на первой базе и у команды нет аутов и когда бегущий на второй базе и у команды есть один аут. Анализ всего сезона игр высшей лиги показал, что бегущий на первой базе без аутов дает в среднем к 0,93 пробежек, в то время как бегущий на второй базе при одном ауте дает 0,71 пробежек.[250] При прочих равных условиях получить аут, чтобы бегущий перешел с первой базы на вторую, значит совершить пробежку, меньшую на 0,22 и уменьшить счет на 24 % (22/93 = 0,237). А как быть, если один аут уже есть? Теперь сэкрифайс-бант становится еще менее эффективным, так как снижает пробежку с 0,55 до 0,34. Хотя это меньше по абсолютному значению 0,21 пробежки, уменьшение счета в процентном выражении будет больше (21/55 = 0,382). Так что получить аут, чтобы дать преимущество бегущему, в любом случае плохой ход. Эти данные для многих стали неожиданностью, но подтвердили догадку менеджера Baltimore Orioles Эрла Уивера, уже давно сомневавшегося в эффективности сэкрифайс-бант. Во времена Уивера у нас не было данных и компьютеров, чтобы проверить гипотезу, поэтому его ругали за отказ от традиционного мышления. Теперь мы знаем, что он был прав. Сэкрифайс-бант – лишь один пример из общепринятой в бейсболе неправильной практики. Как заключил Билл Джеймс, «очень, очень большой процент того, что все эксперты считали правильным, на поверку оказалось ошибочной тактикой».[251]

Использование анализа данных в бейсболе – основная идея бестселлера Майкла Льюиса (2003) «Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game».[252] Льюис описывает, как Oakland Athletics, низкобюджетная команда на небольшом рынке, несколько лет подряд получала отличные результаты. Вместо того чтобы полагаться на традиционные обзорные отчеты, главный менеджер команды Билли Бин использовал статистический анализ и рассчитывал, что действительно приводило к эффективности наступления. Он сосредоточился на ключевых показателях, высоко коррелировавших с изменениями счета, таких как процент занятия базы, включающего в себя не только базные хиты, но и способность получить базу за «болы». Придумав, как играть, Бин собрал команду очень хороших игроков по бросовым ценам. Он хотел оптимизировать соотношение счета с затраченными деньгами. Весьма вероятно, что многолетние рекорды Oakland’s, которых игроки добились, несмотря на низкую зарплату, – результат действия аналитических решений. Бин объяснил, что сделал в бейсболе то, что уже происходило в других областях: «В восьмидесятые годы на Уолл-стрит все еще существовала группа “интуитивных” трейдеров, пытавшихся противостоять тем, кто использовал сложные математические расчеты. То же было и в спорте».[253] Quants уже революционизировала финансирование и теперь вносила изменения в бейсбол.

После публикации книги Льюиса использование статистического анализа в бейсболе стало широко распространенным. В Главной лиге бейсбола появилось множество генеральных менеджеров, опирающихся на статистику. Некоторые были учениками Билли Бина. С тех пор отряды молодых мужчин и женщин, окончивших колледжи или покинувших Уолл-стрит, ищут работу в сфере бейсбола, где могут тренировать свои статистические навыки, создавать собственные базы данных и все более сложные формулы для прогнозирования результатов. К 2013 году появилось множество новых статистических методов, разработанных для измерения более сложных аспектов игры. Программа PITCHf/х отслеживает направление и скорость каждой отдельной подачи и позволяет еще лучше анализировать результативность питчера.[254] Программа Park Adjusted Defensive Efficiency (PADE) записывает каждый мяч игры и распространяет статистический анализ на филдинг – аспект игры, менее других поддающийся количественной оценке.[255] Основываясь на этих данных, команды теперь могут менять положение своих филдеров в зависимости от того, кто бьет. Другие алгоритмы пока держатся в секрете и тщательно охраняются.

Команда San Francisco Giants, победитель Мировой серии в 2010 и 2012 годах, – одна из многих команд, использующих статистический анализ с целью получить конкурентное преимущество. Они работают более чем с десятью компаниями, включая Inside Edge и Sportvision, чтобы получить не только статистические данные, но и видео действий на поле. Giants была первой командой, использовавшей FieldF/X, которая записывает филдинг. Теперь у тренеров и игроков имеется драгоценная информация, и она помогает им оценить действия питчеров и назначенных отбивающих – своих оппонентов и свои собственные. Но к статистике обращаются не только Giants, желая понять, что происходит на поле. Она используется как современная модель принятия решений в области маркетинга и отношений с клиентами.[256] Сегодняшняя Америка целиком и полностью вступила в цифровой век, объединив Куперстаун с Купертино.

А как насчет Oakland Athletics? Производительность бейсбольной команды относительна, а не абсолютна.[257] Если бы Oakland была единственной крупной командой лиги, которая для оценки игроков полагается на статистику, то при прочих равных условиях она имела бы явное преимущество по сравнению с другими 29 командами. А что произойдет, когда вторая команда воспользуется тем же подходом? Очень возможно, что обе команды найдут недооцененных игроков и будут иметь преимущество над остальными 28. А теперь предположим, что в Moneyball играют шесть команд, или двенадцать, или, в конце концов, двадцать. Рыночная цена на недооцененных игроков поднимется, и то, что Майкл Льюис описывает как нечестную игру, станет справедливым рынком. В какой-то момент, когда почти все команды будут играть в Moneyball, то относительного преимущества больше не останется. Правда, команды, по-прежнему оспаривающие власть анализа, станут играть хуже остальных, но использования статистики окажется недостаточно, чтобы обеспечить высокую результативность: да, необходимо, но недостаточно, чтобы победить.

Это в значительной степени описывает то, что произошло с Oakland Athletics, чья результативность сошла на нет. Они проигрывали пять лет подряд и вновь стали победителями только 2012 и 2013 годах. В интервью 2009 года под названием «Пожалуйста, давайте больше не будем говорить о Moneyball» Билли Бин выразил легкое раздражение по поводу продолжительного внимания к его прежним триумфам. Он сказал: «Слушайте, в этом бизнесе невозможно без движения, и мы тоже движемся. Существуют команды, и по уму, и по изобретательности, вероятно, намного превосходящие наше воображение… нельзя сделать то же самое семь лет спустя. В игре слишком много изменений и все больше и больше конкуренции».[258]

Статистический анализ – мощный инструмент, и теперь он необходим бейсбольным командам. Но в бейсболе, как и во многих других конкурентных областях, абсолютные улучшения не гарантируют относительного успеха. Планка продолжает повышаться.

Почему Билли Бин и Джо Морган правы

Учитывая широкое использование статистики в современном бейсболе, легко забыть накалившиеся страсти, когда Майкл Льюис опубликовал «Moneyball». В то время представление о том, что игроков можно оценивать с помощью статистических моделей, вызывало нечто наподобие священной войны. Игроки, менеджеры и скауты были раздражены. Они утверждали, что производительность игрока не может быть сведена к цифрам. Статистика, утверждали они, не отражает нематериальные аспекты игры; цифры не учитывают тонкие человеческие качества, делающие игроков великими.

Льюис, финансист по образованию, пришел к выводу: бейсбол – это несколько больше, чем прославленный клуб, куча старых добрых парней с общими ценностями, выкованными долгими часами махания битой, мужской болтовни и жевания табака. Это крепкое братство, ревниво охраняющее свои традиции. Как заметил Льюис, акцент на статистику «сводил клубных традиционалистов бейсбола с ума… Члены клуба вышли из себя. В течение сезона 2003 года я раз за разом сталкивался с одной реакцией читающей публики и совсем с другой реакцией клуба».[259]

С одной стороны, скептицизм по поводу статистического анализа отражал нежелание принять новые идеи. Несомненно, скауты и тренеры чувствовали угрозу со стороны растущего использования статистики (как оказалось, у них были все основания для беспокойства: к 2011 году более ста скаутов потеряли работу: в их мнениях и гипотезах больше не нуждались[260]). Но имелась и более серьезная проблема, касавшаяся различий между составлением прогнозов и влиянием на результаты.

Ни один из критиков Билли Бина не высказывался более откровенно, чем Джо Морган, звезда бейсбола 1960–1980-х, один из лучших игроков второй базы всех времен.[261] По словам Майкла Льюиса, Морган фактически был социальным председателем клуба, стражем бейсбольной традиции, считавшим себя вправе судить, что приемлемо, а что нет. И для Джо Моргана растущее использование моделей решений было определенно недопустимым. Когда Морган говорил о «Moneyball», писал Льюис в 2004 году в статье для Sports Illustrated, «его уже выбили из колеи, и его аргументы были далеки от реальности». Он бормотал нечто о том, что использование статистики глубоко его огорчает. «Я не думаю, что статистические данные отражают сущность игры, – настаивал Морган. – Я играл. Я знаю, что там происходит… Игры выигрывают игроки. Не теории». Непонимание взаимно: приверженцам статистического анализа Джо Морган казался безнадежно наивным.

Репортеры окрестили его луддитом, прячущим голову в песок, простаком, не способным принять новые идеи и признать истину. Томми Креггс из SF Weekly размышлял: «Увы, я понимаю, Морган никогда этого не поймет. Единственное утешение в том, что такого рода аргументы уйдут в прошлое в течение нескольких лет. Морган находится в эпицентре смещения парадигмы и не осознает этого».[262]

Но Джо Морган был отчасти прав. Он понимал, что игроки не прогнозируют результативность; они должны ее достигать. Как сказал Брайан Уилсон: «Вы создаете то, что произойдет». Здесь статистический анализ бессилен. Человеку на площадке – будь то Джо Морган с битой или Фил Микельсон у тринадцатой лунки – позитивное мышление жизненно необходимо.[263]

Неудивительно, что именно Морган переживал сильнее всех. Вся его карьера свидетельствовала о силе и уверенности в себе. Со своим ростом 170 сантиметров, он всю свою жизнь должен был преодолевать сомнения. Морган вспоминал, что, когда он играл в средней школе, он «не интересовал никаких скаутов. Каждый раз, когда обо мне говорили что-то хорошее, почти всегда получалось что-то противоположное. Я был известен как хороший маленький игрок – с акцентом на втором из двух прилагательных».[264] Благодаря упорной работе и постоянным усилиям, он подписал профессиональный контракт. Только в 21 год Морган был переведен в высшую лигу и прорвался в стартовый состав Houston Astros, где благодаря неустанной практике и бьющей через край уверенности в себе стал прекрасным игроком. После шести лет в Houston он перешел в Cincinnati Reds, где поднялся до суперзвезды – частично благодаря работе с инструктором по ударам Тедом Клужевским, пионером в использовании видео для внесения корректировки, то есть он рано начал заниматься осознанной практикой. Благодаря тому, что он был выдающимся хиттером, превосходно перемещался по базам и был ловким филдером, Моргана назвали самым ценным игроком Национальной лиги в 1975 и 1976 годах. Он продолжал играть до 1985 года, а в 1990 получил последнюю награду – его поместили в Зал бейсбольной славы. Неудивительно, что Джо Морган сопротивлялся усиливающемуся уклону в статистический анализ. История его жизни – пример преодоления невзгод, вопреки ожиданиям, с помощью позитивного мышления и уверенности в себе.[265]

Когда мы смотрим со стороны на претензии и контрпретензии Билли Бина и Джо Моргана, то оказывается, что оба правы, просто в разных аспектах. Мы возвращаемся к одному из центральных вопросов великого решения – моменту, когда оно принимается. Я прогнозирую то, на что не могу влиять или могу контролировать? Обязанность генерального менеджера – собрать команду, хорошо работающую на поле. Когда он оценивает игроков, решает, кого включить и сколько платить, кого поощрить и кого продать, ему лучше опираться на беспристрастный анализ. Здесь вы не получите никакой пользы от того, что примете желаемое за действительное или воспользуетесь предвзятым суждением. Билли Бин известен тем, что во время игры предпочитал ходить в тренажерный зал, а не наблюдать за действиями команды. Почему? Потому что, будучи генеральным менеджером, он не бросал мяч и не размахивал битой. Он осуществлял контроль над составом команды, он собрал вместе лучшую команду из возможных, но стоило игре начаться, как он утрачивал возможность что-либо сделать.

Работа игрока совершенно иная. Если вы бьющий, то сначала выходите к пластине без аутов и пробежек, ваша команда не обязательно сделает 0,93 пробежки. Ваша задача – отбить мяч и бежать. Если вы выбиваете в аут, ожидаемое количество пробежек снижается, если вы заработали два аута, еще хуже. Если вы перебрасываете мяч через забор, то набираете две пробежки. В этот момент жизненно важно внедренческое мышление с высокой уверенностью в себе.

Между теми моментами, когда вы отбиваете, важно перейти к совещательному мышлению.

Что случилось, когда я отбивал в прошлый раз? У меня хорошая техника? Что, скорее всего, сделает питчер? Какие коррективы я должен внести в следующий раз? Потом, когда вы уже стоите на пластине, совещательное мышление уступает место реализации. Теперь жизненно важно – думать, что вы можете добиться успеха: верить, что вы можете и вам удастся сейчас, против этого питчера.

Обязанности менеджера на скамье запасных представляют собой смесь двух видов мышления. Для некоторых решений, таких как стоит ли применять сэкрифайс-бант, какого запасного питчера вызвать с буллпена или как позиционировать защиту, статистический анализ может быть очень полезным. Но менеджер и по-другому влияет на результаты, по крайней мере косвенно, посредством установленного тона общения, поощрения или критики. Когда спор о книге Льюиса был в самом разгаре, менеджер St. Louis Cardinals Тони ЛаРусса мудро заметил, что ни один из подходов не лучше других: «Такие вещи, как “Moneyball”, имеют место, но его имеет и человек. На самом деле, ответ – сочетание».[266]

Борьба бейсбольных традиционалистов против сторонников статистического анализа вызывает оживленные дебаты, но это ложное противопоставление. Оно не способствует пониманию. Оба подхода имеют достоинства, но для разных целей.

Политическое суждение… и суждение о политике

Необходимость различать прогнозирование и влияние на результаты существует не только на спортивных площадках, а и в других областях. На протяжении более 20 лет, 1980–2000-х годов, психолог Филипп Тетлок просил множество разных людей, от экспертов до студентов колледжей и обычных граждан, сделать прогнозы различных политических событий. Они включали возможность распада Советского Союза, перспективу того, что Квебек отделится от Канады, апартеид в Южной Африке закончится, ядерная война начнется и др. Результаты его исследования, опубликованные в известной книге «Экспертное политическое мнение», оказались неутешительными. Так называемые эксперты, как правило, предсказывают политические события не лучше обычных граждан, но обе группы предсказывают хуже, чем простые линейные модели, делающие прогнозы на основании всего лишь нескольких переменных. Исследование Тетлока оказалось некоторым образом нападением на психологию прогнозирования, а результаты предоставляют дополнительные доказательства силы моделей.[267]

У исследования Тетлока имелись сильные стороны. Однако в нем изучался только один вид политических суждений – оценка событий, на которые невозможно непосредственно повлиять. В конце концов, ни один из субъектов не в состоянии влиять на события, которые попросили предсказать. Нельзя влиять на будущее Советского Союза или Квебека, на конец апартеида в Южной Африке и на развертывание ядерного оружия. Тетлок убедительно показал: используя модели решения, можно получить прогноз более точный, чем дают и большинство людей, и эксперты, – если необходима объективная и точная оценка. Вполне справедлив стандартный урок изучения решений: необходимо остерегаться распространенных типов предвзятости и находить способы ее избегать.

Но предсказание событий не единственный, не обязательный и даже не самый важный вид политического суждения. Политическое суждение – не то же самое, что суждение о политике. Признак опытного политика – способность не прогнозировать события, а формировать их. Для этого он должен быть лидером, то есть побуждать людей производить действия, ведущие к желаемым результатам. Политические лидеры, будь то Джон Ф. Кеннеди во время кубинского ракетного кризиса, Линдон Джонсон при осуществлении закона о гражданских правах, Ричард Никсон, установивший дипломатические отношения с Китаем, Джимми Картер, заключивший Кэмп-Дэвидское соглашение, или Рональд Рейган, столкнувшийся с забастовкой авиадиспетчеров, не просто предсказывали, что произойдет. Они должны были справиться с ситуацией. Президентство называют высокой трибуной потому, что это позиция, с которой оказывают влияние. Хорошее политическое решение означает использование силы, убеждения и рычагов влияния на формирование хода событий. Как однажды заметил Никсон, «лидер отличается тем, что дает истории толчок».[268]

Прямое или косвенное влияние

С помощью моделей решений можно с высокой точностью прогнозировать события, на которые мы не можем повлиять (например, решения Верховного суда или винтажа вина). Но тот, кому по-настоящему необходимо сделать дело, моделями не удовлетворится. Между непосредственным влиянием и отсутствием влияния существует еще одна категория: косвенное влияние. Если прогноз по модели сообщается таким образом, что изменяет чье-то поведение, мы по-прежнему можем изменять конечные результаты. Косвенное влияние имеет две формы. Если оно повышает вероятность события, это сбывшийся прогноз. Если оно снижает вероятность события, это самоотрицающий прогноз.

Предположим, вы работаете в банке, и в нем используется модель для рассмотрения заявок на кредит. Вы не имеете прямого влияния на поведение заемщика; вы не контролируете его покупательские привычки и не можете убедиться, что он ежемесячно оставляет достаточную сумму на оплату кредита. Но предположим, что вместо того, чтобы просто отклонить заявку, вы встречаетесь с будущим заемщиком и объясняете причины своего беспокойства. Ваше вмешательство может привести к изменению его поведения, возможно, он составит месячный бюджет или, чтобы не пропускать платежи, попросит своего работодателя автоматически вычитать их из зарплаты. В этом случае модель, хотя она направлена на прогнозирование события и не может влиять непосредственно, будет оказывать косвенное влияние: это самоотрицание (сделав это много раз, получите достаточно данных о вмешательствах, чтобы построить модель для прогнозирования их эффективности).

Или рассмотрим модель, прогнозирующую решения Верховного суда. Если политологи будут держать свои прогнозы в запечатанных конвертах, пока суд не выпустил постановления, модель не будет иметь никакого влияния на результаты. Но предположим, что результаты будут обнародованы и удостоятся внимания прессы до обсуждения суда. Возможно, хотя и не стоит на это надеяться, – решение суда окажется иным. Если судьи склонятся в пользу решения, спрогнозированного моделью, это будет сбывшийся прогноз. Если судьи обидятся, что модель неосторожно прогнозирует их решения, что побудит их поступить наоборот, это самооотрицающий прогноз. И, конечно, если станет известно, что суд был склонен принять решение, противоположное прогнозу, некоторые умные люди могут сказать: прогноз по модели сделан так, чтобы направить решение судей в ином направлении – несколько реверсивная психология.

Верховный суд может не обращать внимания на оглашение решения по модели, но попытки поколебать суд посредством публичных заявлений происходят все время. В марте 2012 года несколько видных демократов изложили свои взгляды после устного обсуждения конституционности закона о доступном медицинском обслуживании администрации Обамы. Выступая в воскресной программе новостей, вице-президент Джо Байден «предсказал», что суд будет придерживаться законодательства.[269] Лидер меньшинства Палаты представителей Нэнси Пелоси пошла еще дальше и заявила, что ожидает: суд подавляющим большинством голосов подтвердит конституциональность: «Я предсказываю 6:3 в пользу этого решения».[270]

Конечно, это не прогнозы в строгом смысле. Это не бесстрастные суждения, с точностью оценивающие результат, а тонко замаскированные усилия – надавить пальцем на весы и повлиять на исход. Парадокс в том, что усилия по убеждению наиболее эффективны, когда заинтересованные стороны в состоянии скрыть свои истинные намерения, то есть когда суждения выглядят объективными и беспристрастными.

Неоднократное удивление

Необходимость различать типы влияния (отсутствие, прямое или косвенное) стала особенно явной во время президентской кампании 2012 года. Четырьмя годами ранее Нейт Сильвер, в то время малоизвестный тридцатилетний человек, ранее занимавшийся бейсбольной статистикой и покером, удивил ученых мужей, правильно предсказав результаты президентской гонки Обама – Маккейн в 49 из 50 штатов.

Он ошибся только по поводу жителей Индианы, традиционно республиканского штата, проголосовавших за Обаму с очень небольшим отрывом. Это было замечательное достижение, которое Сильвер с выгодой для себя превратил в блог под названием «Пятьсот тридцать восемь» (число избирателей в коллегии выборщиков) для New York Times. Так он продемонстрировал силу анализа данных в политике.

Весной 2012 года модели Сильвера показали, что при всенародном голосовании президент Обама получит небольшое преимущество над вероятным кандидатом от республиканцев Миттом Ромни, но явное – в Коллегии выборщиков. Различные сценарии на главных полях битвы, в штатах Огайо, Колорадо, Виргиния и Висконсин, указывали на вероятность победы Обамы. Количество комбинаций событий в пользу Обамы было больше. Чтобы выиграл Ромни, ему нужно было выиграть почти во всех близлежащих штатах, что маловероятно.

Сильвер открыто рассказал о своем методе, описал использованный алгоритм и объяснил, что просто попытался сделать наиболее точный прогноз по имевшимся данным. Да, он голосовал за Обаму в 2008 году и намерен сделать это еще раз. Однако утверждал Сильвер, его личные пристрастия не связаны с прогнозами. Он изо всех сил старался быть беспристрастным исследователем общественного мнения – политический эквивалент третейского судьи, называющего вещи своими именами.

Конечно, у сторонников Митта Ромни такого не было. Они понимали, что исследователь не имеет прямого влияния на исход. Нейт Сильвер мог подать только один голос за президента, так же как любой другой избиратель, но сообщение о результатах выборов, особенно от человека, подтвердившего эффективность своего метода в 2008 году, могло оказать сильное косвенное воздействие. Когда не определившиеся избиратели услышали, что Обама, скорее всего, победит, они встали на сторону победителя, тогда как сторонники Ромни могли потерять энтузиазм или обратить внимание на состязания, в которых их любимые кандидаты имели больше шансов выиграть. В любом случае, это было бы классическим самоисполняющимся прогнозом. Объявление о том, что Обама явно лидирует, повысило вероятность его победы. Чем больше Сильвер доказывал научный характер своего метода, тем большую достоверность приобретали его результаты и тем более энергично сторонники Ромни пытались ставить под сомнения его мотивы.

Случилось так, что президент Обама сохранял преимущество у избирателей в ходе национального партийного съезда в августе и продолжал сохранять его в сентябре. Затем в октябре, когда Обама плохо провел первый из трех теледебатов, гонка значительно ужесточилась. Поддержка Ромни выросла. Несколько опросов показали, что в гонке наступил перелом, и, по данным опроса Института Гэллапа, самого старого и уважаемого по вопросам политики, лидерство перешло к Ромни. Консерваторы уделяли результатам этих опросов большое внимание. Они хотели дать толчок, ободрить спонсоров, поддержать сторонников и таким образом повлиять на исход выборов.

К несчастью для Ромни, в конце октября его преимущество сошло на нет. Поскольку выборы приближались, «Пятьсот тридцать восемь» сообщил о возросшем уровне уверенности, что победит Барак Обама, указав вероятность от 75 до 85 %. Тем временем сторонники Ромни стали еще громче осуждать Сильвера. Дилан Байерс из Politico.com предположил, что Нейт Сильвер окажется «разовой знаменитостью». Накануне дня выборов, когда Сильвер указал 85-процентный шанс на победу Обамы, The Drudge Report, консервативный сайт, сообщил, что три выдающихся ума: Пегги Нунан, Майкл Бароне и Дик Моррис, сказали, что победа останется за Ромни.

Когда были подсчитаны голоса, выяснилось, что Нейт Сильвер правильно предположил исход во всех 50 штатах. А что о тех, кто предсказывал победу Ромни? Институт Гэллапа подтвердил, что методы выборочного опроса неэффективны, и пообещал улучшить их в будущем. С другой стороны, некоторые эксперты-республиканцы признали: так называемые прогнозы были попыткой повлиять на голосование. Через два дня после того, как он объявил об изменении общественного мнения в сторону Ромни, Дик Моррис признал, что в основном хотел, чтобы сторонники Ромни не разочаровались: «Я сделал все, что мог, я очень много боролся за Ромни… Это был момент, когда кампания Ромни начала разваливаться, люди потеряли надежду, никто не верил, что он сможет победить. В тот момент я считал, что мой долг выйти и сказать то, что я сказал».[271] Моррис подтвердил один из несомненных принципов: лучше быть возмутительно неправым и получить много внимания, чем правым, но затеряться в толпе. Он подчеркнул и другую истину: не все прогнозы создаются одинаково.[272]

Байесовские модели: использовать с умом

Понимание условий применения и пределов моделей решений возвращают нас к вопросу о базовых ставках, обсуждавшемуся в главе 6. В примерах с такси и медицинскими исследованиями мы видели: люди не думают в терминах условных вероятностей. Они не часто обращают внимание на общую численность населения, высказывая суждения о конкретных событиях.

В тех примерах нам были представлены все недостающие факты, так что для расчета условных вероятностей требовалось просто взять формулу и подставить цифры. Но, как мы знаем, очень часто у нас нет данных: их требуется найти, и они не фиксированные, а изменчивые. В таких случаях мы можем включать в наши модели новую информацию в рамках байесовского процесса обновления.

Но давайте будем осторожны. То, что помогает точно предсказывать температуру или прогнозировать результаты баскетбольной команды, может оказаться не особенно полезным в других случаях. Иные временные рамки и события, в которых мы заинтересованы, могут повлиять на обновлние модели.

Рассмотрим прогноз погоды. Проводя измерения каждый день, мы можем обновлять наши модели так, чтобы с течением времени они становились все точнее и точнее. Постоянное улучшение прогнозирования температуры – в начале 1970-х средняя ошибка составляла 6 градусов, в 1990-е годы 5 и всего 4 градуса в 2010-м – явно свидетельствует о пользе обновления моделей.[273] Здесь мы не только располагаем большим объемом данных, но и имеем дело с тем, на что не можем непосредственно влиять (по крайней мере, во временных рамках прогноза – как мы узнали, со временем климат можно изменить). То же касается моделей, которые прогнозируют производительность баскетбольной команды. Наша цель – составить прогноз на то, на что мы не влияем ни прямо (не гоним мяч в лунку и не бьем), ни косвенно (Никс и Лейкерс не знают, что прогнозирует наша модель). Поскольку каждую неделю проводится несколько игр, мы можем постоянно совершенствовать свои модели. Правильно считать, что они находятся в состоянии разработки и регулярно дополняются, чтобы с течением времени становиться точнее.

В книге «Сигнал и шум» Нейт Сильвер использует интересный пример, дающий представление о том, насколько полезными могут быть условные вероятности и байесовские обновления. Предположим, вы женщина, живете с приятелем и по возвращении из командировки обнаруживаете в ящике комода чужое нижнее белье – явно женское. Поэтому вы начинаете думать, что у вашего друга есть связь на стороне.[274]

Сильвер объясняет: если мы рассчитаем три базовые ставки – исходную вероятность без учета доказательств, истинную положительную частоту и ложную положительную частоту, – то теорема Байеса может обеспечить хорошую начальную оценку.[275] Во-первых, нужно сделать оценку вероятности без учета текущего доказательства, что партнер завел интрижку. При отсутствии другой информации мы можем использовать общую базовую ставку неверности, которую Сильвер принимает за 0,04. Во-вторых, мы должны оценить вероятность, что белье могло появиться вследствие его измены, что Сильвер принимает за 50 %, или 5,33.[276]

В-третьих, вероятность, что белье появилось, но он не изменял, Сильвер оценивает в 5 % или 0,05. Мы не знаем наверняка, правильны ли эти показатели, но они хорошая отправная точка для оценки того, что нас интересует, – вероятности измены, с учетом того, что обнаружено нижнее белье. Идея байесовского обновления в том, что если мы сделаем первичный расчет, а затем длительное время, скажем, полгода, будем собирать дополнительные данные, то, периодически пересматривая свою модель, мы получим все более точные оценки.

До сих пор все шло хорошо. Применив теорему Байеса, как в примере с такси и медицинским исследованием, мы получим цифры, представленные в табл. 9.1. Существуют две вероятности появления белья: одна – что партнер не завел интрижку (5 % от 96, или 4,8 %) и вторая – что он ее завел (50 % от четырех, 2 %). Вероятность интрижки с учетом таинственного белья рассчитывается следующим образом: 0,02 / (0,02+ + 0,048) = 294, или 29,4 %.

Рис. 9.1. Была ли интрижка

Учитывая явную улику, это явно меньше, чем вы себе представляли, но так говорят цифры. А как насчет остальных 70,6 %? Расслабьтесь. Тут нет никакого жульничества: просто ошибка прачечной, или белье осталось после приезда родственницы, или другое невинное объяснение.

Забавный пример, приводящий преподобного Байеса, так сказать, в спальню. Но не лучший способ показать, как с помощью постоянного обновления модели становятся все более и более точными. В нем не учитывается ни важность быстрого обновления, ни то, как факт измерений может повлиять на вероятность будущих событий.

Чтобы понять, что я имею в виду, допустим, что на основе этих предположений вы выяснили: шансы на то, что ваш партнер имеет отношения на стороне, составляют 29,4 %. Если бы речь шла о завтрашней погоде, мы знали бы, что делать дальше. Мы бы записали завтрашнюю температуру, сравнили ее со своим прогнозом, а затем подкорректировали бы модель, чтобы сделать лучший прогноз в следующий раз. То же самое мы сделаем, если захотим предсказать, сколько очков, скорее всего, выиграет Knicks: сделаем прогноз, узнаем результат матча и уточним свою модель, чтобы сделать лучший прогноз для следующей игры. Процесс работает, когда мы быстро получим новые точные данные, а самое главное, когда сбор информации не изменяет вероятности будущего. В конце концов, погода не знает, что вы спрогнозировали, и команда Knicks не знает, как ее оценила ваша модель. Вы не влияете на результаты ни прямо, ни косвенно.

Но когда речь заходит об обнаружении загадочного нижнего белья, все меняется. Как именно вы определите, действительно ли ваш партнер завел роман, а затем настроите модель, чтобы сделать прогноз более точным, не изменяя вероятности будущего события? Если вы зададите вопрос – даже не прямой, типа «Ты завел интрижку?», а более мягкий, например «Хотелось бы знать, Джи, чье это нижнее белье?», – то измените вероятность будущего события. Если до этого ничего не происходило, то ваш вопрос вряд ли сделает ее более вероятной, но если у вашего партнера действительно роман, то он постарается лучше скрывать его в будущем, что снизит вероятность появления нижнего белья в комоде. Или ваш партнер может тихо прекратить отношения, что опять приведет к снижению вероятность повтора. В любом случае, само усилие узнать правду создает виток обратной связи, что отличает этот пример от предсказания погоды или счета в баскетбольном матче.

Может быть, вы решите ничего не говорить и не делать. Вы ведете себя так, как будто ничего не случилось, и наблюдаете, что произойдет дальше. Это вызывает другую проблему: ожидание повторного появления белья может занять много времени, особенно если вы ездите в командировки один раз в месяц. Вы не сможете собрать данные достаточно быстро, чтобы обновить модель в значительной степени, и, конечно, недостаточно быстро, чтобы пролить свет на этот животрепещущий вопрос. Байесовское обновление может быть очень мощным, но мы должны признать его практические пределы.

Размышления о моделях решений

Модели решений могут быть очень полезными: часто они дают очень точные прогнозы на основании относительно небольшого количества данных и помогают избежать распространенных предубеждений, мешающих делать правильные выводы. В последнее десятилетие благодаря растущему доступу к большим базам данных их использование значительно возросло. Со временем модели становятся все более важными.

Однако принимая модели решений, мы иногда упускаем из виду необходимость их правильного использования в случаях, когда мы не оказываем непосредственного влияния и не получаем никаких преимуществ, помимо точной оценки. Когда мы влиять можем, это другая задача: не предсказать, что произойдет, а сделать, чтобы произошло. Здесь позитивное мышление может изменить исход с неудачи на успех.

Мы должны также признать третью категорию: косвенное влияние. Даже если мы не можем прямо повлиять на исход, то можем сообщать полученные прогнозы таким образом, что изменим поведение и, в конечном итоге, события. Оглашение результатов опроса о политических взглядах – лишь один пример. В бейсболе результаты статистического анализа могут использоваться для ободрения или мотивации, что косвенно повлияет на то, что происходит на поле, но не настолько, чтобы заменить необходимость размахивать битой или бросать мяч. Статистика не играет, это делают игроки.

Модели решений – часто один из способов стать умным, но еще важнее мудрость, то есть понимание того, что можно сделать с помощью модели, а чего нельзя. Говоря словами одного из блогеров, растущая популярность «технически сложных, требующих большого объема вычислений статистических подходов» имеет неприятный побочный эффект: мы меньше думаем о том, что эти цифры означают на самом деле. Распространенная фраза «заткнись и считай цифры» явно не способствует критическому мышлению.[277] Когда мы используем модели без четкого понимания, в каких условиях они применимы, мы не сможем принять великое решение независимо от набора имеющихся данных и сложности используемой модели.

Глава 10

Когда победители прокляты?

Единственный способ двигаться вперед в бизнесе – это изменяться. А к изменениям, по определению, прилагается определенный риск. Но если вы избегаете излишнего риска, включаете голову и хорошо управляете, вам может выпасть вполне приличный шанс.

Эд Уитакер. Американский круговорот: Повторное изобретение AT&T и GM, или Как мы занимаемся бизнесом в Америке, 2013

Эксперименты предлагают хороший способ изолировать один феномен, сохраняя все остальные условия. Однако многие решения в реальном мире принимаются без учета нашего желания иметь дело с одним элементом за раз. Они ставят перед нами задачи со многими взаимосвязанными и взаимозависимыми элементами. Часто они сочетают в себе способность контролировать результаты с необходимостью превзойти соперников, разворачиваются в течение месяцев и лет и вынуждают руководителей принимать сложные решения.

В двух следующих главах я рассмотрю способы принимать решения в двух совершенно разных ситуациях: при подаче конкурсной заявки с высокими ставками и создании нового предприятия. В обоих случаях мы увидим, что тщательный анализ и осторожность – зона действия левого полушария – необходимы, но что выигрышные решения также требуют моментов рассчитанного риска, а они появляются «справа».

Отличное место, чтобы потерять последнюю рубашку

Конкурсные заявки – частая тема исследований решений, при этом немаловажная роль отводится проклятию победителя. Я коротко упоминал проклятие победителя в главе 1, когда Skanska USA Building пыталась рассчитать, какую ставку предложить за ЦОДЮ. Решительная заявка была необходима, но одновременно существовала опасность установить слишком низкую ставку и, в конечном счете, потерять деньги. Как мы увидим, стандартный урок о проклятии победителя имеет смысл для некоторых видов конкурентных ставок, но не подходят для других.

История проклятия победителя восходит к 1960 году, когда менеджеры Атлантической нефтеперерабатывающей компании заметили тревожную тенденцию. Несколько лет до того Atlantic (позже известный как Atlantic Richfield, а затем ARCO) выиграл несколько аукционов на бурения нефти в Мексиканском заливе. Но затем, когда компания рассмотрела производительность этих нефтеносных участков, обнаружилась потеря огромных сумм денег. Нефть действительно была, но доходы оказались недостаточными, чтобы сделать аренду выгодной. Выигрышные ставки обернулись потерей инвестиций.

Несколько сотрудников отдела исследований и разработок компании Atlantic решили разобраться. Эд Кепен, ученый-геофизик, обнаружил, что Atlantic не одинока. Практически все компании, приобретавшие на открытых аукционах нефтепромыслы в Мексиканском заливе, в конечном счете теряли деньги. С 1950 года инвестиции в нефтяные месторождения Мексиканского залива «давали меньшие прибыли, чем местный кредитный союз»,[278] из чего Кепен сделал вывод: конкурентные торги – «хорошее место, чтобы потерять последнюю рубашку».[279]

Чтобы добраться до корней проблемы, Кепен рассмотрел сам процесс проведения аукциона. Он обнаружил коварную динамику: когда большее количество участников торгов делало скрытые ставки, то цена победившей заявки почти неизбежно оказывалась завышенной. Кепен назвал это проклятием победителя.

И вот здесь история становится еще интересней. После того как Atlantic поняла, как опасно предлагать завышенную цену, потребовались меры предосторожности. Всем отделам было приказано стать более консервативными. От геофизиков потребовали осторожности при оценке размера нефтяных месторождений. Геологам предложили делать более низкую ставку на успех бурения. Бухгалтерам поручили повысить ставку дисконта, снижавшую чистую приведенную стоимость будущих доходов, что уменьшало количество привлекательных проектов. Каждая из этих мер казалась разумной, но вместе они дали непредвиденный эффект. Эд Кепен вспоминает: «К тому времени, когда все снизили стоимость, наши ставки стали настолько низкими, что мы ничего не купили».[280] Теперь у Atlantic появилась другая проблема: они нашли способ избежать потерь из-за завышенных цен, но одновременно и исключили возможность победы.[281]

Сотрудничая с двумя коллегами, Бобом Клэппом и Биллом Кэмпбеллом, Эд Кепен разработал модель Монте-Карло для моделирования торгов со многими участниками. В конце концов появился метод, позволявший ограничить потери, но оставлявший реальный шанс на успех в долгосрочной перспективе. Кепен и его коллеги установили три правила: чем больше участников, тем меньшую цену вы должны предложить. Чем у вас меньше информации по сравнению с другими претендентами, тем более низкую цену вы должны предложить. И чем меньше вы уверены в своей информации, тем более низкую цену вы должны предложить. Когда выполнено более одного условия, уменьшить ставку еще важнее, а когда все три, надо быть очень осторожным. В этих случаях эмпирическое правило Atlantic гласило: дать наилучшую оценку стоимости аренды и сделать ставку не более 30 % от этой суммы. Конечно, такой подход приведет к уменьшению количества побед, зато цена даст компании хорошие шансы на прибыль. Это был практический способ снижения опасности конкурентных торгов.

Кепен и его коллеги скромно молчали о своем методе. Сложности конкурентных торгов продолжали обескураживать: «Так какова же наилучшая стратегия делать ставки? Мы не можем сказать и даже не станем пытаться. Единственное, что мы можем сделать, – это показать подход к математическому моделированию конкурентных продаж… Модель торгов дает ставку, ее можно с уверенностью сделать и быть довольными, победив. Да, наша оценка, возможно, завышенная, но ниже нашей оценки ценности – хеджирование против ожидаемой ошибки. В вероятностном смысле, мы “гарантируем”, что получим норму прибыли, которую хотим».[282] В 1971 году Кепен, Клэпп и Кэмпбелл опубликовали свои выводы в основополагающей статье «Конкурентые торги в ситуации высокого риска» в Journal of Petroleum Technology. Она до сих пор остается классической.[283]

Подсчет монеток в банке

В последующие годы проклятие победителя изучалось в различных экспериментах. В одном Макс Базерман и Уильям Самуэльсон заполняли большую стеклянную банку пятицентовыми монетками, а потом просили группу студентов подойти поближе и внимательно ее рассмотреть под разными углами. Студенты не знали, что в банке 160 пятицентовых монеток (всего 8 долларов). Затем каждый студент становился участником закрытых торгов, то есть заявлял, сколько готов заплатить за содержимое банки. Предложивший самую высокую ставку выигрывал все монетки.

Оценки были разными: высокими, низкими, а некоторые очень точными. Общая средняя цена их заявок составила 5,01 доллара, значительно ниже истинной стоимости. Большинство студентов были осторожными и, как правило, давали более низкую цену, что неудивительно: люди не любят рисковать, а в этом эксперименте не было ничего, что заставило бы их ошибиться в сторону завышения. Тем не менее на всех аукционах бывают люди, делающие значительно завышенные ставки. В ходе нескольких аукционов такие ставки в среднем составили 10,01 доллара. Значит, что в среднем победитель платил на 25 % больше, чем стоило.

Простая демонстрация обладали всеми признаками лабораторного эксперимента. Несложно собрать студентов, показать им банку, предложить разместить свои заявки и вычислить результат. Весь процесс занимает всего несколько минут. В других версиях использовались другие предметы, например скрепки, но с теми же результатами. Чем выше число участников, тем больше шансов, что по крайней мере одна заявка окажется неоправданно высокой, и тем меньше вероятность, что точные ставки помогут одержать победу. Базерман и Самуэльсон опубликовали свои выводы в статье с названием, отражавшим проблему: «Я выиграл аукцион, но не хочу премию».[284]

Сегодня проклятие победителя – расхожее выражение. Оно часто упоминается, когда речь идет об амбициозных ставках. Это не когнитивное предубеждение, потому что в его основе не когнитивная ошибка. Скорее, оно вытекает из самого процесса торгов. Собирая вместе достаточное количество людей, даже несколько консервативных в вопросе о ставках, мы сталкиваемся с высокой вероятностью, что как минимум один предложит слишком высокую цену. Ричард Талер описал проклятие победителя как «принадлежащее к проблемам поведенческой экономики – сочетания когнитивной психологии и микроэкономики».[285] Этот термин так хорошо отражает суть, что Талер использовал его в названии книги, написанной в 1992 году – «Проклятие победителя: Парадоксы и аномалии экономической жизни».

Аукционы, общественная и частная собственность

Конечно, хорошо быть в курсе проклятия победителя. Любой, кто думает о том, чтобы принять участие в аукционе, должен понять основной парадокс: победитель нередко оказывается в проигрыше. Вы же не хотите быть втянутыми в войну ставок за какой-нибудь товар на еBay, когда можете найти его в другом месте и, возможно, дешевле. Проклятие победителя особенно важно в мире финансов, где представляет собой серьезную опасность для инвесторов в публично торгуемые активы. Потому что аналитики рынка и инвесторы имеют доступ приблизительно к одинаковой информации, следовательно, любой, кто готов заплатить больше рыночной цены, вероятнее всего, платит слишком много. Скрытый смысл отрезвляет. Вообразите, что вы наметили выгодную сделку – задешево купить акции. Вместо того чтобы считать, что вы знаете больше других, разумнее сделать вывод, что вы ошибаетесь.[286] Гораздо вероятнее, что ваша цена излишне велика. На семинарах по финансовому поведению инвесторов учат остерегаться проклятия победителя и избегать его тяжелых последствий.[287]

Но давайте на мгновение отвлечемся. Что общего между аукционом пятицентовиков и покупкой акций? Думаю, вы уже нашли ответ. В обоих случаях нет никакого способа осуществить контроль над стоимостью актива.

Это примеры аукциона общей стоимости, а значит, предлагаемый лот имеет одинаковую цену для всех участников торгов.[288] В банке определенное количество пятицентовиков, и даже самый зоркий покупатель не найдет там дополнительную монетку. Кроме того, пятицентовики имеют одинаковую цену для всех. Никакие навыки, настойчивость или позитивное мышление не помогут вам пойти в магазин и купить на эти пятицентовики больше, чем мне. То же относится к таким финансовым активам, как акции Apple или General Electric. И для вас, и для меня их ценность одинакова. Вы можете принять решение о покупке акции или отказаться от покупки и потратить деньги на что-то другое, но вы не имеете никакого влияния на стоимость.

На аукционах общей стоимости ставки отражают наши оценки ценности актива. Если вы считаете, что банка содержит больше пятицентовиков, а я считаю, что меньше, то вы будете предлагать более высокие ставки, чем я, – все просто. То же самое касается доли акций. При этих видах активов единственное, что принесет вам пользу, это осторожная и бесстрастная оценка.

Существует еще одна причина не переплачивать. Если вам нужны пятицентовики, то вы всегда можете пойти в банк и купить стопку из 40 штук за 2 доллара. У вас нет причин платить больше. Вы не будете волноваться о проигрыше на аукционе пятицентовиков и не сделаете ошибку II. Скорее, вас должна беспокоить ошибка I – выиграть и понять, что переплатили. То же верно для акций Apple или GE. Существует готовый рынок с большим количеством ликвидности, и если вы не планируете поглощения, а просто хотите накопить большой пакет акций, то можете купить сколько хотите, не сдвигая рынок. Платить больше рыночной стоимости не имеет смысла.

Другие, очень отличающиеся от описанных, аукционы известны как аукционы с частными ценностями, и в них предметы имеют разную ценность для вас и для меня.

Различия могут быть обусловлены совершенно субъективными причинами, например коллекционированием. Сколько вы готовы заплатить за рукописный текст стихотворения Джона Леннона «День в жизни»? Он был продан на аукционе Сотбис в Нью-Йорке за 1,2 млн долларов после напряженной борьбы между тремя участниками. Для каждого из них этот небольшой кусок бумаги обладал большой личной ценностью.[289] В других случаях разница в стоимости имеет коммерческие причины, такие как различная способность давать выручку или прибыль от актива. Здесь опять то же самое. Предлагать больше, чем другие, не обязательно неправильно, но ставка должна отражать четкое понимание стоимости этого актива сегодня – и то, сколько он может дать завтра. Заплатить больше других участников торгов может иметь смысл, но только если у вас есть для этого основания.

Бурение за доллары

Давайте вернемся к торгам за нефтяные месторождения. Это не аукцион общей стоимости, и процесс не занимает несколько минут, скорее, он разворачивается в течение нескольких лет. Определение величины заявки на участие в торгах происходит гораздо сложнее, чем на аукционе пятицентовиков.

Если вы смотрели фильм 2007 года «Там будет кровь» («There Will Be Blood»), можно подумать, что бурение нефти несколько напоминает питье молочного коктейля – вы погружаете соломинку и полностью его вытягиваете. На ум приходит знаменитый фонтан на Спиндлтопе возле Бомонта в 1901 году в штате Техас: нефть залегала так близко к поверхности, что пары поднимались сквозь почву еще до того, как просверлили скважину. Сегодня поиски нефти происходят гораздо в более сложных условиях. Бурение усложнилось уже в 1950-х годах, когда Atlantic сверлила скважину в Мексиканском заливе, а сейчас затруднилось еще больше. Некоторые трудности стали достоянием общественности в 2010 году, и самым драматическим образом: на платформе ВР Deepwater Horizon произошел взрыв с разливом нефти.

Стоимость разработки новых нефтяных месторождений продолжает расти из-за необходимости вести добычу в гораздо более отдаленных местах, но если бы уровень сложности оставался постоянным, то стоимость добычи нефти на каждый баррель бы снизилась. Это потому, что на каждом этапе процесса были произведены значительные усовершенствования. Давайте начнем с разведки. Нефтяные компании сегодня имеют намного лучшие сейсмические изображения и мощное программное обеспечение для интерпретации полученных данных.

В 1970-х двумерная визуализация была сродни искусству. К 1980 году стали создавать трехмерные изображения и лучшие алгоритмы анализа данных, значительно облегчившие обнаружение нефти. Затем появились четырехмерные изображения, четвертое измерение – время. Сравнивая снимки, сделанные через регулярные промежутки времени, компании, ведущие разведывательные работы, могут отслеживать, как при добыче перемещается остальная нефть, что позволяет располагать последующие скважины с еще большей точностью. Бурение также стало более эффективным. Сверла производятся из более прочных материалов, которые реже ломаются, и скважины больше не должны располагаться вертикально: их можно пробурить под любым углом, в том числе горизонтально. Кроме того, нефтяные компании повысили извлечение, теперь они применяют метод, известный как повышение нефтеотдачи. В дополнение к усовершенствованным буровым растворам некоторые компании вводят природный газ и диоксид углерода, чтобы вытолкнуть нефть на поверхность.[290]

Значение всех перечисленных усовершенствований огромно.[291] Если разведка, бурение и добыча улучшаются на 1 % в год – а это достаточно сдержанное предположение, – то при таком же объеме мы бы имели общее ежегодное улучшение на 3 %. Это не совсем закон Мура, который лихо заявил, что мощность полупроводников будет удваиваться каждые 18–24 месяца, но тоже очень значительное. Производя каждый год улучшение на 3 %, за семь лет вы увеличите производительность на 23 % и на 55 % за 15 лет. То, что раньше стоило 3 доллара, теперь стоит меньше 2 долларов. Усовершенствования позволили более полно разрабатывать нефтяные месторождения и значительно увеличить срок их службы. Ожидалось, что нефтяное месторождение ВР в Прудо-Бэй на Аляске, открытое в начале 1970-х, будет закрыто после извлечения 40 % нефти. Теперь, с большей эффективностью и меньшими затратами, оно может продолжать работу, пока не будут извлечены 60 %, в полтора раза больше, чем предполагалось.[292]

Все эти факторы имеют решающее значение для решения относительно стоимости нефтяного месторождения. Нефть в земле имеет одинаковую цену для всех участников торгов, но наши предложения отличаются в зависимости от используемой технологии, оборудования и квалификации наших инженеров и буровых бригад. И это только в данный момент времени. Жизненно важный вопрос – не то, как хороши мы сегодня, а насколько более эффективно мы сможем проводить разведку, бурение и добычу во время эксплуатации месторождения.

Чтобы понять, что это означает, я разработал еще одну модель Монте-Карло. Давайте исходить из того, что месторождение имеет срок полезного использования 15 лет, в течение которых производительность всех трех процессов – разведки, бурения и добычи – в среднем повышается на 1 % в год.[293]

Результат показывает, что за 15 лет средняя эффективность повысится на 49,2 % (рис. 10.1). Иными словами, подъем на поверхность того же самого количества нефти должен стоить приблизительно вдвое меньше. Сумма, которую компания желает заплатить, отражает текущий вклад денежных средств в месторождение и вклады в течение всего времени работы, а она с каждым годом становится все более эффективной.

Рис. 10.1. Повышение эффективности разведки, бурения и добычи за 15 лет

Как вы считаете, является ли примером самоуверенности предложение цены с учетом ожидаемых улучшений? По одному из определений, да. Попахивает переоценкой. Превышает наши способности. Но, по другому определению, ставка на ежегодное улучшение в 3 % вообще не чрезмерна. Она соответствует текущим показателям улучшения. Проблема в том, что ваши соперники, скорее всего, улучшаются с такой же скоростью, а это означает, что ставки на улучшение в 3 %, скорее всего, окажется недостаточно, чтобы выиграть. Она приведет вас лишь к среднему ожидаемому улучшению.

Чтобы иметь хорошие шансы на победу, вы можете сделать ставку и благодаря ей оказаться в верхних 10 %, что соответствует 51,6 % в течение 15 лет. Чтобы получить лучший шанс, можно пойти еще дальше, к верхнему краю, оправданному сегодняшним положением дел. Улучшение в 52,3 % можно ожидать в одном из 20 случаев. Такая ставка кажется переоценкой, но если ваш соперник будет еще более амбициозным, вы не выиграете аукцион. Чтобы иметь отличные шансы на победу, следует захотеть попасть в верхний 1 %, что означает ставку на улучшение в 53,7 %.

Мы получаем приблизительно то же, что при объединении способности к повышению производительности с необходимостью сделать лучше, чем конкуренты, – так же, как в Тур де Франс, но без незаконного допинга. Любому, кто надеется выиграть конкурентную борьбу по типу «победитель получает все», придется делать более высокие ставки, чем кажется оправданным, а затем осуществлять контроль, чтобы достичь желаемых успехов. Иными словами, любой, кто не желает рисковать, имеет мало шансов на победу.

Конечно, мы должны остерегаться проклятия победителя. Анализ, проведенный Atlantic Refining Company годы назад, помог обнаружить коварную проблему. Соблюдение правила Эда Кепена – делай умеренные предложения – это шаг в нужном направлении. Но будет ошибкой распространить выводы учебного эксперимента с использованием аукциона общей ценности на аукцион частной ценности, где возможности могут повышаться в течение многих лет. Когда мы можем оказывать влияние и улучшать результаты, в частности, когда у нас есть много лет, когда мы можем это делать, возможна очень разная логика. Стремление избежать потерь и держаться подальше от опасностей кажется разумным, но не приводит к успеху. В дополнение к четкому пониманию базовых ставок и тщательному анализу возможных улучшений нам приходится идти на рассчитанный риск.

От покупки акций к покупке компаний

Помимо аукционов пятицентовиков и доли в акционерном капитале, проклятие победителя также использовалось для объяснения высоких цен, заплаченных за корпоративные поглощения.

Рассмотрим этот вопрос с помощью основополагающего труда в этой области, книги «Оценка управленческих решений».

Ваш конгломерат рассматривает новое приобретение. Но приобрести хотите не только вы. В свою очередь, целевая компания хочет, чтобы ее купили по самой высокой цене. Действительная цена целевой компании в высшей степени неопределенна: она сама не знает, сколько «стоит». Ее хотели получить по крайней мере полдюжины компаний, но ваша ставка оказалась самой высокой, ваше предложение было принято, и вы приобретаете. Вы достигли успеха?[294]

По мнению Макса Базермана, автора, осуществившего аукцион пятицентовиков, вероятнее всего, ваша компания не достигла успеха. Если вы заплатили больше, чем другие участники, то, вероятно, заплатили слишком много. Причина, конечно, проклятие победителя в сочетании с распространенными предубеждениями, обсужденными нами, в частности чрезмерной самоуверенностью. Поэтому автор предупреждает менеджеров, чтобы они умерили свой оптимизм и признали: приобретенная компания, скорее всего, стоит гораздо меньше, чем они полагают. Они должны делать ставки ниже или, возможно, воздержаться от предложений вообще.

Работает еще один силлогизм.

• Большинство приобретений не приносит прибыли.

• Участники торгов подвержены проклятию победителя.

• Следовательно, приобретение не приносит прибыли из-за проклятия победителя.

Отсюда всего один шаг до предположения, что чрезмерные ставки проистекают от чрезмерной самоуверенности.[295] Возможно, чрезмерный оптимизм вызван раздутым эго руководителей компании. Конечно, это удовлетворительное объяснение. Нам нравится видеть падение сильных мира сего. Нам приятно видеть, когда возмездие настигает богатых и высокомерных. Но, как мы знаем, высказывать мнение постфактум слишком просто. Пока руководители успешны, их чаще называют смелыми и уверенными; о самоуверенности, гордости или высокомерии начинают говорить только тогда, когда дела идут плохо (единственное известное мне исключение – председатель французского конгломерата Vivendi Жан-Мари Мессье по прозвищу J4M. Его считали олицетворением высокомерия еще до того, как его компания пошла ко дну).

Давайте поищем лучшее объяснение плохого послужного списка приобретений. Очень вероятно, что здесь работает комбинация сил. Одна из них – переоценка. Даже если она не так распространена, как часто предполагают, некоторые руководители, конечно же, переоценивают свою способность управлять ростом дохода и экономией средств. Руководители, наиболее оптимистично относящиеся к ожидаемым ими преимуществам, готовы платить намного больше, чем остальные. Второе, и это парадокс, – успешные менеджеры могут быть самыми злостными нарушителями. Они привыкли к прошлым успехам, поэтому воображают, что останутся успешными в будущем, даже когда попытаются сделать нечто гораздо более сложное. Они сосредоточены на своем личном уровне успеха – взгляд изнутри – и пренебрегают средними показателями успеха вообще – взглядом извне. Третье – это проблема асимметричных стимулов. Руководители могут быть готовы воспользоваться сомнительным шансом, если знают: хорошие результаты принесут огромную пользу, плохие – небольшой вред, а уж совсем плохие приведут к тому, что они просто покинут рабочее место с внушительным выходным пособием. Орел – я выигрываю, решка – выигрываю еще больше.

Учитывая, что в целом история приобретений печальна, легко сделать вывод: у нас всегда есть соблазн сделать более высокие ставки, чем другие покупатели, и здесь мы совершаем ошибку. Но это тоже слишком просто. Морально нагруженные термины, такие как высокомерие, никому не приносят пользы: либо потому что большинство людей считает, что понятия высокомерия и надменности к ним не относятся (как минимум до тех пор, пока не получили мучительный опыт, после чего с сожалением признают, что страдают этими недостатками).

Обвинение в самоуверенности и проклятие победителя в плохом состоянии столь многих приобретений отвлекают от важного различия. Обычно вопросы приобретения – частные, а не общие. Компания может оправданно заплатить больше других, если находит для себя уникальную потенциальную выгоду. Кроме того, вы не получаете ценность в момент приобретения, она создается долгое время, иногда несколько лет. И компании могут влиять на результат.

Вместо того чтобы делать вывод, что приобретения обречены на провал, мы должны задать ряд вопросов иного порядка. Если большинство поглощений не получается, то существуют ли типы поглощений, имеющие больше шансов на успех, чем другие? Что можно сделать, чтобы повлиять на результаты и повысить шансы на успех? Существуют ли обстоятельства, когда разумно сделать даже очень рискованное приобретение?

Давайте рассмотрим эти вопросы по порядку. Обширные эмпирические исследования привели к выводу, что большинство приобретений не в состоянии создать стоимость.[296] Доказательства выходят за рамки нескольких громких катастроф, как слияние TimeWarner с AOL в разгар бума интернет-компаний. Марк Серауер из Нью-Йоркского университета изучил более тысячи сделок, проведенных между 1995 и 2001 годами, все на сумму более 500 млн долларов, и обнаружил: почти в двух случаях из трех (64 % компаний) потеряны деньги. В среднем приобретающая фирма переплачивала почти на 10 %.[297]

Значит, некоторые виды приобретений дают больше шансов на успех, чем другие? Значительное количество – остальные 36 % – прибыльные, и оказалось, что у них есть ряд общих черт: покупатель может определить явные и немедленные преимущества, а не ожидать неопределенных или отдаленных. Кроме того, выгоду можно получить за счет экономии средств, а не роста выручки. Это ключевое отличие, поскольку затраты в основном находятся под нашим контролем, в то время как доходы зависят от поведения клиента, а он обычно пребывает вне нашего прямого контроля.

В качестве примера удачных приобретений – когда преимущества достигнуты за счет экономии – рассмотрим серию сделок, проведенных Сэнди Вейлом в 1980-х и 1990-х годах, когда он объединил Commercial Credit с Primerica, а затем с Travelers. Каждая сделка была направлена на поиск синергии расходов, как правило, путем объединения вспомогательных функций и операций, и каждая оказалась успешной. Позже, когда Вейл в 1999 году разработал слияние Travelers с Citibank, результат получился другим. На этот раз приобретение было сделано в ожидании роста доходов за счет сопутствующих продаж банковских и страховых продуктов; к сожалению для Citigroup, эти достижения никогда не реализовались. Сделка, задуманная как венец карьеры Сэнди Вейла, оказалась со слишком дальним прицелом.

Что касается обстоятельств, при которых, возможно, имеет смысл попытаться сделать рискованное приобретение, то тут надо учитывать конкурентный контекст. Мы должны рассмотреть относительную производительность и интенсивность соперничества. Компания готова заплатить некоторое количество денег, и оно должно соответствовать не только прямым затратам и ожидаемой выгоде, но и более широким соображениям, связанным с конкурентной борьбой. В 1988 году швейцарский гигант пищевой промышленности Nestle был готов заплатить высокую цену, чтобы приобрести английскую компанию кондитерских изделий Rowntree, производителя Kit-Kat и Smarties, не только потому, что увидел потенциал для получения прибыли, но и чтобы ее не приобрела конкурирующая швейцарская шоколадная компания Jacobs Suchard. Предложение Nestle в размере 4,5 млрд долларов отражало расчет доходов (роста выручки и экономии затрат), а также стратегические соображения, причем последние могли быть рассчитаны только в самых общих чертах. Это предпочтение рискнуть и сделать ошибку I (попытаться и потерпеть неудачу), а не II – не пытаться вообще.

Чтобы понять динамику решения о приобретении, мы должны сделать больше, чем рассмотреть историю (часто малоинформативную) успешных приобретений, затем взять результаты таких лабораторных экспериментов, как аукцион пятицентовиков, и предположить, что одно вытекает из другого. Мы также должны думать о некоторых элементах, обсуждаемых в предыдущих главах: контроль, относительная производительность, время и руководство.

Для этого давайте внимательно рассмотрим реальное приобретение. Давайте вернемся на несколько лет назад и вспомним ставки в войне за компанию AT&T Wireless.

Техасское состязание за AT&T Wireless

Эта история началась осенью 2003 года, когда отрасли беспроводной связи США переходили от фазы быстрого роста к борьбе цен и укреплению позиций. После нескольких лет больших прибылей операторы мобильной связи ощутили тенденцию к их снижению. В 2000 году AT&T Wireless, отделившаяся от корпорации AT&T Corporation, оказалась в числе наиболее пострадавших от технических проблем и потери абонентов. Цена ее акций постоянно снижалась и дошла до 7 долларов, едва ли половины прошлогодней цены. Умножалось количество соперников.

У крупнейшего оператора США, Verizon Wireless, было 37,5 млн клиентов от побережья до побережья. Оператор номер два, Cingular, был СП, 60 % его акций принадлежало SBC, расположенному в Сан-Антонио, 40 % – расположенному в Атланте BellSouth. У Cingular было 24 млн клиентов и сильная региональная позиция, но они стремились стать национальной компанией.

Исполнительный директор SBC Эд Уитакер, техасец ростом 193 сантиметра, известный как «большой Эд», сделал карьеру в Southwestern Bell, региональном операторе старой системы Bell. В 1996 году, когда Закон о телекоммуникациях открыл местные рынки для конкуренции, Уитакер сразу начал покупать одного соперника за другим. В 1997 году компания Уитакера, теперь известная как SBC, приобрела Pacific Telesis за 16,5 млрд долларов, а на следующий год он добавил в южной части Southern New England Telecommunications Corp за 4,4 млрд долларов. Целью Уитакера было построить крупнейшую телекоммуникационную компанию страны, предлагающую как фиксированную, так и мобильную связь.[298] В 1999 SBC заплатила 62 млрд долларов за Ameritech, ведущего телефонного оператора на Среднем Западе.[299] В 2000 году он объединился с BellSouth для создания Cingular, вскоре ставшей вторым оператором беспроводной связи после Verizon Wireless.

В конце 2003 года, когда AT&T Wireless боролась за выживание, Cingular увидела удобный случай. 17 января 2004 года она предложила купить AT&T Wireless по 11,25 доллара за акцию. Это было необязательное предложение, немногим больше, чем начальное, но, когда оно было внесено, акции AT&T Wireless резко выросли. Если Cingular была готова заплатить 11,25 доллара, то в конечном итоге продажа могла произойти за большую сумму – может быть, значительно большую. Через три дня правление AT&T Wireless официально решило рассматривать предложения покупателей. Аукционом должен был заниматься банкир Меррилл Линч. Его юридическая фирма, Wachtell Lipton, специализировалась в сфере слияний и поглощений и изобрела оборону под названием «отравленная пилюля». Их клиентов никто не покупал задешево.[300]

Для Cingular привлекательность была очевидной. Добавление 22 млн клиентов AT&T Wireless дало бы ей национальный статус и вывело на первое место. Она могла бы значительно снизить затраты, комбинируя операции и вспомогательные функции. Cingular могла бы снизить расходы на 2 млрд долларов в год, а может быть, и больше.[301] Руководство SBC прокомментировало: «Для Cingular это будет стратегическим приобретением с привлекательной синергией, и мы намерены добиться успеха». Уитакер позже объяснил: «Существует не так много национальных лицензий, и они редко продаются. Поэтому, когда появилась табличка “Продается”, все в мире беспроводной связи насторожились и приняли к сведению… SBC, чтобы стать крупным игроком на долгое время, требовалось завоевать национальное положение – региональное нас уже не устраивало. С активами AT&T Wireless мы мгновенно получили бы национальный статус и признание. Без него мы бы оставались вторым составом».[302]

Но Cingular не была единственной. Крупнейшая в мире сеть оператора Vodafone, базирующаяся в Великобритании, также была заинтересована в покупке AT&T Wireless, и если на то пошло, у Vodafone была еще более дерзкая история приобретений. В 1999 году она в два раза увеличила размер компании, присоединив калифорнийскую AirTouch и в ходе этого процесса прихватив 45-процентную часть в Verizon Wireless. Через год она снова удвоилась, захватив Mannesmann – первый враждебный захват в промышленной истории Германии, – за ошеломляющие 112 млрд евро. Тем не менее Vodafone была недовольна меньшей долей в беспроводной сети Verizon и стремилась создать себе положение в Соединенных Штатах. Приобретение AT&T Wireless давало Vodafone то, чего она отчаянно хотела, и президент компании Арун Сарин объявил, что готов принять участие в торгах. The Wall Street Journal описывал назревающую конкуренцию между двумя титанами как «столкновение техасского масштаба».[303]

Банкир AT&T Wireless Меррилл Линч несколькими способами оценил стоимость своего клиента и пришел к диапазону между 9,00 и 12,5 доллара за акцию.[304] Параллельно Cingular и Vodafone сделали собственные расчеты. На частной встрече правления Vodafone был одобрен потолок 14 долларов, но они надеялись купить гораздо дешевле. Один промышленный аналитик описал конкурс: «Это масштаб – Cingular против размаха Vodafone. Cingular делает ставку на стоимость синергии, в частности на возможности работать, минуя избыточную инфраструктуру, в то время как Vodafone делает ставку на экономию за счет размаха, пытаясь применить агрессивный метод, использованный в Европе, по отношению к США».[305] Однако когда руководители увязают в конкурентных торгах, может произойти что угодно. Начальные ставки были утверждены, но после этого торги шли с переменным перевесом, так что AT&T Wireless могли получить самую высокую цену из возможных.

Ставки были сделаны в 17:00 в пятницу, 13 февраля 2004 года. Они пришлись на нерабочее время. Vodafone предложил 13 долларов за акцию, что оценивало AT&T Wireless в 35,45 млрд долларов. Спустя несколько мгновений пришли немного меньшие ставки Cingular, 12,5 доллара за акцию, что составляло 33,75 млрд долларов. Обе стороны предложили все ставки наличными: не обменные операции с акциями, а именно наличные. Все это было хорошей новостью для AT&T Wireless по двум причинам. Обе ставки были выше диапазона, рассчитанного Мерриллом Линчем, а это означало, что акционеры AT&T Wireless получат солидную премию. Еще лучше было то, что ставки были близки друг к другу. При пятидесяти центах разницы между заявками процесс будет продолжаться, как объяснил мне один из банкиров, «пока продавец не удостоверится, что участники торгов исчерпали боезапас».

В субботу утром правление AT&T Wireless направило своего банкира узнать об «улучшении в ценах и условиях» – вежливый способ дать понять, что они хотят больше денег. Меррилл Линч послал сообщение Cingular и Vodafone, что второй раунд заявок будет проведен на следующий день, в воскресенье, в 11:00.[306] Теперь между сторонами, разбросанными по Манхэттену, начинался затяжной бой. Команда AT&T Wireless во главе с президентом Джоном Зеглисом обосновалась в офисе Вочтела Липтона на 52-й улице. Команда Cingular во главе со Стэном Сигманом создала оперативный центр в офисах адвокатов SBC в нижнем Манхэттене. Команда Vodafone со своими адвокатами окопалась на Лексингтон-авеню 425, напротив Центрального вокзала, где оставалась в тесном контакте со штаб-квартирой компании в Англии.[307]

Следующие ставки были получены в воскресенье утром. Vodafone не знал, какую ставку сделал Cingular, ей только сообщили, что предложение в 13 долларов недостаточное. Один из банкиров Vodafone объяснил мне: «Это психологическое давление, нам пришлось двигаться вверх. Если бы мы не двинулись, у продавца возникло бы впечатление, что мы дошли до максимума. Мы смотрели друг на друга, желая повысить цену». После некоторых раздумий Vodafone представил предложение 13,5 доллара, все еще не превышая предела 14 долларов. Между тем руководители Cingular решили, что настало время для сильного толчка, и повысили свои ставки до 14 долларов за акцию – до удивительной суммы 38,2 млрд долларов.[308] Теперь Cingular лидировал.

В понедельник утром (это был праздник, День президентов) Меррилл Линч связался с Vodafone и сообщил, что Cingular вырвалась вперед. Vodafone повысил ставку еще раз, до 14 долларов.[309] Хотя ставки были равными, но все же в пользу Vodafone. Поглощение Cingular могло поднять антитрастовые проблемы, способные задержать или полностью блокировать сделку. Другой причиной было влияние на AT&T Wireless. Объединение с Cingular могло привести к значительным увольнениям в AT&T Wireless, так что основная тяжесть легла бы на плечи сотрудников, тогда как Vodafone собирался расширить бизнес и добавить рабочие места. При равных ставках AT&T Wireless отошла бы Vodafone. Теперь единственный вопрос – поднимет ли Cingular ставки еще раз.

В понедельник после обеда член совета директоров AT&T Wireless Ральф Ларсен позвонил в Cingular и Vodafone и прочел им одинаковые сообщения: лучшие и заключительные предложения должны быть представлены в 16:00. Ларсен не сказал, кто лидирует. Позже Сигман из Cingular вспоминал: «Было заявлено: “То, что вы могли быть лидером в прошлом, не означает, что вы им и остались”».[310]

Когда подошел назначенный срок, Vodafone подтвердила свою заявку на 14 долларов, но не пошла выше. Она достигла предела и не собиралась втягиваться в войну цен. Cingular также не повысила ставку, но добавила положение, направленное на одну из проблем AT&T Wireless: в случае, если сделка будет приостановлена регуляторными органами, то через десять месяцев они каждый месяц будут выплачивать 4-процентную ставку. Хорошая попытка, но недостаточная, чтобы изменить ситуацию. Преимущество все еще сохранялось за Vodafone. Окончательное решение было неизбежным.

В 19:00 президент компании AT&T Wireless Джон Зеглис позвонил Аруну Сарину из Vodafone. В Лондоне была полночь. «Ставка Vodafone принята», – сказал Зеглис. Все, что требовалось, – это утверждение совета Vodafone, запланированного на следующее утро.

Эд Уитакер контролировал события из Сан-Антонио и видел, что сделка ускользает. Он напомнил: «На мой взгляд, это было неприемлемо. Wireless была путем в будущее. Каждый квартал накапливались миллионы новых беспроводных клиентов, и их количество не уменьшалось. Мобильный интернет также вселял много надежд. Мы просто не могли позволить постоянно относить себя ко второму эшелону».[311]

Хотя AT&T Wireless дала устное согласие на предложение Vodafone, сделка не завершалась до официального одобрения правления Vodafone. Уитакер полагал, что у него оставался шанс, что AT&T Wireless может изменить свое мнение, если получит лучшее предложение. В 21:00 он связался с Дуэйном Акерманом, занимавшим такую же должность в BellSouth. К этому времени все цифры были проанализированы. Никакой новой информации не поступило. Остался один вопрос: насколько большой риск можно взять на себя? Стоит ли идти на еще больший риск? Уитакер вспоминал, что разговор был простым и прямым: «У нас не будет второго шанса, – сказал я Дуэйну. – Если компания уйдет, то уйдет совсем».[312] Они договорились повысить ставки до 15 долларов за акцию, на целый доллар выше, чем предложил Vodafone. Управляющий Cingular позже вспоминал: «В 4 часа мы думали, что у нас неплохой шанс на победу, но когда не выиграли, то решили закончить. Поэтому закончили. А нашим единственным вариантом была победа».

За секунды до полуночи Сигман позвонил Зеглису в офисы Wachtell Lipton и сделал предложение: «Согласится ли AT&T Wireless продать акции по 15 долларов за штуку?» Это составляло 41 млрд долларов и стало крупнейшей сделкой наличными в истории США. Один человек вспоминает, что, казалось, из номера вышел весь воздух: «Все произнесли что-то типа “Вау”».[313] Зеглис старался сохранять спокойствие. «Конечно, мы примем 15 долларов, – ответил он, – при условии, что предложение будет подписано и доставлено к трем часам утра». В это время в Лондоне будет 8:00 утра – время запланированной встречи правления Vodafone. К этому моменту все должно быть решено.

SBC и BellSouth моментально собрали совет директоров, некоторых вызвали по мобильному телефону, других подняли с постели. Проголосовали по телефону, и оба совета директоров утвердили ставку. Через нескольких минут отряд банкиров и юристов, держа в руках заявку, отправился в верхнюю часть города, в офисы Wachtell Lipton на 52-й улице. Было 2:00 часа ночи, вспоминал Зеглис: «Мы только что закончили третью пиццу, когда Стэн и его команда привезли заявку».[314] Зеглис проверил цифры и сразу подписал. Сделка была заключена. Минутой позже он исполнил свой последний долг – позвонил Аруну Сарину в штаб-квартиру Vodafone. «Я сказал ему, – вспоминает Зеглис, – что мы изменили решение». Торжественное объявление Vodafone было быстро удалено.

Сколько достаточно, а сколько – слишком много?

Война цен за AT&T Wireless по всем признакам была большой драмой: жестокое противостояние между крупными компаниями, рекордная сумма и неожиданный ночной финал. Это была потрясающая история для прессы. Заголовок в Financial Times гласил: «Cingular отобрала AT&T у спящей Vodafone».[315] Cingular воспринимали победителем, захватившим приз дерзким полуночным броском. Vodafone изображали проигравшей: они не смогли завершить сделку, что трактовалось как «значительная неудача».[316]

Остальные рассматривали ситуацию по-другому. Огромная сумма отдавала проклятием победителя. Конечно, Cingular заплатил слишком много. Рынок тоже отреагировал негативно, акции SBC и BellSouth пошли вниз, а акции Vodafone поднялись.[317] Это нормально. Инвесторы предположили: победивший участник торгов заплатил слишком много и, как заведено, наказал акции покупателя, в то время как прочие акции пошли вверх.

Но при ближайшем рассмотрении оба руководства сделали разумные ставки. Перед торгами Vodafone установил лимит в размере 14 долларов за акцию и остался на этой границе.[318] Они не стали участвовать в войне цен, рассчитали максимум, который могли заплатить, и не бросились повышать под влиянием своего эго или эмоций. Ни Арун Сарин, ни его лучшая команда не поддалась настроению момента и не попытались заставить правление Vodafone поднять предел.

Что касается Cingular, решение поднять ставки, принятое в последнюю минуту, пробудило призрак – проклятие победителя. Такие фразы, как «победа – единственный вариант», – звучат как бравада. Как позже выразился Уитакер, они с Акерманом сделали отчаянное усилие, чтобы выиграть. Когда руководство потратило рекордное количество денег, объяснив это уникальной возможностью, не раздалось ни вопросов, ни сигналов тревоги.[319]

Если бы это был аукцион общей стоимости, мы могли бы заключить, что Cingular пал жертвой проклятия победителя, но корпоративные приобретения имеют отличия. Это аукцион частной ценности: прибыль не захватывается в момент сделки, а создается в течение долгого времени. Кроме того, значительная часть стоимости Cingular будет поступать за счет экономии средств, более предсказуемого источника прибыли, чем доходы. Присутствовали и конкурентные соображения. Уитакер вспоминал: «Был только один AT&T Wireless, и у нас был только один выстрел, и его нужно было сделать правильно».[320] Мы не говорим, что оправдана любая цена, независимо от того, насколько она высокая. Cingular находился, конечно, на верхнем пределе того, что мог заплатить. То, что Уитакер и Акерман пытались спасти чуть было не ускользнувшую сделку, означает, что они уже достигли установленного для себя предела. Но если выбор между дополнительным 1 долларом за акцию и потерей AT&T Wireless, то решение добиваться цели не было очевидно неправильным. Стоимость ошибки I, 15 долларов за акцию, очень велика, но менее обременительна, чем стоимость ошибки II – оказаться не в состоянии взять быка за рога и потерять компанию. Уитакер именно так и думал. «Финансовые последствия для SBC и BellSouth оказались не незначительными. Но если бы они не получили AT&T Wireless, это могло бы иметь разрушительные последствия в долгосрочной перспективе».[321] Долгосрочные стратегические соображения важнее краткосрочных финансовых расчетов.

И, наконец, вопрос о лидерстве. Уитакер был известен своими смелыми шагами. Он не отказывался от крупных сделок и вел свою команду все к большим высотам. Приложив значительные усилия, чтобы выиграть эту сделку, он укрепил свою репутацию лидера. Уитакер считал, что необходимо продвигаться вперед: «В конце концов, это создает энтузиазм и дает импульс внутри компании – ощущение, что мы на самом деле здесь что-то делаем; эта компания находится в движении; я могу гордиться, что я здесь работаю».[322]

Как сработало приобретение AT&T Wireless? После заключения сделки Cingular стала активно создавать выгодную комбинацию. Благодаря согласованным усилиям по снижению затрат она не просто достигла ожидаемой синергии. К 2006 году экономия достигла 18 млрд долларов, на 20 % больше, чем ожидалось во время заключения сделки. Кроме того, наблюдалось значительное повышение роста доходов.[323] В целом приобретение AT&T Wireless оказалось для Cingular прибыльным. Один из банкиров, участвовавших в сделке, позже сказал мне: «При цене 15 долларов [за акцию] сделка оказалась очень полезной для Cingular. Она правильно сделала, что купила, и она создала стоимость».

На этом история не заканчивается. В январе следующего 2005 года Уитакер объявил о планах приобрести остальную часть AT&T Corporation, материнскую компанию AT&T Wireless. Он все еще был полон решимости стать лидером мирового уровня с мощными позициями и в беспроводной, и в фиксированной связи. Удивительно, но Уитакер взял название купленной компании: появилась объединенная компания AT&T: «Хотя SBC была великим брендом, AT&T – правильный выбор, чтобы позиционировать нас как премьер-министра глобального бренда». Новая AT&T стала лидером на рынке беспроводной связи, с сильными позициями в широкополосных DSL-линиях, локальном доступе и междугородной связи.[324]

Но Уитакер не остановился и на этом. Затем он приобрел Bell-South, своего партнера по СП Cingular, в результате чего вся сеть оказалась у него под контролем. В январе 2007 Cingular была переоформлена как AT&T Wireless. Всего три года после того, как AT&T Wireless была выставлена на продажу, бренд AT&T был возрожден, и на этот раз как лидер на рынке США. Что касается Эда Уитакера, то именно его заслуга, что в 2006 году журнал Fortune назвал AT&T Wireless «самой замечательной телекоммуникационной компанией Америки». Рекордная ставка за AT&T Wireless в феврале 2004-го была важным элементом выигрышной стратегии.[325] Оглядываясь назад, в 2013 году Уитакер отметил: «Эта сделка укрепила наше место в отрасли беспроводной связи США. Она также навсегда изменила общую картину отрасли. Я знал, что это произойдет, поэтому и предпринял этот бросок. И я хочу сказать, что мы протолкнули компанию настолько, насколько смогли».[326]

По одному определению, цена 15 долларов за акцию AT&T Wireless была чрезмерной. Она превосходила то, что могло быть оправдано исходя из текущих расчетов затрат и доходов. Если бы сделка не оказалась столь ценной, Уитакер, несомненно, был бы наказан за высокомерие. Критики приписали бы ему проклятие победителя. Но, учитывая, что AT&T Wireless обеспечила уникальные преимущества для общей картины телекоммуникаций, которые бы она потеряла при проигрыше, и, возможно, навсегда, 15 долларов за акцию не чрезмерны. Эд Уитакер понимал: на арене конкурентной борьбы, где менеджеры могут изменять конечные результаты, единственный путь к успеху заключается в рассчитанном риске. Не в риске, поддающемся точному анализу и сведенном к нескольким цифрам после запятой, а риске, понятном благодаря более широкому подходу. Выиграть смогут только те, кто готов идти на большие, даже несоразмерные риски.

Размышления о ставках в условиях конкуренции

Многие сложные решения связаны с конкурентными заявками, будь то предложение низкой ставки, чтобы выиграть контракт, или высокая ставка на приобретение имущества или компании. Для тех, кто участвует в конкурентных торгах, знание о проклятии победителя жизненно важно. Вы же не хотите платить более 2 долларов за кучку из 40 пятицентовиков – конечно, нет, ведь у вас имеются готовые альтернативы. Вы же не хотите платить больше рыночной стоимости за долю акций, думая, что знаете больше других.

Тем не менее еще раз напоминаю: иногда мы склонны распространять уроки одной ситуации, не учитывая важных различий. Демонстрация проклятия победителя в классной комнате – хороший способ проиллюстрировать опасность аукционов общей стоимости, но мы должны быть осторожны, применяя свои выводы к аукционам частной стоимости, не говоря уже о ситуациях, когда можем влиять на стоимость и относительную производительность. Совершенно разные обстоятельства требуют разного способа мышления.[327]

Так когда же победители прокляты? В простых экспериментах победивший претендент проклят почти всегда. Реальные победители – это те, кто держит свои кошельки закрытыми и отказывается втягиваться в войну цен. Но во многих реальных ситуациях правда значительно сложнее. Когда мы можем влиять на результаты и вести завоевания, особенно когда у нас много времени, мы можем и должны делать ставки за границами того, что оправдано в настоящее время. Это может быть важным, когда конкурентная динамика имеет решающее значение. Мы должны учитывать не только опасность заплатить слишком много – ошибку I, но и последствия неспособности вести себя решительно – ошибку II.

Настоящее проклятие – применять урок вслепую, не понимая различия между решениями. Когда мы можем контролировать ситуацию, когда должны превзойти соперников, когда имеем жизненно важные стратегические соображения, реальная опасность заключается скорее в неспособности сделать смелый шаг. Приобретение всегда подразумевает неопределенности и риски, часто значительные. У нас нет формулы, позволяющей избежать вероятность возникновения убытков. Мудрость требует объединения четкого и бесстрастного мышления – работа левого полушария с готовностью принять решительные меры – отличительной чертой правополушарного мышления.

Глава 11

Начало пути

Люди думают: те, кто открывает новые компании, обладают сверхчеловеческой уверенностью в себе. На самом деле вначале многие сомневаются. Но они уверены в том, что делают нечто хорошее или пытаются исправить сломанное.

Джессика Ливингстон. Как все начиналось. Apple, PayPal, Yahoo! И еще 20 историй известных стартапов глазами их основателей

На одном полюсе находится приобретение AT&T Wireless: покупка сложившейся компании за большую сумму при ограничении во времени. На другом – иное решение: начало нового бизнеса, часто с очень небольшим количеством денег и без каких-либо сроков. Но оба, так или иначе, связаны с трудностью принять выигрышное решение в условиях реального мира.

С точки зрения решений создание нового предприятия – загадка. Во многих исследованиях показано, что подавляющее большинство новых предприятий проваливается. По данным Управления по вопросам малого бизнеса США только 69 % предприятий, основанных в 2000 году, продержалось хотя бы два года, остальным не удалось даже этого. Через пять лет в живых оставался 51 %, а почти половина ушла из бизнеса.[328] Через семь лет продолжали работать 20 %, а 80 распрощались со своими надеждами. Это не просто полоса неудач. В 1990 году уровень выживаемости предприятий, основанных десятью годами раньше, оставался таким же.[329]

Все это ставит перед нами вопрос: если большинство новых предприятий не выживает, почему люди продолжают их открывать? Экономическая теория предлагает два объяснения. Возможно, достаточное количество новых предприятий оказываются успешными, а небольшое количество добиваются такого эффекта, что создание нового предприятия – по-прежнему хорошая ставка. На языке экономики это называется положительным математическим ожиданием. Но, к сожалению, в большинстве исследований не подтверждается, что несколько крупных успехов перевешивают многие неудачи. Так почему люди продолжают организовывать новые предприятия? Причина в чем-то другом.

Второе объяснение – субъективно ожидаемая польза. Идея в том, что мы принимаем решения не только на основе финансовых соображений. Предприниматели наслаждаются эмоциями при запуске нового бизнеса. Они испытывают удовлетворение от руководства собственной компанией, и им нравится быть самим себе начальниками. Эти нефинансовые преимущества могут быть достаточно большими, чтобы компенсировать финансовые потери. В самом деле, в соответствии с этой логикой так и должно быть, иначе рационально мыслящие индивидуумы не стали бы раз за разом организовывать новый бизнес.[330] Но этот аргумент не слишком убедителен. Трепетное ощущение в начале бизнеса не сохранится долго, если накапливаются убытки и долги. Удовольствие быть самому себе начальником быстро тает, когда вы теряете деньги (также попахивает рационализацией. Вряд ли что-то можно объяснить максимизацией субъективно ожидаемой пользы).[331]

Исследование решений предлагает другое объяснение. Почему люди продолжают открывать новые предприятия, несмотря на низкий шанс на успех? Из-за ошибочных суждений. В этом участвуют два предубеждения, с ними вы уже хорошо знакомы: самоуверенность и неправильная базовая ставка. Люди часто переоценивают свои способности, считают себя лучше, чем это есть на самом деле, и определяя себя выше других. Они также игнорируют базовые ставки и считают: опыт других на них не распространяется. Они подчеркивают оптимистический взгляд изнутри и отбрасывают более реалистический извне. Объедините два предубеждения, и вас перестанет удивлять, что предприниматели запускают новый бизнес, несмотря на низкую вероятность успеха.[332]

Здесь работает другой привлекательный силлогизм.

• Большинство новых предприятий терпят неудачу.

• Люди страдают от когнитивных предубеждений.

• Таким образом, новые предприятия терпят неудачу из-за когнитивных предубеждений.

Эта точка зрения подтверждается лабораторными экспериментами. Колин Камерер и Дэн Ловалло разработали такой эксперимент: участники могли за плату играть в соревновательную игру с четко определенными выплатами. Хотя каждый мог видеть, как много людей уже участвует в игре, и рассчитать момент, когда не имеет смысла вступать, многие продолжали платить за вход. Казалось, они говорили: «Я ожидаю, что средний игрок потеряет деньги, но это буду не я!».[333] Каждый действовал, будто считая, что может превзойти других, а те тоже считали, что могут превзойти остальных. Камерер и Ловалло пришли к выводу: мы чрезмерно оптимистичны относительно своих шансов на успех и проявляем пренебрежение к тем, с кем себя сравниваем. Они полагают, что именно это предубеждение объясняет, почему мы продолжаем открывать новые предприятия и так часто терпим неудачу.[334]

Если в таком большом количестве неудач виноваты предубеждения, то, по-видимому, начинающие предприниматели должны иметь их в виду, чтобы защититься от ошибок и воздержаться от запуска такого большого количества новых предприятий. Нет сомнений, что некоторые начинающие предприниматели действительно страдают манией величия, а некоторые строят опрометчивые планы, имеющие мало шансов на успех, и их следует отговаривать. Однако странно, что в разговорах о провале новых предприятий редко предполагается, что избыток новых предприятий наносит вред экономике США или каким-то образом снижает экономическую выгоду. На самом деле в других странах стремятся подражать рекордным американским показателям по созданию нового бизнеса. В общественном устройстве США много бед (образование, здравоохранение, преступность и др.), но в их число редко включают высокий уровень создания новых предприятий. Наоборот, живая обстановка, способствующая запуску новых компаний, считается активом американской экономики.

Роман о дерзком предпринимателе

Как нам увязать обеспокоенность по поводу высокого уровня неудачных новых предприятий с пониманием, что в целом иметь много стартапов – это хорошо? Один из способов решить эту сложную задачу предполагает, что даже если большинство новых предприятий разваливается, то экономика в целом все равно получает некие преимущества. С этой точки зрения предприниматели – «мученики-оптимисты», жертвующие собой ради высшего блага.[335] Самоуверенность может быть вредна на индивидуальном уровне, но она служит двигателем капитализма и выгодна для экономики в целом.[336]

Это представление отражает широко распространенное мнение, будто все предприниматели слегка безумны. Оно отражено в названии недавно вышедшей книги «You Need to Be a Little Crazy: The Truth About Starting and Growing Your Business» («Вы должны быть немного сумасшедшим: Правда о начале и развитии вашего бизнеса»).[337] Это вариация замечания Бернарда Шоу, что прогресс создается безрассудными людьми. Если предприниматели не будут предаваться иллюзиям, то они перестанут вносить инновации, столь важные для экономики в целом. У этой точки зрения много сторонников, в том числе Майкл Льюис, автор книги «MoneyBall»:

Работа предпринимателя не в том, чтобы действовать предусмотрительно, осторожничая и ошибаясь. Она подразумевает ошибки в сторону безрассудных амбиций. Имеется в виду, что предприниматель принимает тот риск, который рынок позволяет принять. Что отличает здоровую рыночную экономику наподобие нашей от менее здоровой, как, скажем, во Франции, так это то, что она поощряет энергичных, амбициозных людей принять участие в азартной игре, – а они реагируют на призыв. Она стимулирует дерзость, а это замечательно.[338]

Обратите внимание на эти слова: предпринимательство – не разумные риски, а безрассудные амбиции. И проявление энергии и амбиций – это замечательно. Далее Льюис пишет: если бы Джефф Безос не был бы готов взять на себя непомерные риски и преодолеть все трудности, у нас не было бы Amazon.com. Нам нужно больше красоты, а не меньше.

Аналогично, Марта Лейн Фокс, сооснователь интернет-стартапа Lastminute.com, вспоминает, что она так страстно верила в успех своего предприятия, что использовала слова тех, кто в ней сомневался и говорил, что она вряд ли добьется успеха, в качестве источника мотивации.

Начиная бизнес, вы должны слепо верить, что сможете доказать: скептики ошибаются. Если бы мы слушали людей, говоривших, что эта ерунда приведет к банкротству, мы не смогли бы по утрам вставать с постели. Но из-за слепоты, высокомерия или по любой другой причине мы всегда считаем, что сможем сделать эту работу… Любой, кто начинает собственный бизнес, будет всю дорогу слышать от окружающих слово нет. Первые люди, которым мы показали свой бизнес-план, – наши родители – хором сказали: никто не даст вам денег на эту идею, вы сошли с ума. Чтобы идти вперед, необходима одержимость.[339]

Комментарии наподобие этого отражают широко распространенное мнение, что для успеха требуется избыточная уверенность в себе. Вместо того чтобы предупреждать будущих предпринимателей о вреде чрезмерной самоуверенности, мы должны прославлять людей, имеющих дерзость поступать в соответствии со своими амбициями перед лицом опасностей. Конечно, многое не получится, но это часть здорового процесса введения новшеств и создания ценностей. Мы все становимся лучше от чьего-то желания выйти за рамки разумного; общество в целом получает большие преимущества от их безрассудной амбициозности и высокомерия.

Это привлекательный взгляд, но не совсем точный. На самом деле, здесь сделано несколько ошибок.

Мы уже поставили под сомнение общее мнение, будто самоуверенность – распространенное предубеждение. Теперь мы знаем, что это качество включает в себя несколько предубеждений. Некоторые предприниматели, вероятно, действительно слишком уверены, значительно переоценивают свои шансы на успех, и для них было бы целесообразно не гнаться за несбыточной мечтой. Правильно – объяснять таким людям, что у них нет не малейшей надежды на успех. В то же время высокая степень уверенности – необходимое умонастроение, подходящее почти всем и почти всегда, особенно когда можно улучшить результаты. Объяснять неудачи излишней самоуверенностью – слишком просто.[340]

Тогда чем объясняется высокий уровень неудач при стартапах? При ближайшем рассмотрении мы даже не можем сказать, что большинство новых компаний терпят крах. Само это предположение с самого начала находится под вопросом. Действительно, большинство закрывается в течение пяти лет или менее, но давайте проявим осторожность. Если оценивать успех как продажу акций через первичное публичное размещение, то успешными будут считаться менее 1 % всех новых предприятий. Так что это не может быть единственным критерием. Но если оценивать успех как закрытие бизнеса без долгов, то уровень успеха через пять лет становится значительно выше, по оценкам некоторых исследований, выше 92 %! Если это кажется удивительным, то имейте в виду, что малые предприятия прекращают работать по разным причинам: изменения семейных обстоятельств, появления лучших возможностей и т. д. Многие компании закрываются, но они в состоянии выплатить долги, и у них еще что-то остается – возможно, даже достаточно, чтобы начать другой бизнес. Одно исследование показало, что каждая четвертая из закрывшихся компаний на самом деле получила прибыль. Тот факт, что многие предприятия работают не слишком долго, не стоит интерпретировать как неудачу большинства.[341] Кроме того, многие компании, в итоге оставшиеся в минусе, терпят весьма скромные потери, так что предприниматели заявляют, что будут продолжать, а это не неудача в обычном понимании. И перед нами не просто рационалистическое объяснение. Потери часто бывают умеренными и не мешают попробовать еще раз.

Очень удобно начать с того, что большинство предприятий терпят крах, обнаружить наличие когнитивных предрассудков, а затем утверждать, что одно есть следствие другого. Но этот силлогизм не выдерживает критики. Еще хуже, что, поддерживая миф о когнитивных предубеждениях как основной причине неудач, мы отвлекаемся от понимания того, как успешно управлять рисками и находить пути использовать возможности, одновременно ограничивая свои потери.

Выход в облако

Чтобы ознакомиться с примером удачного запуска нового бизнеса, давайте рассмотрим VMware. Сегодня VMware – один из лидеров в бурно развивающейся области облачных технологий. Компания быстро выросла и получила значительную прибыль, но из этого мы не должны делать вывод, что все их действия были блестящими. Давайте не будем совершать ошибку, выбирая победителя и раскручивая его деятельность в обратном направлении. В той степени, в которой можем, мы должны попытаться отрешиться от конечного успеха и посмотреть на решения, принятые на ранних этапах.

История VMware началась в 1970-х годах. На компьютерном небосклоне доминировали мощные, но большие и дорогие компьютеры IBM. Чтобы предлагать их клиентам с большей экономической эффективностью, IBM первой ввела практику временной аренды (она стала ненужной после программного прорыва – виртуализации). Теперь мэйнфреймы можно было разделять на несколько операционных сред, и каждая использовала отдельную операционную систему и прикладное программное обеспечение. Несколько пользователей делили один компьютер, причем каждый с ощущением, что использует всю машину.[342]

Страницы: «« 123456 »»

Читать бесплатно другие книги:

Проклятие тигра
Проклятие тигра
Хоук Коллин
17-летняя Келси и представить себе не могла, что весьма заурядная подработка в цирке обернется для н...
Полевые археологические исследования и археологические практики
Полевые археологические исследования и археологические практики
Винокуров Н.
Учебно-методическое пособие предназначено для оптимизации учебного процесса и обеспечения учебно-исс...
Путешествие тигра
Путешествие тигра
Хоук Коллин
В новом захватывающем и волнующем приключении Келси ждут небывалые потрясения: после травмы возлюбле...
Жизнь души в теле
Жизнь души в теле
Шереметева Галина
Эта книга вводит читателя в удивительный мир души. Все мы приходим в этот мир со своими задачами, во...
Мастерская сновидений
Мастерская сновидений
Барышникова Галина
Знакомясь со второй книгой серии под грифом «Перевод с женского» – «Мастерская сновидений» – вы смож...
Чудо-целитель вода. Лечение, укрепление, омоложение
Чудо-целитель вода. Лечение, укрепление, омоложение
Кашин Сергей
Вода – огромная сила. Благодаря ее необыкновенным свойствам можно не только закалить свой организм, ...