[БЕЗ_ЗВУКА] [БЕЗ_ЗВУКА] Добрый день, коллеги! В предыдущем видео мы посмотрели, зачем Agile нужен компаниям, а теперь предлагаю погрузиться в одну теорию, которая получила название «Теория запутанности», или модель Кеневин. Эта теория нам поможет понять те области, в которых стоит применять Agile, и те, в которых не стоит это делать. Теорию запутанности придумал такой человек, которого зовут Дэйв Сноуден. Это генеральный директор и основатель компании Cognitive Edge. Смысл ее заключается в следующем: он рассматривает все как какую-то систему, то есть производство какого-то продукта, процесс — это все система. Система состоит из агентов взаимодействия и причинно-следственных связей, по которым они взаимодействуют. И в зависимости от того, что мы об этом знаем, они попадают к одному из пяти доменов. Вот эти вот домены мы с вами и рассмотрим более детально. Поехали. Первый домен называется «Беспорядок». В этом домене мы точно не знаем, сколько у нас есть агентов взаимодействия и какие причинно-следственные связи. Наверняка если вы оглянетесь и посмотрите свою компанию, вы наверняка найдете какой-нибудь проект, у которого непонятно кто был заказчиком — возможно, этот человек даже уволился, кто этот проект вел, в каком он состоянии и тому подобное. Этот проект находится бесспорно в домене «Беспорядок». С беспорядком ничего нельзя сделать, кроме как навести в нем порядок, поэтому как только мы начинаем расследования с этим проектом, мы попадаем в какой-то из четырех других доменов. Рассмотрим их по очереди. Домен №1 называется «Простой» — в нем хранятся простые системы. Что это такое? Простые системы — это системы, в которых ограниченное количество агентов взаимодействия, но небольшое, и простые понятные причинно-следственные связи. Например, если я вам скажу: «Скажите мне средний такой рецепт яичницы», вы мне легко выдадите какой-то простой рецепт, где мы берем яйцо, разбиваем его на сковородку и жарим яичницу. Или, допустим, если вы когда-то покупали мебель в IKEA и собирали ее руками, то, понимая принцип сборки мебели из компании IKEA, вы можете собрать любую табуретку или любой столик, любой комод без каких-либо проблем. Почему? Потому что это достаточно простая для вас система. Вы знаете все агенты взаимодействия, вы знаете причинно-следственные связи, то есть какие винтики для чего нужны в икеевской мебели и как собираются ящички. Если мы обратимся к играм, то простой такой игрой, которую можно отнести к домену простых систем, является крестики-нолики. Количество комбинаций — конечно. И когда вы попробуете поиграть в крестики-нолики, вспомните, как это делается, то минут через 5 вас точно невозможно будет обыграть. Точнее, если и можно обыграть, то только из-за того, что вы сделали какую-то фатальную ошибку и что-то не вспомнили. Так вот, алгоритм действий простых систем, он такой: мы ощущаем внешнее воздействие, категоризуем его, ищем в голове у нас какую-то папочку, в которой лежит рецепт того, как надо на это воздействие реагировать, и реагируем. И в простых системах вводятся лучшие практики, то есть в среднем у нас у всех в голове один рецепт яичницы, и он будет, наверное, с каких-то точек зрения универсальным по скорости приготовления по скорости приготовления, сложности, доступности и тому подобное. И по вкусовым, конечно, характеристикам. Есть гурманы — я не отрицаю, они знают, как лучше. Но в среднем у каждого жителя нашей страны или, может, даже и планеты этот рецепт будет примерно одинаковый. Следующие подсистемы называются сложными. Сложные системы характеризуются, что у них огромное количество агентов взаимодействия, но такие же простые и понятные причинно-следственные связи. Теперь как бы эти причинно-следственные связи не помещаются у меня одного в голове. Это, например, допустим: как бы вы делали ремонт? Наши родители делали ремонт самостоятельно, но современный ремонт — это слишком сложная вещь. И для того чтобы вам его сделать, вам наверняка нужен бригадир, который точно знает, какие вам понадобятся сотрудники, какие понадобятся инструменты. А каждый из этих сотрудников-работников знает, как конкретно сделать какую-то вещь. Вот здесь появляются коллективы и команды, потому что в совокупности у всех вот этих сотрудников есть знание о том, как надо сделать. Из простых людских примеров я бы сюда притащил такую вещь, как свод знаний по управлению проектами — PMBOK. Там описаны все возможные варианты того, как вы могли бы устроить у себя управление проектом в компании. Это сборник, как конструктор LEGO, из которого вы собираете себе регламент управления проектами. Или подход такой, который называется ITIL, для управления процессами. Соответственно, какую игру можно сопоставить с доменом «Сложный»? Это шахматы. Да, гроссмейстеры умеют держать в голове миллионы комбинаций. Но если бы за одну команду в шахматах, за одного человека, играла целая команды людей, каждый мог бы распределить у себя какой-то домен игры, какую-то систему комбинаций, в принципе, и мы могли бы так играть. Причинно-следственные связи там достаточно просты и понятны, их просто много. Вместить в одну голову их может только гроссмейстер. Но если нас много, мы можем их поделить. Соответственно, какие же алгоритмы работы в сложных системах? Алгоритм там такой: мы ощущаем внешнее воздействие, анализируем его и реагируем на него определенным образом. И лучших практик в сложных системах не бывает. Так есть хорошие практики — это набор практик. Почему хорошие? Да потому что я задам вам вопрос: мы делаем ремонт в квартире, а какой потолок нам надо сделать? Может быть, нам просто его покрасить и выровнять? Может, натяжной? Может быть, подвесной, может, еще какой-то? Ответа точного нет. Есть конкретные вещи и конкретные помещения. И здесь надо конкретно подбирать под любой запрос определенный подход. А еще есть такая вещь, как вкусовщина. Поэтому здесь есть наборы хороших практик, которые в разных ситуациях по-разному применяются. Следующий домен называется у нас «Запутанные системы». В запутанных системах количество агентов взаимодействия опять же большое, но причинно-следственные связи уже непонятные. То есть их много, мы знаем, что они есть, но какие, непонятно. Соответственно, с чем можно сопоставить запутанные системы? Во-первых, запуск нового продукта или создание нового продукта, стартап. Так не понятно вообще: повезет нам, не повезет, как будет выглядеть этот продукт и тому подобное. Если сравнивать это с какой-то игрой, то это покер. Потому что здесь помимо хороших навыков подсчета, нам еще надо уметь считывать эмоции, то есть каким-то образом взаимодействовать с другими игроками, пытаться считать то, что они пытаются скрыть. А если бы мы сопоставили с предыдущего примера, например, шахматы, то в запутанной системе шахматы были бы не такими, как мы их привыкли видеть, а шахматы были бы такими, что каждая фигура обладала бы своими страстями, пешки влюблялись бы в ферзей, допустим, кони и ладьи ненавидели друг друга и тому подобное. То есть ситуация бы у вас выходила из-под контроля. Вот. Соответственно, как выживать в такой ситуации? Выживать здесь надо следующим образом. Мы делаем гипотезу о том, что, скорее всего, в нашей запутанной системе причинно-следственные связи таковы: мы делаем гипотезу, мы пытаемся ее реализовать, соответственно, ощущаем, что же было, получилось или нет? В зависимости от того, что получилось, мы, соответственно, выбираем определенный отклик. И, таким образом, мы действуем в цикле, пока мы не наткнемся на нужный нам продукт или на то, что удовлетворяет нашего клиента. Практик здесь нет никаких, они здесь возникают, то есть мы их здесь порождаем. И последний домен, который нам надо разобрать — это так называемые хаотические системы. В хаотических системах есть огромное количество агентов взаимодействия, но непонятно, сколько и какие есть причинно-следственные связи. Что это может быть такое? Например, вы — топ-менеджер одной крупной компании, и вдруг здесь меняется у вас генеральный директор. Что вам делать? В какой вы оказались ситуации? Вы оказались в ситуации непонятной. Сейчас будет нанят новый генеральный директор, и что он будет делать? Он вас уволит, придет со своей управленческой командой, а вам, допустим, надо выходить на какой-то комитет и защищать какой-то продукт. Как вы будете поступать в этой системе? Тоже очень сильно непонятно. Это определенная дилемма. И как мы действуем? Мы действуем так же, как раньше. Как раньше, я готовлюсь на этот комитет, как раньше, я на него выхожу. Вышел, выслушал обратную связь, ничего не понял. Вышел второй раз, выслушал обратную связь, и только после этого, возможно, у меня начинают появляться гипотезы о том, как с новым руководителем себя вести. Поэтому, смотрите, в хаотических системах мы действуем, как обычно, и алгоритм такой: я действую, дальше анализирую, то есть пытаюсь ощутить, что же там произошло, и реагирую. И это тоже идет в цикле. А теперь посмотрим взаимосвязи. Представьте себе: я выходил на продуктовый комитет, один раз, два раза я не понимал, что от меня хочет новый руководитель. Но после этого у меня появилась идея: ага, он хочет вот эту вещь. И я из хаотического домена перехожу уже в запутанный. У меня есть гипотеза о том, что с этим руководителем надо действовать определенным образом. И я начинаю с ним пытаться действовать методом проб и ошибок. И в какой-то момент я нахожу к нему ключ, и мы начинаем работать вместе. И, следовательно, сразу же я из запутанных систем перехожу в сложные. У нас, действительно, сложные отношения, но я точно знаю, как понять, что этому руководителю нужны вот такие-то вещи, у нас есть определенная синергия. И, возможно, в будущем эти наши коммуникации совсем выпрямятся. Мы уже будем, как говорят у нас обычно, вась-вась и на легких каких-то отношениях. И система взаимодействия меня и моего руководителя станет простой. Такое тоже бывает. Поэтому, смотрите, если рассматривать, то переходы между этими системами, они достаточно просты. Из любой системы можем свалиться в беспорядок. Если мы начинаем разбирать беспорядок, мы можем вернуться в любую систему, то есть что мы найдем в этом беспорядке. Простые системы достаточно легко становятся сложными, как только расширяется домен наших знаний. Они также становятся простыми, когда количество взаимодействий, количество причинно-следственных связей, количество агентов взаимодействия уменьшается. Сложные системы становятся запутанными, когда мы выходим на новые рынки или пытаемся сделать какой-то инновационный продукт. Запутанные системы становятся сложными, как только мы поняли, как это делается. Запутанные системы становятся хаотичными, когда у нас даже пропадает возможности придумать гипотезу, и хаотические системы становятся запутанными, когда мы эту гипотезу нашли. Из хаотической системы мы не можем попасть в простую систему, потому что здесь путешествие должно быть полностью через весь цикл, прямого взаимодействия здесь нет. Но в обратную сторону из простых систем в хаотические мы можем попасть очень легко. Это когда мы неправильно распознали нашу систему, либо когда происходит что-то серьезное, кризис, какой-то дефолт или что-то еще, простая и понятная нам система может моментально стать хаотической. Итак, запомните, пожалуйста, эти домены, они нам пригодятся в следующем видео в рассмотрение, когда стоит, когда не стоит применять Agile. На этом все, спасибо за внимание. [ЗВУК]
