Шесть правил эффективного прогнозирования Поля Саффо

В начале нового года всегда хочется заглянуть в будущее и узнать, что нас ждет. Интернет полон прогнозов и очень важно уметь оценить их надежность и эффективность. В 2007 году в журнале Harvard Business Review была опубликована статья Поля Саффо, в которой он делится своими взглядами на эффективное прогнозирование. Несмотря на то, что с тех пор прошло уже достаточно много времени, нам показалось, что этот материал сохранил свою актуальность. Предлагаем вашему вниманию ее реферативный перевод.

Распространенным является мнение, что эксперты-аналитики делают прогнозы. На самом деле, предсказание возможно только в мире, в котором события предопределены и никакие действия в настоящем не могут повлиять на события в будущем. Этот мир состоит из мифов и суеверий. Тот, в котором мы живем, совершенно иной: мало что известно, ничто не предопределено, и наши действия в настоящем часто существенным и неожиданным образом влияют на то, как дальше будут развиваться события. Предсказание основано на уверенности в будущем; прогнозирование рассматривает, как скрытые течения в настоящем сигнализируют о возможных изменениях в направлении компаний, обществ или мира в целом. Таким образом, основная цель прогнозирования — выявить весь спектр потенциальных вариантов развития и возможностей, а не перечислить ограниченный набор умозрительных фактов.

Окажется ли на самом деле конкретный прогноз точным, это только часть картины — даже сломанные часы показывают правильное время дважды в день. Прежде всего задача эксперта состоит в том, чтобы раскрыть неопределенность, поскольку в мире, где наши действия в настоящем влияют на будущее, неопределенность — это в то же время и потенциальная возможность.

В отличие от предсказания, прогноз имеет определенную логику. Именно это выводит прогнозирование из темного царства суеверий. Аналитик должен быть в состоянии сформулировать и защитить эту логику. Более того, чтобы провести независимую оценку качества прогноза и должным образом учитывать возможности и риски, которые он представляет, его потребитель должен в достаточной степени понимать процесс и логику его производства. Умный потребитель прогноза — это не доверчивый наблюдатель, а его участник и, прежде всего, критик. Даже после того, как вы отделили аналитиков от провидцев и пророков, перед вами все равно стоит задача отличить хорошие прогнозы от плохих. С этой целью Пол Саффо предлагает набор, основанных на здравом смысле правил, которые помогут вам самостоятельно оценить представленные вам прогнозы.

Правило 1. Определите конус неопределенности

Как лицо, принимающее решения, вы в конечном итоге должны все же полагаетесь на свою интуицию и суждение. В мире неопределенности этого не избежать. И эффективное прогнозирование обеспечивает контекст, который питает вашу интуицию. Это углубляет ваше понимание, раскрывая упущенные возможности и выявляя непроверенные предположения относительно ожидаемых результатов. В то же время это сужает пространство в рамках которого вы принимаете решения и применяете свою интуицию.

Пол Саффо предлагает визуализировать этот процесс как отображение конуса неопределенности. Задача специалиста по прогнозированию состоит в том, чтобы определить конус таким образом, чтобы обеспечить принятие наиболее  правильных стратегических решений. На форму конуса неопределенности влияет множество параметров, но самым важным является его ширина, которая выступает мерой неопределенности.  Другие факторы — например, взаимосвязь между элементами и ранжирование возможных результатов — также необходимо учитывать при разработке прогноза, но определение ширины конуса является решающим первым шагом.

Представьте, что сейчас 1997 год, и Toyota Prius только что поступила в продажу в Японии.  Перед вами стоит задача предсказать будущее рынка гибридных автомобилей в Соединенных Штатах. Внешними факторами, которые следует учитывать, являются динамика цен на нефть и отношение потребителей к окружающей среде, а также более общие факторы, такие как основные тенденции развития экономики. Внутри конуса будут возможное появление конкурирующих технологий (например, тренды на рынке энергетических продуктов) и уровень предпочтений потребителей в отношении небольших автомобилей (таких, как Mini). На краю конуса расположатся события, которые не поддаются определению, такие как вероятные теракты или война на Ближнем Востоке.

В целом конус состоит из трех типов вероятностей — областей, о которых вам все хорошо известно, их вы можете их предсказать с большой степенью вероятности;  областей, о которых вы догадываетесь, но на которые ваша способность влиять ограничена; и областей, которые вы не можете определить и которые находятся за пределами вашего контроля.

Более узкий конус прогноза дает вам иллюзию, что вы находитесь в хорошей позиции и контролируете ситуацию. Широкий конус оставляет вас с большой неопределенностью, но это также означает большее количество возможных исходов, которыми вы сможете воспользоваться. Широкое определение конуса в начале процесса прогнозирования максимизирует вашу способность генерировать гипотезы о результатах и возможных ответных реакциях. Напротив, слишком узкий конус оставляет вас открытыми для неприятных сюрпризов, которых можно было бы избежать. Хуже того, это может привести к тому, что вы упустите самые важные возможности на своем горизонте.

Искусство определения границ конуса заключается в умении отделить маловероятное и совершенно невозможное. Правильно определенная граница состоит из областей, лежащих на грани правдоподобия, события в которых предположительно могут произойти, но о которых неудобно даже думать. У них низкая вероятность возникновения (менее 10%) или иногда их вероятность вообще невозможно определить. При этом, если бы события произошли, они оказали бы непропорционально большое влияние на развитие прогнозируемых процессов. Это своего рода “черные лебеди”. Сложность с включением в прогноз таких событий заключается в том, что трудно предлагать столь маловероятные и необычные возможности, не потеряв при этом свою аудиторию. Проблема — и суть того, что затрудняет прогнозирование, — заключается в том, что человеческая природа запрограммирована на отвращение к неопределенности. Подсознательно люди, пытаясь, избежать неопределенности, либо полностью исключают из рассмотрения маловероятные события, либо пытаются превратить их из неопределённости в уверенность, что может привести к значительным ошибкам.

Ярким примером может служить проблема перехода информационных систем к 2000 году, когда половина предсказаний говорила, что произойдут драматичные события, а вторая половина, была уверена, что проблема незначительна и находится под контролем. В реальности, проблема 2000 года означала возможность драматических событий с низкой вероятностью благодаря тщательной подготовительной работе программистов во всем мире.

Правило 2. Ищите S-кривые.

Изменения редко разворачиваются прямолинейно. Развитие событий или трендов обычно происходит в соответствии с динамикой S-образной кривой: изменения начинаются медленно и нарастают постепенно и иногда не заметно, а затем делают резкий количественный скачок или даже взрыв, и в конечном итоге замедляются или даже откатываются назад.

Основой многих S-кривых, возникших в последние 50 лет, является кривая закона Гордона Мура,  блестящая гипотеза, сформулированная им  в 1965 году. Гипотеза утверждает, что плотность схем на кремниевой пластине удваивается каждые 18 месяцев. Мы все можем ощутить последствия закона Мура в экстравагантных сюрпризах, которые преподносит бурлящая вокруг нас цифровая революция. Конечно, кривая закона Мура все еще разворачивается — это все еще буква «J», а вершины буквы «S» пока не видно. Инженеры ищут более плотные материалы, такие как наноразмерные и биологические. И каждый последующий материал достигает своего насыщения. Поэтому самая широкая форма кривой закона Мура (плотность независимо от материала) будет продолжать расти еще в течение некоторого времени. Смена используемых материалов раскрывает еще одну важную особенность S-кривых, а именно то, что они фрактальны по своей природе. Очень большие, широко очерченные кривые состоят из небольших, точно определенных и связанных S-образных кривых. Для человека, работающего над прогнозом, обнаружение зарождающейся S-образной кривой должно привести к подозрению в том, что на заднем плане скрывается более крупная и важная кривая.

Тут следует заметить, что свою статью Пол Саффо опубликовал в 2008 г., когда действительно S-кривая Мура казалась далекой от завершения. Сегодня на горизонте появилось развитие квантовых компьютеров, которые с большой долей вероятности лягут в основу новой S-кривой – примечание автора.

Искусство прогнозирования заключается в том, чтобы увидеть признаки зарождения новой S-образной кривой, когда она только начинает проявляться, задолго до точки перегиба. Сложность этой задачи  заключается в том, что они S-кривая неизбежно побуждает нас сосредоточиться на точке перегиба, на том драматическом моменте взлета, когда сколачиваются состояния и начинаются революции. Но в этот момент уже трудно включиться и “поймать волну”. Нужно смотреть  влево от точки перегиба с тем, чтобы как можно раньше определить момент его наступления и подготовиться к нему.

Как ни странно, в начале плоской траектории S-кривой, часто неправильно рассчитывается скорость развития событий и наступления момента перегиба. Существует тенденция переоценивать краткосрочные перспективы и недооценивать долгосрочные. Наши надежды заставляют нас сделать вывод, что революция произойдет в одночасье. Затем, когда холодная реальность не соответствует нашим завышенным ожиданиям, наше разочарование приводит нас к выводу, что долгожданная революция вообще никогда не наступит — прямо перед тем, как она произойдет.

Этот период отлично описывается концепцией Gartner Hype Cycle .  – примечание автора

Одна из причин просчетов заключается в том, что левая часть S-кривой намного длиннее, чем думает большинство людей. Телевидению потребовалось 20 лет плюс перерыв на войну, чтобы пройти путь от изобретения в 1930-х годах до взлета в начале 1950-х. Даже в центре быстрых перемен, Кремниевой долине, большинству идей требуется 20 лет, чтобы продемонстрировать свою успешность.  Интернету исполнилось почти 20 лет в 1988 году, когда он начал свое драматическое развитие перед взрывным ростом дот комов в 1990-х годах.

Таким образом, определив начало S-образной кривой, всегда надежнее делать ставку на то, что события будут развиваться медленно, чем делать вывод, что внезапный сдвиг произойдет очень скоро. “Никогда не следует путать хорошую видимость с небольшим расстоянием”.

Как только наступает переломный момент, люди обычно недооценивают скорость, с которой произойдут изменения.  Дело в том, что все мы по своей природе линейные мыслители, и явления, управляемые внезапным экспоненциальным ростом, обычно застают нас врасплох.  Даже если мы замечаем начало изменений, мы инстинктивно проводим прямую линию по диагонали через S-образную кривую, и хотя в конечном итоге мы оказываемся в том же месте, мы упускаем из виду как отставание в начале, так и взрывное развитие в середине. Кремниевая долина усеяна трупами компаний, которые ошибочно приняли хорошую видимость за короткое расстояние, и тех, которые неправильно оценили величину S-образной кривой, на которую они наткнулись.

Также ожидайте, что бизнес-возможности будут сильно отличаться от тех, что предсказывает большинство аналитиков, поскольку даже самое определенное будущее имеет тенденцию наступать совершенно неожиданным образом. В начале 1980-х, например, производители ПК предсказывали, что в скором времени в каждом доме будет ПК, которые люди будут использовать для обработки текстов и построения электронных таблиц, а позднее — читать энциклопедии на компакт-дисках. Но когда использование домашних ПК наконец стало возможным, его развитие определялось скорее развлечениями, а не работой. А когда люди, наконец, обратились к энциклопедиям спустя десятилетие после обещания производителей ПК, энциклопедии уже были онлайн в Интернете. Компании, продающие свои энциклопедии только на компакт-дисках, быстро обанкротились.

Правило 3: Обращайте внимание на то, что вам кажется странным и неуместным

Писатель Уильям Гибсон однажды заметил: “Будущее уже наступило. Просто оно еще неравномерно распределено”. Линия переднего края формирующейся S-кривой подобна струне, свисающей из будущего, и странное событие, которое вы не можете выкинуть из головы, может быть слабым сигналом того, что отдаленная разрушающая вашу отрасль S-кривая, только начинает набирать обороты.

Вся часть S-кривой слева от точки перегиба вымощена индикаторами — тонкими указателями, которые в совокупности становятся мощными намеками на грядущие события.  Лучший способ обнаружить формирующуюся S-кривую — это настроиться на странные и необычные явления, которые люди не могут классифицировать или даже отвергают.  Из-за нашей неприязни к неопределенности и нашей погружённости в настоящее мы склонны игнорировать индикаторы, которые не вписываются в привычные рамки. Но по определению все действительно новое не вписывается в уже существующие категории.

Классический пример — первые продажи персонажей и внутриигровых объектов из онлайн-игры EverQuest на eBay в конце 1990-х. Хотя eBay запретил эти продажи в 2001 году, они были предтечами взрывного роста торговли в Second Life, а затем и в виртуальных мирах компьютерных игр и метавселенной. В 2021 году около 171 миллиона подписчиков участвуют в симуляциях виртуального мира.

Чаще всего индикаторы будущего выглядят просто как странные аномалии или, что еще хуже как неудачи. А мы не любим неопределенности и избегаем неудач и аномалий. Но если вы хотите найти то, что прилетит из ниоткуда в ближайшие годы и изменит ваш бизнес, ищите интересные неудачи — умные идеи, которые, кажется, ни к чему не привели.

Как показывает пример Second Life, индикаторы объединяются в группы. Вот еще один хороший пример. Некоторые читатели помнят шквал новостей вокруг первых двух больших испытаний DARPA, в которых Министерство обороны США пригласило изобретателей и исследователей спроектировать роботов, которые могли бы участвовать в гонке на 100 с лишним миль через пустыню Мохаве. Первый Grand Challenge с призовым фондом в 1 миллион долларов был проведен в марте 2004 года. Большинство роботов погибли в поле зрения стартовой линии, и только один преодолел дистанцию более семи миль. Амбициозная цель Challenge казалась такой же далекой, как вершина Эвереста. Но всего 19 месяцев спустя, на втором Grand Challenge, уже пять роботов прошли курс. Примечательно, что 19 месяцев — это примерно один период удвоения по закону Мура.

Само по себе это просто любопытная история, но, учитывая успех Grand Challenge, это еще один убедительный пример того, что переломный момент робототехники находится в не слишком отдаленном будущем.

Правило 4: Подвергайте сомнениям прогнозы, в которых вы уверены

Одна из самых больших ошибок в процессе принятия решения на основе прогноза, состоит в том, чтобы  слишком полагаться на, казалось бы, надежную информацию, потому что она подкрепляет ранее сделанные выводы.

В прогнозировании множество взаимосвязанных неточных данных заслуживают гораздо большего доверия, чем один или два пункта надежной информации.  Проблема происходит из факта, что традиционный подход в научных исследованиях основан на сборе надежной информации.  И после того как исследователи прошли долгий процесс разработки красивой гипотезы, они склонны игнорировать любые доказательства, противоречащие их выводам.  Это неизбежное сопротивление противоречивой информации в немалой степени ответственно за нелинейный процесс смены парадигмы, описанный Томасом Куном в его классической книге “Структура научных революций” (The Structure of Scientific Revolutions, Thomas S. Kuhn). Как только научная теория получает широкое признание, следует длительный стабильный период,  в течение которого она остается признанной мудростью.  Однако все это время незаметно накапливаются противоречивые доказательства, которые в конечном итоге приводят к внезапному сдвигу.

Для эффективного прогнозирования все наоборот: это процесс формирования уверенных мнений, к точности которых нужно относиться с легкостью.  Если вы занимаетесь прогнозом, то постарайтесь быть первым, кто докажет, что он ошибочный.  Способ сделать это — составить прогноз, а затем попытаться опровергнуть его новыми данными.  Допустим, вы прогнозируете будущую стоимость нефти и ее влияние на экономику.  Вначале вы приходите к выводу, что при цене выше определенного уровня, скажем, 80 долларов за баррель, американские потребители будут реагировать так же, как и при администрации Картера, надев теплые свитеры и экономя энергию.  Ваш следующий шаг — попытаться выяснить, почему этого может не произойти.  Например — возможно, потому, что американцы сегодня богаче, и, как свидетельствуют статистика продаж, они могут быть не слишком заинтересованы в изменении своих привычек только на основе затрат на топливо, пока цена на нефть не станет намного выше.  Формулируя последовательность опровергнутых прогнозов, вы можете неуклонно сужать конус неопределенности до того момента, пока не почувствуете что достигли комфортного варианта, на основании которого можно строить стратегические выводы.

Правило 5: Оглядывайтесь назад в два раза чаще, чем смотрите вперед

Маршалл Маклюэн однажды заметил: “Мы смотрим на настоящее через зеркало заднего вида. Мы пятимся, в будущее”.  Это известная цитата, в которой говорится о склонности людей смотреть в будущее через комфортную призму прошлого, затрудняющую адекватное восприятие событий.  Но в процессе прогнозирования, и при правильном использовании, наше историческое зеркало заднего вида является чрезвычайно мощным инструментом. Текстуру прошлых событий можно использовать, чтобы соединить точки индикаторов, которые мы нашли  в настоящем и, таким образом, надежно отобразить траекторию будущего — при условии, что вы заглянули достаточно далеко в прошлое.

В качестве примера можно привести неопределенность, порожденную водоворотом Интернета после того как лопнул пузырь dot.com’ов, когда за рынок медиа боролись действующие игроки, такие как Google и Yahoo,  новые игроки и приходящие в упадок традиционные игроки в области телевидении и печатных СМИ. Кажется, что все это не поддается категоризации, а тем более прогнозам, пока мы не вернемся на пять десятилетий назад, к появлению в начале 1950-х телевидения и последующей революции  масс-медиа, для которой оно стало катализатором.

У настоящего момента есть очевидные  параллели с той эпохой, и изучение этих сходств позволяет сделать сегодняшний пейзаж четким: мы находимся в моменте, когда старый порядок средств массовой информации заменяется новым порядком личных средств массовой коммуникации.

Проблема с историей заключается в том, что наша любовь к определенности и преемственности часто заставляет делать неверные выводы. Недавнее прошлое редко является надежным индикатором будущего — если бы это было так, можно было бы успешно предсказать следующие 12 месяцев индексов Доу-Джонса или Nasdaq, построив прямую, соединяющую показатели последних 12 месяцев и продлив линию в будущее. Но индекс Доу-Джонса как и любой другой тренд так себя не ведет. Нужно искать повороты, а не прямые, поэтому необходимо заглянуть достаточно далеко в прошлое, чтобы выявить закономерности.  Марк Твен однажды сказал, что “история никогда не повторяется, но часто рифмуется”. Хорошие аналитики обращаются к истории, чтобы найти “рифмы”, а не идентичные события.

Поэтому, когда вы оглядываетесь назад в поисках параллелей, всегда оглядывайтесь назад как минимум в два раза дальше, чем вы смотрите вперед. Ищите похожие закономерности, помня, что история, особенно недавняя, редко повторяется напрямую. И не бойтесь продолжать оглядываться назад, если двойного интервала недостаточно.

Самое сложное в анализе прошлого — это понять, когда прошлая история не подходит к рифме с настоящим.  Искушение состоит в том, чтобы механически использовать историю, как тот пьяный, который  ищет ключи под сегодняшним фонарным столбом, а не под тем, где он их потерял.  Это самая большая ошибка, которую может совершить аналитик, и примеров тому, к сожалению, предостаточно.  Джерри Левин, например, продал свою Time Warner компании AOL, ошибочно полагая, что он сможет тем самым подтолкнуть свою компанию к цифровым медиа, как он успешно это сделал с кабельным телевидением и кино.  В результате он закрыл сделку как раз тогда, когда десятилетняя модель AOL была уничтожена новыми компаниями с моделями, позволяющими им предлагать электронную почту бесплатно.

Правило 6: Знайте, когда прогноз делать не стоит

Люди обладают удивительным качеством. Они одновременно боятся перемен и желают их. Это противоречие встроено в наш социальный словарь. Часто встречаясь мы приветствуем друга приветствием: «Что нового?»

Однако слишком сильная склонность обращать внимание на изменения является недостатком. Простой факт заключается в том, что даже в периоды драматических и быстрых преобразований остается гораздо больше элементов, которые не меняются, чем появляются новые.

Вспомним еще раз этот бурлящий вихрь 1990-х, взрывной рост дот комов. Возникло множество новых технологических решений. Но при этом все же в основе революции, принесенной развитием интернета, лежали глубокие, неизменные потребительские желания и, в конечном счете, к огорчению многих стартапов, неизменные законы экономики.  Сосредоточившись на инновациях, многие упустили из виду тот факт, что потребители использовали свои новые широкополосные каналы для покупки очень традиционных товаров, таких как книги, и занимались старыми человеческими занятиями, такими как сплетни, развлечения и порнография. И хотя те, кто смотрит в будущее, объявили, что это время, когда старые правила больше не действуют, старые экономические императивы стали работать с удвоенной силой, и пузырь доткомов лопнул, как и любой другой пузырь до него. Любой, кто потратил время на изучение истории экономических пузырей, увидел бы, как это происходит.

На этом фоне важно отметить, что бывают моменты, когда прогнозировать сравнительно легко, а есть моменты, когда это делать невозможно. Конус неопределенности не статичен; он расширяется и сжимается по мере того, как настоящее перетекает в будущее. Некоторые возможности реализуются, в то время как другие закрываются. Таким образом, бывают моменты беспрецедентной неопределенности, когда конус расширяется до конфигурации, в которой мудрый аналитик вообще воздерживается от прогноза. Но даже в такой момент можно утешаться сознанием того, что рано или поздно все уляжется, и при тщательном и осторожном использовании интуиции можно будет сделать хороший прогноз.

Рассмотрим события, связанные с падением Берлинской стены. В январе 1989 года лидер Восточной Германии Эрих Хонеккер заявил, что стена простоит «еще сто лет», и действительно, западные правительства строили все свои планы вокруг этого предположения. Признаки внутреннего коллапса очевидны в ретроспективе, но в то время мир казался запертым в биполярном сверхдержавном порядке, который, несмотря на страх перед ядерной войной, был удивительно стабильным.  Конус неопределенности, таким образом, был относительно узок, и в его пределах имелся ряд легко мыслимых исходов, в том числе ужас взаимного уничтожения.  Неопределенности возникали только там, где сферы влияния двух сверхдержав соприкасались и пересекались. Но осенью 1989 года рухнула Берлинская стена, а вместе с ней рухнула и определенность прогноза, основанного на предположении, что в мире доминируют две сверхдержавы. Удобно узкий конус расширился на 180 градусов, и в этот момент мудрый эксперт воздержался бы от поспешных выводов, а вместо этого спокойно поискал бы индикаторы того, что возникнет из геополитического обломка — и упущенные из виду события, ведущие к обрушению стены, и новые, возникающие из его геополитических обломков.

Действительно, новый порядок проявил себя в течение 12 месяцев, и индикатором этого стало вторжение Ирака в Кувейт 2 августа 1990 года. До распада СССР такое действие спровоцировало бы конфликт, подобный Карибскому кризису, между двумя сверхдержавами, но без сильного Советского Союза, способного сдерживать Саддама или бряцать оружием в ответ, результат был совсем другим. Вместе с этим стал очевиден и новый геополитический порядок: конус неопределенности сузился, охватив мир, в котором бесчисленное множество игроков, когда-то находившихся в упорядоченном силовом поле той или иной сверхдержавы, теперь двигались в своих направлениях. Вся неопределенность сосредоточилась на том, сможет ли единственная уцелевшая сверхдержава остаться таковой. Ирак II, вторжение США в Ирак в 2003–2011, дал ответ на этот вопрос: однополярный порядок сверхдержав невозможен. Получается что, мы живем в мире, где единственная оставшаяся сверхдержава слишком сильна, чтобы ее игнорировать, но слишком слаба, чтобы что-то изменить.

Итак, сухой остаток. Скептически относитесь к очевидным изменениям и избегайте делать немедленные прогнозы — или, по крайней мере, не относитесь ни к одному прогнозу слишком серьезно. Наступающее будущее смоет гораздо больше индикаторов раньше, чем вы можете себе представить.

Профессиональные аналитики разрабатывают все более сложные и тонкие инструменты для прогноза будущего — рынки фьючерсов, онлайн агрегации экспертных оценок, сложные компьютерные симуляции и даже программы для сканирования горизонта событий, которые следят за Интернетом в поисках неожиданностей. Поэтому необходимо, чтобы руководители стали искушенными и активными потребителями прогнозов.

Это не означает, что вы должны изучать нелинейную алгебру или становиться экспертом по прогнозированию. В конце концов, прогнозирование — это не что иное, как систематическое и дисциплинированное применение здравого смысла. Именно проявление вашего собственного здравого смысла позволит вам оценить качество данных вам прогнозов и правильно определить возможности и риски, которые они представляют. Но не останавливайтесь на достигнутом. Лучший способ понять, что ждет впереди, — это составить прогноз для себя.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за июль-август 2007 г.