В Теории Вероятности есть задача, известная как “Задача Остановки Выбора” или “Задача о Разборчивой Невесте”. Которая часто возникает в том или ином виде в корпоративном (и не только) управлении.

Условия задачи: • Невесте нужно выбрать жениха. • На роль жениха имеется N кандидатов, и значение N известно. • Кандидаты проходят кастинг последовательно в случайном порядке, и для каждого кандидата можно однозначно определить -- лучше он или хуже любого из предыдущих. • Решение невесты о выборе или отклонении кандидата основано только на рангах кандидатов, прошедших кастинг к данному моменту времени. • Сразу после кастинга прошедший его кандидат либо безвозвратно отклоняется, либо принимается на роль жениха, и это решение является окончательным. • В случае принятия положительного решения по кандидату -- кастинг остальных кандидатов прекращается.

Требуется: Найти оптимальную стратегию, гарантирующую выбор лучшего жениха из всей группы N с наибольшей вероятностью. Другими словами -- стратегия должна максимизировать выигрыш невесты. Невеста выигрывает, когда принимает на роль жениха лучшего кандидата из N.

Впервые эта задача была опубликована Мартином Гарднером в журнале Scientific American за февраль 1960 года. Хотя и до того ей уже уделялось большое внимание в научных кругах. На тему её решения написаны целые тома. В том числе -- по разным её вариантам, например, когда заранее НЕизвестно общее количество кандидатов N. Или, когда можно отмотать кандидата на шаг назад.

Для её решения можно применять разные подходы. В силу их сложности приводить здесь не буду -- подробности легко найдёте сами в Инторнэтах. Приведу сразу решение этой замечательной задачи.

Решение: Оптимальная стратегия выбора выглядит так -- отсмотреть не принимая никаких решений (N/e) первых кандидатов, где e=2,71828… -- число Эйлера, а затем выбрать из оставшихся первого, который окажется лучше лучшего из этих (N/e).

Интересно то, что с увеличением числа кандидатов N вероятность выбора лучшего кандидата с этой стратегией стремится к (1/e) ≈ 36,8%. И это максимум.

А теперь давайте представим, что невеста это… HR, а женихи это… кандидаты на вакансию. Для выбора лучшего кандидата на вакансию можно вполне применять ту же математическую стратегию и при этом гарантировать себе выигрыш с той же вероятностью 36,8%.

А можно, на минутку, и скорректировать правила игры под иные HR реалии -- например, руководствоваться менее строгим выбором и выбирать одного из двух лучших кандидатов. Существует иная стратегия под эти новые правила, гарантирующая выигрыш уже с вероятностью 57,4%, что заметно выше 36,8%.

Но поиск выигрышной стратегии в конкретном бизнес-кейсе это тема отдельного и очень серьёзного разговора :)

Кстати, эта же задача была темой одной моей курсовой в институте. Там в симуляции я управлял бортом со взрывоопасным грузом. И в условиях ограниченного запаса топлива мне надо было на ходу принимать решение о посадке на ВВП разной степени убитости, с риском для жизни из-за возможной детонации груза. Я выжил :)

Так что, друзья, куда ни плюнь -- кругом математика. И математика играет намного лучше интуиции, особенно в бизнесе. Поверьте мне. Если у вас Data-Driven подход в менеджменте, то ваши шансы на успешный успех будут заметно выше.

#гдеденьгизин