Добрый день, коллеги. Немного накипело по итогам двух раундов, поэтому пишу это, старательно сдерживая градус токсичности.

Сегодня я хочу поговорить об одном довольно неприятном явлении, которое предлагаю называть "управленческим фанфиком".

Что это такое, спросите вы?

Берем несколько общеизвестных управленческих принципов. Например, необходимость оценивать риски, контролировать отклонения, проверять гипотезы и принимать решения на основании данных.

Все правильно? Безусловно.

Теперь добавляем несколько произвольно выбранных критериев, присваиваем им баллы, вводим арифметические операции и пороговые значения. Украшаем результат ссылками на Deloitte и McKinsey.

Поздравляю, у нас готова "практическая методика"!

Только вот ведь незадача: от появления цифр, формул и красивых диаграмм управленческие рассуждения не становятся обоснованными инструментами. И это отнюдь не сферическая проблема в вакууме.

Недавно я подробно разобрал две публикации Павла Воронцова на "РБК Компании", посвященные применению ИИ в операционном управлении. Первая предлагала определять допустимую автономность ИИ по сумме шести экспертных оценок. Вторая рекомендовала ранжировать управленческие отклонения, перемножая три показателя по пятибалльной шкале. В обоих случаях автор не обосновывает, почему именно такие предложенные арифметические правила должны обеспечивать пригодный для заявленных задач результат.

Мои разборы можно почитать тут и тут.

Но самое забавное началось в комментариях. После критики автор неоднократно объяснял мне, что его конструкции предварительные, иллюстративные, не претендуют на научную точность, допускают изменение критериев и требуют дополнительных проверок.

Прекрасно. Только зачем тогда представлять их читателям как практически применимые инструменты с конкретными правилами расчета? И почему существенные пояснения появляются лишь после критики?

А главное, почему они остаются в комментариях Сетки, тогда как первоначальные статьи на "РБК Компании" продолжают существовать без соответствующих уточнений?

Вот здесь начинается уже не литературная, а управленческая проблема.

Давайте представим себе руководителя, который буквально воспользуется подобной методикой. Он может определить допустимую автономность ИИ по необоснованной шкале. Или неправильно расставить приоритеты отклонений на основании произвольного произведения баллов. И получить не просто бессмысленные цифры, а вполне реальные последствия: ошибочное распределение ресурсов, ненужные управленческие действия или пропущенные существенные проблемы.

Разумеется, это не означает, что подобный результат обязательно наступит, но опубликованные инструменты не дают оснований считать такой риск исключенным. Именно поэтому практическая рекомендация требует большего, чем набор правдоподобных рассуждений.

Совсем не обязательно проводить научное исследование или создавать отраслевой стандарт. Но необходимо хотя бы объяснить, почему предложенная процедура должна давать осмысленный результат, где проходят границы ее применимости и какие проверки обязательны до ее использования. В противном случае перед нами не инструмент оценки, а иллюстрация, которой придали вид готовой практической процедуры.

И здесь возникает вопрос профессиональной ответственности.

Популярная статья может быть упрощенной, может содержать гипотезы, авторские предположения и учебные примеры. Но если автор предлагает конкретную процедуру для использования в управлении, он должен ясно разграничивать иллюстрацию и практическую рекомендацию, особенно когда речь идет о решениях, влияющих на деньги, персонал и деятельность организации.

Управленческий фанфик сам по себе не страшен. Можно писать сколько угодно занимательных историй о том, как ИИ преобразит бизнес. Страшнее, когда такой фанфик снабжают формулами, называют методикой и предлагают использовать на практике.

Потому что цена красивой управленческой истории для ее читателя иногда измеряется не лайками, а вполне настоящими деньгами.

P.S. Павел, в статьях то будете давать уточнения, что это "инструменты первичной оценки"? А то там все по-прежнему.