Помните ремонт Дэвида и Деборы в районе Коббл-Хилл в Бруклине? Все пошло кувырком, когда подрядчик разобрал пол на кухне и обнаружил некачественную работу, выполненную еще в 1840-х годах. Пришлось вырывать весь пол и устанавливать опоры в подвале. Это была неизвестность, которую трудно было бы заметить до начала работ. Но если бы время и стоимость проекта были спрогнозированы с использованием реконструкции старых нью-йоркских домов в качестве эталонного класса, частота и серьезность таких неприятных сюрпризов были бы закодированы в данных. В результате в расчетной стоимости и времени были бы учтены неизвестные, которые невозможно предсказать.
Таким образом, прогнозирование по эталонным классам лучше справляется с предубеждениями. Оно лучше в отношении неизвестных. Оно простое и легко выполнимое. И он доказал свою эффективность в обеспечении более точных прогнозов. Я счастлив, что его взяли на вооружение различные организации по всему миру - гораздо больше, чем я думал, когда впервые разрабатывал метод для Гордона Брауна, - но я бы не стал винить тех, кто задается вопросом, почему, учитывая все его достоинства, он не используется еще больше, чем сейчас, повсеместно.
На это есть три причины. Первая заключается в том, что для многих людей и организаций тот факт, что RCF устраняет предубеждения, является ошибкой, а не особенностью. Как я уже говорил в главе 2, некачественное прогнозирование - это хлеб с маслом для бесчисленных корпораций. Они не хотят, чтобы люди, которые утверждают проекты и оплачивают счета, имели более точное представление о том, сколько будут стоить проекты и сколько времени они займут. Они будут придерживаться статус-кво, по крайней мере до тех пор, пока их не заставят измениться - например, возложив на них юридическую ответственность за вопиюще необъективные прогнозы, что происходит все чаще.
Вторая проблема, которую необходимо преодолеть, - это сила предубеждения уникальности. Канеман пишет о том, как он вместе с коллегами взялся за создание учебника. Все согласились, что на это уйдет примерно два года. Но когда Канеман спросил единственного члена группы, имевшего значительный опыт в создании учебников, сколько времени это обычно занимает, тот ответил, что не может припомнить ни одного проекта, который занял бы меньше семи лет. Хуже того, по его словам, около 40 процентов таких проектов никогда не завершаются. Канеман и его коллеги на мгновение опешили, но затем продолжили работу, как будто и не слышали этих нежелательных фактов, потому что их проект казался другим. Так всегда бывает. "В этот раз все по-другому" - таков девиз предубеждения уникальности. В итоге учебник был закончен спустя восемь лет. Если величайший из ныне живущих исследователей когнитивных предубеждений может быть обманут предубеждением уникальности,, то неудивительно, что остальные из нас тоже уязвимы или что для того, чтобы избежать этой ловушки, требуется осознание и постоянные умственные усилия.
Третья причина, по которой RCF все еще не так широко используется, как следовало бы, самая простая. Это данные. Вычислить среднее значение легко, но только когда у вас в руках есть цифры. Это и есть самая сложная часть.
НАЙДИТЕ ДАННЫЕ
В вышеупомянутом примере с ремонтом кухни я считал само собой разумеющимся, что у вас есть данные о ремонте кухни, которые позволят вам рассчитать среднюю стоимость. Но, скорее всего, у вас их нет. И вам будет трудно их найти. Я знаю это по собственному опыту, потому что искал достоверные данные о ремонте кухни, не смог их найти, а экономист, изучающий экономику ремонта жилья, сказал, что, насколько ему известно, они не были собраны. Правда, если вы наберете в поисковике "средняя стоимость ремонта кухни", то найдете компании, предлагающие различные цифры, как правило, в широком диапазоне. Но откуда взялись эти цифры? Основаны ли они на множестве реальных результатов или это просто рекламный ход? Вы не можете этого знать. А вы должны знать, если хотите получить достоверный прогноз.
Это распространенная проблема. Старые данные по проекту редко рассматриваются как ценный ресурс и собираются. Отчасти это происходит потому, что планировщики и менеджеры проектов ориентированы на будущее, а не на прошлое. Как только проект завершен, их внимание сосредоточено на следующем новом проекте, и никто не думает о том, чтобы оглянуться назад и собрать данные по старому проекту. Но дело еще и в том, что те, кто видит ценность в данных, часто заинтересованы в том, чтобы держать их в секрете. Например, многие ли крупные строительные компании хотят, чтобы домовладельцы имели достоверные данные о стоимости ремонта дома? Это объясняет, почему на создание моей базы данных по крупным проектам, охватывающей множество различных типов проектов, ушли десятилетия, и она является единственной в своем роде в мире.