«Фундаментальная проблема состоит в том, что в нашем обществе есть спрос на экспертов, но нет спроса на точные прогнозы» Робин Хансон.

У меня две новости. Хорошая и плохая. Начнём с хорошей: вы можете делать это лучше, тратя меньше времени. Что это? Надо, наверное, было начать с плохой: вы плохо планируете.

Ваши прогнозы регулярно не сбываются из‑за штуки под названием ошибка планирования. И, нет, не переживайте, чаще всего проблема не в несовершенстве мира и не отсутствии хороших методов прогнозирования. Проблема в вас. Но вы не одиноки.

Эксперты

Строительство здания парламента Шотландии было изначально оценено в 40 миллионов фунтов стерлингов. Через два года бюджет перевалил за 100 миллионов. Повод задуматься? Ещё через год была установлена крайняя планка в 195 миллионов, дальше которой никто не собирался двигаться. Но уже через год, установили прям самую последнюю цену в 241 миллион. Правда в том же году её меняли ещё два раза и добили до 294. Ну принцип понятен? Через два года было уже 375 миллионов, а ещё через годик строительство, наконец, завершили. За 431 миллион.

И этот случай не исключение.

• Аэропорт города Денвер открыт на 16 месяцев позже и с превышением бюджета на 2 миллиарда долларов.

• Стадион Газпром Арена построен на 6 лет позже плана и более чем в 8 раз дороже.

• Оборонный проект нескольких европейских стран «Еврофайтер Тайфун» сдали на 54 месяца позже запланированного срока и потратили на 12 миллиардов долларов больше.

• Сиднейский оперный театр сдали на 6 лет позже и в 15 раз дороже.

Так что когда вы планируете ремонт и промахиваетесь со стоимостью и сроками всего в несколько раз, смело можете сказать, что вы планируете точнее, чем очень серьёзные специалисты. Кстати, опрос американских домовладельцев в 2002 году показал, что при перепланировке кухни хозяева в среднем рассчитывали потратить ~19 тысяч долларов, а тратили ~39 тысяч.

На десерт в этом пиршестве примеров я приготовил самое интересное. Есть такой когнитивный психолог Даниэль Канеман (это не про ту психологию где про бессознательное или гештальты, а про ту, которая старается изо всех сил быть нормальной наукой). Он, кстати, Лауреат Нобелевской* премии по экономике (как так получилось расскажу в другой раз). Так вот, одна из его предметных областей — это ошибки в принятии решений и оценке прогнозирования. Однажды он взялся за разработку университетского курса по этой теме с командой опытных преподавателей. В числе прочих к работе привлекли декана факультета педагогики, и при этом признанного профессионала в составлении спецкурсов Сеймура Фокса. За первый год они накидали план, основные главы и даже провели пробные занятия. Результат внушал оптимизм.

И вот сидят они за кофейком обсуждая оценку неопределённых величин (одну из тем учебного плана). И Канеман решает проверить на коллегах методику, которую собирается включить в курс. Он просит их, не совещаясь, оценить срок сдачи проекта учебника в министерство. Когда результаты были собраны, он вывесил их на доску. Средний прогноз составил — два года. Запомним эту цифру.

Затем Канеман обратился к Фоксу, который участвовал во множестве подобных проектов (и который дал прогноз, не сильно отличающийся от среднего). Вопрос был такой — а сколько другие команды тратили времени на разработку? Ответ удивил самого Фокса — минимум 7 лет, максимум 10. Затем озадаченный Фокс заметил, что около 40% команд вообще не завершили разработку.

Забавно, ведь Фокс знал все эти цифры и без труда их вспомнил, но при оценке своего проекта он даже не пытался их как‑то использовать. Ведь вы тоже в курсе, что ремонт чаще всего сильно недооценивают как по срокам, так и по финансам? Но к этому вернёмся чуть позже.

А что же с Канеманом и его командой? К счастью, они справились. За 8 лет. Но министерство не ввело курс в учебную программу. Правда, Канеману было уже не до того, учитывая, что он успел за это время переехать в другую страну. Как видите, даже максимально профильные специалисты подвержены этой ошибке.

Индивидуальность в прогнозировании

Но благодаря чему нам удаётся раз за разом прогнозировать так плохо? Первое и самое существенное — неверная интуиция о как делать прогноз. Нам кажется, что лучший способ оценить стоимость ремонта, это составить максимально детализированный список затрат. Инструменты, работа специалистов, материалы. Сводим это всё в огромную excel‑табличку и получаем лучшее из возможных предсказаний по расходам.

Точно так же нам видится и способ оценки временных затрат. Такой‑то вид работ мы сделаем к августу, потом запараллелим этих и тех специалистов и так далее. Предсказание с точностью до даты. Именно так составляли прогнозы специалисты из начала статьи. Ну те, что промахнулись в десяток раз. Именно так прогнозировали американские домовладельцы, чей промах был поменьше. И, скорее всего, так прогнозируете вы.

А если я скажу, что есть систематически более надёжный способ (по крайней мере, на небольшом масштабе), который к тому же не требует вложения времени в составление подробного плана? Скорее всего, вы скажете, что это звучит слишком просто. Но как заметил Стивен Рудич: «Всё можно сделать радикально элементарно».

В следующий раз, когда вам предстоит оценить временные или финансовые затраты, на какую‑либо задачу, попробуйте вместо составления детального плана просто вспомнить, сколько потратили в прошлые разы. Усредните показатели и используйте их как предсказание.

Составление прогнозов на основе пошаговых планов Канеман назвал «взглядом изнутри», подразумевая, что вы смотрите на внутренность проекта. Обратный же подход, основанный на средневзвешенной оценке подобных проектов, называется «взглядом снаружи». И второй подход демонстрирует гораздо лучшие результаты. А первый подход не только менее эффективен, но ещё и становится тем хуже, чем выше его детализация. Это показал Бюлер в исследовании 1995 года.

Кстати, при оценке не обязательно использовать свой опыт. Это особенно актуально если его недостаточно или вообще нет. Например, вы впервые запускаете стартап в какой‑то нише. Для оценки вероятности вашего успеха вполне подойдёт статистика закрывшихся и не «взлетевших» компаний. К сожалению, в бизнес‑инкубаторах и всяких инфокурсах про это молчат. Там предпочитают сосредоточить внимание на неповторимости вашего проекта. Потому что ваш бизнес уникален. Потому что ваш ремонт не похож на другие ремонты. И вообще, давайте кричать все вместе: «мы индивидуальности, мы ни на кого непохожи, у нас всё будет по‑другому».

Меньше знаешь, крепче прогноз?

Но в самом деле, даже если учесть априорную информацию о среднестатистических результатах, неужели мы не должны прибавлять к ней дополнительную информацию о наших особенностях? Что ж, оцените сами.

Есть такой экономист в Принстоне Орли Ашенфельтер. Помимо прочего — знаток вин. И решил он как‑то раз соединить приятное с полезным — создать формулу для оценки будущей стоимости марочных вин. В рассчёт он взял три параметра, которые, как известно специалистам, сильно влияют на будущую оценку: среднюю температуру летом, объём осадков в период сбора урожая и в предшествующую зиму. Нормальные винные эксперты учитывают гораздо больше параметров, а не только эти три. Но их оценки в среднем хуже, чем простая формула Ашенфельтера (корреляция у него подучилась порядка 0,9). Но почему, используя больше информации, эксперты получают менее точный прогноз?

Дело в том, что люди склонны присваивать необоснованно высокий вес дополнительной информации. То есть априорная информация (имеющая на самом деле гораздо большее значение), почти игнорируется, а вот индивидуальные особенности (отклоняющие значение от априорного совсем немного) кажутся очень важными и способными изменить всё.

Когда вы концентрируетесь на своих особенностях и отличиях от среднестатистического человека, вы забываете, что это не буквально человек. Нет вообще ни одного человека, обладающего набором «среднестатистических качеств». Каждый имеет свои отклонения и индивидуальные черты. То же с проектами, бизнесами, ремонтом и прочим. Вы что серьёзно думаете, что все они рассуждают в стиле: «ну мы не особенно отличаемся от всех остальных, поэтому не способны претендовать на отклонения от среднестатистических показателей?». Или они, как и вы, считают, что именно их отличительные черты позволят выделиться?

Но двигателем капитализма является не просто переоценка индивидуальных особенностей (вместо априорной информации). Хуже всего‑то, что особенности учитываются довольно однобоко. Когда команда собирается начать проект, она обычно сосредоточена на выявлении своих преимуществ, а не того, чего ей не хватает до «среднестатистической».

Или возьмём продолжительность жизни. Сколько вы собираетесь жить? Если все мы сделаем ставки, то ближе в среднем окажутся те, кто просто поставят на средний возраст. Да, использование дополнительных данных может принести результат. В случае, например, страховых компаний вполне ощутимый. Но они знают куда смотреть, и жестоко расплачиваются за ошибку. На них действует давление оптимизации. А я, учитывая факты о том, что не пью алкоголь и не курю, наверняка пропущу что‑то важное вроде распространённости сердечных заболеваний в роду. Но у страховых компаний есть ещё одноиндексный козырь — решение принимают не люди, а формулы.

Мозг как калькулятор, но в 80% случаев

Мозг славится своей способностью выдавать разные результаты в ответ на одни и те же входные данные. Вот пример: опытные радиологи противоречат сами себе в 20% случаев в заключении относительно одних и тех же снимков грудной клетки. И это не какая‑то редкость. Обзор 41 исследования о надежности суждений, высказанных аудиторами, патологами, психологами и менеджерами, выявил, что это типичная погрешность. Даже когда оценка происходит через несколько минут. Такая вот у нас стабильность вычислений.

Но если у патологов есть очевидный мотив ставить точный прогноз, и нет причин для оптимизма, то во многих других ситуациях всё гораздо хуже.

Неисправимые оптимисты

Огромную проблему в планировании составляет ещё и тот факт, что точные прогнозы редко поощряются. Оптимистичные планы — вот чего ждут руководители на всех уровнях. А потом они раз за разом удивляются их неисполнению. Проблема в том, что исполнителей в таком случае наказывают не за плохое планирование, а за отсутствие заявленного результата. Думаю вы и сами регулярно наблюдаете подобное, в какой бы сфере вы себя ни реализовывали.

Но и без всяких поощрений мы неисправимо оптимистичны. Ньюби‑Кларк в 2000 году показал, что опросы испытуемых об их предсказаниях, основанных на наиболее реалистичном предположении, и опросы испытуемых об их надеждах в самом лучшем случае давали неразличимые результаты. То есть люди вообще не отличают план при самом лучшем стечении обстоятельств и попытку дать максимально точный прогноз…

Хорошо пошёл

Ещё одна составляющая плохого планирования — экстраполяция начальных результатов. Прогресс во многих начинаниях не линеен. Скорость процессов которые мы пытаемся планировать не всегда постоянна. Если вы недавно увлеклись, скажем, чтением фантастически литературы, и прочитали за месяц три потрясающих романа, это вовсе не значит, что за ближайшие пять лет вы прочитаете 180 книг.

Канеман с командой тоже начали довольно бодро. Но они не учли, что у всех команд занятых разработкой учебных планов на старте максимальный энтузиазм. Проект ещё не надоел, никто ещё не успел выгореть, и столько нереализованных идей.

Вы когда‑нибудь начинали бегать в 6 утра в понедельник? После пары дней пробежек, я думал буду бегать лет до 60. Закончил в пятницу.

Есть ещё две темы, плотно переплетённые с ошибкой планирования — сверхуверенность и калибровка. Но про них мы поговорим в других статьях и видео.

Мой канал в телеграмм

Мой канал на ютуб