Читать «Наука побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге» онлайн - страница 10

Что же происходило с разработкой таких методов «первого шага», определяющих жизнеспособность бизнеса или проекта? Тут дело обстоит куда хуже, чем с инструментарием финансового анализа. В первом приближении можно выделить два подхода к этому ключевому вопросу.

Проиллюстрируем на примере первый подход. Гарвардский биотехнологический клуб проводил совместную с Гарвардской Школой Бизнеса встречу. Большой амфитеатр в мраморном здании Гарвардской Медицинской Школы был переполнен. Во время этого мероприятия мы задали вопрос профессорам бизнес-школы: «А какие исследования вы проводите и преподносите вашим студентам, чтобы выработать у них фундаментальный научно-обоснованный подход к прогнозу успехов и неудач компаний?».

Ответ отражал четко сформулированную позицию без попыток шарлатанства, оглашенную перед всей аудиторией. Профессора школы бизнеса сказали, что технико-экономическое обоснование, т. е. прогноз, не проиграет ли бизнес в конкурентной борьбе, никогда нельзя будет сделать наукой или фундаментальным формализованным знанием. То, что можно, нужно и чем, собственно, и занимается бизнес-школа, это выработать у будущего аналитика «инстинкт». Необходимо показать студенту как можно больше наглядных примеров, и у него со временем выработается рефлекторное ощущение, какой из предложенных ему в будущем проектов сработает, а какой прогорит.

Конечно, такой педагогический подход работает лишь с наиболее талантливыми, да к тому же после многих лет проб и ошибок и при условии, что мир не меняется. А простой перенос прошлого опыта на ситуации в будущем чреват. Не правда ли, это напоминает судостроительную верфь с рабочими — самородками, но без инженерных расчетов? Забавно, что именно успешные студенты являют собой доказательство несостоятельности такого внесистемного антинаучного подхода.

Ведь если бы повторяющихся внутренних закономерностей действительно не существовало, то сколько примеров ни демонстрируй, никакого урока из них извлечь все равно было бы нельзя (этот аргумент настолько важен, что мы повторим его еще раз ниже).

И основная, если не единственная, причина, почему метод «дрессировки» все еще распространен — это неуспешность тех, кто, напротив, уверен, что извлекать и формализовывать внутренние закономерности необходимо и переводить дело на нормальные научно-надежные рельсы обязательно. Типичным представителем такого подхода является выпускник Массачусетского Технологического Института (MIT), который перешел работать на Wall Street и активно пытается применить математические методы к новым целям — при решении задач бизнес-прогноза. В решении определенного узкого круга задач эти попытки оказываются иногда успешными, но в общем и целом они обречены. И это не есть временные сложности на верном пути. Тупиковым является сам путь.

Опыт многих веков показал, что новые науки, особенно практически значимые, не возникают простым распространением накопленного научного знания на новые объекты изучения. Великий исследователь науки др. Кун в своей книге «Структура научных революций» писал, что новая наука или дисциплина возникает тогда, когда появляется новый язык, адекватно описывающий объект изучения и происходящие с ним явления. Например, Ньютон ввел дифференциальное исчисление как язык механики и математику в целом как язык физики. Языком химии стали атомы химических элементов и связи между ними.