Проблема заключалась в том, что тубы иногда промахивались мимо коллектора и отлетали, потому что штифты не всегда стояли прямо, а цепь могла двигаться несинхронно. Я помню бедного механика, который еженедельно тратил массу времени на выпрямление штифтов, чтобы тубы попадали куда нужно. Штифты сгибались, потому что периодически что-то в машине шло не так. Сотрудники много спорили о том, как можно заставить штифты всегда оставаться абсолютно прямыми, но это казалось недостижимым. Кое-кто считал, что нужно менять систему целиком, но постепенно всеми овладело смирение: большинство поверили в то, что нынешнее решение (механик, тратящий много времени на неблагодарный труд) — неотъемлемая часть производственного процесса.

Тщательно изучив проблему и выявив критические переменные, я смог найти постоянное решение, для реализации которого потребовалось всего полчаса. Мы установили большое ограждение, чтобы тубы, пролетающие мимо коллектора, отскакивали обратно и все же попадали на место. Просто и элегантно. Механики были счастливы.

Предвижу некоторый скептицизм с вашей стороны: «А что, если простого решения не существует?» Давайте поразмышляем о том, что это может значить. В состоянии ли мы понять законы физики, химии или биологии, от которых зависит происходящее? Конечно. Способны ли мы, даже зная первопричину проблемы, прийти к сложному решению? Вероятно, да. Однако отсутствие понимания точно не приведет нас к более простому решению.

Пока вы не верите в простое решение, вы вряд ли найдете его, независимо от того, существует оно или нет. Но как правило, оно существует. И если вы хотите стать хорошим специалистом по решению проблем, вам нужно научиться верить и, следовательно, вести себя так, как будто простое решение есть. Единственный способ развить в себе такую убежденность — чаще подкреплять свою веру доказательствами.

На моих тренингах мы решаем проблемы, сложность которых постепенно повышается. Когда люди находят изящные решения для ситуаций, казавшихся им довольно сложными, они обретают уверенность в своих силах и в дальнейшем уже не боятся работать с более замысловатыми задачами. Для начала вы должны научиться разбирать до первопричины простые проблемы, а затем можно переходить к сложным. Если вам трудно даже начать, найдите подходящего наставника, готового поделиться с вами своим опытом.

Простые решения во многих ситуациях могут быть приняты в штыки — люди думают, что их наличие свидетельствует о простоте проблемы, и если они все-таки существуют, значит, кто-то оплошал. Представьте, что вы приходите в зал заседаний компании, производящей туалетную бумагу, и говорите: «Все наши проблемы на производстве создавал один незакрепленный болт!» Или заходите в кабинет директора химического завода и заявляете: «Можно было не тратить столько денег на переработку химических отходов в сторонней компании — требовалось просто поменять одну ржавую трубу!» Вряд ли эти слова будут приняты с восторгом.

После того как решение найдено, по-настоящему хорошие специалисты не забывают подчеркнуть всю ценность процесса решения проблемы и ее сложность. Люди непосвященные могут посчитать простое решение плохим вариантом, поэтому обязательно разъясните им, каким путем вы пришли к успеху.

Специалистов, работающих с клиентами из сферы бизнеса, я учу сообщать о своих выводах следующим образом. Во-первых, надо представить данные, которые доказывают, что проблема действительно решена. В конце концов, это самое главное, и жестоко заставлять людей гадать, пока вы рассказываете подробности. Затем сообщите по порядку, с самого начала, обо всех предпринятых шагах и раскройте выбранный способ решения проблемы. На сладкое оставьте найденное простое решение.

Жизнь становится лучше, когда вы уверены в том, что можете решить любую проблему. Когда же вы точно знаете, что способны сделать это элегантно и просто, мир вокруг меняется. Если вы докопались до первопричины и уже нашли оптимальное решение, воплотить его будет несложно: поскольку оно будет экономным и привлекательным, вы легко убедите свою компанию или свою семью в том, что именно оно даст искомый результат.

Вспомните ситуацию, когда вы столкнулись с проблемой, решить которую оказалось намного проще, чем вы предполагали. Возможно, у вас возникла размолвка с кем-то и вы думали, что человек взорвется, если вы попытаетесь обсудить с ним этот вопрос, но все прошло отлично. Держите в уме эту историю, когда будете искать простое решение для проблем, над которыми работаете.

В 2002 году у бейсбольной команды «Окленд Атлетикс» возникла сложная проблема (возможно, вам тоже приходилось сталкиваться с чем-то подобным). Команда проигрывала одну игру за другой, лучшие игроки собирались уходить, чтобы в статусе свободных агентов подыскать себе другие контракты, а ограниченный бюджет не позволял нанять новых дорогих игроков, которые могли бы спасти команду. Однако «Атлетикс», желающей вырваться в лидеры, были нужны талантливые постоянные игроки.

Бейсбольные скауты[15] всегда оценивали способности игрока, опираясь в первую очередь на интуицию и собственный опыт. Они хорошо разбирались в бейсболе — многие играли в прошлом сами, поэтому были уверены в том, что отлично представляют себе, как выглядит талантливый игрок. Они использовали только наиболее показательные параметры эффективности (количество принесенных очков и общий уровень игрока), сочетая их с субъективной оценкой удара и стойки спортсмена. В конечном счете, однако, все принятые ими решения о найме того или иного игрока опирались только на личное мнение и не учитывали статистику команды, в которой спортсмен играл. Это дополнительно осложняло ситуацию, так как из-за нехватки фактов в дело вступал стадный инстинкт: когда несколько скаутов начинали проявлять интерес к одному кандидату, его ценность в глазах других скаутов повышалась, а следовательно, повышалась и его цена. В таких условиях скауты «Атлетикс» не выдерживали конкуренции.

Молодой экономист, выпускник Гарвардского университета Пол Деподеста выступил с радикальной концепцией, предложив принимать решения о подборе и найме игроков на основе неопровержимых фактов, напрямую связывая личную статистику спортсменов с победами команд. В частности, он выступил за использование саберметрического подхода[16], согласно которому способности игрока оценивали с помощью процента попаданий на базу. Этот новый подход помог «Атлетикс» набрать надежных, но недооцененных талантливых игроков, не требовавших больших денег, и создать сильную команду при ограниченном бюджете. В следующем году «Окленд Атлетикс» выиграла двадцать матчей подряд, установив рекорд Главной лиги бейсбола. В 2004 году этим же приемом воспользовалась «Бостон Ред Сокс», выиграв в результате Мировую серию. В наше время саберметрический подход к подбору игроков — стандартная практика в лиге.