Плей-лист наподобие того, который имеется у Хьюза и Джонсона, позволит руководителю быстро перебрать возможные варианты. Давайте предположим: правительство округа борется с необходимостью сократить бюджет на библиотеки на 10 %. Возможно, сначала руководство рассматривало два варианта: сократить часы работы всех библиотек на 10 % или закрыть одну группу (одну библиотеку). Плей-лист поможет увидеть более широкий спектр:

• Возможно, бюджет можно сократить, отсрочив запланированные расходы, а не срезая существующие? Я могу отложить прием на работу нескольких ИТ-специалистов. Это поможет, но незначительно.

• Исчерпаны ли другие потенциальные источники доходов, которые могли бы уменьшить необходимость срезать расходы? Здесь мало что можно обещать, естественно, в такой обстановке мы не может повысить налоги. Мы можем попытаться привлечь корпоративных спонсоров, но эти усилия не окупятся до следующего года.

• Боритесь с желанием срезать все виды расходов на одинаковую сумму. Придумайте стратегические способы. Может, стратегически обоснованно было бы сократить время работы. Например, в библиотеке возле колледжа можно оставить вечерние часы, но открывать библиотеку позже. В районе, где много пенсионеров, мы могли бы открывать библиотеку в обычное время, но закрывать пораньше.

• А может, вы сумеете срезать немного больше необходимого, чтобы высвободить средства для вложения в новые захватывающие возможности? Это имеет смысл. Если мы закроем наименее посещаемые библиотеки и сократим часы, то это высвободит 2 млн долларов, которые мы могли бы вложить в интернет-программы для услуги 24-7[41], что принесет пользу всем членам сообщества.

Такой метод принимать решения принесет пользу практически всем организациям. (А в чем недостаток?) Плей-листы потенциально не менее полезны, чем списки контрольных вопросов. Тем не менее в вашей организации используется много списков контрольных вопросов и, скорее всего, совсем нет плей-листов. Список контрольных вопросов полезен в ситуациях, когда каждый раз нужно повторять одно и то же действие. Он играет предписывающую роль и помогает людям не делать ошибок. Плей-лист полезен в ситуациях, когда нужен стимул для новых идей. Он помогает создавать новое и не упускать варианты (не забудьте посветить туда своим прожектором…).

Плей-листы также подталкивают нас к мультитрекингу. В предыдущей главе мы обсуждали ценность переключения мышления с профилактики на продвижение. Плей-лист помогает и в этом. Обратите внимание, что в примере по сокращению бюджета последнее предложение – явный призыв переключиться на продвижение: «Не могли бы вы… высвободить денежные средства, чтобы инвестировать в новые захватывающие возможности?» Это полезный стимул, потому что большинство лиц, принимающих решения о сокращении бюджета, вероятно, почувствуют себя в ловушке профилактического мышления (связанного с предотвращением вреда).

Конечно, плей-листы не панацея. У вас никогда не будет плей-листа для оптимального решения в области, где происходят постоянные изменения, – вам часто придется сталкиваться с такими решениями. Итак, если вам требуется сделать выбор, но нет плей-листа, который можно рассмотреть, и нет лучшей практики, с которой можно проконсультироваться, и нет светлых пятен, которые можно изучить…

Проще говоря, что делать, если вы застряли?

Кевин Данбар решил понять, как думают ученые. Как они решают проблемы? Откуда берутся их прорывы? Его интерес к научному мышлению был прямым следствием его работы в науке (будучи студентом, он изучал молекулярную биологию) и мышления (как профессора психологии).

Данбар быстро понял: инструменты психологии плохо подходят для изучения решений новых проблем, с которыми сталкивается реальная наука. В типичном психологическом эксперименте студентов (этих лабораторных крыс психологии) могут попросить потратить 10 минут на обдумывание одной задачи, достаточно общей, чтобы ее могли без профессиональной подготовки решить 20-летние люди. В отличие от психологии, наука, получающая значимые результаты, развивается не минутами, а месяцами и годами. Конечно, думал Данбар, создать короткие тесты для студентов – не то же самое, что изучать умы ученых.

Поэтому он нанялся в воинскую часть военным репортером и провел год с учеными из четырех ведущих лабораторий молекулярной биологии, наблюдая и описывая процесс их работы. В центре его внимания стояло наблюдение за встречами исследователей, которые регулярно, обычно еженедельно, проводились в лабораториях. На них один из докторантов или научный сотрудник, имеющий докторскую степень, делал сообщения о текущих проектах.

После бесконечных часов прослушиваний, интервью и синтеза Данбар обнаружил: один из надежных, хотя и не всегда используемых столпов научного мышления – аналогия.

Когда ученые сталкиваются с проблемами в экспериментах (обычное, повседневное явление), они часто извлекают пользу из «местной аналогии», то есть сравнения с очень похожим экспериментом на похожем организме. Таким образом, если один ученый оплакивал неудачный эксперимент с фагом[42], коллега мог поделиться опытом преодоления аналогичной проблемы. «Обсуждения такого типа происходили практически на каждом собрании, которое я наблюдал, и часто неоднократно», – сказал Данбар.

В других случаях ученые боролись с большой проблемой, когда не удавался не один, а целая серия экспериментов, дававшая последовательно непредсказуемые результаты. Данбар обнаружил: в обсуждениях ученые часто переключались с местных аналогий на те, которые называли «региональными». Они обычно включали другой организм, принадлежащий к тому же семейству, что и изучаемый. Например, ученый, пытавшийся понять, как размножается новый вирус, мог работать через аналогию с более известным вирусом, таким как оспа.

Данбар пишет: «Использование аналогий – один из основных механизмов, позволяющих продвинуть исследование». А в основе успешного использования аналогий лежит способность выявлять «ключевые особенности текущей проблемы». Это требует от ученых думать о проблеме с более абстрактной, общей точки зрения, а затем «искать похожие проблемы, которые были решены» (найдите человека, который решил ваши проблемы){46}.