3. Как можно по качеству технических условий судить о руководителе проекта? Можете ли вы, основываясь лишь на технических условиях, предположить, каким будет качество программного продукта?

4. Изобразите что-нибудь из привычных и заученных действий, вроде завязывания шнурков, установки будильника или запуска DVD. Запишите, как вы это делаете, чтобы кто-нибудь мог последовать вашим инструкциям. Сделайте набросок, иллюстрирующий ваши действия. Попробуйте в точности последовать тому, что вы написали, или попросите об этом кого-нибудь другого. Обратите внимание на результаты, пересмотрите инструкции и повторите попытку.

5. Найдите самые неудачные из когда-либо встречавшихся вам технических условий (попросите об этом друзей, товарищей по команде, любого человека, который работал в тех сферах, где создаются технические условия). А теперь попросите показать самые лучшие технические условия. Составьте свой собственный список найденных общих признаков, как положительного, так и отрицательного свойства.

6. Как убедиться в том, что технические условия обладают достаточным уровнем детализации? Можете ли вы придумать способы определения слишком глубокой или слишком поверхностной детализации?

7. Вам знаком какой-нибудь человек, увлеченный Visio, UML или другими инструментальными средствами? Есть ли у вас доказательства, что эта увлеченность приводит к созданию плохих технических условий? Сделайте для команды полезное дело: организуйте протест против применения Visio. Пригласите всех, кто пользуется его техническими условиями, соберите их подписи под петицией об ограничении использования документов, созданных с помощью Visio, и передайте эту петицию руководителю проекта. Приобщите к ней список, какие технические условия могут и не могут быть выполнены с помощью инструментальных средств.

8. Если вы знаете, что работа над техническими условиями завершится всего лишь через несколько дней, как можно убедиться в том, что оставшееся время используется эффективно? Можете ли вы предложить остальной части команды помочь вам в работе? Что можно сделать, чтобы максимально увеличить шансы на успешное обсуждение технических условий?

9. Представьте себе следующий сценарий: вы создали великолепные технические условия, с замечательными иллюстрациями, ясным изложением и полной документацией. Но вашим лучшим разработчикам они не понравились. Им не понравилось не только, как они написаны, но и идеи, которые в них представлены. До сдачи технических условий осталось только два дня. Что нужно сделать? Что можно сделать в следующий раз, чтобы предотвратить подобную ситуацию?

Работая над этой книгой, я побеседовал более чем с десятком руководителей проектов. Один из вопросов, которые я задавал, касался того, как принимать хорошие решения. В ответах звучали оценка возможных вариантов, определение критериев и поиск различных доступных способов выхода из сложных ситуаций. Но когда я спрашивал руководителей, много ли решений принимается ими за день и часто ли при этом применяются названные ими методы, чаще всего возникало ощущение, что в их ответах далеко не все соответствует истине. Многие признавались (оглядываясь через плечо, не стоит ли там кто-нибудь), что, принимая решение, они не имели возможности всегда следовать какому-нибудь формализованному процессу, поскольку времени было слишком мало, а накопившихся дел слишком много.

Также они признавались, что вместо тех или иных методик в своей работе они обычно полагались на интуицию, разумные предположения и мысленное экспресс-проецирование текущей проблемы на основные цели проекта. По возможности они применяли логику предыдущих решений или использовали опыт предыдущих проектов. Но когда я слышал что-либо похожее на этот вполне разумный ответ, то и руководитель проектов, и я чувствовали что-то неладное. Я думаю, нам всем хотелось верить, что решения принимаются нами выверено и вполне осознанно, даже если мы знаем, что такое в принципе невозможно. Но на то, чтобы абсолютно все решения были одинаково хороши, не хватает ни времени, ни возможностей нашего мыслительного аппарата.

Я думаю, что применительно к руководству проектами ошибочные решения чаще всего принимаются не по бестолковости или неопытности, а просто из-за неправильного распределения усилий на принятие всех необходимых решений. Сначала нужно принять некое метарешение по распределению времени и сил на принятие всех остальных решений. Чтобы преуспеть в таком высокоуровневом решении, нужны опыт и готовность рассматривать все ошибки и извлекать из них уроки. (Для развития мастерства можно проделывать различные упражнения,[45]но я никогда не видел и не слышал, что их можно рассматривать в качестве основных компонентов каких-либо курсов по обучению информатике или руководству проектами.)

Способность одних людей справляться с неподъемным для других объемом работ (или количеством работников) объясняется их умением принимать эффективные решения: они интуитивно делят работу на важные составляющие, выискивают наиболее действенные решения и поступки и направляют свою энергию на то, чтобы принимаемые ими решения были, по возможности, наилучшими. А при принятии тех решений, которым они вынуждены уделять меньше времени, любые ошибки или вызванные ими проблемы должны быть проще в исправлении, чем ошибки, допущенные при принятии более важных решений.

Любопытно, что при преподавании в университетах «искусства принятия решений» студенты обычно изучают методы теории полезности или анализируют дерево решений, когда вариантам выбора назначаются числовые значения, для которых выполняются вычисления (другим часто преподаваемым методом является анализ затрат и результатов). Подобные упражнения включаются во многие программы по совершенствованию управления бизнесом (Master of Business Administration, MBA[46]). Однако принятию высокоуровневых решений и анализу других практических решений за пределами учебного класса внимания уделяется мало. Методы, подобные анализу дерева решений, требуют определения общего количества элементов, что неплохо срабатывает только для решений в области финансовой деятельности, но практически неприменимо в областях проектных, стратегических и организационных решений.

Неудивительно, что из всех опрошенных мною руководителей проектов очень немногие прошли формальное обучение принятию решений, а из тех, кто обучался этому, очень немногие считали, что полученные знания являются часто востребованными. Это курьезное наблюдение согласуется с тем, что написал Гэри Клейн (Gary Klein) в своей книге «Sources of Power: How People Make Decisions» (MIT Press, 1999): «…к курсам по формальным методам принятия решений нужно относиться скептически. На них преподаются методы, которые людьми используются крайне редко». В продолжение этой мысли Клейн объяснил множество различных путей принятия решений опытными пилотами, пожарными и травматологами, показав, насколько редко они на практике применяют вычитанные из учебников формальные методы. Это не означает, что подобные методы так уж плохи, только вот в учебниках довольно редко описываются свидетельства тех, кто их применяет, или доказательства их эффективности по сравнению с другими методами.