Каждый человек ежедневно принимает десятки, сотни и тысячи решений. Стоит ли вставать с кровати? Что приготовить на завтрак? Поехать на машине или на метро? Что надеть? И т.д. и т.п. Несомненно, именно принятые нами ранее решения по большей части определили то, какие мы есть сегодня: насколько успешны, счастливы, богаты. Кроме того, многие из нас принимают решения, оказывающие влияние и на других людей: нашу семью, организацию, общество. Все это делает процесс принятия решений человеком, как минимум, интересным и достойным изучения, т.к. всем нам хочется принимать больше правильных решений и меньше неправильных.

Для поддержки процедуры принятия решений у нас есть мощнейший и наиболее совершенный инструмент – человеческий мозг. Безусловно, что никакие иные инструменты не могут сравниться с ним в эффективности (соотношении принятых правильных и неправильных решений) в качестве универсального средства для принятия решений любых видов. В этой связи интересна «концепция» устройства человек мозга в виде совокупности двух полушарий, одно из которых (левое) позволяет мыслить «абстрактно» (строить сложные, «отвлеченные» от конкретных предметов и жизненных ситуаций логические конструкции), а другое (правое) – «конкретно» (фактические, хранить в сжатом виде жизненный опыт в виде ассоциаций действие-результат). Наличие этих двух инструментов позволяет человеку принимать решения основные одновременно на трезвом логическом расчете и на интуиции. У разных людей генетически может быть более развито одно из полушарий, это приводит к увеличению или уменьшению доли логики в принимаемых решениях за счет, соответственно, уменьшения или увеличения доли интуиции. Существенный дисбаланс в любую сторону в функционировании полушарий снижает общее качество принимаемых решений и подробно описан в житейских историях и анекдотах про математиков и блондинок.

Человеческий мозг, находясь вне конкуренции в качестве универсального средства принятия решений, тем не менее, часто уступает другим инструментам при принятии специфических решений. В качестве примера можно известную игру в 2003-м году чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова с компьютерной программой X3D Fritz, запущенной всего лишь на одном компьютере с четырьмя процессорами Pentium 4 Xeon (почти PC). Как известно, состязание состояло из четырех игр, в двух из которых была ничья, в одной победил Каспаров и в одной победил X3D Fritz. Т.е. компьютерная программа, в основе которой лежат математические алгоритмы, не уступила человеческому мозгу в принятии решения «Какой сделать следующий ход, чтобы выиграть партию?».

Интересен ответ Каспарова на заданный ему после игры вопрос:

Журналист: Вы согласны с утверждением одного из международных гроссмейстеров, который сказал, что человек всегда умнее машины?

Каспаров: Матчи против машины имеют свою специфику. Ты находишься в постоянном напряжении. Ошибаться недопустимо, поскольку человек может тебе простить оплошность, а программа — нет.

Если посмотреть философски на этот пример, то в нем, на самом деле, «человеческий мозг» соревновался в принятии решений, не с «компьютерной программой», а с другим «человеческим мозгом» — мозгом создателей этой программы. Иначе говоря, с одной стороны находился человек с уникальными врожденными способностями принятия решений определенного плана, а с другой – человек без таких способностей, НО вооруженный аналитическим аппаратом для принятия решений (математические алгоритмы, компьютерные программы, базы знаний и др.). В итоге оказалось, что аналитический аппарат уравновесил их шансы в принятии правильных решений.

Об аналитическом аппарате для принятия решения и пойдет речь далее.

Общая схема процесса принятие решения

Сначала определим объект нашего рассмотрения – решение. Ниже представлены несколько определений этого термина, которые характеризуют его с разных сторон.

РЕШЕНИЕ (в психологии) – формирование стратегий и последовательности действий для достижения цели, основанное на избирательных мыслительно-поисковых актах и преобразовании субъективных смыслов.

РЕШЕНИЕ (в экономике) — способ, образ экономических действий государства, регионов, предприятий, фирм, который избирают их руководители в результате анализа вариантов, исходя из поставленных целей и с учетом наличия ограниченных ресурсов. Проект решения вырабатывается системными аналитиками, а утверждение решения после рассмотрения производится лицами, принимающими решения.

РЕШЕНИЕ (в математике) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов решения). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора.

Как видим, во всех трех определениях есть два основных понятия: цель и альтернатива (вариант решения). Эти же два понятия являются ключевыми понятиями процесса принятия решения. В общем виде процесс принятия решения может быть представлен следующим образом.

Этапы 1-3 и 6 представляют из себя плохо формализуемые процессы, происходящие в глубине человеческого разума или, того хуже, организационных структур. Например, невозможно просчитать, что будет двигать человеком в описанной ситуации. Вполне возможно, что на этапе определения целей индивидуум решит, что будет лучше, если он не придет на это совещание, сославшись на пробки, т.к. он знает, что решения, которые должны быть приняты на этом нем, очень рискованные и он не хочет, чтобы его подпись фигурировала в протоколе в пользу одного из них. Равно как этап 6 может включать в себя массу неформальных мероприятий, интриг, направленный на претворение принятого решения в жизнь.

Этапы 4 и 5, напротив, могут быть достаточно формально описаны при помощи логических, математических, структурных и других моделей. По большому счету, они сводятся к решению задачи, в которой в качестве условий заданы описание текущей ситуации и критерии оптимальности решений, направленных на ее изменение. Сама же задача сводится к поиску и выбору оптимального решения в соответствии с заданными условиями. Поэтому здесь может быть применен обширный аналитический инструментарий для принятия решений.

Ниже рассмотрены отдельные аналитические методы, разбитые на четыре группы:

Группа методов	Достоинства	Недостатки	Когда применяются
«Простые» методы	Наглядность и простота Универсальность	Неэффективность для решения сложных аналитических задач	Управленческий консалтинг Принятие стратегических решений
Математические оптимизационные методы	Очень точные и математически обоснованные решения	Далеко не всегда ситуация может быть математически смоделирована	Если может быть построена математическая модель рассматриваемой системы
Вероятностные методы	Учет различных сценариев развития событий и их вероятностей	Используемые в расчетах значения вероятностей развития сценариев обычно практически очень трудно обосновать	Когда необходимо рассмотреть и оценить различные решения при разных сценариях развития событий
Экспертные методы	Могут быть использованы, когда система не может быть смоделирована Максимально используют опыт принятия правильных решений	Не имеют логической базы для обоснования принимаемых решений (Так предложили эксперты!)	Когда система не может быть формализована

«Простые» методы принятия решений

«Визуальные» методы

К «визуальным» методам принятия решений можно отнести инструменты, при помощи которых анализируемая ситуация представляется в виде «наглядных» схем, матриц, диаграмм и др. Как правило, существует описание метода, включающее в себя способ заполнения соответствующей наглядной схемы и алгоритм принятия решений в зависимости от полученного результата. Таких методов существует много. Каждый из них ориентирован на решение определенных групп задач, например, задач стратегического планирования деятельности организации. С этими методами можно подробно ознакомиться в литературе по менеджменту и сайтах консалтинговых компаний – их создателей. В качестве примеров «визуальных» методов приведем «Матрицу BCG» (Бостонская матрица) и «SWOT-анализ».

Бостонская матрица

Категории решений: Решения в маркетинге по управлению продуктовым портфелем организации.

Наглядное представление: Матрица 2×2, по осям откладываются доля рынка, темп роста рынка. Далее продукты компании оцениваются с точки зрения этих двух параметров и помещаются в виде точек в эту матрицу.

Алгоритм принятия решений: В зависимости от попадания продукта в одну из четырех областей матрицы рекомендуется определенный набор действий в отношении этого продукта (см. на схеме выше).

SWOT-анализ

Категории решений: Стратегические решения для организации и индивидуума.

Наглядное представление: Матрица 2×2, по осям откладываются зоны относительно анализируемой организации (внутренняя и внешняя) и вид влияния на нее (положительное и отрицательное). Далее по полученным четырем категориям матрицы распределяются влияющие на организацию факторы и явления.

Ниже приведен пример заполнения матрицы для производителя автомобилей.

Алгоритм принятия решений: После заполнения SWOT-матрицы производится сопоставления внешних и внутренних факторов между собой и по каждому из четырех возможных сочетаний предлагается определенный типовой набор действий, который учитывается и преобразуется в действия конкретной анализируемой организации. Пример результата такого анализа приведен ниже. В квадратах матрицы находятся конкретные действия (предлагаемые решения).

Сравнение альтернатив по критериям

Простой и универсальный метод принятия решений, когда надо выбрать одну из возможных альтернатив.

Включает в себя следующую последовательность действий:

• Составление перечня критериев для сравнения альтернатив.
  
• Определение относительной значимости (веса) для каждого критерия.
  
• Выбор единой шкалы для оценки всех альтернатив по всем критериям. Например, 10-ти бальной шкалы.
  
• Оценка всех альтернатив по всем критериям по выбранной шкале.
  
• Расчет индекса по каждой альтернативе, представляющего из себя сумму произведений оценки альтернативы по критерию на вес этого критерия.
  
• Выбор в качестве решения альтернативы с максимальным значением индекса.
  

Более наглядно пример применения данного метода показан на схеме ниже.

Деревья решений

Деревья решений используются в случаях, когда необходимо принять решение, которое будет реализована в несколько этапов, причем по результатам каждого этапа (в зависимости от его результата) может приниматься новое решение о выборе способа реализации последующего этапа.

Проще всего проиллюстрировать идею метода деревьев решений на примере. Пусть сотрудник Антон работает в компании X. Компания X предлагает Антону сдать экзамен для получения сертификата по технологии Y. Компания не желает оплачивать обучение Антона, но готова предоставить ему время и на обучение и на самоподготовку в пределах рабочего дня. Компания X желает замотивировать Антона и обещает разовую премию в размере 2000$ в случае успешной сдачи экзамена и вычесть из зарплаты 500$ в случае провала на экзамене в счете рабочего времени, потраченного на подготовку. У Антона есть возможность пройти обучение, заплатив за это 1000$ собственных средств, в этом случае его шансы на успешную сдачу экзамена равны 80%. В случае самостоятельной подготовки его шансы на успех равны 50%. Антон имеет исключительно финансовую мотивацию для сдачи экзамена.

Антону необходимо принять следующие решения. Воспользоваться ли предложением компании и сдать экзамен или нет? Если сдавать экзамен, то стоит ли проходить обучение?

Описанная ситуация может быть смоделирована при помощи дерева решений, представленного ниже.

На дереве есть узлы двух видов: точки принятия решений (квадраты) и точки возможных исходов принятых решений (круги). Сами принимаемые решения обозначаются пунктирными линиями, а сами возможные исходы – сплошными линиями.

Так в исходной точке 1 Антон принимает решение сдавать или не сдавать экзамен, а затем в точке 2, если экзамен решено сдавать, он принимает решение проходить или не проходить обучение. В случае сдачи экзамена после обучения его шансы на успех возрастут (исход А) по сравнению со сдачей без обучения (исход B).

Расчеты для обоснования решений в точках 1 и 2 начинаются с «листьев» дерева. Так, «стоимость» исхода А равна 500$ (+2000$ * 0,8 – 500$ * 0,2 – 1000$ за обучение). Стоимость исхода B равна 750$ (+2000$ * 0,5 – 500$ * 0,5). Очевидно, что в точке 2 Антон сравнив стоимость исходов A и B, предпочтет B, как более дорогой. В итоге стоимость решения в точке 2 будет равна стоимости выбранного исхода (750$). В точке 1 Антон сравнивает стоимость варианта 2 и C. Он выбирает 2, т.к. 750$ > 0$.

В итоге Антон обоснованно принимает следующее решение: воспользоваться предложением компании сдать экзамен, но обучение не проходить.

Диаграмма Исикавы

Диаграмма Исикавы используется при принятии решений в области управления качеством выпускаемой продукции и оказываемых услуг. Она помогает выделить и ранжировать по значимости факторы, влияющие на конкретный показатель качества с тем, чтобы последовательно заниматься их улучшением.

На представленной диаграмме прямоугольники 1-3 – главные факторы, влияющие на анализируемый показатель качества. Квадраты 4-10 – вторичные факторы, влияющие на главные. А цифры 11-26 отражают третичные факторы, влияющие на вторичные.

Имея такие диаграммы для всех показателей качества продукции, можно принимать очень четкие решения по тому как именно их нужно улучшать.

В следующих статьях мы рассмотрим математические, вероятностные и экспертные методы принятия решений.