Наука побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге - Александр Шнейдер

На мраморной подставочке установлена монетка, которую можно вертеть. Крутани монетку и, если она повернется орлом, считай, что проект или фирма выживут. А значит, есть необходимость применить весь инструментарий стандартного финансового анализа, чтобы увидеть, на какую прибыль можно рассчитывать и стоит ли вообще игра свеч. Если же монетка повернется решкой, то считай, что проект обречен и не надо тратить время на финансовый анализ. Справедливости ради заметим, что, крутя монетку, бизнес-аналитики себе явно льстят. Ведь средняя оправданность прогноза по отношению к начинающим компаниям у них явно меньше 50%.

Классический финансовый анализ — вещь нужная, но ему должен предшествовать не поворот монетки и, тем более, не слепая надежда, что бизнес состоится. Финансовым расчетам должен предшествовать анализ, выявляющий и отсеивающий обреченные начинания. Тогда, примененные только к проектам, которые имеют все шансы на успех, классические финансовые расчеты принесут больше пользы, а те, кто их практикуют, будут пользоваться еще большим спросом и уважением.

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.

Языком современной биологии являются гены, их продукты и процессы, происходящие с ними. Хороши бы были химики и биологи, если бы до сих пор пытались применять ранее имевшиеся языки вместо того, чтобы создавать свои собственные. Так неужели мы можем ожидать, что такой ключевой участок человеческой деятельности, как бизнес-анализ, сможет стать наукой благодаря простому применению математики или любой другой ранее имевшейся и для другого созданной системы описания? Конечно нет!

Каким же главным свойством должен обладать новый язык бизнес-анализа и новая методология? Чтобы ответить на этот вопрос, посмотрим на всеми игнорируемый парадокс. Взяв любой бизнес-план или технико-экономическое обоснование (по-английски кроме feasibility study его так же называют due diligence), мы всегда там находим следующие разделы:

· описание продукта или сервиса (т. е. технической системы), которые компания намерена производить или предоставлять;

· описание компании как коллектива с упором на менеджмент и главных экспертов;

· описание рынка, для которого продукт предназначен;

· описание экономики страны или региона (в отличие от первых трех не всегда).

Не удивительно ли, что, обладая все увеличивающимся знанием о технике, коллективах, рынках и экономике, мы никак не увеличили нашу способность прогнозировать бизнес в целом? Причина этого несоответствия не лежит на поверхности. Мы провели много интересных часов, прежде чем нам удалось ее понять. Причина в том, что, если пользоваться теми языками, которыми каждый из перечисленных компонентов описывался до появления КЭА, их можно было рассматривать только порознь. Свести их вместе (не смешав при этом «до кучи»), представив бизнес как единое и непрерывное целое, до появления КЭА не представлялось возможным.

В результате все несоответствия, связанные с тем, каким должен быть коллектив для производства данного типа продукта и для данного рынка, не могли быть обнаружены. При этом, как выясняется, большинство проектов гибнет именно потому, что их отдельные составляющие не соответствуют друг другу. Например, прекрасный продукт, но он не подходит для данного рынка. Или данная конкретная компания не могла и не смогла позиционировать данный продукт на данном рынке. Заметьте, что сами по себе и продукт, и коллектив, и рынок по отдельности хороши, и вчерашний бизнес/инвестмент-аналитик даст проекту «зеленый свет». Но, если вы их соедините, ваша компания обречена, а инвестиция — потеряна.

Ситуация с неправильными сочетаниями компонентов напоминает медицинскую патологию. Представьте себе очаровательную женскую головку, сидящую на тонкой шейке трехлетнего мальчика. И все это на туловище вполне здоровой старушки, от которого отходят накачанные руки и ноги тридцатилетнего мужчины. Каждый по отдельности орган абсолютно нормален. Но, соединив их, мы получаем уродливого монстра. И счастье, что монстр этот нежизнеспособен, так как кровоснабжения, обеспеченного старческим сердцем, не хватит для нагрузки, задаваемой мужскими руками и ногами. А вес женской головы просто сломает шею ребенка.

Вы ужасаетесь описанному чудовищу? А тем не менее, вы каждый день видите и не замечаете вокруг себя компании, которые ничем не лучше. Более того, даже внутри прекрасной компании зачастую возникают проекты, которые вписываются в нее, как борода в девичий профиль. При этом врача, который сказал бы, что уродец, описанный нами, идеально здоров, потому что каждый его орган нормален, лишили бы диплома. А бизнес-аналитика премируют и дают следующий заказ. При этом неминуемую гибель бизнеса списывают потом на ошибки бедолаг-исполнителей и на непредвиденные обстоятельства.

КЭА — это язык, описывающий бизнес как единое целое. Описав компанию или проект с помощью КЭА, совершить такую типичную ошибку маловероятно. Это похоже на то, что даже не зная ничего про сельское хозяйство, но просто назвав животных по-русски, вы поймете, что корова — это она, а бык — он. Другая аналогия из математики. Многие задачи, которые не получалось решить раньше, стали легко решаемыми после того, как в математике появился новый язык — теория категорий. Забавно, но большинство математиков не помнит сегодня, что, когда в начале 40-х годов XX века авторы теории категорий Сандерс Маклейн и Самюэль Эйленберг (Saunders MacLane и Samuel Eilenberg) принесли статью о вновь созданной дисциплине в серьезнейший математический журнал Annals of Mathematics, ее категорически отвергли, а авторов обругали. Редактор же ожидал увидеть решение еще одной задачи, а не язык, с помощью которого потом будут решены сотни задач.