С р а в н е н и е м о д е л е й

Критерии	Что измеряется	Оценки
Модель А	Модель Б
Измеримость	Продукт Процесс	–	–
Достоверность	Продукт Процесс	+/- 7%	+/- 3%
Стабильность	Продукт Процесс	10%	5%
Отдача	Продукт Процесс	2 млн. долл./год 1 млн. долл./год	3 млн. долл./год 2 млн. долл./год
Применимость	Продукт Процесс	–	–

 

Каким образом руководство высшего уровня может собрать данные, необходимые для оценки того, насколько хорошо будет работать система управления, основанная на данной модели? Предположим, что руководство рас­сматривает две альтернативы: существующую модель и ее предлагаемое усовершенствование. Будем считать, что суще­ствующая модель измерима, так что руководство высшего уровня уже располагает данными о ее рабочих характери­стиках[96], а измерение характеристик предлагаемой модели может потребовать моделирования, поскольку организация не имеет опыта ее применения.

Пробные испытания системы вполне осуществимы. Нуж­но отобрать в организации простые операции, построить для них несколько уменьшенных моделей систем управле­ния и собрать данные об их работе. Если организация боль­шая, то различные модели системы формирования решений могут быть введены на двух-трех ее предприятиях в той степени, в какой каждое из этих предприятий представ­ляет характеристики организации в целом. Данные, собран­ные таким способом, могут быть достаточно представитель­ными для осуществления правильного выбора. (Пробные исследования моделей весьма удобны и для проверки дру­гих операций; при освоении рынка, например, для оценки программы рекламирования новых изделий выбираются пробные города; фирмы часто строят небольшие предприя­тия, предназначенные для опытной проверки новых произ­водственных процессов.)

Если спроектированная система формирования решений как целое в организации еще не реализована, то иногда можно попробовать испытать основные операции, которые отражают особенности рассматриваемой модели. Руководи­тели могут применять различные методы формирования решений, и сопоставление их результатов позволит вырабо­тать стандарт измерения. Кроме того, системы можно моде­лировать в лабораторных условиях: группы руководителей решают одинаковые проблемы, используя при этом альтер­нативы систем, причем число групп равно числу альтерна­тив. Решения проблем при данных условиях определяются заранее, и моделируется вполне реальное поведение. Такие данные, если их удается получить сравнительно недорогой ценой, могут оказаться весьма полезными. Подобный «игровой» подход уже зарекомендовал себя как способ подготов­ки руководителей.

При наличии данных пробных испытаний или результа­тов фактической работы системы управления можно по­строить математическую или статистическую модель, кото­рая позволит изучать предполагаемые изменения в системе. Данные, необходимые для этой весьма сложной модели, включают в себя конкретные значения различных парамет­ров системы, такие, как число проблем, которое может раз­решать система, среднее время решения проблемы, диапа­зон ошибок, отдача каждого процесса и метода, и некоторые другие. Такая модель в принципе была бы очень полезной, однако подобное моделирование эффективно лишь тогда, когда оно достаточно хорошо отражает работу фактически действующей системы формирования решений, соответст­вующей какой-либо альтернативе, или условия, в которых придется внедрять эту систему.

Другой подход к получению данных состоит в опытной реализации и эксплуатации модели системы, причем под­разумевается, что в конце испытаний эта модель может быть принята, отвергнута или модифицирована (точно так же, как это бывает при моделировании[97]). Опыт практиче­ской работы должен служить окончательной проверкой целесообразности применения данной модели системы управления.

Хотя для оценки альтернатив моделей можно использо­вать результаты измерения как продукта, так и процесса, количественная оценка работы системы в терминах выпу­скаемого ею продукта иногда невозможна, нецелесообразна или нежелательна. Поэтому следует пытаться выбрать луч­шую из моделей путем сравнения их процессов. Измерения продукта приходится избегать в тех случаях, когда выход одной или нескольких моделей оказывается неизмеримым или когда становится очевидным, что моделирование не нужно или не осуществимо, или же оно не дает необхо­димых данных.

Большинство организаций не производит замеров про­дукта действующей системы управления путем систематиче­ского сбора данных, характеризующих ее работу в терми­нах входа, выхода и отдачи каждого решения. На практике, однако, руководству высшего уровня может потребоваться сделать выбор между действующей системой, для которой нет данных об отдаче каждого решения, и другой системой, которая имеет средства измерения продукта, но которая не была проверена в условиях данной организации. В такой ситуации только сравнение процессов двух систем может быть основой для выбора системы руководством высшего уровня.

Если система управления очень сложна, сбор достовер­ных данных о ее выходе может оказаться невозможным или практически неосуществимым. Экономические системы могут быть настолько сложными, что построение полной и точной модели системы оказывается невозможным. В этом случае следует составить обобщенное представление о при­роде экономических процессов и постараться дедуцировать наилучшую систему, исходя из этой абстракции. По этой же причине и политические системы должны оцениваться в терминах их процессов[98]. Действительно, оценка полити­ческой системы определяется тем, являются ли ее законода­тельные процессы и процессы формирования решений открытыми для общественного контроля и предусматривают ли они возможность открытых коллегиальных обсуждений, рассмотрения многих альтернатив и принятия изменений, имеющих приоритет перед выработанными ею мнениями или решениями. Если такие возможности предусматриваются, то мы должны сделать вывод, что перед нами «хорошая» система. Политические системы редко сравниваются по их продукту или по числу решений, выработанных за год.

Как же характеризовать систему управления в терминах ее процесса? Из сравнения двух или более моделей, каждая из которых содержит свой набор частных процессов, мы должны найти лучшую с точки зрения критериев отбора. Таким образом, системы управления должны конструиро­ваться как наборы операций. При этом необходимо харак­теризовать не только вход и выход, но, что более важно, последовательность действий по обработке входов. На осно­ве таких данных модели систем могут быть классифициро­ваны по их предполагаемым рабочим характеристикам с той точностью, которая необходима для получения достаточной уверенности в правильности выбора наилучшей модели для внедрения ее в организации. Окончательное решение о правильности выбора можно будет вынести лишь на основе опыта практической работы с системой.

Выбор модели. Теперь, умея обосновывать оценки характеристик системы, займемся изучением применения критериев измеримости, применимости, отдачи, достовер­ности и стабильности при выборе модели системы.

Измеримость – это способность системы оценивать ка­чественно или количественно свою собственную работу. В идеальном случае аппарат системы должен указывать отдачу, значения входов и выходов. Для этого при кон­струировании системы потребовалось бы определить едини­цы измерения входа и выхода. Отдача – это польза, добав­ляемая каждым решением. Поэтому система должна обла­дать способностью указывать общее число, результатив­ность и стоимость реализации каждого из решений. Этого можно достичь, введя в систему формирования решения надлежащие механизмы измерения[99]. Широта охвата про­цесса измерением частично зависит от объема контроля, необходимого для действия процесса.

Предварительная оценка альтернатив моделей должна показывать, имеется ли у каждой системы способность к оценке своего собственного функционирования. Если система управления организацией не способна измерять характеристики своей работы, то установить ее пригод­ность (или непригодность) невозможно, поскольку никогда не будет известно, работает ли она, как было задумано. Неизвестными останутся также ее достоинства и недостат­ки. Правильный выбор направления усовершенствования системы управления может быть сделан при условии, если характеристики существующей системы уже измерены. Только в этом случае после внесения усовершенствований можно будет определить величину достигнутого улучшения.

Если модели измеримы, лучшая система может быть выбрана на основании данных, выдаваемых измеритель­ными механизмами, имеющимися в каждой из них. Изме­ряются ли в данной модели отдельные выходы системы более эффективно, чем в других моделях? Указывается ли в ней, насколько эффективно решалась данная проблема при кон­струировании решения? Содержит ли модель представление о своих задачах в ясной, полной и достаточно согласован­ной форме, позволяющее вынести обоснованное суждение о ней? (Разумеется, если модель неопределенна и неполна, ее нельзя измерить). Модели должны быть представлены с помощью блок-схем так, чтобы можно было охватить всю систему и из рассмотрения ее процессов легко было бы вынести ясное представление о них.

Следует различать измерение эффективности системы управления и эффективности работы руководителей, но если система окончательно выбрана, деятельность руководителей должна оцениваться относительно данной системы[100]. К со­жалению, существует тенденция смешивать деятельность руководителей и работу системы управления, несмотря на то, что неудовлетворительная работа руководителей может являться (в рамках наших представлений) следствием либо недостаточной подготовки, либо плохого отбора. (В организациях расхождение ожидаемых и фактических характеристик работы системы объясняется недостатками в работе руководителей, а не в разработке системы[101].

Применимость – это другой критерий сравнения аль­тернатив моделей формирования решений, который дает уверенность, что выбранная модель будет работать в пол­ном соответствии с проектом. Модель системы должна быть «реально осуществимой». Это означает, что она может быть практически внедрена, даст ожидаемую отдачу и бу­дет выполнять требования, действуя в существующей среде. Некоторые модели, хотя их реализация и представляется крайне заманчивой, требуют таких способностей от людей, что оказываются практически нереализуемыми (знакомая дилемма теории и практики). В связи с этим интересно отме­тить, что организация может длительное время работать, имея практически нереализуемую систему управления, но это происходит только потому, что ее руководители нефор­мально вводят более реалистичные процедуры, обходя фор­мальные требования системы. При этом, естественно, скон­струированная система оказывается выключенной из работы[102].

Нереалистичные модели могут предъявлять такие требо­вания к профессиональной квалификации руководителей, которой эти руководители не обладают или которую им нелегко приобрести. Такие модели могут оставлять недоста­точно времени для выполнения заданий или не учитывать ограничений, накладываемых внешней и внутренней средой организации; они могут (неявно) предъявлять противоре­чивые требования к выполнению заданий. Если модель предполагает заполнение всех руководящих должностей харизматическими лидерами[103], то она нереалистична, так как такие люди встречаются крайне редко, не говоря уже о том, как трудно определить наличие харизматических качеств. Так же нереально требовать, чтобы все руково­дители были столь красноречивыми ораторами, что они смогли бы добиться от своих подчиненных работы с энту­зиазмом. Абсурдно также предположить, что руководители не будут считаться со своими личными интересами и станут исходить только из целей организации.

Нереалистично требовать от модели системы управления постоянного и полного соответствия между полномочиями и ответственностью. В условиях динамичных изменений организации и взаимозависимости ее операций, которые приводят к постоянному вмешательству вышестоящих руко­водителей в работу нижестоящих, выполнение этого тре­бования практически весьма затруднительно.

Примером внешнего ограничения является процесс за­ключения коллективного договора, который прямо или кос­венно оказывает влияние на процесс формирования реше­ний. Если условия коллективного договора не учитываются, то модель теряет некоторые качества. Другим ограничением является время, требуемое для подготовки и реализации модели. Если организация наталкивается на ряд серьез­ных проблем управления и новая система нужна немедлен­но, модели, требующие продолжительного срока для их реа­лизации, конечно, должны быть отклонены.

Кроме того, руководство высшего уровня само может устанавливать для себя ограничения. Если оно решает, что ни один из ныне работающих руководителей не будет уволен в результате изменения системы формирования решений, должна быть выбрана такая модель, которая соответствует навыкам и квалификации этих руководи­телей.

Необходимо также учитывать, насколько логически увя­заны действия, предписываемые моделью, и не препятст­вует ли что-либо последовательному и планомерному ее функционированию. Если, например, модель предусматри­вает порядок, согласно которому на этапе проверки эффек­тивности решения осуществляются наказания за нарушения решений, утвержденных до согласования с работниками организации, то попытка введения такого порядка может привести не только к тому, что работники отвергнут всю систему, но также к падению эффективности контроля работников. На основе данных пробных испытаний или просмотра процессов руководство высшего уровня может определить, обладает ли данная модель нежелательными характеристиками, и если обладает, то модель может быть модифицирована (или отвергнута).

Выбор модели, в конечном счете, определяется получае­мой организацией отдачей, и, поскольку руководство выс­шего уровня стремится оптимизировать цели организации, оно будет выбирать такую модель системы формирования решений, которая обещает наибольшую отдачу. Оценивая систему, ее разработчик должен определить как число реше­ний, так и среднюю добавляемую ими отдачу в терминах достижения целей организации. Модель, которая обеспе­чивает выработку наибольшего числа решений с наивыс­шей средней отдачей одного решения, должна давать наи­больший выход.

Сравнение моделей дает возможность определить, какая из них обеспечивает выработку наибольшего числа реше­ний. Для такого сравнения мы должны располагать надеж­ными данными о числе проблем, которые будут выявлены (вход), и о среднем времени, затрачиваемом на их решение. При равном числе руководителей и числе одновременно решаемых проблем одна модель может требовать на реше­ние проблемы в два раза больше времени, чем другая. Чис­ло решений будет также ограничиваться числом проблем, которые могут быть введены в систему. Данные, характери­зующие затраты времени, показывают просто среднее время, прошедшее с момента поступления проблем до того момен­та, когда их решения были введены в действие.

Если процессы формирования решений в двух альтер­нативах моделей оценены, то при равенстве прочих факто­ров модель, имеющая более логичную последовательность операций и более тщательный контроль (в которой нет воз­вратов, узких мест, и потерь проблем), обеспечит более быстрый процесс и выдачу большего числа решений при более низкой их стоимости. Например, модель с ожидае­мым годовым объемом поступления проблем, равным 400, и средним временем решения проблем, равным 6 месяцам, заведомо следует предпочесть модели, пропускная способ­ность которой 50 проблем в год и среднее время решения проблемы 2 года.

По данным о приросте отдачи от каждого выработанного решения можно вычислить среднюю отдачу одного решения. Зная общее число решений и отдачу всех решений, легко получить среднюю отдачу одного решения (отдача реше­ния – это прирост отдачи, полученный благодаря примене­нию данного решения). Выход системы вычисляется по об­щему числу решений и по среднему приросту прибыли на одно решение. Если модель вырабатывает 1000 решений в год, средний прирост прибыли от каждого из которых равен 1000 долл., то выход системы равен 1 млн. долл. Другая модель, которая за то же время вырабатывает толь­ко 500 решений, средняя отдача которых равна 5000 долл., будет иметь общий выход на 2, 5 млн. долл. больше. Поэтому общее число вырабатываемых решений и их средняя отдача являются важнейшими факторами оценки модели. Систе­мы формирования решений могут быстро вырабатывать решения, но если лица, вырабатывающие решения, не спо­собны провести квалифицированный анализ, то средняя отдача решения будет низкой. Неверные решения могут даже вызывать отрицательную отдачу.

Если процессам сопоставлены оценки решений, можно сравнить модели, чтобы определить, какая из них дает наибольшую вероятность правильных решений. Именно при этом сравнении может решающим образом выявиться отсутствие каких-то этапов и методов выработки решений. Если из модели исключен этап согласования решения, то это может привести лишь к местной оптимизации. Если не предусмотрено применение регрессионного анализа, то выработка решений, влияющих на те или иные факторы внешней среды, может оказаться невозможной. Отсутствие этапа проверки результатов решения не позволит устано­вить их эффективность, и т. д. Обе сравниваемые модели могут предусматривать этап проверки результатов реше­ния, но в одной модели его оставляют на усмотрение руко­водителей среднего уровня, тогда как в другой эта провер­ка осуществляется независимыми ревизорами.

При оценке средней стоимости формирования решения поступают следующим образом: среднее время разработки решения умножают на потребные затраты человеко-часов, часов машинного времени и т. д. Если руководитель затра­чивает на разработку решения в среднем 100 часов времени, а средняя стоимость человеко-часа руководителя равна 7, 5 долл., средняя стоимость машинного времени, затрачи­ваемого на одно решение, равна 50 долл., и накладные рас­ходы на одно решение составляют в среднем 200 долл., то средняя стоимость формирования одного решения будет равна 1000 долл. Вычитая среднюю стоимость решения из среднего значения выхода, приходящегося на одно реше­ние, получим величину чистой отдачи на одно решение. Если средняя отдача одного решения равна, к примеру, 3000 долл., а средняя стоимость решения – 1000 долл., то чистая отдача на одно решение будет равна 2000 долл. Так что, если данная модель позволяет вырабатывать 1000 реше­ний в год, то годовая прибыль от этой модели будет 2 млн. долл.

Одна из трудностей вычисления оценок стоимости фор­мирования решений заключается в том, что время руководи­телей может затрачиваться и на осуществление других функций (например, при применении решений), а не только на разработку решений. Поэтому важно знать то количе­ство человеко-часов, которое руководители затрачивают на решение проблем, и то, которое они тратят на осуществ­ление другой деятельности (иногда она четко выделена, а иногда нет). Однако фактически время руководителя рас­пределяется по выполняемым им функциям; стоимость вре­мени, затраченного им на выработку решения, должна относиться к стоимости выработки решения, а стоимость остального времени, потраченного на другую деятель­ность, – к выполнению решений, а не к их разработке. Если, например, руководитель отдела снабжения тратит 50% своего времени на осуществление снабжения, то стои­мость этого времени следует отнести к стоимости выполняе­мых им процедур снабжения.

Четвертым критерием выбора модели является досто­верность, т. е. степень соответствия фактической работы модели оценкам исходного проекта, или диапазон возмож­ных отклонений от запланированной схемы поведения. Все модели систем формирования решений описывают нормы поведения лиц, решающих проблемы, или руководителей; однако вряд ли какая-либо модель сможет работать так, что ее фактические операции будут в точности соответство­вать предписанной схеме.

Вначале, когда модель еще считается наилучшей из воз­можных, некоторые отклонения могут привести к тому, что отдача окажется меньше расчетной. Такие отклонения указывают на то, что схемы поведения не являются опти­мальными и поэтому могут не давать желаемых результа­тов. И наоборот, другие отклонения могут привести к нео­жиданно хорошим результатам.

Поэтому при сравнении нескольких моделей следует стремиться определить степень возможного отклонения фак­тического поведения от запланированного, а также степень возможных отклонений фактической отдачи от оценок. Это позволит установить ошибку или относительную точность, поскольку ошибки при разработке решений почти неизбеж­ны, и маловероятно, что для какого-то решения фактиче­ская отдача в точности совпадет с ее предварительной оцен­кой. Очевидно, что точность 4% (или ±2%) является более приемлемой, чем 20%.

Ошибки в системах управления организациями, по-види­мому, не подчиняются нормальному распределению: нель­зя считать, что фактическая отдача решения может одина­ково отклоняться как в положительную, так и в отрицатель­ную сторону и что для каждого решения, фактическая отда­ча которого оказалась на 1000 долл. меньше, чем ожидалось, найдется другое, которое обеспечит отдачу на 1000 долл. больше, чем предполагалось. Более вероятно; что ошибки будут распределены несимметрично, т. е. с уклоном в отри­цательную сторону, так что чем менее точна система, тем больше отрицательная разница между ожидаемой и факти­ческой прибылью.

Пусть модель А дает 2 млн. долл. добавочной прибыли в год, а модель Б – 1 млн. долл. Однако при оценке отно­сительной ошибки может оказаться, что модель А менее точна, чем модель Б, а раз так, то она может с таким же успехом дать 2 млн. долл. убытков. Что касается модели Б, то она более точная, так что ее прибыль может отклоняться в пределах от 750 тыс. долл. до 1 млн. долл. в год. Вполне возможно, что руководство высшего уровня выберет мо­дель Б, хотя оценка ее выхода ниже.

Поскольку людям свойственны ошибки памяти и вос­приятия, а также ошибки при вычислениях, то человече­ские компоненты вносят ошибки в любую систему типа «человек – человек». Кроме того, методы отбора, подготов­ки и стимулирования руководителей среднего уровня пока что весьма несовершенны, поэтому некоторые из них не об­ладают той квалификацией и знаниями, которых от них требует система. Для уменьшения влияния этих источников возможных ошибок в процессе проектирования системы в нее могут быть встроены механизмы контроля, способные отмечать и исправлять любые отклонения поведения руко­водителей от предполагаемой схемы[104].

Если в ходе оценки и выбора система просматривается возможно более полно, опасность случайного, непредвиден­ного поведения уменьшается. Критическое изучение меха­низмов контроля, призванных реагировать на возможные ошибки, также позволит различать степень их точности в различных системах. Механизмы контроля в точной си­стеме должны обнаруживать ошибки, допускаемые в про­цессе разработки решения, а также указывать на характер ошибок и быстро их корректировать. Введенный в действие механизм контроля может также сигнализировать о нера­ботоспособности компонент, а другие независимые средства наблюдения могут дублировать проверку в случае возмож­ного выхода из строя механизма контроля.

Последним критерием выбора модели системы форми­рования решений является ее предполагаемая стабиль­ность – способность системы сохранять уровень отдачи путем приспособления к внешним или внутренним событиям или изменениям.

Стабильность системы может быть измерена по степени колебания уровня выхода, его отклонению, от нормы и по времени, необходимому для возврата системы к нор­мальному уровню выхода или в устойчивое состояние. Уровень продукта системы обычно колеблется и бывает ниже ожидаемой нормы (рис. 9.1). Удовлетворительным уровнем изображенного здесь выхода системы является 2, 5 млн. долл., в год. В конце первого года произошло собы­тие, вызвавшее падение уровня выпуска продукции прибли­зительно на 1 млн. долл. Затем менее чем за два года систе­ма приспособилась к этому событию. (Некоторые колеба­ния в системе всегда наблюдаются из-за небольших изме­нений в среде.)

Для обеспечения стабильности системы управления необходимо точно предсказывать события, и, кроме того, система должна быть снабжена механизмами минимизации флюктуации. Негибкая система неспособна приспосабливаться к изменениям своей среды и, если отдача систе­мы падает, руководителям придется импровизировать административные проце­дуры, что означает, по существу, отказ от исполь­зования данной модели.

Изменения в персона­ле – это тоже события, ко­торые должны ожидаться. Сможет ли система управ­ления. укомплектовывать свои штаты и заполнять вакантные места персоналом необходимой квалификации взамен уходящих руководителей? Обладает ли система спо­собностью к самосовершенствованию? И способна ли она быстро осваивать изменения, вызванные прогрессом в мето­дах формирования решений[105]?

Увеличение размеров организации также оказывает влияние на ее систему управления, поскольку с ростом чис­ла и сложности операций нагрузка на систему управления возрастает. Организации увеличиваются в размерах из-за слияния или повышения спроса на их услуги, и очень важ­но, чтобы система формирования решений обладала способ­ностью приспосабливаться к таким изменениям. Фирмы могут пойти на слияние, но, прежде чем руководству удаст­ся наладить достаточно эффективную работу, пройдет много времени. Хотя формально юридическое слияние двух или более фирм должно привести к их объединению в единую организацию, на практике эти две или более групп руководителей часто продолжают работать так, как если бы ста­рые организации продолжали существовать.

Если организации растут очень быстро, возникает раз­рыв между размерами организации и пропускной способ­ностью системы управления. В результате руководство окажется перегруженным, и операции, производимые организацией, станут неэффективными. Таким образом, неспособность системы управления приспосабливаться мо­жет стать тормозом и в работе организации и в ее дальней­шем росте. В некоторых случаях, несмотря на понижение спроса на услуги организации и уменьшение ее размера, численность руководящего персонала остается постоянной и стоимость содержания излишнего штата руководителей становится тяжелой ношей для всей организации. В этих условиях может сработать закон Паркинсона[106], согласно которому руководители будут сами создавать себе работу, чтобы оправдать свое присутствие.

Можно ли для столь разнообразных изменений предло­жить механизм, который был бы способен обеспечить желае­мый уровень стабильности, и можно ли встроить такой механизм в уже существующую систему, не разрушая всю модель? При повышении интенсивности потока проблем на входе системы управления модель, обладающая эффек­тивным механизмом составления графика и маршрута реше­ния проблем, который позволяет избежать заторов и оче­редей, обеспечит высокий уровень стабильности, поскольку система сохранит при новых условиях эффективность своей работы. Такой механизм можно добавить к уже существую­щей системе.

С другой стороны, модель может устанавливать строгие взаимоотношения между руководителями, при которых полномочия и ответственность каждого из них точно опре­делены. Если такой системе приходится приспосабливаться для работы с большим числом проблем, то обязанности руко­водителей, возможно, придется перераспределить и доба­вить к ним новые, причем, прежде чем установятся новые взаимоотношения между руководителями, пройдет немало времени. Руководящий состав среднего уровня может ока­зать сильное сопротивление этим изменениям и перестрой­кам, поэтому руководству высшего уровня придется приложить много усилий, чтобы осуществить действительно серь­езные изменения. Перестройку может осложнить возрастаю­щая нестабильность системы.

Если при оценке двух или более моделей руководство высшего уровня заранее знает, что входы будут изменяться, оно должно убедиться в том, что в составе системы имеются процедуры ее изменения, позволяющие приспособиться к новым условиям. Кроме того, ему следует учесть время, необходимое для перестройки системы, и степень необходимой ее перестройки. Если же конструкция системы не предус­матривает механизма приспособления, то руководству выс­шего уровня следует чрезвычайно осторожно относиться к введению изменений в системе управления организацией.

Таким образом, выбор модели системы все же остается зависящим от личного мнения руководства высшего уровня. Однако если применить предложенные здесь критерии и механизмы измерения, руководство высшего уровня будет иметь более твердые основания для выбора, и когда данную модель системы реализуют в организации, руководство высшего уровня будет иметь больше оснований надеяться получить (и фактически получит) необходимые характери­стики системы управления.

Оценка существующей системы. Даже если руководство высшего уровня не предполагает вносить изменения в суще­ствующую систему, оно может интересоваться тем, имеются ли какие-нибудь проблемы у руководителей организации и нельзя ли внести какие-нибудь улучшения. Рассмотрен­ные нами критерии могут быть применены также и в этом случае. Исследовать и оценить нужно всего одну суще­ствующую модель, и обнаружение дефектов в ее точности и стабильности явится стимулом для ее усовершенствова­ния. Руководство высшего уровня может взять наугад несколько решений и оценить их. Оно может ознакомиться с описанием хода разработки этих решений путем восста­новления процессов, обеспечивших формирование реше­ний, с методами, которые были использованы, с затратами времени и труда и, наконец, оно может установить качество этих решений путем оценки их вклада в достижение целей организации. Исследователи могут изучить решения какого-либо одного руководителя или случайную выборку реше­ний большой группы руководителей. (Все это также должно помочь в определении эффективности работы существую­щей системы.)

После проведения такого исследования полученную опи­сательную модель можно оценить с помощью стандартных критериев, и выработанное таким образом представление о работе существующей системы позволит решить, следует ли предусматривать какие-либо изменения в модели.

Критика анализа «принципов управления» как метода выбора системы. Другим способом выбора системы управ­ления организацией является анализ «принципов» ее по­строения. Этот подход обладает рядом недостатков, и его не рекомендуется применять, однако, поскольку он полу­чил широкое распространение, необходимо кратко остано­виться на нем.

В подходе, основанном на анализе принципов, постули­руется нормативная, или идеальная, система управления, которая построена на ряде «принципов хорошего управле­ния». Модель системы управления считается приемлемой в той степени, в которой она является воплощением этого идеала. Однако этот подход основан на неявном предполо­жении, что между хорошими принципами, заложенными в систему, и хорошими результатами работы организации имеется прямая причинно-следственная связь. Другими словами, если в модели предусмотрены «ограниченная сфера контроля» (шпан), «короткие линии подчинения», «отчет­ность только одному вышестоящему начальнику», «равно­весие полномочий и ответственности» и так далее, то это обеспечит положительный выход деятельности организации, а если эти принципы нарушены, то результат будет отри­цательным. Это допущение основано главным образом на личном опыте и наблюдениях руководителей-практиков.

Одним из существеннейших недостатков метода анализа принципов является то, что идеальная (с точки зрения этого метода) модель – включающая все эти принципы – никогда не была систематически реализована и проверена в работе. Имеется немного строгих практических доказа­тельств предположения о прямой связи между «хорошими принципами» и рабочими характеристиками организации, а система управления не должна проектироваться исходя лишь из голословных заявлений. Не систематизированные организации могут оказаться весьма эффективными, и на этом основании некоторые практики могут включать такое качество в число принципов проектирования систем, однако, по-видимому, можно привести примеры успешной работы и противоположных систем.

Вторым недостатком этого подхода является то, что эффективность принципов трудно измерить. Это трудность, о которой Фремонт Шулл заметил следующее:

«Традиционные рекомендации руководителям оказываются осо­бенно уязвимыми для критики с точки зрения способности оправ­дывать даваемые предсказания. Они обладают, по крайней мере, двумя очевидными недостатками. Во-первых, сторонник тради­ционного управления может быть столь привязан к своей априор­ной схеме, что непредвзятый анализ и измерения всячески тормо­зятся. Во-вторых, официальная догма может предписать руководи­телю-практику «линию поведения», с которой он вынужден согла­ситься, и независимо от своего согласия или несогласия он будет подлаживаться под нее или скрывать свое истинное поведение и цели. В результате модель оказывается не отражающей действи­тельность и ее способность предсказывать разрушается. Это при­водит к тому, что рецепт становится набором нравоучительных фраз и штампов»[107].

Далее доктор Шулл отмечает:

«Многие традиционные модели не описывают и не позволяют предсказывать различные факты поведения индивидуумов и органи­заций. Чего стоит, например, традиционная схема предсказания продвижения индивидуума по службе, если в его теперешнем положе­нии он показывает низкие характеристики. А попытайтесь пред­сказать, сколько личной энергии и ресурсов организации будет потрачено на борьбу за власть между членами иерархии»[108].

Невозможность предсказывать поведение системы исходя лишь из принципов ее устройства вытекает из того, что эти принципы отражают только свойства структуры организа­ции, а для определения характеристик системы необходимо измерить выход продукта или процесс, или и то и другое вместе. Таким образом, хотя принципы построения системы являются ее свойствами, про которые всегда можно сказать, присутствуют они или нет, они не могут служить основой для оценки характеристик системы.

Чтобы этот подход был верен, нужно было бы уметь устанавливать точные соотношения между свойствами и характеристиками систем, а также знать, какое влияние на характеристики оказывает наличие или отсутствие тех или иных свойств системы. Сам факт наличия определенных свойств системы ничего не говорит об их связи с характери­стиками, для их выяснения требуется специальный способ измерения. Утверждения о том, что качество руководства повысится, если руководитель будет «опираться на личное мнение, инициативу и лидерство» или если он будет «вни­мательным, добрым и станет прислушиваться к мнению других» (хотя все это верно), почти ничего не дают с точки зрения разработки или оценки характеристик системы управления. Такие утверждения бесполезны также и при оценке поведения или его результатов.

⇐ Предыдущая17181920212223242526Следующая ⇒

Поделиться: