Принятие управленческого решения

Проблемы сопоставления  разнородных качеств сложны еще и потому, что это - наиболее ответственная задача для руководителя, принимающего решения. Стремление передоверить такое сопоставление экспертам, скрыть его за псевдообъективными моделями равносильно для руководителя отказу от принятия решений.  
Субъективный характер многих оценок качества альтернатив. Многие из оценок качества альтернатив можно получить либо путем построения специальных моделей, либо путем сбора и обработки экспертных заключений. Как тот, так и другой способы связаны с использованием субъективных оценок либо специалистов, разрабатывающих модели, либо экспертов. Для проблем уникального выбора надежность подобных субъективных оценок не может быть абсолютной. Даже при полном единодушии экспертов возможен такой поворот событий, когда их оценки окажутся неправильными. Возможно также существование различных моделей либо несовпадение оценок экспертов. Следовательно, несколько альтернатив могут иметь разные оценки и результат выбора зависит от того, какие из этих оценок будут использованы.  
Трудность организации работы экспертов. Основным источником информации для оценки альтернатив являются люди, эксперты. Однако получить от них требуемую информацию далеко не просто. Часто от экспертов требуется весьма существенная по объему работа, в то же время лучшие специалисты, как правило, люди занятые, загруженные основной работой. Возникает вопрос о том, каким образом стимулировать их интенсивную, творческую работу по оценке альтернатив. Кроме того, эксперты могут быть пристрастны и отдавать предпочтение какой-либо из альтернатив. Возможно, наличие прямого или косвенного давления на экспертов с целью изменить их оценки в пользу каких-то альтернатив. Естественно, что руководитель заинтересован в получении по возможности беспристрастной информации. Лицо, принимающее решение, по своему положению в задаче принятия решений стремится найти компетентных экспертов, которые выступали бы в виде беспристрастных измерителей качеств альтернатив. Но так как в ряде ситуаций люди субъективны и пристрастны, а круг лучших экспертов для многих проблем сравнительно узок, то проблема получения надежной информации от экспертов далеко не проста.  
Трудности получения полного списка альтернатив. Конечно, задача оценки альтернатив в сложных проблемах выбора достаточно сложна. Но в ней имеется одно существенное предположение, что набор альтернатив уже известен. Иногда же оказывается, что лучшее решение проблемы связано с новым взглядом на нее, т.е. с поиском новой альтернативы. Проблема полноты списка альтернатив является одной из сложных проблем в процессе выбора.

2.4 Организационные  системы решения  проблем в уникальных  ситуациях. 

 
В административных органах существуют организационные  системы решения сложных проблем выбора, которые состоят из утвержденных правил сбора и анализа информации (обычно со сроками), порядка рассмотрения вариантов, из согласования и утверждения. Так, например, организационная система подготовки пятилетнего плана министерства или ведомства может включать в себя: получение директивных указаний от вышестоящего органа, разработку прогнозов, сбор предложений от организаций, обсуждение предложений специальными комиссиями или научными советами, окончательное утверждение предложений комиссий. Во многих случаях организационные системы решения проблем выбора возникают на основе опыта решения подобных задач в прошлом. Рассматривая эти системы с формальной стороны, следует отметить, что они предусматривают необходимые этапы обсуждения проблем, привлечение компетентных экспертов, сбор информации для лица, принимающего решение. Однако неформальный анализ принимаемых решений показывает, что иногда эффективность существующих организационных систем не соответствует предъявляемым к ним требованиям.  
Дело в том, что в последние 10-20 лет сложность решения проблем выбора существенно возросла и многие из традиционных способов их решения оказались малопригодными.  
Прежде всего, многие из существующих организационных систем не включают в себя жизненно важный этап определения политики выбора - перечня аспектов, которые необходимо учитывать при принятии решений. Иногда такие перечни заменяются высказываниями типа "максимум эффективности при минимуме потерь", либо неконкретными директивами. Стремление к учету лишь количественных аспектов принимаемых решений маскируется в утвержденных методиках оценки альтернатив в виде различных псевдобъективных формул. В таких формулах делается попытка строго обосновать соотношения между некоторыми количественными показателями, а многие качественные показатели (требования к квалификации исполнителей работ, ущерб окружающей среде, возможное влияние на климат и т.д.) просто остаются без внимания. Следствием всего этого является однобокий характер принимаемых решений, что приводит к нежелательным последствиям как для лица, принимающего решения, так и для лиц, которых принимаемые решения затрагивают. В результате таких решений остается без использования закупаемое уникальное оборудование, построенный завод сразу же нуждаются в реконструкции, разрабатываемые планы не соответствуют официально утвержденным направлениям деятельности.

В подобных случаях  причина заключается не в просчетах  того или иного руководителя, хотя бывает и такое. Причина глубже в неприспособленности некоторых организационных систем эффективно решать многие задачи уникального выбора. Некоторые процедуры использования экспертов не соответствуют современным требованиям. Известны случаи, когда комиссии и советы работают формально, а выносимые рекомендации выражают мнение одного-двух авторитетных членов комиссии. Иногда в комиссии входят эксперты, прямо заинтересованные в выборе определенных альтернатив, или советы и комиссии состоят из специалистов, для которых данная деятельность является дополнительной и обременительной нагрузкой.  
Анализ альтернатив требует больших затрат квалифицированного труда. Часто сотрудники административного аппарата, занятые оперативной работой и выполнением многочисленных поручений, просто не имеют времени для проведения такого анализа. Кроме того, они не всегда в достаточной мере подготовлены для выполнения соответствующей аналитической работы. Это приводит к тому, что глобальным стратегическим проблемам выбора уделяется столько же внимания, сколько и мелким поручениям. Отдельные части административного аппарата переходят в состояние метко названное "административным склерозом". Следствием этого является недостаточная подготовленность и обоснованность принимаемых решений.  
При отсутствии четкой, продуманной политики, контроля над работой экспертов, строгого анализа их предложений могут появиться несогласованные и даже противоречивые решения.  
Итак, возросшая сложность проблем выбора требует подготовки и использования специалистов-профессионалов по анализу вариантов принимаемых решений; разработки и практического использования специальных методов анализа и сравнения сложных альтернатив, возникающих в процессе выбора.

2.5 Информационные системы  для принятия решений. 

 
Широкое внедрение  в нашу жизнь ЭВМ привело к  вытеснению человека из многих сфер деятельности. В первую очередь вычислительным машинам были переданы стандартные операции, принятые и утвержденные процедуры (банковские операции, бухгалтерские расчеты). Далее наступила очередь повторяющихся решений в одинаковых или почти одинаковых ситуациях. В настоящее время уже написаны и используются эвристические программы для решения задач, бывших в прошлом предметом творческой деятельности человека - доказательство теорем, решение сложных логических задач и т.д.  
В сложных системах, включающих в себя коллективы людей, информационные системы управления рассматриваются многими как универсальное средство, гарантирующее современный уровень и высокое качество управления.  
Мы рассмотри эти системы только с одной стороны - с точки зрения возможности их использования в административном аппарате при решении задач выбора в уникальных ситуациях. При этом будем иметь в виду довольно распространенное понимание информационной системы, как системы, основу которой составляет ЭВМ, причем информация от ЭВМ поступает непосредственно руководителю.  
Примерно 15 лет назад информационные системы провозглашались уникальным средством, способным резко улучшить работу административного аппарата. В ту пору создавалось впечатление, что все дело в необходимом количестве и быстродействии ЭВМ. Информационные системы несли с собой в административный аппарат улучшение качества решений, сокращение штатов рядовых сотрудников, увеличение четкости и оперативности работы. Сейчас во многих странах высказывается мнение, что эти надежды не оправдались. Введение ЭВМ фактически не привело к сокращению штатов, кое-где даже появились дополнительные должности программистов и операторов. К сожалению методики оценки эффективности информационных систем не позволяют объективно замерить возросшую эффективность принимаемых уникальных решений. Остаются субъективные заверения, что принимать решения стало легче, так как теперь имеется достаточно информации. Но и это утверждение не всегда соответствует реальному положению дел. Как пишет американский ученый И.Гус, "несмотря на миллиард долларов, потраченный американской промышленностью, нет доказательств, что ЭВМ помогли руководителям принимать лучшие решения".  
Попробуем подвергнуть анализу основной довод сторонников информационных систем: принятию более качественных и более обоснованных решений препятствует недостаточное количество информации. Довод этот основан на предположении, что информация, необходимая для принятия обоснованных решений существует и ее только нужно ввести в ЭВМ. В действительности во многих случаях дело обстоит совсем не так. Покажем это на примере.  
Пусть перед руководством ведомства А стоит задача разработки предложений по формированию пятилетнего плана. Продукция предприятий ведомства А нужна предприятиям ведомства Б, В, Г и Д. Заявки этих ведомств превышают возможности их удовлетворения. Необходим выбор, который и должен быть заложен в качестве основы пятилетнего плана. Поставим вопрос, на какой информации должен быть основан этот выбор? Разумно предположить, что следует оценить перспективы развития отрасли, сопоставить ее продукцию с аналогичной мировой продукцией, оценить важность этой продукции для предприятий других ведомств, оценить квалификацию сотрудников, перспективы развития предприятий.

Большинство приведенной  выше информации имеет качественный, трудно формализуемый и субъективный характер. Эта информация крайне важна, но и получить ее трудно. Ясно, что  ЭВМ сама по себе никак не поможет  в получении такой информации.  
Как известно, ЭВМ хранит и обрабатывает только количественную информацию, ясную и четкую. Любой пропуск или умолчание, несвоевременная подача данных могут губительно отразиться на рекомендациях, полученных от ЭВМ. Только люди способны оперировать с неполными данными, восполняя на основе опыта и интуиции недостающую информацию.  
Информационные системы по своему замыслу предполагают возможность для руководителей ведомств располагать всей информацией нижестоящих сотрудников, знать все потаенные резервы и запасы, все тактически неверные, но иногда стратегически неплохие решения. Несмотря на внешний эффект этого замысла, он трудно реализуем, а во многих случаях и не нужен. Естественно сопротивление этому замыслу рядовых сотрудников административного аппарата, которым угрожает возможность проверки каждого их шага. Как реакцию на это можно предвидеть стремление не принимать каких-либо самостоятельных решений, ибо, как известно, кто ничего не решает, тот и не ошибается. Централизованная проверка всех промежуточных решений является именно тем стилем управления, который искореняет инициативу у сотрудников. Подобные побочные эффекты не могут не сказаться на эффективности информационных систем.  
На самом деле в настоящее время опасности больших изменений в стиле подготовки уникальных решений, связанной с применением ЭВМ, уже не существует. Одна из причин этого заключается в практике разработки информационных систем. В большинстве случаев их разработчики по образованию и опыту деятельности были совершенно не знакомы со спецификой работы административного аппарата (да и не всегда стремились ее узнать). Весьма распространенное в среде математиков и программистов стремление к оптимальным решениям часто приводило к неумению вникнуть в суть фактических процедур принятия решений, в связи с чем возникало взаимное непонимание между разработчиками и сотрудниками аппарата, что резко снижало возможность реального влияния на принятие решений.  
Широкое распространение в административном аппарате информационных систем может привести к двум серьезным опасностям.  
Первая из них связана со стремлением к выражению всех данных в количественном виде, с сбору любой количественной информации. Эту опасность можно заметить на примере США, где в ЭВМ вводится множество так называемых числовых индикаторов, на базе которых и строятся псевдообъективные модели. Однако громадный объем неподдающихся анализу данных ничем не улучшает процесс принятия решений. И.Гус приводит пример работы транспортной комиссии в Калифорнии, для нужд которой была создана информационная система на современных ЭВМ, включающая огромное количество данных (1100 магнитных лент!). В итоге работы комиссии транспортные проблемы не получили надлежащего решения. Руководителя обычно захлестывает поток информации, и он, как говорит Р.Хилсмен, "не в состоянии даже прочесть ее, не говоря уже о ее разумной использовании".  
Вторая опасность состоит в том, что наличие "передового средства управления" в ряде случаев может позволить сотрудникам административного аппарата не проводить основной работы по улучшению методов подготовки принимаемых решений. Наличие или отсутствие ЭВМ может оказаться дезориентирующим критерием качества управления.  
Итак, информационные системы в их традиционном виде мало что могут дать для решения проблем сложного выбора в уникальных ситуациях. Это естественно, так как каждая из таких проблем требует специальных способов получения необходимой информации. Существенная часть этой информации представляет собой качественные суждения экспертов. Наряду с этим могут иметь место и количественные данные объективного характера. Если необходимая информация получена, ее нужно хранить, особенно если речь идет о сотнях и тысячах альтернатив. Для этих целей следует, конечно, использовать ЭВМ. Но она выступает при этом лишь как большое и удобное устройство для хранения и вспомогательной обработки необходимой информации.  

2.6 Математические модели.

 
После второй мировой  войны началась эпоха применения математических моделей для решения самых разнообразных проблем, возникающих в человеческой деятельности. Появление и распространение ЭВМ сделало возможным использование математических моделей для решения экономических задач, начиная от перевозки одного продукта в масштабах района и кончая моделированием национальной экономики. Разрабатываются модели городов, рынков, войн, так называемые глобальные модели развития вселенной. Если модель построена и ее создатели верят в ее адекватность, то она используется далее для решения различных задач - прогнозирования, принятия простых и сложных решений. Как правило, применение моделей связано с использованием ЭВМ. Математические модели в настоящее время претендуют на роль универсального средства решения любых проблем.

Мы рассмотрим далее  математические модели только с одной  точки зрения: их непосредственной применимости для решения проблемы выбора в уникальных ситуациях.  
Математические модели издавна использовались физиками для описания основных свойств объективно существующего мира. Модели менялись с углублением знаний о наблюдаемых явлениях, но каждый раз существовало общепринятое средство их проверки эксперимент.  
У инженеров модели используются при конструировании сложных искусственных объектов. Так, при расчета систем автоматического управления ракетой используются дифференциальные уравнения, описывающие ее поведение. На основе этих уравнений делается расчет, определяющий, каким должен быть регулятор, чтобы движение ракеты было устойчивым, удовлетворяло совокупности заданных требований, либо было оптимальным по заданным критериям.  
Общим в рассматриваемых случаях является взгляд на модель как на способ описания объективно существующих явлений, поддающийся проверке при эксперименте. Исследователь уверен в отсутствии "свободы поведения" у описываемых явлений, поскольку они обусловлены законами природы и конструкцией объектов. Задача исследователя - правильно угадать наиболее подходящую структуру модели.  
Несколько иной тип моделей принесло с собой исследование операций. Исследование операций использует общую схему системного подхода. В качестве вспомогательного средства сравнения альтернатив в ней применяются математические модели. В отличии от физических и инженерных моделей в исследовании операций модели описывают поведение систем, включающих в себя во многих случаях коллективы людей. При этом предполагается, что люди ведут себя определенным рациональным образом, который может быть адекватно описан. Критерий сравнения альтернатив (критерий оптимизации) обычно рассматривается как единственный и очевидный. В данном случае модель отражает веру исследователя, что данная ситуация определяет именно это, а не другое поведение людей, и что в этом плане описание приближается к объективному. В подобных случаях руководитель с его свободой в принятии решений является неотъемлемой составляющей рассматриваемой ситуации. Исключение его из рассмотрения, попытка рассмотрения ситуации выбора как "объективно существующей" приводит к крайней ненадежности результатов при использовании математических моделей.  
Прежде всего отметим, что упоминавшиеся выше методы исследования операций предназначены для хорошоструктуризованных проблем. Слова "хорошоструктуризованные проблемы" совсем не означают, что эти проблемы легки. Построение математической модели, отражающей основные черты проблемы, часто представляет значительные трудности, не говоря уже о математических методах решения задач исследований операций, которым посвящены многочисленные труды.  
Большинство неструктуризованных проблем решается эвристическими методами, в которых отсутствует какая-либо упорядоченная логическая процедура отыскания решения, а сам метод целиком зависит от личности исследователя, решающего задачу. Чаще всего эти методы интуитивных догадок, основанных на прошлом :"не знаю как, но я могу это сделать".  
Важнейшая особенность слабоструктуризованных проблем заключается в том, что их модель может быть построена только на основании дополнительной информации, получаемой от человека, участвующего в решении проблемы. При этом исчезает почва для построения беспристрастных объективных моделей. Непонимание этого обстоятельства явилось причиной неудач в применении многих "объективных" математических моделей.  
Многие системы, включающие в себя людей очень трудны для изучения. Характеристики и поведение таких систем известно весьма неточно. Социологи и психологи, исследующие эти системы, обычно выдвигают качественные гипотезы об их поведении, которые иногда можно проверить путем специальных обследований.  
Так как граница между классами хорошо- и слабоструктуризованных систем не является четкой и однозначной, некоторые исследователи наряду с общей схемой системного подхода использовали и "объективные" математические модели. Так появились модели сложных человеческих систем - здравоохранения, воспитания и т.д. Записанные в математическом виде взаимосвязи не стали более объективными, однако, некоторые исследователи искренне верили, что можно построить объективную модель сложных социальных систем. Так, известный американский ученый, профессор Дж. Форрестер пишет: "Наши социальные системы несравненно более сложны и труднопонимаемы, чем технологические. Почему же тогда мы не используем аналогичный подход создания моделей социальных систем и проведения лабораторных экспериментов на них перед тем, как опробовать новые законы и программы в жизни?". И далее: "Сейчас имеется возможность конструировать модели социальных систем. Конечно, такие модели являются упрощением реальных социальных систем, но они могут быть значительно более понятными, чем прежние подходы.  
Другие ученые не столь категоричны, понимая, что при построении моделей вносятся и субъективные оценки. Но часто модель начинала жить своей жизнью не зависимо от намерений ее создателей, выступая, как нечто, представляющее реальную ситуацию. Между тем, многие зависимости в сложных моделях отражают веру групп (иногда многочисленных) людей, что связи между определенными параметрами имеют такой-то (а не иной) вид, что причинно-следственные зависимости выхваченные из реальной жизни, остаются справедливыми и в модели.