Несмотря на то, что фабрики мысли всегда выглядели как нечто более современное и гибкое по сравнению с традиционными академическими структурами, в современных условиях, когда цифровая среда меняется очень быстро, они начинают отставать от своих более мобильных конкурентов. По мнению Майкла Коннери, вице-президента по коммуникациям компании Weber-Shandwick в Вашингтоне, «случайная находка, выловленная из тщательно фильтруемой ленты социальной сети, с той же вероятностью может оказать влияние на нашу работу, как и результаты тщательного и продуманного исследования»[701]. Многие уже не тратят время на поиск информации — она ищет нас сама: ленты наших социальных сетей сегодня строятся не по принципу «новости друзей», а по принципу «контент, который может нас заинтересовать». Это — результат работы компаний, которые, используя технологии глубинного анализа данных (в том числе и той информации, которую мы размещаем в соцсетях), умело манипулируют нашим поведением.
Одна из них — Cambridge Analityca, частная английская компания, специализирующаяся на сборе и анализе данных о пользователях Интернета. В частности, собирая и анализируя информацию о пользователях Facebook (персональные данные, контакты, «лайки», подписки и т. п.), в компании составляют психометрические профили групп пользователей, содержащие, помимо традиционно используемых в маркетинге социально-демографических характеристик, массу полезного для дальнейшего использования — убеждения, особенности характера, политические предпочтения, интересы и многое другое. Дальнейшие исследования позволяют вывести корреляцию между, казалось бы, не пересекающимися характеристиками. Например, что люди, которым нравится Nike и KitKat, склонны более негативно оценивать действия определенного ближневосточного государства, чем те, кто предпочитает Adidas и Bounty[702]. Вся эта информация позволяет компании не только максимально адресно предлагать рекламу, но и подавать ее в той форме и с тем смысловым и эмоциональным наполнением, на которые каждый конкретный пользователь отреагирует нужным для рекламодателя образом. Эти наработки были успешно (хотя компания официально опровергла использование психографических методов в своих исследованиях) использованы в предвыборной кампании Дональда Трампа — эффективная работа с избирателями в Интернете считается одной из главных причин его победы.
Важную роль анализ данных играет в бизнес-процессах — на его основании делаются прогнозы, разрабатываются стратегии развития и новые подходы к управлению проектами. Например, появление так называемых гибких подходов — Scrum, Kanban и десятка других методов — было спровоцировано стремлением производителей программного обеспечения сделать лучший продукт. Первоначально все этапы разработки шли друг за другом, не пересекаясь, — каждый следующий этап начинался после завершения предыдущего. И если, например, в какой-то момент возникала новая интересная идея, то в большинстве случае ее приходилось игнорировать, чтобы не переделывать все предыдущие этапы. В итоге продукты получались хуже, чем могли бы. А возможность тестировать, анализировать и менять продукты в процессе работы — сделала весь процесс гибким.
В основе гибких подходов лежит философия Agile, которая применима в принципе ко всем сферам жизни. Суть в том, чтобы делить большой путь на короткие отрезки, постоянно проводя анализ: помогает ли нам это двигаться в направлении нашей цели.
Следующие идеи Agile легли в основу построения работы многих крупных компаний[703]:
1. Люди важнее вещей и процессов.
2. Продукт важнее документации, которую никто не читает.
3. Сотрудничество важнее контракта.
4. Постоянная готовность к изменениям важнее, чем первоначальный план.
Принципы Agile нашли отражение в методологии Scrum, его еще называют «подходом структуры»[704]. Над проектом работает команда универсальных специалистов, а также владелец продукта и scrum-мастер. Рабочий процесс делится на равные спринты — обычно от недели до месяца, в зависимости от проекта и команды. Перед каждым периодом формулируются задачи, а в конце — обсуждаются результаты, а команда начинает новый спринт.
Еще одна методология, основанная на идеях Agile, — это Kanban, или «подход баланса»[705]. Смысл в том, что разные специалисты внутри команды должны быть равномерно заняты, чтобы не возникало ситуаций, когда одни могут начать работу только после того, как другие закончат свою. В kanban нет ролей владельца продукта и scrum-мастера. Бизнес-процесс делится на стадии выполнения конкретных задач: «Планируется», «Разрабатывается», «Тестируется», «Завершено» и др. Главный показатель эффективности в kanban — это среднее время выполнения конкретной задачи. Задача решена быстро — команда работала продуктивно и слаженно. Если решение задачи затянулось — надо думать, на каком этапе и почему возникли задержки и чью работу надо оптимизировать[706].
Принципы Agile можно применять и в нашей повседневной жизни. По мнению основателя системы личной эффективности Agile Results, американского бизнесмена, топ-менеджера корпорации Microsoft Джей Ди Мейера, для этого необходимо придерживаться следующих правил[707]:
1. Начинаем действовать и не увязаем на этапе предварительной подготовки. Результат поможет нам скорректировать дальнейшие шаги.
2. Подход к достижению результата важнее результата. Мы не можем контролировать результат, но свой подход, свое отношение и методы достижения можем. Результаты нужно рассматривать как обратную связь с нашими методами.
3. Энергия важнее времени. За час работы в полную силу мы успеем больше, чем за несколько часов в уставшем состоянии.
4. Важно не переделать как можно больше, а сделать действительно важные дела для поставленных нами целей. Когда мы выделяем важное и концентрируемся на этом вопросе, мозг тут же «подносит» всю относящуюся к этому информацию.
5. Нужно все время развиваться — учиться новому, быть более гибкими, быстрее реагировать на изменения, лучше улавливать обратную связь и расти.
6. Важно не как много мы делаем, а тот результат, который получаем в итоге. Определение нужного результата помогает нам сфокусировать усилия. Секрет успеха — в выполнении нужных шагов для достижения нужных результатов.
7. Сильные стороны важнее слабых. Вместо того чтобы тратить время на исправление недостатков, лучше использовать свои достоинства. Слабости компенсируйте сотрудничеством с теми, кто в этом силен.
8. Систематичность вместо действия по ситуации. Одно дело — достигать результатов от случая к случаю, и другое — начать жить в ритме достижений. Этот опыт сложится в систему, на которую можно положиться, которую можно изучать и улучшать.
9. Польза превыше разгребания завалов. Вместо того чтобы просто решать накопившиеся задачи, нужно сконцентрироваться на том, что действительно приносит пользу.
10. Фиксированное время, гибкие задачи. Например, четко выделив время на еду, сон и спорт, мы можем строить свое расписание вокруг этих жизненно важных точек. На работе время можно распределить по типу задач: например, час на административную работу, два — на встречи и три — на работу над проектом. Составляя планы, нужно исходить из этих временных отрезков, ни в коем случае не варьируя сами отрезки.
