авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 36 |

«т ^ бизнес J оизнес v^ S г^;^^ г The lEBM Handbook of Information Technology in Business ...»

-- [ Страница 13 ] --

Исследования продолжаются: не так давно много говорилось и были сделаны некоторые многообещающие заявления о применении интеллектуальных аген­ тов — полуавтономных программ Web-поиска. Другие современные исследования включают в себя: автопилотируемые транспортные средства для земли и космоса (Pomerleau, 1992);

проект CYC с попыткой смоделировать знание здравого смысла в реалистично большой базе данных (Lenatand Guha, 1990) и недавние предложения построения огромных нейронные сетей (японский проект «котенок-робот»).

До сих пор стоит тратить силы на исследования в области ИИ. Весьма ценны­ ми оказываются побочные коммерческие продукты, продолжают открываться но­ вые глубины, а далекая цель — все еще высокая мечта.

BevanJ. Clarke University of Canterbury Литература Barr, A. and Feigenbaum, E.A. (1981) Handbook of Artificial Intelligence, London:

Pitman.

Brooks, R. (1986) "A robust layered control system for a mobile robot", IEEE Journal ofRobotics 14-23 April.

Dennett, D.C. (1988) "When philosophers encounter artificial intelligence", in S.

Graubard (ed.). The Artificial Intelligence Debate: false starts, real foundations, Cambridge, MA: The MIT Press.

Dreyfuss, H. (1979) What Computers Cannot Do, revised edn. New York: Harper & Row.

England, R. (1998) "Enigma #996", New Scientist, No. 2151,12 September.

Gardner, H. (1998) "Amultiplicity of intelligences". Exploring Intelligence, a Scientific American Presents special issue, 9 (4).

Hofstadter, D.R. (1979) Godel, Escher, Bach: an eternal golden braid, New York: Basic Books.

Hofstadter, D.R. and Dennett, D.C. (1981) The Mind's I: fantasies and reflections on self and soul, Brighton: Harvester Press.

364 Концептуальная поддержка ИТ/С Lenat, D.B. and Guha, R.V. (1990) Building Large Knowledge-based Systems, Reading, MA: Addison-Wesley.

Pomerleau, D.A. (1992) "Efficient training of artifical neural networks for autonomous navigation". Neural Computation 3(1).

Searle, J.R. (1984) Minds, Brains and Programs, London: BBC.

Simon, H.A. (1965) The Shape of Automation for Men and Management, New York:

Harper and Row.

Warwick, K. (1998) The mind of the machine: The breakthrough in artificial intelligence, London: Arrow Books.

Winograd, T. (1972) Understanding Natural Language, New York: Academic Press.

Winston, P. (1992) Artificial intelligence, 3rd edn., Reading, MA, Addison-Wesley.

Автопоэзис (самовоспроизвоАство) Милан Желены 1. Введение 2. Автопоэзис и его процессы 3. Координация и кооперация 4. Сети малого бизнеса 5. Примеры автопоэтических компаний 6. Правила организации 7. Заключение Обзор Многие новые организационные формы бизнеса эры И Т / С представляют собой сети. Сети — это социальный порядок, базирующийся больше на правилах, чем на авторитете власти. Связность сети поддерживают и возобновляют не столько ко­ манды и приказы, сколько правила поведения. Именно поэтому организации, ос­ нованные на ИТ/С, являются гораздо более мобильными, самоорганизующими­ ся, самовозобновляющимися и самовоспроизводящимися, чем традиционные кон­ струкции командных иерархий с заданными целями.

Новый социальный порядок (самовоспроизводящиеся сети) находятся сейчас на стадии становления из базовой организации (или учреждения) на основе пове­ денческих правил и начальных витков поведенческой теории. Он не «объединя­ ет» 25 уровней организационной иерархии. Он основан на процессе, а не на зара­ нее рассчитанном результате.

Для создания, поддержания в рабочем состоянии и управления сетями и сете­ выми корпорациями необходим более полный набор различных навыков, техни­ ческих приемов и практических наработок, чем тот, которого требует традицион­ ная иерархия. Если менеджмент может быть основан не на власти, принуждении, планировании и заказе, а на мотивации, примере, знаниях и лидерстве, то необхо­ дима абсолютно новая порода менеджеров. Новое управление означает новые стратегии, новые способы ведения бизнеса и конечно новые технологии (и новое использование старых технологий).

Автопоэзис предоставляет новую теорию самовоспроизводства для более или менее спонтанной самоорганизации корпоративных сетей и сетевых корпораций.

Все большее значение приобретает не то, что фирмы производят, а как фирмы вос­ производят себя (т. е. свои собственные способности и возможности производства).

Искусством координации, необходимым в сетях, является, скорее, не менеджмент, а катализ действия.

366 Концептуальная поддержка ИТ/С Технологию ИТ/С нельзя просто так встроить в старые структуры и систе­ мы — такая мера могла бы только сохранить и усилить их и таким образом про­ длить «агонию». Как не имеет смысла увеличивать инвестиции или вкладывать деньги в плохую систему в надежде превратить ее в хорошую, так же бессмыслен­ но внедрять новые ИТ/С в старые организационные структуры и системы. Скот­ ный двор останется таковым, даже если его заасфальтировать с помощью ИТ/С.

Автопоэзис — это организационная теория сетей.

1. Введение с развитием Интернета, распределенной работы и доступных знаний мы стано­ вимся свидетелями появления и заметного развития самовоспроизводящихся и самосоздающихся систем. Не все нужные системы должны производиться внеш­ ними проектировщиками или создателями — многие из них могут сами произво­ дить себя через определенное взаимодействие своих компонентов. Не все системы являются «машинами», разработанными внешними факторами;

многие самовос­ произведены — собой и через себя.

Возьмем развитие компьютерной операционной системы Linux (Malone & Laubacher, 1998): с момента появления ядра программного обеспечения в Интер­ нете оно явилось катализатором дальнейшей программистской деятельности мно­ гих людей, которые, свободно обмениваясь друг с другом результатами своей ра­ боты, не пожалели собственных идей, усилий и усовершенствований. Linux стала совместным творением тысяч людей во всем мире.

Такое самосоздание системы — прямая противоположность традиционного бюджетного подхода к НИОКР, сосредоточенного в лаборатории и управляемого чиновниками.

При самовоспроизводстве систем нет созданной заранее корпорации, нанимаю­ щей и координирующей работников, скорее присутствует самоорганизующаяся группа людей, которая и составляет «корпорацию»;

эти люди участвуют в общей задаче и расходятся, когда задача решена. Задачи централизованно не назначаются, не расписываются и не координируются, а автономно выполняются независимыми подрядчиками и специалистами по электронике, объединившимися для формиро­ вания и воссоздания сетей, которые позволят им производить и продавать товары и услуги.

2. Автопоэзис и его процессы Процесс самосоздания называется автопоэзисом в отличие от гетеропоэзиса (про­ изводство «другого»). Самовоспроизводящиеся системы или сети называются ав топоэтическими системами.

Об автопоэзисё, или самовоспроизводстве, можно говорить тогда, когда есть от­ дельные автономные личности или факторы, взаимодействующие в определенной окружающей среде согласно определенным правилам поведения и взаимодействия.

Автопоэтическая организация в этом случае может быть определена как сеть взаимодействий и процессов, включающая как минимум:

Автопоэзис (Самовоспроизводство) 1. Воспроизводство (поэзис): правила и инструкции, управляющие входом но­ вых компонентов, такие как возникновение, включение, порождение, член­ ство, принятие.

2. Объединение (компоновка): соглашения относительно объединений, согла­ сований, изделий, функций и позиции компонентов в течение их срока пре­ бывания в пределах структуры.

3. Деградацию {обновление)', правила и процессы, связанные с завершением членства, такие как смерть, разделение, потребление, выработка и исклю­ чение.

На рис. 1 указанные выше три поэтических процесса связаны в цикл самосозда­ ния. Обратите внимание, что создание компонентов, необходимых для последую­ щих процессов, представляют все эти циклично связанные процессы, а не только помеченный надписью «создание». Хотя в действительности так можно связать сот­ ни процессов, вышеупомянутая подобная трехпроцессная модель удовлетворяет минимальным требованиям, необходимым для возникновения любого автопоэзиса.

Автопоэтическую систему, таким образом, можно определить как систему, кото­ рая возникла с помощью закрытой (цикличной) организации производственных процессов так, что точно такая же организация процессов может быть восстановле­ на через взаимодействия ее собственных продуктов (компонентов), и их граница или отличие появляется в результате тех же самых конструктивных процессов.

Рис. 1. Цикличная организация взаимозависимых процессов и их «продукты»

368 Концептуальная поддержка ИТ/С Автопоэтическая организация — автономное единство сети создания компо­ нентов, рекурсивно участвующих в этой сети создания, которая выработала эти компоненты и которая реализует такую сеть создания как единство области, в ко­ торой компоненты существуют.

Такая организация компонентов и процессов их создания в течение взаимодей­ ствия и оборота компонентов остается временно неизменной. Любые изменения касаются только структуры системы (ее индивидуального проявления в данной среде) и ее частей. Природа компонентов и их пространственно-временные связи вторичны по отношению к их организации и, таким образом, относятся только к структуре системы.

Организация становится автопоэтической, если все три типа конструктивных процессов сбалансированы, или находятся в гармонии. Если один из трех типов отсутствует или если один или два типа преобладают (неуравновешенная систе­ ма), то организацию можно назвать только гетеропоэтической или аллопоэтиче ской, т. е. способной только к созданию «другого», а не себя.

Например, создание и компоновка без деградации быстро исчерпывают тема­ тику и упираются в тупик, как кристаллы и кристаллизация. Создание и деграда­ ция без компоновки ведут к недолговечным колебательным системам и т. д.

В любой самоподдерживающейся системе создание, компоновка и деградация будут таким образом сбалансированно и гармонично связаны, чтобы уровень со­ здания не превышал уровень обновления, и наоборот. Самоподдерживающиеся системы будут автопоэтическими в среде распределенных или общих ресурсов.

3. Координация и кооперация в автопоэтических социальных системах динамические сети создания непрерывно возобновляются без изменения своей организации, в то время как их компоненты изменяются;

исчезнувшие или вышедшие члены сменяются новыми, появившими­ ся или вошедшими. Личный опыт тоже возобновляется;

идеи, концепции и их сиг­ натуры развиваются, и уже они, в свою очередь, служат наиболее важным фактором организации человеческого сообщества.

Традиционные бизнес-корпорации в сущности являются механизмами коор­ динации. Их вертикальные командные иерархии — это двигатели для координи­ рования сложных процессов производства, которые характеризуются чрезвычай­ но высоким уровнем разделения труда и специализации на мириады операций.

Автопоэтические организации могут самокоординироваться и самоуправляться: в них нет планово-командного менеджмента, зато присутствует обмен идеями, то­ варами и услугами в условиях свободного рынка.

Автопоэтические социальные системы, несмотря на все свои богатые метафори­ ческие и антропоморфические смыслы и значения, являются сетями с внутренней координацией (или гармонией) индивидуальных действий, которая достигается че­ рез взаимодействие временных членов-агентов. Ключевые слова для таких систем — координация, взаимодействие и ограниченный период жизни участника.

Скоординированное поведение включает как кооперацию, так и конкуренцию со всеми их ступенями и нюансами. Акции плагиата, альтруизма и эгоизма — про Автопоэзис (Самовоспроизводство) стейшие примеры различных взаимозависимых способов координации. Взаргмо действие может быть деформацией (или антиформацией) среды, вызванной дей­ ствиями человека — физическими, химическими, визуальными, лингвистически­ ми или символическими.

Так, я как индивид могу координировать мои собственные действия, только если я координирую их с действиями других участников сети. Чтобы достичь это­ го, я должен деформировать (изменить) среду так, чтобы действия других изме­ нились соответственно;

я должен соединиться. Поскольку все остальные пытают­ ся сделать то же самое, появляется социальная сеть координации, и, если это получается, она становится «выбранной» и продолжает существовать. Такая сеть увеличивает мои возможности по эффективной координацирт моих действий. По­ этому кооперация, конкуренция, альтруизм и эгоизм неразделимы.

Любая система, способная к самоподдержке, должна обеспечивать, улучшать и сохранять связь между своими компонентами, или агентами, так же как и их коор­ динацию и способность к самокоординации.

Системы с ограниченной или урезанной связью могут поддерживаться и коор­ динироваться с помощью внешнего управления, но они уже не являются самопод­ держивающимися. Иерархии управления — это жизнеспособные, но не самопод­ держивающиеся системы.

Всеобщая (добровольная) и целенаправленная координация действий — это далеко не знание. Знание в отличие от данных и информации не может быть раз­ делено на действия и их координацию. Воспроизводство знаний — это воспроиз­ водство способности координировать действие. Самоподдерживающиеся систе­ мы должны быть организованы так, чтобы непрерывно «воспроизводить себя»:

свою способность к собственной координации действия.

4* Сети малого бизнеса Ф.А. Хайек в своей книге «The Fatal Conceit» (Фатальное тщеславие^ одним из первых признал, что в традиционных иерархиях самоподдержка невозможна, а передача полномочий, управления и координации в чьи-то руки — неизбежна.

Сегодня электронные сети позволяют малому бизнесу войти в глобальные ре­ зервуары информации, экспертных оценок и финансирования, которые раньше были прерогативой больших компаний. Даже отдельные агенты могут таким об­ разом получить полномочия и обрести автономность, которая позволит им уча­ ствовать в автопоэзисе временных корпораций.

Свободные рынки объединяют бизнес-агентов в сети довольно спонтанно, ос­ новываясь на взаимном интересе торговли и других видов обмена. В таких неяв­ ных сетях фирмы остаются независимыми агентами, связанными на основе краткосрочного сотрудничества для выполнения транзакций, рекуррентно ус­ танавливая, отменяя и восстанавливая свои многогранные отношения. Такие сети динамичны, их можно изменить и преобразовать при изменении контекста, интересов или условий.

Индустриальные районы (ИР) Италии — это местные гиперсети, основанные на автопоэзисе и инновациях. Удачным примером можно назвать регион Прато.

370 Концептуальная поддержка ИТ/С В 1970-х гг. слабеющий текстильный завод был разбит на восемь отдельных ком­ паний, а основная часть акций была продана ведущим работникам. Это стало ката­ лизатором: к 1990 г. в регионе действовало более 15 000 очень мелких текстильных фирм (в среднем меньше пяти служащих). Текстильное производство утроилось, хотя в остальной части Европы в то время текстильная промышленность пошла на спад.

В чем же основной секрет успеха ИР? Похоже, он в контроле и управлении всей цепью от клиента до поставщика, всем процессом воспроизводства.

Малый бизнес ИР — это не просто разбросанные по рынку конкурирующие единицы, не являются они и простыми приложениями к большим компаниям и конгломератам. Вместо этого они непосредственно реагируют на спрос через ак­ тивизацию связей, наиболее подходящих в каждом случае. Они появляются, су­ ществуют и распадаются согласно альтернативным примерам цепи ценности кли­ ента-поставщика.

На рис. 2 набросана вереница малых бизнесов, охватывающих определяющую (исходную) цепь ценности. Развитие альтернативных цепочек (в ответ на появле­ ние новых клиентов, технологий или изделий и услуг) показано на рисунке верени­ цами I и II, причем первоначальные бизнесы не «охватывают» всех проявлений этих новых в цепи процессов. Таким образом, ниша для нового дела или делового расши­ рения и реинжиниринга открыта и гибко заполняется. Некоторые первоначальные компании, которые не смогут адаптироваться, могут выйти из бизнеса, а их опыт­ ные агенты в этом случае поглотятся недавно появившимися единицами. Пока ИР соответствует постоянно изменяющимся цепочкам, а значит, «охватывает» их, сеть остается самоорганизующейся (автопоэтической) и самоподдерживающейся.

Определяющая цепочка • Альтернативные цепочки I и И (^ ^ Исходный вид бизнеса ';

. Альтернативные (новые) виды бизнеса Рис. 2. Формация индустриального района по цепочке ценности Автопоэзис (Самовоспроизводство) Это производительная синергетика, вызываемая цепочкой или технологичес­ кими процессами, которая и является отличительной чертой ИР по сравнению с простым собранием независимых бизнесов.

Существует множество сетевых организаций, управляемых различными целя­ ми и задачами. Некоторые из них — простые налоговые и финансовые альянсы, другие стремятся к разделению рынка или управлению им. Некоторые сети «ох­ ватывают» стоимостную цепочку и являются достаточно гибкими и адаптивными для поддержания и расширения своего «охвата» через динамичное изменение соб­ ственных связей — такие сети выживают и процветают. Они могут устоять в не­ посредственной конкуренции со сверхбольшими компаниями.

Такие сети малых бизнесов представляют собой недавно появившийся способ воспроизводства, великолепно соответствующего всеобщей конкуренции, инно­ вациям, гибкости и компетентного воспроизводства — они могли бы стать автопо­ этическими (самовоспроизводящимися) и таким образом самоподдерживающи­ мися в постоянно изменяющейся мировой среде.

5. Примеры автопоэтических компаний Самоподдерживающаяся структура нашла свое организационное воплощение в «системе амебы» Киосира корпорейшн. Эта схема напоминает известную систему Бата (Bata-system) управления 1920-х и 1930-х гг. в Моравии.

«Амебы» — независимые и сами себе подотчетные единицы, делящие прибыль среди сотрудников числом от трех до пятидесяти. Каждая амеба самостоятельно выполняет статистический контроль, определяет систему прибыли, рассчитывает себестоимость и управляет персоналом. Они конкурируют, заключают субдогово­ ры и сотрудничают между собой на внутрифирменном рынке с рыночными отпуск­ ными ценами.

В зависимости от спроса и объемов работы амебы могут делиться на меньшие единицы, перемещать своих членов из одной секции фабрики в другую или объ­ единяться с другими амебами или отделами. Все амебы находятся в непрерывном поиске лучшего покупателя для своих промежуточных продуктов. Многие амебы даже производят одни и те же ИЛРТ похожие изделия. Они уполномочены, как и в системе Бата, торговать промежуточными продуктами с внешними компаниями;

если внутренний поставщик его не устраивает, покупающая амеба будет искать подходящего поставщика вне компании.

Самая выдающаяся особенность автономии — торговля участниками. Главы амеб предоставляют и заимствуют своих участников и таким образом устраняют потери, вызванные избыточными трудовыми ресурсами. Амебы Киосиры множат, расфор­ мировывают и создают новые единицы согласно автопоэзису (самовоспроизвод­ ству) предприятия. Разделения и разрывы амебы — это ежедневные события, исхо­ дящие из критериев выпуска и добавленной стоимости на одного рабочего в час.

Эту концепцию максимальной гибкости лучше всего сформулировал прези­ дент Киосиры Инамори: «Развитие — это постоянно повторяющиеся строитель­ ство и разрушение», — фраза как будто непосредственно взята из теории системы автопоэтической самоорганизации.

372 Концептуальная поддержка ИТ/С Ни возраст, ни образование не имеют значения для того, чтобы стать главой амебы — необходимы только способности к работе в предлагаемых условиях. Не­ подходящие главы амеб немедленно заменяются.

Эта система представляет довольно революционный шаг от традиционной JIT-системы Toyota. В Киосире заказы, полученные отделом продаж, проходят напрямую к амебе конечной обработки. Тогда остальные амебы, которых касают­ ся предыдущие операции, свободны заключать взаимные контракты: появляется внутрифирменный рынок. Киосира корпорейшн — одна из наиболее рентабель­ ных японских компаний.

6. Правила организации Координация и менеджмент сетевых корпораций происходят без централизован­ ного руководства или управления. Результаты достигаются благодаря индивиду­ альным действиям и взаимодействиям игроков.

Такой вид координации очень похож на рынок свободной конкуренции. Одно из условий свободного рынка — это установление и принятие набора стандар­ тов — «правил игры», которые управляли бы всеми транзакциями. Правила игры могут принимать различные формы, включая контракты, систему собственности и процедуры разрешения споров. Очевидно, что стандарты и правила являются клеем, который скрепляет Интернет.

В качестве примера самовоспроизводящейся сети в бизнес-среде можно привес­ ти австралийскую компанию TCG (Technical Computer Graphics). В 24 компаниях TCG нет координирующего разделения, «руководства фирмы» или менеджерской надстройки;

слаженность действий, рост и обслуживание сети достигаются при по­ мощи набора правил воспроизводства сети {Mathews, 1992):

1. Взаимная независимость фирм и связь между ними через двусторонние коммерческие договоры. Таким образом исключается формирование внут­ ренней иерархии.

2. Взаимное предпочтение фирм-членов при предоставлении и заключении контрактов.

3. Доверие и возможность самоотвода вместо конкуренции фирм-участниц.

4. Отсутствие эксплуатации между участниками, основывающееся на контрактах, предусматривающих возмещение издержек, а не на максимизации прибыли.

5. Гибкость и деловая автономия;

никакие сделки не требуют одобрения груп­ пы, если не нарушены правила.

6. Демократичность сети при отсутствии какого-либо холдинга, «центрально­ го комитета», владельца, контролирующей структуры или структуры фор­ мального управления.

7. Несоблюдение правил ведет к исключению.

8. Все участники имеют равный доступ к открытому рынку.

9. Вступление новых членов приветствуется, но они финансируются в долг, а не путем расходования общих ресурсов.

10. Уходящим фирмам не ставятся никакие препятствия.

Автопоэзис (Самовоспроизводство) Эти десять правил составляют автопоэтическую организацию сети TCG. Они гарантируют, что сеть непрерывно воспроизводит себя и поддерживает свою со­ гласованность. В сети TCG еще не было банкротства.

В изменяющихся внешних условиях сеть ТСС разрастается и приспосаблива­ ется к мировым рынкам через «процесс создания треугольников» объединенных альянсов и через раскрутку новых компаний. Треугольник — это стратегический союз ТСС, внешней компании и потребителя, а также их связи, звено за звеном расширяющие сеть.

1. Заключение с прогрессом сетей, сетевых корпораций и основанной на сетях новой экономики становится ясно, что сетевое самовоспроизводство и автопоэзис предоставляют подходящие инструменты для анализа и менеджмента корпораций, которые яв­ ляются горизонтальными, сосредоточенными на процессе, распределенными, мо­ бильными и в значительной степени замкнутыми.

Силиконовая Долина в Калифорнии, индустриальные районы ИталиР!, нор­ вежский северо-западный форум и немецкий Баден-Вюртемберг — все это приме­ ры новых организационных форм, появляющихся как внутри компаний, так и между ними. Эти сети малых и средних предприятий — достойный противовес все более похожим на динозавров гигантам, которые на свою погибель отчаянно стре­ мятся стать еще больше. Такие сети гораздо более гибки и близки к своим клиен­ там, адаптивны, чутки к изменениям и гораздо более конкурентоспособны.

Milan Zeleny Fordham University at Lincoln Center Литература Hayek, F.A. (1988) The Fatal Conceit, Chicago: University of Chicago Press.

Mathews, J. (1992) "TCG: Sustainable Economic Organization Through Networking", UNSW Studies in Organizational Analysis and Innovation, No.7, July 1992.

Сложность и организация Лючио Биггиеро 1. Введение 2. Эпистемологическое значение сложности 3. Количественные и качественные источники наблюдаемой непреодолимой сложности 4. Двойственная природа организаций 5. Основные следствия для практики управления 6. Заключение Обзор Наука организации формировалась главным образом силами инженеров-конст­ рукторов (Тейлором, Файолем и др.) на основе доминирующего научного пред­ ставления, которое ориентировалось на упрощенное видение действительности и возможности управления ею. В свете этих факторов организации рассматривались как тривиальные механизмы, структуру и поведение которых можно полностью планировать и контролировать. Методы научного менеджмента обещали суще­ ственные успехи, которые, казалось, подтверждались ранними этапами работы в теории систем и кибернетике. Эмпирические свидетельства, наоборот, говорили, что возможности реального контроля над организациями далеко не исчерпаны:

организации в значительной степени существовали вне контроля менеджмента.

Кроме того, теоретическое и эмпирическое исследования в области социологии организаций подчеркнули важность нетехнических и нематериальных аспектов:

выросла роль человеческих ресурсов. В последние десятилетия благодаря многим факторам ситуация изменилась: были признаны относительные, символические и лингвистические характеристики организаций, которые еще больше уменьшили роль материалов и технологий;

упрощенный подход к реальным проблемам, умень­ шивший доверие к традиционным научным представлениям, особенно к соци­ альным наукам;

новые разработки в кибернетике и системных науках, которые выдвинули на первый план автономность и закрытость организаций;

и наконец, последнее, но не менее важное, — это вдруг возникшая и выросшая проблема слож­ ности, которая породила сомнения во внутренней предсказуемости и управляемо­ сти социальных и естественных систем. Наконец, распространение и усовершен­ ствование ИТ/С окончательно конкретизировали подход к организациям как к системам коммуникаций и привели к дальнейшему сокращению роли кибернети­ ки, теории информации и наук управления каждой по отдельности. ИТ/С объеди­ няют все эти дисциплины, и хотя еще многое надо сделать для устранения разрыва между теоретическими выкладками и их практическим воплощением, наука уп­ равления и организации может извлечь пользу для своего развития из взаимного Сложность и организация обмена идеями в современных научных дебатах, которые приведут к значитель­ ным достижениям в работе теоретиков и практиков.

1. Введение ИТ/С существенно влияет на структуру, поведение и показатели организаций, по­ скольку они суть коммуникативные действенные сети (Biggiero 1999а;

Czamiawska Joerges 1992;

Weick 1995). ИТ/С в значительной мере является посредником при вза­ имодействиях человек-человек и человек-машина как внутри организаций, так и между ними. ИТ/С оказывает влияние на организации через структуру коммуни­ каций, количество и качество информации, предназначенной для обмена, и выбор поддержки связи. Например, пространственная близость теперь необязательна для коллективной работы или стратегического партнерства. Связь с помощью компью­ тера может заменить другие традиционные формы коммуникаций. ИТ/С также резко увеличивает возможности компьютеризации как отдельных людей, так и организаций, создавая иллюзию преодоления любой проблемы управления. С дру­ гой стороны, сложность, которая еще не скоро исчезнет из словаря менеджера, ста­ новится одной из самых вездесущих проблем науки управления. Сложность прояв­ ляется по-разному относительно различных форм информации и коммуникации и соответственно положительно или отрицательно отражается на них. Поэтому впол­ не закономерно возникает вопрос о переплетении коммуникаций и сложности (рис. 1) со сложностью и организацией (рис. 2).

Информация и коммуникация проявляют двойственность, которая зачастую скрывается или неправильно истолковывается наукой организации. Эта двойствен­ ность порождается формальными и естественными аспектами систем и языков, ко­ торые также отражаются в способе влияния сложности на организации, через коли­ чественные и качественные источники. Методы, основанные на формальных систе­ мах связи, описывают (интерпретируют) организации как клеточные автоматы, в то время как методы, основанные на естественных системах, описывают (интерпрети­ руют) организации как создателей смысла. Эти два представления отражают две па­ раллельные сущности организаций, относящиеся к двум различным традициям в на­ уке организации. Целостность понимания требует, чтобы ни одна из них не осталась без внимания, а эта двойственность была признана и объяснена. В следующих разде­ лах будут кратко описаны источники сложности и их основные последствия для практики управления.

2* Эпистемологическое значение сложности До недавнего времени «сложность» ассоциировалась с «трудностью оценки» ~ то есть с различными степенями неуверенности от ноля (уверенность, предсказуе­ мость) до ста процентов (полная неуверенность и непредсказуемость). Такой под­ ход был взят из естественных наук. Соответствовал ему и метод измерения: стало использоваться понятие «энтропия системы». Фактически организация означает упорядочивание, а степень организованности системы соответствует тому, на­ сколько система упорядочена, или, точнее говоря, отражает меру ее упорядоченно Концептуальная поддержка ИТ/С Информационные коммуникации Т Т Формальные Формальные Т • Качественные Количественные источники ННС источники ННС Рис. 1. Коммуникации и сложность Количественные Качественные источники ННС источники ННС г Т Клеточный автомат Создатели смысла ^г г Организации Рис. 2. Сложность и организация сти. Так как в естествознании энтропия является единицей измерения неопреде­ ленности, то понятно, почему теоретики науки управления, которые занимаются проблемой моделирования организаций, решили для своих целей приспособить именно эту величину.

Это хорошо проявилось в работах Саймона {Simon, 1962) и Бира {Beer, 1972), уделявших большое внимание развитию кибернетики. По мнению обоих теорети­ ков, организации в сущности представляют собой процессы принятия решения для рациональной координации (организации, упорядочивания, разделения) труда с целью достижения намеченных результатов в условргях внешних ограничений. Ин­ формация является основным элементом, и сложность понимается и измеряется так же, как в теории информации. Кибернетики развили и адаптировали эти концепции для механических, биологических и человеческих систем, предлагая идею откры­ тых систем, регулируемых положительной или отрицательной обратной связью Сложность и организация (Ashby, 1956). Сложность (разнообразие) менее явно присутствовала в теориях структурных случайностей, а также в работах упоминавшихся выше адептов моде­ лирования организаций. У всех этих авторов сложность задачи, организации, под­ системы и т. д. соответствует уровню многообразия объекта при исследовании, из­ меряемому его энтропией. Чем выше сложность (см. неопределенность), тем выше энтропия. Теперь мы должны задаться вопросом, что к этой картине добавила со­ временная наука об управлении большими и сложными системами. Можно дать два ответа: во-первых, мы просто обнаруживаем большее количество препятствий в объяснении и прогнозировании фактов и событий, а во-вторых, существует что-то новое, неизвестное, что предлагает науке новый путь развития.

Первый ответ в основном заключается в подтверждении старого пути развития науки, только к слову «сложный» добавляется слово «очень». Традиционная эпис­ темология никуда не делась — не существует пределов знаний;

это лишь вопрос вре­ мени и мощности компьютеров, которая, в свою очередь, тоже является вопросом времени. Второй ответ устанавливает существование таких ограничений, которые не зависят от времени и мощности компьютеров. Биггиеро (Biggiero, 1999b) опреде­ лил три порога на пути между совершенными уверенностью и неуверенностью.

Первый порог — проблемы, которые требовали бы компьютерной мощности, пре­ вышающей любую мыслимую возможность. Второй порог возникает тогда, когда проблемы требуют бесконечных знаний или компьютерной мощности, потому что бесконечность человеку не под силу. Третье ограничение определяет задачи, кото­ рые являются логически неразрешимыми. Вплоть до этих трех ограничений можно говорить просто о «сложности», и только после них — о наблюдаемой непреодоли­ мой сложности (ННС). Это становится релейным признаком объекта (системы, выбора, и т. д.). Такое определение придает сложности такой эпистемологический смысл, который подразумевает что-то новое по сравнению с традиционными мето­ дами рассмотрения, объяснения и развития науки.

Термин «наблюдаемая» означает здесь то, что не существует объективной меры и понятия сложности, которая всегда является субъективным мнением наблюда­ теля (Casti, 1994;

Foerster, 1982;

Maturana, 1978;

Varela, 1979). Термин «непреодо­ лимая» отражает новое радикальное понятие сложности, которое мы хотим здесь заявить: невозможность избавиться от сложности или уменьшить ее по причине логических препятствий или физических характеристик жизненного цикла чело­ века. Используя трехпороговые критерии для выбора ННС, мы получим шесть источников, которые могут далее классифицироваться на количественные, кото­ рые относятся к синтаксическим аспектам информации, и качественные, которые относятся к семантическим аспектам. Различные виды сложности могут распо­ знаваться и классифицироваться (Biggiero, 1999b;

Casti, 1994).

3. Количественные и качественные источники наблюдаемой непреодолимой сложности Количественные источники ННС относятся к ситуациям, абстрагированным от исторических и случайных аспектов человеческих знаний и взаимоотношений.

378 Концептуальная поддержка ИТ/С Они полагаются только на формально определенные ситуации, такие как теорию чисел, топологию, динамику систем и математическую логику, пренебрегая каче­ ственными аспектами человеческих знаний и взаимоотношений. Поэтому, если наложить количественные аспекты информации на пространство, эти источники можно назвать «малоперспективными». В этом плане мы можем выделить три источника сложности: логический, вычислительный и хаотический.

Логическая сложность проявляется в любой аксиоматической (закрытой) систе­ ме (или языке), где должно быть по крайней мере одно неразрешимое утверждение, то есть такое, относительно которого невозможно констатировать его истинность или ложность. Короче говоря, если организация рассматривается как закрытая си­ стема, то из этого следует, что не все проблемы выбора для нее разрешимы. Так как этот подход имеет последствия в плане невозможности отделения порядка от хаотичности во временном ряде, ему можно найти множество оригинальных при­ менений в строго формализованных организаторских методах, вроде полученных из операционных исследований или японской техники управления.

Вычислительная сложность имеет отношение к тому, что в математике и тео­ рии информации называется непреодолимостью, когда все проблемы расценива­ ются как разрешимые только с помощью «фактически чрезмерной» мощности компьютера. Непреодолимость — это источник ННС, потому что она подразуме­ вает невозможность преодоления вычислительного порога. К этому направлению относятся как простые задачи в комплексной версии (класс Р), так и действитель­ но сложные проблемы (класс NP), которые очень часто встречаются в исследова­ нии операций и сетевом анализе, такие как «задача коммивояжера». Саймонов ские попытки {Simon, 1962) критиковать на шахматных примерах совершенную рациональность неоклассической экономики и примеры сложности фирмы, при­ веденные Биром (Beer, 1972) и Фестером (Foerster, 1984), относятся как раз к та­ ким задачам.

Согласно Биггиеро (Biggiero, 1999) и Касти (Casti, 1994) хаос и самоорганиза­ ция, а также связанные с ними феномен диссипативных* структур, автокаталитиче­ ские процессы, синергетика и далекая от равновесия динамика — по существу изо­ морфны по отношению друг к другу. Концепции и алгоритмы те же: фиксированные точки, характеристические числа, точки притяжения, равновесие и взаимообмен, а также точки раздвоения, граница хаоса и т. д. Хаос и самоорганизация причисляют­ ся к источникам ННС, поскольку их предсказуемость требовала бы бесконечной точ­ ности измерения и бесконечных знаний всех возможных вариаций. Так как органи­ зация и порядок могут считаться синонимами, теория менеджмента позже только увеличила интерес к этому источнику ННС (Parker & Stacey, 1994).

Качественные источники ННС касаются аспектов человеческих знаний, взаи­ моотношений и поведения, которые определяются всей историей и контекстом.

Согласно Вайнограду и Флоресу ( WzVzogra^/ & Flores, 1986), математические и фи­ зические науки могут трактовать информацию и решения чисто количественным способом, определяя строгий формальный язык и множество связанных им объек­ тов. Таким образом возможно избежать ошибок, двусмысленностей, а также мно *Диссипативные структуры — рассеянные структуры. — Примеч. перев.

Сложность и организация жественных и новых значений. Однако когда задача полностью вовлечена в чело­ веческие взаимоотношения и поведение, абсолютно избежать двусмысленностей, множественных и новых значений нельзя (Winogj-ad & Flores 1986). В общем, каче­ ственный аспект ННС предшествует количественному, поскольку если мы не вос­ принимаем информацию, мы не сможем ее подсчитать. Кроме того, сама природа информации основана на качественном разграничении, то есть без отличий нет информации.

Наблюдательная сложность подразумевает, что окружающая среда содержит всю информацию, которую наблюдатель может различать в ней. Сколько знаний «извлечено» из среды, зависит от способности наблюдателя воспринимать инфор­ мацию (Foerster, 1984). Не существует объективного запаса сведений, есть только непреодолимая субъективность восприятия действительности, которая выстрое­ на (изобретена и не обнародована) наблюдателем. Наблюдательная сложность считается источником ННС, потому что наблюдение не лимитировано, то есть окружающая среда может представлять бесконечное количество описаний. Кро­ ме того, рефлексивный характер наблюдения — то есть самонаблюдение — гаран­ тирует неограниченность создания знаний.

Семиотическая сложность касается способа, которым вербальные и невербаль­ ные языки создают, проводят и представляют смыслы в человеческих взаимоот­ ношениях. Расширяя изучение языка от синтаксического до семантического и прагматического аспектов, современная семиотика показала, что с одним и тем же текстом может быть связано бесконечное количество смыслов ( Winograd & Flores, 1986). Возможность кадрирования и осознания проблемы принятия решения по­ является из предварительно разделенных мнений и опытов группы людей. Даже в этом случае нельзя избежать очень сильной двусмысленности и неуверенности и предотвратить применение стандартной теории решений (Gioia, 1986;

March, 1988). Семиотическая сложность относится к источникам ННС, поскольку число интерпретаций признаков и событий неограниченно. Кроме того, рефлексивный характер семиотической деятельности гарантирует ее неограниченную природу.

Сложность отношений отражает взаимное влияние, которое два наблюдателя оказывают друг на друга в процессе общения. Взаимоотношения или наблюде­ ния — это взаимодействия, которые изменяют обоих наблюдателей (участников отношений), предотвращая возможность познания действительности самой по себе, ведь любой акт познания является актом связи, или по крайней мере наблю­ дения. Они развиваются вместе, доходя до стадии структурного сцепления (Maturana, 1978). Прагматика человеческих взаимоотношений {Watzlawicz et al, 1967), самовыполняющиеся пророчества (Weick 1969 & 1995) и эффекты Хотор на — явные примеры таких источников ННС.

4. Двойственная природа организаций Если организации построены по принципу сетей действия и взаимодействия (Biggiero, 1999а;

Czamiawska-Joerges, 1992;

Weick, 1995), действующих как допол­ нение к решениям и выполнение их, взгляд на организации как на системы приня­ тия решений сужается и искажается. Взаимодействие означает не только приня 380 Концептуальная поддержка ИТ/С 7пие решений, а решения подразумевают «семиотическое соглашение» ( Winograd & Flores, 1986) и коммуникации, не относящиеся к процессу решения задачи. Дей­ ствия зачастую выполняются — а не только предвосхищаются — решениями ( Weick, 1969,1995). Подходы к сложности, сфокусированные на хаосе и самоорга­ низации, главным образом связаны с представлением организаций как систем принятия решений (или автоматов). Однако почти исключительный акцент на таких формах сложности, которые показывают некоторые теоретики организации {Parker & Stacey 1994), вводит в заблуждение и выдвигает на первый план тонкое представление этого пространства в виде форм культурного «империализма» ес­ тествознания. Принятие решения и создание смысла соответствуют двум крите­ риям классификации источников сложности и организационных аспектов: орга­ низаций как клеточных автоматов и как создателей смысла.

Организации как автоматы Будет полезным дать автоматам определение, потому что они означают не просто математические или физические системы, но еще и структурированные системы решений. Так как организации иногда и в некоторых своих частях принимают структурированные решения, автоматы с конечным числом состояний могут очень эффективно использоваться в области представления и анализа организа­ ций в количественной (формальной) перспективе, которая была предложена Сай­ моном {Simon, 1962), Биром {Beer, 1972) и Фестером {Foerster, 1984). Организа­ ции, так же как и окружающая их среда, — это стопроцентные черные ящики, и, следовательно, они являются сложными в плане ННС.

На самом деле основная проблема автоматов с конечным числом состояний — это так называемая «проблема идентификации», которая касается объяснения и предсказания поведения системы и доступа, ограниченного только на входах и выходах. Конечно, для нетривиальных машин проблема идентификации будет более сложной, чем для стандартных механизмов, поскольку последним недоста­ ет памяти (внутренних состояний). Решение в тривиальной машине требует ш" экспериментов, где mwn равны соответственно количеству (размерности) входов и выходов. Фирма с 300 входами и 300 выходами значительно превышает порог 10^^^, который обычно рассматривается как вычислительный порог {Beer, 1972).

Для нетривиальных механизмов {Foerster, 1984) алгоритм принимает вид mknk, где k — количество внутренних состояний. Можно показать, что очень простая система, которая имеет только четыре входа, два выхода и два внутренних состоя­ ния, требует (представляет) 10^^ экспериментов (решений);

каждая переменная, имеющая два значения, соответствует одному из двух релейных состояний.

Следующий вопрос состоит в том, что даже простейший ремесленник выходит за пределы любой возможно полной идентификации и предсказуемости, если, ко­ нечно, предположить, что он производит больше двух видов товаров, вкладывает больше четырех видов ресурсов (таких, как энергия и основные фонды) и «чув­ ствует» в себе по крайней мере два «внутренних состояния» (то есть высокий или низкий уровень побуждения). Для фирм — представителей среднего бизнеса во­ обще никакой способ решения задачи идентификации невозможен. Саймон {Simon, 1962) предлагает обойти эту проблему путем декомпозиции системы на Сложность и организация подсистемы. Уровень сложности будет снижен, но так как каждая подсистема, скорее всего, будет больше нашего ремесленника, сложность в ее подлинном и строгом значении ННС будет непреодолима. Кроме того, почти разложимость яв­ ляется спорным понятием в хаотических системах, так как нелинейные системы имеют свойство приходить к состоянию неразложимости, и поэтому, если мы счи­ таем организации нелинейными системами, какими они и являются в действи­ тельности, мы не должны следовать предложению Саймона.

С другой стороны, можно считать, что организации — это сочетание взаимо­ связанных подсистем, которые сами являются нетривиальными механизмами, а также и эффективными потенциальными конкурентами, покупателями, постав­ щиками и даже сущностью себя (экосистема). При таком подходе ННС оказыва­ ется не только внутри черного ящика, но также и вне его во множестве естествен­ ных и рыночных вложений, а также и в ограничении переменных (покупателей и конкурентов), которые влияют на установление количества и вида внутренних состояний и выходов. И потому входы, внутренние состояния и выходы настоль­ ко сомнительны.

Так как Джил {Gill, 1962) показывает, что нетривиальный механизм нельзя идентифицировать, если заранее не известен полный перечень вложений или мак­ симальное число состояний механизма;

то есть нетривиальный механизм неиден­ тифицируем вне зависимости от мощности компьютера, если неизвестно все мно­ жество входов или количество внутренних состояний. Это логическая невозмож­ ность. Такой случай мы называем абсолютным, а в остальных случаях механизм можно назвать относительным черным ящиком. Делая вывод, отметим, что в ко­ личественном отношении организации можно назвать автоматами с конечным числом состояний, в основном относящимися к типу абсолютного черного ящика, и потому зависимыми от сильной неопределенности в виде логической и вычис­ лительной сложности соответственно.

Организации как создатели смысла Если окружающая среда проявляет свое «присутствие» через потенциально бес­ конечное разнообразие признаков и фактов, наблюдательные процессы людей становятся весьма важными в управлении сложностью взаимодействий человек человек и человек-природа в поведении организаций. Так как релевантное окру­ жение организаций состоит из других организаций, большинство признаков и фактов являются речевыми актами, опосредованными вербальными и невербаль­ ными языками. Поэтому семиотика, а недавно также и риторика (Alvesson, 1993;

Francis, 1994;

Hoepfl, 1995), заняли важное положение в качестве дисциплин и ме­ тодологий науки организации, и поэтому семиотическая сложность также вклю­ чена в поведение организации. Наконец, организации (системы наблюдений) при взаимодействии влияют друг на друга либо посредством чистого наблюдения, скоординированного действия или вербальной связи, либо посредством явных или неявных ожиданий (самовыполнения пророчеств). Они вместе неразрывно развиваются, помещая сложность отношений в центр поведения организаций.

Уточняя определение Чарнявки-Джорджеса {Czaniazoka-Joerges, 1992), мы мо­ жем рассматривать организации как сеть рекурсивной коммуникации и действия.

382 Концептуальная поддержка ИТ/С которая производит смысл и управляется смыслом. Наблюдательная сложность проявляется в постановке, семиотическая сложность — в рассуждении о правдопо­ добности и любом основном непроизвольном шаблоне интерпретации, а сложность отношений — во взаимных ожиданиях. Постановка означает длящийся процесс рас­ познавания и разбиения действительности, который зависит от частного и коллек­ тивного, ретроспективного и контингентного (социального и институционального) опыта (Weick, 1995). Непроизвольные шаблоны интерпретации и правдоподобно­ сти относятся к процессу осознания (расшифровки) действительности, который главным образом заключается в обсуждении и деятельности, но также и в риторике и эмоциональных связях (Gioia, 1986). Сложность отношений вызывается ожида­ ниями, т. е. главными двигателями взаимодействия и взаимопереплетенного влия­ ния, как, например, в случае самовыполнения пророчеств.

5. Основные следствия для практики управления Общим результатом действия источников ННС можно назвать то, что организации не следует считать простыми механизмами, которые поддаются исчерпывающему проектированию, управлению и прогнозированию. Даже наиболее очевидные про­ стые решения при ближайшем рассмотрении становятся довольно сложными. Ни один из старых, новых или реинжиниринговых подходов не может упростить орга­ низацию до полностью управляемого состояния. Другой общий результат — это то, что нет такого алгоритма, который обеспечил бы управление или планирование выработки организационного решения. Эвристика, т. е. вероятностное рассужде­ ние, является формой рациональности, которая лучше всего соответствует требо­ ваниям для принятия решения в организации, заменяя алгоритмы оптимизации.

Основные следствия для практики управления могут быть разделены на две ча­ сти: организационный проект и менеджмент человеческих ресурсов. Относитель­ но первого можно расписать следующие выводы:

1. Любой стратегический план может быть выполнен с помощью множества организационных проектов в зависимости от типа и истории менеджмента и персонала.

2. Каждый организационный проект внутренне неполон и может быть закон­ чен только в действии, с привлечением людей, которые попытаются найти локальные и вероятностные решения, возможно, копируемые в качестве практики принятия решений, если при репликации положительные резуль­ таты подтверждаются.

3. Для уменьшения организационной сложности организации должны быть сконцентрированы и разработаны для небольшого количества дел или ви­ дов продукцрш.

4. Чем сложнее задачи или дела, тем более децентрализованным и приближен­ ным к исполнителю должно быть принятие решений.

При надлежащем управлении человеческими ресурсами за недостатки или провалы проекта должны отвечать конкретные люди. Для достижения завершен­ ности проекта организации и выполнения организационных требований персо Сложность и организация нал распределяется так, чтобы увеличить стратегический вес каждого человека.


Кроме того, люди осознают предписанное им окружение и генерируют смыслы, которые напрямую инициируют все качественные источники ННС. Поэтому эф­ фективность организационного поведения прямо зависит от мотивации, согласия и договоренностей между рабочими и менеджерами, а также с заинтересованны­ ми сторонами. Организации должны быть сосредоточены на людях и больше при­ влекать рабочих к участию, тогда их новые, более значительные, роли потребуют более значительной компетенции, которая и составит человеческий капитал. В то же время требуемая компетентность подразумевает формирование рабочих-спе­ циалистов и эффективной ИТ/С для быстрого обмена большими объемами слож­ ной информации.

Все эти результаты сводятся к усилению процессов самоорганизации внутри предприятий и между ними, а точнее, к уменьшению иерархического характера уп­ равления и построению межорганизационных отношений. И то и другое можно рас­ сматривать как развитие форм организаций, подобных сетям, которое дает два поло­ жительных результата: творческий потенциал и демократию. Самоорганизация процессов увеличивает творческий потенциал фирмы, умножая связи между различ­ ными источниками рациональности и создателями смысла. Более широкое участие в принятии решений означает более высокую планку демократии в организациях и укрепляет процессы самоорганизации в положительном цикле обратной связи.

6. Заключение Различать строгое значение «сложности», которая не является «трудностью», а связана с пределами объяснения и знания, возможно и полезно. Ее можно на­ звать наблюдаемой непреодолимой сложностью (ННС), положив в ее основу две характеристики: не принадлежа действительности, а противопоставляясь ей, ННС возникает при отношениях между реальностью и ее наблюдателем-конст­ руктором, кроме того, ННС неизбежна и непреодолима для людей, ограничен­ ных сферой своего опыта. Это эпистемологическое и онтологическое определе­ ние сложности, единственное определение, которое может придать новый, специфический смысл традиционному понятию и растущему значению междис­ циплинарного исследования проблемы сложности. Нелинейность представляет собой лишь один из множества источников ННС, определяемых через тройной критерий логической непредсказуемости (неразрешимости), который также оп­ ределяется как непредсказуемость вследствие бесконечной или чрезвычайной компьютерной мощности. Шесть основных источников можно объединить в два множества — количественные и качественные источники. Первый из двух свя­ зан с математическим и физическим определением, измерением и обработкой информации и коммуникаций, включая логическую, хаотическую (нелинейную или самоорганизационную) и вычислительную ННС. Второй приходит из более широкого и немного отличающегося определения информации и коммуника­ ции: это наблюдательная, семиотическая ННС и ННС отношений. Они более широки, так как включают неструктурированные, неформальные и непроиз­ вольные способы общения, и немного другие, так как основаны на точке зрения, 384 Концептуальная поддержка ИТ/С которая помещает человеческую субъективность и способность взаимодействия в центр форм коммуникаций.

Значение количественных источников ННС хорошо раскрывается через кон­ цепцию автомата, то есть математического инструмента для работы с формаль­ ными системами. Автомат наиболее строго представляет структурр1рованный ха­ рактер принятия решений в организациях, т. е. ту часть функционирования орга­ низаций, которая состоит из структурированных или формальных решений. Его пределы устанавливаются совершенной рациональностью, что и привело Саймо­ на к понятию ограниченной рациональности. Так как последняя также влечет за собой структурированные решения и так как большинство организационных действий приходятся на определение и формализацию плохо структурирован­ ных решений и на создание смысла окружающей среды, то основное свойство организации — это то, что она является не автоматом, а скорее создателем смыс­ ла. Действительно, большинство организационных действий происходит не вследствие структурированных решений, или решений вообще, а скорее вслед­ ствие различных коммуникаций, включая эмоциональные и риторические. Осоз­ нанные и неосознанные познавательные процессы, семиотические проблемы, языки и культурные символы врываются на организационную сцену в процессе создания смысла. Такой двойственный взгляд на организации открывает дорогу по крайней мере к трем программам исследования. Первая касается осознания процессов создания смысла, особенно в историческом и культурном контекстах.

Вторая оценивает объяснение взаимодействий формальных и естественных сис­ тем связи внутри организаций;

а третья относится к изучению новых методов управления, поскольку наличие ННС отнюдь не отрицает возможность создания чего-то рационального.

Самые срочные и эффективные вмешательства касаются изменений в культуре управления, а также избавления от чрезмерно упрощенных взглядов на организа­ ции. Кроме того, персонал должен стать стратегическим ресурсом организации, по­ тому что он должен справиться со всеми источниками ННС, играя двойственную роль, генерируя и одновременно уменьшая сложность. Уменьшение размеров, де­ бюрократизация, рост процессов обратной связи и гибкость проекта ~ лишь неко­ торые из наиболее важных инструментов в руках менеджеров при столкновении с источниками ННС. Наконец, процессы самоорганизации должны усиливаться, со­ кращая иерархичность координации и расширяя область участия работников. Ори­ ентация практики управления на сетевую модель подразумевает расширенное ис­ пользование систем коммуникаций и, следовательно, ИТ/С.

Lucio Biggiero Luiss University, Rome Литература Alvesson, M. (1993) "Organizations as rhetoric: knowledge-intensive firms and the struggle with ambiguity", Journal of Management Studies 30: 997-1017.

Ash by, R. W. (1956)An Introduction to Cybernetics, London: Chapman.

Сложность и организация Beer, S. (1972) Brain of the Firm, London: Penguin.

Biggiero, L. (1999a) "Markets, hierarchies, networks, districts: a cybernetic approach", Human Systems Management forthcoming.

Biggiero, L. (1999b) "Sources of complexity in human systems". Nonlinear Dynamics in Psychology and the Life Sciences forthcoming.

Casti,J.L. (1994) Complexification, New York: HarperCollins.

Czarniawska-Joerges, B. (1992) Exploring Complex Organizations: A Cultural Perspective, London: Sage.

Foerster, von H. (1982) Observing Systems, Seaside, CA: Intersystems Publications.

Foerster, von H. (1984) "Principles ofself-organization in a socio-managerial context", in H. Ulrich and G.J.B. Probst (eds), Self-Organization and Management of Social Systems, Berlin: Springer.

Francis, J.R. (1994) "Auditing, hermeneutics, and subjectivity", Accounting, Organizations and Society 19: 235-69.

Gill, A. (1962) Introduction to the Theory of Finite-State Machines, New York:

McGraw-Hill.

Gioia, D.A. (1986) "Symbols, scripts, and sensemaking: creating meaning in the organizational experience', in H.P. Sims and D.A. Gioia (eds) The Thinking Organization, San Francisco: Jossey-Bass.

Hoepfl, H. (1995) "Organizational rhetoric and the threat of ambivalence", Studies in Cultures, Organizations and Societies I: 175-87.

March, J.G. (1988) Decisions and Organizations, Oxford: Basil Blackwell.

Maturana, H.R. (1978) "Biology of language: the epistemology of reality", in G.A.

Miller and E. Lenneberg (eds). Psychology and Biology of Language and Thought, New York: Academic Press, pp. 27-63.

Parker, D. and Stacey, R.D. (1994) Chaos, Management and Economics: The Implications of Nonlinear Thinking, London: Institute of Economic Affairs.

Simon, H.A. (1962) "The architecture of complexity", in H.A. Simon (ed) (1969) The Sciences of the Artificial, Cambridge, MA: MIT Press.

Varela, F.J. (1979) Principles of Biological Autonomy, New York: North Holland.

Watzlawick, P., Beavin J.H. and Jackson, D.D. (1967) Pragmatic of Human Communication. A Study of Interactional Patterns, Pathologies, and Paradoxes, New York: Norton.

Weick, K.E. (1969) The Social Psychology of Organizing, Reading, MA: Addison Wesley.

Weick, K.E. (1995) Sensemaking in Organizations, Beverly Hills, CA: Sage.

Winograd, T. and Flores, F. (1986) Understanding Computers and Cognition. A New Foundation for Design, Norwood, NJ: Ablex Pub.

Метод оценки затрат и экономических выгод Ибихард Стикел 1. Введение 2. Оценка проектов развития ИТ/С 3. Заключение Обзор Эффективное использование информационной технологии требует оценки свя­ занных с этим затрат и результатов, а значит, для этого нужна соответствующая методика. К сожалению, оценить деятельность ИТ/С с точки зрения расходов и доходов очень сложно на всех этапах, от затрат на проектирование до оценки по­ лученных результатов. Особенно это касается так называемых стратегических информационных систем, цель которых — помогать в достижении преимуществ перед конкурентами. Такие системы требуют значительных инвестиций, но неуве­ ренность в их эффективности или рентабельности при этом остается очень высо­ кой.

Другой тревожный факт — так называемый парадокс производительности ин­ формационной технологии. Эмпирические изучения не показывают никакой суще­ ственной связи между уровнем расходов на ИТ/С и конечной выгодой, например, производительностью или доходностью. Этот парадокс объясняют по-разному.

Подводя итог, можно сказать, что крайне необходимы методы, которые помогали бы лицам, принимающим решения, оценить достоинства ИТ/С.


1. Введение Оценка затрат и результатов работы информационных систем — ключевой вопрос использования всего потенциала существующей информационной технологии (ИТ). Развитие информационных систем (ИС) является инвестиционным проек­ том. Значит, казалось бы, методы оценки инвестиций капитала в НИОКР должны подойти и для оценки вложений в ИТ/С. Однако такие методы требуют детализа­ ции потоков платежей, а кроме того, результаты проектов развития всегда очень трудно оценить в денежном выражении. В этом и есть одна из ключевых проблем анализа издержек и результатов для информационных систем.

Проекты развития программного обеспечения вследствие своей специфиче­ ской структуры (стадии развития с четко определенными проектными этапами — планирование, анализ, проектирование, выполнение) предполагают гибкость при­ нятия решений. С помощью пилотных проектов можно оценить экономическую Метод оценки затрат и экономических выгод целесообразность, после чего принимать решение о крупномасштабном развитии.

Кроме того, можно отсрочить инвестиции, увеличить или уменьшить мощности.

Выбор того или иного альтернативного варианта очень трудно оценить, хотя он может иметь существенное влияние на движение денежной наличности.

Большинство сегодняшних информационных систем было разработано, чтобы повысить конкурентоспособность компании. Такие системы обычно называются стратегическими информационными системами. При анализе затрат и результа­ тов для таких систем следует принимать во внимание реакцию конкурентов.

В этом случае ключевой вопрос — насколько устойчивыми будут возможные до­ стигнутые конкурентные преимущества (KettingeretaL, 1994).

Большинство эмпирических исследований не показывает существенной поло­ жительной корреляции между производительностью или доходностью фирмы и расходами на ИТ. Это явление называется парадоксом производительности ин­ формационной технологии. В литературе можно встретить множество различных попыток найти причины этого парадокса, но поскольку выгода от использования ИТ/С неочевидна, здраво рассуждать становится еще труднее.

В общем, главные проблемы заключаются в детализации потоков платежей, оценке альтернативных вариантов и прогнозировании реакции потенциальных конкурентов в случае развития стратегических ИТ/С. Кроме того, обнаружены противоречивые факты, касающиеся влияния ИТ/С на доходность и производи­ тельность работы фирм.

2* Оценка проектов развития ИТ/С Проектные издержки Для определения проектных издержек чаще всего используется метод функцио­ нальной точки (Albrecht & Gaffney, 1983). Обычно проект анализируют исходя из требований пользователя, таких как входы, выходы, доступ к базе данных и спра­ вочные данные из других систем. Все эти требования классифицируются на три категории — «легкие», «средние» и «трудные». Каждая комбинация получает ин­ дивидуальный вес. Тогда средневзвешенное число называют нескорректирован­ ным расчетом функции, формирующимся на основе этих данных.

На втором этапе анализируются специфичные для данного проекта факторы, такие как взаимодействия с другими системами, распределенность обработки дан­ ных, сложность программной логики, нормы транзакций и требуемая степень на­ целенности на переиспользование разрабатываемого кода в других приложениях, а также сложность пользовательского интерфейса. Результатом этого процесса становится корректирующий фактор. Вычисление согласованной оценки числа функциональных точек производится на основании полученных данных путем умноженрш нескорректированного расчета функции на корректирующий фактор.

Чтобы установить прямую связь между числом функциональных точек и необ­ ходимым временем (в месяцах) до окончания проекта, используют статистиче­ скую регрессию. Изначала такая регрессия рассчитывается и представляется на основе статистике, собранной по предыдущим завершенным проектам фирмы.

388 Концептуальная поддержка ИТ/С Заметим, однако, что параметры регрессии сильно зависят от конкретной фирмы.

Таким образом, ни в коем случае нельзя просто полагаться на параметры регрес­ сии, рассчитанные другими компаниями, или даже использовать приведенную здесь регрессию. Для использования оценок уже завершенных разработок необ­ ходима развитая детальная база данных проектов фирмы, тогда на ее основе мож­ но сделать анализ регрессии.

Частично метод функциональных точек все еще требует применения субъек­ тивных суждений. Однако вследствие его детальной структуры последствиями субъективных суждений можно управлять. Такая возможность является одной из причин, по которым метод функциональной точки широко применяется в про­ мышленности. Фактически стандарт lEEE^ метрики производительности реко­ мендует оценивать проектные затраты с помощью метода функциональных точек.

Другие методы оценки проектных затрат гораздо больше основаны на субъек­ тивном опыте и субъективных суждениях, и лучше ни один из них не использо­ вать. Для них погрешность оценки, превышающая 200%, не является чем-то не­ обыкновенным.

Подведем итоги. Метод функциональных точек вполне подходит для получе­ ния грубой оценки проектных затрат. Он требует развития базы данных закончен­ ных проектов и вычисления параметров регрессии, своих для каждой фирмы.

Экономические выгоды Экономические выгоды от работы информационной системы грубо можно клас­ сифицировать так:

• сокращение затрат;

• качественные результаты;

• стратегические результаты.

Стратегические мы обсудим немного позже.

Экономическая выгода, приносимая первыми осуществленными проектами, основывалась главным образом на сокращениях издержек. Автоматизируя работу или увеличивая выпуск без изменения численности персонала, можно было зна­ чительно снизить затраты. В этих случаях вычислить результаты было довольно просто.

Сегодня на первый план переместились проблемы качества. Экономический эф­ фект от использования современных информационных систем — это уменьшение числа ошибок, лучшие результаты работы, дополнительные выгоды для клиентов, изменения в профилях работы и т. д. Конечно, стало гораздо сложнее оценить эти результаты в денежном выражении. В литературе часто встречаются разнообразные методы оценки отдельных эффектов, например сдвигов в сторону более ценных про­ филей работы (путем устранения тех этапов работы, которые не добавляют ценнос­ ти). Общего метода, который объединил бы все эти эффекты, пока нет.

Чтобы проиллюстрировать, как работают эти методы, проана.яизируем более детально случай изменений профиля работы. Чаще всего в таких случаях приме ' IEEE — Institute of Electrical and Electronics Engineers — Институт инженеров по элект­ ротехнике и электронике, профессиональное объединение, выпускающее свои стандарты.

Метод оценки затрат и экономических выгод няется гедоническая модель заработной платы (Sassone & Schzoartz, 1986). Пред­ положим, что всех служащих можно разделить на три группы: штат секретарей, клерки и менеджеры. Каждая группа имеет определенные обязанности и харак­ терный профиль работы. Давайте определим этот профиль матрицей профилей:

Г0,5 0,3 0, Т = \ О 0,7 0, О О 0, Элементы первого ряда описывают профили менеджеров, элементы второго ряда — профили клерков, а элементы третьего ряда — профиль секретариата.

Обратите внимание, что менеджер тратит только 50% своего рабочего времени на свои менеджерские обязанности. Тридцать процентов посвящает работе, обычно выполняемой клерками, и 10% — той работе, которая обычно делается секретарями. Кроме того, 10% его рабочего времени полностью непроизводи­ тельны (элементы каждой строки в сумме не составляют 100%, что показывает наличие непроизводительной работы, такой как ожидание копирования или по­ иск документов).

После введения средств офисной автоматизации профили работы обычно ме­ няются. Предположим, что новый профиль работы таков:

Г0,7 0,1 0,1^ 0,9 0, О Т,= О 1, О Очевиден более высокий уровень результатов нового профиля, так как более высокооплачиваемые служащие выполняют более высоко оцениваемые задачи.

Гедоническая модель заработной платы позволяет нам найти результаты таких изменений профиля. Основное предположение для таких задач заключается в том, что мы считаем, что действия, выполняемые служащими, по крайней мере столь же ценны для компании в денежном выражении, как и выплачиваемый за­ работок. Основываясь на этом предположении, можно определить ценность каж­ дой деятельности.

Предположим, что жалованье такое:

аооооо^ w = \ Тогда работа секретаря стоит 44 444 денежные единицы (40 000 разделить на 0,9). На основании этого результата можно вычислить ценность действий клерка.

Конкретнее, должно соблюдаться следующее уравнение: 0,7с + 0,2x44 444 = = 60 000. Отсюда получаем результат: с = 79 365. Повторив этот процесс для менед­ жеров, получим: 0,5т + 0,3 х 79 365 + 0,1 х 44 444=100 000, откуда т = 143 492. Те­ перь можно использовать эти значения для вычисления ценности соответствующих служащих после автоматизации офиса. Для менеджеров, например, мы получим 390 Концептуальная поддержка ИТ/С новое значение v^ - 0,7 х 143 492 + 0,1 х 79 365 + 0,1 х 44 444 = 112 825. Подоб­ ные вычисления дадут результаты и для клерков, и для секретарей, а именно v^ = 64 444 и v^ = АА AAA. Далее вычитаем первоначальные стоимости. Теперь можно умножить результаты на количество служащих в каждой группе. Итог будет нижним пределом результатов изменений в профилях работы путем вве­ дения подходящей технологии автоматизации офиса. Предположим, например, что у нас три менеджера, шесть клерков и четыре секретаря. Тогда самый низкий уровень выгоды от внедрения системы равен 3x12 825 + 6 х 4444 + 4 х 4444 = = 82 915.

Гедоническая модель заработной платы может применяться не только в кон­ тексте систем автоматизации офиса, но и в контексте управления потоками работ.

Всегда, когда возможны изменения в профилях работы, гедоническая модель за­ работной платы позволяет найти минимальный уровень потенциальных эконо­ мических выгод. Обратим внимание, что эти выгоды могут периодически реали зовываться в ходе функционирования системы.

Дисконтированные денежные потоки и эластичность После определения всех необходимых вложений необходимо решить, заслуживает ли внимания предложенный проект. Для этого используется метод дисконтирова­ ния денежных потоков. Пусть Z^, Z^,..., Z^ — денежные потоки проекта в течение продолжительности жизни системы. Тогда дисконтированный денежный поток рассчитывается так:

Предположим, что ставка дисконтирования i некоторым образом отражает риски проекта. На практике очень сложно определить реальную величину ставки г. Обычно для этого необходимо знать, какая минимальная отдача требу­ ется от проектов. Эта минимальная отдача используется в качестве параметра дисконтирования.

Однако в этой формуле пока никак не учитывается эластичность. Обычно предсказать объем отдачи от проекта можно лишь с некоторой долей вероятнос­ ти. С другой стороны, лица, принимающие решения (ЛПР), могут осуществлять или отсрочивать инвестиции на основании собственных субьективных вероят­ ностей и индивидуальных функций риска. Возможность такого выбора увели­ чивает стоимость проекта. В качестве примера рассмотрим типичный экспери­ ментальный проект. Предположим, что проект предполагает осуществление первоначальных инвестиций в 1000 денежных единиц. В конце первого периода можно будет решить, целесообразно ли выполнять проект в большем масштабе.

Допустим, для этого потребуется дополнительное вложение 5000 денежных единиц. Отдача составит 5000 при неблагоприятном стечении обстоятельств или 7000 при благоприятном в третьем периоде (для простоты мы добавляем всего один период). В настоящее время оба состояния дел имеют равную вероят­ ность возникновения. Фактическое состояние станет известно перед вторым вливанием инвестиций.

Метод оценки затрат и экономических выгод Метод дисконтирования денежных потоков просто определил бы поток плате­ жей. Получаем 2=(-1000 -5000 6000).

Заметим, что ожидаемая стоимость поступающих денежных потоков получа­ ется (4000 + 8000)/2 = 6000. Используя ставку i = 5%, получим дисконтирован­ ный денежный поток К = -320. Так как это значение отрицательно, проект не за­ служивает внимания.

Правда, в связи с этим проектом можно заметить некоторую гибкость, обус­ ловленную субъективными вероятностями ЛПР. Люди, которые принимают ра­ циональные решения, аннулрфовали бы проект лишь в том случае, если плохое состояние дел уже очевидно. Тогда была бы потеряна лишь первоначально вло­ женная 1000, которая соответствует дисконтированному денежному потоку -1000.

Если же возникает благоприятная ситуация, то дисконтированный денежный поток составит К = 1494. Объединяя результаты, при учете данной гибкости К составит ^:=-1000 0,5 +1494 0,5 =247.

Теперь проект стоит выполнять.

Разницу в 567 единиц между дисконтированными денежными потоками мож­ но считать значением эластичности. Для лиц, принимающих решение, это весьма важный показатель, который позволяет понять значение эластичности и попы­ таться максимально использовать ее в проектах.

Приведенный пример был очень простым. Как уже указывалось, существует большое количество возможных вариаций выбора, например выбора между вложе­ нием и отсрочкой инвестиций, между увеличением или уменьшением мощности, возможности временно отказаться от проекта. Такие варианты выбора называются реальными выборами в отличие от финансовых выборов, которые относятся к обла­ сти производства на предприятии. Значения всех этих вариантов можно вычислить с помощью современных методик теории оценки выбора (Trigeorgis, 1997).

Обобщая вышесказанное, можно сказать, что эластичность может быть вклю­ чена в анализ затрат и результатов с помощью теории оценки реального выбора.

Реальные выборы обычно увеличивают стоимость проекта.

Стратегические результаты Для достижения конкурентных преимуществ информационные технологии мо­ гут использоваться по-разному {demons, 1991). Как правило, оценить и опреде­ лить стратегические результаты весьма сложно.

В литературе был приведен один используемый алгоритм {Liang & Tang 1992). Предложенный процесс состоит из трех стадий. На первой делается по­ пытка оправдать инвестиции, если их результатом является сокращение затрат.

Если первая стадия не в состоянии полностью доказать необходимость разви­ тия, предпринимается попытка оценки качественных результатов. Если же и те­ перь невозможно полностью оправдать инвестиции, проводится третья стадия анализа стоимости риска.

392 Концептуальная поддержка ИТ/С Теперь смотрим на стратегические результаты. Как уже упоминалось, очень важным является анализ реакции конкурентов. Обычно все конкуренты группи­ руются вместе, и если есть доминирующая фирма или конкурент, то все действия планируются с учетом возможной реакции этой доминирующей фирмы. Так как и фирма, и ее конкурент имеют две альтернативные возможности выбора между вложением или воздержанием от инвестиции, необходимо рассмотреть четыре сценария развития событий. Каждый сценарий тщательно анализируют, а резуль­ тат оценивают исходя из того, что оба конкурента ведут себя рационально. Нако­ нец, указывают вероятности каждого сценария и вычисляют ожидаемые стоимос­ ти каждого возможного действия.

Конечно, вероятности — это довольно субъективные оценки, которые являются самой серьезной слабостью приведенного метода. В настоящее время продолжают­ ся исследования в области применения микроэкономических методов при оценке результатов использования информационных систем (Pindyck & Rubinfeld 1992).

Принятие решений в условиях многокритериальности Если известны детализированные потоки платежей, затраты и выгоды можно ско­ ординировать с помощью методик составления сметы проекта. Если такая коор­ динация невозможна или не подходит по каким-либо причинам, современная тео­ рия принятия решений предлагает подходы к принятию решений в условиях многокритериальности. Попытаемся набросать самый простой метод. Изложение более сложных методов можно найти в литературе (Korhonen et al, 1992).

Наиболее важные критерии должны быть идентифицированы и оценены по сте­ пени важности. Как правило, им в соответствие назначаются числа (веса). Соответ­ ственно чем важнее какой-либо критерий, тем выше вес, соответствующий ему.

Затем каждый из рассматриваемых проектов оценивается относительно каж­ дого критерия. Обычно оценка производится по заранее определенной шкале.

После этого оценки умножаются на соответствующие веса рассматриваемых кри­ териев. И наконец, полученные числа складываются.

Если у нас есть несколько возможных вариантов инвестиций, то выбирается проект с максимальной суммой. В противном случае определяется какая-то мини­ мально необходимая сумма. Если проект имеет оценку выше этой минимальной суммы, он принимается во внимание. Обратите особое внимание, что кратко опи­ санный здесь подход строго субъективен и зависит от индивидуальных мнений и чувств лиц, принимающих решение.

Парадокс производительности информационной технологии Большинство эмпирических изучений не показывают положительной корреля­ ции между расходами на И Т / С и производительностью или рентабельностью фирмы. Это называется парадоксом производительности информационной тех­ нологии (Brynjolfsson, 1993). Конечно, этот парадокс не способствует однознач­ ной оценке проектов. С другой стороны, менеджеры И Т / С ожидают от эмпири­ ческих исследований поддержки их инвестиционных решений.

В разных литературных источниках предлагаются различные объяснения по­ явления этого парадокса. Среди возможных причин перечисляются следующие.

Метод оценки затрат и экономических выгод • Ошибки измерения. Рост производительности, так же как и рост рентабель­ ности, сложно оценить. Вследствие ошибок измерения результаты исследо­ ваний могут оказаться неверными.

• Временные лаги. Существуют разрывы между инвестициями в ИТ/С и по­ лучением возможных результатов. Период времени между вложением и ис­ следованием, касающимся его, может быть недостаточным.

• Эффект перераспределения. Многие исследования проводятся лишь для определенной отрасли промышленности в целом и, следовательно, основа­ ны на совокупных отраслевых данных. Возможно, фирмы, тратящие на ИТ/С больше среднего, увеличивают производительность или рентабельность, в то время как компании, которые вкладывают меньше среднего, имеют сни­ жение рентабельности или производительности. При объединении этих данных не будет видно никаких изменений в цифрах, общих для этой отрас­ ли промышленности.

• Стратегическая неизбежность. Если одна фирма начинает инвестицион­ ную деятельность, другим компаниям для сохранения положения на рын­ ке приходится гнаться за ней. По окончании такого процесса вновь дости­ гается первоначальный статус-кво, и в общем не будет заметно каких-либо изменений. Эта аргументация, однако, весьма сомнительна, так как ини­ циатор может не получить результатов, достаточных для оправдания ин­ вестиций.

• Несостоятельность менедлмента. Это объяснение имеет в виду недостаток эффективных методов определения затрат и результатов использования ИТ/С. Следовательно, не существует твердой основы для принятия решений.

• Соображения риска (Stickel, 1995). Ответственные за предотвращение рис­ ка люди, принимая решения, ставят во главу угла не рентабельность, а риск.

При рассмотрении фактора риска вполне возможно, что функция принятия решений улучшается, однако прибыль при этом уменьшается.

3. Заключение Анализ затрат и экономических выгод все еще является перспективной задачей.



Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 36 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.