Из английской вики "The Cynefin framework is a conceptual framework used to aid decision-making. Created in 1999 by Dave Snowden when he worked for IBM Global Services, it has been described as a "sense-making device"".

Цель методики Сноудена – помочь руководителям выработать управленческую тактику в ситуациях, когда привычные способы решения проблем не работают.



Почему «Кеневин»

Cynefin с английского языка переводится как «среда обитания» или «место». Термин используется для объяснения эволюционной природы любых сложных систем. На основе модели «Кеневин» создаются тактики поведения в определенной, чаще всего проблемной среде, будь то производство, работа проектной команды, деятельность отдела взаимодействия с поставщиками или даже компании в целом.

Возьмем работу гипотетической организации, производящей стулья из титанового сплава. На разных этапах своего существования (например, в условиях монополии, олигополии, высококонкурентной среды) организация будет находиться в разных состояниях: от сложной упорядоченности до хаоса.

Общую логику перетекания из одного состояния в другое определить сложно – для разных систем свои закономерности. Важно то, что методы управления работают только тогда, когда система находится в подходящем для них состоянии.

Построение «фреймворка» по «Кеневину»
Что же представляет собой модель построения систем? Схематично ее можно изобразить в виде расположенных по периметру окружностей, символизирующих системы:

  • упорядоченные – простые и сложные;
  • неупорядоченные, или комплексные;
  • хаотичные.

В центре схемы – зона неопределенности, которую нужно как можно быстрее покинуть.

Упорядоченные простые системы

Они понятны, для их решения у команды есть опыт. Уже на старте понятно, что получится в результате, за какие деньги и в какие сроки.
Формула принятия решений: Определяем – Классифицируем – Реагируем.
Пример: производство стульев – задача ясна и понятна.
Метод: Каскадная методология управления проектами и другие наилучшие практики.

Упорядоченные сложные системы

В этом случае заранее не понятно, как решать проблему. Задача не уникальна, однако опыта работы в этом направлении у команды нет.

Формула принятия решения: Определяем – Анализируем – Реагируем.

Пример: производство стульев в условиях невесомости – технология изготовления понятна, но влияние факторов среды не очевидно.

Методы: подходы PMI , Prince2 и PMBoK .

Неупорядоченные сложные системы

Если проецировать систему на задачу, то речь идет о непонятной задаче, но при этом команда с подобной проблемой уже сталкивалась и имеет опыт ее решения.
Формула принятия решения: Измеряем – Определяем – Реагируем.
Пример: эксперимент, моделирующий на Земле ремонт космической станции в состоянии невесомости.
Метод: Agile , в частности Scrum .

Хаотичные системы

Здесь хорошо работает экспериментальный подход. Хаотичные – абсолютно новые задачи, которые никто и никогда не решал раньше. Попытка разобраться с такой системой – путь к инновациям. Любой способ решения (стабилизации системы) будет новым. Порой нужно действовать вразрез с традиционными методами менеджмента.
Формула принятия решения: Действуем – Определяем – Реагируем.
Пример: любой стартап.
Метод: новый.

Неопределенность
Это то состояние, в котором компании находятся большую часть жизненного цикла. Цели модели «Кеневин»:

  • помочь выйти из этой зоны;
  • определить, в какой области вы находитесь;
  • выбрать верную тактику.

На стыке систем

Граница между простой и хаотичной системами характеризуется максимальными рисками. Находясь в зоне стабильности, вы начинаете верить в то, что накопленные опыт и знания – залог успеха в любой системе, что неверно. В итоге система погружается в кризис. Вывод: по максимуму оставайтесь в комплексной или сложной областях, переводите в простую область только небольшое число рабочих процессов и задач.

Сегодня невозможно опираться только на интеллектуальные способности лидера. Необходимо объединять творческие и аналитические возможности сотрудников, проводить глубинный анализ состояния компании, оценивать знания и опыт членов команды. Только в этом случае можно выбрать верную стратегию и метод управления. Все эти задачи решает модель «Кеневин».


Простые системы (Obvious, очевидные, банальные)

Согласно модели кеневин, в простых, или очевидных, системах — все просто и очевидно.

Здесь имеются “лучшие практики”, выработанные годами. Когда мы используем лучшие практики в простых системах, мы получаем заведомо предсказуемый и достаточно хороший результат.

Если не использовать лучшие практики — результат будет плохим, или не таким хорошим, как мог бы быть.

На уровне простых систем то, что от человека требуется — это знания, умения и навыки делать правильные вещи правильно.

Когда речь идет о менеджменте в простых системах, логичным решением регуляции эффективности персонала может быть наказание, а если “лучшая практика” не реализуется сотрудником — то есть смысл отказаться от него в пользу другого, который владеет лучшими практиками.

Здесь нет степеней свободы. Если следовать принципам модели кеневин, для наилучшего результата должны быть реализованы лучшие практики. Если они не реализуются, можно говорить о некомпетентности или ошибках человека, который проводит работу.

В хорошей команде уже есть опыт решения похожих задач и проблем определенным образом. Есть смысл придерживаться этих же действий — чтобы получить заведомо хороший результат, который ведет к бизнес–ценности.

Модель кеневин предписывает процесс, который ведет к вхождению системы в простую и очевидную — стандартизация. В результате стандартизации любому человеку становится очевидно, как решается та или иная проблема, если он ознакомится со стандартизированным процессом.

Сложные системы (Complicated)

В сложных системах модели кеневин значительно меньше определенности относительно того, что именно мы получим.

Нельзя заранее запланировать результат с точностью до всех нюансов, так как у команды может не быть опыта решения такого рода задач и проблем. Пока у команды (и у бизнеса) нет опыта, нельзя запланировать то, как именно будет решаться задача. Хорошим практикам требуется время для того, чтобы они оформились.

К более эффективной работе в сложных системах ведет опыт работы в новых условиях. Понимание того, как лучше работать в этой системе, на основе нового опыта, выражается в “хороших практиках” — они не ведут к однозначно к одному предсказуемому результату, но тем не менее они ведут к одному из нескольких вариантов.

В сложных системах можно прибегать к экспертному мнению. То есть вы можете пригласить консультанта, который выступает экспертом в этой системе — то есть он уже работал с подобными проблемами и задачами — и он может сказать, как лучше действовать, может передать вам хорошие практики.

Несмотря на то, что результат все равно неоднозначен, у вас будет приближение к пониманию того, на что можно рассчитывать и при каких условиях.

Запутанные системы (Complex, комплексные)

В запутанной системе, или запутанной среде, невозможно заранее предсказать возможный вариант — или несколько вариантов — с какой–либо вероятностью. В запутанной системе мы работаем в условиях повышенной неопределенности.

Как же работать в такой системе?

Самый разумный подход к работе и к менеджменту в условиях запутанной среды — это работа через экспериментирование, через проверку гипотез. Мы можем узнать результат только ретроспективно.

Важно понимать, что иногда у нас может быть иллюзия, что мы знаем, что произойдет, и это может быть ошибочно. Именно поэтому полезна модель кеневин — она позволяет предсказать, что в конкретной системе могут быть риски, и направить наше внимание на то, чтобы учитывать эти риски в рабочих процессах.

Такая ошибка может быть несущественной, если мы, например, сделали какое–то небольшое действие. А вот если мы в течение нескольких недель, месяцев или лет разрабатывали какое–то сложное решение — это проблема, ведь мы теряем время и деньги.

Именно поэтому в Agile и Scrum реализуется итерактивный и инкрементальных подход к разработке продуктов — работая в условиях повышенной неопределенности, команда обретает возможность получать больше опыта и обратной связи, за счёт того, что чаще делает поставку готовых продуктов.

А в дальнейшем над продуктом можно продолжать работать более эффективно — уже имея новый опыт, и имея обратную связь от системы, в которой ведется работа.

Хаотичные системы (Chaotic)

В запутанной системе непонятно, какого результата мы достигнем, и нужно получать обратную связь от реальности. В хаотичной системе мы не только не знаем результата, но и не знаем, что вообще нужно делать.

На практике хаос возникает тогда, когда возникает достаточно значимая проблема, решение которой неизвестно.

И здесь мы можем только действовать и получать обратную связь. Если в запутанной системе мы можем “прикинуть” куда двигаться и что делать, в хаотичной среде мы можем только двигаться — и на основе новой информации корректировать движение.

Важно однако понимать, что если у нас что–то получается, это не значит, что в дальнейшем все будет также. Такова ситуация во многих бизнесах. Могут появиться новые данные, новые конкуренты, новые технологии. Чтобы оставаться на плаву, необходимо регулярно делать эксперименты и проверять новые гипотезы, и корректировать движение.

Иллюзия безопасности в хаотичной среде может быть фатальной.

Резюме

Если держать в уме фреймворк кеневин, можно предотвратить многие риски компаний и проектов как на этапе зарождения, так и на этапах развития и масштабирования.

Главная цель использования модели кеневин в бизнесе — точное определение того, в какой среде находится и развивается продукт или проект. И если он находится в запутанной или хаотичной среде — то соответствующим образом выстроить рабочие процессы.

Если процессы будут подобраны не в соответствии с условиями среды, возникают риски, и часто — смертельные. Инновационный стартап, который пытается заниматься долгосрочным планированием — типичный пример такой ошибки, которая приводит к трате времени и денег.


Источники: