Нажмите "Нравится" чтобы следить за страницей CultLook
Нажмите "Подписаться", чтобы следить за новостями CultLook
Перевод: Екатерина Арье, Оксана Мороз

Марти Ноймаер: «Совпадение паззлов»

Книга Марти Ноймаера «Metaskills. Five talents for the Robotic Age» уже давно является одной из ключевых работ, посвященных возможностям преодоления знаниевых ограничений, которые достались нам из индустриальной и постиндустриальной эпох. Ноймаер не только говорит о проблемах трансформации навыков в эпоху роботизации труда, но и описывает некогда очевидные способности человека в совершенно новой функционально мета-плоскости. Обновленное понимание простейших, почти врожденных, умений — «чувствовать», «видеть», «воображать», «создавать» и «учиться» — обретает судьбоносное значение для наступившего будущего.

Мы перевели отрывок из его книги, оригинальное название этого фрагмента звучит как «The answer-shaped hole» (перекликаясь с известной идиомой «god-shared hole», «место в сердце, отведенное для Бога»).
Остановиться в ужасе перед проблемой, которая кажется неразрешимой в контексте существующего знания — самая большая помеха для новаторов. Признаемся: знание как результат познавательной деятельности имеет огромную власть над креативностью как совокупностью творческих возможностей. С одной стороны, оно предлагает нам безграничную свободу для воображения, конструирования глобальных идей. В то же время знание ограничивает наш потенциал: мы можем стать его заложниками, поверив в то, что наши возможности — это лишь то, что нам известно. Когда обнаруженная нами проблема ставит в тупик или требует быстрого решения, мозг предлагает быстрые ответы, основанные на бытовых представлениях — на том, что «все и так знают». Разум, который должен решить конкретную проблему, не может не руководствоваться фактами. И в этом его слабое место. То, что мы знаем сегодня, вовсе не обязательно пригодится нам завтра, ведь каждый новый вызов требует от нас все нового понимания мира.


Артур Конан Дойль упоминал нечто подобное, говоря устами Шерлока Холмса: «Нельзя теоретизировать, прежде чем появятся факты. Неизбежно начинаешь подстраивать факты под свою теорию, а не строить теорию на их основе». Чтобы избежать скоропалительных выводов, необходимо отложить решение конкретной задачи до тех пор, пока не выстроится хотя бы общее представление о нем. Предлагаю обратить внимание на три шага, которые помогут найти ответ на любой вопрос: 1) поймите, с чем вы имеете дело (what is); 2) представьте, каким бы могло быть решение (what could be); 3) опишите критерии успешного решения. Разберемся с каждым по отдельности.
Нажмите "Like" чтобы следить за новостями CultLook на Facebook
1.

С чем мы имеем дело (what is)?

По сути, это совокупность известных фактов о той или иной проблеме: почему нечто является проблемой; какова история этого явления/ситуации; каков общепринятый, конвенциональный подход, метод ее помыслить; как похожие проблемы решались в прошлом — даже в других областях или культурах; каковы практические ограничения этой проблемы?


Практические ограничения обычно обусловлены содержанием проблемы (ее специфичной проблематикой, например) и контекстом бытования. Бюджет, сроки реализации, человеческий фактор, законы физики, привычки и обычаи — все может спровоцировать возникновение тех или иных пределов проблемы (и, кстати, ее решения). Все эти ограничения уменьшают проблемы до того вполне обозримого размера, на котором можно и нужно сфокусироваться. Заметим, без осознания таких ограничений любые решения проблем или конкретных необходимых в ходе исследования или проектирования задач окажутся неэффективными, ненаправленными и построенными на наивных представлениях, т. е. неоригинальными. Проблемы как внешние вызовы, чьих границ мы не различаем — кошмар для новатора, которых при столкновении с ними просто будет впустую расходовать собственную энергию. Выстроить и/или обнаружить рамки для проблемы — значит значительно ускорить ход дальнейшей работы.


Во время своей знаменитой лекции в Университете Лилля в 1854 году Луи Пастер сказал: «Dans les champs de l’observation, le hasard ne favorise que les esprit préparés». Что значит: в области наблюдений случай благоприятствует только подготовленному уму. Это утверждение нередко используется для иллюстрации следующей логики: тяжелая работа может оказаться важнее таланта; чем лучше исследователь осознает факты, условия и ограниченность их существования, тем больше шансы на качественное решение соответствующей проблемы.
2.

Каким могло бы быть решение (what could be)?

Знание о фактах и их ограниченности, контекстуальности важно, но этого недостаточно для того, чтобы наметить возможные сценарии дальнейшей работы с ними. Здесь нужно прибегнуть к воображению. Если инновационная деятельность действительно определяется посредством реализации принципов «практичности, новизны и неочевидности» решений (как гласит патентная система США), то новатору в своих практиках необходимо выходить за пределы очевидного. Начать можно с выработки привычки формулировать более глубокие вопросы.


Допустим, вы управляете отделом маркетинга в крупной компании. Директор по маркетингу или, возможно, СЕО, просит вас решить проблему сокращения доходов посредством улучшения рекламной деятельности компании. Вы начинаете вычисления: как существующая маркетинговая кампания может быть улучшена за счет более «сильных», эффектных заголовков, лучшей предметной съемки продуктов или конкретизации таргетинга? Или же Вы можете сконцентрироваться на более глубоких проблемах и задуматься об общей стратегии кампании, о ее основной концептуальной модели. Но вы также вправе предложить и более глубокий взгляд: что если борьба с сокращением доходов за счет представления все новой рекламы — не лучшая стратегия? Возможно, ключевая проблема скрывается в позиционировании продукта, которое стоит пересмотреть? В этот момент также неплохо задуматься о том, как повлияет новое позиционирование на продукты, которые будут переведены в процессе производства и продажи в линейку объектов массового потребления. А, возможно, проблема в самой организации, развитию которой препятствуют устаревшая бизнес-модель или немотивированные сотрудники? Чем более глубокие вопросы вы задаете, тем более глубокие ответы получаете.


Когда, например, Томас Эдисон изобретал лампу накаливания, он не задавался вопросом о том, как бы ему создать альтернативный источник света. Вместо этого он спрашивал себя: как сделать электричество таким дешевым, что «только богатые смогут пользоваться свечами»? Конечно, ставя слишком большие задачи или задаваясь слишком масштабными вопросами, легко переоценить свои возможности. Однако в любом случае всегда проще обуздать сумасбродную идею, чем реанимировать старую. Тоскующие безумцы, которые целятся в звезды, но достигают луны — лучше всех решают проблемы. (The best problem solvers are «high yearners,» people who reach for the stars and land on the moon.)
3.

Критерии успеха (the attributes of success).

Искомое решение формируется, если вы одинаково внимательны и к интуитивно понятным свойствам объекта и к дезидератам (в переводе с латинского «desired things», желаемое) — как будто недостающим, упущенным элементам проблемы. Свойства явления или феномена — совсем не то же самое, что ограничивающие его условия. Под свойствами мы предлагаем понимать такие возможности для творчества, для созидания и трансформации, которые естественны для объекта/предмета исследования или проектирования, метода и инструментов решения поставленных задач. Например, фильм о раннем этапе существования киноиндустрии потенциально может быть (т.е. содержит возможность) немым (картина «Артист», например). Автомобиль, разработанный для малоимущего населения Индии, скорее всего, будет крайне экстрадешевым (Tata Motors). А, например, компании с большим опытом реализации продуктов, относимых к товарам широко спроса, могут также выступать консультантами на соответствующем рынке (IBM).


Недостающие элементы, или дезиредата, это второстепенные задачи, реализация которых, тем не менее, помогает обнаружить наилучший вариант для решения проблемы в целом. Однажды я нанял двух архитекторов для строительства нового офисного пространства. Моя компания была стартапом, так что бюджет, заложенный под разработку, был достаточно скромным. И, тем не менее, мне было необходимо, во-первых, оставить о себе отличное впечатление у заказчиков и, во-вторых, создать приятную и продуктивную среду для сотрудников. Так что я хотел за небольшие деньги получить потрясающе оформленное полуоткрытое офисное пространство на 15 рабочих мест, снабженных необходимым количеством точек доступа к электричеству.


Архитекторы через некоторое время представили план, согласно которому весь бюджет надо было потратить на один предмет интерьера: огромную волнистую стену, сделанную из прозрачного, гофрированного пластика, в которую монтировались лампочки для освещения всего помещения и электрические выходы для всего офиса. Внутри стены находился бы слегка подсвечивающийся логотип компании, который было бы видно из приемной. Легким движением руки такой простой и одновременно гениальный ответ на поставленный вопрос решил сразу несколько проблем: создал образ бренда, крайне привлекательный для посетителей, отделил гостевую зону от рабочей, обеспечил электричеством рабочие пространства. Когда я спросил архитекторов, как они придумали такое оригинальное решение для офиса, они лишь переглянулись и ответили в унисон: «Талант».


Принцип дезиредата может быть применим при решении множества проблем. Это так же просто, как составлять вишлист. Просто задайте себе вопрос и впишите в пустое поле ответ: «Было бы здорово, если ______?». Когда закончите составлять такой список, выделите те из зафиксированных желаний, которые могут реализоваться с наиболее убедительным результатом. Эта несложная манипуляция позволит вам сформировать матрицу как пространство сосредоточения тех векторов (деятельности, изысканий), которые определяют специфику решения конкретной проблемы. И когда ответ наконец появится, он займет то самое место недостающего, но желаемого фрагмента паззла.
Оригинал текста: Neumeier M. Metaskills: five talents for the robotic age. – New Riders, 2012.