Вовремя и в рамках бюджета. Управление проектами по методу критической цепи
Шрифт:
В то же время следует избегать слишком большого количества допущений. При формулировке исходных установок и сопряженных с ними рисков полагайтесь на здравый смысл.
Проверочные списки помогают установить, не пропустили ли вы чего-то важного. Однако у них есть два недостатка:
1) в разработанных заранее проверочных списках могут содержаться вроде бы весомые и значимые риски, которые на самом деле не существенны для вашего проекта;
2) ориентация на проверочные списки вселяет ложное чувство уверенности в том, что вы все учли и предусмотрели, ограничивает ваше мышление.
И снова — полагайтесь на здравый
Необходимо окинуть ваш план критическим взглядом и подумать, а что может пойти не так на ключевых этапах. Это подмога в составлении списка рисков. На стадии идентификации рисков записывайте смело все, что приходит на ум. В дальнейшем вы сгруппируете однотипные риски.
Если список получается слишком длинным, следует сначала объединить похожие пункты и лишь затем приступать к выработке мер реагирования. Ваша задача — получить управляемое количество вероятных рисков. С увеличением детализации списка точность ваших прогнозов выше не станет. Ведь, по сути, число потенциальных рисков бесконечно. Вам никогда не перечислить их все. Гораздо более важно учесть самые существенные из угроз и установить систему мониторинга и реагирования на наступившие события. Невозможно сконцентрироваться, когда деталей слишком много, как невозможно и спланировать адекватные меры реагирования на все. Необходимо сократить список хотя бы до пары десятков наименований. А когда проект не из самых больших (то есть с бюджетом менее $10 млн и длительностью 1-2 года), список должен состоять не более чем из 10 пунктов. Иначе такой проект лучше, пожалуй, и не начинать.
Чтобы подобрать правильные меры реагирования на риск, необходимо оценить вероятность его наступления во время выполнения проекта. Нет смысла тратить ресурсы на защиту от событий, которые вряд ли произойдут. В то же время необходимо принять меры по предотвращению наступления рисков, вероятность которых высока, и подготовить план реагирования на ситуации хотя и маловероятные, но чреватые серьезными последствиями для проекта.
Питер Бернштайн [8] отмечает: «Суть управления рисками заключается в том, чтобы расширить подконтрольные нам области и сузить зоны, логика событий в которых нам не известна и не поддается нашему влиянию». Далее он говорит, что страховка доступна лишь там, где действует закон больших чисел (смотрите четвертый пункт в перечне ниже). То есть там, где теория вероятностей работает на страховщика. В таком случае из самого определения риска следует, что мы имеем дело с маловероятным событием.
Наши способности в оценке вероятностей не выдерживают никакой критики [9-11]. Прикидывая вероятность события, люди чаще всего попадают в сети логических предубеждений и ошибок. Как показывают исследования, в то же время мы, к сожалению, придерживаемся неоправданно высокого мнения о собственных знаниях и способностях. Приведу список наиболее распространенных заблуждений и ошибок, чтобы вы могли отдавать себе в них отчет. Как преодолеть их — тема для отдельного разговора.
• Неспособность понять правила сочетания вероятностей. Вероятность наступления двух независимых событий вытекает из вероятностей наступления каждого из событий. Поскольку эти величины всегда меньше единицы, то совокупная вероятность наступления двух событий будет неизменно меньше, чем вероятность каждого из них в отдельности.
• Игнорирование базовой вероятности. Имеется в виду неумение учитывать распределение выборки. Представим себе, что из коробки с бусами, в которой 90% бусин белые, мы вытащили одну бусину. Вероятность того, что в сумеречном освещении мы правильно угадаем цвет бусины, равняется 50%. Тот, кто тащил бусину, говорит: «Она черная». Какова вероятность того, что она действительно черная? Практически все отвечают — 50%. Правильный ответ — всего 5%.
• Имеющийся опыт. Зачастую мы предвзято оцениваем вероятность события, исходя из недавнего опыта или общераспространенного мнения.
• Незнание закона больших чисел. На основании незначительного количества случаев люди привычно делают выводы обо всем массиве элементов. Не учитывается, что вариабельность в небольшой выборке намного больше, чем в выборке крупной.
• Подмена основания. Люди принимают «наиболее типичное» за «наиболее вероятное». Например, описание человека содержит характеристики, которые вызывают у людей ассоциации со школьным учителем. Людям предлагается выбрать один вариант в ответ на вопрос «Кто бы это мог быть вероятнее всего — школьная учительница? Сотрудница учреждения?». В ответ получаем, что, скорее всего, это учительница. Однако школьные учительницы тоже попадают в разряд «сотрудниц учреждения». Поэтому гораздо более вероятно, что описана «сотрудница учреждения», чем конкретно учительница.
• Фиксация. Люди склонны придерживаться однажды высказанной позиции (собственной или чьей-то чужой), особенно когда речь заходит о цифрах. Поэтому так сильно влияние общественного мнения. Если вам нужна независимая оценка, не просите, чтобы человек посмотрел и оценил чужой результат, потому что тогда он сконцентрируется только на этом чужом результате, зафиксируется на нем.
• Поиск подтверждений. Высказав свое мнение, люди склонны выискивать примеры, подтверждающие его правильность. К сожалению, подобные примеры не являются доказательством с научной точки зрения. Искать надо не подтверждение, а опровержение своих гипотез. Данный тип ошибки часто наблюдается при проведении тестирования. При этом тесты становятся совершенно бесполезными. Правильно при тестировании — пытаться опровергнуть, а не доказать.
Опираясь на эти пункты, вы можете критически оценить получившийся у вас список рисков и их ранжирование по вероятности и воздействию.
Спросите себя, не допустили ли вы какой-либо из перечисленных ошибок.
В реестр рисков не должны попасть события с вероятностью выше 50%.
Конечно, такие риски тоже необходимо учитывать — но в качестве допущений при создании базового плана проекта. Высокая вероятность — это вероятность между 50% и умеренной вероятностью (5-15%).
В упрощенном виде средней называется вероятность, которая меньше, чем высокая, но больше, чем низкая. Это события, которые на самом деле могут произойти, хотя об заклад вы за это биться и не стали бы (вернее, стали бы, только если ставки по-настоящему привлекательные).
Маловероятные риски — это такие события, которые, скорее всего, за время реализации вашего проекта не случатся. Вероятность их наступления меньше 5%. Сюда, естественно, входят и ситуации, вероятность которых практически нулевая (1% и ниже). Маловероятные риски должны при необходимости учитываться в дизайне результата проекта (например, продукт должен быть устойчив к землетрясениям и неблагоприятным погодным условиям). Однако это не имеет отношения к оценке рисков самого проекта. Исключением может быть страхование от природных стихий (ураганов, наводнений) результатов строительных проектов.