4.1. Сущность функции целеполагания

Целеполагание — один из важнейших компонентов управленческой деятельности, а также общего функционирования, организаций. Оно является и основной функцией руководителя, и этапом управленческой деятельности, и ее структурным компонентом. Целеполагание определяется как формулировка или выбор цели функционирования организации, а также ее конкретизация на подцели и их согласование. Вместе с тем трактовка этой функции в теории управления неоднозначна. С одной стороны, признается ее не просто «очень важная», но и определяющая роль как в управленческой деятельности, так и в общем функционировании организации. Постоянно подчеркивается, что наличие обоснованных, перспективных целей организации — главное условие ее функционирования, а способность руководителя к их постановке — одно из важнейших управленческих качеств. С другой стороны, функция, целеполагания обычно не выделяется в качестве самостоятельной, а рассматривается как часть другой функции — планирования. Другая трактовка целеполагания состоит в том, что оно рассматривается только как исходная стадия всего управленческого цикла и как бы «предше ствует» ему; оно поэтому выносится за пределы системы управ ленческих функций. Это частично справедливо, но лишь в том смысле, что подчеркивает определяющую роль целеполагания в управлении; то, что целеполагание как бы стоит «вне и выше» всех иных функций.

Вместе с тем и по своему содержанию, и по роли в управлении целеполагание является именно управленческой функцией, пронизывающей всю деятельность руководителя. Так, целеполагание нельзя приурочивать только к начальному этапу управления по двум причинам. Во-первых, определение общего направления деятельности организации, действительно, предшествует всем иным функциям. Однако в ходе всей последующей деятельности также имеет место переформулирование и (или) формулировка новый целей. Это необходимо в тех случаях, когда выясняется неэффективность или ошибочность изначально сформулированных целей. При этом целеполагание выступает не первым этапом управления, а в известном смысле является следствием иных управленческих функций. Во-вторых, специфической обязанностью руководителя является постановка целей перед исполнителями, что также включено в весь процесс организационного функционирования. Далее, по своему содержанию функция це-леполагания — это сложный и развернутый во времени процесс, имеющий свои специфические закономерности, не свойственные иным управленческим функциям. Наконец, иногда функция це-лепогалания используется в качестве основы для организации всего управления, его своеобразного механизма — в методе «управления по целям» ( management by objectives — МВО).

В теории управления общая характеристика цели дается на основе одного из главных положений системного подхода, согласно которому она понимается в качестве системообразующего фактора организаций. Это означает, что именно цель определяет общую направленность деятельности организации, ее состав (как подразделений, так и персонала) и структуру, регулирует характер существующих в организации взаимосвязей между ее компонентами, а также интегрирует их в согласованную систему. Кроме того, она выступает и основой для критериев выработки наиболее важных, стратегических решений в организации, определяет содержание планирования. Характер целей значимо влияет и на общий имидж организации. Цель оказывает существенное влияние на деятельность организации, поскольку определяет главные приоритеты ее функционирования 1 .

Реализация функции целеполагания начинается с определения наиболее общей цели организации, выступающей основой для всей ее деятельности. Для определения этой наиболее общей цели используются понятия «философия компании», «политика фирмы» и чаще всего «миссия организации». Миссия детализирует статус организации, декларирует ее главные задачи и определяет общие направления ее деятельности и руководства ею. Роль миссии поэтому очень велика, особенно в условиях свободной рыночной экономики, когда хозяйствующие субъекты ставятся перед необходимостью самостоятельного ее выбора. Наоборот, при централизованном управлении цели и задачи организаций жестко устанавливались, диктовались сверху — через систему основных плановых заданий. Собственно говоря, само отсутствие свободы в выборе миссии и явилось одной из важных причин неэффективности прежней системы управления в нашей стране, обусловившей ее распад. Наличие у организаций такой свободы является залогом эффективности экономики в целом и ее жизнеспособности.

• 1 Зависимость практически всех иных управленческих функций от конструктивности целей очень выражена. Любые дефекты целеполагания немедленно и негативно сказываются на каждой из функций, на общем процессе организационного функционирования. Нечеткость и неопределенность целей — одна из основных причин низкой эффективности организаций и их нестабильности. Как отмечал М. Монтень, «кто никуда не плывет, для того не бывает попутного ветра».

В науке управления отсутствуют однозначные «рецепты» опре деления миссии организации, хотя выполнение одного, наиболее общего правила считается обязательным. Оно состоит в том, что в качестве миссии организации не должно формулироваться получе ние ею прибыли, хотя, безусловно, именно она составляет необходимый компонент ее целей, задач бизнеса как такового 1 . Миссия должна включать формулировку более общих и широких, социаль но значимых целей. Прибыль представляет собой внутреннюю про блему организации. Но поскольку любая организация, особенно крупная, является социальной и открытой системой, она сможет выжить, если будет удовлетворять какую-либо потребность, находя щуюся вне ее. Хрестоматийной в этом отношении является, например, формулировка миссии компании «Форд». Сохраняя за прибылью ведущую роль в обеспечении жизнеспособности компа нии, ее представители тем не менее формулируют миссию как «предоставление людям дешевого транспорта». В этой лаконичной формулировке содержатся все необходимые черты правильно сфор мулированной миссии: ориентация на потребителя, определение сферы деятельности, направленность на широкие социальные цели. Кроме того, миссия не должна зависеть от текущего состояния организации, форм и методов ее работы; наоборот, они сами должны определяться миссией.

• ' Одно из неписаных правил бизнеса звучит так: «Если мы отменим борьбу за прибыль, то получим борьбу за существование».

Итак, миссия организации является своеобразным фундаментом для последующей реализации функции целеполагания — для формулировки основных целей и задач организации. Поскольку конкретная работа организации характеризуется многообразием целей различного типа, необходимо определить эти типы и дать их классификацию.

ЭВРИСТИКА (от греч. открываю, отыскиваю) — методология научного исследования, а также методика обучения, основанная на открытии или догадке. Изучение эвристических методов обнаруживает определенное сходство исследовательских процедур и деятельности, по крайней мере в той их части, которая связана с творческим обобщением наличного материала и выдвижением гипотез. Эвристика как метод обучения восходит к приемам, приписываемым Сократу и известным как «сократическая беседа». Под последней подразумевается диалог, в котором один из собеседников подталкивает других к новым для них (или для всех участников беседы) выводам. Учение об эвристике — составная часть наукоучения Б. Больцано, который трактует эвристику как учение о путях развития мысли. Своеобразное применение сократических методов нашел английский педагог нач. 20 в. Г. Е. Армстронг. Он построил курс обучения естествознанию как последовательность исследовательских проблем, решение каждой из которых доступно ученикам.

Детальное изучение эвристических приемов в математике было предпринято Д. Пойа, который выделил два взаимодополняющих элемента математического исследования — удачную догадку и универсальный метод. Пойа показал, что решение всякой математической задачи сосредоточено вокруг одного ключевого момента — озарения, наступающего подчас после долгих бесплодных размышлений. Он выделил ряд характеристик этого момента — внезапность, изменение привычного взгляда, уверенность в правильности. Внезапность состоит в непредсказуемости происходящего события. Открытие, строго говоря, ничем не гарантировано, и его нельзя планировать. Изменение привычного взгляда означает переосмысление условий задачи, которые из бессвязного набора отдельных фактов превращаются в завершенное и логично устроенное целое. Именно эта связность обусловливает уверенность в правильности, поскольку сообщает особую ясность видению решения. Случайный и непредсказуемый характер догадки в решении задачи делает, по мнению Пойа, утопией проекты Декарта и Лейбница, которые ставили своей целью разработку универсального метода решения любых задач и исследовательских проблем. Вместе с тем можно разработать методические приемы, способствующие открытию. Их использование хотя и не гарантирует удачной догадки, однако повышает шанс прийти к ней. Именно так Пойа рассматривает «Правила для руководства ума» и «Рассуждение о методе» Декарта.

То, что Пойа обнаруживает в математике, пр^утствует в любой исследовательской деятельности. Проще всего увидеть момент эвристики в выдвижении объясняющих гипотез. Каждая из них, если она удачна, есть новое решение научной проблемы, превращающее ранее неупорядоченный набор эмпирических фактов в связную теоретическую конструкцию. Гипотеза никогда не может быть простым обобщением наблюдаемых фактов — она включает нечто иное, не содержащееся в них. Известные факты должны быть получены из нее в качестве логических следствий. Объяснительная сила гипотезы обнаруживается при появлении новых фактов, не известных в момент ее выдвижения. Если гипотеза верна, то эти факты также должны быть превращены в ее логические следствия. Важна, однако, способность гипотезы не только объяснять факты, но и служить основанием для прогнозов. Такая модель отношений между эмпирическими данными научной теории в целом укладывается в предложенную Поппером схему фальсификации научных гипотез. Смысл фальсификации состоит в сопоставлении наблюдаемого факта и прогноза, делаемого на основании имеющейся гипотезы. Прогноз выводится из гипотезы с помощью строгих логических процедур. Поэтому несовпадение прогноза и наблюдения приводит к необходимости отвергнуть гипотезу на основании правила modus tollens. Роль эвристических приемов в формировании научно-исследовательских программ изучал также Лакатос, который счел попперовскую модель неверной (или недостаточной) сразу в двух пунктах. Первое замечание Лакатоса состояло в том, что правило modus tollens используется далеко не всегда: к «жесткому ядру» (т. е. основным гипотезам исследовательской программы) оно применимо только в исключительных случаях. Все несовпадения фактов с прогнозами рассматриваются в основном как аномалии (или контрпримеры), которые должны быть объяснены именно в рамках имеющейся гипотезы. Такое объяснение представляет собой защиту наиболее существенных положений исследовательской программы и осуществляется путем выдвижения дополнительных гипотез, не противоречащих основной. При этом работают именно те эвристические приемы, которые рассматривал Поплер: дополнительная гипотеза выступает как обобщающая догадка для эмпирических фактов. Такую деятельность Лакатос назвал «отрицательной эвристикой», указав, однако (и в этом состоит второе возражение Попперу), что развитие научных теорий ей не ограничивается. Согласно Лакатосу, появление новых теоретических открытий далеко не всегда связано с необходимостью объяснять эмпирические факты. Происходит совершенствование теории, диктуемое совершенно иными потребностями, напр. достижения максимальной общности или устранения принятых ранее модельных упрощений. Описанное развитие научной теории Лакатос называет «положительной эвристикой».

Структура эвристических приемов Пойа весьма близка к «отрицательной эвристике» Лакатоса. Догадка, которая возникает при решении задачи, есть принцип, позволяющий объединить в связное целое различные условия, подобно тому как гипотеза сводит в одну теорию различные эмпирические факты. Однако эвристику, появление новых подходов и теорий едва ли можно рассматривать во всех случаях как приведение к единству заранее поставленных условий.

Эвристика (от др.-греч. ευρίσκω (heuristiko), лат. Evrica — «отыскиваю», «открываю») — отрасль знания, изучающая творческое, неосознанное мышление человека.

Эвристика связана с психологией, физиологией высшей нервной деятельности, кибернетикой и другими науками, но сама как наука ещё полностью не сформировалась.

Содержание

• 1 История возникновения

• 2 Эвристические методы

• 3 Эвристические модели

• 4 Особенности эвристической деятельности

• 5 Результаты эвристической деятельности

• 6 См. также

• 7 Примечания

• 8 Литература

• 9 Ссылки

История возникновения

В Древней Греции под эвристикой понимали систему обучения, практикуемую Сократом, когда учитель приводит ученика к самостоятельному решению какой-либо задачи, задавая ему наводящие вопросы. Понятие «эвристика» встречается в трактате греческого математика Паппа «Искусство решать задачи» (300 год н. э.).

Долгое время в основе творчества лежали методы проб и ошибок, перебора возможных вариантов, ожидание озарения и работа по аналогии. Так, Томас Эдисон провел около 50 тысяч опытов, пока разрабатывал устройство щелочного аккумулятора. А об изобретателе вулканизированной резины Чарльзе Гудиер (Goodyear) писали, что он смешивал сырую резину (каучук) с любым попадавшимся ему под руку веществом: солью, перцем, сахаром, песком, касторовым маслом, даже с супом. Он следовал логическому заключению, что рано или поздно перепробует всё, что есть на земле и, наконец, наткнется на удачное сочетание.^[1]

Однако со временем такие методы начали приходить в противоречие с темпами создания и масштабами современных объектов. Наиболее интенсивно поиском и разработкой эвристических методов занялись со второй половины 20 века, причём не только посредством изучения приемов и последовательности действий инженеров и других творческих работников, но и на основе достижений психологии и физиологии мозга.

Эвристические методы

В узком смысле слова под эвристикой понимают интуитивные (неосознанные) методы решения задач, в том числе:

• систему обучения, берущую свои истоки от сократовской майевтики (т. н. сократические беседы),

• эвристические методы проектирования,

• методы инженерного (изобретательного) творчества,

• эвристический алгоритм, представляющий совокупность приёмов в поиске решения задачи, которые позволяют ограничить перебор.

В настоящее время разработано и эффективно используется несколько десятков эвристических методов. Универсальных среди них нет, и в каждой конкретной ситуации рекомендуют пробовать применять ряд методов, поскольку основное их предназначение заключается в активизации творческой деятельности. Это достигается следующими мерами:

• преодоление психологической инерции, обусловленной привычными образом мышления и типовыми методами решения задач определенного класса. Замечено, что около 80 % нововведений вначале специалистами отрицается как нереальные. Инерцию развивают и усиливают:

  • рецептурное обучение и проектирование по аналогии;

  • подсознательная вера в то, что каждая вещь и явление служат строго определенной цели;

  • (техническая) терминология. Ф.Энгельс писал: «В науке каждая новая точка зрения влечет за собою революцию в технических терминах»;

• мобилизация подсознания. Человек осознает только те процессы, которые протекают в коре головного мозга, содержащей около 10 % нервных клеток. Остальная часть клеток относится к подсознанию. Но обе эти части мозга связаны между собой, что и можно использовать как резерв человеческих возможностей. Однако следует быть осторожным, так как замечено, что длительное активно-принудительное задействование подсознания приводит к психическим отклонениям;

• расширение перспектив видения, чему препятствует чрезмерная специализация образования и узкопрактический подход. Необходимо применение разнообразных методов, расширение области поиска новых идей и увеличение их количества.

Эвристические модели

Эвристика как наука занимается построением эвристических моделей процесса поиска оригинального решения задачи. Существует следующие типы таких моделей:

• модель слепого поиска, которая опирается на метод проб и ошибок;

• лабиринтная модель, в которой решаемая задача рассматривается как лабиринт, а процесс поиска решения — как блуждание по лабиринту;

• структурно-семантическая модель, которая исходит из того, что в основе эвристической деятельности по решению задачи лежит принцип построения системы моделей, которая отражает семантические отношения между объектами, входящими в задачу.

Особенности эвристической деятельности

Эвристические методы и моделирование присущи только человеку и отличают его от искусственных интеллектуальных (мыслящих) систем. В настоящее время к сфере человеческой деятельности относят:

• постановку задачи;

• выбор методов её решений и построение (разработка) моделей и алгоритмов, выдвижение гипотез и предположений;

• осмысление результатов и принятие решений.

Стоит отметить, что важной особенностью именно человеческой деятельности является наличие в ней элемента случайности: необъяснимые поступки и сумасбродные решения часто лежат в основе оригинальных и неожиданных идей.

Однако с развитием вычислительной техники выполнение всё большего числа функций берут на себя автоматические системы, при этом выполняя работу быстрее и эффективнее человека. Задача человека как homo sapiens, прежде всего, совершенствоваться в эвристических процедурах, а не в выполнении алгоритмизированных операций, чтобы впоследствии не оказаться вытесненным «разумной» техникой.

Результаты эвристической деятельности

В науке и технике выделяют следующие результаты эвристической (творческой) деятельности:

• открытие, то есть установление ранее неизвестных объективных закономерностей, свойств и явлений материального мира с обязательным экспериментальным подтверждением. Открытие, в основном, является продуктом научной деятельности, но решающим и революционным образом определяет развитие техники. На открытие существует приоритет (право первенства), но нет права собственности на использование;

• изобретение, то есть новое и обладающее существенными отличиями техническое решение задачи, которое не является очевидным следствием известных решений. Изобретение относится к объектам интеллектуальной собственности и на него распространяется авторское право (монопольное право собственности на использование). Содержание изобретения публикуется. Изобретателю выдается патент, свидетельствующий о его праве и приоритете на изобретение (в России ранее вместо патента выдавали авторское свидетельство). Авторское право может быть уступлено (продано). Изобретение может быть использовано в коммерческих целях только с разрешения патентообладателя на основе лицензионного договора;

• рационализаторское предложение, то есть предложение по улучшению конструкции реального изделия или процесса его изготовления, не содержащее существенно новых решений (с недостаточно существенными отличиями) и с незначительной эффективностью. Часто в качестве рацпредложения оформляют применение решения, неизвестного на данном предприятии, но известного в других местах (но следует быть осторожным с возможным нарушением авторских прав). Понятие рацпредложения существует всего в нескольких странах как способ поощрения изобретательства и вовлечения в него широкого круга работников предприятия;

• ноу-хау (know-how, «знаю, как <сделать>»). Под этим термином обычно подразумевают техническую, организационную или коммерческую информацию, составляющую секрет производства (любого) и имеющую коммерческую ценность (ноу-хау не относится к государственным секретам). В отличие от патента на изобретение, на ноу-хау существует только право на защиту имущественных интересов в случае их незаконного получения и использования.

Этапы прогнозирования

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Можно выделить следующие пять этапов в процессе прогнозирования.

1. Сбор данных

2. Редукция или уплотнение данных

3. Построение модели и ее оценка

4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)

5. Оценка полученного прогноза

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем. Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5. Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

Можно выделить следующие основные этапы прогнозирования.

1-й этап (постановочный) включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми нас интересует; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых).

2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).

3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы.

4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, мы имеем в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).

5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которыми мы располагаем. При реализации этого этапа «прогнозист» должен сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.

6-й этап (верификация модели) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели. При пессимистическом характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1. Если же этап верификации модели дает положительные результаты, то модель может быть непосредственно использована для построения прогноза в соответствии с описанной выше общей схемой (10).