Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность - [80]

Такие команды должны поощрять активно-непредвзятое мышление, которое столь необходимо для точного прогнозирования, в чем мы убедились в главе 5. Поэтому одновременно с тестированием отдельных людей на их активную непредвзятость (АН) мы также исследовали команды, чтобы проверить их отношение к группе и образцам взаимоотношения в ней, — то есть тестировали командную АН. Как и ожидалось, существует корреляция между АН группы и ее точностью. Ничего удивительного. Но что же делает команду более или менее активно непредвзятой?

Можно было предположить, что дело — в ее участниках. Составьте группу из людей с высоким уровнем АН — и получите группу с высоким уровнем коллективной АН; составьте группу из людей с более низким уровнем АН — и получите группу с более низким уровнем коллективной АН. Выяснилось, что это не так. Команды оказались не просто суммой частей. То, как группа думает коллективно, — это независимое свойство самой группы, свойство коммуникационных паттернов членов группы, а не просто мыслительные процессы каждого из них[171]. Группа непредвзятых людей, которые не заботятся друг о друге, коммуникационно будет меньше суммы ее непредвзятых частей. Группа предвзятых людей, которые вовлекают друг друга в поиски правды, — больше.

Все это приводит нас к последней черте команд-победителей: выработке умения делиться. Мой уортонский коллега Адам Грант распределил людей на «дающих», «обменивающих» и «берущих». Дающие — те, кто больше делится, чем получает взамен. Обменивающие дают ровно столько, сколько получают. А берущие дают меньше, чем получают. Циники могут заявить, что «дающий» — вежливое обозначение идиота. В конце концов, любой человек, склонный к халяве, радостно воспользуется тем, что ему дают, и ничем взамен не поделится, оставляя дающего в худшем положении, чем то, в котором бы он оказался, если бы не был таким щедрым. Но исследования Гранта демонстрируют, что просоциальный пример дающего может улучшить поведение других людей, что в итоге поможет всем, включая самого дающего, а это объясняет, почему, как выяснил Грант, дающие обычно оказываются в выигрыше.

Марти Розенталь — дающий. Он не был неразборчиво щедр со своим временем и усилиями. Он был щедр в сознательном усилии изменить поведение других во имя всеобщей пользы. Хотя Марти не слышал о работе Гранта, когда я его с ней познакомил, он сказал: «Точно так!» В суперкомандах много дающих. Даг Лорч распространил в своей команде программные средства, что заставило других подумать о том, чтобы создать свои и поделиться ими. Тим Минто сделал вклад в виде анализа, который продемонстрировал, как делать ценные автоматические поправки прогнозов с течением времени. Все они дающие, и никто из них не идиот. На самом деле индивидуальный результат Дага Лорча за второй год был самым лучшим, а Тим Минто оказался на вершине по итогам третьего года. И бригада каждого из них выигрывала командные соревнования[172].

Но давайте не заводить все слишком далеко. Занятой генеральный директор может подумать: «Я тоже так хочу» и представить, что рецепт очень прост: приобрести лучших исполнителей, замариновать их в способные к сотрудничеству команды, отфильтровать групповое мышление, посыпать щепоткой дающих и подождать, когда умные решения и деньги начнут течь рекой. К сожалению, все не так просто. Воссоздать подобное в уже существующих организациях с определенным руководством весьма затруднительно. Наделение отдельных людей статусом «супер» может вызвать раздоры, а переброска сотрудников в мультифункциональные группы приведет к разногласиям. И нет никакой гарантии, что результаты будут того стоить. Безусловно, замечались и исключения из описанных выше правил: например, несколько команд без большой взаимной поддержки, которые тем не менее показали хороший результат. Один из лучших суперпрогнозистов даже отказывался оставлять комментарии своим сокомандникам, объясняя это тем, что не хотел рисковать возникновением группового мышления.

Это запутанный мир психологических исследований. Чтобы сделать далеко идущие выводы, нужно время, а сейчас работа над этими вопросами, в особенности о суперкомандах, — в стадии младенчества. Существует множество проблем, которые мы только начали исследовать.

Одна из них включает провокационную фразу «Разнообразие берет вверх над способностями», сформулированную моим коллегой (и бывшим участником турнира IARPA) Скоттом Пейджем[173]. Как мы уже видели, агрегация разных ракурсов — мощный способ улучшить точность суждений, но ключевое слово здесь — разных. Объединение одинаковых ракурсов воспроизведет такой же результат, небольшая разница ракурсов лишь слегка его улучшит. Магия заключается именно в разнообразии. Суперкоманды оказались достаточно разноплановыми в ракурсах — потому что сами суперпрогнозисты были довольно-таки разными, — но отбирали их не по этому принципу. В первую очередь мы обращали внимание на способности. Если же Пейдж прав, возможно, мы сможем еще улучшить результаты, если главным условием членства в группе сделаем разнообразие и позволим способностям позаботиться о себе самим. Однако же обратите внимание на очередную ложную дихотомию. На самом деле речь не о выборе между способностями и разнообразием — важна тонко подобранная смесь этих факторов, а также понимание, что именно лучше сработает в каждой ситуации.