На слово не верить
Чего не проверяешь, того не знаешь.
В разруливании хитровыдуманной херни — только так.
Когда у людей всё хорошо — специальных людей со скиллами «разрулить бардак» как правило, не зовут. Все и так умные, печать ставить негде. Когда ситуация покрылась коркой и начинает дурно пахнуть, вот тогда надо применять врачебные методы. График вниз обычно больнее «графика вверх».
Стоит все же, со старта, немного верить в людей. Совсем неострых обычно видно сразу. Остальные плюс-минус способны видеть данные, и делать какие-то выводы. Вы же не нанимали на важные позиции неумных персонажей. Это примем за аксиому. Значит — вопрос к тем данным, с которыми люди работают, и на чем принимают решения.
А какие у вас данные, господа?
И тут выясняется, что вести гнилой уазик по ухабистой дороге сильно проще, если не закрывать при этом глаза, посмотреть по сторонам, и протереть лобовое стекло. По здравому смыслу, как минимум. То есть — работать с максимально реалистичной обратной связью, которая нам может быть доступна вообще ever.
Первая предпосылка, всегда — «что мы не видим». Достаточно ли у нас достоверных и актуальных метрик о нашем положении относительно реального мира (а не удобных привычных фантазий). Если теория отличается от практики, значит отличия есть. Их надо найти и зафиксировать.
Верить на слово при этом не только нельзя — а прямо вредно. И непрофессионально. Потому что если бы ваши данные и ваши выводы были правдивыми и достоверными, вы бы не оказались в той жопе, с которой ко мне пришли.
Осознание проблемы — первый шаг, как обычно.
Дальше вступает в действие тонкое искусство дебага, которое запросто применяется и к процессам, и к людям.
- Почему мы уверены в том, что мы знаем? Как мерили, кто мерил, когда? Могло ли оно устареть? Мог ли эксперимент быть нечестным? Могут ли наши данные и предпосылки быть недостоверными?
- На чем был основан оптимистический план? Как мы можем померить его стыковку с реальностью? Нет ли слепых решений «по аналогии», где мы кому-то поверили на слово? Был ли план Б, был ли критериальный анализ в начале? Проводился ли анализ в процессе, когда можно было поймать расхождения?
- Опираемся ли мы на статистические данные? Как посчитали «наглую ложь статистики», кто это делал? Есть ли возможность перепроверить? Нет ли личного интереса людей в том, чтобы статистика получилась не честной, а «красивой»? Есть ли кросс-сверка? Какова оценка ошибки (хреновые нерепрезентативные данные)?
Если налицо жопа, то правильнее исходить из того, что ошибка — есть. И даже не одна. Если бухгалтерский отчет сошелся, то, как в анекдоте, это говорит только о том, что ошибок было четное количество.
Лучшее, что вы можете сделать — это с медицинской точностью проверить все исходные предпосылки. В случае сомнений — собрать и посчитать заново. Только так вы можете вывести достоверность исходного материала на рабочую величину. И там уже искать ответы на ваши поставленные вопросы.
А получить снова неправильные выводы по снова недостоверным данным — тут даже с прямыми руками особого труда и мозга не потребуется. Это уже даже сделали, до вас.
Вторым вопросом, после данных и их достоверности, будет «что мы не учли?». Мир обычно круче наших представлений о нём. Типовые задачки из «дано» и «надо» обычно есть только в учебниках (да и там люди для вас их упростили).
Ваша рабочая модель запросто обрастёт ворохом нюансов, которые ранее либо кто-то проигнорировал, либо посчитал неважными, либо их просто на тот момент не было (мир, знаете, меняется).
Лопату в зубы и го копать материал, со всем пристрастием и внимательностью. На этом этапе вы практически точно «чего-то не учли».
Еще интересная оговорка про то, что люди зачастую используют не те данные и решения, которые им нужны; а те, которые им удобнее. Мозг экономит силы. Будет ли это ошибкой в данном конкретном случае — хз. Всякое бывает. Но ситуации «мы всегда так делали», «раньше оно работало» и «а чего там еще смотреть» — сплошь и рядом.
Выводы по итогам анализа и перепроверок могут оказаться неприятными (еще бы, вы в жопе, это факт), и нелицеприятными (как в слове «лицемерными», применительно к решениям на их основе). Особенно часто встречается там, когда от красивых цифр зависит чей-то бюджет и премия.
На этом этапе, подробного «медицинского» анализа, вам еще не столь важно «кто виноват». Обычно сначала важно «что с этим делать»: выход из жопы часто там же, где был вход. Но если у проблемы оценок и у сбитого прицела есть имя-фамилия, то автор скорее всего догадывается, что возможные орг.выводы будут не в его пользу.
Работать придется осмотрительно, чтобы не наплодить себе недоброжелателей (которых все равно потом придется от принятия решений дистанцировать).
Если вы публично скажете, что Вася мудак, работал с неверными данными и не верными предпосылками — ничего, кроме врага в лице Васи вы не заработаете. При том, что на его месте в его время еще не факт, что вы лично сработали бы лучше. Поэтому обвинять никого не надо. Есть решение лучше — предложите лучше, и всё на том.
Первое, что вам все еще нужно — абсолютно достоверная и проверяемая фактура, в которой вы лично уверены полноценно и железобетонно. Вся остальная лирика и корректировки курса — следом.
Всё, что не факт — это мнение. Факт проверяется, мнение аргументируется. В ваших собственных интересах чтобы фактов было как можно больше, их проверяемость выдерживала любую критику, а аргументация на их основе следом была максимально неопровержимой.
Люди ошибаются. Люди исходят из неверных предпосылок. Люди оптимистичны. Люди ситуативны. Человеческий фактор, как обычно, назначается в подобных случаях слабым звеном по умолчанию.
Никому на слово верить нельзя. Не то, что мне; даже себе не советую. Больше перекрестных проверок — чище жопа.