Это модель, где выделяется четыре типа среды: простая, сложная, запутанная и хаотическая. Каждая из этих сред обладает своими особыми характеристиками и для работе в этих средах нужны разные подходы. Например, для запутанных сред подходит Agile, а для сложных — классический проектный менеджмент.

Определив тип среды, вы можете подобрать наиболее адекватный подход для работы в этой среде. Так, например, вы можете использовать Agile для запутанных сред, а Waterfall — в сложной среде.

Для начала определите среду, в которой вы находитесь. После этого — релевантный этой среде подход, метод или фреймворк работы. Вы также можете определить подходящие этой среде ценности.

Согласно модели Кеневин, в простых или очевидных системах все просто и очевидно.

Здесь имеются «лучшие практики», выработанные годами. Когда мы используем лучшие практики в простых системах, мы получаем заведомо предсказуемый и достаточно хороший результат.

Если не использовать лучшие практики — результат будет плохим, или не таким хорошим, как мог бы быть.

На уровне простых систем то, что от человека требуется — это знания, умения и навыки делать правильные вещи правильно.

Когда речь идет о менеджменте в простых системах, логичным решением регуляции эффективности персонала может быть наказание, а если «лучшая практика» не реализуется сотрудником — то есть смысл отказаться от него в пользу другого, который владеет лучшими практиками.

Здесь нет степеней свободы. Если следовать принципам модели Кеневин, для наилучшего результата должны быть реализованы лучшие практики. Если они не реализуются, можно говорить о некомпетентности или ошибках человека, который проводит работу.

В хорошей команде уже есть опыт решения похожих задач и проблем определенным образом. Есть смысл придерживаться этих же действий — чтобы получить заведомо хороший результат, который ведет к бизнес–ценности.

Модель Кеневин предписывает процесс, который ведет к вхождению системы в простую и очевидную — стандартизация. В результате стандартизации любому человеку становится очевидно, как решается та или иная проблема, если он ознакомится со стандартизированным процессом.

В сложных системах модели Кеневин значительно меньше определенности относительно того, что именно мы получим.

Нельзя заранее запланировать результат с точностью до всех нюансов, так как у команды может не быть опыта решения такого рода задач и проблем. Пока у команды (у бизнеса) нет опыта, нельзя запланировать то, как именно будет решаться задача. Хорошим практикам требуется время для того, чтобы они оформились.

К более эффективной работе в сложных системах ведет опыт работы в новых условиях. Понимание того, как лучше работать в этой системе, на основе нового опыта, выражается в «хороших практиках» — они не ведут к однозначно к одному предсказуемому результату, но тем не менее они ведут к одному из нескольких вариантов.

В сложных системах можно прибегать к экспертному мнению. То есть вы можете пригласить консультанта, который выступает экспертом в этой системе — то есть он уже работал с подобными проблемами и задачами — и он может сказать, как лучше действовать, может передать вам хорошие практики.

Несмотря на то, что результат все равно неоднозначен, у вас будет приближение к пониманию того, на что можно рассчитывать и при каких условиях.

В запутанной системе, или запутанной среде, невозможно заранее предсказать возможный вариант — или несколько вариантов — с какой–либо вероятностью. В запутанной системе мы работаем в условиях повышенной неопределенности.

Как же работать в такой системе?

Самый разумный подход к работе и к менеджменту в условиях запутанной среды — это работа через экспериментирование, через проверку гипотез. Мы можем узнать результат только ретроспективно.

Важно понимать, что иногда у нас может быть иллюзия, что мы знаем, что произойдет, и это может быть ошибочно. Именно поэтому полезна модель Кеневин — она позволяет предсказать, что в конкретной системе могут быть риски, и направить наше внимание на то, чтобы учитывать эти риски в рабочих процессах.

Такая ошибка может быть несущественной, если мы, например, сделали какое–то небольшое действие. А вот если мы в течение нескольких недель, месяцев или лет разрабатывали какое–то сложное решение — это проблема, ведь тогда мы теряем время и деньги.

Именно поэтому в Agile и Scrum реализуется итеративный и инкрементальный подход к разработке продуктов — работая в условиях повышенной неопределенности, команда обретает возможность получать больше опыта и обратной связи, за счёт того, что чаще делает поставку готовых продуктов.

А в дальнейшем над продуктом можно продолжать работать более эффективно — уже имея новый опыт, и имея обратную связь от системы, в которой ведется работа.

В запутанной системе непонятно, какого результата мы достигнем, и нужно получать обратную связь от реальности. В хаотичной системе мы не только не знаем результата, но и не знаем, что вообще нужно делать.

На практике хаос возникает тогда, когда возникает достаточно значимая проблема, решение которой неизвестно.

И здесь мы можем только действовать и получать обратную связь. Если в запутанной системе мы можем «прикинуть» куда двигаться и что делать, в хаотичной среде мы можем только двигаться — и на основе новой информации корректировать движение.

Важно однако понимать, что если у нас что–то получается, это не значит, что в дальнейшем все будет также. Такова ситуация во многих бизнесах. Могут появиться новые данные, новые конкуренты, новые технологии. Чтобы оставаться на плаву, необходимо регулярно делать эксперименты и проверять новые гипотезы, и корректировать движение.

Иллюзия безопасности в хаотичной среде может быть фатальной.

Если держать в уме фреймворк кеневин, можно предотвратить многие риски компаний и проектов как на этапе зарождения, так и на этапах развития и масштабирования.

Главная цель использования модели кеневин в бизнесе — точное определение того, в какой среде находится и развивается продукт или проект. И если он находится в запутанной или хаотичной среде — то соответствующим образом выстроить рабочие процессы.

Если процессы будут подобраны не в соответствии с условиями среды, возникают риски, и часто — смертельные. Инновационный стартап, который пытается заниматься долгосрочным планированием — типичный пример такой ошибки, которая приводит к трате времени и денег.