Эти же самые мысли преследовали меня все лето. Те неудовлетворительные результаты, которые мы видим в большинстве проектов, что это — форс-мажор? Результат присущей неопределенности? Или мы можем с этим что-нибудь сделать?
Сначала это казалось каменной стеной. Я бы, пожалуй, сдался, если бы не пример с У-2.
Я начинаю подводить класс к той щели в стене, которую мне показал Джим.
— Все, кто имеют дело с проектами, знают, что проекты включают в себя высокую степень неопределенности. Мы не первые, кто пришли к этому заключению, — напоминаю я классу. — Почему в изначальных оценках не делается должная поправка на неопределенность?
— Потому что мы не можем это делать, — гудит Марк.
— Что вы имеет в виду? — Спрашиваю я. — Кто нам не дает этого делать?
— Высшее руководство, — отвечает он и поясняет: — Возьмите, к примеру, мой проект. Изначально по оценке он должен был завершиться за тридцать месяцев. Но высшее руководство сказало, что это неприемлемо, и урезало всю подстраховку. Мой босс согласился попытаться исполнить его менее чем за два года, что просто невозможно.
— То есть вы хотели тридцать месяцев, а высшее руководство заставило вас сократить время исполнения до двадцати четырех месяцев. Разница составляет двадцать процентов. Марк, вы действительно считаете, что с учетом высокой степени неопределенности 20 процентов подстраховки достаточно?
— Недостаточно, но что мы можем сделать? Высшее руководство не позволяет нам даже этого.
— Я так не думаю. Но, может быть, наше разногласие вытекает из-за того, что мы говорим о двух разных вещах. Вы говорите о подстраховке, заложенной в проект как целое, а я говорю о подстраховке, заложенной в каждый отдельный элемент проекта.
Судя по выражениям их лиц, они не понимают, о чем я говорю.
— Давайте рассмотрим это не спеша. Для каждого элемента проекта существует оценка по времени его длительности — сколько времени по нашей оценке уйдет с начала этого элемента до его конца. Марк, когда вас или ваших людей просят дать оценку длительности элемента проекта, сколько подстраховки вы закладываете в свою оценку?
— Нисколько. Мы даем реалистичную оценку. Настолько реалистичную, насколько это возможно.
Он искренен. Он на самом деле верит в то, что говорит. У меня не остается выбора, и я иду на один уровень глубже.
— Мы все изучали распределение вероятности, — начинаю я свое объяснение.
Я знаю, насколько студенты не любят статистику. Поэтому мое объяснение должно быть очень четким и конкретным.
— Представим себе хорошего стрелка, стремящегося попасть в цель и использующего хорошо сбалансированную винтовку. Какова вероятность того, что стрелок попадет в определенную точку на мишени?
Я рисую на доске гауссиану распределения вероятности.
— Вы, вероятно, не раз видели эту колоколообразную кривую — говорю я и продолжаю объяснение. — Вероятность того, что стрелок вообще не попадет в мишень, очень мала. Вероятность того, что он попадет в центр мишени, не стопроцентная, но она выше, чем вероятность попадания в любую другую точку на мишени. А вот так будет выглядеть распределение вероятности для отличного стрелка, — и я рисую еще одну гауссиану — на этот раз более узкую и высокую.
— А теперь давайте рассмотрим другой пример. Сколько времени у вас уйдет на то, чтобы доехать от университета до дома? Брайен?
— Около 25 минут, — отвечает он, не понимая, к чему я веду.
— Что значит «около»?
— «Около» значит «около». Иногда уходит 30 минут, иногда меньше. Это зависит от движения. Поздно ночью и с включенным радар-детектором я могу доехать меньше чем за 10 минут. В час пик, да если еще не повезет, может уйти и час.
Похоже, он начинает понимать, к чему я веду, поскольку он продолжает:
— Но если у меня спустит шина, это будет еще дольше. А если друзья уговорят меня заскочить с ними в бар, еще дольше.
— Именно, — говорю я, рисуя соответствующую кривую распределения вероятности. — Пять минут имеют нулевую вероятность, двадцать пять минут имеют самую высокую вероятность, и даже 3 часа имеют определенную не нулевую вероятность.
— Марк, когда вы оцениваете время, которое уйдет на выполнение элемента проекта, какая из этих двух кривых распределения вероятности больше отражает вашу действительность?
— Последняя, — ухмыляется он. — Вообще-то, это похоже на Брайена, который любит заскочить в бар и сидеть там часами за разговорами.
— Чем выше степень неопределенности, тем длиннее хвост кривой, — напоминаю я им. — Это медиана распределения, — и я рисую на графике вертикальную черту. — Это означает, что существует только пятидесятипроцентная вероятность закончить элемент проекта в этой точке времени или раньше.
Я жду, пока весь класс осмыслит этот факт, и поворачиваюсь к Марку:
— Марк, когда я попросил Брайена дать мне оценку по времени, он дал мне оценку, очень приближенную к медиане. Но когда вас или ваших людей просят дать оценку времени, требуемого для исполнения элемента проекта, какую оценку вы обычно даете? Пожалуйста, подойдите сюда и покажите ее на графике Брайена.
У него уходит какое-то время, чтобы подойти к доске, я даю ему мел, и без каких-либо колебаний он чертит вертикальную линию в дальней правой части графика.
— Почему не там, где медиана? — спрашиваю я его.
— Потому что существует Мерфи, — смеется он.
— Мерфи существует и для Брайена.
— Послушайте, — говорит он, — только самоубийца, совсем неопытный работник выберет медиану.
— Логично, — говорю я, — особенно логично потому, что во многих сферах существует слишком мало мотивации, если вообще существует, к тому, чтобы закончить элемент проекта раньше времени, в то время как при опоздании вам придется долго объяснять почему. Я согласен с Марком: в таких условиях почти никто не выберет оценку по времени, которую они могут не выполнить в пятидесяти процентах случаев. При каком проценте вероятности выполнения в срок вы чувствовали бы себя удобно?
— Минимум восемьдесят процентов, — отвечает он. — Еще лучше девяносто.
Никто не спорит.
— Марк, теперь понятно, почему вы поставили свою оценку по времени в правую часть графика распределения вероятности — это где-то около восьмидесяти или девяноста процентов.
— Естественно.
Обращаясь к классу, я заявляю:
— Разница между медианой распределения вероятности и нашей оценкой — это подстраховка, которую мы закладываем в нашу оценку.
