Метод Ферми, или как измерять неизвестное без шаманского бубна, разговоров с духами и санитарами.
 
Есть в управлении любимая фраза людей, которые не хотят думать:  «У нас нет данных».
 
Звучит солидно. Почти научно. Даже немного печально. Нет данных – значит, решение можно не принимать. Подождать, провести исследование, купить отчет, создать рабочую группу, совещание.
И вот через полгода компания по-прежнему ничего не знает. Но уже потратила деньги на то, чтобы оформить незнание в презентацию.
 
На этот случай есть прекрасный метод. Метод Ферми.
 
Энрико Ферми был физиком. Нобелевским лауреатом. Человеком, который умел считать примерно всё, даже когда нормальных данных не было. Не потому, что был магом. А потому что понимал простую вещь: большое неизвестное можно разложить на несколько маленьких неизвестных, каждое из которых уже можно хотя бы примерно оценить.
 
Классический пример – задание, которое Ферми давал своим студентам – определить, сколько настройщиков пианино в Чикаго. На первый взгляд вопрос идиотский. Кто их считал? Бежать в налоговую? Обзванивать музыкальные магазины? Искать тайное братство настройщиков?
 
Ферми делал иначе. Он не пытался сразу узнать точное число настройщиков. Он раскладывал большое неизвестное на несколько маленьких оценок.
 
Сколько людей живет в Чикаго? Пусть около 3 млн. Сколько примерно человек в одной семье? Пусть, в среднем 2–3 человека. Значит, в городе примерно 1–1,5 млн семей. У какой доли семей есть пианино? Пусть, например, от одной семьи из тридцати до одной семьи из десяти. Получаем грубую оценку: где-то от 30–40 тысяч до 100–150 тысяч пианино, которые могут требовать настройки. Как часто настраивают пианино? Пусть в среднем один раз в год. Значит, нужно примерно столько же настроек в год. Сколько пианино может настроить один настройщик в день? Пусть 4–5 инструментов. Сколько рабочих дней у него в году? Пусть около 250.  Значит, один настройщик может обслужить примерно тысячу с небольшим пианино в год.
 
Тогда, в Чикаго примерно от нескольких десятков до пары сотен настройщиков. Кстати, на момент проведения этого расчета реальное число оказалось около 50.
 
И вот здесь важен не сам результат. Важна логика. Каждая оценка грубая. Очень грубая. Где-то можно ошибиться в два раза. Где-то в три. Но после перемножения получается не точный ответ, а разумный интервал. Например, не «непонятно сколько», а «скорее всего, от 20 до 200». А реальное число потом оказывается где-то внутри этого интервала.
 
И вот это уже не магия. Это управление неопределенностью.
 
Метод Ферми полезен не тем, что дает красивую точность. Он полезен тем, что убирает управленческий ступор. «Мы не знаем рынок» превращается в сколько потенциальных клиентов, какая доля испытывает проблему, сколько готовы платить, как часто покупают, какая доля дойдет до сделки, какая маржа останется после исполнения.
 
Метод Ферми заставляет задать главный вопрос: что мы всё-таки знаем? Пусть примерно. Пусть грубо. Пусть с погрешностью. Но знаем. Потому что обычно компания знает гораздо больше, чем ей удобно признать. Просто эти знания разбросаны по головам сотрудников, старым отчетам, опыту продажников, памяти производственников, жалобам клиентов и Excel-файлам, которые никто не открывал с прошлого кризиса.
 
Ферми-оценка собирает это в черновую модель. Да, она будет грубой. Но грубая модель часто лучше красивого незнания. Особенно если решение нужно принять сейчас, а не после того, как рынок уже ушел, клиент передумал, конкурент въехал на вашу поляну с музыкой и шариками.
 
Главное правило простое: если вы не можете точно измерить большое неизвестное, разложите его на маленькие приблизительно измеримые части. И внезапно окажется, что туман не такой уж плотный.
 
#менеджмент #принятиерешений