Harmonia w chaosie: myślenie systemowe w zarządzaniu projektami

W XXI wieku żyjemy w świecie systemów, które nas otaczają: transportowe, informatyczne, energetyczne, telekomunikacyjne. Konkurencyjność o innowacje rośnie, przewidywać trendy jest coraz trudniej, a utopić projekt w chaosie coraz łatwiej. W tym kontekście myślenie systemowe staje się kluczowym narzędziem, pozwalającym spojrzeć na świat nie tylko jak na zbiór pojedynczych zdarzeń, lecz jak na kompleksowe systemy, w których każdy element oddziałuje na całość. Aby korzystać z tego podejścia w sposób efektywny, warto zrozumieć, w jaki sposób działają systemy dynamiczne i czym one są.

---

Chaos jest stanem nieregularnym, nieprzewidywalnym, charakteryzującym się brakiem porządku lub wzorca. Naukowo chaos można zakwalifikować do systemów dynamicznych. Już w latach 90-tych temat ten był poruszony przez Jamesa Gleicka w książce Chaos. Narodziny nowej nauki, gdzie autor pokazuje w jaki sposób teoria chaosu zmienia nasze postrzegania świata: 

1. Chaos może prowadzić do innowacji – rozumienie chaosu może zmieniać punkt widzenia oraz prowadzić do innowacyjnych odkryć.
2. Chaos to nie tylko brak porządku, a także ukryty porządek – nawet w najbardziej skomplikowanych systemach istnieją wzorce i struktury, które można zrozumieć za pomocą odpowiednich narzędzi i metod (sieci neuronowe, analiza bifurkacyjna, modelowanie agentowe).

W zrozumieniu chaosu może nam pomóc teoria myślenia systemowego, ponieważ pokazuje jak:

1. postrzegać świat jako wzajemne połączone systemy, co pomaga w rozwinięciu umiejętności prognozowania,
2. rozumieć, jaki element do jakiego systemu należy,
3. dostrzegać, w jaki sposób działają połączenia pomiędzy elementami w zależności od rodzaju systemu.

Dynamiczna niewiadoma

Pojawienie się matematyki pchnęło rozwój ludzkości do przodu, nagle mogliśmy podnieść jakość swojego życia, tworząc nowe obszary nauki i wynalazki. Wraz z rozwojem gospodarki wzrosło znaczenie posiadania umiejętności prognozowania. Pojawiła się potrzeba bardziej zaawansowanych analiz matematycznych, których celem jest dostarczanie i przetwarzanie coraz większej ilości informacji w minimalnym przedziale czasowym. 

Meteorologia to jedna z dziedzin, które mają na celu przewidzenie przyszłości. W 1960 roku meteorolog Edward Lorenc zbudował prosty model matematyczny opisujący ruch powietrza w atmosferze. Eksperyment wykazał, że nawet niewielkie zmiany w początkowych warunkach pogodowych (takich jak temperatura, wilgotność i prędkość wiatru) mogą mieć ogromny wpływ na długoterminowe prognozy. To zjawisko nazwano efektem motyla.

Lorenz niechcący wniósł wkład także do project managementu, ponieważ „efekt motyla” wskazuje na wagę dokładnego planowania i monitorowania projektów. Nawet najdrobniejsze zmiany mogą rozprzestrzeniać się, wpływając na różne obszary projektu i powodując znaczne odstępstwa od pierwotnych założeń. Dlatego kluczowe jest nie tylko reagowanie na bieżące zmiany, ale również systematyczne przewidywanie potencjalnych dalekosiężnych skutków. 

Wraz z rosnącym znaczeniem prognozowania, zrodziła się potrzeba efektywnego przetwarzania i interpretowania dużych ilości danych w krótkim czasie. W odpowiedzi na to zapotrzebowanie coraz większą rolę zaczęła odgrywać sztuczna inteligencja. Techniki AI, takie jak uczenie maszynowe, umożliwiają skuteczne przetwarzanie danych oraz tworzenie modeli prognostycznych, które są w stanie przewidywać zachowania systemów z dużą dokładnością (choć i tak nie stuprocentową, bo chaos wymaga akceptacji dużego marginesu błędu). 

System i jej składowe

„System to coś więcej niż po prostu suma jego składających się części. Może on wykazywać różne formy zachowania: być dynamicznym, dążyć do pewnego celu, dostosowywać się do warunków zewnętrznych, dążyć do samo zachowania, ulegać ewolucyjnym zmianom…”

 – Donella Meadows

Każdy system opiera się na 3 ważnych elementach: elementy, wzajemne powiązania i cel. Dla przykładu zamodelujmy system – produkt, mający na celu rozwiązanie problemu korków na autostradzie:

1. Cel: stworzenie inteligentnego systemu zarządzania ruchem drogowym, który monitoruje natężenie ruchu w czasie rzeczywistym i dynamicznie dostosowuje sygnalizację świetlną aby minimalizować korki i zapewnić płynny przepływ pojazdów na drogach.
2. Elementy: infrastruktura drogowa, światła, kamery, procedury bezpieczeństwa drogowego itd. 
3. Powiązania: projektowanie procesów, budowanie zespołów, wdrażanie polityk firmowych itd. 

Nawet jeżeli zbierzemy to wszystko razem, to nie będzie to skuteczny system, ponieważ powyższe elementy łączy miedzy sobą informacja. O jej roli pisze Vladimir Petrov: „Wiele wzajemnych relacji w systemach realizuje się poprzez przepływ informacji. Informacja łączy system w spójną całość i w dużej mierze determinuje jego zachowanie. Relacje, które stanowią przepływy informacyjne, są trudne do odkrycia, ale jeszcze trudniej jest określić przeznaczenie lub cel systemu.”

To zależy… Siła zależności 

„Zależność liniowa to taka relacja między dwoma elementami systemu, w której wynik zawsze jest proporcjonalny do przyczyny. Wykres zależności liniowej to prosta. Wyniki mogą być sumowane. Zależność nieliniowa to taka relacja między dwoma elementami systemu, w której wynik nie jest proporcjonalny do przyczyny. Wyniki nie mogą być sumowane, a wykres nie ma postaci prostej.”

– Donella Meadows 

Liczba projektów, które kończą się niepowodzeniem każe nam zaakceptować fakt, że nie wszystko podporządkuje się logice przyczynowo-skutkowej i zależności w projektach nie są liniowe, a większość zdarzeń nieprzewidywalna. 

 Na płaszczyźnie planowania też widzimy trend zmiany podejścia do ustalania i pomiaru celów, co widać na przykładzie rosnącej liczby firm przechodzących ze stosowania KPI na OKR (zobacz Tabela 1.).

Przekształcenie chaosu w system

„Myślenie systemowe to umiejętność świadomego rozpatrywania obiektów i zjawisk otaczającego świata jako systemy w ich rozwoju i wzajemnych zależnościach, analizowania sytuacji problemowych, identyfikowania sprzeczności, które je stworzyły, oraz znajdowania najbardziej skutecznych rozwiązań dla powstałych problemów.”

– Vladimir Petrov

Myślenie systemowe stoi u podstaw podejścia do rozwiązywania problemów TRIZ, skupiającego się na dogłębnej analizie problemu oraz przyczyny jego powstania. TRIZ dzieli się na 5 poziomów i obejmuje 40 zasad, które pokazują w jaki sposób można podejść do rozwiązania problemu. Pierwszy poziom stawia na rozumienie myślenia systemowego.

Myślenie systemowe w projektach – ryzyka, zmiany i pomiary

Praktyczne zastosowanie myślenia systemowego w zarządzaniu projektem polega na uwzględnieniu złożoności relacji między różnymi elementami projektu i podejściu do projektu jako spójnej całości. Projekt nie działa w odosobnieniu, jest realizowany w szerszym środowisku i może mieć różne cele (również ukryte). 

Jednym z obszarów, gdzie project manager może stosować metodę myślenia systemowego jest analiza ryzyk. Warto tu określić, jakim systemem zarządzamy lub jaki tworzymy oraz jakie miejsce nasz produkt zajmuje w strukturze organizacji i poza nią (nadsystem/system/podsystem/podpodsystem). Należy więc spojrzeć systemowo, łącząc perspektywy i potrzeby różnych interesariuszy i członków zespołu projektowego. 

Warto też pamiętać, że zmiana celu systemu zmienia jego zachowanie. Dlatego w zarządzaniu zakresem należy mieć świadomość, że nawet małe zmiany w warunkach początkowych mogą prowadzić do dużych różnic w wynikach. Identyfikacja jak największej liczby zależności i interakcji między różnymi elementami systemu projektowego oraz zrozumienie tych relacji pozwoli lepiej przewidywać wpływ zmian w jednym elemencie na inne elementy projektu w perspektywie czasu.

Dlatego warto wprowadzać i mierzyć różne wskaźniki projektowe (efektywnościowe, kosztowe itd.) Przy efektywnie stworzonym systemie do zarządzania i analityki danych, jesteśmy w stanie prognozować zachowanie systemu (projektu) oraz analizować różne scenariusze rozwoju, co pomaga w szybszej reakcji na potencjalne zagrożenia projektowe.