Моделирование путей наращивания конкурентоспособности современных организаций в экономике знаний

Введение

В условиях формирования на базе информационных технологий сетевой экономики и роста турбулентности внешней среды у современных организаций обострились проблемы преодоления информационной неопределенности и принятия грамотных решений при выборе оптимальных путей их функционирования и развития. Руководство многих компаний оказывается не в состоянии улавливать и оценивать «слабые сигналы» (по И. Ансоффу) об угрозах и возможностях конкурентной внешней среды без вовлечения в эти процессы интеллектуального потенциала сотрудников организации.

В современном мире идет активный поиск моделей наращивания конкурентоспособности. Возникают гибридные формы обеспечения конкурентоспособности, сочетающие ранее оппозиционные друг другу конкуренцию и кооперацию (например, коокуренция). Компании ищут оригинальные формы взаимодействия на базе партнерства, уважения и доверия. Есть острая необходимость осмысления и рефлексивного анализа существующих форм взаимодействия акторов рынка, а также моделирования конкурентной борьбы на новой методологической основе. Анализ публикаций свидетельствует, что решение проблемы конкурентоспособности организаций связано с интеллектуализацией и нравственным развитием личности человека – главного действующего лица в любых видах деятельности, в т.ч. и экономике знаний.

Цель исследования – рефлексивный анализ, выявление сущности и моделирование путей развития конкурентоспособности современных организаций в условиях новой экономике (экономики знаний).

Методология. Авторы задействовали системный подход, междисциплинарный трансфер знаний, методы моделирования, инструментарий теории решения изобретательских задач (ТРИЗ), включающий наработки теории развития творческой личности (ТРТЛ). В процессе рефлексивного анализа и моделирования использовались концепции слабых сигналов И. Ансоффа и опережающего отражения действительности П.К. Анохина, обобщенные в ТРИЗ закономерности развития систем, «трамплинная» модель научно-технического творчества Б.М. Кедрова, концепции содержательного обобщения в обучении В.В. Давыдова и самообучающихся организаций.

Теоретический обзор

Нарастающее число отношений (связей) в современном антропогенном мире и сверхвысокая сложность систем, казалось бы, заставляют нас отказаться от попыток «объять необъятное». Ведь сегодня на каждого человека в мире приходится информации в 320 раз больше, чем хранилось при Птолемее II в Александрийской библиотеке. В письменном виде книгами с таким объемом информации можно покрыть территорию США в 52 слоя. Согласно статистике Интернет, в феврале 2022 г. численность интернет-аудитории достигла 4,95 млрд пользователей (62,5% населения мира), а число пользователей социальных сетей составило 4,62 млрд чел. (58,4% населения мира). Сегодня «типичный» глобальный интернет-пользователь проводит в Интернет (более 40% времени бодрствования человека) [1] (Churanov).

Сети сегодня – важнейшая компонента новой экономики. Еще в 1980 г. Роберт Меткалф провозгласил закон, по которому полезность сети пропорциональна квадрату численности ее пользователей. Ключевые свойства сетей – открытость и быстрое распространение. Сети меняют традиционные представления. Так, по мысли Пола Кругмана, «…в сетевой экономике кривые предложения имеют наклон сверху вниз вместо того, чтобы идти снизу вверх, а кривые спроса направлены вверх, вместо того, чтобы быть направленными вниз. Чем больше у вас есть, тем больше вы хотите» [2] (Kokh, 2003).

Развитие информационных технологий изменяет понятие «сетей» [3, 4] (Dorogovtsev, Mendes, 2003; Newman, 720). Современные аргументы о сетях как формах организации, связанных с Интернетом, относят к «равному производству». Подход разработан П. Адлером, Й. Бенклером и развит Э. Рэймондом, Г. Райнгольдом и К. Ширки. По Бенклеру, осетевленная экономика «дает практические возможности индивидуумам «... делать больше в свободной общности с другими, не имея нужды выстраивать их отношения через систему цен или традиционных иерархических моделей социальной или экономической организации» [5] (Benkler, 2006).

Разработанная в 1980 гг. Б. Латуром, М. Кэллоном и Дж. Лоу теория сетевых акторов отличается тем, что в ней акторами являются в основном объекты и организации. Ее базовый принцип – концепция гетерогенной сети, состоящей из разнородных социальных и технических элементов. Любой актор (персона, объект (программы компьютеров, оборудование, организация)) в ней одинаково важны.

Антропогенной («второй») природой надо умело управлять, ведь в ней нет механизмов саморегулирования, сформированных «первой» природой. В естественной природе надежно «работают» замкнутые пищевые цепочки (идет вещественно-энерго-информационный круговорот). Отсюда деятельность людей на планете привела к накоплению огромной массы промышленных и бытовых отходов, подвигнувшей мир к экологической катастрофе.

Нельзя управлять без предвидения и планирования. Для этого надо обладать достоверной информацией о состоянии управляемых систем. Необходимость эффективной работы с Big Data и снятия информационной неопределенности – императив современной экономики [6] (Frenks, 2014). Еще разрабатывая основы стратегического управления, И. Ансофф называл в качестве одной из его ключевых проблем признание руководителями высшего звена концепции слабых сигналов [7] (Ansoff, 1989). Работа с ними – это работа с неопределенностью. Многие сигналы раннего предупреждения слабы и сопровождаются шумами, поэтому в любой организации целесообразно иметь хотя бы одного сотрудника, который бы их улавливал. Сегодня для этих целей предлагаются разные методы их визуализации [8] (Burlakov, 2011). Однако есть проблема. Ее суть состоит в том, что такой сотрудник, как правило, находится на нижних этажах иерархической структуры организации и обладает скромными полномочиями [9] (Mitroff, Anagnos, 2000). Предотвратить кризис на ранней фазе можно лишь отделив слабые сигналы от шумов, правильно поняв информацию об отклонениях от нормы и вовремя подав информацию, извлеченную из сигналов, до лица, принимающего решения. Данный аспект стратегического планирования подчеркивает исключительную важность каждого сотрудника в современных организациях.

В условиях создания самообучающихся, сетевых организаций, работающих в условиях неопределенности, концепцию стратегического планирования И. Ансоффа подвергают критике из-за невозможности «жесткого» планирования развития на 5–10 лет в ряде отраслей. Возникают противоречия между требованием жестких действий по стратегическому плану и необходимостью организационных изменений. Так как при планировании закладываются основы несоответствия реализуемой стратегии организации принятому стратегическому плану, предлагается его называть «стратегическим программированием». Оно есть средство программирования последствий стратегий – на базе интуиции в сознании топ-менеджмента или сформированных на основе опыта людей, ответственных за реализацию стратегии [10] (Zub, Melnikov, 2015). Для обеспечения конкурентоспособности современных компаний темпы изменений в них должны опережать темпы изменений во внешней турбулентной среде. Успех компаний зависит от комплекса решений, опирающихся на активный мониторинг внешней среды. Лишь в идеале менеджеры, располагающие непрерывно обновляемой и точной информацией, могут применять планы и процедуры, разработанные для определенных уровней турбулентности.

Георгу Гегелю принадлежит мысль, что в «настоящем дремлет будущее». Исследование проблем развития жизни привело П.К. Анохина [11] (Anokhin, 1978) к введению новых понятий: «опережающего возбуждения» (1957 г.), затем «опережающего отражения действительности» (1962 г.). Был проведен анализ активного отношения живой материи к превращениям пространственно-временной структуры неорганического мира и осмыслено значение времени для животного. В итоге получен вывод: история животного мира – пример универсальной закономерности, которую можно было бы назвать опережающим отражением действительности (ускоренным в миллионы раз развитием химических реакций, которые в прошлом отражали последовательные преобразования этой действительности) [12] (Anokhin, 1962). Таким образом, теория функциональных систем дает нам теоретическую основу объяснения процессов предвидения и планирования деятельности рыночных субъектов (акторов), а также их проактивного и рефлексивного поведения.

Сегодня внешняя среда компаний требует улавливания их менеджментом слабых сигналов об опасностях и возможностях. Источники сигналов – глобальные тренды и политические события, но прежде всего – технологические сдвиги. Инновационная деятельность компаний многогранна, все подсистемы требуют изменений, но их доминантой была и будет в технико-технологическая подсистема. Описывая контуры новой роли директора компании, ориентированной на успех в будущем, аналитики отмечают: способность управлять последовательностью технологических переходов является решающей для выживания корпорации [13] (Foster, 1987).

Чтобы вовремя «отвечать» на вызовы «новой экономики», надо непрерывно учиться. У. Беннис и Б. Нанус еще в 1985 г. пришли к выводу, что настоящие лидеры обладают умением учиться у других и у внешней среды. Эти руководители – «вечные ученики», а модель поведения лидеров будущего – это наставничество, похожее на роль тренера команды [14] (Bennis, Nanus, 1985).

В 1990 гг. родилась концепция самообучающейся организации [15] (Senge, 1999). Она возникла на базе теории конкурентных преимуществ М. Портера, концепции перманентной реорганизации Дж. Гарднера, концепции «культуры лидерства» Дж. Коттера, концепции непрерывного образования взрослых Д. Дьюи, методологии системной динамики Д. Форрестера. После выхода книги И. Нонаки и Х. Такеучи [16] (Nonaka, Takeuchi, 1996) компании Запада получили дополнительный источник новых управленческих решений в виде вовлечения в хозяйственный оборот помимо формального еще и неформального (скрытого) знания, а также широких возможностей, которые создает взаимодействие формального и неформального видов знания в компании.

В 1920–1980 гг. центром внимания неоклассической экономики в экономической теории был автономный рыночный агент (предприятие, компания). Институциональная парадигма добавила к этим действующим лицам формальные и неформальные институты. Позже эволюционная парадигма, преодолев статику прежних подходов, включила в рассмотрение временные тенденции в виде «генетических» механизмов. Сегодня системная парадигма уже рассматривает организации, институты и «геноподобные» механизмы развития как частные случаи экономических систем [17] (Kleyner, 2013).

В связи с развитием и гуманизацией экономического знания, расширением его за счет биологии, физиологии, психологии, физики, математики и других наук экономическая наука обретает новую когнитивную форму. Блоками «новой экономики» выступают: экономика знаний (включающая когнитивную экономику, наноэкономику, нейроэкономику, нанобиоэкономику); наукоемкие отрасли экономики (космос, ядерная физика, конкурентные отрасли машиностроения, лазерные технологии, нано-, биотехнологии, аддитивные технологии); инновационное предпринимательство; валютно-финансовая система мирового хозяйства (на базе инфотехнологических инноваций); институциональная и оргуправленческая сфера экономики; интеллектуальный капитал (генерация индивидов высокой интеллектуальной культуры). Когнитивная экономика как область новой экономики знаний, базирующаяся на достижениях науки и когнитивных способностях личности, участвует непосредственно в выявлении, получении и оформлении нового экономического знания, необходимого для дальнейшего его (знания) воспроизводства [18] (Shishkin, 2016).

Еще в 1959 г. Р. Фейнман предсказал, что человечество будет синтезировать в будущем все что угодно из отдельных атомов, но сам термин «нанотехнология» ввел в 1974 г. Н. Танигути для описания процесса создания новых объектов из них. За рубежом понятие «наноэкономика» первым употребил Кеннет Эрроу [19, с. 734.] (Kenneth Arrow, 1987, р. 734). В нашей стране первые исследования по «экономике физических лиц» выполнил Г.Б. Клейнер в 1996 г. [20] (Kleyner, 1996), а затем О.В. Иншаков, Е.В. Попов, М.В. Власов, В.В. Шишкин и др. Наноэкономика носит выраженный мультидисциплинарный характер [21] (Manakhova, 2011). В рамках ее проблематики уже «проросли ветви» поведенческой экономики, неоинституционализма и этической экономики [22] (Shults, 2014).

Ученые сводят концепции человека в экономической теории к трем видам: микро-, макроэкономическим и глобальным. Первые рассматривают поведение человека в экономике на уровне индивидуума (А. Смит, Г. Саймон, А. Алчиан, Р. Нельсон, С. Уинтер), вторые включают воспроизводственную концепцию человека (К. Маркс, Ф. Энгельс), модель его жизненного цикла и концепцию человеческого капитала (Г. Беккер), а третьи связаны с деятельностью человека в рамках мирового хозяйства, охватывая отношения человечества с окружающей природой. Исследователи подчеркивают, что «впервые за всю человеческую историю личность становится важнее организации, важнее сообщества людей» [23] (Zhuravleva, 2008). Уже выявлены черты наноэкономической модели личности: 1) интеллектуальность; 2) инновационность; 3) способность к партнерству; 4) образовательная мобильность; 5) формирование личности (в новой экономике важны не отдельные качества человека, а целостная личность с ансамблем знаний и способностей).

По А.Г. Дугину, интегральный труженик – не экономический индивидуум, а экономическая личность. Интегральность он характеризует как соединение производства, потребления и собственности на средства производства, дополняя их важнейшей характеристикой: включенностью в общественные структуры, имеющие органическую природу [24] (Dugin).

Результаты исследования и их обсуждение

В современной экономике теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) представляет собой основу трансфера знаний [25] (Akhtyamov, Likholetov, 2009). В исследовании мы опирались на ее ключевой закон – повышение степени идеальности технических систем [26] (Altshuller, 1979). По нему, все системы в своем развитии стремятся к идеальности. Идеальная система – та, у которой масса (М), габариты (Г) и энергоемкость (Э) стремятся к нулю, а ее способность выполнять работу не уменьшается. В пределе идеальная система – та, которой нет, а ее функции выполняются. Поскольку для выполнения функций нужен материальный объект, то за исчезающую систему ее функции выполняют над- или подсистемы.

Исчезновение систем и увеличение главной полезной функции (ГПФ) или количества выполняемых функций – грани процесса идеализации систем. Выделяют два вида идеализации систем. В первом случае М, Г, Э стремятся к нулю, а ГПФ неизменна. Во втором случае ГПФ увеличивается, а М, Г и Э неизменны. Общий вид идеализации систем отражает оба процесса. Предельный случай идеализации техники заключается в ее исчезновении при одновременном увеличении количества выполняемых ею функций. В реальных систем это идет смешанным путем. При разнесении во времени смешанного процесса на два раздельных получаем обобщенный процесс развития, включающий фазы развертывания и свертывания системы. Система, возникнув, «завоевывает жизненное пространство» (увеличивая свои М, Г, Э), а затем, достигнув предела, свертывается. Развитие идет во времени, поэтому ось (Фn – ГПФ) – это и ось времени. В ТРИЗ эти представления получили название «луковичной» модели [27] (Salamatov, Kondrakov, 1984). Формально процесс идеализации систем описывается выражением:

I = lim Фn(М, Г, Э) + lim Фn(М, Г, Э), (1)

(М, Г, Э →max М,Г,Э) (М,Г,Э→0)

n→∞ n→∞

фаза «развертывания» фаза «свертывания»

где Фn – функция системы (или совокупность функций), а М, Г, Э – соответственно, масса, габариты и энергоемкость.

Обобщенные технические параметры легко интерпретируются в параметры экономики: «масса» – численность работающих, размер парка машин, масштаб производства, объем произведенной (реализованной) продукции/услуг; «габариты» – «вместилище» производственно-сбытовых процессов – от торговых площадей до всей сети; «энергопотребление» – ключевая характеристика всех процессов экономики. Поэтому «луковичная» модель стала прототипом модели «бегущей волны конкурентоспособности» [28] (Akhtyamov, Likholetov, 2009).

Взяв в качестве характеристик материальных ресурсов компании численность персонала (Ч), объем производственных/торговых/офисных площадей (П), ресурсоемкость операций – объем сырья, материалов на единицу продукции (Р), а в качестве полезных функций добавленную стоимость (ДС) или экономическую добавленную стоимость (EVA), можно описать процесс развития конкурентоспособности компании (К) выражением:

К = lim Фn(Ч, П, Р) + lim Фn(Ч, П, Р). (2)

(Ч, П, Р → max Ч, П, Р) (Ч, П, Р → 0)

n → ∞ n → ∞

фаза «развертывания» фаза «свертывания»

Модель развития конкурентоспособности организаций

При моделировании [29, с. 202–203] (Surmin, 2003, р. 202–203) выделяют аспекты модели (табл. 1).

Таблица 1

Аспекты предложенной модели

Предлагаемая модель «знаниевой» конкурентоспособности современной компании (рис. 1) в свете этих аспектов видится нам когнитивно-графической детерминированной динамической моделью актуально-прогностического типа с широким диапазоном моделирования. Она содержательна, достаточно проста и имеет качественно-количественный вид.

Процесс развития конкурентоспособности компании осуществляется чередованием циклов развертывания и свертывания в сужающейся в конкурентной среде нише «жизни» и развития фирмы (см. кривую «бегущей волны конкурентоспособности» от точки А до точки В на рисунке 1).

Источник: составлено авторами.

Важная черта современной экономики – переход конкуренции, с одной

стороны, в надсистему (макро- и мегауровни), а с другой – в подсистему, т.е. на уровень личности (нано- и нейроуровни). Широко известен путь «развертывания» – наращивания конкурентоспособности компаний за счет слияний и поглощений, а также использования аутсорсинга. Яркий пример инновационного развития по этой траектории – «открытые инновации» [30] (Chesbrough, 2003).

Идеализация систем реализуется «свертыванием» – переходом системы в подсистему. Пример – развитие внутрифирменного предпринимательства. Внедрение инноваций позволяет сокращать вовлечение материальных ресурсов при росте ГПФ системы (см. нисходящую ветвь кривой «бегущей волны конкурентоспособности» после точки В на рисунке 1).

Кроме того, компания всегда получает конкурентные преимущества, действуя в противовес традициям рынка, осуществляя переход к альтернативной системе (с другим принципом действия) и к антисистеме. Пример этого тренда – переход от push-технологий к pull-технологиям во взаимоотношениях с клиентами. Переход к инверсным би-системам отчетливо виден в современных формах сотворчества компании и клиента, объединения производителей и потребителей, вовлечения потребителей в производство продукции, перехода от продуктовых инноваций к инновации опыта [31] (Aihie Osarenkhoe, 2010).

Переход к полисистемам виден в создании сетей и кластеров. Смысл мезоинтеграции – не только обеспечение производства конкурентоспособного продукта (услуги), но и их продвижения, сбыта и потребления в любой точке мира. Кластеры обеспечивают конкурентоспособность за счет синергии взаимодействия образовательно-научных, производственно-посреднических, инфраструктурных и властных элементов территории. Анализ источников их конкурентоспособности выводит нас на «знаниевую конкуренцию», например, в виде «ключевых компетенций» компаний [32] (Prahalad, Hamel, 1990).

Рост сети участников конкурентного поля сопровождается ростом числа «структурных дыр». По теории Р. Барта [33] (Burt, 1992), сети – орудие конкурентной борьбы на современных рынках. На идеальном рынке, где игроки знают друг друга, информация могла бы распространяться равномерно. В реальности есть «дыры» и разделенные ими игроки не знают о товарах/услугах, которые они могли бы предложить друг другу. Отсюда возникает острая потребность в предпринимателях, связывающих их друг с другом через себя.

Характерная черта новой экономики – виртуализация организаций (концепция Дж. Уэлча «организации без границ»). Сетевые структуры имеют отличительный признак размытости границ и усиление роли отношений доверия [34] (Nestik, 2018). Границы становятся не физическими, а «отношенческими». Они проходят там, где доверие постепенно снижается по мере удаления от условного центра сети и полностью заменяется расчетом и контролем.

Конкуренция сегодня стала многоуровневой. Во внешней среде возрастает роль взаимодействия компании со своими партнерами в рамках сетей, а во внутренней все более важное влияние на конкурентоспособность фирмы оказывают ее сотрудники, механизмы обмена знаниями между ними и выработки коллективных решений. Поэтому проблема конкуренции наступившего века – знаниево-личностная. На рисунке 1 точка А характеризует положение компании в нише ее «жизни» и развития. Сверху она ограничена областью функционирования компаний-конкурентов, а снизу – областью непроявленного знания (они принадлежат сотрудникам). Модель раскрывает возможность развития компаний (самостоятельно или в составе кластера) встать на путь интенсивного развития за счет свертывания (см. нисходящую ветвь кривой). Путь характеризуется высокой интеллектуалоемкостью. Особая роль здесь у знаний имплицитного (неявного) типа. Они обеспечивают устойчивые конкурентные преимущества, но возникают, как правило, в отдельно взятой человеческой голове (реже – в нескольких головах). Имплицитность, с одной стороны, – барьер для имитации идей со стороны конкурентов, но она же – препятствие для трансфера знаний во внутрифирменную среду (вспомним NIH-синдром (от англ. not invented here – изобретено не нами)).

Луч LО на рисунке 1, наклоненный к оси времени под углом α, – градиент имплицитности. Рост значения угла α отражает рост интенсивности создания (приобретения) знаний, обучения компании. По мере приближения к точке О знание становится индивидуализированным и, тем самым, менее доступным для неопределенного круга лиц. Нижняя граница поля развития компании на рисунке 1 – граница проявленного знания (explicit knowledge). Под ней – зона «идеальной» (виртуальной) фирмы без персонала и материальных активов.

Современная конкуренция требует создания в организациях отношений сотрудников, стимулирующих их к обмену опытом. Конкурентным преимуществом становится не умение утаить новое знание (технологию), а способность быстро мобилизовать внутренние и внешние экспертные ресурсы для решения конкретных задач. Поскольку обладатели знаний – конкретные люди, то вступившая в «знаниевую» фазу конкуренция современных компаний становится «конкуренцией индивидов», точнее – «конкуренцией личностей». В среде «обучающихся организаций» проблема обеспечения конкурентоспособности компаний, по сути, становится проблемой коммуникации людей и трансфера знаний, что актуализирует проблему «развивающего образования». В связи с этим логично использовать инструменты ТРИЗ для алгоритмизации процесса преодоления когнитивных барьеров (КБ), отделяющих традиционную экономику от «новой», основанной на знаниях [35] (Akhtyamov, 2010).

На рисунке 2 представлена концептуальная модель, построенная на базе «трамплинной» модели научно-технического творчества Б.М. Кедрова [36] (Kedrov, 1987) и идеях об эмпирическом и содержательном обобщениях В.В. Давыдова [37] (Davydov, 1972), дающая представление о работе инструментов ТРИЗ.

Источник: составлено авторами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Современная экономика имеет инновационный характер и связана с созданием новых (усовершенствованных) продуктов, технологий и новых способов оказания социальных услуг. Она «прошита» Интернет и социальными сетями и конкуренция в ней идет на всех уровнях – от глобального (мега-) до нано- и нейроуровней (индивидуального экономического агента), а далее – на уровне виртуальных агентов (программ-роботов).

2. В мире современной конкуренции четко прослеживается тенденция, получившая в ТРИЗ имя закона перехода на микроуровень. Его суть выявлена при анализе патентных фондов и состоит в том, что эволюция техники базируется на возрастающем использовании глубинных уровней строения веществ и различных полей. Единство мира позволяет видеть проявление этого закона в социально-экономической действительности. Если философы и социальные психологи обсуждают феномены индивидных революций, идущих внутри социальных движений, а также «тонкие» социально-психологические эффекты, то в современной экономике активно изучаются феномены индивидуального, а также виртуального экономических агентов.

3. Предложена модель развития «знаниевой» конкурентоспособности компании («бегущая волна конкурентоспособности»). Показано, что на всех уровнях рассмотрения экономических систем (макро-, мезо-, микро- и нано-) конкурентоспособность сегодня обеспечивается интеллектуально развитой и нравственно состоятельной личностью человека. Модель обобщает известные модели наращивания конкурентоспособности организаций и служит своеобразным генератором при обосновании перспективных путей развития организаций. Перспективен путь снижения нижней границы сужающейся в конкурентной среде нише существования и развития компании. Он требует создания режима поддержки непрерывного обучения и саморазвития персонала, а также его вовлеченности в управление компанией.

4. На базе «трамплинной» модели научно-технического творчества Б.М. Кедрова и концепции В.В. Давыдова об обобщениях в обучении предложена концептуальная модель, отражающая логику движения организации к «знаниевой» конкурентоспособности и генерации ею новых имплицитных знаний на основе инструментария теории решения изобретательских задач.