Нередко нужная информация уже доступна и находится буквально под носом у компании; ее источником может стать, например, взаимодействие с потребителями, поставщиками и иными заинтересованными сторонами. При этом может возникнуть необходимость в том, чтобы должным образом выявить и расшифровать такую информацию с помощью интеллектуального анализа данных и аналитики. Компании должны уметь обнаруживать скрытые закономерности в больших массивах данных, а также быстрее других реагировать на изменения. Времена, когда можно было обеспечить себе преимущество, просто владея информацией, проходят: данные быстро теряют актуальность или несут в себе скрытые закономерности, которые необходимо выявить.

Чтобы понять значимость перемен, компании должны лучше осознавать, что они на самом деле знают, и раскрыть свои скрытые предположения. В условиях изменчивой среды эта информационная карта может постоянно меняться. В некоторых случаях компании недостаточно используют новую доступную им информацию – это, так сказать, малоиспользуемые известные, или «слоны». Также есть немало вещей, которые ошибочно кажутся известными – ложные известные, или «единороги», вероятно, их нужно пересмотреть. А самая большая сложность состоит в том, что что-то на данный момент невозможно узнать, если не посмотреть на ситуацию под новым углом или если не провести дополнительные эксперименты, – это двойной вопрос, или, по выражению бывшего министра обороны США Дональда Рамсфелда, «неизвестное неизвестное» (рисунок 3–5)[75].

Понятно, что крупным компаниям трудно выявить и устранить эти три типа пробелов, так как большинство из них в своей деятельности подвержены стандартным предубеждениям. Они предполагают, что хорошо знают свой рынок или конкурентную среду, и ожидают лишь незначительных изменений.

Наглядный урок на тему малоиспользуемых известных можно извлечь из истории крупных американских автомобильных компаний и гибридных автомобилей. В начале 1990‑х годов администрация президента Клинтона поставила перед крупными автопроизводителями задачу: на фоне роста экологической сознательности потребителей требовалось разработать топливосберегающие автомобили. GM, Ford и Chrysler разработали прототипы – но в производство были запущены лишь несколько моделей[76]. Это оставило лазейку для Toyota. Ее модель Prius стала первым гибридным автомобилем, запущенным в массовое производство, и имела огромный успех. В общей сложности в 2008 году было продано более миллиона автомобилей этой марки, а в 2013 году – более трех миллионов. В 2009 году эта модель стала бестселлером в Японии[77].

Рисунок 3–5. Инструмент для разбивки факторов неопределенности на сегменты

В других случаях компании могут пренебречь пересмотром «ложных известных», широко распространенных, но все более устаревающих взглядов, несмотря на множество признаков изменений, просто потому что они недооценивают либо игнорируют информацию, имеющуюся в их распоряжении. Пример ложного известного – это кажущееся разумным предположение о том, что люди используют смартфоны для совершения телефонных звонков (по крайней мере, в определенной степени). Легко представить, как, должно быть, сложно поставщику услуг связи, работающему на рынке уже долгое время, подвергнуть сомнению это убеждение, а также представить стратегические последствия такого шага. Однако норвежская телекоммуникационная компания Telenor все-таки усомнилась в истинности этого постулата – этот пример мы рассмотрим ниже.