Чтобы обеспечить быстроту и дешевизну экспериментов, нужны четкие правила планирования, реализации и оценки полученных результатов. Но в рамках упорядоченного плана должен применяться принцип свободы. На уровне портфеля экспериментов адаптивные компании должны строго отслеживать экономический эффект. Они должны измерять и оптимизировать количество экспериментов, связанные с ними затраты, показатели успешности и быстроту продвижения от одной стадии эксперимента к другой. Как правило, эксперименты сами по себе должны быть небольшими и непродолжительными, но их общее число может быть велико. Вместо того чтобы тратить много времени на оценку и пытаться спрогнозировать успех каждого проекта еще до его запуска, компании, использующие стратегию адаптации, постоянно проверяют, что работает на практике, и часто повторяют эксперименты в рамках своего портфеля. Один из живых классиков теории менеджмента Том Питерс настоятельно рекомендует: «Быстро тестируйте, быстро терпите неудачи, быстро вносите корректировки»[80].

Но вернемся к Google: эта компания активно занимается количественной оценкой результатов экспериментов, чтобы с учетом полученной информации быстро перераспределять ресурсы между проектами. За последние десять лет компания запускала приблизительно десять-пятнадцать продуктов в год и отказывалась от разработки примерно такого же числа продуктов без особого недовольства со стороны потребителей или организаций[81]. В то время как специалист по классической стратегии может подумать, будто основной принцип стратегии адаптации заключается в том, чтобы «попробовать что-то и посмотреть, что из этого приживется», на самом деле за каждым решением стоят объективные данные, а не спорные интуитивные представления.

Классические стратегии эффективны в стабильной среде, потому что вывод о привлекательности выбора, сделанный на основе тщательного анализа, остается неизменным. Однако если в нашу компьютерную модель добавить такие факторы, как динамизм и неопределенность среды, классические стратегии окажутся менее эффективными по сравнению с постоянным поиском новых вариантов развития и инвестированием в них.

В условиях неопределенности существует вероятность того, что выгоды от реализуемого в настоящее время варианта сократятся, либо появятся новые, потенциально более эффективные варианты. Поэтому инвестиции части ресурсов в изучение новых возможностей позволят добиться более высоких показателей.

Наша модель подтверждает эту взаимосвязь. Чем выше неопределенность с получением выгоды от реализации того или иного варианта развития, тем больше средств, и с большей регулярностью нужно инвестировать в изучение новых возможностей (рисунок 3–6).