Прогнозирование развития технологий

Все большее число предприятий и, к счастью, не только на Западе, но и в России начинают понимать, что технологии и особенно стоящая за ними интеллектуальная собственность представляют собой важную часть корпоративных активов, которыми можно и следует управлять аналогично управлению финансами, оборудованием, персоналом.

Значительную роль в управлении технологией (технологическом менеджменте) играют прогнозирование и стратегическое планирование бизнеса. Уже на начальной стадии инновационного проекта ожидаемые параметры разработки следует сопоставить с прогнозируемым развитием соответствующих технологий и продуктов. Результаты подобного прогнозирования имеют общестратегическое значение при разработке долгосрочных программ и формулирования концепций развития ключевых технологий фирмы. К сожалению, методы и инструменты технологического планирования и прогнозирования являются недостаточно известными среди менеджеров.

Технологическое прогнозирование определяют как “предсказание будущих характеристик используемых машин, технологий или методов”. При этом акцент делается на практических приложениях технологий, на конкретных характеристиках, параметрах, достигаемых возможностях. В другом определении технологическое прогнозирование представляет собой усилия по “проецированию технологических возможностей [на нужный отрезок времени] с целью предсказания возможных открытий и инноваций”. Действительно, в узком смысле прогнозирование означает предсказание, однако в более широком смысле прогноз подразумевает некое описание ожиданий и оценку необходимых условий их реализации.

В нижеприведенном рассмотрении прогноз технологий, или технологическое прогнозирование, подразумевает процесс создания описаний будущего. Это описание выражают словами или цифрами, относящимися к параметрам и области использования машин, процессов и прикладных наук.

Оценки технологии, проводимые с целью выявления коммерческого потенциала разработки, невозможны без понимания эволюции соответствующих продуктов или технологий во времени и прогнозирования их новых параметров качества. Поскольку цель любой новой технологии или инновационного проекта - усиление конкурентоспособности, а осуществление технологической разработки часто занимает годы, важно, чтобы к моменту его завершения цель проекта (достижение каких-то определенных конкурентных преимуществ) оставалась по-прежнему актуальной, а достигнутые параметры сохраняли превосходство по отношению к возможным конкурентам.

Итак, задачи, которые решает аналитик при прогнозировании успеха новой технологии, обычно включают:

проведение сравнительного анализа (определение технического уровня) планируемой разработки

анализ внешних тенденций в процессе выполнения разработки, которая должна сохранить свою конкурентоспособность и к моменту ее завершения, а также

экспертные суждения о возможных последствиях проводимой разработки или продуктов для компании и экономики в целом.

1 Определение сравнительного уровня разработки

Определение сравнительного уровня разработки всегда было неотъемлемой частью технико-экономического обоснования постановки НИОКР в план бюджетного финансирования советских и российских исследовательских организаций. Условность такого сравнительного анализа заключалась в том, что при этом, как правило, не учитывались возможное развитие конкурентных продуктов или их заменителей, а также эволюция технологий в конкурирующих организациях и/или странах.

Определение сравнительного уровня разработки на любой стадии коммерциализации, связанной с вовлечением новых ресурсов, требует выполнения следующих шагов:

Выявление всего набора критических параметров технологии или продукта, определяющих их конкурентоспособность

Формализованное описание этих параметров (в виде так называемых Check-list или Fact Sheet - см. Приложение 1)

Сопоставление этих параметров с соответствующими характеристиками, достигнутыми основными конкурентами

Определение возможного развития или эволюции технологии или продукта по сравнению с описанными в Check-list’е за время предполагаемого осуществления разработки.

Помимо технических параметров, категории оценки “перспективности” проекта должны содержать такие характеристики как

Оценки необходимых затрат

Доказанная “рыночность проекта” (ситуация на рынке, подтвержденный интерес потребителей к данной области технологий, продукту, области применения; полезность для общества)

Соотношение рисков и ожидаемых выгод

Техническая осуществимость управления проектом (график осуществления и имеющиеся ресурсы)

2 Основные особенности и области применения прогнозирования технологий

Описание результатов технологического прогноза содержит четыре обязательных элемента:

Оговоренный период времени (пять, семь, десять лет)

Прогноз общей ситуации в конкретной области технологий

Прогнозируемые характеристики качества технологии или продукта - по возможности в виде количественных параметров

Вероятность указанных изменений к оговоренному времени.

В практической деятельности руководителей фирм, разработчиков планов технологической стратегии (см. тему 6) и аналитиков критическим является относительная точность используемых методов прогнозирования. Многие из возникающих вопросов связаны и с тем, что инструменты и общая методология стратегического управления технологией как корпоративным ресурсом или основным активом малой компании еще не вошла “в плоть и кровь” как, например, инструменты финансового управления.

Специалисты в области прогнозирования технологий следующим образом обобщают свой практический опыт:

Ни один специалист в области прогнозирования или аналитик не полагается на какой-то один из методов. В зависимости от предмета, цели анализа и имеющихся ресурсов, следует использовать одновременно несколько различных методов.

Различия в результатах применяемых методов и приемов, как и использовании полученных выводов, чаще связаны с предметом анализа и корпоративной культурой, чем совершенством соответствующего метода.

Существует растущий зазор между аналитиком, поставляющим необходимую информацию в достаточно сложном и часто неоднозначном виде, и менеджером, принимающим решения, которому нужна входная информация в виде, пусть приблизительных, но быстрых ответов на критические вопросы.

Существует более 20 различных методов прогнозирования, отличающихся конкретными преимуществами и недостатками, которые в целях последующего рассмотрения удобно объединить в три большие группы:

Анализ тенденций

Экспертные оценки

Многовариантные методы анализа.

Общие замечания о наблюдаемой практике использования методов прогнозирования в целом сводятся к следующему:

Цели прогнозирования должны быть сформулированы до выбора соответствующего метода их достижения. Для правильного выбора метода и применения полученных результатов сначала надо задаться вопросом: “В чем вопрос?”, и затем “Что мы намереваемся делать с ответом?”.

Следует использовать сочетание методов, поскольку ни один метод не может ответить на все вопросы. Конкретный набор методов анализа тенденций, экспертных оценок и многовариантного анализа в большой степени зависит от квалификаций аналитика и менеджера, а также корпоративного климата.

На технологии в широком смысле этого слова и особенно их конечные продукты существенно влияют факторы нетехнического характера (общая среда бизнеса, экономика, политика, общественная ситуация и законодательство, социальные предпочтения и др.), поэтому методы технологического прогнозирования должны также включать соответствующие элементы экономического прогнозирования, анализа политической ситуации и маркетинговых исследований.

В идеальном случае прогноз развития технологий и стратегический анализ выполняют три задачи: предоставляют прогноз будущей технологической среды, предлагают менеджерам альтернативные варианты технологических стратегий, а также оценивают эти стратегии с точки зрения возможности получения желаемых результатов.

Почти все методы технологического прогнозирования и стратегического анализа (кроме анализа патентных тенденций и S-кривых) могут также использоваться для целей прогнозирования других тенденций.

3 Анализ тенденций

Анализ тенденций остается наиболее распространенным подходом к прогнозированию технологий. Его базовые предпосылки просты: надо собрать уместные исторические данные и затем графически или в численной форме спроецировать соответствующие изменения на будущее. Несмотря на различия конкретных методик, все конкретные приемы анализа тенденций имеют ряд общих допущений и особенностей, а именно:

Будущее представляется непрерывным продолжением недавнего прошлого (и, следовательно, на него распространяются установленные ранее закономерности).

Существует только один вариант будущего, и он предсказуем, если правильно понять законы происходящих изменений, выявленных при анализе тенденций.

Оба допущения достаточно уязвимы для критики, но в целом любой анализ тенденций может привести к неправильным результатам, если не учитывает причинно-следственные связи.

К методам анализа тенденций относятся:

экстраполяция тенденций

периодические повторяющиеся во времени сериальные оценки

регрессионный анализ

построение эконометрических моделей

динамика систем

S-кривые

исторические аналогии

матрицы входа-выхода

анализ патентных тенденций

анализ научно-технической литературы

3.1 Экстраполяция тенденций

Метод основан на экстраполяции изменения искомой переменной (или нескольких переменных) во времени на нужный период времени.

Экстраполяцию тенденций используют для прогнозирования параметров эффективности технологий, уровня продаж данного продукта, длительности разработки конкретной технологии. На практике почти каждая (и не только западная) компания во всех отраслях промышленности собирает информацию об исторических тенденциях изменений важных переменных, используя ее в качестве стартовой точки неких стратегических решений. Простые экстраполяционные графики служат для многих компаний полезными “квалифицированными подсказками”.

При наличии необходимых данных экстраполяция тенденций - достаточно недорогой и быстрый метод. С учетом простоты обработки данных этот метод используют как первую ступень технологического прогнозирования, получения некоего первого приближения.

В данном случае вряд ли эта экстраполяция будет справедлива и во все последующие годы, поэтому надо предположить, что действительные значения будут ниже.

Основным недостатком метода анализа тенденций является то, что любые экстраполяции справедливы только на малые отрезки времени. Поскольку характер влияния внешних обстоятельств на рассматриваемые переменные непостоянен во времени, постольку наилучшие результаты могут быть получены при использовании данного метода в близких прогнозах (несколько кварталов, один год).

3.2 Сериальные оценки

Метод основан на использовании однотипных данных, полученных в разные отрезки времени, и переносит метод экстраполяции тенденций на одну ступень дальше, позволяя с помощью статистических методов отличить систематические изменения от случайных. Полученные систематические изменения проецируются на будущее, где время принимается в качестве некоторой искусственной меры всех факторов, влияющих на прогнозируемую переменную.

В последнее время разработано достаточно большое количество статистических методов, позволяющих “экстрагировать” систематические линейные, логарифмические или экспоненциальные изменения на фоне квартальных, сезонных, разовых и других несистематических изменений.

Пример таких сериальных оценок в течение длительного времени приведен на рис.1.

Видна общая тенденция к увеличению на фоне больших и меньших циклов сезонных и других изменений. Существующие программные средства “смещения среднего”, экспоненциального сглаживания, многофакторного регрессионного анализа и др. позволяют получить сглаженную кривую, в частности, для прогнозирования в приведенном примере изменения потребления газет и за пределы 1980 года.

Основной недостаток этого метода, как и метода экстраполяции тенденций, определяющий ограниченное его использование только для краткосрочных прогнозов, - невозможность получения каких-либо причинно-следственных связей для объяснения полученных результатов. Он несколько более трудоемок, чем предыдущий, однако быстрое развитие компьютерных средств и простота получения первичных оценок обусловливают его несомненную эффективность и растущее использование в качестве первой ступени прогноза.

3.3 Регрессионный анализ

Регрессионный анализ можно считать обобщенной формой сериальных оценок, однако, регрессионные выражения позволяют прогнозировать изменение прогнозируемой переменной в виде функции (одной и более) других переменных, то есть в ситуации, когда прогнозируемая переменная находится в какой-то зависимости от другой переменной. Основной задачей регрессионного анализа является выявление этой зависимости.

Многочисленные пакеты программ статистической обработки и регрессионного анализа делают использование этого метода простым и недорогим.

Основой применения методов регрессионного анализа является наличие рядов (как правило, временных) значений переменных, взаимозависимость между которыми исследуется в ходе анализа. При этом выявляется лишь математическая форма данной зависимости, в которой, как правило, не отражается действительная причинно-следственная связь между рассматриваемыми переменными.

Получение качественного прогноза на основе регрессионного анализа зависит от правильного выбора независимых переменных, а также знания их возможных значений.

Регрессионный анализ непригоден для прогнозирования в тех случаях, когда неизвестны будущие значения независимых переменных. Таким образом, регрессионный анализ, в частности, не очень полезен для определения времени выведения нового продукта на рынок или предсказания того, какие новые технологические процессы возникнут через пять лет.

При наличии необходимых данных и некоторых дополнительных усилий по обработке данных регрессионный анализ дает более качественные прогнозы, чем метод экстраполяции тенденций и сериальные оценки, позволяя осуществлять средне- и долгосрочный прогноз.

3.4 Эконометрика

Этот метод позволяет группировать несколько полученных регрессионных выражений в некую модель более широких взаимосвязей. Например, необходимо узнать, сколько, по-видимому, будет весить портативный персональный компьютер в следующем году или через три года. Базовое уравнение для получения прогноза позволяет рассматривать вес компьютера в виде функции веса источника питания, диска, экрана, числа и веса дисководов. В свою очередь, вес источника питания может быть прогнозирован, по крайней мере, отчасти, в функции темпа технического прогресса натриево-серных батарей и, например, повышения температуры сверхпроводимости (стремясь к достижению сверхпроводимости при комнатной температуре). В третьем уравнении можно связать динамику параметров технического прогресса и весовые характеристики плоского экрана. В четвертом уравнении можно, например, описать скорость развития новых сверхпроводящих материалов. Необходимый прогноз относительно будущего веса портативного компьютера требует одновременного решения всех этих уравнений.

Эконометрика позволяет построить обобщенную причинно-следственную модель, использующую многие переменные и набор многофакторных регрессий.

Методы эконометрики наиболее эффективны, если 1)возможно выявление причинно-следственных связей между рассматриваемыми параметрами исследуемого объекта 2)возможно предсказать направление изменений этих “причинных” переменных. 3) можно описать факторы, влияющие на значения причинных переменных.

Построение такой модели более трудоемко и дорого, чем использование предыдущих методов, однако важным преимуществом эконометрических подходов является то, что характер выявленных взаимосвязей не меняется со временем, и полученная выверенная модель может быть использована для следующих или предыдущих по времени циклов (в пределах правомерности предсказаний изменений независимых переменных и отсутствия влияния не учитываемых параметров: например, политико-экономической ситуации).

4 Моделирование динамики объектов прогноза

Соответствующие решения основаны на кибернетических теориях и методах анализа систем, предполагающих, что большинство событий взаимосвязаны. В соответствие с этим факторы и влияющие переменные моделей динамики системы и соответствующие связи и взаимодействия рассматриваются в виде группы петель обратной связи.

Известны компьютерные модели роста мировой динамики, динамики развития производственного предприятия, социально-экономического развития страны или группы стран. Модели, полученные с использованием динамики систем, полезны для понимания характера взаимодействия различных факторов и стратегического анализа объекта прогнозирования.

Динамические закономерности могут моделироваться как аналитически, так и на качественном уровне в форме исторических аналогий, экспертных суждений и пр.

4.1 S-кривые

Анализ, получивший название S-кривых, основан на известных закономерностях, по которым технология, выводимая на рынок, имеет определенный цикл жизни, в рамках которого доля соответствующего рынка растет сначала медленно, потом быстро, а затем перестает расти и/или начинает уменьшаться.

Во многих работах показано, что эти закономерности не всегда применимы, а в тех случаях, когда применимы, их нельзя воспринимать слишком буквально. И в то же время прогнозы на основании S-кривых помогли некоторым компаниям в конкурентной борьбе, а игнорирование этих закономерностей нанесло ущерб другим.

Модель S-кривой может быть применена не только к проникновению на рынок новых продуктов, но и к скорости распространения использования новой технологии как одного из видов продуктов или к параметрам новой технологии.

На рис.2 представлено семейство кривых для отдельных технологий, характеризующих развитие средств перемещения, где скорость движения оценивается в долях от скорости света. Обобщенная кривая дает картину изменения скорости перемещения, асимптотически приближающейся со временем к скорости света. Во многих моделях прогнозирования технологий существуют такие физические или естественные ограничения, как, например, доля рынка, которая не может быть более 100%.

Ключом к эффективному прогнозированию с помощью S-кривых является наличие предыдущего опыта использования аналогичных технологий. Например, для прогнозирования развития скорости нового сверхзвукового самолета, использующего в качестве топлива метанол, полезно изучить историю первого турбинного самолета, относящуюся к 1936 году, убедиться, что первое реальное использование этого самолета относится к 1940-му году, а затем еще десять лет ушло на увеличение мощности турбины и совершенствование конструкции самолета, в течение которых постепенно увеличивалась скорость полета. Далее можно предположить, что освоение и развитие сверхзвукового самолета потребует столько же лет на коммерциализацию и последующее совершенствование.

В этом примере виден и основной недостаток метода - неопределенность в том, насколько прежняя технология сопоставима с принципиально новым претендентом на рынке.

Несмотря на редкость использования S-кривых непосредственно для целей технологического прогнозирования, полезно рассмотрение таких кривых для решений в области НИОКР и прогнозирования непредвиденных случаев.

Наиболее значимой пользой этого метода является напоминание о том, что скорости проникновения на рынок, диффузии технологий или увеличения технологических параметров не могут расти бесконечно.

4.2 Исторические аналогии

Известное на Западе выражение гласит: ”Те, кто не помнит прошлого, обречены его повторять”. В этой связи широко принятой практикой обучения менеджменту является изучение исторических аналогий на примере широко публикуемых на Западе Case Studies (исследований конкретных ситуаций). Большое число конкретных ситуаций для 1700 компаний в различных отраслях промышленности обобщено, в частности, в виде (правда, очень элитарной и дорогой) базы данных PIMS (Profit Impact of Market Strategy), которая называется “Воздействие рыночной стратегии на прибыль”.

Работа с подобными базами данных или конкретными ситуациями не является прогнозом в точном смысле слова, однако, она может позволить выбрать одно или несколько решений, принятых другими фирмами в аналогичных ситуациях, показав (предсказав) полученный отклик.

Необходимый уровень квалификации для осуществления подобного поиска невелик, однако его эффективность и возможный охват лимитируется наличием соответствующих данных. Бурное развитие баз данных и, в том числе, возможное создание более дешевых и способных конкурировать с PIMS, будет способствовать большему распространению этого метода анализа тенденций.

5. Методы анализа технологической среды

5.1 Анализ патентных тенденций

Этот метод наиболее полезен для мониторинга изменений в области конкретных технологий. Компании отсылают патентные заявки на технологические инновации, чтобы защитить их правовым образом от копирования конкурентами. Часто они отправляют свои заявки одновременно в США, Западную Европу и Японию, чтобы защитить свою интеллектуальную собственность в мировом масштабе. Патенты представляют собой некие публично доступные описания технологий. Следовательно, анализ патентов предоставляет информацию о технологических тенденциях и основных участниках разработки новых и улучшенных продуктов и процессов.

Большая часть профессиональных компаний придерживается определенной схемы патентного исследования, которая включает шесть шагов[1] :

Определение объектов исследования. Определяют предмет поиска, исходя из конкретных задач управления заданной технологией (например, повышение чувствительности линейных измерений). Затем в зависимости от вопросов, ответы на которые ищет аналитик и, учитывая возможное использование информации, формулируют фокус на одной или нескольких технологиях.

Формулирование проблемы и установление сферы поиска. Для формирования рамок анализа необходимо понять ключевые технические вопросы или проблемы, характерные для данной технологии. Для более детального и результативного анализа необходимо выбрать классы рассматриваемых далее патентов и разработать схему, описывающую последовательность их изучения. Часто оказывается полезным начать анализ патентов с обзора источников, не патентных по данному вопросу, включая технические журналы, научно-технические отчеты, каталоги. Такой предварительный обзор может выполнять несколько важных функций. Во-первых, он может в дальнейшем помочь в поиске нужных патентов и формулировании их класса. Полученные данные могут также выявить мало известные компании или их подразделения, вовлеченные в интересующую область разработок. Кроме того, непатентные источники дополняют и углубляют понимание всех аспектов данной проблемы.

Поиск необходимых патентов. Существует определенная стратегия идентификации нужных патентов с использование патентных баз данных.

Важно иметь необходимые данные за возможно большее число лет. Поскольку срок действия патента по конкретному техническому решению в США - 17, а в России - 20 лет, желательно, чтобы глубина поиска (если, конечно, само технологическое направление не возникло в более недавнее время) составляла не менее 17-20 лет.

Критическое значение для качества полученной оценки тенденций имеют тщательность поиска, полнота и уместность выбранных для анализа патентов.

Загрузка патентов в программу для обработки. Здесь важна классификация полученных данных по таким категориям как тип технологии, тип материала, метод производства, процесс или продукт, характер организации. Можно также классифицировать характер и число патентов по времени их подачи, что может дать информацию об активности в конкретной сфере в определенный период времени.

Компьютерная обработка. На этой стадии обобщаются конкретные показатели патентных тенденций.

Интерпретация результатов патентного анализа. Список некоторых важных показателей, которые могут быть получены при патентном анализе, включает:

Анализ активности разработок в данном направлении. Последняя характеризуется числом патентов по данному типу технологии по отдельным годам и соответственно ростом или падением интереса к данной области технологий во времени, что находится в прямой корреляции с затратами на соответствующие НИР и ОКР.

Доминирование конкретного разработчика или производителя. Этот показатель может быть определенен численно по взаимному цитированию различных групп исследователей, работающих в близкой патентной области. Наиболее часто цитируемые компании, как правило, являются обладателями наиболее прочной патентной позиции.

Характеристики индивидуальной патентной активности компаний. В эти характеристики могут входить не просто число патентов, но и общее число авторов изобретений, средний возраст патента или изобретателя и т.д.

Анализ портфеля патентов. Результаты такого анализа содержат суммарную сводку патентов, права на которые имеет данная компания, а также их опубликованные патентные описания.

Анализ патентных тенденций используется во всем мире во все увеличивающемся объеме. Сотни компаний предоставляют услуги по проведению патентного анализа. Использование баз патентных данных становится главным источником международной конкурентной разведки в области технологий. В крупных компаниях до 10 человек занято исключительно проведением патентного анализа. В последние годы патентные базы становятся более обширными и более легкими для поиска.

На основании указанных в патентах целей фирмы по совершенствованию своей продукции, а также используемых ею средств для достижения этих целей, определяют направления проводимых конкурентами научно-технических разработок. Кроме того, патентное описание можно рассматривать в качестве анкеты, в которой изобретатель отвечает на вопрос, какую потребность он хочет удовлетворить своим изобретением. Статистический анализ описаний изобретений и полезных моделей позволяет не только выявить исчерпывающий список требований, предъявляемых к данной продукции, но и проранжировать их по степени значимости (весомости), то есть составить так называемый профиль потребностей для данного вида продуктов.

К недостаткам патентного анализа относится его сравнительная дороговизна, определяемая преимущественно необходимыми затратами времени высоко оплачиваемых сотрудников, а также тот факт, что не все изобретения патентуются и кроме того, существует, по крайней мере, 18-месячное (иногда до 36 месяцев) запаздывание между временем осуществления исследования и временем появления соответствующей заявки в патентной базе данных. Для обеспечения необходимой полноты сведений следует обновлять или повторять патентный поиск каждые 6-12 месяцев.

Несмотря на эти недостатки, данный метод является наиболее многообещающим способом получения информации о конкурентах в области НИОКР, новых потенциальных продуктах и технологических процессах. Анализ патентов позволяет предсказать новые разработки на рынке за 6-18 месяцев до их появления и является в настоящее время одним из лучших способов отслеживания технологических изменений по всему миру, позволяя также выявить потенциальных кандидатов для покупки или лицензирования разрабатываемой технологии.

Гармонизация формы патентов разных стран, увеличение мощности компьютерной обработки, а также увеличение доступности патентных баз обусловливают растущее значение данного метода анализа технологических тенденций.

5.2 Анализ научной литературы

Анализ научной литературы является дополняющим по отношению к анализу патентных тенденций. Сам процесс имеет много схожих признаков, с той важной особенностью, что данные научных публикаций содержат преимущественно описания деятельности, лежащей в основе изобретений.

Соответствующий подход содержит те же ключевые шаги и может позволить получить весьма сходную информацию. Преимуществом метода анализа научно-технической литературы является дополнительный взгляд на технологии, разработанные в исследовательских лабораториях, выявление компаний, работающих в определенной области, ключевых авторов, предсказание новых фирм, которые намереваются вскоре войти в новую технологическую область. Важно, что во многих случаях статьи пишутся и публикуются намного раньше, чем патенты, охватывая область будущего изобретения, так что база данных научной литературы дает в большей степени “текущий” анализ. В то же время специальные исследования показывают, что в целом публикуется не более одной трети исследований, завершающихся изобретениями, так что анализ научной литературы является не таким исчерпывающим, как патентный. Полагают, что анализ научной литературы позволяет сделать прогноз не более чем на 3-4 года, поэтому его надо повторять регулярно, желательно ежегодно.

Несмотря на привлекательность данного метода, настоящее увеличение его использования будет возможно при увеличении конкуренции и числа (пока крайне ограниченного) фирм, предлагающих свои услуги в области анализа научно-технической литературы (по данным 1991 года одно такое полное исследование в США стоило от 50 до 150 тысяч долларов), а также развития более мощных компьютерных программ.

6 Методы экспертных оценок

С тех времен, когда люди стали задумываться о будущем, не было метода, на который бы полагались в большей степени, чем оценки экспертов. Этими “экспертами” в течение тысяч лет служили некие оракулы, провидцы и другие предсказатели, но в любом случае им приписывался особый дар проницательности, позволяющий прогнозировать будущее, хотя их мастерство чаще сводилось к умению убедить людей, чем дать точные оценки. В современном мире роль провидцев играют специалисты, консультанты, “эксперты”, однако и сегодня экспертные оценки являются в известной степени сочетанием информации и интуиции.

В строгом определении экспертные оценки представляют собой суждения, или изложение выводов, которые базируются на информации, логических рассуждениях, доказательствах или обоснованных ожиданиях будущего, представляемых людьми, отличающимися выдающимся знанием рассматриваемой области.

В той или иной степени все методы прогнозирования включают экспертные оценки, где в качестве экспертов может выступать отдельная личность или группа людей, а прогноз может выражаться словами или цифрами.

Из всех методов прогнозирования высшее руководство корпораций признает и практикует в наибольшей степени именно метод экспертных оценок и особенно, если этими экспертами выступают они сами. На самом деле много деловых людей обоснованно доверяют своей интуиции, которая, по-видимому, во многих случаях срабатывала достаточно эффективно, иначе они не были бы столь успешны. С другой стороны, доверяя собственной интуиции, эти менеджеры достаточно скептичны по отношению к экспертным оценкам других людей, требуя от них и особенно, если это касается прогнозирования в области технологии, скорее, убеждающей информации и логики, чем вдохновенных догадок, которые когда-то помогли им самим.

Перечень характерных обстоятельств, в которых обращаются к оценкам экспертов, включает:

Отсутствуют строгие необходимые для экстраполяции тенденций “исторические” данные, поэтому экспертная оценка (память эксперта) используется в качестве их заменителя

Влияние внешних изменяющихся факторов опровергает результаты экстраполяции тенденций, основанных на исторических данных

Этические и моральные (либо политические) факторы представляются более важными, чем технические и экономические

Имеющихся данных очень мало или их трудно и дорого обрабатывать с помощью доступных средств

Имеющиеся данные получены в форме, непригодной для другой обработки, кроме как путем оценки экспертами и специалистами (например, недоступны в электронном или даже печатном виде)

Взаимодействие многих факторов и их сложные причинно-следственнные связи очень важны и могут изменить выделенное проецирование какого-то одного фактора

Мнение “эксперта” как такового может воздействовать на результат прогнозирования: например, когда экспертом выступает потребитель, выражающий готовность или нежелание приобретать продукт с конкретными характеристиками.

Существует несколько (по крайней мере, три) различных метода получения экспертных оценок при технологическом прогнозировании и стратегическом анализе. Их используют наиболее часто на ранних стадиях НИОКР, когда все другие подходы и статистические данные менее надежны. Как правило, экспертные оценки для прогнозирования развития новых продуктов и технологий используют совместно с другими методами прогнозирования.

6.1 Интервью

Интервьюирование является хорошо известным и широко практикуемым способом сбора информации. Большинство исследователей время от времени интервьюируется своими коллегами. Некоторые интервью формальны и структурированы, другие проводятся в форме свободного потока мыслей

Цель интервью - получение глубоких суждений эксперта относительно предмета прогнозирования. Интервью позволяет получить письменное заключение эксперта в более сжатой и структурированной форме, чем это можно было бы сделать на основании литературного поиска. Если бы существовал один такой эксперт, оценке которого доверяли бы как окончательной, было бы достаточно одного интервью. Во всех других случаях, учитывая ограниченность каких-то знаний и человеческие пристрастия (“убеждения”) отдельных экспертов, необходимо провести и синтезировать результаты ряда (иногда многочисленных) интервью.

При проведении интервью полезно следовать нескольким простым советам:

Интервью экспертов должно быть тщательно спланировано. Сначала идентифицируют тип необходимой информации, на основании которого определяют список уместных экспертов. Число опрашиваемых экспертов определяется ресурсами времени и денег, а также важностью ожидаемой информации для всего прогноза в целом. Вопросы интервью должны быть заранее четко сформулированы в письменной форме.

Интервью проводят лично или по телефону в виде обмена устными вопросами и ответами (письменные ответы собираются при анкетировании). Более длинные опросы предпочтительно проводить при личной встрече. Преимущества личных интервью могут быть связаны с более свободным характером ответов и незапланированными отклонениями от темы, которые могут заслуживать внимания.

Полезно подготовить интервьюируемого предварительным письмом с указанием целей интервью и, возможно, некоторыми ориентировочными вопросами

Процесс интервью должен быть, как в самом строгом эксперименте, беспристрастным сбором информации, не искаженной влиянием интервьюера.

Практически все корпорации и аналитики при подготовке прогноза пользуются интервью для сбора информации. Преимущественно, интервью играют роль “входа” для других качественных мет