Наши популярные онлайн курсы
О чем именно речь?
Мы научились различать RM1 и RM2. С трудом, но признали, что и в RM1 есть что-то полезное и необходимое (взять хотя бы требования регуляторов, которые надо выполнять), что просто забыть и отказаться от RM1 нельзя и неправильно, да и, наверное, не получится. Хотя RM2 и выглядит прогрессивнее и более бизнес ориентированно.
Параллельно мы заговорили о необходимости и пользе моделирования — неотъемлемой части RM2…
Казалось бы, вот оно — счастье. Но!!! Не успели мы проникнуться моделированием, пощупать эти инструменты, понять их, как на нас начала накатывать новая волна — моделирование — это все криво, косо, не логично, с ошибками и вообще все продукты врут.
Если все продукты сценарного моделирования рисков — это алхимия, да к тому же ломающая «элементарные» законы математики, статистики, мат. анализа и т.д., почему лидеры своих сегментов рынка типа Chevron, Worley Parsons (даже время и усилия не хочу тратить на перечисление бесконечного списка компаний с показательным планированием и реализацией стратегий и проектов) применяют моделирование? Там сидят глупые, но удачливые и потому высокооплачиваемые люди?
Не хочу начинать длинную череду дискуссий на эту тему. Сколько людей, столько мнений.
Мое мнение такое: лучше моделировать, выполнять сценарные анализы, проводить количественную оценку, выявлять адресное и комплексное влияние рисков на ключевые показатели деятельности компании / реализации проекта, чем жить со статичными (детерминистическими) бюджетами и графиками, картами рисков, реестрами рисков полностью оторванными от бизнес-планов и искренне по-детски удивляться тому, что реализовать проект в заданные сроки, бюджет и с оговоренным качеством никак не удается, а достижение бизнес-планов оказывается несбыточной мечтой.
Я видел пользу моделирования и верю в это. Говорить, что это панацея я не буду, но лучшего я пока ничего не увидел, зато видел провалы от бездействия. Я моделировал, моделирую и буду моделировать с большей радостью и верой в успех, чем откажусь от этого, мотивируя свой выбор тем, что в ходе моделирования некоторые алгоритмы / решения могут быть неверными и это возможно (но еще не точно и не всегда) повлияет на результат. А кто вам сказал, что вы достигнете результатов моделирования? Кто вам пообещал, что результаты моделирования конечны и не может быть новых вводных в ходе реализации проекта? Давайте не путать плохую подготовку данных к моделированию с плохими и неблагонадежными результатами моделирования!
Я могу рассказать и поделиться своим опытом. У меня хватает смелости озвучить свою позицию, выслушать контраргументы и другое мнение.
Если вы готовы погрузиться в практику и обсудить мой опыт, я готов этим с вами поделиться на моем курсе.
Записаться на курс: https://risk-academy.ru/sra-risk-analysis/
