Спасибо! Мне ещё понравилась рекомендация Павла Зыгмантовича взять привычку сразу умножать предполагаемые затраты в 3-5 раз) Если получится быстрее, я же не обижусь))
Да, я тоже смотрел этот ролик. И если в остальном согласен, то здесь не совсем. Пытаться искажением исправить искажение это как увидеть сломанный дворник у своей машины и для компенсации сломать второй. Если предполагаемые затраты в реальности в среднем больше в два раза, а мы умножили в 3-5 раз мы конечно не обидимся, но мы можем попросту не взяться за проект посчитав затраты «в 3-5 раз больше» слишком высокими. Если предполагаемые затраты в реальности в среднем больше в 10 раз как в примерах в начале ролика, то мы обидимся в 2-3 раза просчитавшись. Поэтому лучше не умножать искаженный прогноз «взгляда изнутри», а все таки воспользоваться «взглядом снаружи». Это тоже не даёт никаких гарантий, но является более надежной опорой, особенно если удастся выбрать подходящие примеры для выборки.
Не совсем по теме, но тот же Зыгмантович предлагал делать "Прежизенный эпикриз", чтобы учесть возможные проблемы плана, о которых вы забыли подумать. Мне кажется, это должно улучшить прогноз
Никогда не мог реалистично оценить сроки работ, но мой начальник, целиком по моим развернутым данным, оценивал очень точно. Все данные у меня на руках и работать я с ними умею, чисто математически. Но психологически что-то мне мешает, а ему - нет. В производстве софта так или иначе есть исследовательская часть в каждом проекте, технологии не полностью фиксированы на момент начала разработки. В зависимости от успешности исследований, какая-то часть работы может ускориться в десятки раз, а может и замедлиться. Оптимистичный прогноз почти никогда не сбывается, но и пессимистичный тоже смысла имеет мало, за такую цену результаты попросту никому не нужны. Как ни странно, можно строить реалистичные планы и выдавать прогнозы в таких условиях.
Спасибо за познавательное видео! Да, ложное планирование со стороны начальства иногда доходит до абсурда. В ресторанном бизнесе некоторые заведения считают средний чек на сотрудника; аргументируют старанием и усердием в продажах. А пороговые показатели стараются поднимать каждый месяц. И совсем не учитывают, что эта работа с людьми ну никак не может быть так линейно идущей вверх по продажам. Плюс прочие факторы: погода, время года, транспорт и многое другое. Но сотрудник должен "продать до такого среднего чека в этом месяце", в следующем выше и т.д. Это яркий пример подобной ошибки
Возможно, ошибка планирования, это наша своеобразная психологическая защита. Расскажу о своем личном опыте. Много раз пытался учить программирование, но расчеты времени на изучение, для поиска работы, довольно пессимистичны для меня. Из-за чего долго учиться не могу, всегда выгораю и бросаю. Хотя это не единственная причина выгорания, но думаю одна из основных.
Пришёл сюда с конкурса Антропогенеза, поздравляю с победой! Пожалуй, подпишусь, мне не так много каналов интересны, но ты очень крутые мозгодробительные вещи рассказываешь 👍
Спасибо,познавательно. Качество видео и звука хорошие, приятно смотреть) Сам очень страдаю от оптимистичного планирования. Недавно открыл для себя маленький лайфхак: когда говорю людям через сколько приду или сделаю что-либо, называю верхнюю границу прогноза. То есть не "буду через 15-20 минут", а "буду через 20 минут". Стал пунктуальнее и меньше нервничать :)
Существенная часть из Канемана «Думай медленно, решай быстро». Что не удивительно, он автор термина термина ошибка планирования насколько мне известно.
Можете изучить троичную логику по Брусенцову? Я никак не могу вникнуть в то, что он говорит, что по универсуму Аристотеля, противоположности не соединяются, а со существуют. И классы и множества другие у него. Его книга Блуждание в трёх соснах. Плиз, он говорит про неполноту диалектики и формальной, потому что Аристотеля неточно перевели стоики в те времена
Эвристика хорошая, но не оптимальная. Чуть выше был похожий комментарий, и я его прокомментировал следующим образом: "Если предполагаемые затраты в реальности в среднем больше в 1,5 раза, а мы умножили в 2 раза, то можем попросту не взяться за проект посчитав затраты «в 2 раза больше» слишком высокими (хотя на в 1,5 раза согласились бы). Если предполагаемые затраты в реальности в среднем больше в 10 раз как в примерах в начале ролика, то мы по итогу промахнёмся в 5 раз. Поэтому лучше не умножать искаженный прогноз «взгляда изнутри», а все таки воспользоваться «взглядом снаружи». Это тоже не даёт никаких гарантий, но является более надежной опорой, особенно если удастся выбрать подходящие примеры для выборки"
Отсылка к Теореме Байеса. Это теорема из области теории вероятности, которая говорит о том, как лучше всего обновлять модель в связи с новыми поступающими данными (например как идеальный искусственный интеллект должен обновлять свои убеждения получая новые данные). Простым же языком это теорема о том, что если мы сильно удивились какому то событию, то наше представление о том как работает эта самая штука (или человек) поведению которой мы удивились скорее всего неадекватно. А значит мы можем «подкорректировать» свои ожидания и в следующий раз ошибиться меньше. На канале будет ролик о ней чуть позже в блоке роликов о теории вероятностей. А в телеграмме есть незавершенный цикл статей с объяснением её сути.
Целиком фраза звучит так: «Иногда довольно дешево можно их (когнитивные искажения) исправить, иногда это дорого. Но ошибаться гораздо дороже». Я имею ввиду, что ошибаться дороже, чем компенсировать влияние когнитивных искажений.
