В последнее время постоянно натыкаюсь на то, что многим системам не хватает двух вещей: прозрачности и работающей обратной связи. Вроде максимально банальная мысль, но странно, что для многих она не очевидна (ну или я в чем-то сильно заблуждаюсь).

В сложной системе тяжело понять влияние изменений входных данных/сигналов на конечный результат. Если параметры входных данных постоянно меняются (т.е. мы находимся в реальности, а не в оторванном от мира болоте или жесткой мат. модели), то к этим изменениям надо адаптироваться.

Без прозрачности любые изменения похожи на игру в рулетку — что-то меняем в надежде на улучшение результата. Чтобы не делать это вслепую (сюда можно вставить модное “data-driven”), нужно понимать систему, что гораздо проще, если она прозрачна и измеряема. На одной экспертизе, увы, далеко не уедешь, да и знания имеют тенденцию устаревать.

Обратная связь может быть как одним из инструментов измерения, так и инструментом корректировки. И работающая обратная связь сама по себе приводит к большей прозрачности, если она реализована через людей: если предложение сработало, то это должно быть измеримо (иначе следующая ОС будет “вернуть все как было”), а если нет — то должно быть внятное объяснение, почему. Отрицательный результат ОС тоже развивает систему: повышается экспертиза тех, кто давал эту ОС. Как следствие получается, что обратная связь должна быть и на сам процесс обратной связи, т.е. это рекурсивная структура.

Разумеется “работающая” тут неспроста: наличие ОС само по себе не сделает систему лучше.