Неспособность понять это существенное отличие лежит в основе рассказа Томаса Уотсона-младшего, легендарного президента IBM. В 1956 году коллега спросил Уотсона, должна ли IBM делиться информацией о ценах с Джоном Бернсом, главным советником компании IBM из консалтинговой фирмы Booz Allen Hamilton. Уотсон сразу ответил утвердительно: «Конечно, вы должны все ему сказать, как врачу». Несколько месяцев спустя Бернс позвонил, чтобы сказать, что ему предложили должность президента RCA – в то время одного из главных конкурентов IBM. Он хотел знать, нет ли у Уотсона возражений против того, чтобы он взялся за эту работу. Уотсон пришел в ярость: «Я сказал: “Естественно, я возражаю, Джон!” – потому что мы доверили ему подробную информацию о нашей организации, методах и планах».[70]

Мысль, что консультант, знающий внутренние разработки ценовой стратегии компании IBM, будет возглавлять конкурирующую компанию, была ужасной: ситуация совершенно неприемлемая!

Как позже написал Джон Геппер из Financial Times, Уотсон оказался неправ: «Консультант не похож на врача, потому что пациенту в худшем случае все равно, использует ли врач знания, полученные от лечения, чтобы вылечить кого-то другого, и обычно рад помочь другим. Компания хочет, чтобы консультант помог ей не только стать лучше, но и нанести ущерб конкурентам». Вы не будете возражать, если ваш врач поделится информацией о вашей болезни, чтобы помочь другим пациентам. Ваше выздоровление не имеет отношения к их выздоровлению. Во всяком случае, вы, скорее всего, будете рады помочь. В бизнесе все по-другому. Производительность компании, как бы вы ее ни измеряли – в терминах доли рынка, выручки или прибыли, – не только относительна, но и часто очень сильно перекошена, поскольку успех одной компании часто оборачивается ущербом для других. В подобных условиях обмениваться информацией не просто безответственно, но и опасно. То, что имеет смысл, когда производительность абсолютна, может обернуться самоубийством, когда производительность относительна и выплаты неравны.

Теперь мы можем поставить тот же вопрос, что и в главе 2: когда речь идет об абсолютной и относительной производительности, в какую сторону лучше всего ошибиться? Конечно, чтобы добиться такого же результата, как студенты из Университета Альберты, вы захотите узнать, какие действия следует предпринять в условиях, когда производительность относительна, а выплаты сильно перекошены. Вы также захотите узнать, что делать, когда производительность абсолютна и выплаты имеют низкий перекос.

А если вы не уверены, какой вид ошибки лучше? Естественно, у каждой свои отрицательные стороны. Если вам покажется, что осуществляется сильное давление и имеется необходимость превзойти конкурентов, когда на самом деле ничего подобного нет, то, вероятно, вы предпочтете ошибку I. Вы можете предпринять меры раньше, чем необходимо, или действовать более решительно, когда лучше было бы ждать и наблюдать. Риски могут быть значительными, но, наверное, не фатальными. С другой стороны, если вы, находясь в условиях не только относительной производительности, но и перекошенных выплат, не приложите всех усилий, чтобы превзойти конкурентов, то совершите ошибку II. Здесь последствия гораздо более серьезны. Если вы потерпите поражение в такой ситуации, у вас может не оказаться еще одного шанса на успех. По этой логике большая ошибка – недооценить интенсивность конкуренции. Это излишняя пассивность перед лицом возможной смертельной угрозы. Если вы сомневаетесь, то более умный ход – предпринять более решительные меры.