Это верно. Точно так же, как и числа являются абстракциями, и приносят реальные деньги. Это модель. Хорошая модель позволяет выбрать более эффективный способ поведения.
Проблема возникает тогда, когда человек начинает считать, что модель и реальность — это одно и то же. Любая модель имеет свои ограничения, и в какой-то момент человек оказывается в ситуации, когда имеющиеся модели перестают быть эффективными. И тогда если человек способен разглядеть реальность, и поменять модель — вот тогда всё хорошо.
Парадокс содержится в модели, а не в реальности. В реальности всё просто — приз либо за одной дверью, либо за другой, тут нет никаких вероятностей. Вероятности возникают в результате введения абстракций. Абстракции — это продукт умственной деятельности, их в реальности нету. И парадоксов нету.
Так что, являясь математиком, я соглашусь с теми, кто считает, что парадоксы — это наши причуды.
Прочитать 300 страниц всё же стоит, ибо, как заметил автор статьи, плотность мысли там очень высока, и каждая глава содержит 1-2 достаточно глубокие идеи, которые ещё нужно правильно понять.
Сравнивать эту книгу с Rework — ИМХО не корректно. Всё-таки Rework — это просто набор рецептов, а Lean Startup — это скорее метод, нацеленный на поиск работающих бизнес-стратегий.
Lean Startup — это попытка убрать waste (словечко из lean manufactoring) из стартапов, то есть деятельности в условиях высокой неопределённости. У автора очень широкое понимание того, что может быть стартапом (это может быть и бизнес, и non-profit, и государственные инициативы — всё что угодно). Самый большой waste стартапов — это разработка продуктов, которые никому не нужны. Некоторые принципы устранения этого waste — заимствованы из lean manufactoring.
Для себя я выделил в Lean Startup несколько ключевых вещей:
1) Если мы работаем как стартап — в условиях высокой неопределённости, то наша бизнес-стратегия основана на некоторых принципах, которые мы принимаем на веру (leaps-of-faith). Наша задача выявить эти принципы, и подвергнуть их объективной проверке.
2) Для проверки этих принципов мы работаем по принципу build-measure-learn (реализуем, измеряем, делаем выводы).
3) Планирование такого цикла происходит в обратном порядке. Сначала нам нужно понять, что мы хотим проверить (найти эти самые leaps-of-faith), потом понять, с помощью каких метрик мы будем их проверять, и потом сделать minimal viable product (MVP).
4) Важнейшие элементы, которые нам нужно проверить — гипотеза роста (growth hypothesis) и гипотеза ценности (value hypothesis)
5) Гипотезы роста бывают трёх типов. Для каждого из них нужны специфичные метрики, значения которых будут свидетельствовать о том, что гипотеза действительно работает (или не работает)
6) Метрики нужно подбирать таким образом, чтобы они действительно отвечали на вопросы, которые нас интересуют. Главный вопрос — получили ли мы модель, на основе которой можно построить долгосрочный, естественным образом растущий бизнес. Нужно ДО эксперимента знать, какие значения метрик мы хотим получить.
7) Когда MVP реализован, мы пытаемся оптимизировать отдельные элементы, чтобы улучшить значения метрик. Важно метрики построить таким образом, чтобы мы могли по ним судить о результатах оптимизаций.
8) В какой-то момент мы понимаем, что оптимизировать дальше не получается. И вот тут наступает трудный момент, когда нам нужно что-то кардинально изменить в наших первоначальных предположениях. Тут нужно хорошенько подумать, проанализировать весь фидбэк, который мы получили от пользователей, и придумать что-то новое.
9) Новые идеи, которые возникают в результате таких размышлений, мы так же проверяем по принципу build-measure-learn.
10) Чтобы ускорить этот цикл, мы работаем маленькими порциями.
11) Мы можем выпустить на рынок продукт низкого качества. Если мы угадали с нашими leaps-of-faith, то всё равно найдутся люди, которые закрывают глаза на низкое качество (так называемые early adopters). Когда мы уже поняли, что основные предположения верны, тогда качество тоже нужно дотянуть до нужного уровня. В основной массе пользователи низкое качество не прощают.
В книжке каждый из этих пунктов очень хорошо развёрнут, с массой примеров и комментариев.
«Если даже и так — во что я не верю (пруф, плиз)…»
Это достаточно известный факт. Например вот так написано в англоязычной википедии на страничке о Джобсе:
«During this time, Jobs experimented with psychedelics, calling his LSD experiences „one of the two or three most important things [he had] done in [his] life“.[29] He later said that people around him who did not share his countercultural roots could not fully relate to his thinking.»
Люди подсаживаются на наркоту потому что они боятся жить. Те люди, которые боятся жить и при этом слишком трусливы чтобы пойти против общества и стать наркоманом — подсаживаются на что-нибудь другое, например ВоВ, телевизор, алкоголь и т.д. Механика этих зависимостей одинаковая, мотив — в общем тоже.
«Плохи» наркотики или «хороши» — вопрос абсурдный, потому что в природе нет «хорошо» и «плохо». Кого-то они губят, кого-то провоцируют на переосмысление себя, своей жизни, смысла и т.д. Например Джобс, если бы не пережил ЛСД, не был бы Джобсом, и он сам говорил об этом.
Но если вернуться к теме топика, можно сказать так: люди, которые делают деньги на том что подсаживают других на наркоту, люди, которые защищают свой бизнес кровью и беззаконием — это деструктивное социальное явление. Я не осуждаю их в силу того что для меня значение имеют несколько иные вещи, чем благополучие общества в том виде, в котором его сейчас принято понимать. Но я прекрасно понимаю, почему этих людей осуждает общество.
Проблема возникает тогда, когда человек начинает считать, что модель и реальность — это одно и то же. Любая модель имеет свои ограничения, и в какой-то момент человек оказывается в ситуации, когда имеющиеся модели перестают быть эффективными. И тогда если человек способен разглядеть реальность, и поменять модель — вот тогда всё хорошо.
Так что, являясь математиком, я соглашусь с теми, кто считает, что парадоксы — это наши причуды.
Сравнивать эту книгу с Rework — ИМХО не корректно. Всё-таки Rework — это просто набор рецептов, а Lean Startup — это скорее метод, нацеленный на поиск работающих бизнес-стратегий.
Lean Startup — это попытка убрать waste (словечко из lean manufactoring) из стартапов, то есть деятельности в условиях высокой неопределённости. У автора очень широкое понимание того, что может быть стартапом (это может быть и бизнес, и non-profit, и государственные инициативы — всё что угодно). Самый большой waste стартапов — это разработка продуктов, которые никому не нужны. Некоторые принципы устранения этого waste — заимствованы из lean manufactoring.
Для себя я выделил в Lean Startup несколько ключевых вещей:
1) Если мы работаем как стартап — в условиях высокой неопределённости, то наша бизнес-стратегия основана на некоторых принципах, которые мы принимаем на веру (leaps-of-faith). Наша задача выявить эти принципы, и подвергнуть их объективной проверке.
2) Для проверки этих принципов мы работаем по принципу build-measure-learn (реализуем, измеряем, делаем выводы).
3) Планирование такого цикла происходит в обратном порядке. Сначала нам нужно понять, что мы хотим проверить (найти эти самые leaps-of-faith), потом понять, с помощью каких метрик мы будем их проверять, и потом сделать minimal viable product (MVP).
4) Важнейшие элементы, которые нам нужно проверить — гипотеза роста (growth hypothesis) и гипотеза ценности (value hypothesis)
5) Гипотезы роста бывают трёх типов. Для каждого из них нужны специфичные метрики, значения которых будут свидетельствовать о том, что гипотеза действительно работает (или не работает)
6) Метрики нужно подбирать таким образом, чтобы они действительно отвечали на вопросы, которые нас интересуют. Главный вопрос — получили ли мы модель, на основе которой можно построить долгосрочный, естественным образом растущий бизнес. Нужно ДО эксперимента знать, какие значения метрик мы хотим получить.
7) Когда MVP реализован, мы пытаемся оптимизировать отдельные элементы, чтобы улучшить значения метрик. Важно метрики построить таким образом, чтобы мы могли по ним судить о результатах оптимизаций.
8) В какой-то момент мы понимаем, что оптимизировать дальше не получается. И вот тут наступает трудный момент, когда нам нужно что-то кардинально изменить в наших первоначальных предположениях. Тут нужно хорошенько подумать, проанализировать весь фидбэк, который мы получили от пользователей, и придумать что-то новое.
9) Новые идеи, которые возникают в результате таких размышлений, мы так же проверяем по принципу build-measure-learn.
10) Чтобы ускорить этот цикл, мы работаем маленькими порциями.
11) Мы можем выпустить на рынок продукт низкого качества. Если мы угадали с нашими leaps-of-faith, то всё равно найдутся люди, которые закрывают глаза на низкое качество (так называемые early adopters). Когда мы уже поняли, что основные предположения верны, тогда качество тоже нужно дотянуть до нужного уровня. В основной массе пользователи низкое качество не прощают.
В книжке каждый из этих пунктов очень хорошо развёрнут, с массой примеров и комментариев.
Это достаточно известный факт. Например вот так написано в англоязычной википедии на страничке о Джобсе:
«Плохи» наркотики или «хороши» — вопрос абсурдный, потому что в природе нет «хорошо» и «плохо». Кого-то они губят, кого-то провоцируют на переосмысление себя, своей жизни, смысла и т.д. Например Джобс, если бы не пережил ЛСД, не был бы Джобсом, и он сам говорил об этом.
Но если вернуться к теме топика, можно сказать так: люди, которые делают деньги на том что подсаживают других на наркоту, люди, которые защищают свой бизнес кровью и беззаконием — это деструктивное социальное явление. Я не осуждаю их в силу того что для меня значение имеют несколько иные вещи, чем благополучие общества в том виде, в котором его сейчас принято понимать. Но я прекрасно понимаю, почему этих людей осуждает общество.