Моделирование поведенческой экономики в организациях

Моделирование поведенческой экономики в организациях

Классические экономические модели строятся на предположении, что люди ведут себя рационально и предсказуемо, имеют определенные предпочтения и на их основе принимают решения. Поведенческая экономика — это новый вариант экономического анализа, который, сочетая в себе элементы экономики и психологии, позволяет лучше понять реальное поведение людей.

В рамках этого нового подхода возникают различные теории, одна из них — теория перспектив. Согласно этой теории, решения людей не всегда оптимальны, и их выбор часто зависит от предложенных вариантов. Выбор может зависеть от контекста и различных отклонений, например отклонения из-за фокуса на одном решении, отклонения из-за эффекта толпы и т. д. Учитывая такие отклонения, можно достигать положительного результата. Кроме того, чтобы достичь рационального решения, можно изменить фокус или контекст выбора.

Проблема

В компаниях сотрудники принимают решения, влияющие на деятельность организаций. Рациональные и нерациональные решения людей имеют кратко- и долгосрочный эффект. Кроме того, в реальности организации также включают в себя различные системы и подсистемы.

Компания Astellas Pharma объединила с помощью ПО AnyLogic поведенческую экономику с системологией и разработала имитационные модели. Эти модели помогли определить, как решения, принимаемые сотрудниками, влияют на эффективность работы компании.

Решение

В этом примере исследователи моделировали поведение сотрудников, используя агентный подход. Сначала исследователи с помощью принципов поведенческой экономики определили, как агенты (сотрудники) принимали решения. Затем, используя системную динамику, они узнали все непреднамеренные последствия и новое поведение организации.

Изначально модель представляла собой проект, который помогал задавать правильные вопросы. Многие из них были связаны с укреплением доверия между командами и ролью психологической безопасности, а также продуктивностью команды и эффективной работой организации. Модель анализировала взаимодействие между командами, сотрудниками одной команды и сотрудниками разных команд.

Агентная модель для оценки эффективной работы организации

Агентная модель для оценки эффективной работы организации

Исследователи могли менять размеры команд и их количество. Для команд разного размера динамика доверия развивалась с течением времени по-разному. Кроме того, менялись задаваемые вопросы.

Некоторые команды работали, используя подходы на основе исследований, если неопределенность была достаточно высокой, а уровень успеха низким, в то время как в других командах успех был более предсказуемым. Наконец, исследователи этой модели сравнивали, как с течением времени укреплялось доверие в давно сформированных и новых командах.

Выводы

Сначала исследователи изменили штраф взаимодействия с людьми (штраф отрицательного результата), применив модель поведенческой экономики. Они обнаружили, что продуктивность команды изменилась, то есть эксперимент показал ожидаемый результат. Далее исследователи сделали еще несколько выводов.

Когда агенты начинают взаимодействовать, то по мере изменения доверия продуктивность также будет меняться

Когда агенты начинают взаимодействовать, то по мере изменения доверия продуктивность также будет меняться

Затем с помощью модели исследователи отвечали на вопросы, связанные с размером команд. А именно, меняются ли доверие и продуктивность с изменением размера команды? Результаты показали, что в маленьких командах доверие очень высоко, но по мере роста числа сотрудников (например, до 50 или 100) оно снижается. То же самое происходит с продуктивностью.

Изменение размера команды может влиять на уровень доверия между сотрудниками

Изменение размера команды может влиять на уровень доверия между сотрудниками (нажмите, чтобы увеличить)

Третий вывод был связан с тем, как типы задач могут влиять на взаимодействие сотрудников. Исследователи искали ответы на следующие вопросы:

Исследователи обнаружили, что маленькая команда работает эффективно, поскольку в ней достаточно высокий уровень доверия, а значит и продуктивности. Однако, по мере увеличения размера доверие в команде падает. Если добавить в модель такой сложный параметр, как смешанные задачи, доверие и продуктивность снижаются еще больше.

Процентное соотношение совместных и индивидуальных задач влияет на доверие между сотрудниками и общую продуктивность команды

Процентное соотношение совместных и индивидуальных задач влияет на доверие между сотрудниками и общую продуктивность команды (нажмите, чтобы увеличить)

То есть при решении смешанных задач в более крупных командах уровень доверия будет ниже. Поэтому, чтобы повысить продуктивность, нужно изменить размер команды или тип задачи.

Следующие шаги

Эта модель помогла исследователям понять, какие целевые факторы нужно изменить, и можно ли применять «подталкивания». С помощью модели исследователи уже сделали несколько важных выводов. А поскольку модель еще дорабатывается, значит, в будущем они получат и другие результаты. Например, смогут определять оптимальные размеры команд, а также моделировать влияние неэффективных сотрудников, изменений по стратегическим направлениям и даже результаты совместной работы и коммуникации между отделами.

И наконец, с помощью модели исследователи смогут проанализировать непреднамеренные последствия изменений в организации, а также улучшить стратегии, структуры и процессы, фокусируясь на влиянии решений отдельных сотрудников.

Этот проект представили на конференции AnyLogic 2021 Аканша Саксен из Astellas Pharma и Курт Кройгер из Kreuger Consulting.



Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать