Дмитрий Болотин
Project Science: Управление проектами в фундаментальных исследованиях

Предисловие автора

Представьте: вы стоите на пороге прорывного открытия. Лаборатория гудит, данные притягивают внимание, гипотеза дышит жизнью. Но вместо погружения в науку вас душат: отчёты по гранту, требующие невозможного – предсказать непредсказуемое; уходящий аспирант, уносящий с собой ключевые навыки в разгар эксперимента; сломанный спектрометр, грозящий сорвать месяцы работы; тупиковая ветвь исследования, пожирающая ресурсы без результата.

Знакомо?

Я прошел этот путь – от ученика гимназии, выполняющего курсовую работу в лаборатории, до доктора наук и профессора, руководящего собственной научной группой. Защитил кандидатскую менее, чем за два года после окончания университета, докторскую – менее, чем через пять лет после кандидатской. Не потому, что я гениальный химик (хотя своё дело знаю), а потому, что с самого начала смотрел на науку не как на поток случайностей, а как на проектную деятельность.

Каждая диссертация, каждая статья, каждый грант – это проект. Но управленческие методики, которые нам обычно преподносят в специализированных книгах и на курсах повышения квалификации, созданы, условно, для строительства мостов или разработки софта. Они требуют предсказуемости, в то время как фундаментальные исследования очень далеки от неё.

Проходя курсы проектного управления или читая литературу на эту тему, я каждый раз сталкивался с тем, что полученные знания нужно было принципиальным образом адаптировать к реальности работы в лаборатории. Современная наука – проектная по своей сути, но слепое применение бизнес-инструментов убивает её главные черты – свободу поиска и принятие неопределённости.

Почему я пишу эту книгу сейчас, в 35 лет? Этот год – последний, когда я формально ещё "молодой учёный". Рубеж, отделяющий меня от статуса "просто учёного". За моими плечами почти двадцать лет в науке: от первых опытов в 11-м классе до увольнения из университета за противодействие коррупции. Я видел, как талантливые исследователи тонут в административном хаосе, как яркие идеи гаснут из-за сомнительных методик и как потенциально прорывные проекты не получают финансирования вследствие неправильно написанной заявки на грант.

Эта книга – не очередной учебник по менеджменту. Это – спасжилет, который я хочу передать вам: руководителю научной группы, разрывающемуся между ролью учёного, менеджера и лидера; молодому учёному, мечтающему создать свою лабораторию и реализовать амбициозные идеи; аспиранту или студенту, желающему не просто «сдать работу», а сделать вклад в науку, который заметят.

Project Science – это не столько теория, сколько практический фреймворк, выкованный тысячами часов работы в лабораториях, на защитах диссертаций и в борьбе за гранты. Он научит вас: достигать значимых научных результатов вовремя и в рамках ресурсов – даже в условиях полной неопределённости, свойственной фундаментальной науке; планировать работу так, чтобы план не душил открытия, а помогал им рождаться; управлять рисками, превращая «провалы» экспериментов в новые гипотезы; сохранить научную свободу, не теряя дисциплины и фокуса.

Я не встречал книг, которые адекватно описывают управление именно научными проектами. Поэтому написал её сам. Не как теоретик, а как практик, прошедший огонь, воду и медные трубы российской науки.

Готовы превратить хаос фундаментального поиска в ваше главное конкурентное преимущество? Перестать тушить пожары и начать делать открытия? Тогда вдохните глубже и переверните страницу. Ваше путешествие по Terra Incognita управления наукой начинается.

Вызовы фундаментальных исследований

Глава 1. Уникальность фундаментальной науки: непредсказуемость как норма

Фундаментальная наука – это не просто поиск ответов, это путешествие в неизведанное. Её миссия – расширение границ человеческого понимания Вселенной, от квантовых законов до механизмов сознания. В отличие от прикладных исследований, нацеленных на решение конкретных задач, фундаментальная наука движима чистой любознательностью. Именно эта погоня за принципиально новым знанием делает её уникальным – и чрезвычайно сложным – объектом для управления проектами. Основой этой сложности является неустранимая непредсказуемость, лежащая в самой сути научного открытия.

Главной отличительной особенностью фундаментальной науки является то, что её целью является получение нового знания, а не продукта или оказания услуги, в том виде, в котором это обычно понимается в традиционном бизнесе. Это новое знание должно быть обличено в какую-либо форму, стандартным видом которой на сегодняшний день является научная публикация. Ценность публикации измеряется не прибылью, а влиянием на научное сообщество, выражаемое в цитируемости публикации и задании новых направлений исследований.

Научная работа часто ведется на грани известного и неизвестного. Исходные гипотезы могут быть интуитивными, а пути их проверки – множественными и неочевидными. Самое важное открытие может быть побочным продуктом неудачного эксперимента. Эта особенность фундаментальной науки ярко проявлялась и в моей практике. Несколько раз эксперименты приводили к совершенно непредсказуемому (и совершенно не тому, на который я надеялся) результату, что в ряде случаев удалось развить в обширные работы, опубликованные в ведущих рецензируемых международных журналах. Правда, следует сказать и о том, что в не меньшем числе случаев такие удивительные находки так и остались единичными случаями, которые не удалось распространить на какую-либо более общую методику.

В отличие от прикладных исследований, в фундаментальной науке вероятность полного «провала» существенно выше, чем в прикладных проектах. За время работы над моей докторской диссертацией я собственноручно провёл около 2500 экспериментов, в то время как в самой диссертации фигурировало всего 222 новых соединения. То есть, фактически мой личный КПД в экспериментальной работе составлял менее 10%. Это яркий пример «цены» фундаментального поиска и неизбежных тупиковых ветвей. В целом, это норма и у многих моих коллег КПД примерно такой же.

В фундаментальной науке непредсказуемость – это не исключение, а правило. Это проистекает из самой природы исследования. Причём такая непредсказуемость может быть условно поделена на разные типы, некоторые из которых уникальны.

Теоретическая непредсказуемость. Интерпретация данных может привести к неожиданным выводам, требующим полного пересмотра подходов. Гипотеза может быть просто ошибочной. Кажется, что вклад этого вида непредсказуемости можно уменьшить путём тщательного анализа теоретических предпосылок, однако, чем более уникальными являются исследования и чем более смелыми и радикальными в своей сути являются эксперименты, тем меньше таких предпосылок в принципе доступно для анализа. Их просто нет и нечего анализировать перед тем, как начинать исследования. Я бы даже сказал так, что теоретическая непредсказуемость является отличным индикатором того, насколько новые результаты предполагается получить в процессе исследования. Если удаётся заранее предсказать то, к чему приведёт эксперимент, то зачастую это свидетельствует о том, что тематика выбрана не столь уж новая.

Высокая теоретическая непредсказуемость – это не недостаток, а прямой индикатор истинной новизны и амбициозности исследовательской цели.

Экспериментальная непредсказуемость. Сложнейшие установки (спектрометры, телескопы, синхротроны) могут давать сбои; тонкие эффекты зачастую трудно воспроизвести в условиях, отличных от первоначальных; чистота образцов или условий – идеал, а не реальность. В химии, например, замена одного реагента этим же реагентом, но от другого поставщика, может приводить к тому, что изменится выход реакции или реакция просто не будет протекать. И напротив, не раз уже сообщалось о том, что реакции, требующие присутствия металлокомплексных катализаторов, протекали без добавления таких катализаторов в реакционную смесь, потому что мельчайшие частички металла были сорбированы на стенках посуды или магнитных мешалках. В идеальном мире такого вида непредсказуемости быть не должно: реактивы и лабораторная посуда должны быть идеально чистыми, а оборудование работать стабильно и без нареканий – но мы живём в совсем не идеальном мире и это приходится учитывать.

Кадровая непредсказуемость. Этот вид неопределённости во многом совпадает с традиционным бизнесом, однако и здесь есть свои особенности. В обычном бизнесе сотрудник приходит и работает в компании до тех пор, пока его устраивают рабочие условия. В фундаментальной науке основной рабочей силой являются студенты и аспиранты, у которых срок обучения является ограниченным. Студент или аспирант может защититься и уйти, просто потому что не планировал связывать свою жизнь с наукой. Или после защиты поступить в другой ВУЗ. К тому же, если говорить про студентов, то их выбор обычно довольно узок, так как у руководителя группы нет возможности выбирать среди всего рынка труда и необходимо работать с теми студентами, кто поступил в конкретный ВУЗ и проявил интерес к данной группе/тематике.

Ресурсная непредсказуемость. Следует также отметить, что зачастую имеются задержки с поставкой уникальных компонентов, колебания цен на реактивы из-за изменения курсов валют (как правило, не в лучшую сторону), а также отсутствие быстрой корректировки размера гранта в зависимости от реальной инфляции. Так, например, с июля 2017 года, когда я получил свой первый грант РНФ объёмом финансирования 5 млн рублей в год, официальный уровень инфляции к июлю 2025 года (когда я пишу эти строки) составил около 70%, в то время как размер соответствующего гранта был скорректирован лишь до 6 млн рублей, вместо адекватных инфляции 8.5 млн рублей (фактическое снижение финансирования в реальном выражении почти в полтора раза). Это также приводит к неустранимой неопределённости в бюджете исследований, который обычно планируется на 1–3 года вперёд.

Конкурентная непредсказуемость. В какой бы области исследований вы ни работали, другая научная группа, независимо работающая на другом конце планеты, может опубликовать аналогичный результат раньше вас, обесценив годы работы и нанося серьёзный удар по мотивации команды. Это особенно характерно для хайповых тематик, в которых активно работают наиболее результативные научные группы по всему миру в каждый конкретный момент времени.

Таким образом, фундаментальная наука – это особый объект управления, ведь это не строительство моста, где все параметры можно рассчитать, и не разработка мобильного приложения, где требования можно уточнять по ходу, а экспедиция в Terra Incognita: карта неполна, маршрут может радикально меняться, а цель – не просто дойти до точки, а составить карту неизвестных земель. Управление приходится осуществлять в условиях принципиальной неполноты информации: решения часто принимаются на основе интуиции, неполных данных и экспертных оценок, а не чётких алгоритмов.

Непредсказуемость – не досадное недоразумение, а базовое свойство фундаментальной науки, её движущая сила и главный вызов для управления. Традиционные методы проектного менеджмента, рожденные в мире с относительно предсказуемыми результатами, здесь часто дают сбой. Они не учитывают, что «провал» эксперимента – это ценные данные, а смена направления – не признак слабости, а следствие полученного нового знания. Управление научным проектом должно быть адаптивным, гибким и готовым к неожиданностям, превращая риски непредсказуемости в возможности для прорывных открытий. Именно на преодоление этого парадокса и поиск баланса между академической свободой исследователя (ключевым драйвером креативности и открытий) и необходимой дисциплиной планирования, отчётности и фокуса (без которой проект рискует утонуть в хаосе) направлена практика Project Science, о которой пойдет речь далее.

Глава 2. Триединство ролей руководителя научного проекта

Фундаментальная наука прекрасна своей свободой и устремленностью в неизведанное. Но для того, кто берется руководить таким проектом, эта свобода оборачивается уникальным набором вызовов. Это не просто «руководитель проекта» в классическом понимании. Это человек, вынужденный постоянно демонстрировать три разные, часто конфликтующие роли: учёного, менеджера и лидера. Каждая из этих ролей приносит свои, вполне конкретные преимущества, но в то же время и проблемы, усугубляемые самой природой фундаментального поиска.

Проблема менеджера: дедлайны. «Вовремя» – зачастую самое нереалистичное требование в фундаментальной науке. Эксперимент может занять не неделю, как планировалось, а месяц, или вообще упереться в тупик. Анализ получаемых по ходу реализации проекта данных может потребовать полной смены парадигмы на полпути.

А тем временем грантовые часики тикают. Отчёты, промежуточные результаты, финальная публикация – всё это жёстко привязано к календарю финансирования. Просрочка приводит к риску потери доверия фонда, а значит, и будущих ресурсов. Помните мой пример с инфляцией по гранту РНФ? Представьте, что планируемое к закупке оборудование с транша, который будет через два месяца, возросло в цене в полтора раза, и вы просто не можете его приобрести. В итоге не успеваете освоить даже эти урезанные средства из-за бюрократии и задержек!

Жизненные циклы команды могут не совпадать с проектом. Студент дипломник уйдет через полгода, аспирант – через три года. Их обучение, мотивация и конечный результат их работы (диплом, диссертация) имеют свои, негибкие сроки. Потеря ключевого исполнителя на критической стадии – это не просто кадровая проблема, зачастую это катастрофа для графика, которую необходимо превентивно решать.

Помимо фондов, требующих вовремя отчёт, существуют конкурентные группы, которые не спят и активно работают. Знание, что где-то в мире другая группа может вот-вот опубликовать твой результат, превращает любой дедлайн из административной формальности в источник постоянного стресса. «Успеть первым» – это не просто амбиция, это зачастую вопрос выживания темы и команды.

Планирование сроков в таких условиях напоминает гадание на кофейной гуще, а контроль за их соблюдением – попытку удержать воду в решете. Классические методы (например, диаграммы Ганта с точностью до дня) здесь не просто бесполезны – они вредны, создавая иллюзию контроля и провоцируя на нереалистичные обещания.

Проблема лидера: ограниченность и непредсказуемость ресурсов. Ресурсы в науке – это не только деньги, это люди, оборудование и материалы, и время.

Люди – это не просто «штатные единицы», а талантливые, мотивированные исследователи с нужными компетенциями. Найти их – сложно, удержать – тоже. Оборот студентов и аспирантов – постоянный процесс. Зачастую научная группа – это не стабильный коллектив в компании, а меняющийся поток молодых умов, которых нужно ввести в курс дела, обучить, вдохновить и… вовремя выпустить.

Уникальная установка может сломаться в самый неподходящий момент (экспериментальная непредсказуемость). Ключевой реактив от единственного поставщика – застрять на таможне. Цены на расходники (особенно импортные) могут взлететь в разы за месяц из-за курса валют или геополитики. Бюджет, рассчитанный на 3 года, теряет покупательную способность уже через год, а попросить дополнительное финансирование «по ходу дела» фактически невозможно. Всё это требует активной работы над мотивацией команды и гибкости в методах достижения результата, что зачастую не оставляет времени на собственные исследования и на глубокое погружение в науку. Балансировать на грани научной продуктивности и управленческой эффективности – задача архисложная.

Неудачи в фундаментальной науке – не исключение, а правило. Как поддерживать энтузиазм команды, когда месяцы работы не дали ожидаемого результата? Как объяснить фонду, что «отрицательный результат» – это тоже ценный результат? Как самому не опустить руки? Это требует умения вдохновлять, объяснять ценность процесса и учить извлекать уроки даже из провалов.

Управление ресурсами в фундаментальной науке – это искусство делать максимум возможного в условиях хронического дефицита и постоянной угрозы сбоев. Часто приходится просто принимать риск и искать обходные пути.

Проблема учёного: управление в тумане неопределённости. Высокая неопределённость – это не внешний фактор, это среда обитания фундаментального проекта. Но для руководителя это приводит к ряду проблем.

Как детально планировать эксперимент, если ты не знаешь, какие именно методики сработают? Как ставить чёткие вехи, если следующий шаг зависит от результата текущего, который может быть любым? Традиционное каскадное планирование здесь часто ломается и требуются особые методы планирования проекта (которые мы обязательно рассмотрим с вами позже в этой книге).

Руководитель должен постоянно решать продолжать ли серию экспериментов, упершуюся в стену? Менять ли гипотезу на основе промежуточных данных, выглядящих странно? Инвестировать ли последние ресурсы в рискованное, но потенциально прорывное направление? Эти решения основываются не на чётких алгоритмах или исторических данных (их часто просто нет), а на интуиции, опыте и экспертной оценке – что требует от руководителя быть в первую очередь хорошим учёным.

Конфликт ролей. Одной из проблем является внутренний конфликт всех перечисленных ролей руководителя проекта. Учёный в вас жаждет погрузиться в проблему, экспериментировать, следовать за неожиданными результатами, игнорируя графики и бюджеты. Менеджер требует жёсткого плана, контроля сроков, освоения бюджета и своевременных отчётов. Лидер должен вести команду через хаос, мотивировать, разрешать конфликты и представлять проект вовне. Эти роли требуют разных, порой противоположных качеств и навыков. Переключение между ними происходит постоянно и отнимает психические ресурсы.

Всё это – системные вызовы, проистекающие из самой сути фундаментальной науки и уникального положения её руководителя. Стандартные инструменты бизнес-менеджмента, рассчитанные на более предсказуемые среды и чёткое разделение ролей, здесь часто оказываются тупым инструментом. Они либо игнорируют специфику, либо пытаются загнать науку в прокрустово ложе формальных процедур, убивая креативность.

Именно поэтому нам нужен особый подход – Project Science. Это не просто набор методик, а философия управления, которая:

принимает неопределённость как данность, а не борется с ней;

интегрирует три роли руководителя (учёный, менеджер, лидер);

адаптирует лучшие практики управления к реалиям научного поиска;

ставит во главу угла достижение значимого научного результата, даже если путь к нему оказался не таким, как планировалось.

В следующих главах мы разберём, как Project Science предлагает конкретные инструменты и принципы для облегчения проектного управления и превращения вызовов фундаментальной науки в возможности для прорывных открытий.

Глава 3. Что такое «Project Science»?

Фундаментальная наука – это не конвейер. Нельзя взять классические управленческие методики, натянуть их на исследовательскую реальность и ждать чуда. Мои 2500 экспериментов на 222 успешных соединения – не провал менеджмента, а совершенно рядовая ситуация в науке. И именно это обстоятельство должен учитывать метод, претендующий на управление научными проектами.

Project Science – это адаптивная система принципов и практик управления, специально разработанная для достижения значимых результатов в фундаментальных исследованиях вовремя и в рамках ресурсов, несмотря на имманентную высокую неопределённость.

Это прагматичный ответ на проблемы, описанные в предыдущих главах. Project Science признает: (1) непредсказуемость – топливо открытий, а не досадная помеха; (2) руководитель проекта – триединство учёного, менеджера и лидера, и эти роли должны синергировать, а не конфликтовать; «провал» – ценный результат, если он сокращает пространство поиска или рождает новую гипотезу.

Моя цель – не создать очередной учебник по менеджменту. Я хочу дать вам, руководителю научного проекта – учёному-менеджеру-лидеру – практический фреймворк, который: научит планировать так, чтобы план не душил открытия; поможет достигать значимых результатов (публикации, ВКР и защищенные диссертации) вовремя и в рамках ресурсов, не теряя научной свободы; вернет вам время на науку, минимизируя управленческий хаос.

Project Science – это не волшебная таблетка. Это навигатор для плавания по бурному океану фундаментального поиска, где карты нет, а берег – это новое знание. В следующих частях книги мы детально разберём, как применять его принципы на каждом этапе вашего проекта: от зарождения идеи до публикации и передачи знаний.

Готовы превратить вызовы фундаментальной науки в свои конкурентные преимущества? Тогда продолжим.

Проектное управление в науке: основные понятия и специфика

В этой части книги мы с вами обсудим базовые понятия, которыми будем оперировать далее: что такое проект, управление проектом, какие есть базовые методы и характеристики у этих понятий. Наверняка многое из того, что описано в этой главе вам и так уже известно. Но систематизация никогда не помешает. К тому же, посвятив более 10 лет своей жизни преподаванию, я считаю важным всегда начинать с основ, чтобы потом всем вместе рассматривать более сложный и углублённый материал с одинаковых позиций и понятий. В качестве разминки, прежде чем мы с вами продолжим двигаться далее по этой книге, предлагаю вам ответить на вопрос: «Что такое проект и чем он отличается от не-проекта?».

Ответили? Тогда поехали дальше.

Глава 4. Что такое «проект»?

Прежде чем погрузиться в тонкости управления научными проектами, давайте сделаем принципиально важный шаг назад. Разберёмся чем конкретно мы собираемся управлять. Понимание самой сути проекта – это фундамент, на котором строится весь Project Science. В мире, где термины часто размыты, чёткое разграничение проектной деятельности от всего остального – не академическая формальность, а ключ к сохранению фокуса и ресурсов. В своей практике я убедился: путаница между проектом и рутиной – одна из главных причин выгорания учёных и распыления драгоценных грантовых средств.

В классическом управлении проект определяется как уникальная совокупность взаимосвязанных действий, направленных на достижение конкретных целей в условиях жёстких ограничений по срокам, ресурсам и содержанию, результатом которой является уникальный продукт, услуга или результат.

Но как это выглядит под лабораторным стеклом? Фундаментальная наука – это антипод рутины. Помню свои первые шаги в лаборатории в 11-м классе гимназии: мы с руководителем моей курсовой работы проводили органический синтез по, казалось бы, стандартной методике. Но каждый раз выходы колебались, появлялись примеси, требующие анализа. Это был не конвейер – это был мой первый научный проект, пусть и микроскопический.

С другой стороны, во время аспирантуры я подрабатывал в крупной табачной компании на курительной машине (вопреки потрясающему названию, это довольно скучный аппарат, измеряющий количество смолы и СО в сигаретах). День за днем – одни и те же образцы, одни и те же протоколы ГОСТ. Результат? Предсказуемые цифры для отчётности. Никакой уникальности в процессе или результате. Это была чистейшая операционка, наглядный пример «не-проекта». Она научила меня ценить хаос фундаментального поиска.

Таким образом, я интуитивно столкнулся с ключевым отличием проекта от не-проекта ещё даже не имея никаких конкретных представлений об управлении:

Операционная деятельность: циклична, предсказуема, направлена на поддержание процесса; её цель – стабильность и эффективность.

Проектная деятельность: уникальна, временна, направлена на создание нового; её цель – достижение конкретного результата в условиях неопределённости.

Проект в науке держится на четырёх ключевых признаках, каждый из которых в условиях фундаментального поиска обретает особую, подчас драматическую, глубину.

1. Уникальность. Каждое фундаментальное исследование – это экспедиция в неизведанное. Даже при изучении, казалось бы, избитой реакции уникальность создают: ваша постановка вопроса (например, новая гипотеза о механизме реакции); ваши экспериментальные условия; ваша интерпретация данных (новый угол зрения на старые факты).

Ни у кого не вызывает сомнений то, что исследование новой реакции (или чего-либо другого нового в зависимости от той области науки, в которой вы работаете) является уникальным процессом. Но уникальность зачастую проявляется в науке не в объекте исследования, а вашей точки зрения на него. Наша научная группа неоднократно работала с реакциями, изученными ранее, но нам удавалось получать такие параметры этих процессов, что это позволяло нам принципиально новым образом взглянуть на механизмы их протекания. Мы опровергали предложенные ранее другими авторами механизмы и обоснованно предлагали свои – что являлось новым научным знанием, новым взглядом… и новыми публикациями.

2. Цели. Цель научного проекта – не «выполнить план любой ценой» или «освоить бюджет», а получить новое, значимое знание. Это знание – абстракция, которая конкретизируется через измеримые результаты: научные публикации, патенты, ВКР, диссертации. О том, как правильно ставить цели мы поговорим позже в этой книге. И нет, мы не будем говорить о том, что цели должны соответствовать методике SMART (specific, measurable, achievable, relevant, timed) – хотя ей они, безусловно, должны соответствовать – мы поговорим про менее очевидные на первый взгляд вещи, учитывающие специфику фундаментального поиска.

3. Ограничения. Любой проект существует в тисках трёх ограничений: сроки–ресурсы–содержание. Однако в фундаментальной науке такие ограничения имеют собственную конкретику, которую мы подробно рассмотрим в последующих главах:

Сроки: жёсткие дедлайны грантов (например, РНФ требует отчёт каждые 12 месяцев) vs непредсказуемость экспериментов.

Ресурсы: бюджет (часто фиксированный на 3 года), оборудование, люди.

Содержание: гипотеза, которую нужно проверить, но которая может рухнуть на второй итерации.

4. Временность. Любой научный проект имеет чёткое начало (утверждение гранта/темы диссертации) и конец (публикация/защита). Осознание временности – мощнейший мотиватор. На мой взгляд, именно это осознание отличает учёных, совершающих прорывы за 3–5 лет интенсивной работы (часто в рамках одного гранта или диссертации), от тех, кто десятилетиями мусолят одну тему без ясных результатов и публикаций высокого уровня.

Управление научным проектом – это не просто применение методик. Это искусство балансировать на острие четырёх признаков в океане неопределённости. Понимание этой сути – первый и критически важный шаг к применению принципов Project Science. В следующих главах мы увидим, как этот фундамент позволяет строить жизненный цикл научного проекта, превращая его хаотичную природу в источник силы для прорывных открытий.

Глава 5. Типы фундаментальных проектов

Разнообразие фундаментальных научных проектов можно систематизировать по нескольким основным критериям, отражающим ключевые аспекты их осуществления и целеполагания. Их, в частности, можно систематизировать по комплексности задач или по степени неопределённости.

Микропроекты. Это небольшие, целенаправленные исследования, нацеленные на решение конкретной задачи или проверяющие определенную гипотезу. Обычно микропроекты сосредоточены на одном аспекте изучаемого вопроса и предназначены для углубленного анализа конкретного феномена или свойства. Как правило, написание ВКР, магистерских и кандидатских диссертаций относится к микропроектам. К такому типу проектов также, в частности, можно отнести двухлетние гранты РНФ.

Среднепроектные исследования. Такие проекты характеризуются более широким спектром целей и вовлечением нескольких дисциплин. Они предполагают интеграцию различных областей знаний и требуют больше ресурсов, включая финансовые вложения и человеческие усилия. С академической точки зрения к такому типу проектов можно отнести докторские диссертации. С точки зрения финансирования к таким проектам обычно относятся те, что финансируются 3–5-летними грантами РНФ для инициативных проектов научных групп или более крупные гранты РНФ.

Макропроекты. Крупные международные или национальные инициативы, объединяющие значительные объёмы ресурсов и привлекающие много участников. Эти проекты представляют собой стратегические программы с долгосрочными перспективами, влияющими на развитие целых отраслей науки и технологий. К макропроектам относятся, например, международное сотрудничество в создании Большого адронного коллайдера. Такие проекты обычно задействуют интернациональные команды, состоящие из сотен исследователей, и могут длиться десятилетиями. В более приземлённом масштабе к таким проектам можно отнести мегагранты, выделяемые на решение больших задач. В этой книге они не будут рассмотрены, так как, во-первых, едва ли тот, кто реализует такие проекты, может узнать из этой книги что-либо новое для себя, а во-вторых, я их никогда не получал и в них не участвовал, а книгу пишу на основе своего собственного опыта.

По уровню неопределённости и новизны проекты так же подразделяются на три типа.

Инновационные проекты ориентированы на получение абсолютно новых знаний, ранее не известных науке. Такие проекты несут высокий уровень риска, но открывают перспективы революционного развития отрасли или создание новой научной тематики.

Модификационные проекты совершенствуют существующие теории, методы или технологии, обеспечивая постепенное накопление знаний и повышение надёжности существующих практик. Они направлены на развитие малоизученной научной тематики.

Поддерживающие проекты обеспечивают продолжение текущих направлений исследований, поддерживая стабильность научной инфраструктуры и удерживая достигнутый уровень разработок.

Стоит отметить, что эти две классификации не зависят друг от друга, любой проект из первой классификации может относиться к любому типу проекта из второй классификации. Например, термоядерный реактор ITER и завод по переработке сырой нефти – это макропроекты, но первый по степени новизны относится к инновационным проектам, а второй – к поддерживающим.

Глава 6. Жизненный цикл научного проекта

Управление проектом без понимания его жизненного цикла – это критическая ошибка, которая может стоить учёному потери репутации, ресурсов и сотрудников. Классические модели управления не учитывают главного: в фундаментальной науке следующий этап проекта напрямую зависит от результатов предыдущего, а они зачастую непредсказуемы!

В общем случае жизненный цикл проекта – это последовательность этапов, через которые проходит проект от момента его начала до завершения. Каждый этап характеризуется определенными целями, задачами и результатами, необходимыми для перехода к следующему этапу. В идеализированном варианте жизненный цикл научного проекта выглядит следующим образом.

Инициация исследований. Проект начинается с определения цели, постановки задач и формирования концепции. На данном этапе формируется идея проекта, проводится предварительный анализ рисков и возможностей. В рамках научного проекта происходит определение научной проблемы и постановка исследовательских вопросов. Проводится обзор литературы и формирование теоретической базы. Ставятся рабочие гипотезы и цели исследования.

Планирование исследований. Этот этап включает детальное планирование всех аспектов проекта: определение целей, сроков исполнения, бюджета, ресурсов, требований и ключевых показателей успеха. Разрабатываются планы управления рисками, качеством, коммуникациями и изменениями. В научном проекте проводится выбор методов и инструментов исследования, формулируются методики сбора и обработки данных. Составляется график выполнения эксперимента/исследований. Определяются необходимые ресурсы и команда исследователей.

Реализация экспериментов и сбор данных. Основная фаза реализации, включающая выполнение запланированных работ и достижение промежуточных результатов. Происходит непосредственное исполнение проекта согласно утвержденному плану. Важно контролировать ход работ, управлять ресурсами и решать возникающие проблемы. С точки зрения научного проекта это предполагает проведение лабораторных тестов, полевых наблюдений, опросов, анкетирования и иных процедур, а также сбор первичных данных и материалов для анализа.

Анализ полученных данных. Параллельно с реализацией идет постоянный мониторинг хода выполнения проекта. Анализируются отклонения от плана, оценивается качество выполненных работ, выявляются риски и принимаются меры по минимизации негативных последствий. Если проводятся фундаментальные исследования, то это подразумевает под собой проверку качества собранных данных, статистический анализ и интерпретация результатов, и подтверждение или отклонение исходных гипотез.

Завершение проекта и публикация результатов. Финальная стадия проекта, в общем случае предполагающая закрытие всех обязательств перед заказчиком, завершение договоренностей, проведение анализа выполненной работы, оформление документации и отчётность. Оценивается успешность проекта относительно изначально поставленных целей и определяются уроки, извлеченные из опыта реализации. В случае научного проекта этот этап включает в себя оформление итогового отчёта, научных статей и публикаций, публичное представление результатов на конференциях, семинарах и симпозиумах.

Примерно так выглядит любой научный проект на стадии написания заявки на получение гранта или утверждения плана работ аспиранта на учёном совете – классический каскадный метод, который мы рассмотрим более подробно чуть позднее.

Думаю, любой кто занимается научными исследованиями, видит слабости подобного идеализированного подхода к реализации научного проекта – на второй стадии уже всё пойдёт наперекосяк, а во многих случаях ещё и на первой. Поэтому я бы не стал столь сильно детализировать жизненный цикл и на данном этапе просто бы констатировал, что у научного проекта есть три фазы (Рисунок 1):

1. Инициирование и предварительная проверка гипотезы (по моей статистике тут отваливается 9 из 10 идей);

2. Активная разработка направления, которое пережило первую стадию (на данном этапе становится понятно насколько обширным будет исследование, ёмкость научной темы);

3. Завершение (публикация, выступления на конференциях, пиар-кампания, и если применимо, то защита работы).

Рисунок 1. Зависимость количества произведённых единиц научного результата от времени.

Всё остальное весьма вариабельно и зависит от проекта, но здесь важно другое: у любого научного проекта, как простого (будь то, курсовая работа или отдельная статья), так и сложносочинённого (диссертация или цикл работ целиком) эти стадии присутствуют. Для многих очевидны эти этапы, когда речь идёт о какой-либо простой единице научного результата, но, когда дело доходит до комплексных проектов, не многие осознают наличие у них таких жизненных циклов. Понимание того, на какой стадии находится реализуемый проект критически важно как с точки зрения получения грантов, так и работы студентов/аспирантов, и мы поговорим об этом в следующей части этой книги.

Глава 7. Наука vs бизнес: кардинальные отличия проектов

За годы участия в курсах повышения квалификации по управлению проектами я с уверенностью могу сказать, что ни один из них не учитывал специфику управления научным проектом. Безусловно, многие концепции носят общий характер, но всякий раз приходилось воспринимать информацию через призму специфики науки и адаптировать бизнес-реалии, которым нас обучали, на реалии научной работы.

Научные и коммерческие проекты отличаются друг от друга целым рядом особенностей, каждая из которых оказывает значительное влияние на организацию и управление ими. Давайте в этой главе кратко рассмотрим ключевые различия между наукой и бизнесом, которые важно учитывать при управлении проектами.

Цель научных проектов заключается в создании новых знаний, публикации результатов исследований и получении признания профессионального сообщества. Они направлены на открытие неизведанного, создание инноваций и увеличение базы человеческих знаний. В отличие от этого, цель коммерческих проектов – извлечение максимальной выгоды из существующих ресурсов и возможностей, достижение высоких показателей прибыли и захвата значительной доли рынка.

Успех коммерческого проекта измеряется такими экономическими параметрами, как возврат на инвестиции (ROI), доля рынка, объёмы продаж и темпы роста дохода. Критерии успеха научных проектов включают такие показатели, как количество опубликованных статей, индекс цитирования, число выданных патентов и значимость собранных данных.

Уровень неопределённости в научных проектах значительно выше и менее управляемый. Исследования связаны с рисками неудачи экспериментов, отсутствием предсказуемых результатов и необходимостью повторений для подтверждения гипотез. Несмотря на то, что в коммерческой среде риск тоже присутствует, компании пытаются снизить его путем анализа рыночных тенденций, планирования бюджетов и грамотного распределения активов.

Культурные особенности учёных и бизнесменов существенно различаются. Для первых характерны независимость взглядов, желание познавать новое и престиж внутри профессиональной среды. Для вторых доминируют иерархичность структуры, жёсткая дисциплина и нацеленность на финансовые цели.

Что касается ресурсов и сроков исполнения, наука сталкивается с ограниченностью финансирования, зависимостью от грантовых схем и значительными временными затратами на проведение экспериментов и сбор данных. Коммерческий сектор обладает большим объёмом доступных ресурсов, стремясь достичь быстрой окупаемости и возврата инвестиций в кратчайшие сроки.

Исходя из вышеуказанных различий, становится ясно, что методологии классического проектного менеджмента, применяемые в бизнесе, не подходят для организации и контроля научных проектов. Методы проектного менеджмента, разработанные для достижения определенных финансовых целей и соблюдения жёстких временных ограничений, оказываются неэффективными в условиях высокоуровневой неопределённости и непредсказуемых результатов научных исследований. Поэтому необходима глубокая адаптация методик управления проектами для учёта уникальных характеристик научной сферы, включая высокий уровень риска, длительный срок реализации и необходимость принятия нестандартных решений ради продвижения фундаментального знания.

Тем не менее, я не хочу сказать, что научные проекты и бизнес-проекты являются двумя совершенно разными вещами и необходимо использовать какие-то принципиально иные методы управления. Если проводить аналогию, то научный проект также направлен на создание продукта, удовлетворяющего потребности клиентов: научная публикация (продукт) раскрывает новые аспекты устройства мира (удовлетворение потребности) для других учёных (клиенты/покупатели). Востребованность такого продукта определяется количеством цитирований (прибыль) и даже премиальность продукта здесь может быть в некоторой степени охарактеризована уровнем научного журнала (квартиль/импакт-фактор), в котором опубликована статья. То есть, специфика научных проектов огромна, и они сильно отличаются от бизнес-проектов, но разница не настолько велика, чтобы невозможно было использовать известные способы управления бизнес-проектами для научных проектов – требуется лишь адаптация таких методов по существу.

Глава 8. Основные методы управления проектами

Ранее мы дали определение термину «проект», а теперь давайте рассмотрим, что такое «управление проектом», чтобы у всех было одинаковое понимание того, о чём мы говорим.

Управление проектом – это систематический подход к организации, координации и контролю усилий и ресурсов, необходимых для достижения определенной цели в установленные сроки, с использованием отведённых ресурсов и соблюдением качественных стандартов.

Проще говоря, это комплекс мероприятий, направленный на обеспечение успешной реализации задуманного мероприятия, будь то запуск нового продукта, реализация научной программы или организация масштабного события. Задача специалиста по управлению проектами – объединить команду, распределить обязанности, наладить коммуникации и оперативно устранять возникающие трудности. Эффективное управление способствует достижению целей быстрее, дешевле и качественнее, снижая риски неудач и повышая шансы на успех.

Управление проектами давно вышло за рамки интуитивных подходов, превратившись в дисциплину с чёткими методами. В научной среде, где неопределённость – норма, а не исключение, выбор метода становится стратегическим решением. Рассмотрим три семейства подходов: последовательные (каскадные; Waterfall), гибкие (Agile) и гибридные. Каждая имеет свою философию, инструментарий и область применения в науке.

Последовательные методы

Классический Waterfall («водопад») – линейный подход, где проект делится на строго последовательные этапы. Переход к следующему этапу возможен только после полного завершения предыдущего. Как горный поток, проект необратимо движется вниз по ступеням жизненного цикла.

Ключевыми принципами такого подхода к управлению являются предсказуемость (все требования фиксируются вначале), детальное планирование (все этапы, сроки и ресурсы фиксируются заранее), документация (каждый этап сопровождается формальными отчётами) и контроль (управление через сравнение с изначальным планом). Такой подход идеален в проектах с низкой неопределённостью: учебный (не научный) план студента или аспиранта, написание научной статьи по уже готовым результатам, написание заявки на грант, отчётность по гранту. С точки зрения производства научного результата такой подход подходит для поддерживающих проектов и в ряде случаев для модификационных проектов.

Например, процесс создания научной статьи имеет чёткую хронологическую последовательность, практически никогда не допускающую отклонений: сначала по готовым данным нужно написать статью, имеющую вполне определённую структуру (абстракт, введение, обсуждение результатов, экспериментальная часть, выводы, благодарности, список литературы); затем нужно представить манускрипт в журнал; дождаться ответа рецензентов; внести правки и снова представить в журнал уже исправленную версию; дождаться принятия манускрипта и публикации статьи; проводить пиар-кампанию опубликованной статьи (или не проводить – тут опционально). Всё чётко регламентировано: невозможно перейти к следующему этапу, не закончив предыдущий.

То же самое с защитой кандидатской диссертации по уже готовым результатам научной работы. Необходимо сдать кандидатский минимум, написать диссертацию (как и статья – структура регламентирована; в данном случае ГОСТом), предзащититься, собрать комплект документов в диссертационный совет, защититься, снова собрать комплект документов для отправки в ВАК. Описание упрощённое, но концепцию отражает – невозможно перейти к следующему этапу, если не завершён предыдущий (в ряде исключений, например, при досрочной защите, возможны лишь перестановки некоторых этапов местами).

Не сложно заметить, что каскадный метод управления неприменим для типичной исследовательской работы. Апробация любой гипотезы требует итерационного подхода со множеством попыток проведения экспериментов, результат которых не очевиден. Более того, дальнейшие эксперименты также не очевидны, так как их структура и порядок, да и сама суть, зависит от результатов, полученных на предыдущем этапе.

Как бы это выглядело в каскадном процессе:

1. Ставим эксперимент по обнаружению новой химической реакции.

2. Благодаря эксперименту находим совершенно уникальную реакцию.

3. Расширяем обнаруженную реакцию на 20 разных соединений, которые получаем с выходами 80–99%.

4. Публикуем статью в Science.

Выглядит комично, но примерно так выглядит каждая третья заявка на грант, экспертизу которой мне приходится проводить. Один раз в заявке было даже указано, что заявитель планирует изучать литературные данные и вникать в суть тематики, по которой подаёт проект, только в том случае, если пройдёт по конкурсу и получит грант. С точки зрения каскадного метода реализации проекта такой план выглядит вполне разумным, но с точки зрения заявки, подаваемой на научный грант, такой план звучит как какой-то бред сумасшедшего.

Гибкие методы

Гибкие методы управления проектами (Agile) – это современные подходы к организации процессов разработки и реализации проектов, ориентированные на постоянное взаимодействие команды, адаптацию к изменениям и быстрое реагирование на внешние условия. В отличие от каскадных методов, гибкая методология в общем случае позволяет быстро вносить изменения в проект, основываясь на обратной связи клиентов и участников проекта.

Наиболее известными гибкими методами являются Scrum и Kanban, которые первоначально были разработаны для IT-индустрии.

Метод Scrum является одним из наиболее популярных подходов в рамках Agile-философии. Его ключевое преимущество заключается в чёткой структуре процесса, позволяющей эффективно управлять проектом даже в условиях неопределённости и частых изменений требований.

Ключевыми особенностями Scrum являются чёткое распределение ролей в проектной команде и наличия списка всех задач, необходимых для завершения проекта, которые регулярно обновляются и приоритезируются. В этом методе работа ведётся спринтами – короткими итерациями продолжительностью от одной до четырёх недель, в течение которых команда реализует выбранные задачи из списка задач. В течение работы проводятся регулярные встречи, на которых команда оценивает свою работу, выявляет проблемы и предлагает улучшения.

Метод Kanban отличается большей простотой и прозрачностью процесса. Основная идея метода заключается в визуализации потока работ и ограничении количества одновременно выполняемых задач.

Ключевые принципы Kanban включают в себя наличие доски Kanban, которая используется для отображения текущего состояния задач (она может быть материальной и висящей в офисе или электронной с доступом для всех членов команды). Обычно доска делится на три колонки: «сделать», «делается», «готово». Количество задач, находящихся в каждой колонке, ограничено. Это помогает избежать перегрузки членов команды и повышает эффективность. Этот метод также подразумевает непрерывное обновление продукта, новые версии которого выпускаются сразу же после готовности соответствующей функциональности.

Использование гибких методов управления проектами приносит ряд преимуществ всем сторонам. Им присуща быстрая обратная связь (возможность оперативно получать реакцию пользователей на промежуточные результаты), высокая адаптивность (способность легко реагировать на изменение требований и внешних условий), повышение качества продукции (благодаря регулярному тестированию и исправлению ошибок на ранних этапах разработки) и улучшенная коммуникация внутри команды (регулярные встречи способствуют лучшему взаимопониманию между участниками проекта).

Выбор конкретного подхода зависит от особенностей проекта и уровня зрелости команды. Например, если проект требует высокой степени взаимодействия с заказчиком и быстрой реакции на изменения, лучше всего подойдет Scrum. Если же задача предполагает стабильный поток работ и отсутствие резких колебаний приоритетов, предпочтение можно отдать Kanban.

Гибкие методы управления проектами хороши в условиях высокой неопределённости и постоянно меняющихся требований. В науке такие методы идеальны для инновационных и модификационных проектов, предполагающих постоянные итерации и подгонку путей достижения целей в зависимости от получаемых результатов, однако здесь есть ограничение на внесение правок в конечный результат: опубликованную статью едва ли можно улучшать итерациями на основе мнения научного сообщества по аналогии с постоянными релизами обновлений для приложений в смартфоне. Внесение корректировок в опубликованную статью – известный метод, но он крайне негативно влияет на репутацию учёного и используется только в экстраординарных случаях. Решением может служить предварительная публикация статьи в открытых репозиториях, но здесь нужно чётко понимать, что ожидание ответа научного сообщества отнимает уйму времени, которого, как правило, нет. По моему личному опыту предварительная публикация в открытых репозиториях никак не сказывается на дальнейшей публикации статьи – мы ни разу не получали от коллег рекомендации по улучшению препринта. Однако, насколько мне известно, в других областях науки предварительная публикация может давать реальный положительный результат.

Гибридные методы

Гибридные методы управления проектами представляют собой сочетание элементов классических каскадных моделей (Waterfall) и современных гибких (Agile) подходов. Они используются тогда, когда ни один из стандартных методов не подходит идеально под специфику конкретной ситуации, позволяя адаптироваться к особенностям конкретных организаций, команд и проектов.

Основные причины выбора гибридных методов включают необходимость одновременного соблюдения строгого планирования и сроков с возможностью быстрого реагирования на изменения. Эти методы помогают сбалансировать предсказуемость результата и гибкость адаптации к новым требованиям.

На мой взгляд, именно гибридные методы управления идеальны для научных проектов, так как фундаментальные проекты часто имеют жёсткие внешние рамки (грантовые этапы, план работ аспиранта), но при этом им характерна неопределённость на микроуровне, так как никто не знает, какие эксперименты сработают, а какие – нет.

Project Science – гибридный тип управления проектами. Он не отвергает классическое управление проектами, а переосмысливает его, отбирая инструменты, которые работают в условиях Terra Incognita, и отвергая те, что требуют иллюзии полного контроля. Это не Agile и не Waterfall в традиционном их понимании, а гибрид итерационных и каскадных методов, адаптированных для науки.

Так, например, это не Waterfall, потому что жёсткое каскадное планирование («сначала всё спроектируем, потом сделаем») в фундаментальной науке заведомо обречено на провал. Скорее всего уже после первого эксперимента всё пойдёт не так, как планировалось изначально. Но это и не чистый Agile. Scrum-митинги каждый день или фиксация спринта на 2 недели могут стать адом для учёного, погруженного в эксперимент. Project Science берет дух Agile (адаптивность, фокус на ценности, работу с изменениями), но адаптирует ритм и практики под долгие циклы исследований и специфику научного труда в научной организации. «Стендап» может быть раз в неделю или месяц, а «спринт» длиться квартал.

Глава 9. Результативность и эффективность выполнения проекта

Представьте, что ваш проект наконец завершен. Команда ликует, отчёты подписаны. Но как понять, был ли он по-настоящему успешным? Оказалось ли, что вы исследовали не просто что-то, а именно то, что нужно? И сделали ли вы это разумно, не потратив впустую время, деньги и нервы? Вот тут на сцену выходят два незаменимых помощника в оценке любого проекта: результативность и эффективность. Их часто путают, но они отвечают на принципиально разные вопросы и вместе рисуют полную картину успеха или неудачи.

Результативность. Самый фундаментальный вопрос: «Получили ли мы в итоге то, ради чего все затевалось?» Результативность измеряется не абстрактно. Мы сравниваем итог с чёткими, изначально поставленными целями. Достигли ли мы изначально заявленных целей? Опубликовали ли нужное количество статей, которое было изначально заявлено? Решили ли мы ту научную проблему, на которую получили грант? Качество конечного продукта – тоже часть результативности. Насколько высок уровень журналов, в которых мы опубликовали результаты? Насколько хорошо статьи цитируются? По сути, результативность – это «попадание в цель», в ту самую цель, которую определили в самом начале пути. Ключевые факторы здесь – ясность изначальных задач, умение грамотно спланировать работу (что именно нужно сделать и какого качества) и постоянно сверяться с ожиданиями всех заинтересованных сторон.

Эффективность. Теперь представим, что все цели гранта были достигнуты и по количеству статей, и по рейтингу журналов, в которых результаты были опубликованы, и цитируются эти статьи хорошо… но вы по несколько раз переделывали с нуля все работы, не заметив принципиальных ошибок на начальных этапах, израсходовали все деньги на реактивы и материалы, не оставив ничего на зарплату сотрудников, и в процессе сломали сложный и дорогой прибор. Вот здесь вступает в игру эффективность. Она отвечает на вопрос: «А как именно мы пришли к этому результату? Оптимально ли использовали ресурсы?» Это не про «что» сделали, а про «как».

Эффективность – это соотношение затраченных усилий (время, деньги, люди, материалы) к достигнутому результату. Уложились ли в бюджет или вышли за его пределы? Завершили ли проект вовремя или с опозданием? Сколько полезной работы команда успевала сделать за год? Не простаивали ли специалисты в ожидании? Удалось ли избежать лишних переделок и потерь времени из-за плохой координации действий команды?

Эффективность часто называют «деланием вещей правильно» – это искусство оптимизации процессов, минимизации потерь и разумного расходования каждого ресурса. На эффективность сильно влияет качество планирования сроков и бюджета, применение правильных рабочих методик (гибких Agile или строгих Waterfall в зависимости от задачи), умение руководителя распределять нагрузку и оперативно решать проблемы.

В идеальном мире проект и результативен (сделал то, что нужно), и эффективен (сделал это хорошо и без лишних затрат). Но реальность часто требует компромиссов. Представьте классическую дилемму золотого треугольника проектов: содержание–сроки–стоимость. Если вдруг потребовалось добавить важную новую главу в статью (увеличить содержание – поднять результативность), это почти наверняка потребует больше времени и денег (снизит эффективность по сроку и стоимости). И наоборот, если фонд урезает бюджет (да, в науке такое бывает: например, в 2016 году РФФИ просто взял и в одностороннем порядке урезал все гранты на 10%), команде, возможно, придется упростить продукт или снизить качество (пожертвовать частью результативности). Гонка за скоростью (эффективностью) может привести к ошибкам, требующим переделок, что в итоге ударит и по срокам, и по качеству (результативности). Поиск инновационных решений (фокус на будущую результативность) на первых порах часто выглядит неэффективным из-за проб и ошибок.

Задача умного руководителя проекта – не просто гнаться за максимумом по обоим показателям, а находить разумный баланс, соответствующий конкретной ситуации и стратегическим приоритетам. Иногда ради прорывного результата (высокой результативности) можно сознательно пойти на умеренное снижение эффективности. В других случаях, особенно в условиях жёстких ограничений ресурсов, фокус на эффективность становится приоритетом, требуя тщательного отбора самых важных экспериментов для реализации (достаточной результативности).

Оценивать проект только по одному из этих критериев – значит видеть лишь половину картины, рискуя сделать ложные выводы. Истинный успех лежит в сбалансированном сочетании: достигнуты ключевые цели проекта, все заинтересованные стороны довольны результатом, и это сделано с разумным использованием ресурсов, в приемлемые сроки и без перерасхода бюджета.

Результативность и эффективность – не сухие термины из учебников, а живая пульсация любого проекта. Результативность – это ваш компас. Она задает верное направление, гарантирует, что вы в итоге создадите нечто действительно ценное и нужное. Эффективность – это ваш двигатель. Она обеспечивает движение к цели оптимальным путем, сохраняя ресурсы и здоровье команды, делая проект устойчивым и воспроизводимым.

Глава 10. Управление рисками в научной деятельности

Как мы уже неоднократно обсудили, научная деятельность фундаментально связана с неопределённостью: гипотезы могут не подтвердиться, эксперименты – дать неожиданные или невоспроизводимые результаты, сложное оборудование – выйти из строя, а конкуренты – опубликовать аналогичные результаты первыми. Игнорировать эти риски – значит сознательно идти на опасную авантюру, способную привести к потере времени, финансирования, ценных данных и репутации. При всей моей любви к опасным авантюрам их всё же лучше избегать.

Риск-менеджмент в науке – это не бюрократическая процедура, а системный и проактивный подход к выявлению, оценке и минимизации потенциальных угроз, а также к выявлению и использованию скрытых возможностей на всех этапах исследовательского проекта – от подачи заявки на грант до публикации результатов и внедрения. Это непрерывный процесс работы с потенциальными событиями (рисками), которые могут негативно (угрозы) или позитивно (возможности) повлиять на достижение ключевых целей научного проекта. Эти цели включают соблюдение сроков выполнения этапов (что особенно критично для грантов), удержание проекта в рамках бюджета, получение достоверных и значимых результатов, обеспечение воспроизводимости, соблюдение этических норм и безопасности, успешную публикацию, и в итоге – научное признание или практическое применение.

Ключевое отличие рисков от проблем: риски – это будущие вероятные события, а не текущие трудности. Управляя рисками, научный коллектив не ждет неудачи, а готовится к ней или предотвращает ее, превращая неопределённость из врага в управляемый фактор. Это инвестиция в надёжность и эффективность исследования, многократно окупающаяся сэкономленными ресурсами и достигнутыми целями. Особую ценность представляет выявление возможностей – шансов ускорить работу, получить дополнительные финансирование, установить новые коллаборации или открыть неожиданные направления благодаря побочным результатам.

Управление рисками – не разовая акция, а интегрированный элемент всего жизненного цикла исследовательского проекта. В первую очередь риски необходимо выявить (в фундаментальной науке это не сложно – куда ни посмотри, везде риски). Затем полученный список рисков необходимо приоритезировать. Качественный анализ фокусируется на оценке двух параметров: вероятности реализации риска (от «очень низкой» до «очень высокой») и воздействия на цели проекта, если риск реализуется (от «незначительного» до «катастрофического»).

Основным инструментом здесь выступает матрица вероятности/воздействия. Риски размещаются на сетке, где по осям отложены вероятность и воздействие. Зоны матрицы окрашиваются (например, зелёный – низкий приоритет, жёлтый – средний, красный – высокий). Риски в красной зоне требуют немедленного внимания и детального планирования мер. Зелёные риски (низкая вероятность и незначительное воздействие) просто периодически мониторятся.

Для каждого значимого риска (особенно из красной зоны) разрабатываются конкретные планы действий, которые опираются на следующие стратегии:

уклонение от риска (полный отказ от рискованного, но потенциально прорывного метода в пользу более надёжного);

передачу риска (для руководителя научного проекта едва ли применимо – всю ответственность всегда несёт он);

смягчение риска (дополнительное обучение персонала новому методу – снижает вероятность ошибки; закупка критических реактивов с запасом – снижает вероятность срыва сроков);

принятие риска (создание временного буфера в графике на случай мелких задержек или выделение финансового резерва на непредвиденные расходы, разработка чёткого плана Б на случай ухода сотрудника).

Мир науки динамичен, и риски постоянно меняются: появляются новые, известные риски могут усилиться или ослабнуть, а реализованные риски требуют анализа эффективности принятых мер. Поэтому мониторинг рисков – постоянная деятельность. Он включает регулярные обзоры реестра рисков на совещаниях, аудит выполнения планов реагирования, анализ причин возникших проблем, отслеживание использования резервов времени и бюджета. Эти меры позволяют создать обновленный реестр рисков, провести корректировку планов реагирования и, при необходимости, изменение самого подхода к управлению рисками в проекте. Фиксация уроков, как удачных действий, так и упущенных рисков, бесценна для будущих исследований.

Научный риск-менеджмент имеет свою специфику. Риски, связанные с принципиальной новизной исследований, сложно оценить количественно. Этические риски (работа с людьми, животными, опасными материалами, данными) требуют особого внимания и строгого соблюдения регламентов. Репутационные риски (фальсификация, плагиат, ошибки в публикациях) могут иметь долгосрочные катастрофические последствия.

Распространённые ошибки, которые я неоднократно наблюдал в других группах (да и сам по началу допускал) включают: игнорирование рисков из-за излишнего оптимизма, фокус только на технических рисках и игнорирование организационных или человеческих факторов (которые зачастую создают гораздо большие риски для выполнения проекта), отсутствие назначения конкретных ответственных за риски, расплывчатые планы действий, и пренебрежение их мониторингом.

Культура управления рисками является фундаментом успеха. В научном коллективе необходимо культивировать открытость и доверие, где каждый сотрудник или студент не боится сообщить о потенциальной проблеме или ошибке без страха необоснованных санкций. Проактивность – стремление предвидеть, а не просто реагировать – должна поощряться. Ответственность за «свои» риски должна быть чётко закреплена. Обучение и обмен опытом (разбор кейсов, семинары по ошибкам) между проектами и поколениями исследователей жизненно важны. Риск-менеджмент должен восприниматься не как досадная помеха творчеству, а как необходимый инструмент, повышающий качество, надёжность и результативность научной работы, и защищающий исследователей и их открытия.

Риск-менеджмент – это не проявление слабости или пессимизма, а признак зрелости и профессионализма в научной деятельности. Это системный подход к навигации в океане неопределённости, присущем исследованиям. Последовательно выявляя потенциальные угрозы и возможности, реалистично оценивая их и готовясь к ним, научный коллектив существенно повышает свои шансы на успешное достижение поставленных целей: получение достоверных знаний, публикацию в ведущих журналах, внедрение результатов, сохранение репутации и привлечение дальнейшего финансирования. Он минимизирует стресс, вызванный неожиданными кризисами, и позволяет более эффективно использовать драгоценные ресурсы – время, деньги, интеллектуальный потенциал. Интегрируя принципы риск-менеджмента в свою повседневную практику, учёные не только защищают свои проекты, но и вносят вклад в повышение надёжности и устойчивости научного знания в целом. Управление рисками – это обязательный элемент ответственного и эффективного ведения научной деятельности в XXI веке.

Управление фундаментальным научный проектом – это на 70% управление рисками, и лишь на 30% управление всем остальным.

Думаю, что теперь, когда мы с вами обсудили все ключевые понятия и определились с тем, в какой области мы работаем и с чем именно имеем дело, мы можем перейти к основному содержанию этой книги. В подзаголовке этой книги указано, что она о том, «Как достигать значимых результатов вовремя, в рамках ресурсов и в условиях высокой неопределённости». Далее мы так с вами и пойдём: сначала рассмотрим достижение значимых результатов, затем перейдём к тому, что обсудим как достигать результатов вовремя и закончим тем, что всё это будем делать в рамках имеющихся ресурсов. Общим лейтмотивом всех последующих глав будет выступать работа в максимальной неопределённости, являющейся неотъемлемой чертой фундаментальных исследований.

Как достигать значимых результатов?

Глава 11. Что такое значимый результат?

Значимым научным результатом считается такой результат, который существенно продвигает понимание в определенной области знаний или решает важную проблему. Его значимость определяется не только технической корректностью выполнения, но и реальным влиянием, которое он оказывает на дальнейшее развитие науки, технологий или общества в целом. Во многом, понятие значимости является довольно условным. То, что одна научная группа считает значимым результатом, в другой группе может показаться результатом довольно посредственным. Поэтому здесь следует сразу дать оговорку о том, что понятие значимости здесь используется субъективное и относительное: чем бы вы ни занимались, у вас наверняка есть большие и значимые работы, а есть мелкие и технически простые. То есть интуитивно любой учёный способен в рамках своей тематики отличить более значимую работу, от менее значимой.

Ключевыми характеристиками, определяющими значимость результата, являются его новизна и оригинальность. Значимый результат приносит принципиально новое знание, концепцию, теорию или метод, открывает новые направления для исследований или опровергает устоявшиеся, но неверные представления. Глубина и фундаментальность также играют важную роль: касается ли результат основополагающих принципов, даёт ли более глубокое объяснение сложных явлений или объединяет разрозненные факты в единую картину. Широта влияния и применимость – ещё один важный критерий. Наконец, значимость работы часто подтверждается долгосрочным влиянием: становится ли результат основой для дальнейших исследований, формирует ли новое понимание у последующих поколений учёных и сохраняет ли свою актуальность спустя годы.

Отличить значимый результат от незначимого бывает непросто, и граница часто размыта. Полезно применить простой «И что?»-тест: каковы реальные последствия результата? Если он лишь подтверждает ожидаемое или добавляет малозначимый пример к известному явлению, его значимость, скорее всего, невелика. Важно оценить масштаб решаемой проблемы – является ли она важной и актуальной. Степень продвижения также показательна: инкрементальные улучшения (небольшие уточнения известного) обычно менее значимы, чем трансформационные результаты, меняющие парадигму. Реакция научного сообщества так же служит важным индикатором: публикация в ведущих рецензируемых журналах (хотя это не единственный критерий), активное цитирование коллегами в серьезных работах, живая дискуссия, критический разбор, попытки воспроизведения или опровержения – все это признаки значимости. Значимость может проявиться не сразу, но обычно значимые результаты быстро находят отклик.

Несмотря на то, что все мы стремимся получать значимые научные результаты, следует также ценить и инкрементальные результаты – они необходимы для накопления знаний, проверки теорий и создания основы для будущих прорывов, хотя их значимость может быть локальной.

Таким образом, значимый научный результат – это надёжный, оригинальный вклад, который существенно углубляет понимание мира, открывает новые возможности или решает важные проблемы, оказывая заметное и долговременное влияние на свою область и за её пределами. Его отличают глубина новизны, широта влияния, проверяемость и, в конечном счете, признание научным сообществом.

Глава 12. Убывание значимости во времени

Кажется, я знаю, о чём вы подумали, когда прочитали название этой главы: с течением времени значимость хорошей статьи на научное сообщество и развитие области убывает. Так вот, речь пойдёт вообще о другом. Во-первых, такое утверждение довольно спорно. Я бы сказал, что по-настоящему хорошие публикации, как правило, сохраняют свою значимость со временем и их продолжают активно цитировать даже спустя десятилетия. Во-вторых, такая постановка вопроса была бы довольно философской, а я пишу практическую книгу (да и философ из меня, мягко говоря, довольно посредственный).

В предыдущей части книги мы с вами рассмотрели жизненный цикл научного проекта (Рисунок 1). В этой части нам необходимо более детально посмотреть на эту диаграмму с точки зрения разрабатываемого в вашей научной группе направления (Рисунок 2).

Рисунок 2. Зависимость количества и качества научных статей от времени работы научной группы в рамках конкретной научной тематики.

Будем честны, если вы начинаете развивать какое-то направление, которые является непаханым полем, то в первую очередь концентрируетесь на наиболее значимых и важных вещах, которые определяют ключевые закономерности в этой области. Сложно представить, чтобы учёный, осознавая то, что его открытие может в любой момент опубликовать другая независимая группа, сконцентрировал усилия на второстепенных вещах, оставляя главное напоследок. Тем более что после публикации первой статьи идею могут подхватить другие группы и опубликовать более важные результаты, просто вдохновившись первоначальной статьёй первооткрывателя.

Самые первые публикации в новой тематике обычно являются самыми концептуально новыми и значимыми. Именно они публикуются в лучших журналах, привлекают наибольшее цитирование и влияние на научное сообщество. Ежегодное количество таких публикаций описывается во времени зелёной кривой. Сначала ничего не понятно: эффективность низкая, множество экспериментов неудачны, риски получить невнятный результат велики, но и результативность высокая, так как исследования направлены на установление наиболее значимых закономерностей области. Затем результативность растёт: общие тенденции проясняются, удачные эксперименты проводятся всё более целенаправленно. Впоследствии все ключевые моменты становятся опубликованными и количество публикаций, описывающих наиболее значимые вещи, уменьшается, просто потому что в тематике не остаётся неизвестных параметров первостепенной важности.

Когда ключевые закономерности ясны, часть сил научной группы направляется на изучение второстепенных тем в области (жёлтая кривая). Они всё ещё важны, но уже уточняют отдельные части области, а не описывают всю область целиком. Журналы – ниже уровнем, цитируемость новых работ снижается (зачем цитировать второстепенные работы, если есть первостепенные?). Жизненный цикл повторяется – сначала количество таких работ невелико (так как основные силы направлены на более значимые работы), затем их количество возрастает, а впоследствии снижается, так как уже и второстепенные вещи все описаны.

В конечном счёте внутри конкретной тематики остаются только инкрементальные направления, уточняющие незначительные аспекты поведения изучаемых систем: журналы низкого уровня, цитируемость околонулевая (как правило, ненулевая цитируемость таких работ обусловлена самоцитированием). Этот этап может длиться десятилетиями, так как количество параметров системы увеличивается по мере уменьшения их значимости – их можно описывать бесконечно. На данном этапе риски невыполнения отдельного микропроекта настолько низки, что он утрачивает уникальность и превращается в рутину – обычную операционную деятельность, проект-зомби, являющийся тенью давно умершего направления.

Такой порядок вещей характерен для любой дисциплины: её природа влияет лишь на скорость выработки научной темы. В медицине и фармакологии всё очень растянуто по времени и такой жизненный цикл может длиться 10–20 лет. На рисунке 2 представлен типичный масштаб для химии и смежных наук. Собственно, неспроста срок научных грантов составляет в среднем от двух до пяти лет – за это время большая часть научных тематик проходит весь свой жизненный цикл, а желающих финансировать зомби-проекты мало (по крайней мере, если мы говорим про фундаментальные исследования и фонды, которые специализируются на них).

В моей практике переход с одного направления на другое совпал с защитой моей докторской диссертации: тематика, по которой я работал уже восьмой год, давно исчерпала себя, но необходимо было довести объём полученных результатов до того, который удовлетворяет докторской диссертации. Просто взять и сменить тематику, включив в диссертацию исследования по совершенно иной теме, было невозможно, потому что весь цикл работ должен быть взаимосвязан.

Как только я защитил диссертацию, мы начали исследования по новой перспективной тематике, продолжая публиковать инкрементальные работы по старой, чтобы отчитываться по грантам. Это была середина 2019 года, которая плавно перетекла в ковидный локдаун. Как и следовало ожидать, начало работы в новой тематике представляло собой довольно неэффективный процесс, прожигающий ресурсы без какого-либо видимого мгновенного результата. Первая полноценная работа вышла в начале 2021 года. В этот момент мы уже полностью прекратили какие-либо работы по старой теме и вплотную занимались новой тематикой. В 2021 году у нас вышло 2 работы, в 2022 и 2023 – по 4, причём рейтинг журналов планомерно рос. В 2024 году по теме было опубликовано уже 8 работ, но лишь 6 из них были в ведущих журналах – качество начало снижаться, потому что ключевые аспекты были уже выявлены и мы плавно перешли к уточняющим работам. Примерно такая же история происходила и по предыдущим тематикам в период с 2007 по 2019 годы.

Глава 13. Уходите пока не поздно

Если вопрос заключается в том, чтобы публиковать только наиболее значимые для выбранной области работы, то из рисунка 2 кажется совершенно очевидным, что необходимо просто вовремя сворачивать исследования по конкретной тематике и переходить в другую тему. В целом, это действительно так, но есть нюансы. Во-первых, как понять, пришло ли время менять тему или ещё не пришло? Во-вторых, если время пришло, то в какую другую тему переходить? В-третьих, смена тематики всегда ведёт к снижению эффективности и нужно понимать, готова ли научная группа психологически к откату в публикациях? В-четвёртых, сможете ли вы выполнить все свои обязательства перед фондами и студентами-выпускниками? Давайте разберёмся последовательно.

В начале научного проекта всё идёт просто великолепно: тематика проясняется, сотрудники набираются опыта и знаний, эффективность растёт, результативность – тоже. Все и всё на пике производительности и со временем становится только лучше: больше, лучше, проще. И если вы с этим сталкивались (надеюсь, что это так), то согласитесь со мной, что это действительно незабываемое ощущение – ощущение драйва. Может показаться что так будет всегда, но это не так. Обычно этот период длится 1.5–2.5 года, и в моей практике это подтверждалось как минимум трижды. Затем количество топовых публикаций снижается и начинает возрастать количество второстепенных публикаций. Вот это и есть сигнал к тому, что пора задумываться о плавной смене тематики.

Идеальным периодом для начала поиска новой темы служит время между началом снижения количества топовых публикаций по теме и временем, когда их количество сравнивается с количеством второстепенных публикаций: на моей практике это период от 2.5 до 3.5 лет от начала работы в выбранной теме.

Если говорить о том, в какую тему переходить, то здесь всё индивидуально. Я говорю лишь о том, что необходимо осознанно принять решение о целенаправленном поиске новой тематики и выделить время и ресурсы на её поиск. Это звучит банально только тогда, когда это написано в книге, а на практике выглядит совершенно контрпродуктивно. Представьте, у вас все заняты делом: работа кипит, публикации выходят, и они хорошо цитируются. Сотрудники мотивированы на результат и активно работают. И тут вы говорите, что часть своего времени они должны тратить на поиск новой темы с сомнительными перспективами и прожиганием времени и ресурсов. С тактической точки зрения это может показаться выстрелом себе в ногу, но со стратегической точки зрения это является важным и, главное, своевременным шагом к тому, чтобы через 1–2 года не скатиться всем вместе до публикации третьесортных статей и без какого-либо понимания того, куда двигаться дальше.

Если говорить о времени и ресурсах, которые следует выделить на поиск новой тематики, то это зависит от того, когда вы начали. Если начали тогда, когда количество топовых публикаций только начало снижаться и они только начали замещаться уточняющими публикациями, то по моему субъективному мнению достаточно выделить 20% ресурсов на поиск новой темы. Если вы обеспокоились этим тогда, когда количество публикаций разного типа сравнялось, то следует выделить до 40–50% ресурсов.

Важно провести обсуждение необходимости поиска нового проекта с сотрудниками, потому что иначе они просто будут саботировать такой поиск. Да, я знаю, что у вас самые-лучшие-сотрудники, которые никогда ничего не саботируют и делают то, что вы просите их делать, но если вы не донесёте до них важность этого действия, то они всё равно будут саботировать процесс поиска новой темы – сознательно или подсознательно. Никто не хочет бросать то, что получается хорошо и легко, и заниматься тем, что получается плохо и сложно. А вот инвестировать своё время на то, чтобы в будущем жилось и работалось хорошо, а не плохо, захочет любой адекватный человек. Об этом мы поговорим с вами более подробно в главе, посвящённой ресурсам (к которым, в том числе, относятся и сотрудники).

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.