Ієрархічна структура невизначеності

В PMBOK невизначеність описана як відсутність розуміння та усвідомлення проблем, подій, шляхів слідування або шуканих рішень. Тобто, якщо ініціатива, за яку ми взялися, достатньо унікальна, а відповідно, ми не маємо детальних знань та достатнього розуміння, як це зробити, то ми знаходимося в стані невизначеності і починаємо користуватися методами та інструментами проєктного менеджменту для зменшення цієї невизначеності. А якщо ми все знаємо, маємо статистику, досвід, напрацювання – то, в принципі, управління проєктами взагалі не потрібно, достатньо простого адміністрування робіт.

Нале невизначеніть є більш багатогранною, ніж здається на перший погляд, та ділиться на три категорії, які разом перекривають всі аспекти управління проєктами:

• Онтологічна (екзистенціальна) невизначеність
• Епістемічна (знання) невизначеність
• Алеаторна (випадковість) невизначеність

Кожна категорія представляє різні виміри невизначеності, відображаючи різноманітну природу та походження невідомих, які кидають виклик розумінню та передбачуваності.

У цих категоріях різні підкатегорії додатково деталізують конкретні типи невизначеностей, які можуть впливати на розуміння та прийняття рішень під час управління проєктом. Окреслюючи ці категорії та підкатегорії, можна задати комплексну ієрархічну структуру невизначеності (ІСН) для оцінки різноманітних проявів невизначеності, покращуючи здатність розпізнавати та методично вирішувати проблеми, пов’язані з невизначеністю.

1. Онтологічна невизначеність

Термін «онтологічний» походить від грецьких слів «οντος», що означає «буття» або «те, що існує», і «λογος», що означає «учення» або «наука». Онтологія є дослідженням або вченням про буття, що охоплює філософське дослідження природи, сутності та фундаментальних проблем існування. Це основна галузь філософії, яка прагне прояснити істотні аспекти реальності, природу сутностей і рамки, через які розуміється існування.

Онтологічна невизначеність виникає внаслідок несвідомого використання невідповідних методологій або систем переконань. Вона нерозпізнана, не піддається кількісному виміру та передбачає сценарії, коли сутності та взаємодії, що викликають занепокоєння, не повністю відомі або зрозумілі. Ця категорія невизначеності створює значні проблеми, оскільки передбачає ідентифікацію нових або раніше нерозпізнаних елементів, доменів або контекстів. Як така, вона вимагає категоризації, взаємодії з фундаментальними питаннями про існування та розуміння сутностей та їхніх відносин. Складність онтологічної невизначеності полягає в її глибоко вкоріненому зв’язку із сутністю того, що досліджується, і часто не піддається прямому вимірюванню чи кількісній оцінці.

В управлінні проєктами онтологічна невизначеність передбачає сумнів щодо фундаментальної мети, ролі та екзистенціального впливу проєкту. Це вимагає розгляду того, чому проєкт реалізовується, і які його кінцеві цілі виходять за межі безпосереднього практичного виконання. Ця категорія невизначеності змушує керівників проєктів узгоджувати цілі проєкту зі стратегічними баченнями та довгостроковими наслідками, що часто включають глибокі екзистенціальні та стратегічні міркування, які виходять за рамки короткострокових цілей та часто за рамки повноважень команд проєктів. Це вимагає фундаментального розуміння значення проєкту та його місця в ширшому організаційному контексті, вимагаючи проходження через складні процеси прийняття рішень щодо самої природи та мети ініціативи. Ця рефлексія на екзистенційні виміри проєкту гарантує, що він не тільки здійсненний, але й значущий у його ширшій організаційній та суспільній структурі.

Можна виділити шість підкатегорій онтологічної невизначеності:

1.1. Невизначеність істини

Невизначеність істини включає труднощі у визначенні точності або правдивості припущень і пропозицій у різних контекстах. Ця невизначеність виникає, коли незрозуміло, чи є основоположні переконання чи дані точними, що призводить до труднощів під час перевірки припущень, які лежать в основі рішень і стратегій. Основна проблема невизначеності істини полягає в тому, щоб дії базувалися на достовірній і підтвердженій інформації, оскільки покладання на сумнівні передумови може призвести до неефективних або помилкових результатів. Вирішення проблеми цієї невизначеності вимагає суворих процесів перевірки та оцінки, щоб підтвердити, що припущення та пропозиції точно відображають реальність, таким чином зменшуючи ризик значних помилок або стратегічних розбіжностей у різних сферах.

В управлінні проєктами невизначеність істини може значно вплинути на те, як формулюються та реалізуються стратегії. Воно вимагає від менеджерів проєктів критичного аналізу припущень, що лежать в основі їхніх планів, і встановлення надійних процесів перевірки для оцінки цієї надійності. Рішення необхідно постійно переглядати, щоб забезпечити узгодженість із підтвердженими істинами, і може знадобитися розробка планів на випадок непередбачених обставин, щоб усунути потенційні розбіжності між припущеннями та фактичними умовами. Така пильність сприяє прийняттю обґрунтованих рішень і підвищує стійкість проєктів, зменшуючи ризик заснування стратегій на неперевірених або неточних передумовах.

1.2. Атрибуційна невизначеність

Атрибуційна невизначеність передбачає неоднозначність у призначенні або розумінні ролей, ідентичностей і обов’язків різних об’єктів або агентів у системі чи домені. Ця категорія невизначеності може виникнути, коли існує нечітке визначення того, хто або що відповідає за конкретні результати, зміни, дії чи рішення в системі. Проблеми, пов’язані з атрибуційною невизначеністю, включають потенційну плутанину щодо підзвітності та труднощі в координації дій, а також проблеми в ефективній оцінці ефективності чи результатів. Вирішення атрибуційної невизначеності вимагає чіткої комунікації, чітко визначених ролей і згоди між стейкхолдерами для забезпечення правильного розподілу обов’язків і ефективного управління ними.

В управлінні проєктами атрибуційна невизначеність може призвести до неоднозначності щодо ролей членів команди, стейкхолдерів або організаційних підрозділів. Ця неоднозначність може призвести до збігів або прогалин у обов’язках, впливаючи на комунікацію, координацію та підзвітність. Щоб впоратися з цією невизначеністю, ініціатори проєктів повинні переконатися, що ролі та обов’язки чітко визначені та доведені до відома всіх залучених сторін, особливо це стосується спонсорів та власників проєктів. Ефективні рішення можуть включати створення детальних описів ролей у проєкті, встановлення чітких повноважень і створення форумів для постійного роз’яснення, щоб запобігти непорозумінням.

1.3. Семантична невизначеність

Семантична невизначеність виникає через двозначність і відсутність ясності у значеннях і визначеннях у спілкуванні. Ця невизначеність виникає, коли різні учасники надають різне значення тим самим термінам, фразам або діям, часто через відмінності в досвіді чи поглядах. Проблеми, які вона представляє, включають потенційне непорозуміння та неправильне тлумачення, що може перешкодити ефективній комунікації та співпраці. Вирішення семантичної невизначеності передбачає вдосконалення термінології, забезпечення спільного розуміння та сприяння чіткій комунікації між учасниками, щоб уникнути розбіжностей у тлумаченні.

В управлінні проєктами семантична невизначеність може призвести до непорозумінь і неузгодженості цілей, якщо члени команди по-різному тлумачать ключові терміни або вимоги проєкту. Це може вплинути на все: від встановлення цілей до виконання завдань і оцінки результатів. Щоб пом’якшити семантичну невизначеність, офіси управління проєктами та керівники проєктів повинні надавати пріоритет встановленню спільної мови та взаєморозуміння в команді. Такі методи, як глосарії, стандартизована документація та погоджувальні зустрічі, можуть бути корисними. Крім того, постійне спілкування та цикли зворотного зв’язку допомагають гарантувати, що всі члени команди однаково розуміють терміни та поняття, зменшуючи ризик помилок і неефективності через неправильне тлумачення.

1.4. Наративна невизначеність

Наративна невизначеність, яка обертається навколо використання оповідання та наративних структур для розуміння складних, непередбачуваних ситуацій. Вона визнає, що в умовах непередбачуваних результатів вбудовування рішень і процесів у послідовні оповіді може забезпечити напрямок і контекст, допомагаючи окремим особам і командам орієнтуватися в невизначеності. Ця форма невизначеності дає змогу зрозуміти складні взаємодії, які не можна передбачити відразу, і підтримує зосередженість і здатність до адаптації шляхом створення історій та ідей, які мають сенс у мінливих обставинах. Основна проблема з наративною невизначеністю полягає в тому, щоб оповіді точно відображали реальність і надавали значущі вказівки серед внутрішньої непередбачуваності.

Наративна невизначеність унікальним чином впливає на управління проєктом, керуючи тим, як проєкти пояснюються та розуміються через оповідання. Це дозволяє менеджерам проєктів використовувати структуру опису для забезпечення узгодженості та вирівнювання всередині команд, особливо коли вони стикаються з невизначеними результатами або складними ситуаціями. Розробляючи розповіді, які містять цілі, стратегії та дії проєкту, бізнес-аналітики та керівники проєктів можуть підтримувати зосередженість команди та здатність до адаптації. Ці наративи допомагають перекласти абстракції або перевести деталі проєкту в зрозумілий і взаємопов’язаний контекст, гарантуючи, що всі стейкхолдери залишаються поінформованими та погоджуються з напрямком проєкту, сприяючи стійкості та спільному розумінню шляху проєкту, незважаючи на невизначеність.

1.5. Невизначеність опису

Невизначеність опису, яка стосується проблем, пов’язаних з інтерпретацією та представленням фундаментальної природи або форми моделей або явищ. Вона виникає, коли бракує ясності або знань про основоположну науку або механізми, що керують даними та поведінкою системи. Ця невизначеність стає особливо очевидною, коли наявні дані не вказують чітко на одну модель або коли існує кілька потенційних моделей, кожна з яких пропонує різні інтерпретації. Основна проблема невизначеності опису полягає в точній розробці механістичних уявлень і причинно-наслідкових пояснень, які впливають на фундаментальне розуміння та інтерпретацію спостережуваних явищ.

Невизначеність опису впливає на управління проєктом, ускладнюючи точне визначення та моделювання цілей і систем проєкту. Вона виникає, коли немає ясності щодо основних процесів або коли існує кілька інтерпретацій одних і тих же даних чи явищ. Це впливає на те, як встановлюються цілі проєкту та визначаються стратегії. Керівники проєктів повинні бути гнучкими та відкритими для перегляду моделей і стратегій у міру появи нових даних або інтерпретацій. Ця адаптивність має вирішальне значення для того, щоб проєкт залишався узгодженим із своїми кінцевими цілями, незважаючи на зміну розуміння. Врахування цієї невизначеності вимагає ітераційних оцінок і різноманітних точок зору для вдосконалення планів проєкту та покращення розуміння складності системи.

1.6. Інтерпретаційна невизначеність

Інтерпретаційна невизначеність виникає, коли виникають неузгодженості у вилученні значення з даних або моделей через нечіткі або непослідовні методології декодування. Ця категорія невизначеності пов’язана з точністю та послідовністю в інтерпретації відомої інформації, а не з відкриттям або визначенням нових сутностей. Основна проблема, пов’язана з інтерпретаційною невизначеністю, полягає в тому, щоб дані або вихідні дані моделі розуміли однаково різними інтерпретаторами, зводячи до мінімуму розбіжності, які можуть призвести до неузгоджених інтерпретацій і неправильних рішень. Ця категорія невизначеності підкреслює важливість встановлення чітких, послідовних методологій для інтерпретації даних.

В управлінні проєктами інтерпретаційна невизначеність може вплинути на те, як вхідні дані та звіти про проєкт розуміються та як вони виконуються. Якщо члени команди застосовують різні методології або критерії для інтерпретації інформації про проєкт, можуть виникнути розбіжності в розумінні, що потенційно призведуть до непослідовних дій і рішень. Керівники проєктів можуть пом’якшити цю невизначеність шляхом стандартизації методологій інтерпретації, надання чітких вказівок щодо аналізу даних, а також забезпечення ретельного навчання та спілкування щодо цих стандартів. Застосовуючи послідовний підхід до інтерпретації, команди проєкту можуть зменшити кількість помилок і неефективності та переконатися, що всі учасники узгоджено розуміють дані та результати проєкту.

2. Епістемічна невизначеність

Термін «епістеміка» походить від грецького слова «επιστήμη», що означає «знання» або «наука». Він є основоположним у стародавній філософії, відображаючи прагнення до розуміння, пізнання та систематичного дослідження того, що відомо. Епістемологія – це галузь філософії, яка вивчає природу, походження та межі людського знання.

Епістемічна невизначеність, також відома як систематична невизначеність, стосується аспектів, які в принципі можуть бути відомі, але наразі невідомі. Ця невизначеність виникає через неповні моделі або навмисно приховані дані. Вона відображає прогалини та обмеження в нашому поточному розумінні або інформації про явище або систему. Вирішення епістемічної невизначеності передбачає виявлення та заповнення цих прогалин у знаннях за допомогою кращого збору даних та вдосконалених моделей. Завдання полягає у визнанні цих прогалин та активній роботі над зменшенням невизначеності шляхом підвищення надійності даних і моделей, які використовуються для розуміння складних систем.

В управлінні проєктами епістемічна невизначеність суттєво впливає на процеси прийняття рішень і стратегічного планування. Вона виникає через брак знань або неповну інформацію, що безпосередньо впливає на те, як проєкти задумуються, плануються, виконуються та оцінюються. Управління епістемічною невизначеністю вимагає від керівників проєктів чіткого усвідомлення прогалин у знаннях і постійного пошуку та вдосконалення своїх моделей і припущень. Це може включати збір додаткових даних, покращення аналітики та перегляд припущень проєкту, коли стане доступною додаткова інформація. Керівники проєктів також повинні застосовувати гнучкі підходи, які адаптуються до нових ідей, забезпечуючи те, щоб зміни в знаннях не зірвали загальні цілі проєкту. Успішне подолання епістемічної невизначеності передбачає використання процесів навчання та ітераційного вдосконалення для прийняття більш обґрунтованих та стійких проєктних рішень.

Можна виділити дев’ять підкатегорій епістемічної невизначеності:

2.1. Невизначеність моделі

Невизначеність моделі стосується сумнівів і проблем, пов’язаних із вибором і перевіркою правильної моделі для точного представлення системи реального світу. Ця категорія невизначеності виникає, коли існує невизначеність щодо того, чи є обрана модель прийнятною або достатньою для охоплення складності та динаміки системи. Проблеми невизначеності моделі включають потенційні неточності в прогнозах і рішеннях, заснованих на цих моделях, оскільки вони можуть не повністю або неправильно відображати поведінку системи. Важливо визнати, що невизначеність моделі охоплює весь процес вибору, впровадження та перевірки моделей, тому вкрай важливо забезпечити регулярний перегляд і оновлення обраних моделей для відображення нових даних і ідей.

В управлінні проєктами невизначеність моделі може значно вплинути на прийняття рішень і розробку розкладу. Вибір невідповідної моделі може призвести до неоптимальних стратегій, помилкових прогнозів і неправильного розподілу ресурсів. Щоб керувати невизначеністю моделі, керівники проєктів повинні брати участь у ретельних процесах вибору моделі, забезпечувати постійну перевірку моделі та залишатися відкритими для включення нових знахідок і технологій у існуючі моделі. Спільні процеси, які включають різні знання та точки зору, можуть допомогти в оцінці відповідності моделі. Крім того, застосування гнучких методологій, які дозволяють адаптувати модель у міру надходження більшої кількості інформації, може допомогти пом’якшити наслідки невизначеності моделі, що призведе до більш надійного та адаптивного виконання проєкту.

2.2. Структурна невизначеність

Структурна невизначеність відноситься до неадекватності або упередженості в моделях, що виникає через неповне або неточне знання основної фізики або явищ, які вони намагаються відобразити. Ця невизначеність виникає, коли моделі не в змозі відобразити складність або справжню природу систем реального світу, часто через спрощення або припущення, зроблені під час побудови структури моделі. Проблеми, пов’язані зі структурною невизначеністю, включають потенційні неточності в прогнозах і розуміннях, наданих структурою моделлю, оскільки вони можуть не повністю враховувати всі змінні чи процеси, що впливають на систему. Оскільки моделі є наближеннями до реальності, ця невизначеність підкреслює необхідність постійного вдосконалення та перевірки моделей, щоб покращити представлення складних систем.

В управлінні проєктами структурна невизначеність може впливати на те, як проєкти плануються та виконуються, особливо коли структурні моделі або симуляції використовуються для ухвалення рішень. Якщо базові моделі проєкту є упередженими або неправильно відображають реальні умови, це може призвести до неправильних стратегій та/або неефективності виконання. Щоб керувати структурною невизначеністю, керівники проєктів повинні брати участь у поточній перевірці та адаптації моделі, включаючи нові дані та ідеї для кращого узгодження моделей з реальністю. Це часто передбачає міждисциплінарну співпрацю та використання прогресу в обчислювальних техніках для постійного вдосконалення моделей. Забезпечення того, що моделі точно відображають системи, які вони мають намір відтворити, допомагає керівникам проєктів приймати більш обґрунтовані та надійні рішення, що зрештою покращує результати проєкту та зменшує ризик стратегічних помилок.

2.3. Невизначеність методу

Невизначеність методу пов’язана з вибором і впровадженням обчислювальних методів, які використовуються для оцінки параметрів і прогнозування в моделях. Ця невизначеність виникає, коли обрані методи та їхня реалізація потенційно вносять мінливість або неточності, що впливає на надійність результатів. Основна проблема невизначеності методу полягає в його прямому впливі на результати аналізу, оскільки на надійність прогнозів і оцінок може суттєво вплинути зроблений методологічний вибір. Забезпечення правильного вибору та правильного застосування методу обчислення має вирішальне значення для досягнення точних і достовірних результатів.

В управлінні проєктами невизначеність методу може впливати на те, як приймаються рішення, особливо коли аналіз або прогнозування спирається на певні методології. Якщо обраний метод не підходить для контексту або погано реалізований, це може призвести до упереджених або неточних результатів, що вплине на стратегії та результати проєкту. Щоб впоратися з цією невизначеністю, керівники проєктів повинні ретельно оцінювати відповідність різних методів потребам і цілям конкретного проєкту. Регулярний перегляд і перевірка методів, а також включення експертних думок і порівняння з іншими стандартами можуть допомогти забезпечити цілісність і надійність аналізу проєкту, що зрештою призведе до більш обґрунтованого та ефективного прийняття рішень.

2.4. Невизначеність обмежених даних

Невизначеність обмежених даних виникає через недостатність або відсутність даних, що обмежує можливість робити точні та добре підтверджені висновки про систему. Ця категорія невизначеності є особливо складною, коли ми маємо справу з новими або дослідницькими областями, де ще не розроблено повних наборів даних. Основна проблема невизначеності обмежених даних полягає в тому, що вона може перешкоджати точності та надійності моделей і аналізів, що призводить до менш впевненого прийняття рішень. Неповні дані можуть призвести до того, що моделі не зможуть відобразити всю складність або мінливість системи, що робить висновки менш надійними.

В управлінні проєктами невизначеність обмежених даних може вплинути на планування, розподіл ресурсів і оцінку ризиків. Коли даних мало, керівники проєктів можуть зіткнутися з проблемами в прогнозуванні результатів проєкту або точному оцінюванні термінів і витрат. Щоб пом’якшити цю невизначеність, керівники проєктів повинні визначати пріоритети збору даних, заохочувати ітераційні цикли збору та аналізу даних і використовувати експертне судження або проксі-дані, коли це необхідно. Вирішальне значення має використання адаптивних стратегій управління, які дозволяють вносити коригування в міру появи нових даних. Завчасно вирішуючи проблему невизначеності обмежених даних, менеджери проєктів можуть покращити свою здатність приймати обґрунтовані, гнучкі рішення та покращити загальне виконання проєкту та його результати.

2.5. Алгоритмічна невизначеність

Алгоритмічна невизначеність виникає через числові наближення та помилки, внесені обчислювальними алгоритмами, які використовуються в моделях. Оскільки числові та статистичні моделі стають все складнішими, щоб реалістично відображати системи реального світу, часто доводиться робити компроміс між вартістю обчислень і точністю моделі. Це може передбачати використання простіших алгоритмів з меншою витратою на обчислення, які можуть внести помилки в процес моделювання. Проблема з алгоритмічною невизначеністю полягає в тому, щоб збалансувати точність і обчислювальну ефективність, гарантуючи, що помилки числових наближень не впливають суттєво на точність або надійність моделі.

В управлінні проєктами алгоритмічна невизначеність може вплинути на результати проєкту, особливо коли проєктні рішення покладаються на імітаційні моделі або обчислювальні прогнози. Рішення, прийняті за допомогою моделей, які включають алгоритмічні наближення, іноді можуть пропускати важливі деталі через числові помилки. Щоб вирішити цю проблему, керівники проєктів можуть запровадити процеси перевірки, щоб оцінити та мінімізувати вплив алгоритмічних помилок на результати. Вирішальним є вибір відповідних обчислювальних методів, таких як Монте-Карло, які збалансовують точність і обчислювальну ефективність. Крім того, інтеграція більш надійних процесів верифікації та аналізу чутливості може допомогти виявити та пом’якшити значний вплив алгоритмічної невизначеності, тим самим підвищивши надійність рішень на основі моделі в проєктах.

2.6. Невизначеність параметрів

Невизначеність параметрів^[1]  виникає, коли значення параметрів моделі вказуються з неточними знаннями або відсутністю прямих вимірювань. Ця категорія невизначеності стосується конкретних значень, необхідних для параметрів моделі, які можуть бути невідомими, неточно оціненими або отриманими з недостатніх даних. Проблеми, пов’язані з невизначеністю параметрів, включають потенційні неточності в прогнозах моделей та рішеннях, прийнятих за допомогою цих моделей. Без точних значень параметрів моделі можуть неточно відображати реальність, що призводить до помилок і неефективності в різних програмах. Зменшення невизначеності параметрів зазвичай передбачає отримання більш точних даних, вдосконалення методів вимірювання та використання статистичних методів для кращої оцінки.

В управлінні проєктами невизначеність параметрів може суттєво впливати на точність прогнозів, розподіл ресурсів і розробку стратегії. Неточні значення параметрів можуть призвести до помилок у складанні бюджету, плануванні та оцінці ризиків. Керівники проєктів можуть зменшити невизначеність параметрів, забезпечуючи безперервний збір даних і процеси уточнення, використовуючи передові статистичні методи для покращення оцінки параметрів і залучаючи експертів у галузі для перевірки припущень щодо параметрів. Це також може включати виконання аналізу чутливості, щоб зрозуміти вплив мінливості параметрів на результати моделі.

[1] Не плутати з «параметричною невизначеністю». Хоча обидві категорії стосуються невизначеностей, пов’язаних з параметрами моделі, невизначеність параметрів є епістемічною і стосується точності відомих параметрів, у той час як параметрична невизначеність є алеаторною, маючи справу з природною мінливістю, властивою вхідним змінним системи.

2.7. Невизначеність, спричинена даними

Невизначеність, спричинена даними, — це категорія невизначеності, яка виникає через рішення, прийняті під час вибору, очищення та перетворення вхідних і вихідних даних. Ця невизначеність впливає на ясність, послідовність і надійність даних, які використовуються в моделях або аналізах. Проблема з невизначеністю, викликаною даними, полягає в тому, щоб переконатися, що ці рішення щодо обробки даних випадково не створюють упередженості, помилок або невідповідностей, які можуть спотворити результати та висновки. Для підтримки цілісності та точності даних протягом усього життєвого циклу потрібні ретельні практики керування даними.

В управлінні проєктами невизначеність, спричинена даними, та погана практика обробки даних можуть призвести до неточного оцінювання проєкту та розробки стратегії. Щоб керувати цією невизначеністю, керівники проєктів повинні запровадити суворі рамки управління даними, забезпечуючи прозорі та послідовні процеси вибору, очищення та трансформації даних. Це може передбачати використання стандартизованих протоколів для обробки даних, навчання членів команди найкращим практикам і безперервні перевірки та підтвердження для забезпечення якості та надійності даних. Усуваючи невизначеність, спричинену даними, керівники проєктів можуть підвищити достовірність своїх аналізів, що призведе до більш обґрунтованих та ефективних проєктних стратегій і рішень.

2.8. Інтерполяційна невизначеність

Інтерполяційна невизначеність виникає, коли відсутні дані в модельному або експериментальному наборі даних, які заповнюються за допомогою алгоритмів інтерполяції, що може викликати помилки або шум. Ця категорія невизначеності пов’язана із проблемами точного прогнозування або оцінки значень для точок даних, які безпосередньо не спостерігалися чи вимірювалися. Основна проблема полягає в потенційних неточностях, які можуть виникнути в результаті використання алгоритмів для оцінки цих значень, які можуть не повністю відобразити складність або мінливість системи реального світу, що моделюється. Отже, інтерпольовані дані можуть сприяти упередженим або ненадійним прогнозам моделі.

В управлінні проєктами інтерполяційна невизначеність може вплинути на надійність прогнозів або аналізів, коли набори даних неповні. Рішення, які залежать від інтерпольованих даних, можуть ґрунтуватися на оцінках, які не відображають належним чином фактичні умови, що призводить до потенційних помилок у плануванні чи виконанні. Щоб керувати невизначеністю інтерполяції, керівники проєктів повинні забезпечити надійні процеси збору даних, щоб мінімізувати потребу в інтерполяції. Крім того, вони повинні ретельно вибирати та перевіряти алгоритми інтерполяції, використовуючи аналіз чутливості, щоб зрозуміти їхній вплив на проєктні рішення. Визнаючи обмеження інтерпольованих даних і впроваджуючи перевірки, керівники проєктів можуть підвищити точність і надійність ідей і стратегій проєкту.

2.9. Невизначеність суб’єктивного судження

Невизначеність суб’єктивного судження виникає внаслідок упереджень і мінливості, які походять від людських рішень і думок експертів під час моделювання або процесів прийняття рішень. Ця невизначеність є результатом особистого чи експертного впливу, а не технічних факторів або факторів, керованих даними, і може вплинути на результати моделей або стратегій через упередження або мінливість. Два підтипи невизначеності суб’єктивного судження включають моральну невизначеність і невизначеність правил:

• Моральна невизначеність включає ситуації, коли відсутні застосовні моральні правила, що спонукає осіб, які приймають рішення, покладатися на ширші, узагальнені моральні принципи, керуючись рішеннями. Ці сценарії часто призводять до рішень, які можуть не повністю задовольнити або вирішити конкретні етичні дилеми, з якими стикаються.
• Невизначеність правил стосується рішень, прийнятих на основі інтуїції, а не встановлених правил. Тут рішення керуються внутрішніми моральними переконаннями та знаннями з досвіду, іноді призводячи до дій, сформованих інтуїцією за відсутності чітких правил чи вказівок.

Основна проблема невизначеності суб’єктивного судження полягає в тому, що вона може призводити до непослідовних або упереджених висновків, які покладаються на індивідуальну інтерпретацію, а не на стандартні рамки.

В управлінні проєктами невизначеність суб’єктивних суджень може впливати на процеси прийняття рішень, особливо там, де експертні думки та судження керують стратегіями проєкту. Це може призвести до мінливості або упередженості, впливаючи на послідовність і надійність результатів проєкту. Щоб протистояти цій невизначеності, менеджери проєктів можуть включати різноманітні точки зору та сприяти створенню середовища, де критична оцінка та підтвердження експертних думок є стандартною практикою. Встановлення системи прийняття рішень, яка є прозорою та підтвердженою документальним обґрунтуванням, може зменшити упередженість. Крім того, усвідомлення моральної невизначеності та невизначеності правил дозволяє менеджерам ефективно впроваджувати етичні обговорення та інтуїтивні ідеї, гарантуючи, що особисті упередження не впливають на цілі проєкту та на об’єктивність прийняття рішень.

3. Алеаторна невизначеність

Термін «алеаторія» походить від латинського слова «alea», що означає «випадок» або «кості», і відноситься до концепції ризику або випадковості, притаманної азартним іграм. У контексті невизначеності «алеаторія» асоціюється зі випадковими процесами, підкреслюючи притаманну мінливість і непередбачуваність певних явищ. Це підкреслює випадковість процесів, результати яких не можуть бути точно визначені або відтворені через внутрішню мінливість.

Алеаторна  невизначеність, також відома як стохастична невизначеність, хаотична невизначеність або невизначеність внутрішньої мінливості, описує категорію невизначеності, яка виникає внаслідок внутрішньої випадковості, присутньої в природних процесах. Вона об’єднує невідомі, які змінюються з кожним повторенням експерименту чи спостереження через такі фактори, як умови навколишнього середовища, продуктивність обладнання, людську поведінку або природні коливання. Ця невизначеність часто характеризується за допомогою функцій розподілу ймовірності, що відображають її незнижувану природу — її неможливо усунути навіть за допомогою більш точних засобів вимірювання. Проблема алеаторної невизначеності полягає в її властивій непередбачуваності, що вимагає імовірнісних методів моделювання та аналізу, коли рішення приймаються на основі статистичної ймовірності, а не детермінованих результатів.

У сфері управління проєктами алеаторна невизначеність впливає на фази, де притаманна мінливість і непередбачуваність є першорядними, наприклад, під час виконання або операційної фази. Керівники проєктів повинні враховувати цю випадковість у своїх планах і прогнозах, знаючи, що певні аспекти проєкту, наприклад, часові рамки, доступність ресурсів або умови навколишнього середовища, можуть несподівано змінитися. Щоб керувати алеаторною невизначеністю, команди проєктів часто використовують різні стратегії управління ризиками, використовуючи статистичні та ймовірнісні моделі для передбачення потенційних відхилень і розробки планів на випадок ймовірних та непередбачених обставин. Хоча точний контроль випадкової змінності неможливий, розуміння та підготовка до її впливу можуть допомогти пом’якшити її вплив на результати проєкту, зберігаючи гнучкість і здатність реагувати на непередбачені зміни.

Можна виділити дев’ять підкатегорій алеаторної невизначеності:

3.1. Природна невизначеність

Природна невизначеність являє собою внутрішню випадковість і мінливість природних, суспільних та економічних процесів. Ця категорія невизначеності зумовлена просторовою та часовою неоднорідністю, підкреслюючи, як природні системи та явища за своєю суттю коливаються непередбачуваними способами. Природна невизначеність вважається незнижуваною, тобто її неможливо усунути за допомогою додаткового збору даних або вдосконаленого обладнання, хоча її можна краще зрозуміти за допомогою покращеної якості та кількості спостережень. Основною проблемою, пов’язаною з природною невизначеністю, є нездатність точно передбачити або контролювати ці стохастичні коливання, що вимагає стратегій, які враховують таку непередбачуваність і адаптуються до неї.

В управлінні проєктами природна невизначеність може суттєво вплинути на проєкти, чутливі до соціальних, екологічних, політичних чи економічних умов, наприклад, будівництво, сільське господарство чи виробництво енергії. Це змушує керівників проєктів включати гнучкість і адаптивність у свої плани, враховуючи притаманну природним системам непередбачуваність. Це може включати розробку надійних стратегій управління ризиками, які включають резерви на ймовірні обставини, такі як зміна погодних умов або економічні коливання. Визнаючи природну невизначеність і плануючи її, менеджери проєктів можуть підвищити стійкість своїх проєктів, забезпечуючи ефективність операцій і досягнення цілей навіть попри непередбачуваність зовнішніх змінних.

3.2. Невизначеність внутрішньої мінливості

Невизначеність внутрішньої мінливості стосується природних коливань і властивих мінливостей, присутніх у стані системи. Ця категорія невизначеності виникає через такі фактори, як варіації властивостей матеріалу або економічні умови, такі як ринковий попит і процентні ставки. Ці коливання є невід’ємною частиною стану системи, що робить їх неконтрольованими та неминучими. Основна проблема полягає в їх непередбачуваності, що може призвести до значних коливань результатів навіть за незмінних умов.

В управлінні проєктами невизначеність внутрішньої мінливості впливає на те, як проєкти справляються з непередбачуваними соціальними чи економічними факторами. Наприклад, у таких галузях, як фінанси чи виробництво, де ринкові умови чи поведінка споживачів можуть сильно відрізнятися. Менеджери проєктів можуть керувати цією невизначеністю, включивши гнучкість у свої процеси планування, дозволяючи адаптивно реагувати на ці змінні стани. Це може включати розробку планів на випадок надзвичайних ситуацій, встановлення адаптивних показників ефективності та забезпечення того, щоб ланцюги поставок або розклади могли враховувати зміни.

3.3. Невизначеність ймовірності події

Невизначеність ймовірності подій зосереджується на властивій випадковості, пов’язаній з динамікою системних подій, таких як поява стихійних лих або раптових економічних змін. Ця невизначеність підкреслює той факт, що ймовірність таких впливових подій за своєю суттю є непередбачуваною і не може бути визначена або зменшена за допомогою додаткової інформації чи збору даних. Це особливо ускладнює планування рідкісних, але руйнівних подій, оскільки ці події можуть різко змінити динаміку системи, коли вони відбуваються.

У сфері управління проєктами невизначеність ймовірності подій вимагає проактивного та надійного підходу до управління ризиками, особливо в галузях або регіонах, вразливих до неочікуваних збурень. Команди проєктів повинні розробити комплексні стратегії зменшення ризиків, такі як створення планів відновлення після аварій або впровадження схем страхування для мінімізації впливу таких подій. Зберігаючи гнучкість у розкладах проєктів і розподілі ресурсів, керівники проєктів можуть підвищити стійкість своєї системи, забезпечуючи швидке відновлення після збоїв.

3.4. Невизначеність статистичної випадковості

Невизначеність статистичної випадковості відноситься до властивої випадковості, що спостерігається в даних через фундаментальний імовірнісний характер явищ, що вимірюються. Ця невизначеність моделюється за допомогою розподілу ймовірностей і підкреслює мінливість, яка природно виникає в наборах даних, отриманих у результаті процесів, які є фундаментально стохастичними. Основною проблемою статистичної випадковості є її вплив на аналіз та інтерпретацію даних, оскільки вона вимагає ретельного розгляду, щоб відокремити справжні закономірності від випадкового шуму. Ефективне управління цією невизначеністю передбачає використання статистичних методів, які враховують і правильно інтерпретують таку мінливість, не призводячи до оманливих висновків.

В управлінні проєктами невизначеність статистичної випадковості впливає на те, як дані аналізуються та інтерпретуються, впливаючи на процеси прийняття рішень і розробки стратегії. Проєкти, які покладаються на статистичний аналіз, повинні використовувати надійні аналітичні методи, які можуть належним чином враховувати випадковість у наборах даних, забезпечуючи точність і надійність інформації. Керівники проєктів можуть пом’якшити цю категорію невизначеності, використовуючи передові статистичні інструменти та методології, включаючи регулярні перегляди даних і підтримуючи прозорість щодо обмежень аналізу.

3.5. Невизначеність вибірки

Невизначеність вибірки — це мінливість, яка виникає, коли робляться висновки щодо великої сукупності на основі випадкової вибірки. Ця невизначеність виникає через можливість того, що вибірка може зафіксувати ефекти, які є просторово чи часово минущими, надмірно підкреслювати або пропускати певні явища, і може неточно представляти ширшу сукупність. Ця мінливість зазвичай з’являється в терміні помилки статистичного аналізу. Ключова проблема невизначеності вибірки полягає в тому, щоб переконатися, що висновки, зроблені з даних вибірки, є дійсними та придатними для узагальнення на більшу сукупність, що вимагає ретельного проєктування вибірки та методів аналізу, щоб мінімізувати упередження та помилки.

В управлінні проєктами невизначеність вибірки може вплинути на надійність оцінок проєкту та процесів прийняття рішень, особливо коли проєктні рішення залежать від даних, отриманих із вибірок, а не від цілої сукупності. Щоб керувати цією невизначеністю, керівники проєктів повинні забезпечити надійні стратегії вибірки, які спрямовані на репрезентативність і мінімізують упередження. Це може включати використання методів стратифікованої (за фокус-групами) або випадкової вибірки та проведення аналізу чутливості, щоб зрозуміти, як мінливість вибірки може вплинути на висновки.

3.6. Параметрична невизначеність

Параметрична невизначеність^[2] пов’язана з мінливістю, притаманною вхідним змінним моделей, що походить від природних або виробничих невідповідностей, які можуть мати місце. Ця категорія невизначеності відображає притаманну випадковість або мінливість, виявлену в компонентах, що моделюються, наприклад, розміри або властивості матеріалу виготовленої деталі. Ця мінливість може спричинити значні відмінності в продуктивності моделі або поведінці системи. Проблема параметричної невизначеності полягає в її незнижуваності, оскільки додаткові дані або вдосконалені вимірювання не можуть її повністю усунути. Зазвичай вона моделюється з використанням імовірнісних методів для ефективного врахування цієї стохастичної природи.

В управлінні проєктами параметрична невизначеність може впливати на планування та виконання проєктів, особливо коли йдеться про точні специфікації або стандарти якості. Ця невизначеність може вплинути на оцінку витрат, планування ресурсів і стратегії управління ризиками. Щоб керувати параметричною невизначеністю, керівники проєктів можуть застосовувати надійні практики проєктування, включаючи аналіз змінності на етапах планування та використовуючи ймовірнісне моделювання для передбачення потенційних впливів. Розуміючи та плануючи змінність параметрів, команди проєкту можуть краще узгоджувати виконання з вимогами проєкту, забезпечуючи покращений контроль якості та пом’якшення ризиків, таким чином підвищуючи стійкість і ефективність проєкту.

[2] Не плутати з «невизначеністю параметрів». Хоча обидві категорії стосуються невизначеностей, пов’язаних з параметрами моделі, невизначеність параметрів є епістемічною і стосується точності відомих параметрів, у той час як параметрична невизначеність є алеаторною, маючи справу з природною мінливістю, властивою вхідним змінним системи.

3.7. Невизначеність вимірювання

Невизначеність вимірювання відноситься до властивої непрецизійності та неточності у визначенні вхідних і вихідних змінних через обмеження вимірювальних приладів і методів. Усі вимірювання залежать від непередбачуваних коливань у самому процесі вимірювання. Цю категорію невизначеності можна на два типи:

• Невизначеність типу A, яка оцінюється за допомогою статистичних методів, і
• Невизначеність типу B, яка оцінюється іншими засобами, наприклад, шляхом призначення розподілу ймовірності.

Основним завданням невизначеності вимірювань є забезпечення точності та надійності даних, що має вирішальне значення для процесів моделювання та прийняття рішень.

В управлінні проєктами невизначеність вимірювань може вплинути на точність оцінок проєкту, контроль якості та оцінку результатів. Ця невизначеність може призвести до потенційних помилок в інтерпретації даних, що може призвести до неправильних стратегій або розподілу ресурсів. Щоб усунути невизначеність вимірювань, керівники проєктів повинні визначити пріоритети використання високоякісних, відкаліброваних вимірювальних приладів і методологій, запровадити регулярні процедури перевірки та включити допустимі похибки в оцінки.

3.8. Експериментальна невизначеність

Експериментальна невизначеність — це мінливість, що спостерігається при повторних вимірюваннях за однакових умов, що виникає через властиві обмеження та випадковість експериментальних методів і приладів. Вона відображає неминучі коливання результатів, навіть якщо експерименти проводяться неодноразово з однаковими налаштуваннями. Ця категорія невизначеності підкреслює випадкову мінливість, яка може виникати в експериментальних процесах, роблячи її за своєю суттю неможливим зменшення за допомогою додаткових знань або вдосконалених вимірювань. Основна проблема експериментальної невизначеності полягає в тому, щоб зібрані дані були надійними та точно відображали явища, що вивчаються, незважаючи на обмеження експериментальної установки.

В управлінні проєктами експериментальна невизначеність може суттєво вплинути на проєкти, які залежать від етапів тестування та створення прототипів, де повторні вимірювання є вирішальними для перевірки та підтвердження. Щоб усунути цю невизначеність, команди проєктів повинні запровадити різні експериментальні розробки, які можуть врахувати мінливість. Цього можна досягти за допомогою різних оцінок однієї і тієї ж функції на різних нарадах з огляду проєкту, що дозволяє отримати всебічне розуміння потенційної мінливості. Крім того, включення статистичних аналізів, які оцінюють і враховують експериментальну мінливість, може допомогти в отриманні значущої інформації з даних тестування.

3.9. Невизначеність людської поведінки

Невизначеність людської поведінки стосується непередбачуваної мінливості людських дій та рішень, які часто можуть бути нераціональними, викликати когнітивний дисонанс або відхилятися від очікуваних моделей поведінки. Цей тип невизначеності випливає з притаманної людській природі складності, де дії можуть не відповідати заявленим намірам або стандартній поведінці. Проблеми, пов’язані з невизначеністю людської поведінки, включають труднощі в прогнозуванні того, як окремі особи чи групи реагуватимуть у певних ситуаціях, що може призвести до неочікуваних результатів та ускладнити планування та виконання стратегій.

Невизначеність людської поведінки суттєво впливає на управління проєктами, впливаючи на динаміку команди, взаємодію зі стейкхолдерами, прийняття рішень та загальне виконання проєкту. Розбіжності в індивідуальній поведінці та рішеннях можуть призвести до непередбачуваності просування проєктів, що потенційно може спричинити затримки або конфлікти. Ця мінливість спонукає керівників проєктів підтримувати згуртованість та зосередженість у команді, оскільки різні реакції на завдання або стрес можуть перешкоджати стабільній роботі. Ефективна комунікація та лідерство мають вирішальне значення для пом’якшення цих наслідків, оскільки вони забезпечують узгодженість та розуміння, незважаючи на коливання поведінки. Крім того, важливе значення має сприяння створенню сильного командного середовища, оскільки це допомагає зменшити невизначеність, що виникає внаслідок взаємодії людей, гарантуючи, що проєкти залишаються в руслі, незважаючи на притаманну непередбачуваність людської поведінки.

---

Інші подробиці дивіться в статті “Категорії невизначеності, що впливають на інформаційні системи управління проєктами”.