Project Science: Управление проектами в фундаментальных исследованиях

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.