Последний этап, который начался с конца 1990-х гг., отмечен поиском конкурентных преимуществ за счет стратегических инноваций, конкуренции на основе знаний, создании сетей и адаптации к динамичной экономике. Однако конкретных инструментов, соответствующих этому этапу, Р. Грант не приводит.

Выбор инструмента разработки динамической стратегии развития является дискуссионной и нерешенной проблемой современного этапа стратегического управления. На наш взгляд, обоснование данного выбора зависит от задач, которые нужно решить при разработке динамической стратегии развития промышленного предприятия. Среди этих задач мы выделяем:

– учет фактора неопределенности;

– обоснование выбора стратегических адаптационных решений, а также формирование на их основе стратегических альтернатив;

– оптимизацию стратегии развития, которая включает оценку стратегических альтернатив;

– анализ повышения эффективности стратегического развития.

Кратко рассмотрим инструменты, используемые при разработке динамической стратегии развития, их достоинства, недостатки и возможность решения перечисленных выше задач.

Анализ решений среди математических методов поддержки принятия решений использует методы теории полезности, методы теории перспектив, метод ELECTRE, метод анализа иерархий и т.д. Эти методы просты и удобны для быстрого анализа, однако носят аксиоматический и эвристический характер [55].

Дерево решений, входящее в систему методов ситуационного анализа, отображает структурирование ситуации, в которой либо принимается решение, либо наступает событие с определенной вероятностью. Недостатком данного метода является вероятностный подход, который может быть применим к ситуации риска, но теряет свою актуальность в условиях неопределенности. Однако этот метод может использоваться для графической визуализации стратегических альтернатив, которые разработаны на основе базовых вариантов и сформированной для каждой из них совокупности адаптационных возможностей.

Анализ чувствительности количественно оценивает влияние на результирующий показатель отдельных переменных. Непосредственным инструментом разработки стратегии развития данный метод не является, однако он полезен для определения программы и мероприятий для повышения эффективности стратегии развития.

Метод сценариев представляет более усовершенствованный инструмент моделирования развития по сравнению с предыдущим. Однако результатом данного моделирования служит не совокупность стратегических альтернатив, а набор сценариев распределения критерия эффективности деятельности предприятия, который ограничен числом переменных и прорабатываемых сценариев, а также субъективизмом в назначении вероятностей их возникновения.

Имитационное моделирование методом Монте-Карло – мощный инструмент при решении динамических задач, но и наиболее сложный. Его развитие связано с методом сценариев и заключается в одновременном переборе большого числа случайных переменных, описываемых заданным законом распределения. Достоинством данного метода считают универсальность, возможность выявления влияния источников неопределенности, оценки доходности и риска, принимаемых решений, поиска наилучшего решения через определение оптимальной комбинации параметров и анализ данного решения. Несмотря на преимущества данного метода и его очевидную привлекательность с практической точки зрения при разработке стратегии развития его использование может быть затруднено. Это объясняется сложностью установления видов зависимости параметров, а также использования в целях измерения вариации основных параметров экспертных оценок, особенно если это касается нетипичных ситуаций и проектов, которые реализуются в условиях неопределенности, характеризующихся неизвестностью вероятностного распределения исследуемой величины (см. табл. 1). При этом чем сложнее модель, тем труднее создать непротиворечивую систему. Из-за наличия большого количества связей их решение может быть неустойчивым. «Сами взаимосвязи явлений и ошибок прогноза, а также ожидаемые распределения вероятностей по основным параметрам строятся с привлечением экспертной информации, поэтому повышение трудоемкости расчетов не всегда сопровождается адекватным увеличением точности» [51, с.273]. Учитывая данные недостатки, полная имитация деятельности предприятия или проекта во взаимосвязи со средой его функционирования является затруднительной, затратной по времени и финансовым средствам, трудоемкой и требует высококвалифицированных экспертов. Таким образом, использование метода Монте-Карло целесообразно для решения крупных научных задач и задач предприятий-гигантов, которые не могут быть формализованы другими методами, а также для решения задач, которые существуют в условиях прогнозируемости.