Ошибки — это «данные обучения» сигнал несоответствия между ожиданием и результатом, который мозг использует для корректировки моделей (эффект prediction error).

Когда мы проводим безопасные эксперименты с малой ставкой, страх провала уменьшается, а цикл «гипотеза — проба — обратная связь — корректировка» ускоряет рост компетентности. Важно фиксировать конкретно, что не сработало и почему, отделяя факт от самооценки — тогда ошибка перестаёт быть приговором и становится картой следующего шага.
Работает правило малых итераций и намеренной практики тренировать узкий элемент навыка, получать быстрый фидбек, сразу вносить правку. Со временем толерантность к ошибкам повышает гибкость мышления и устойчивость, а качество решений растёт за счёт накопленного точного опыта.