La parzialità delle informazioni in proprio possesso induce anche persone molto intelligenti a prendere decisioni molto sbagliate. Puoi costruire il tuo processo decisionale e ridurre al minimo questo rischio. Se il meteo riporta una probabilità di pioggia del 10% e non porti con te un ombrello, hai preso una decisione sbagliata? Se verifichi il traffico sull'applicazione delle mappe, scegli il percorso più veloce, e poi un incidente causa un ritardo, hai preso una decisione sbagliata? L'assunto comune che si tratti di scelte sbagliate è un esempio di distorsione del risultato, in cui valutiamo la nostra decisione o il nostro processo sulla base del solo risultato ottenuto. Perché è un male? Questo approccio è deleterio perché non ci offre un percorso chiaro verso il miglioramento. Diventiamo cioè "reattivi" e finiamo per separare il processo dal risultato. Quando non riusciamo a capire la causa e l'effetto di una situazione, questo comportamento può portare a decisioni e processi sbagliati, inducendo allora solo a reagire all'effetto. Da questo punto di vista, l'esempio classico è quello del bere e guidare. Tutti conosciamo qualcuno che -non - ha causato incidenti pur dopo aver guidato in stato di ebbrezza. Potremmo trarre la conclusione che si tratti di persone "brave a bere e a guidare". Si tratta della più disastrosa violazione di qualsiasi regola del buon senso (e di evidenza scientifica), ma la conclusione sbagliata viene tratta consapevolmente ogni giorno da molte (troppe) persone. Come possiamo quindi superare la "parzialità dei risultati" per migliorare le decisioni nella nostra impresa?
In assenza di norme e regole, non ci può essere alcun miglioramento. Per usare il primo semplice esempio, esattamente quale percentuale di probabilità di pioggia dovrebbe indurmi a portare un ombrello? Se a volte lo porto quando è una probabilità del 10%, e a volte non lo porto quando è una probabilità del 50%, allora come posso migliorare? Non ho regole, e niente su cui tornare per la valutazione e il miglioramento. Per utilizzare gli standard per superare la parzialità dei risultati, quando si ottiene un risultato che non si desidera ottenere da una decisione o un processo, è necessario porsi 3 semplici domande:
Lo standard (o regola) deve avere un estensore definito e conosciuto a tutti. È importante, perché in sua assenza le persone potrebbero reagire a un risultato e cambiare qualcosa in modo del tutto soggettivo.
La valutazione è anche definibile come un ciclo continuo di revisione delle nostre decisioni, azioni o processi di miglioramento. Può essere condotta individualmente o collettivamente. Un metodo empirico ed efficace consiste nell'esame dopo l'azione. Questo sistema ha molteplici dinamiche, ma si può partire con solo 4 domande: 1. Cosa doveva accadere (o qual era la regola)? 2. Che cosa è successo e perché? 3. Cosa possiamo imparare? 4. Cosa faremo diversamente (eventualmente)? Non bisogna svolgere queste analisi solo in presenza di un fallimento. Se questo è l'approccio, probabilmente aumenterà l'errore sistematico sui risultati. lo standard (o regola) deve avere un estensore definito e conosciuto a tutti Se il processo ha funzionato per 364 giorni prima di un fallimento e si riflette solo dopo quell'evento nefasto, non potrà che manifestarsi una forte spinta a cambiare qualcosa anche se il processo si è dimostrato efficace nella grandissima parte dei casi!
L'uso consapevole e organizzato dei dati e delle tendenze all'interno del tuo processo di valutazione aiuterà a mantenere il focus su ciò che è più efficace, per evitare di reagire in modo eccessivo alle anomalie. Se si tratta di previsioni di mercato o di prestazioni di un centro di lavoro, quali sono i dati che descrivono la causa e l'effetto? Disporre della modalità corretta per acquisire i dati corretti in modo che rappresentino l'evento giusto nel periodo di tempo giusto è importantissimo. Capire quanti impianti hai venduto in un periodo di 12 mesi non è come valutare il volume di vendite dell'ultima settimana. Altrettanto importante è capire quando i dati storici non sono più validi. In questo caso, la distorsione dei risultati può essere utilizzata come un vantaggio, a condizione che si utilizzi il segnale offerto da un risultato indesiderato per porsi le domande giuste: 1. Quali sono le ipotesi alla base dell'utilizzo dei dati che si sono valutati? 2. Ci sono ancora delle ipotesi valide? *** Spesso le normali condizioni per le quali i dati e le esperienze costituivano un efficace strumento di previsione cessano di esistere: è il momento di cambiare il metodo con il quale si prendono le decisioni. Gli approfondimenti di Azienda Efficiente ogni settimana gratuitamente in posta elettronica. Autore Francesco SmorgoniFondatore Puntoexe
0 Commenti
Il tuo commento sarà pubblicato dopo l'approvazione.
Lascia una risposta. |
Archivi
Luglio 2020
Categorie
Tutto
|