2019. 10. 22. - olvasási idő: 14 perc
Az adat megvan, a döntés mégis ösztönből születik. Kahneman gyors és lassú gondolkodása, a három torzítás, ami a tárgyalóban a legtöbbet árt, és az a néhány lépés, amivel a tudatos rendszernek adunk esélyt.
Az adatvezérelt döntéshozatal azt jelenti, hogy egy döntés elé odatesszük a mérhető tényeket, és azok alapján választunk. A gyakorlatban viszont a legtöbb vezetői döntés nem így születik, akkor sem, ha az adat rendelkezésre áll. Ennek nem a szándék az oka, hanem az, ahogyan az emberi agy dönteni szokott.
Egy PwC-felmérés szerint az erősen adatközpontú szervezetek háromszor nagyobb valószínűséggel számolnak be a döntéshozatal jelentős javulásáról. Ehhez képest a tárgyalóban rendre az történik, hogy a legmeggyőzőbben előadott vélemény nyer. Őszintén: ez nálunk is előfordul, pedig a napi munkánk az adatelemzés.
Ez a cikk arról szól, miért van ez így, és mit lehet ellene tenni. Ha az a kérdés, hogy egyáltalán van-e mit az asztalra tenni, arról az adatvagyon felméréséről szóló írásunk szól.
A cikk először a Forbes.hu-n jelent meg 2019-ben. Azóta frissítettük.
Keynes már 1936-ban, A foglalkoztatás, a kamat és a pénz általános elmélete című művében leírta, hogy a beruházási döntéseket az emberek sokkal inkább az ösztöneikre (animal spirits), mint a racionális számításokra alapozzák. Azóta a viselkedési közgazdaságtan elég pontosan feltérképezte, hogy ez miért van.
A rövid válasz az, hogy az agyunknak két, nagyon különböző működésmódja van, és a döntéseink nagy részét nem az hozza, amelyikről ezt feltételeznénk.
Daniel Kahneman Nobel-díjas közgazdász Gyors és lassú gondolkodás című könyve tette széles körben ismertté ezt a kettősséget.
| Tudatos rendszer (lassú) | Automatikus rendszer (gyors) | |
|---|---|---|
| Mikor lép működésbe | Szokatlan, összetett, elvont helyzetben | A cselekedeteink többségében, folyamatosan |
| Hogyan dolgozik | Okfejtéssel, a rendelkezésre álló információból | Egyszerűsítésekkel és heurisztikákkal |
| Kapacitás | Korlátozott, három-négy dolgot tart egyszerre | Gyakorlatilag korlátlan |
| Párhuzamosság | Egyszerre egy dologgal tud foglalkozni | Több dolgot végez egyszerre |
| Fáradás | Gyorsan kimerül | Nem fárad |
| Hibázás | Pontos, de lassú | Működőképes, de szisztematikusan téved |
A tudatos rendszer az, ami mérlegel, előre tervez, és fenntartja az önkontrollt, tehát azt, hogy egy pattanásig feszült megbeszélésen is megőrizzük a hidegvérünket. Csak éppen ez a rendszer szűk kapacitású és könnyen fárad. Ha az egyik funkcióját túlterheljük, az a másik kárára megy: egy nehéz döntéssorozat után például az önkontroll is gyengül, akár az étkezésnél.
Az automatikus rendszer ezzel szemben rutinból dolgozik. Ha a járdáról az úttestre lépve autót észlelünk, nem mérlegelünk, hanem visszalépünk. Ez így jó. A baj az, hogy ugyanez a rendszer szűri ki azt is, amit nem tart relevánsnak, és nem kér engedélyt hozzá.
Simons és Chabris 1999-es kísérlete ennél jobban semmi nem mutatja meg. A résztvevőknek egy videón kosárlabdapasszokat kellett számolniuk. Közben egy gorillajelmezt viselő ember besétált a képbe, megverte a mellét, és kisétált. A résztvevők nagyjából fele egyáltalán nem vette észre.
A tárgyalóban ugyanez történik. Ha mindenki egy konkrét számot néz, a szobában sétálgató gorillát senki nem látja meg.
A heurisztikák nem hibák, hanem hasznos egyszerűsítések. A probléma az, hogy kiszámítható gyakorisággal tévednek, tehát az ember nem véletlenszerűen, hanem rendszeresen ugyanabba az irányba hibázik.
| Torzítás | Mit csinál | Hogyan néz ki egy tárgyalóban |
|---|---|---|
| Horgonyhatás | A becslésünket egy támpontot jelentő számhoz kötjük, akkor is, ha az irreleváns | Ha a felvezetésben elhangzik, hogy a szegmens nagyjából százezres, mindenki ahhoz közeli számot mond. Ha ötszázezer hangzik el, ahhoz |
| Előhívási heurisztika | A gyorsan felidézhető példákhoz igazítjuk a válaszunkat | A repülést veszélyesebbnek gondoljuk az autózásnál, mert egy légikatasztrófáról többet hallunk. Üzletben: az utolsó nagy reklamáció fogja meghatározni a termékfejlesztési prioritást |
| Keretezés | Tartalmilag azonos kérdésre másképp válaszolunk a megfogalmazástól függően | Ugyanazt az összeget beruházásként jóváhagyjuk, veszteségként elutasítjuk |
| Megerősítési torzítás | Azt az információt keressük és fogadjuk el, ami az előzetes véleményünket támasztja alá | Az elemzésből a kedvező szeletet idézzük, a többit módszertani kifogással intézzük el |
| Elsüllyedt költség | A már elköltött pénz miatt tartunk ki egy rossz irány mellett | "Ennyit már beletettünk, most nem állíthatjuk le", pedig a döntés csak a jövőbeli hozamról szólna |
Az első három az eredeti cikkben is szerepelt, a másik kettő azért került ide, mert a vezetői döntéseknél a tapasztalatunk szerint ezek okozzák a legtöbb kárt, és mindkettő ellen van egyszerű védekezés.
A cél nem az, hogy kikapcsoljuk az automatikus rendszert, mert nem lehet és nem is kellene. Az a cél, hogy a fontos döntéseknél a tudatos rendszer a legjobb teljesítményét tudja nyújtani. Öt dolog ezen sokat segít.
Ez a néhány szokás önmagában többet ér, mint egy új riportrendszer. A szervezeti oldalról pedig arról, hogyan lesz ebből tartós gyakorlat, a data science bevezetése a vállalatnál szól.
A fenti szokások segítenek, de van egy erősebb eszköz is: ha a döntés előtt meg lehet nézni, melyik opció mit hoz.
Ez az, amit a megtérülés-számítás és megoldásszimuláció ad. A döntés meghozatala előtt láthatóvá válik a hatás, az eredmény, a teljes költség, a megvalósíthatóság és a megtérülés, és a szimuláció megmutatja, hogy az adatok alapján melyik opciótól milyen eredményt lehet várni.
Ennek a torzítások szempontjából is van hozadéka. A horgony helyére számítás kerül, a keretezés helyére ugyanaz a mutató minden opcióra, az elsüllyedt költség helyére pedig a jövőbeli hozam. Nem azért, mert az emberek így racionálisabbak lesznek, hanem mert a döntés tárgya változik meg: nem véleményekről kell választani, hanem számokkal leírt forgatókönyvekről.
Gáspár Csaba, a Dmlab alapítója egy interjúban azt mondta: ha lenne egy kívánságteljesítő aranyhala, azt kérné tőle, hogy képezze ki a hazai felsővezetőket adatközpontú gondolkodásra. Az indoklása az volt, hogy technológiailag és kompetenciában jóval összetettebb és jobb rendszereket tudunk építeni, mint amit a legtöbb hazai megrendelő be tud fogadni.
Ez a mondat évekkel ezelőtt hangzott el, és azóta sem vesztett az érvényességéből. Az eszközök olcsóbbak és jobbak lettek, a szűk keresztmetszet viszont maradt ugyanott: nem a technológiánál, hanem annál a kérdésnél, hogy a vezetés mit kezd egy eredménnyel, ami ellentmond a megérzésének.
Erre nincs gyors megoldás, de van, ami működik: konkrét esettanulmányok az adatok értékéről, a saját területről vett példák, és annak őszinte végigbeszélése, mi változik a cégkultúrában. Nálunk ez a szemléletformáló előadás, amit céges konferencián, csapatépítőn vagy a board előtt szoktunk tartani.
Mit jelent az adatvezérelt döntéshozatal? Azt, hogy a döntés elé mérhető tényeket teszünk, és előre rögzítjük, milyen eredménynél melyik irányt választjuk. Nem azt jelenti, hogy az intuíciónak nincs szerepe: azt jelenti, hogy az intuíció hipotézis, amit ellenőrizni lehet.
Mi a gyors és a lassú gondolkodás különbsége? A gyors, automatikus rendszer egyszerűsítésekkel dolgozik, folyamatosan működik és nem fárad, de szisztematikusan téved. A lassú, tudatos rendszer pontosan mérlegel, viszont szűk kapacitású és gyorsan kimerül. A legtöbb döntést az első hozza.
Melyik torzítás okozza a legtöbb kárt egy cégnél? A tapasztalatunk szerint a megerősítési torzítás és az elsüllyedt költség csapdája. Az első miatt az elemzésből azt vesszük észre, amit vártunk, a második miatt pedig egy rossz irányt is tovább finanszírozunk.
Hogyan lehet kognitív torzítás ellen védekezni? Nem úgy, hogy jobban igyekszünk. Eljárásokkal: a döntési kritérium előzetes rögzítésével, a becslés kérésével a szám mutatása előtt, a kérdés kétféle megfogalmazásával, a fontos döntés külön napirendre tételével, és azzal, hogy valakinek kifejezetten az a dolga, hogy a hiányzó információt keresse.
Elég az adat ahhoz, hogy jó döntés szülessen? Nem. Az adat a bemenet, a döntést viszont emberek hozzák, egy adott szervezeti helyzetben. Ezért a technológia mellett a döntési folyamat és a vezetői szemlélet is a projekt része.
Ha egy konkrét döntés előtt álltok, és azt szeretnétek látni, melyik opció mit hoz, a szimulációs workshop pont erre való. Ha pedig az a helyzet, hogy a csapat készen áll, a vezetés viszont még nem, azt általában nem egy újabb prezentációval érdemes megoldani.
Leíró, diagnosztikus, prediktív vagy preskriptív: négy projekttípus, négy különböző üzleti kérdésre. Táblázattal és valós projektpéldákkal ahhoz, hogy eldöntsd, a céged melyikkel induljon.
Ugyanaz a modell háromféle szerepet tölthet be: dönthet helyettünk, megérthet valamit helyettünk, vagy elvégezheti azt, amit ember is tudna, csak túl sokszor kellene. A szerep dönti el, mit mérünk rajta és mennyibe kerül.
Az adat nem az új olaj, hanem az új gyarmati nyersanyag: az a kérdés, ki dolgozza fel és ki adja el a belőle készült terméket. Pazarlók, gyűjtögetők és adatvezéreltek, a tárolási dilemma GDPR után, és az az eset, amikor nem üzleti kérdésből, hanem magából az adatból indulunk ki.
Komplex adatgyűjtő, portfóliókezelő és kereskedő rendszer az energiaszektorban
Kampányriportok kézi összeállítás helyett automatikusan, valós időben