Menadžeri su danas bolje nego ikad opremljeni za donošenje kvalitetnih odluka. Svjesniji su da ljudski sud može biti pogrešan. Imaju na raspolaganju velike količine podataka o kupcima i proizvodima. Mogu koristiti umjetnu inteligenciju (AI) za analizu, sažimanje i sintetiziranje informacija brzinom bez presedana. No, dok se klatno neumoljivo pomiče od intuicije prema odlukama temeljenim na podatcima, organizacije trebaju biti svjesne i drugačijih vrsta rizika.

U nedavnom istraživačkom radu Linda Chang iz Toyota Research Institute i njezini suradnici identificirali su jednu vrstu kognitivne pristranosti koju nazivaju “fiksacija na kvantifikaciju”. Kod donošenja odluka već nam je poznata tzv. McNamarina zabluda – rizik oslanjanja isključivo na podatke. Nazvan je po američkom ministru obrane koji se u procjenama Vijetnamskog rata previše oslanjao na pogrešne kvantitativne pokazatelje. Chang i njezini kolege objasnili su zašto ljudi previše vjeruju brojevima.

Čini se da razlog leži u tome što su podatci posebno pogodni za usporedbe. U jednom su eksperimentu sudionici zamoljeni da zamisle situaciju u kojoj biraju kojeg od dvojice softverskih inženjera treba promaknuti. Jedan je imao veće šanse za napredovanje, ali manju vjerojatnost da ostane u organizaciji; drugi je imao suprotan profil – veću lojalnost organizaciji, ali manje šanse za napredak. Istraživači su manipulirali načinom na koji su ti podatci prezentirani. Pokazalo se da su sudionici skloniji birati na temelju budućeg napredovanja kada je samo taj kriterij bio izražen brojčano, dok je vjerojatnost ostanka bila važnija za odabir upravo kada mu je bio pridodan i brojčani podatak.

Moguće je rješenje za ovu pristranost kvantificirati sve, ali autori ističu da to nije uvijek izvedivo. Neke je stvari teško pretočiti u brojke. Primjerice, kandidatima za posao teže je brojčano prikazati organizacijsku kulturu nego visinu plaće. “Poslovni anđeli” mogu lakše dobiti podatke o financijskom stanju nego o otpornosti osnivača. Brojke doista omogućuju jednostavne usporedbe, ali problem je u tome što često ne prikazuju cijelu sliku.

Podatci nisu imuni na ljudske pogreške

Postoje i drugi rizici. Ljudi su skloni kognitivnim pristranostima, i pri analizi brojeva i kod drugih vrsta odlučivanja. Primjer je pristranost potvrđivanja – sklonost tumačenju informacija na način koji podržava već formirano mišljenje. Itai Yanai sa Sveučilišta New York i Martin Lercher sa Sveučilišta Heinrich Heine u jednom su eksperimentu zamolili studente računalnih znanosti da unaprijed procijene povezanost bogatstva i sreće. Zatim su im prikazali izmišljeni skup podataka s odnosom tih varijabli za 1000 pojedinaca. Svi su studenti vidjeli isti grafikon, ali oni koji su unaprijed očekivali pozitivnu vezu bili su skloniji vidjeti ju i u podatcima. Njihova su uvjerenja oblikovala način na koji su interpretirali iste brojke.

Osim toga, mnogi ljudi imaju problema s osnovnom podatkovnom pismenošću. Potrošači su, primjerice, manje skloni sudjelovati u natjecanjima s velikim brojem sudionika, čak i kada su im šanse za dobitak iste.

Možemo li vjerovati algoritmima

U svijetu opsjednutom umjetnom inteligencijom, oslanjanje na algoritme može se činiti kao razumno rješenje, ali ni tu nema jamstva za objektivnost. U jednom eksperimentu Hossein Nikpayam i Mirko Kremer sa Frankfurtske škole financija i menadžmenta, zajedno s Francisom de Véricourtom sa ESMT Berlin, otkrili su da menadžeri kritiziraju zaposlenike koji sami promišljaju i nerijetko ignoriraju preporuke “strojeva“. Krivili su ih ako bi ishod bio loš, ali ih ne bi nagradili ako bi odluka donijeta suprotno preporuci algoritma bila ispravna. Izreka da nitko nije dobio otkaz jer je kupio IBM ubrzo bi se mogla koristiti u modernijoj inačici: “Nitko neće dobiti otkaz zato što je slijedio algoritam.“

Kada ljudi ipak imaju prednost pred podatcima

Podatci odražavaju svijet kakav jest, a ne kakav bi mogao biti. Radikalno nove ideje teže je stoga procijeniti gledanjem u postojeće obrasce. U ranim danima HBO-a, pionirskog TV kanala, vodstvo se oslanjalo na kombinaciju intuicije i sklonosti riziku pri odabiru sadržaja koji su izlazili izvan okvira. Naručili su provokativne stand-up nastupe, dramu u zatvoru gdje je glavni lik ubijen u prvoj epizodi, a na kraju i seriju o nasilnom mafijašu koji ide na psihoterapiju. Ostale su TV mreže odbile tu ideju, HBO nije. Da su se oslonili samo na podatke, vjerojatno bi donosili “ziheraške odluke“ koje bi bilo lakše objasniti.

Zaključak: oprez pri korištenju podataka

Ovo nije argument da je intuicija vrjednija od podataka ili da su ljudi u donošenju odluka bolji od strojeva. Daleko od toga. No, radi se o upozorenju. Brojevi obećavaju preciznost, sigurnost i objektivnost, ali imaju i svoje nedostatke.