Jak podejmować decyzje, gdy nie masz wszystkich danych?

Nie czekaj na komplet danych, bo w małej firmie prawie nigdy go nie będzie. Potraktuj decyzję jak zakład: wypisz możliwe wyniki, przypisz każdemu szansę w procentach, nawet w szerokim przedziale, i zapisz, dlaczego wybierasz tę drogę. Potem oceniaj najpierw to, jak decyzja zapadła, a dopiero później to, jak się skończyła.

Dobra decyzja może się źle skończyć

Annie Duke przez dwadzieścia lat grała zawodowo w pokera, a potem napisała Thinking in Bets, książkę o decydowaniu w niepewności. Zaczyna od błędu, który pokerzyści nazywają „resulting”: oceniania decyzji po wyniku. Gdy kilka rozdań pójdzie źle, kusi, żeby zmienić strategię. Starsi gracze ostrzegali ją przed tym od początku.

Duke porównuje dwie gry. W szachach wszystko leży na stole, a przypadek prawie nie gra roli, więc kto przegrał, ten gdzieś się pomylił. W pokerze część kart jest zakryta, a część wyniku to zwykłe szczęście albo pech. Firma bardziej przypomina pokera. Nie wiesz, co planuje konkurencja, czego klient nie mówi głośno ani czy za pół roku ktoś nie rozkopie ulicy przed Twoim lokalem.

Zgadzam się z jej główną myślą: o jakości decyzji świadczy proces, a nie wynik. Dobry proces zaczyna się od uczciwego przyznania, ile wiesz, a ile zgadujesz. Błąd działa w obie strony. Po jednym pechowym wyniku łatwo wyrzucić rozsądny sposób działania, a szczęśliwy traf potrafi utrwalić zły nawyk.

Każda decyzja jest zakładem, także „poczekam”

Duke pisze, że decydując, zawsze wybierasz spośród możliwości, ryzykujesz pieniądze albo czas i zakładasz, co się prawdopodobnie stanie. Rezygnacja z zakładu też jest zakładem.

Weźmy hipotetyczny gabinet fizjoterapii, w którym pracuje sześć osób. Grafik jest zajęty na trzy tygodnie do przodu, a właścicielka rozważa drugi lokal w innej dzielnicy. Ma trzy drogi: otworzyć go od stycznia, poczekać pół roku albo wynająć na próbę jeden gabinet u kogoś innego na kilka dni w tygodniu. „Poczekam” to zakład, że pacjenci z listy oczekujących nie pójdą w tym czasie do konkurencji.

Teraz fikcyjne liczby na potrzeby przykładu. Właścicielka nie wie, czy drugi lokal się zapełni, ale coś na ten temat wie. Zapisuje: szansa, że po roku grafik będzie zajęty co najmniej w połowie, to 40–70%. Szansa, że trzeba będzie zamknąć lokal, to około 20%.

Duke proponuje oceniać pewność w skali od zera do dziesięciu, czyli w procentach, albo podawać przedział. Im mniej wiesz i im więcej zależy od przypadku, tym szerszy przedział. Nawet 20–80% jest lepsze niż brak szacunku, bo odsuwa Cię od ukrytego założenia, że coś jest pewne na 0 albo na 100%.

Pomaga też pytanie, od którego Duke wzięła tytuł drugiego rozdziału: „Założysz się?”. Jeśli miałbyś postawić na swoje przekonanie własne pieniądze, zadaj sobie pytania, które wypisuje Duke:

• skąd to wiem i od kogo;
• jak świeża jest ta informacja;
• co jeszcze wydawało mi się pewne, a okazało się nieprawdą;
• jakie są inne możliwości.

Przy przedziale 40–70% próba z jednym wynajętym gabinetem wygląda rozsądniej niż pełny lokal od stycznia. Po trzech miesiącach właścicielka będzie wiedziała więcej, a przedział się zwęzi.

Premortem, czyli porażka wyobrażona z góry

Gary Klein od lat bada, jak decydują ludzie pod presją, zaczynając od dowódców straży pożarnej. W Sources of Power opisuje ćwiczenie, które nazwał premortem. Wyobrażasz sobie, że minęło kilka miesięcy, plan został wykonany i się nie udał. Wiesz tylko tyle. Twoje zadanie to wyjaśnić, dlaczego. Klein pisze, że samo wyobrażenie porażki i jej przyczyn zajmuje mniej niż dziesięć minut, a rozmowa potem potrafi trwać godzinę. W jego próbach ćwiczenie wydawało się obniżać pewność co do pierwotnego planu, czego zresztą się spodziewał.

W naszym gabinecie wygląda to tak: jest grudzień przyszłego roku, drugi lokal zamknięty, a zespół wypisuje powody. Fizjoterapeuci nie chcieli dojeżdżać. Pacjenci z nowej dzielnicy mieli bliżej do kogoś innego. Właścicielka połowę tygodnia spędzała w samochodzie. Każdy z tych powodów to pytanie do sprawdzenia przed podpisaniem umowy najmu.

Tu przydaje się AI. Nie zależy mu na tym, żebyś miał rację, więc poproś je o dziesięć powodów porażki Twojego planu, zanim pokażesz plan wspólnikowi.

Lista kontrolna przed decyzją bez kompletu danych

• nazwij decyzję jednym zdaniem i wpisz datę, do której musi zapaść;
• wypisz co najmniej trzy opcje, w tym „nic nie robię” i wersję na próbę;
• przy każdej opcji zapisz możliwe wyniki i daj im procenty, przedział też się liczy;
• zapytaj siebie, czy założyłbyś się o to własnymi pieniędzmi, i sprawdź, skąd wiesz to, co wiesz;
• zrób premortem: jest za rok, decyzja się nie udała, zapisz dlaczego;
• zapisz wybór, powody, poziom pewności i datę przeglądu;
• przy przeglądzie najpierw oceń proces, potem wynik.

Kiedy to nie działa

Przy drobnych decyzjach, które łatwo odwrócić, cała ta procedura kosztuje więcej niż pomyłka. Zdecyduj szybko i popraw, jeśli trzeba.

Procenty nie uratują zakładu, którego najgorszy wynik oznacza koniec firmy. Jeśli zła wersja zabiera Ci płynność, moim zdaniem nie wchodzisz w to bez względu na szanse. Szukasz wersji mniejszej albo na próbę.

Szacunki zamieniają się w ozdobę, jeśli nigdy nie porównujesz ich z tym, co się stało. Wtedy „70%” znaczy tyle samo co „chyba tak”.

Na jutro

Weź jedną decyzję, którą odkładasz od tygodni, i zapisz przy niej trzy możliwe wyniki z procentami.

Czytaj dalej: jak znaleźć wąskie gardło w firmie · czym jest strategia firmy, a czym tylko lista celów

Masz decyzję, którą odkładasz? Porozmawiajmy o niej

Jak powstał ten tekst: research, wybór źródeł i ostateczna wersja są moje. AI pomogło mi przygotować szkic; każdy fakt sprawdziłem i za ten tekst odpowiadam. — Maciej Chmura

Źródła

• Annie Duke, Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don’t Have All the Facts, wstęp „Why This Isn’t a Poker Book”; rozdz. 1 „Life Is Poker, Not Chess”; rozdz. 2 „Wanna Bet?”; rozdz. 6 „Adventures in Mental Time Travel”.
• Gary Klein, Sources of Power: How People Make Decisions, MIT Press 1998, rozdz. 5 „The Power of Mental Simulation”, s. 71.