Rațiune și simțire în business

Este un adevăr universal acceptat că un CEO trebuie să ia decizii folosindu-şi raţiunea. Dar, în realitate, majoritatea liderilor îşi bazează deciziile pe instinct sau pe scurtături mentale. O fi bine? O fi rău?

Text de Radu Atanasiu

Un studiu[i] din 2016 a arătat că, în rezolvarea unor puzzle-uri şi ghicitori, cei care au răspuns din instinct au avut rezultate mai bune decât cei care şi-au folosit gândirea analitică.

Harry Markowitz a primit în 1990 Premiul Nobel pentru economie pentru că a pus bazele a ceea ce se numeşte MPT (Modern Portfolio Theory). Teoria lui Markowitz evaluează fonduri de investiţii pornind de la o tehnică matematică inventată tot de el, numită mean-variance analysis, un model prin care se calculează riscul şi profitul unui activ. Când a ieşit la pensie, Harry Markowitz a decis să îşi plaseze economiile în câteva fonduri. Totuşi, el nu şi-a folosit propriul model pentru a calcula ce sumă să aloce fiecărui fond. Nu! A alocat exact aceeaşi sumă pentru fiecare, argumentând că, uneori, calculele complexe au marjă de eroare destul de mare, aşa că e mai bine să simplifici.

Instinctul e mai eficient decât gândirea analitică? Un laureat de Nobel şi-a ignorat propriul algoritm complex în favoarea unei metode simpliste, copilăreşti? Păi atunci e clar că trebuie să  aruncăm la gunoi toată obsesia asta cu deciziile bazate pe raţiune, pe cifre şi pe calcule şi să punem la loc de frunte instinctul şi datul cu banul, nu?

De fapt nu e chiar aşa!

Să începem cu începutul. Teoria economică clasică se bazează pe modelul agentului perfect raţional. Într-o piaţă cu ofertă constantă, o creştere a cererii va duce automat la o creştere a preţului după o curbă calculabilă. Da, dar asta doar dacă se presupune că toţi actorii pieţei sunt perfect raţionali. Aceşti agenţi, fie că vorbim de consumatori, producători sau distribuitori, se presupune că au acces imediat la toată informaţia de pe piaţă (ştiu imediat cine cu ce preţ vinde), au timp berechet să îşi facă toate calculele şi urmăresc exclusiv să îşi maximizeze câştigul. Dar realitatea ne arată că de fapt nu e deloc aşa. Oamenii preferă să facă afaceri cu partenerii pe care îi cunosc, nu cu oricine vine cu un preţ mai bun. Oamenii se blochează în faţa prea multor opţiuni, în ceea ce se numeşte The Paradox of Choice. Oamenii nu aleg neapărat cel mai bun produs, ci un produs pe care l-au mai cumpărat şi altă dată sau un produs pe care îl văd la vecinul de palier. Nimeni nu are timp sau chef să compare chiar toate preţurile şi să citească toate etichetele. Pe scurt, realitatea arată altfel decât teoria economică clasică. Aşa că o nouă teorie a început să apară la sfârşitul anilor ’70, teorie care spune că ne comportăm adesea iraţional (şi deci greşit) în mod sistematic. Daniel Kahneman (alt laureat de Nobel) şi Amos Tversky au definit aceste capcane de gândire cu termenul „cognitive biases”, iar cercetările ulterioare au dat naştere unei noi ştiinţe, economia comportamentală (Behavioral Economics). Aceasta explică şi prezice realitatea economică nu după cum ar fi raţional să se întâmple, ci după cum se întâmplă de-adevăratelea. E foarte la modă teoria asta nouă, cu evanghelişti simpatici cum ar fi Dan Ariely şi cu exemple empirice foarte amuzante, bune de povestit la bere (de aia studenţii la MBA au succes social, că pot povesti seara prietenilor un fel de anecdote reale pe care le învaţă de dimineaţă la Gândire Critică). Să recapitulăm: teoria clasică presupune că suntem toţi raţionali. Economia comportamentală vine şi spune „Nu! Suntem toţi iraţionali şi facem tot felul de greşeli bazându-ne pe scurtături mentale.” Ce urmează? Aţi ghicit! Conform principiului al treilea al mecanicii (al acţiunii şi reacţiunii), mişcarea de pendul continuă cu noi cercetări care arată că, uneori, scurtăturile mentale sunt nu doar mai rapide şi mai comode, dar chiar dau rezultate mai precise.

Aceste scurtături se numesc în englezeşte „heuristics” (am găsit în română traducerea „euristici”) şi se definesc ca algoritmi simpli de decizie care ignoră voit anumite informaţii în favoarea rapidităţii sau comodităţii. Euristici există de când lumea (o să dau câteva exemple mai jos), noutatea acestui al treilea val de teorie este că, uneori, sunt mai precise decât modelele complexe, care iau în considerare toată informaţia disponibilă. Iată şi exemplele de care vorbeam, cu denumirile lor în engleză:

  1. Hiatus Heuristic. Pentru retaileri este important să ştie când să considere un client ca fiind activ (va mai cumpăra în viitorul apropiat) sau inactiv. Există modele complexe de regresie şi alte metode de calcul complicat prin care se stabileşte starea activă sau inactivă a unui client. Totuşi, în piaţă, retailerii folosesc ceea ce se numeşte „Hiatus Heuristic”: dacă un client nu a mai cumpărat de 9 luni, îl putem considera inactiv. Alte magazine folosesc un prag de 6 luni. Acest model ignoră toată informaţia despre client (demografice, cât a cumpărat înainte, cât de des, etc.) cu excepţia perioadei scurse de la ultima achiziţie. Cât de precisă credeţi că e metoda asta? Conform Gigerenzer şi Gaissmaier[ii], mai precisă decât modelele complexe care iau în calcul toţi parametrii (în diferite studii 83% faţă de 75% sau 77% faţă de 74%).
  2. Uneori mai binele e duşmanul binelui. Şi nu mă provocaţi să vorbesc despre perfecţionism. Aşa că uneori o soluţie bună acum e preferabilă uneia mai bune mâine. Asta a dus la modelul „satisficing” (combinaţie între „a satisface” şi „a fi suficient”) în care defineşti un criteriu minim pe care să îl aibă soluţia, cauţi până găseşti o primă variantă care satisface criteriul şi apoi te opreşti din căutat şi implementezi acea primă soluţie găsită.
  3. Recognition Heuristic. Aici singurul criteriu după care te ghidezi când trebuie să alegi între mai multe opţiuni este care ţi se pare mai cunoscută. Iar dacă ţi se par toate, cea de care ai auzit mai des. Pe bune?? Şi merge?? Merge! Un experiment făcut în Germania s-a desfăşurat astfel: în timpul turneului de tenis de la Wimbledon, un număr de nemţi au fost rugaţi să prezică rezultatele meciurilor dând câştigător tenismanul care li se pare mai cunoscut. Această metodă a dat rezultate mai bune (acurateţe 72%) decât ATP Entry Ranking (66%), ATP Champions Race (68%) şi decât experţii de la Wimbledon (69%). Ok, poate merge la tenis, dar asta e o revistă de business. Păi merge şi la business! Portofolii create pe baza recunoaşterii au performat mai bine decât fonduri celebre, indici de piaţă (Dow) sau experţi[iii].
  4. 1/N. Această tehnică este exact cea descrisă la început, cea folosită de Markowitz pentru propriul portofoliu. Şi anume, atunci când alocarea resurselor (timp, bani) pentru un număr de proiecte se poate calcula după modele complexe care implică multe presupuneri şi anticipări, e mai eficient să nu mai calculezi deloc şi să împarţi resursele egal. De aceea se numeşte 1/N. Dacă ai două proiecte împarţi resursele în ½ şi ½, dacă ai trei în 1/3, 1/3 şi 1/3 ş.a.m.d. Dintre 15 modele studiate de previziune a performanţei plasamentelor, 1/N a fost cea mai eficientă. Nu degeaba Markowitz a preferat-o propriei metode.
  5. Liquidity ratios. În cărţile de economie sunt descrişi diverşi indicatori ai activităţii sau sănătăţii unui business. Dintre aceştia, poate cei mai importanţi sunt cele două rapoarte de lichiditate, care arată cât de departe se află o firmă de insolvenţă. Primul raport este current asset ratio (raportul activelor curente) şi se calculează ca raportul dintre current assets şi current liabilities şi trebuie să fie cel puţin 1:1. Unele cărţi dau pragul la cel puţin 2:1. Al doilea se numeşte acid test ratio şi se calculează ca raport între current assets minus stock şi current liabilities. Minimul viabil aici este 1:1. Totuşi, pentru niciuna din valori nu există vreo demonstraţie matematică sau vreo dovadă ştiinţifică. Cărţile de economie se grăbesc să spună acest lucru şi îndeamnă ca aceşti indicatori să fie folosiţi doar orientativ. Sunt nişte valori din practică. Dar funcţionează foarte bine.

În general, înainte de cercetările lui Gigerenzer, se considera că folosirea acestor scurtături se face sacrificând acurateţea în favoarea rapidităţii sau comodităţii, dar, cel puţin în cazurile descrise mai sus, acurateţea euristicilor se dovedeşte, contraintuitiv, mai bună.

Şi atunci revine întrebarea: de ce să nu aruncăm la gunoi modelele complexe? Ei bine, în afară de faptul că, evident, exemplele de mai sus descriu doar cazurile când euristicile funcţionează (există tone de exemple când dau greş), mai e ceva: euristicile nu sunt instinct. Sunt tot nişte căi care folosesc raţiunea, doar că în cantităţi foarte mici. Şi încă ceva: un leader are nevoie de analiză raţională şi pentru a şti când să le folosească şi când nu. Atunci când există un număr limitat de alternative, iar reuşitei fiecăreia i se  poate prevedea o probabilitate în limite rezonabile, modelele complexe pot fi folosite cu succes pentru a determina soluţia optmă. Atunci când anumite informaţii lipsesc, când evoluţia viitoare e incertă şi estimarea de probabilităţi e hazardată, e mai eficient (rapid, comod, dar şi, iată, precis) să folosim modele simplificate (euristici) care ignoră în mod voit cantităţi mari de informaţie.

Ok, am lămurit-o cu scurtăturile şi simplificările mentale. Dar cum e cu instinctul? Ei bine, ca să mă întorc la studiul cu puzzle-uri şi ghicitori (reamintesc: soluţiile bazate pe instinct au fost mai bune decât cele izvorâte din gândire analitică), nu e chiar aşa simplu. În primul rând studiul s-a făcut cu limită de timp (fiecare problemă trebuia rezolvată în 15 secunde), iar un răspuns greşit (de neevitat câteodată în soluţiile raţionale, dar absent atunci când soluţia „îţi vine”, „ţi se arată”) era depunctat mai mult decât lipsa unui răspuns. În al doilea rând, dacă vrem să extrapolăm folosirea acestor „aha moments” la conducerea unui business, trebuie să ţinem cont de experienţa celui care se uită la o situaţie. Ceea ce vreau să spun este că, într-adevăr, uneori soluţiile „se arată”, vin inconştient, dar asta se întâmplă mai ales experţilor în domeniul respectiv. Trebuie să mai fi rezolvat sute de situaţii oarecum asemănătoare pentru a dezvolta un instinct sănătos. În articolul său Intuition versus Reason[iv], filosoful Berit Brogaard descrie cum campionii de şah înmagazinează în memoria de lungă durată peste 300.000 de poziţii ale pieselor pe tablă. Spre deosebire de un novice, care analizează piesă cu piesă, ei recunosc aceste tipare şi aplică soluţii deja jucate, care le vin din instinct. Dar este un instinct bazat pe experienţă. Ca să mă întorc la business, m-aş lăsa oricând pe mâna instinctului unui CEO cu experienţă, dar nu şi atunci când participă la BIZ CEO Exchange (un exerciţiu anual în care perechi de companii îşi schimbă şefii pentru o zi).

În concluzie, scurtăturile mentale funcţionează, dar trebuie să decizi raţional când le aplici şi pe care. Instinctul funcţionează, dar bazat pe multă experienţă.  Aşa că, în ciuda acestui nou curent teoretic, nu trebuie deloc să neglijăm gândirea analitică. Şi, iată, pot să predau fără grijă, în continuare, Critical Thinking (hiuh!).

Sper că aţi recunoscut în titlu numele unui roman de Jane Austen. Poate că fanii înfocaţi au recunoscut şi parafraza din prima propoziţie. Această parafrază se vrea prolog la un viitor articol inspirat tot din Jane Austen, „Mândrie şi prejudecată în business”.

 

[i]  “Trust Your Aha! Moments, Experiments Show They’re Probably Right” de Frank Otto, în Drexel Now, 2016. http://drexel.edu/now/archive/2016/March/Insight_Correctness/#sthash.aVeHDquu.dpuf

[ii] “Heuristic Decision Making” by Gerd Gigerenzer and Wolfgang Gaissmaier, in Annual Reviews of Psychology, 2011

[iii] “Heuristic Decision Making” by Gerd Gigerenzer and Wolfgang Gaissmaier, in Annual Reviews of Psychology, 2011

[iv] Intuition versus Reason, de Berit Brogaard, Institute of Art and Ideas 2017,  https://iainews.iai.tv/articles/intuition-vs-reason-auid-790

 

Radu Atanasiu predă Critical Thinking la Maastricht School of Management România și online pe iversity.org, este business angel și fondator al platformei de voluntariat DeBunavoie.ro.