En la serie dramática británica 'Sherlock', Holmes muestra cómo resuelve los casos a través de una deducción brillante. Sin embargo, el proceso de deducción se basa principalmente en la deducción y la inducción. Al comparar esto con el mundo real, el método de Sherlock puede ser dramático, pero puede no funcionar bien en la realidad.

Esto se debe a que la deducción que utiliza Sherlock depende de hipótesis diseñadas para resultados dramáticos.

Tomemos el ejemplo de un robo.

Una ventana está rota y una mujer que ha sido robada de sus documentos está en una situación económicamente vulnerable. La hipótesis general que podría surgir en la escena es que 'alguien entró a su casa y se robó los documentos y se escapó'.

Sin embargo, Sherlock se centra en la hipótesis de que la mujer es la culpable en función de la observación inmediata de que los trozos de vidrio están fuera de la ventana, y esto lleva a que ella confiese y se confirme como la verdad.

Sin embargo, en la realidad, este tipo de razonamiento saltatorio puede ser peligroso, ya que requiere la verificación directa de factores complejos para que la verdad se revele rápidamente.

En el mundo de la consultoría empresarial, esta deducción e inducción se confirma en el ámbito de la gestión científica.

Es principalmente adecuado para la mejora y la escalabilidad del área que se conoce. El desarrollo lógico de Mckinsey y BCG puede considerarse consistente con esto. La característica distintiva de la deducción y la inducción es que tienen una hipótesis al principio. Surge una suposición estadística de que este enfoque es eficiente en una estructura similar, y esto conduce a un resultado muy adecuado para el objetivo de lograr una optimización dentro de una estructura completa.

Y el crecimiento de un negocio trae consigo el crecimiento y la crisis repetidamente. Si hay un momento en el que se gestiona bien el crecimiento estable a través de la gestión, también hay un momento en el que se debe intentar crear algo de la nada al final del crecimiento.

Este nuevo desafío del área y el mercado significa una inversión en alta incertidumbre. Cuando no hay hipótesis o la confiabilidad es baja en la deducción e inducción, el enfoque abductivo es apropiado.

El enfoque abductivo comienza cuestionando las hipótesis familiares.

Cuando los intentos basados en las hipótesis que se habían usado antes no son efectivos, y cuando se está a punto de desafiar un nuevo campo o mercado y no hay suficiente información de referencia en la que apoyarse, primero se da un paso hacia el mundo real. Y a partir de los patrones observados dentro de ese paso y los conocimientos descubiertos, se crea una nueva hipótesis, desafiando las reglas existentes, y se crea un punto de partida original.

Este enfoque es adecuado para la exploración de áreas desconocidas y la centralización de la originalidad. El desarrollo lógico de ReD y Gemic, basado en la teoría de las ciencias sociales, puede considerarse consistente con esto.

Parece que es necesario considerar y aplicar la distinción y la aplicación de diferentes razonamientos, como la deducción e inducción, y la abducción, de acuerdo con el grado de incertidumbre del problema al que se enfrenta la empresa.

Este marco de diagnóstico ayuda a identificar grandes incógnitas en los negocios, un término que se refiere a problemas comerciales desconocidos y complejos donde la creación de sentido puede ser especialmente útil. Aquí hay una descripción general de los niveles que categorizan los problemas comerciales y cómo se aplica la creación de sentido:

Nivel 1: Conocidos

Características: Familiarizado con los clientes y el mercado; definición clara del problema; los resultados futuros pueden predecirse; los datos convencionales y los análisis pueden usarse para abordarlo.

Ejemplo: Un problema de ventas durante la temporada navideña puede rastrearse hasta factores relacionados con el clima; aumentar la publicidad y los descuentos puede ayudar a resolver el problema.

Nivel 2: Hipotéticos

Características: Familiaridad moderada con los clientes y el mercado; una gama de posibles resultados; problemas similares vistos antes; las hipótesis pueden formularse y probarse; los datos convencionales y los modelos analíticos pueden aplicarse.

Ejemplo: Las ventas por tienda están bajas a pesar de la mayor inversión en vendedores. Se puede probar una gama de hipótesis para encontrar la causa raíz.

Nivel 3: Grandes incógnitas

Características: Muy desconocido con los clientes y el mercado; no hay una idea clara de los posibles resultados; el problema no se ha encontrado antes; no hay hipótesis para probar; es poco probable que los datos y análisis convencionales brinden soluciones claras.

Ejemplo: Una tubería de innovación llena de ideas, pero los lanzamientos de productos no impulsan el crecimiento. En este caso, la creación de sentido puede ayudar a comprender contextos sociales o culturales desconocidos y guiar nuevas estrategias.

Fuente: Un antropólogo entra en un bar…

https://hbr.org/2014/03/an-anthropologist-walks-into-a-bar⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠