En la serie británica 'Sherlock', Holmes demuestra su capacidad para resolver casos a través de una brillante deducción. Sin embargo, su proceso de razonamiento se basa principalmente en la deducción y la inducción. Si lo comparamos con el mundo real, el método de Sherlock, aunque dramático, podría no funcionar tan bien en la realidad.
Esto se debe a que la deducción que utiliza Sherlock se basa en hipótesis diseñadas para lograr un resultado dramático.
Tomemos como ejemplo un caso de robo.
Una ventana está rota y una mujer a la que le han robado documentos se encuentra en una situación económicamente vulnerable. La hipótesis general que se puede plantear en la escena es que 'alguien entró en su casa y robó los documentos y se fue'.
Sin embargo, Sherlock, basándose en la observación inmediata de que los fragmentos de vidrio están en el exterior de la ventana, se centra en la hipótesis de que la mujer es la culpable, dirigiendo sus sospechas hacia ella y esto lleva a su confesión, lo que confirma la verdad.
Pero en la realidad, este tipo de razonamiento abrupto puede ser peligroso, ya que requiere la verificación directa de elementos complejos para que se revele como cierto rápidamente.
En el mundo de la consultoría empresarial, esta deducción e inducción se confirma en el campo de la gestión científica.
Es principalmente adecuado para la mejora y la escalabilidad de áreas conocidas. El desarrollo lógico de McKinsey y BCG se puede considerar acorde con esto. La característica principal de la deducción y la inducción es que comienza con una hipótesis. En una estructura similar, surge una suposición estadística de que este enfoque es eficiente, y esto lleva a un resultado muy adecuado para el objetivo de optimizar dentro de una estructura completa.
Y en el crecimiento de un negocio, se producen repetidamente períodos de crecimiento y crisis. Si hay momentos en los que se gestiona bien el crecimiento estable, también hay momentos en los que se debe intentar crear algo de la nada al final del crecimiento.
Este nuevo desafío en áreas y mercados significa una inversión en alta incertidumbre. Cuando no hay hipótesis o su 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 hipótesis previamente válidas no son efectivos, ante el desafío de incursionar en un nuevo campo o mercado, en una situación en la que hay poca información de referencia en la que apoyarse, se comienza dando el primer paso en el mundo real. Y a partir de los patrones observados y las ideas descubiertas en él, se crea una nueva hipótesis que plantea preguntas desafiantes a las reglas existentes, creando un punto de partida original.
Este enfoque es adecuado para la exploración de áreas desconocidas y se centra en la originalidad. El desarrollo lógico de ReD y Gemic, basado en la teoría de las ciencias sociales, se puede considerar acorde con esto.
Parece que es necesario que las empresas reflexionen sobre la diferenciación y la aplicación de diversos razonamientos, como la deducción, la inducción y la abducción, según el grado de incertidumbre de los problemas a los que se enfrentan.
Este marco de diagnóstico ayuda a identificar las grandes incógnitas en los negocios, un término que se refiere a problemas empresariales desconocidos y complejos donde la creación de sentido puede ser especialmente útil. Aquí tiene una descripción general de los niveles que categorizan los problemas empresariales y cómo se aplica la creación de sentido:
Nivel 1: Conocidos
Características: Familiaridad con los clientes y el mercado; definición clara del problema; los resultados futuros se pueden predecir; los datos y análisis convencionales se pueden utilizar para abordarlo.
Ejemplo: Un problema de ventas durante la temporada navideña se puede rastrear a 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 anteriormente; se pueden plantear e investigar hipótesis; pueden aplicarse modelos de datos y analíticos convencionales.
Ejemplo: Las ventas por tienda están bajas a pesar del aumento de la inversión en vendedores. Se puede investigar una variedad de hipótesis para encontrar la causa raíz.
Nivel 3: Grandes incógnitas
Características: Muy poco familiarizado con los clientes y el mercado; no hay una idea clara de los posibles resultados; problema no encontrado antes; no hay hipótesis para investigar; es poco probable que los datos y análisis convencionales proporcionen soluciones claras.
Ejemplo: Una canalización de innovación llena de ideas, pero los lanzamientos de productos no están impulsando 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…
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