Nella serie televisiva britannica 'Sherlock', Holmes dimostra la sua capacità di risolvere i casi attraverso deduzioni straordinarie. Tuttavia, il suo processo deduttivo si basa principalmente su ragionamenti deduttivi e induttivi. Se confrontiamo questo con il mondo reale, il metodo di Sherlock, sebbene drammatico, potrebbe non funzionare altrettanto bene.
Ciò accade perché le deduzioni di Sherlock si basano su ipotesi progettate per ottenere risultati drammatici.
Prendiamo ad esempio un caso di furto con scasso.
Una finestra è rotta e una donna che ha subito il furto di documenti si trova in una situazione economicamente precaria. L'ipotesi generale che si potrebbe formulare sulla scena del crimine è che 'qualcuno è entrato nella sua casa e ha rubato i documenti, fuggendo poi via'.
Tuttavia, Sherlock, basandosi sull'osservazione immediata che i frammenti di vetro si trovano all'esterno della finestra, si concentra sull'ipotesi che la donna sia la colpevole, rivolgendole sospetti e ottenendo da lei una confessione, che si rivela poi veritiera.
Nella realtà, tuttavia, questo tipo di ragionamento azzardato può essere rischioso, poiché richiede la verifica diretta di elementi complessi per essere rapidamente confermato come vero.
Nel mondo della consulenza aziendale, questo tipo di ragionamento deduttivo e induttivo trova conferma nel campo della gestione scientifica.
È principalmente adatto al miglioramento e all'espansione di aree di conoscenza già esistenti. Lo sviluppo logico di McKinsey e BCG può essere considerato in linea con questo approccio. La caratteristica principale della deduzione e dell'induzione è la presenza di un'ipotesi iniziale. All'interno di una struttura simile, emerge un'ipotesi statistica che suggerisce l'efficacia di questo approccio, e ciò porta a risultati molto positivi quando si punta all'ottimizzazione all'interno di una struttura già consolidata.
Inoltre, la crescita di un'azienda è caratterizzata da una serie di fasi di crescita e crisi. Se in alcuni momenti si riesce a garantire una crescita stabile attraverso la gestione, in altri momenti, soprattutto alla fine della fase di crescita, è necessario tentare di creare qualcosa di nuovo partendo da zero.
Questa sfida in un nuovo ambito o mercato significa investire in un'elevata incertezza. Quando le ipotesi utilizzate nel ragionamento deduttivo e induttivo sono assenti o hanno una bassa affidabilità, è opportuno adottare un approccio abduttivo.
L'approccio abduttivo inizia mettendo in discussione le ipotesi consolidate.
Quando i tentativi basati su ipotesi precedentemente validate si rivelano inefficaci, quando ci si trova di fronte a una sfida in un nuovo settore o mercato e si dispone di poche informazioni di riferimento su cui fare affidamento, si inizia con un approccio pratico, immergendosi direttamente nel mondo reale. E da questa immersione, attraverso l'osservazione di schemi e la scoperta di nuove intuizioni, si formulano nuove ipotesi che sfidano le regole esistenti, creando un punto di partenza originale e innovativo.
Questo tipo di approccio è adatto all'esplorazione di aree sconosciute e si concentra sull'originalità. Lo sviluppo logico di ReD e Gemic, basato sulle teorie delle scienze sociali, può essere considerato in linea con questo approccio.
Sembra opportuno che le aziende riflettano sulla distinzione e sull'applicazione di diversi tipi di ragionamento, come la deduzione, l'induzione e l'abduzione, in base al livello di incertezza delle problematiche che devono affrontare.
Questo quadro diagnostico aiuta a identificare le grandi incognite nel business, un termine che si riferisce a problemi aziendali non familiari e complessi in cui la sensemaking può essere particolarmente utile. Ecco una panoramica dei livelli che classificano i problemi aziendali e di come si applica la sensemaking:
Livello 1: Certezze
Caratteristiche: Familiarità con i clienti e il mercato; chiara definizione del problema; i risultati futuri possono essere previsti; i dati e l'analisi convenzionali possono essere utilizzati per risolverlo.
Esempio: Un problema di vendita durante la stagione delle festività può essere ricondotto a fattori legati al meteo; aumentare la pubblicità e gli sconti può aiutare a risolvere il problema.
Livello 2: Ipotesi
Caratteristiche: Familiarezza moderata con i clienti e il mercato; una gamma di possibili risultati; problemi simili riscontrati in precedenza; le ipotesi possono essere formulate e testate; i dati convenzionali e i modelli analitici possono essere applicati.
Esempio: Le vendite per negozio sono in calo nonostante l'aumento degli investimenti nelle forze vendita. È possibile testare una serie di ipotesi per trovare la causa principale.
Livello 3: Grandi Incognite
Caratteristiche: Scarsa familiarità con i clienti e il mercato; nessuna chiara idea dei probabili risultati; problema mai incontrato prima; nessuna ipotesi da testare; i dati e l'analisi convenzionali è improbabile che forniscano soluzioni chiare.
Esempio: Una pipeline di innovazione piena di idee, ma i lanci di prodotti non stanno guidando la crescita. In questo caso, la sensemaking può aiutare a comprendere contesti sociali o culturali non familiari e guidare nuove strategie.
Fonte: An Anthropologist Walks into a Bar…
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