Blijf op de hoogte:

Contact: 033-7410041

Blogs

De vijf bekendste valkuilen rondom geïnformeerd besluiten nemen

Ton Baas
0

Iedereen heeft wel eens momenten ervaren waarin ze grote of belangrijke besluiten moesten nemen zonder enige vorm van hulp, ondersteuning of begeleiding. Dit is iets waar managers dagelijks mee te maken hebben. Het probleem hierbij is enkel dat dat veel managers besluiten vaak nemen op een onderbuikgevoel. 

 

Voor kleinere keuzes is dat misschien geen probleem, maar wat bij de grote(re) strategische keuzes? We zien ook bij Bvolve dat geïnformeerd besluiten nemen steeds meer een trend wordt waardoor de onderbuik-keuzen overboord worden gegooid. Vaak worden tools en analytici gebruikt om tot de beste keuze te komen. Dit is allen geen heilige graal en er zijn zeker nog wel valkuilen en redenen tot voorzichtigheid rondom geïnformeerd besluiten nemen. Met onze expertise rondom veranderingsmanagement en decision management bij Bvolve proberen wij je door middel van dit blog te waarschuwen voor vijf valkuilen.

Untitled

5. Alle keuzen hetzelfde te behandelen
Wellicht een duidelijke valkuil, maar eentje die vaker terugkomt dan je zou denken. Roy Schulte en Rita L. Sallam van Gartner hebben een artikel geschreven waarin ze het verschil beschrijven tussen operationele, tactische en strategische keuzen. Operationele keuzen zijn vaak gestructureerd – makkelijk te automatiseren waarmee werk van de werkvloer makkelijker wordt; besluiten kunnen dus snel gemaakt worden. Maar ook automatisering werkt niet altijd. Schulte en Sallam laten weten dat het handigste is om drie verschillende besluitvormingsprocessen en analytische technieken hebben voor de drie verschillende niveau’s van besluiten.

4. Je keuzemodellen niet verfijnen
Een volgende punt dat we vaak zien met betrekking tot geïnformeerde besluitvorming is het gebruik van modellen en tools. In de wereld van vandaag is het bijna onmogelijk om niet na te denken over automatisering of de invloeden van IT. Dit gaat ook op voor besluitvorming, waar ‘big data’ de basis is geworden voor een hoop analytische beelden over besluitvorming. Wel moet er goed nagedacht worden over het feit dat twee besluiten heel andere data en heel andere modellen nodig heeft. Zorg er dus voor dat je keuzemodellen in lijn zijn met je besluitvorming en deze verfijnd waar nodig.

picture2

3. Het niet combineren van computers met menselijke oordelen
Hou altijd in je achterhoofd dat modellen en tools niet een vervanging zijn voor de menselijke factor, of de perfecte oplossing kunnen bieden. Schulte en Sallam laten weten dat “waar menselijke oordeel nodig is, besluitvormers gebruik zouden moeten maken van operationele intelligente systemen in een management-bij-uitzondering modus”. Omdat we zo gewend raken aan het feit dat computers en systemen ons werk over nemen raken we onbewust en verliezen we de controle op vergissingen die zijn gemaakt. Het is goed om samenwerking aan te gaan tussen de heldere geesten (voorbeelden zoals datawetenschappers, statistici en onderzoekers) en computers om er zeker van te zijn dat er iemand is die een keuze kan maken wanneer iets onverwachts opduikt.

2. Ken je publiek
Wanneer we denken aan geïnformeerde besluitvorming is de relatie tot bedrijfsregels sterk. Een bedrijfsregel is een manier om keuzes te structureren – afhankelijk van hoe je deze weergeeft. Nicholas Gall heeft een paper geschreven over bedrijfsregelnotatie en wijst terecht op het feit dat de meeste bedrijfsregels die wij kennen zijn ingebed in softwarecode. Hierdoor wordt het moeilijk deze te zien, begrijpen en aan te passen. Het ding met besluitvorming is, dat het verandering teweegbrengt die je moet verkopen aan een publiek. Met bedrijfsregelnotatie kan je zowel op een simpele als een complexe manier weergeven wat begrepen moet worden. Hierdoor kan je een besluit ook beter verkopen.

Een voorbeeld hiervan is een project bij een overheidsbedrijf waar hard-coded bedrijfsregels uit de systemen zijn onttrokken en zijn gevisualiseerd. Hierdoor creëer je een context en duidelijk plaatje om de verbanden te zien en daarmee de mogelijkheid tot analyse en evaluatie vergroot. Ook werd hierdoor helder waar de inconsistentie in de regels zaten waardoor het gehele besluitvormingsproces versimpelde. Als je weet wie je publiek is kan je de notatie zo aanpassen dat je het gebruik van bedrijfsregels kan verbeteren.

1. Het loskoppelen van consequenties
Als laatste komen we bij misschien wel de grootste valkuil. Het loskoppelen van besluiten en gevolgen. Elk besluit heeft een gevolg dat snel verloren kan gaan in de automatisering of complexiteit van het proces. Door ervoor te zorgen dat je modellen/notatie helder weergeven wat de gevolgen zijn van het besluit en wie daarbij geraakt worden zorgen voor een betere overdenking en betere ondersteuning van je besluitvorming. Hiermee kan je ervoor zorgen dat je organisatie beter op koers blijft.

Concluderend
Al met al kunnen we zeggen dat automatisering een integraal onderdeel is geworden van de besluitvorming. Het maakt het makkelijker om ons dagelijks werk te doen en bespaard veel tijd en geld. Desalniettemin is het essentieel om verschillende besluiten te kunnen onderscheiden en niet blindelings te vertrouwen op modellen en tools. Door menselijk oordeel te combineren met het juiste model, voor het juiste publiek kan je er voor zorgen dat jouw organisatie de juiste koers neemt.

 

Business Rule, Decision Management, Divers, Pitfalls