Ve firmách se pořád věří jediné „pravdě“ z dat. A to je problém

Nepříliš překvapivě se ukázalo, že stejná data i zadání ani zdaleka nevedou ke stejným závěrům. Jedná se o selhání vědy? Ani zdaleka. Pouze jde o názornou ukázku toho, že není radno čerpat pouze z jedné expertízy, a to nejen ve výzkumu, ale i v byznysu a v běžném rozhodování.

Experiment: 57 expertů a jeden datový soubor

Tzv. „crowdscience“ experiment měl tento postup: 57 vědců ze dvou desítek zemí se specializací na výzkum byznysového prostředí (a nejednalo se o žádné nováčky) obdrželo stejný datový soubor. Ten obsahoval informace o více než 26 tisíc dceřiných zahraničních společností japonských firem z let 1991–2009.

Každý z účastníků dostal také čtyři totožné výzkumné otázky. Způsob zpracování dat, měření proměnných a volba statistických modelů ale už byly čistě na každém ze zapojených výzkumníků. A právě důsledek této svobody autory studie zajímal především.

Svoboda volby vede k protichůdným závěrům

Ukázalo se, že svoboda volby zpracování dat vede k významně odlišným – někdy i protichůdným – závěrům. I když jsme vycházeli ze stejných teoretických principů, tak způsob, jakým je člověk aplikuje v praxi, může být dost odlišný.

Výsledek totiž zákonitě ovlivní volba modelu a jeho předpokladů i to, co si analytik dosadí do proměnných. Někdo měřil nehmotná aktiva firem pomocí ukazatelů spojených se značkou, například výdajů na reklamu, jiný je chápal spíše jako inovace a technologické know-how, měřené třeba přes výdaje na výzkum a vývoj.

Zkrátka finální výstup jednotlivých analytiků byl ovlivněn teoreticky podloženými a legitimními, ale subjektivními volbami a úsudky.

Neshoda není chaos, ale cenná informace

Cílem ale nebylo poukázat na nespolehlivost výzkumu podnikání. Naopak: přestože v mnohých otázkách účastníci experimentu přišli se značně rozdílnými závěry, ve dvou ze čtyř výzkumných otázek bylo možné po zprůměrování výsledků najít mezi výzkumníky konsenzus. Jinými slovy: pluralita pohledů neznamená chaos a může vést ke spolehlivějším závěrům, jen se tak děje jinou cestou, než na jakou jsme zvyklí.

Co si z tohoto experimentu tedy může odnést byznys a praxe? Jde o názornou ukázku toho, že není radno se v důležitých byznysových rozhodnutích spoléhat pouze na jednu analýzu či jednoho analytika. Zároveň ani nelze očekávat, že z více zdrojů vypadne stejný výsledek. Až kombinace vícera pohledů a syntéza několika zdrojů často vede ke spolehlivějšímu odhadu. Případně se stejně jako v případě experimentu odhalí situace, kdy se ve stejné otázce analytici neshodují vůbec.

I to je ale hodnotný výstup, který signalizuje nejistotu, na kterou je potřeba se připravit. Investor či firma si tak může říct, že není racionální se držet jediné interpretace jako “jediné pravdy”, ale raději se připravit na různé scénáře, které mohou nastat.

Lekce z historie: Past falešného bezpečí

Bylo by zároveň chybou vyvozovat, že „čím více analýz, tím lépe“. Historie totiž nabízí i opačné příklady. Před finanční krizí v roce 2008 panovala mezi bankami, ratingovými agenturami i regulátory poměrně široká shoda o stabilitě finančního systému. Problém nebyl v nedostatku expertíz, ale v jejich podobnosti. Všichni pracovali s velmi podobnými modely a sdíleli stejné implicitní předpoklady.

Výsledkem byl falešný pocit bezpečí, který se ukázal být nebezpečnější než přiznaná nejistota. I proto jsme v rámci zmíněného experimentu měli zakázáno o něm komunikovat s ostatními řešiteli – pohledy a analýzy musí být nezávislé, jinak hrozí vzájemné utvrzování v jediné pravdě a “poplácávání po zádech”.

Proč pohořela Nokia a došlo k invazi do Iráku?

Zatímco finanční krize ilustruje riziko nekritického konsenzu, příběh společnosti Nokia ukazuje opačný extrém. Nokia byla do příchodu iPhonu lídrem na trhu s mobilními telefony, ale zcela pohořela v chytré revoluci z let 2007–2011.

Manažeři se zřejmě spoléhali na vlastní interní reporty a věřili, že uživatelé chtějí především kvalitní hardware a výdrž baterie, nikoliv „počítač v kapse“ se složitým software. Zdá se tak, že firma přehlížela kvalitativní data a signály o tom, co lidé začínají chtít. Jejich úsudek se tak ukázal jako chybný a ukazuje, že spoléhat se pouze na vertikální tok informací uvnitř firmy bez nezávislého externího auditu a bez vnímání změn trendů je fatální.

Historie však ukazuje, že princip potřeby diverzifikace informačních zdrojů platí nejen v podnikání. Například v roce 2003 vedlo spoléhání se na informace z pochybného jediného zdroje pod označením „Curveball“ o existenci laboratoří na výrobu biologických zbraní v Iráku k neuvážené invazi. Validita tohoto informačního zdroje se ukázala jako zcela špatná a důsledky byly tragické.

Závěr: Přestaňte hledat objektivní pravdu v datech

Co dodat závěrem? Možná největším ponaučením vyplývajícím ze zmíněného experimentu není to, že se vědci neshodli, ale že jsme si na neshodu v odborném názoru zvykli dívat jako na problém, nikoliv jako na další informaci. Neexistuje jediná správná analýza ani jedna objektivní pravda skrytá v datech. Existuje jenom realita, která je složitější, než bychom si přáli, a jsem přesvědčen, že v mnoha případech ji ani neumíme poznat. Ale často se o to musíme snažit, a čím důležitější rozhodnutí činíme, tím více bychom s touto složitostí měli umět pracovat.

Tip redakce

AI v podnikání: Buzzword, nebo realita?

Michal Peška se jako spoluzakladatel konzultační firmy denně pohybuj na pomezí nových technologií a reálného byznysu. Vidí, jak se v zasedačkách firem, od bank přes pojišťovny až po výrobní podniky, mění nálada. Více v dalším komentáři.

Podcast Teorie bulharské konstanty ŽIVĚ, pojďte se s námi potkat v Klubovně