Bir Kararın Doğru Olduğunu Ne Zaman Anlarız?

Bu ayki İcra Kurulu toplantımızda danışmanımızın sorduğu bir soru, toplantı bittikten sonra birkaç gün boyunca geçmişte verdiğim kararları zihnimde tek tek sorgulamama neden oldu. Sonra bir zaman makinem olsa, iş hayatımda hangi kararları verdiğim güne dönerdim diye düşünmeye başladım. Yanlış kişiyi işe aldığımı düşündüğüm güne mi, “Keşke imza atmasaydım” dediğim bir projeye mi? Yoksa herkesin beni tebrik ettiği, övgüler aldığım ama bugün aynı şekilde vermeyeceğim bir kararın olduğu güne mi? Siz de bir an düşünün, bir zaman makineniz olsa hangi kararınızı değiştirmek için geri dönerdiniz? Ben birkaç cevap buldum ve fark ettim ki geçmişe dönerken yanıma, o gün sahip olmadığım çok önemli bir bilgiyi de götürüyorum. O kararların sonucunu.

Bugünden geçmişe baktığımızda ne olduğunu biliyoruz. Oysa kararı verirken bilmiyoruz. Üstelik bir karar verdiğimizde sadece seçtiğimiz geleceği yaşıyoruz, vazgeçtiğimiz seçeneğin bizi nereye götüreceğini hiçbir zaman göremiyoruz. Girmediğimiz pazara girseydik ya da geri çevirdiğimiz yatırımlardan birini alsaydık bugün nerede olurduk? Bilmiyoruz. Bir kararın gerçekten “doğru” olduğunu kesin olarak söylemek için zaman makinesine binip aynı ana defalarca dönmemiz, her seçeneği ayrı ayrı yaşamamız gerekirdi. Gerçek hayatta ise elimizde tek bir gelecek ve onun sonucu var. Buna rağmen o sonucu alıp geçmişteki kararımızın üzerine bir not gibi yapıştırıyoruz, doğru ya da yanlış.

Bir süre önce büyük bir üretim şirketiyle ilk toplantımız için masaya oturduk. Karar verici de masadaydı, bizim müşteriye, onların da çözüme ihtiyacı vardı. Ama ilk birkaç sorudan sonra çıkmaza girdik. Müşterinin birinci önceliği süreçlerini bir an önce otomasyon ve yapay zeka ile yönetmekti. Bense problemin sınırlarının henüz çizilmediğini görüyordum. Süreçlerin nerede başlayıp nerede bittiği, birbirlerine nasıl bağlandığı, asıl problemin nerede olduğu yeterince açık değildi. Arka tarafta ne kadar güçlü bir ERP'niz olursa olsun, süreçlerin birbirine girdiği ve problem tanımının net olmadığı bir yerde teknoloji projelerinin başarısız olma ihtimalinin yükseldiğini biliyorum. Üstelik süreçler bu kadar iç içeyse ve sahiplikleri net değilse, organizasyon içindeki iletişim de çoğu zaman projenin görünmeyen değişkenlerinden biri haline geliyor. Sonunda müşteri başka bir teknoloji şirketiyle anlaştı. Biz de CRM'imizde LOST seçeneğini işaretleyip fırsatı kapattık.

Fakat kendime şu soruyu sormaktan vazgeçemedim, bu satışı kazansaydık gerçekten iyi bir karar vermiş olacak mıydık? MRR artacaktı, dashboard'da yeni ve büyük bir müşteri görecektik. Buna karşılık proje ciddi bir analiz ve süreç tasarım emeği gerektirecek, ekibin önemli kapasitesini bağlayacak, muhtemelen marjı aşağı çekecek ve geliştirmek istediğimiz yeni kabiliyetlere sınırlı katkı sağlayacaktı. Bunları bugün söylemek kolay. Bu yüzden “İyi ki kaybetmişiz” de diyemiyorum. Belki projeyi alsaydık çok karlı ve uzun soluklu bir ilişkiye dönüşecekti. Belki diğer teknoloji şirketi bugün son derece başarılı. Bilmiyorum. Ben yalnızca kaybettiğimiz geleceği yaşadım. Bildiğim tek şey, CRM'deki LOST kelimesinin bütün bunları anlatmaya yetmediği.

İş hayatında bunu sandığımızdan daha sık yapıyoruz. Satış kapandıysa doğru müşteri, çalışan başarılı olduysa doğru işe alım, doğru kişiyle ortaklık kurduysak doğru partner, proje zamanında bittiyse doğru proje yönetimi, yatırım geri döndüyse doğru yatırım diyoruz. Oysa bir satışçı kötü şartlarla büyük bir sözleşme kapatabilir, alkışı bugün satış ekibi alırken operasyon altı ay sonra bedelini ödeyebilir. Bir proje yöneticisi tarihi tutturabilir ama ekip aylarca gece çalışmış olabilir. Satın alma maliyeti yüzde 15 düşürür, KPI yeşile döner, kalite problemi aylar sonra üretimin ekranında kırmızı yanabilir. Bir kararın sonucu bazen hemen gelir, bedeli ise başka bir departmanın dashboard'unda altı ay sonra görünür. Bizde “Akıllı düşünene kadar deli köprüyü geçer” diye bir söz var. Her aklıma geldiğinde yüzümde hafif bir gülümseme oluşuyor. Çünkü deli gerçekten köprüyü geçebilir. Peki iş hayatında, köprüyü geçtiği anda nasıl geçtiğini unutup ona başarılı, yeterince büyük bir köprü geçtiyse belki de vizyoner demiyor muyuz?

Psikolojide bu eğilimin bir adı var, outcome bias, yani sonuç yanlılığı. Jonathan Baron ve John Hershey'nin klasik deneylerinde aynı karar süreci farklı sonuçlarla anlatıldığında, iyi sonuçlanan karar daha kaliteli, kötü sonuçlanan aynı karar ise daha kötü değerlendiriliyor. Bu yüzden “doğru karar” ile “karar kalitesi” arasına daha belirgin bir çizgi çekmeye ihtiyacımız var. Sonuç bize ne olduğunu söylüyor, karar kalitesi ise o gün bildiklerimizle nasıl karar verdiğimizi sorgulamamızı gerektiriyor.

İlginç olan, hepimiz şirketlerimizde sonuçları hatırlamakta oldukça iyiyiz. Geçen yılın cirosunu, marjını, churn oranını, kazandığımız müşterileri, kaybettiğimiz fırsatları, zamanında biten projeleri birkaç dakika içinde bulabiliriz. Şimdi aynı şirketimizde geçen yıl verdiğimiz en önemli beş kararı düşünelim. O karar verildiğinde ne biliyorduk? Neye inanıyorduk? Karar verilmeden önce hangi sonucun bize “Bu karar işe yaradı” dedirteceğini tanımlamış mıydık? Çoğu organizasyonda bu soruların cevaplarını bulmak, geçen yılın cirosunu bulmaktan çok daha zor. Toplantılarda ne kadar sık “Bunu neden böyle yapmışız?” dediğimizi hatırlayın. Fakat aradan zaman geçtikçe geriye sadece kararın kaydı kalıyor, gerekçesi ise giderek silikleşiyor.

Arya'da bir optimizasyon uyarlaması üzerinde çalışırken bunun ne kadar kolay olabileceğini gördüm. Müşterimiz günlük maliyet hesabının başlangıcını, kaydın sisteme düştüğü an değil operasyonun fiilen başladığı an olarak kabul ediyordu. Klasik çevrim süresi tanımından farklıydı ve yalnızca veriye bakan biri için ilk refleks bunun düzeltilmesi gereken teknik bir uyumsuzluk olduğunu düşünmek oldu. Oysa bu tercihin arkasında müşterinin operasyonundan gelen oldukça makul gerekçeler vardı. Bugün bunu biliyoruz. Ama iki yıl sonra başka bir ekip yalnızca iki farklı zaman damgasını görür ve nedenini bilmiyorsa, geçmişte bilinçli verilmiş bir kararı hata sanıp düzeltebilir. Bir sistemin ne yaptığını kaydetmek, neden öyle yaptığımızı hatırlamakla aynı şey değil.

Decision Intelligence üzerine çalışırken yapay zekanın değerini giderek daha fazla burada görüyorum, yalnızca kararı değil, kararın bağlamını da taşıyabilmekte. O gün ne biliyorduk, neye inanıyorduk, hangi varsayımları yaptık? Sonuç geldiğinde bunları yan yana koyabilirsek “başardık” ya da “başaramadık” demekten daha ileri gidebiliriz. Kötü kararla kötü sonucu birbirinden ayırmaya başlayabiliriz. Belki de yapay zekanın organizasyonlar için en ilginç rollerinden biri burada başlıyor, yalnızca karar vermeye yardım etmek değil, karar sonrasında organizasyonun kendisine anlattığı hikayeyi sınamak.

Geçmişe bugünün bilgisiyle dönüp kararlarımızı değiştiremeyiz. Ama bugünkü kararlarımızın hangi bilgiye ve hangi gerekçelere dayandığını geleceğe taşıyabiliriz. Mesele bütün kararları hatırlamak değil, iyi kararların tesadüfe kalmadığı bir sistem kurabilmek.