5 sätt att hindra bruset – och fatta bättre beslut

”Brus är alla de där sakerna i våra liv som helt enkelt stör vår förmåga att göra bra bedömningar. Som att vi är hungriga, att vi överskattar vår egen kompetens eller att vi överskattar värdet av bakgrundsinformationen. Men framförallt är det ett systemfel”, säger Olivier Sibony, professor vid handelshögskolan HEC i Paris.

I dagarna kommer boken Brus: Det osynliga felet som stör våra bedömningar – och vad du kan göra åt det (Volante) som Olivier Sibony skrivit tillsammans med Cass Sustein, mannen bakom boken Nudge, och den världsberömda psykologiprofessorn och nobelpristagaren Daniel Kahneman.

Brus förekommer i alla sammanhang där det tas beslut som i någon mån behöver vara objektiva eller korrekta. De mest flagranta exemplen kommer från juridikens värld, från läkare eller kriminaltekniker som gör helt olika bedömningar på samma underlag eller som tar olika beslut beroende på dagsform. Samma brott ger olika straff, en patient får två olika diagnoser, fingeravtrycket från en brottsplats kopplas till fel person.

Människan är inte på långa vägar den rationella, autonoma varelser hon ofta utger sig för. Det går förmodligen inte att överskatta bokens betydelse, Kahneman fick oss att förstå hur vi konstant hänfaller åt bias – fördomar och kognitiva snedvridningar.

Även Olivier Sibony som har en bakgrund som managementkonsult har ägnat sig åt att förstå bias.

”Bias är när vi ständigt gör misstag i en viss riktning, som att vi går på magkänslan när vi rekryterar och därför anställer en viss typ av individer eller att vi har optimistisk bias och därför alltid gör glädjekalkyler när vi gör investeringar.”

Bias är förhållandevis lätt att upptäcka och kan därmed rättas till. Men det Sibony och Kanheman upptäckte på varsitt håll var, att trots att bias eliminerades fortsatte beslutsfattare att göra fatala missbedömningar.

”Som konsult var jag fascinerad av att se hur framstående ledare tog beslut som först verkade riktiga, men som sedan visade sig vara ödesdigra misstag. De var ju uppenbarligen inte dumma, så var låg felet?”, säger Olivier Sibony

Svaret på gåtan med de oförutsägbara felsluten var det illusiva bruset.

”Det tog oss lång tid att förstå samspelet mellan bias där felsluten bildar ett mönster och de statistiska data som visade på oregelbundna felslut därför inte gick att förutsäga. Brus är helt enkelt svårt att upptäcka.”

En chef som hatar regn (ja, väder är en faktor för brus) skulle teoretisk sett kunna bevilja högre löneökning till de medarbetare som har sin löneförhandling på soliga dagar om systembruset får fri lejd.

Brus är systemfel som uppstår både på individnivå och på gruppnivå.

När författarna frågade över 800 högt uppsatta chefer hur stor de trodde att beslutsvariationen var mellan olika individer som skulle göra bedömningar utifrån samma underlag, gissade de allra flesta cheferna att variationen var tio procent. I själva verket var den 55 procent.

”Det är frestande att tro att den egna organisationen är brusfri, men vår forskning visar att beslutsfattande är mycket mer nyckfullt än de flesta tror och vi föreslår helt enkelt att organisationer gör en brusinventering”, säger Olivier Sibony.

Brusinventeringen ska blottlägga bruset genom att mäta oenigheten bland professionella bedömare, allt från fotbollsdomare och försäkringsagenter till kirurger och styrelsemedlemmar. Med hjälp av så kallad beslutshygien och genom att följa vissa uppsatta rutiner vid allt beslutsfattande kan det svårfångade bruset reduceras.

Men vad får vi för en värld om vi skapar system där det aldrig finnas möjlighet för felslut?

”Allt brus kan inte reduceras. Beslutsfattande kommer aldrig att bli helt perfekt eftersom vi inte maskiner utan människor som använder vårt omdöme.”

Brusreducering handlar istället om att göra avvägningar, menar Olivier Sibony.

”Brusmätningar kan ha baksidor, exempelvis om människor känner sig övervakade och brusreducering kan ge negativa effekter. Det gäller att väga nytta mot kostnader.”

Teoretiskt sett tar algoritmer bättre beslut än människor eftersom de inte är mottagliga för brus, menar Olivier Sibony. Och även om en algoritm är programmerad så att den bygger på mänskliga fördomar och har en bias så kommer den ändå att ha mindre bias än en människa.

”Men för den skull föreslår vi ändå inte att algoritmer används i allt beslutsfattande eftersom det skulle ha negativa effekter på människorna. De flesta vill ju jobba med andra människor och inte mot maskiner. Algoritmer skulle skapa alldeles för stort missnöje. Vi vill känna att det är vi som har kontrollen, och det är ok, för det är så vi människor fungerar. Men det betyder inte att vi ska acceptera bruset.”