Mistä on kyse? What is going on here?

Miten tulevaisuutta voi tehdä ihmistieteiden avulla
Creating the future with human sciences

Heli Rantavuo, Human Sciences in Strategy, Member of the Board

(Scroll down for English)

Seison torstaina 27. helmikuuta 2020 Sörnäisissä erään startupin keittiössä kahvikuppi kädessä. On kirkas talviaamu. Juttelemme Kiinassa leviävästä viruksesta, josta on vielä vaikea saada tietoa. Vertailemme tietoja tartuntojen määrästä, levinneisyydestä ja kuolleisuusprosentista. Mietimme tietojen luotettavuutta. Joillakin on huolta kevään matkoista: kaivattu loma Thaimaassa valmistumisen jälkeen, perhematka Japaniin. Hyväntuulinen veikkaukseni on että varmasti onnistuu.

Kaksi viikkoa myöhemmin luen epäuskoisena työnantajani viestiä: kaikki toimistot suljetaan toistaiseksi koko maailmassa. Suomessa myös koulut suljetaan. Poikani jää koulurepun kanssa kotiin ja etsimme hänelle kaapista vanhan läppärin kotikoulua varten.

_

Taloustieteilijät John Kay ja Mervyn King kirjoittavat maaliskuussa 2020 ilmestyneessä kirjassaan Radical Uncertainty: Decision-making for an Unknowable Future poleemisesti siitä miten tulevaisuuden ennakointi tulee muuttua.

Kayn ja Kingin mielestä strategioiden ja ennusteiden tekemisessä on hyväksyttävä radikaali epävarmuus. On tunnustettava, että jokaista merkittävää ilmiötä ei voi mitata, mallintaa ja numeerisella todennäköisyydellä ennustaa. Useammin kuin haluamme myöntää, tapahtumien todennäköisyydestä voi sanoa vain ‘emme tiedä’. Tämän myöntämällä vältämme väärän turvallisuuden tunteen. Luomme mahdollisuuden tehdä päätöksiä rehellisemmin, laajemmin perustein.

Kay ja King väittävät, että taloustieteissä pyritään itsepintaisesti tarkkoihin mittauksiin ja mallinnuksiin myös ilmiöiden kohdalla, jotka eivät ole eksaktisti mitattavissa. Tämä johtaa numeroilla sumuttamiseen – bogus quantification. Se taas johtaa harhaan johtaviin ennusteisiin tapahtumien ja ilmiöiden todennäköisyyksistä. Kun ilmiöstä on epätäydellistä tietoa, se on alati muuttuva ja siihen on vaikea vaikuttaa, numeerisiin malleihin on Kayn ja Kingin mukaan turha nojata.

Sen sijaan heidän mielestään on tärkeintä kysyä: Mistä oikein on kyse? What is going on here? Ilmiö tulisi pyrkiä kuvaamaan kattavasti, kaikkia tiedonhankinnan tapoja käyttäen. Tulisi tarkastella kriittisesti useita numeerisia malleja, jotka voivat valaisevat ilmiön eri puolia. Yksi ei riitä. On myös avoimesti myönnettävä se mitä on mahdotonta tietää.

_

Globaali pandemia ja sen seuraukset ovat äärimmäinen ja konkreettinen esimerkki radikaalista epävarmuudesta. Kirja kirjoitettiin kuitenkin ennen pandemiaa, ja sen näkemykset soveltuvat strategiatyöskentelyyn myös tutummissa olosuhteissa.

Myös suomalaisessa kontekstissa on kuvattu hyvin strategiatyötä, josta Kay ja King tuntuvat haaveilevan (Bisnesantropologia, 2020; Unohda innovointi, keskity arvonluontiin, 2011). Tällaisessa strategiatyössä ei nojata pelkästään menneiden tapahtumien mittauksiin vaan ilmiöitä lähestytään avoimin kysymyksin, ja tulkintakehyksiä muokataan uuden tiedon kertyessä.

Molemmat teokset kuvaavat osuvasti hetkeä, jolloin strategian tekijä kohtaa ilmiön, jota ei vielä itsekään ymmärrä. Kuuntelemalla ilmiössä mukana olevia ihmisiä, kartoittamalla siihen liittyviä paikkoja, kokemuksia ja suhteita ymmärryksen on mahdollista alkaa muodostua. Äsken uutta ilmiötä voidaan nyt kuvailla – ja myös mitata, jos tarpeen. 

Kun tutussa markkinassa tehdään samanlaisia asioita kuten ennen, on käytössä jo kertynyttä dataa. Ennustaminen on helpompaa. Kun työstetään uutta palvelua uudelle yleisölle, voi vain valita viitepisteitä viisaasti ja tehdä arvauksia, koska markkinaa ei vielä ole. Arvauksista tulee valistuneita vasta silloin, kun ymmärtää tuotteen merkityksen kohdeyleisölle myös laadullisesti, esimerkiksi haastattelujen tai konseptien yhteiskehittelyn kautta.

Teosten pohjalta innostuin miettimään päätöksentekoa ja monitieteistä näkemystä maailmasta. Miten saisimme laadullisen tiedon päätöksenteon tueksi niin, että se olisi yhtä toistettavaa ja lähestyttävää kuin siisteihin taulukoihin asetetut numerot?

Työskentelen teknologiayhtiössä jonka tuote on kulttuurinen, toimiala erittäin kilpailtu ja markkina vaikeasti ennustettavissa. Joka kvartaali työstän data-analyytikkojen kanssa ennusteita, joissa he pyrkivät arvioimaan hankkeiden potentiaalia. Työ on tasapainottelua johdon tarpeiden ja analyytikkojen integriteetin kanssa. Johdon on tarpeen päättää mitä hankkeita pitää tukea, mitkä palautetaan valmisteluun. Mutta monien muuttujien tuntemattomia yhteisvaikutuksia on mahdoton muuntaa yhdeksi numeroksi, vaikka esimies niin pyytää. Kukaan ei halua tuottaa bogus quantification, sumuttaa numeroilla.

Ennustetaulukot tehdään tällä hetkellä kuitenkin vain mittauksiin perustuen. Miten voisimme ennustaa ja arvioida monisyisemmin? Miltä näyttäisi sarake mistä on kyse, what is going on here? Laadullista tietoa käsitellään strategisessa päätöksenteossa nimikkeillä ‘intuitio’, ‘tuntuma’ (Amazon) tai ‘uskomus strategisesta merkittävyydestä’ (Spotify.) Miten laadullisen tiedon käyttämistä päätöksenteossa rinnakkain mittausten kanssa voisi kehittää?

_

Human Sciences in Strategy Finland haluaa edistää tapoja, joilla organisaatiot käyttävät laajaa ymmärrystä ihmiselämästä tulevaisuuden tekemiseen. Laaja ymmärrys tarkoittaa sekä tietoa, joka on mitattavissa, mutta myös tietoa, joka on vain kuvailtavissa.

Pandemia on tehnyt näkyväksi ennustamisen vaikeuden. Kun tavallisista asioista kuten aamukahveista toimistolla tai lomamatkasta etelään tulee erikoisia, on käsillä aika, joka on ihmistieteilijälle erittäin mielenkiintoinen. Toivomme Humansissa että pystymme löytämään ja aktivoimaan monitieteisestä strategian tekemisestä kiinnostuneet ihmiset, jotka voivat rakentaa ympärilleen hyviä asioita myös radikaalin epävarmuuden vallitessa.

IN ENGLISHCreating the Future with Human Sciences

It’s February 27th 2020, and I’m visiting a Helsinki startup. It’s a bright winter morning. Holding our coffee mugs, we talk about a virus that’s started spreading in China. We compare notes on the number of cases, where it’s known to have spread, mortality rates. We talk about the reliability of that information. Some are worried about their vacations: a trip to Thailand after graduation, visiting Tokyo with family. I’m in a good mood, I say I’m sure it’ll be alright.

Two weeks later, I read an email from my employer. All offices globally are closed with immediate effect. Finland starts homeschooling. Instead of heading to school with his rucksack full of books, my young son stays home. We charge an old laptop for him to start his online classes on.

_

In their excellent work Radical Uncertainty: Decision-making for an Unknowable Future, from March 2020, senior economists John Kay and Mervyn King write polemically about changing the way we approach knowing about the future.

They argue that we need to accept and embrace radical uncertainty in strategy making. We need to accept that not all significant phenomena can be measured, modelled and forecasted. More often than we’d like to admit, rather than making predictions we can only say ‘we don’t know.’ It is the only way to avoid a false sense of certainty, and instead make decisions on a more honest foundation.

Kay and King argue that economics today suffers from attempting to measure and model also those phenomena that are impossible, or irrelevant to use exact measuring on. This leads to what the authors call ‘bogus quantification’: people making up numbers they do not know, and cannot know about uncertain futures. The result is a pretence of exact knowledge, and misleading predictions.

According to Kay and King, modelling and forecasting with high confidence are only possible when a lot of knowledge exists about the phenomenon, the system around it is stationary, and that system is not easy to intervene in or influence. In the age of radical uncertainty, how many phenomena fit this description?

Instead, they want us to ask: What is going on here? They want us to describe uncertain territories with a variety of data types – stories based on qualitative research as well as numbers and models. Models should be approached with a critical mindset, and with honesty about gaps in knowledge. 

_

A global pandemic and its consequences make radical uncertainty very concrete. However, their book was written before this disruption and is meant to be used in strategy making in more ordinary circumstances. Seen as such, there are inspiring and useful works written in Finnish that connect with the type of strategy making Kay & King are calling for. (Bisnesantropologia, 2020; Unohda innovointi, keskity arvonluontiin, 2011).

These works illustrate strategy making for an uncertain world well. This kind of strategy making does not constrain itself on measurements of past events, following familiar dynamics. The books describe how new phenomena can be approached with open questions, and how assumptions and interpretations can be checked as data and knowledge increases. We listen, chart places and locations, map relationships. Eventually, we start to see patterns, and can describe, analyse, understand – even measure the phenomenon if needed.

It’s this kind of approach into the unknown which I employ in my work all the time, especially when approaching new markets, sometimes with completely new products. I work in a tech company that makes a cultural product aimed at consumers, in a very competitive category. Each quarter, I work with analysts to calculate estimates on the potential of our bets. It’s a balancing act. Leaders need to make decisions on where to invest. But when facing the unknown, it can be impossible to produce a single number out of multiple variables, even when your boss asks you to. No-one wants to be the source of bogus quantification.

After reading Kay & King’s work, I started thinking about how we could better represent different types of knowledge in strategy making. Since qualitative understanding is crucial to us in understanding market opportunities, and since numbers mostly fail to convey the full story, why do we still tend to make decisions mostly based on numbers? How could we make use of more varied data in our predictions? How could we take the next step in using qualitative data in decision-making, now called ‘intuition’ or gut’ (Amazon) or ‘beliefs’ (Spotify)? Can you imagine a column explaining what is going on here in a strategy spreadsheet? What would it look like?

__

Human Sciences in Strategy Finland wants to evolve how future is made in organisations. We want to promote the use of a wide range of knowledge about phenomena and human life when creating and employing strategies. This can mean data that can be measured, and along with it, data that can only be described.

The pandemic has made it visible how difficult it is to predict the future. When ordinary affairs like morning coffees or holiday travel become extraordinary, it’s an intriguing time for a human scientist. In Humans Finland, we hope to meet people who are into multi-disciplinary strategy-making, and we want to engage you in building good things even at a time of radical uncertainty.

_________________________________________

Heli Rantavuo, PhD, is an experienced leader with 15+ fun years in international tech. Her work brings human sciences into strategy & product development, to create meaningful products, sustainable business and smart teams that are good for everyone to work in. She is currently working on Spotify’s global growth.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: