‘Root causes’ vaststellen met klassiek meten kan helemaal niet en leidt daarom tot voor de business-continuïteit nadelige effecten.
In beginsel is een root cause ‘een waarschijnlijkheids-factor’ die – als je die factor elimineert – herhaling van het probleem voorkomt. Een root cause is dus een correlatie, maar daarmee nog geen causaliteit, geen oorzaak-gevolg-relatie.
Hoe elimineer je een root cause? En gaat dan de causaliteit anders?
Data-driven is het antwoord. Nieuw denken en meten is het antwoord. Beschikbaar, toepasbaar, betaalbaar. Het gaat niet om kunnen, maar om willen.
Je moet gedrag en cultuur in beeld hebben en dus meten om root causes vast te kunnen stellen.
Je moet aan de hand van dat data-beeld kunnen vaststellen wat het is waar de organisatie waarschijnlijk ‘last’ van zal blijven houden als organisatiegedrag niet wijzigt.
‘Last van iets hebben’ is een hard begrip: het gaat om geregistreerde of te registreren handelingen/acties en overschrijdingen van een hard control hierop. ‘Hard’ is realiteit en feit.
Tegelijk begrijpen we allemaal dat ‘last van iets hebben’ ook een gevoel is. Ook houding, gedrag en denken is.
Alleen in deze combinatie beschik je over de informatie en de noodzakelijke voorspelbaarheid óm te kunnen beslissen. Deze combinatie geeft röntgenfoto’s van gedrag en cultuur in haar feitelijke reële contexten.
Beslissen gaat veel beter als je de plausibiliteit en voorspelbaarheid van correlaties in beeld hebt.
Het baanbrekende van de nieuwe manier van uitvragen is dat gevoel, dus wat we bedoelen, met de harde data meekomt. In een filter- en destillatie-systeem worden contextspecifiek betekenissen geselecteerd uit deze harde data. Dat gaat via simpele kliks op filters.
Nu komt causaliteit in beeld als wat we gewoon zijn om te denken dat een bepaalde oorzaak-gevolg-relatie is, inclusief hierbij horend ‘doen’.
Oftewel: causaliteit is de ‘common sense’ over wat voorspelbaar is in correlaties en zal neerslaan in realiteit. Causaliteit is een waarschijnlijkheidsdichtheid.
Causaliteit zegt niets over ons onder-bewuste: daar waar onze bedoelingen zich vormen en dat wat (nog) geen ‘doen’ en (nog) geen realiteit is.
De consequentie is verstrekkend.
In het klassieke interview-gedreven analyse & destillatie proces (dat we ook wel met ‘kwalitatief onderzoek’ duiden) krijg je alleen de subjectieve beleving in beeld van die common sense en niets van dat onder-bewuste.
Je krijgt de bedoelingen niet in beeld.
Oftewel: als je ‘de resultaten’ van dit klassieke analyse & destillatie proces als nieuwe normen zou gaan implementeren, versterk je alleen maar datgene wat je juist wilt veranderen of zou moeten willen veranderen.
De game changer:
Nieuw meten maakt een compleet nieuw analyse & destillatie proces mogelijk waarin én de hard-zacht-koppeling én de bewust-onderbewust koppeling op röntgenfoto’s in beeld komen.
De eenvoud en harde business logica van dit nieuwe instrument zijn niet te negeren. Je kúnt deze kennis niet negeren.
Accountants en adviseurs gaan risico’s lopen als met klassiek kwalitatief onderzoek en klassiek organisatiedenken organisaties worden gecontroleerd en geadviseerd inzake soft controls. Ik zou als organisatie niet blij zijn als mijn accountant of ‘trusted advisor’ mij een verkeerde weg instuurt, ook al ben ik zelf verantwoordelijk voor de resultaten op die weg.
‘Verkeerd’ is misschien een wat te beladen woordgebruik, maar de waarschuwing staat wel:
Gestuurde en beheerste ontwikkeling van organisatie gedag – sturen op KSI’s: kritische sociale indicatoren – worden essentieel in de komende jaren en verder. Dát succesvol doen bepaalt het succes van organisaties.
Voor verkeerd controleren en adviseren geldt het omgedraaide. Een observatie die ook voor de autoriteiten geldt in haar ‘normoverdragende gesprekken’.
