De The BEE aanpak is ontwerpgericht, met de beide voeten in de 'swamp of practice' maar steeds met een oog op wat wetenschappelijk onderbouwd kan werken en voornamelijk wat zeker niet zal werken... dat is the way to go!

Het ontwerpgericht 'evidence-informed' co-creatie proces.

Managers nemen voortdurend beslissingen die aanleiding geven tot acties. Joan van Aken en Sjoerd Romme (2012) maken een onderscheid tussen dagelijkse on the fly beslissingen, en diepgaande uitdagende beslissingen. Voor de eerste soort is er doorgaans slechts weinig uitgebreid onderzoek nodig, maar de tweede soort bevat vaak moeilijkere, complexe uitdagingen die wel meer analyse, reflectie en evaluatie vereisen. Deze uitdagingen zijn geworteld in de praktijk en moeten we op een systematische en transparante manier behandelen. Een bede aan iedereen die professioneel beslist: onderdruk de doener in je, neem de tijd je te informeren, tik alle alternatieven af op hun efficiëntie, volg desnoods een cursus wetenschappelijke methodes en verlos de wereld van onnuttige maatregelen, onwerkbare wetten en frustrerende reglementen. Onze consultancy en diensteverlening is volledig in overeenstemming met deze op een wetenschappelijke methodiek gebaseerde filosofie. Er bestaan echter heel wat definities van wetenschappelijk geïnformeerde praktijkvoering (evidence-based practice), en daarom is het zinvol om eerst even stil te staan bij de betekenis van dit begrip. Wetenschappelijk onderbouwde praktijkvoering legt de nadruk op kwalitatieve beslissingsprocessen die gebruik maken van een aantal verschillende bronnen, en die een bepaald logisch proces volgen. Het Center for Evidence-based Management (2017) (CEBMa) geeft volgende definitie: ‘Evidence-based practice is about making decisions through the conscientious, explicit and judicious use of the best available evidence from multiple sources by: 1. Asking: translating a practical issue or problem into an answerable question; 2. Acquiring: systematically searching for and retrieving the evidence; 3. Appraising: critically judging the trustworthiness and relevance of the evidence; 4. Aggregating: weighing and pulling together the evidence; 5. Applying: incorporating the evidence into the decision-making process; 6. Assessing: evaluating the outcome of the decision taken to increase the likelihood of a favourable outcome’.

Deze definitie omvat zowel de doelstelling als de belangrijkste activiteiten van het begrip. Laten we starten met de doelstelling. Een wetenschappelijk onderbouwde praktijkvoering wil de kans op het realiseren van een gunstige uitkomst verhogen. Om zo’n uitkomst te realiseren, is een reeks van activiteiten nodig die in een logische volgorde worden uitgevoerd. In vier stappen (gebaseerd op de benadering van het CEBMa) zetten we hieronder uiteen hoe dat kan gebeuren.

Stap 1: Van symptomen naar oorzaken: de analysefase.

Het ontwerpen van een oplossing voor een bedrijfsgebonden veldprobleem of opportuniteit staat centraal, en managers worden daarbij als architecten beschouwd. Wanneer er een spanning bestaat tussen een actuele en een gewenste toestand in een organisatie, spreken we over een veldprobleem, en managers houden daar niet zo van. Aan de basis van zo’n veldprobleem ligt vaak een complex probleemkluwen, en dat betekent dat het oplossen ervan middelen, mensen, tijd, gelegenheid en kennis vereist (Andriessen, 2011). Een veldprobleem kan bijvoorbeeld burn-out of absenteïsme zijn, silo’s in de organisatie, of de core-business van onze dienstverlening: onvoldoende ondernemend gedrag in een te weinig ondernemende organisatie. Daan Andriessen stelt dat het oplossen van veldproblemen via het identificeren van relevante kennisproblemen verloopt, hiaten in de kennis die nodig is om het veldprobleem op te lossen. Gezien de complexiteit zijn er vaak meerdere hiaten en is het onmogelijk dat alle kennisproblemen simultaan worden aangepakt. Na het identificeren van een complex en relevant veldprobleem wordt een diagnose van het veldprobleem gesteld, en daaruit volgt dan de probleemstelling. Uit de diagnose komen een aantal hypothesen naar voren (bijvoorbeeld: er is te weinig ondernemend gedrag omdat slechts enkele medewerkers manifest ondernemend vermogen vertonen, en omdat er een risico-averse cultuur heerst). Deze hypothesen herformuleren het originele veldprobleem nu dus als een kennisprobleem. Het kennisprobleem wordt dan expliciet gemaakt aan de hand van een duidelijke onderzoeksvraag rond de geformuleerde hypothesen, bijvoorbeeld ‘wat zijn de grondoorzaken van het lage ondernemend vermogen?’ Dit maakt het mogelijk zeer concreet te peilen naar de mogelijke aangrijpingspunten voor interventies, en dus welomschreven oplossingen te ontwikkelen. Hierbij is het essentieel het probleem en de doelstelling van de gewenste oplossing zo expliciet mogelijk te beschrijven. Een zeer geschikt instrument hiervoor is het SMART-model (Specific, Measurable, Achievable, Realistic, Timely), waaraan de probleemstelling kan worden getoetst.

Stap 2: Systematisch zoeken naar en kritisch analyseren van de evidentie: input voor de ontwerpfase.

Evidence-based praktijkvoering (EBP) wordt al te vaak én ten onrechte gereduceerd tot het onverwijld implementeren van wetenschappelijk onderbouwde resultaten en aanbevelingen in een specifieke bedrijfscontext. Dat is het dus niet. Het volstaat niet een aantal theoretische aanbevelingen op een simplistische copy-paste manier in te voeren, om van EBP te kunnen spreken. We willen immers oplossingen die werken in de praktijk en dus in de Specifieke, reële en individuele bedrijfscontext. Alleen dan wordt er relevante kennis geproduceerd die een meerwaarde kan opleveren voor het bedrijf. De kerngedachte achter deze benadering wordt door Donald Schön (1983) als volgt verwoord: “There is a high ground of theory and there is the lowly swamp of practice.” Hiermee benadrukt Schön dat de praktijksituatie niet altijd over vaste en begane paden loopt, maar dat de juiste wegen uitgezocht moeten worden. Daarnaast moeten managers natuurlijk ook kijken naar het ruimere plaatje, naar de bestaande wetenschappelijke literatuur, en naar best practices zodat ze op maat gemaakte oplossingen kunnen naar voren schuiven. De voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk is hierbij essentieel.

Het CEBMa onderscheidt vier grote bronnen van evidentie die kunnen worden gebruikt. In een onderzoeksfase wordt relevante informatie vanuit deze vier respectievelijke bronnen opgezocht en verzameld.

Organisatiegebonden evidentie

Deze input volgt uit een contextanalyse binnen de organisatie, die vanzelfsprekend gebruikt maakt van correcte, gevalideerde en betrouwbare instrumenten en methodieken, om bijvoorbeeld leiderschapskwaliteiten, ondernemend vermogen, cognitieve adaptibiliteit of passie te evalueren. Daarnaast worden ook de mogelijke onderliggende oorzaken van het veldprobleem verder geëxploreerd.

Wetenschappelijke evidentie

Om een zicht te krijgen op de wetenschappelijke stand van zaken rond een bepaald onderwerp is een grondige literatuuranalyse nodig. Een veelgemaakte fout in het algemeen, en dus ook bij bestuurlijke besluitvorming, is dat men correlatie verwart met causaliteit – cum hoc, ergo propter hoc. Als een fenomeen samen voorkomt met een ander, dan wordt al te snel aangenomen dat het ene fenomeen ook het andere veroorzaakt. Wetenschappelijk onderzoek kan helpen dat onderscheid te maken. De nadruk komt meer en meer te liggen op de zogenaamde gouden standaard van gerandomiseerde experimentele studies waarbij een controlegroep wordt gehanteerd (RCT). Deze methodologische aanpak maakt het mogelijk om oorzakelijke uitspraken te doen omtrent de mate waarin een voorgestelde interventie invloed uitoefent op een relevante uitkomstvariabele. Een manager die een beroep doet op wetenschappelijke inzichten die gebaseerd zijn op de resultaten van een RCT bij het nemen van beslissingen, kan er meer op vertrouwen dat interventie X wel degelijk uitkomst Y tot gevolg zal hebben. En wie echt streng wil zijn, neemt geen genoegen met de resultaten van één RCT, die wil ook een meta-analyse van meerdere RCT’s. Ook in de managementwetenschappen dringt dit door. Toch moeten er enkele kanttekeningen gemaakt worden bij het nemen van beslissingen gebaseerd op wetenschappelijke evidentie:

1. Om een goede RCT uit te voeren is de interne validiteit van groot belang. De interne validiteit zorgt ervoor dat de oorzakelijke relatie tussen interventie en uitkomst netjes exclusief blijft en niet toe te wijzen is aan andere beïnvloedende variabelen. Maar net een strikte interne validiteit zal een negatieve impact hebben op de externe validiteit, die de mate van generalisering van de verkregen resultaten bepaalt. De resultaten van RCT’s zijn dus alleen maar van toepassing op de zeer specifieke context zoals die gold tijdens de studie. Dat wordt wel eens vergeten, en men denkt vaak dat de uitkomsten van RCT’s en meta-analyses zonder meer kunnen worden veralgemeend, los van enige context. Niets is minder waar. Aandacht voor de context waarin resultaten worden verkregen, is hier niet minder belangrijk dan bij de inductieve werkwijze die wordt beschreven in het hiernavolgende segment.

2. Besluitvorming die rust op wetenschappelijke funderingen vereist behoorlijk wat tijd en inspanning. Het speuren naar wetenschappelijk onderzoek is niet zo eenvoudig, onder meer omdat veel wetenschappelijke artikels vaak niet vrij beschikbaar zijn. Bovendien zijn er voor het beoordelen ervan specifieke competenties nodig. Zijn er mogelijkheden om managers hierbij te ondersteunen? Zeker. Er is immers een toenemende aandacht voor de onderzoeksvaardigheden van toekomstige managementprofessionals, zowel in het hoger onderwijs als in de continue opleiding voor managers, bijvoorbeeld van het CEBMa. Onderzoek in de gezondheidszorg heeft helaas aangetoond dat dit onvoldoende is om de praktijkvoering op grote schaal evidence-informed te maken. De kloof tussen wetenschap en praktijk bleef ondanks heel wat inspanningen zeer groot. De twee werelden communiceerden steeds moeilijker met elkaar, met een toenemende polarisatie tussen beide kampen als het paradoxale resultaat. Er was een tussenschakel nodig. Aangezien het vaak een titanenwerk is om kwalitatieve studies te zoeken, te beoordelen en te synthetiseren, is er nood aan een speler tussen de pure wetenschap en de praktijk. Een voorbeeld daarvan is, in België het Federale Kenniscentrum voor de Gezondheidszorg dat door de overheid werd opgericht. Dit kenniscentrum vaardigt evidence-based richtlijnen uit die door gezondheidszorgprofessionals kunnen worden gebruikt in hun evidence-informed praktijkvoering. Deze manier van werken zorgt er ook voor dat de professional niet wordt gereduceerd tot een instrument, een afdrukje van de wetenschapper. Een vergelijkbare tussenschakel van hoog niveau, een centrum dat onafhankelijk, professioneel en systematisch werkt, kan ook in andere sectoren deze rol spelen. In afwachting moet de inspanning voor het verwerven van wetenschappelijke onderbouw voor beslissingen echter van in de individuele organisaties en bedrijven komen.

Ervaring als bron van evidentie

De inductieve werkwijze, waarop ook ervaringsgericht leren en het evolueren ‘van novice to expert’ bij professionals gebaseerd is, is een derde kennisbron. Van Aken omschrijft dit als “lerend kwalitatief evalueren” waarbij interventie, context en uitkomst samen worden geëvalueerd en kennis wordt opgebouwd. Deze kennis kan in de juiste context en in het streven naar vergelijkbare uitkomsten worden toegepast in andere gevallen. Na een kritische evaluatie kan de opgebouwde kennis worden geobjectiveerd. Ook bij deze aanpak formuleren we een aantal kritische bedenkingen en mogelijke valkuilen:

1. Het evalueren en objectiveren van de uitkomsten is cruciaal. Maar precies daar liggen enkele valkuilen. We weten dat heel wat cognitieve biases onze cognitieve processen kunnen verstoren, en dat is bij managementprofessionals niet anders. Bij het uitvoeren van interventies gaan ze dus ook soms voorbij aan negatieve uitkomsten. Ze willen positieve resultaten zien, en cognitieve dissonantie en confirmation bias zorgen er vaak voor dat dat dan ook alles is wat ze zien. De negatieve uitkomst wordt dan afgewimpeld als ‘het niet correct uitvoeren van de interventie’.

2. Ook de tijd kan een factor zijn bij het observeren en evalueren van de uitkomst. Die is soms pas na een langere periode zichtbaar. Het verband tussen interventie en een negatief resultaat dat veel later optreedt wordt dan niet gelegd, en in de ogen van de professional was de uitkomst dan positief.

3. Naast de interventie zelf kunnen er meerdere mediatoren zijn die de relatie tussen interventie en uitkomst beïnvloeden. De uitkomst is dan niet (of toch niet alleen) het resultaat van de interventie, maar ook van de mediërende variabelen. Bij een deductieve werkwijze, bijvoorbeeld aan de hand van RCT’s, brengt de interne validiteit dit aan het licht, maar bij een lerend kwalitatief evalueren wordt dat moeilijker en is de kans op een verkeerde interpretatie een stuk groter.

4. Wanneer de inductieve aanpak van een individuele medewerker en de door deductieve methodes bekomen onderzoeksresultaten uit de literatuur in tegenstrijd zijn met elkaar, is het meestal zo dat de deductieve benadering het overwicht moet krijgen. Als er heel wat wetenschappelijke evidentie is dat een bepaalde interventie negatieve uitkomsten geeft, dan weegt een ervaring van positieve uitkomsten daar niet tegenop.

5. Hoewel een kritisch debat kan voorkomen dat in zulke vallen wordt getrapt, wordt zo’n debat in de praktijk vaak niet gevoerd. Het is opmerkelijk hoe zelfs in wereldbefaamde instellingen socio-cognitieve biases dit kritische debat verhinderen. De case van dr. Macchiarini, een thoraxchirurg aan het vermaarde Karolinska-instituut die gedurende jaren de wetenschappelijke gemeenschap om de tuin leidde maar uiteindelijk wegens onderzoeksfraude tegen de lamp liep, kan als mooi voorbeeld dienen. Het rapport van Karolinska vermeldde: “Also, in such a highly competitive environment, people are keen to show allegiance to their superiors and wary of criticising them. The official report into the matter dubbed this the ‘bandwagon effect’” (Rasko & Power, 2017). Collega’s die toch het kritische debat opstartten haalden uiteindelijk ook bakzeil: “In early 2014, four Karolinska doctors defied the reigning culture of silence by complaining about Macchiarini. In their view, he was grossly misrepresenting his results and the health of his patients. An independent investigator agreed. But the vice-chancellor of Karolinska Institute, Anders Hamsten, wasn’t bound by this judgement. He officially cleared Macchiarini of scientific misconduct, allowing merely that he’d sometimes acted ‘without due care’” (Rasko & Power, 2017).

Dankzij het inzicht vanuit de gedragswetenschappen in de talrijke cognitieve biases die ons oordeel kunnen vervormen, zijn deze valkuilen niet onoverkomelijk. Er kunnen twee belangrijke randvoorwaarden geformuleerd worden die noodzakelijk zijn om ‘valide en gegeneraliseerde ervaringskennis als input voor EBP’ te hanteren:

1. Kritisch denken (critical thinking) is een cruciale voorwaarde. Daarmee wordt bedoeld (Wilkinson, 2017): “The ability to construct good arguments or opinions based on evidence that is valid and reliable for the context of the argument AND the ability to be able to analyze or unpick an argument and its evidence to work out what the strengths and weaknesses of the argument and the evidence are.” Voornamelijk het tweede deel is belangrijk. Het verwijst naar de mogelijkheid tot cognitieve adaptabiliteit: denkkaders op basis van valide argumenten kunnen aanpassen, kunnen ontleren.

2. Een tweede belangrijk probleem is de spanning tussen de inductieve en de deductieve benadering. Daarvoor krijgen we de raad de via negativa te bewandelen (Buelens, 2014). Volgens Marc Buelens moet de deductieve wetenschappelijke aanpak ons vooral zeggen wat we niet moeten doen, ons uitleggen wat zeker niet zal werken. Buelens, die de term via negativa ontleende aan Nassim Talebs De Zwarte Zwaan, schrijft (over EBM): “Wie recepten voor eeuwig succes in management formuleert is een charlatan.” Volgens hem is de via negativa een heldere notie om een charlatan van een expert te onderscheiden. Echte experts hebben geen probleem met kritische vraagstellingen omtrent hun aanbevelingen. Experts zijn ook niet te beroerd om na kritisch denken hun denkkaders aan te passen en hun adviezen bij te stellen.

Stakeholderevidentie

Deze evidentie kan omschreven worden als de ontwerpeisen, de parameters waarbinnen een oplossing wordt ontworpen.

Er zijn een aantal verschillende soorten ontwerpeisen:

– Functionele eisen: de functionele noden waaraan een ontwerp(oplossing) moet voldoen.

– Gebruikerseisen: de vereisten waaraan het ontwerp moet voldoen vanuit het oogpunt van de gebruiker. Wie in voorkomend geval precies de gebruiker is moet worden verduidelijkt in de probleemstelling.

– Randvoorwaarden (boundary conditions): harde, niet bespreekbare eisen die gebonden zijn aan de juridische of arbeidsrechtelijke voorwaarden, aan de organisatiecultuur en dergelijke. Ze worden van buiten het project opgelegd aan het ontwerp.

– Ontwerprestricties: de out of scope elementen. Bijvoorbeeld: een project mag maximaal x euro kosten, mag een bepaalde tijdsperiode niet overschrijden, enzoverder.

Stap 3: Kritische synthese, afweging en keuze van gebruik van de evidentie: ontwerpen van oplossingen.

Tijdens de onderzoeksfase worden zowel de individuele context als de wetenschappelijke literatuur geanalyseerd. Daarna volgt het ontwerpproces: het uittekenen van de interventies. De confrontatie tussen de verschillende bronnen van evidentie levert meerdere oplossingsopties aan. Tijdens de oplossingsfase ontwerpen we een concrete oplossing door de diverse opties te confronteren met de geformuleerde ontwerpeisen. Het ontwerpen is echter meer dan een louter analytisch proces, er is namelijk een ‘creatieve sprong’ nodig. We moeten ook nadenken over een implementatiestrategie om de oplossing in de praktijk in te voeren en effectief te realiseren.

De verschillende inputs voor deze fase zijn:

– een analyse van het veldprobleem, de uitdaging;

– de contextanalyse, met bijzondere aandacht voor de onderliggende oorzaken;

– de ontwerpeisen;

– de ervaring als evidentie;

– de wetenschappelijke evidentie.

Het resultaat van deze fase bestaat uit:

– Een objectdesign: een ontwerp van interventies om ondernemend gedrag te stimuleren.

– Een veranderingsdesign: geeft een ontwerp(oplossing) voor het implementeren van het objectdesign. Aangezien bedrijfsvoering zich afspeelt in de sociale wereld, en vaak in teamverband, is dit een zeer belangrijk aandachtspunt. Het implementeren van het objectdesign betekent immers onvermijdelijk (soms diepgaande) veranderingen in de organisatie, zowel bij het gedrag van de medewerkers, als met betrekking tot de organisatorische set-up (jobs, rollen, verantwoordelijkheden, rapportagelijnen, tot en met uitvoeringsprocessen). Zulke veranderingen moeten zorgvuldig gepland en uitgetekend worden. Toepassen en evalueren van de uitkomst Wanneer we de eerder ontworpen oplossing implementeren, moeten we uiteraard de werkzaamheid ervan behoorlijk opvolgen. Het zo specifiek mogelijk formuleren van de doelstellingen dat we eerder deden laat ons toe ze meetbaar te maken. Zo kunnen we nagaan in welke mate aan de verwachtingen wordt beantwoord, en waar moet worden bijgestuurd of desnoods weer naar de tekentafel moet worden teruggekeerd om nieuwe, betere interventies te ontwerpen. De manager wordt zo een lerende professional, maar moet natuurlijk oppassen voor het potentiële vervormende effect van de eerder vermelde biases bij de evaluatie van een interventie.

Stap 4: Toepassen, opzetten van een experiment.

Bij de term ‘experiment’ wordt vaak automatisch gedacht aan de Randomized Controlled Trial (RCT). Dat wordt als de wetenschappelijke gouden standaard beschouwd: de inputs worden op willekeurige wijze georganiseerd in groepen (een groep per separate interventie), alle relevante variabelen worden gecontroleerd, en naast de interventiegroepen is er ook een controlegroep. Deze aanpak is courant in bijvoorbeeld de gezondheidszorg bij het uittesten van therapieën. Het nadeel is dat hij veel kosten, tijd en moeite vergt, die niet altijd te rechtvaardigen zijn wanneer het niet om leven en dood gaat. Een degelijk experiment hoeft echter niet noodzakelijk zo rigoureus te worden opgezet. De bedoeling is niet, of toch niet noodzakelijk, absolute en onvoorwaardelijke zekerheid te krijgen, maar het risico te beheersen. Om de meest waardevolle resultaten te bekomen, is het belangrijk systematisch te werk te gaan. De volgende stappen kunnen hierbij een leidraad vormen:

1. Begin met het beschrijven van de vraagstelling. Wat proberen we te weten te komen? Formuleer de vraag in eenvoudige bewoordingen, zodat het antwoord binair is (ja of neen) of kwantificeerbaar (hoe veel, hoe vaak …).

2. Beschrijf dan de hypothese en de achtergrond. Waarom denk je dat X of Y zal gebeuren? Onder alle omstandigheden, of slechts onder bepaalde voorwaarden?

3. Documenteer vervolgens de manier waarop de vraag zal worden onderzocht, waarbij rekening wordt gehouden met de vorige stap. Wie neemt deel aan het experiment (medewerkers, vrienden en kennissen, studenten, willekeurige leden van de bevolking …)? Hoe, en onder welke omstandigheden vindt het experiment plaats (vragenlijst, handelingen in laboratoriumomgeving, handelingen in natuurlijke omgeving)? Hoe worden de resultaten bekomen (meting, zelfrapportage …)? Hoe zullen ze worden geregistreerd en geëvalueerd?

4. Overweeg en noteer welke variabelen een rol kunnen spelen, en bepaal hoe deze in het experiment kunnen worden meegenomen. Voorbeelden van zulke variabelen zijn demografie (leeftijd, geslacht, organisatorische of sociale categorieën …), tijd (tijdstip van de dag, dag van de week …), plaats (kantoor, vergaderruimte, thuis, binnen/buiten …), en methode van communicatie (visueel/auditief, papier/elektronisch, in persoon, telefonisch …). Dergelijke parameters kunnen worden gereflecteerd via het opdelen in groepen, of in successieve experimenten.

5. Voer het experiment uit. Bepaal waar en wanneer, en over welke termijn het experiment zal plaatsvinden, start de uitvoering, en zorg ervoor dat de observaties en/of metingen plaatsvinden.

6. Evalueer de resultaten. Onderzoek hoe de informatie uit de metingen en observaties inzichten verschaft in de originele vraagstelling. Welke blinde vlekken worden afgedekt en hoe? Welke blinde vlekken blijven onveranderd? Zijn er nieuwe blinde vlekken? Zijn de conclusies algemeen geldig, of onder beperkte voorwaarden? Welke rol speelde de context? Geeft de evaluatie aanleiding tot nieuwe experimenten? Wees ook voldoende kritisch: geef aan welke aspecten aan het experiment de resultaten in vraag zouden kunnen stellen (of waardoor ze slechts voorwaardelijk of ten dele geldig zouden kunnen zijn).

7. Documenteer de resultaten. Vat zowel de metingen en observaties als de interpretaties en conclusies die eraan worden gekoppeld beknopt maar volledig samen. Dit vormt een aanzienlijke bijdrage tot de evidence base voor het nemen van besluiten en het maken van keuzes. Vaak zullen inzichten die op deze manier worden bekomen ook later hun nut bewijzen.

Experimenteren vraagt tijd, inspanning en betrokkenheid van medewerkers. Wat ook de resultaten zijn, de bekomen resultaten negeren leidt vaak tot een daling van de betrokkenheid om zich in te zetten voor een volgende experiment. Ook wanneer de resultaten een doodlopend spoor vormen, is het belangrijk feedback te geven aan de betrokken medewerkers, en de resultaten op te slaan in een kennismanagementsysteem. Zo worden inspanningen alsnog erkend en wordt vermeden dat een ander team later hetzelfde experiment opnieuw uitvoert.

Zulke pragmatische experimenten worden idealiter uitgevoerd door een klein en divers team van medewerkers, eerder dan door iemand alleen. Dit vormt een verdediging tegen de cognitieve biases die je anders parten zouden kunnen spelen, en zorgt voor sterkere buy-in. Bovenstaande stappen zijn met opzet vaag gehouden. Experimenteren is geen kwestie van het slaafs volgen van een opeenvolging van instructies, maar veel meer een kwestie van mentaliteit. Aan de hand van deze leidraad kan (en moet) elke organisatie haar eigen versie ontwikkelen van een experimenteerklimaat, en ook daarmee mag worden geëxperimenteerd!

Een consistente aanpak is belangrijk, maar belangrijker nog is het feit datexperimenteren een vanzelfsprekende zaak is. Een methodiek die die consistentie verzekert, is daarbij zeker nuttig, maar het inbedden in het ondernemingsproces, en in het ondernemende gedrag, is de verantwoordelijkheid van medewerkers en leidinggevenden.

Aanbevelingen

– Benoem de onzekerheden binnen de ondernemende activiteiten, en bouw aan een klimaat waarin onzekerheid niet als een afremmende kracht, maar als een inherent en vanzelfsprekend gegeven wordt beschouwd bij het ondernemen. Zorg ervoor dat medewerkers op een volwassen, open manier omgaan met onzekerheid, en zich comfortabel voelen bij het uiten van twijfels en bedenkingen.

– Maak van experimenteren een routine-instrument om onzekerheid te confronteren, zonder puristisch te zijn: het doel is het beheersen en controleren van onzekerheid, niet het verkrijgen van zekerheid.

Stap 5: Leer- en herontwerpproces zonder einde.

Bij het ontwerpen van oplossingen moeten keuzes worden gemaakt, en experimenten kunnen aan het licht brengen welke mogelijkheden de beste kans bieden op succes. Maar dezelfde aanpak kan natuurlijk net zo goed in het leerproces rond het neerzetten van de ondernemende organisatie zelf van nut zijn. Ook als we de oplossingen gaan afstemmen op de evoluerende noden en context van de organisatie om ondernemend gedrag te maximaliseren, kunnen we experimenteren.

Teams kunnen hun eigen werking constructief-kritisch bekijken terwijl ze aan de slag zijn, en hun manier van werken en/of hun structurele opzet bijsturen in real time. Naarmate de experimenteermentaliteit werkelijk ingeburgerd geraakt, wordt dit soort continu leren vanzelfsprekend. Lessen worden gedocumenteerd en gedeeld doorheen de organisatie, zodat de collectieve kennis voortdurend en exponentieel toeneemt. Zo worden kennis en inzicht proactief verworven, wat dan weer de motor is van een versnellende evolutie van de organisatie naar steeds sterker en doelmatiger ondernemend gedrag.

Tot slot

Mensen zijn complexe wezens, en als we één les zouden mogen trekken uit de gedragswetenschappen, dan is het misschien dat er geen echt simpele verklaringen zijn voor ons gedrag. De gedragseconomie helpt ons om onszelf wat beter te begrijpen, maar ze is net zomin als andere disciplines een magische verklaring van alles, en nog minder een mirakelmethode waarmee je snel en zonder veel inspanning diepgaande gedragsveranderingen teweeg kunt brengen.

Een ondernemende organisatie neerzetten is dus een voortdurende taak, een taak die nooit echt af is. Dat is niet alleen omdat er voortdurend moet worden ingespeeld, gereageerd en geanticipeerd op de evoluerende omstandigheden in de markt, op de klantenverwachtingen en op de listige zetten van concurrenten.

Het is ook een leerproces zonder eindpunt, waarbij aanhoudend nieuwe inzichten en nieuwe evidenties verschijnen die kunnen (en moeten) worden ingebouwd. Dit is een grotere uitdaging dan spelen in een stabiele omgeving, waar je overmorgen grotendeels kunt doen wat je eergisteren ook al deed, alleen een beetje sneller, beter of goedkoper. Maar het is een uitdaging die elke organisatie vroeg of laat zal moeten aangaan. Het is ook een uitdaging die bijzonder boeiend en uitermate lonend is.