התנהגות ארגונית: הטיות בעת קבלת החלטות

התנהגות ארגונית: הטיות בעת קבלת החלטות

מתוך: מנהל עסקים \ התנהגות ארגונית

כדי להגן על עצמינו מפני הטיה של framing (מפני הניסוח) בעת קבלת החלטות יש ללכת לפי הנתונים ולא לפי זה שהניסוח ישפיע עלינו , אנחנו יכולים לנסח את זה פעם אחת במונחים של הפסד ופעם אחת במונחים של רווח. בתור מנהיגים כשיש תחתינו אנשים וקבוצות שעובדות אנחנו יכולים לתת לחצי מהקבוצות לחשוב על זה במונחים של הפסד, ולחצי במונחים של רווח , אם שתי הקבוצות חוזרות עם אותה החלטה אנחנו יכולים לדעת שהניסוח הוא לא מה שהשפיע על ההחלטה.

אם אנחנו רוצים לעודד אחרים לקחת סיכון, לעשות שינוי או לקחת פעולה, אנחנו צריכים לנסח את הבעיה או את הנתונים כהפסד.
אם אנחנו רוצים לעודד אחרים לוודאות, שימור הסטטוס קוו או חוסר פעולה, אנחנו צרים לנסח את הבעיה או את הנתונים כרווח.

FRAMING זו לא הבעיה היחידה שיש למקבל ההחלטות.

היוריסטיקות

1. כיוון שכמו המידע שאנחנו צריכים להתמודד איתה היא אדירה, אנשים משתמשים באופן אוטומטי בקיצורי דרך כדי לנסות לפשט את כמויות המידע. (עוזרות לכוון אותנו לקבל החלטה נכונה)
2. ההיוריסטיקות האלה עוזרות לנו לעשות סדר בעולם מורכב
3. אבל הם יכולים להוביל להטיות, אנחנו מסתמכים על ההטיות וזה מוריד את היכולות שלנו לעשות חישוב מורכב ומעמיק- טעויות סיסטמתיות בקבלת ההחלטות .

הטיית נגישות

אנחנו זוכרים אירועים שיש להם סבירות גבוהה יותר לקרות ß אנחנו באמת מאמינים שהזיכרון שלנו הוא ייצוג נכון של המציאות

1. כשאירועים יותר בולטים, קלים לדמיון, ונגישים בזיכרון, נשפטים להיות יותר סבירים. אנחנו מניחים שככל שהמידע יותר נגיש יש לו סבירות יותר גבוהה
2. מסתבר שיש 2 דברים שמשפיעים על כמה מידע נגיש לנו בזיכרון : אירועים קיצוניים (רצח, טורנדו וכו' ) , ואירועים שקרו לאחרונה.
3. בעיות בניהול:
4. אירועים שקרו לאחרונה מקבלים משקל יותר כבד. כדי להתגבר על זה רצוי לעשות הערכות ביצוע פזורות, לאורך כל השנה כדי שלא תהייה מחלקה אחת שתקבל עדיפות לעומת מחלקה אחרת. דבר שני, רצוי לעשות רישום מדוייק מה כל עובד עשה בדיוק מתי , לא להסתמך על הזיכרון שלנו, לא לתת לדברים שקרו לאחרונה לבלוט יותר.
5. אירועים בולטים אבל יוצאי דופן יקבלו יותר חשיבות ממה שמגיע להם ואנשים יתמקדו על הסברים נגישים במקום לחפש את ההסבר האמיתי, במקום לחפש מה עוד יכול לגרום לבעיה הזאת. כמובן שיש סיכוי שההסבר שקופץ לנו לראש הוא ההסבר הנכון בלי חיפוש הסבר אחר לא נוכל לעולם לדעת.
6. הפרספקטיבה המשותפת שנוצרת בעקבות אירוע בום, יכול אולי לגרום למיקסום היעילות וזמן, כי כולם עובדים באותו כיוון. אבל הסכנה היא שיגשו לבעיה רק מזווית אחת בולטת ויטו להתעלם מאפשרויות אחרות.

רצו לראות כמה כסף קבצנים יכולים לעשות:

1. בקשה שגרתית:
2. אתה יכול להשאיר קצת כסף?
3. אתה יכול להשאיר רבע שקר כלשהו?
4. בקשה לא שגרתית:
5. אתה יכול להשאיר 17 סנטים

60 אחוז יותר הענות לבקשה לא שגרתית.

איך לתת שם למניה: אנשים מעדיפים מידע שקל לעבד.

1. מניות שהיה להם שם שיותר קל לבטא ביצעו טוב יותר
2. במחקר על IPOs מניות שהיה להם שם יותר שיותר קל לבטא, הרוויחו 12 אחוז יותר ביום הראשון של מסחר מחברות שהשם של המניה שלהם היה קשה לביטוי.
3. במחקר אחר על IPO מצאו שאחרי יותר המסחר ראשון, ההחזרה על קבוצה של מניות עם קיצור שקל לבטא הה ב85 אחוז יותר גבוה מאשר קבוצה של מניות עם קיצור מסובך

כדי להגן על עצמינו : vivid easily imagined, processed events are judges more important

1. כדאי להשתמש במסמכים רשומים במקום בזיכרון כדי לעשות הערכות
2. להוריד את הזמן בין הערכות כדי לוודא שזכרון מדוייק
3. לא להסתמך על הדבר הראשון שעולה לראש.

1. כדי להגדיל את החשיבות של מידע ואת תחושת הסבירות שאירוע יקרה
2. כדאי לתאר אותו בפרטים צבעוניים וvivid ולהפוך את המידע לקל לעיבוד.
3. כדי להקטין את החשיבות של מידע ואת תחושת הסבירות שאירוע יקרה
4. כדאי לתאר אותו באופן משעמם ודל, בלי יותר מדי פרטים, ולהפוך את המידע לקשה לעיבוד.
5. לתכנן את ההצלחות שלכם שייקרו סביב הזמן של הערכת הביצוע.

היוריסטיקת ייצוגיות

• ·        הנטייה שלנו לשפוט את הסבירות של אירוע לפי כמה דוים המאפיינים שלו לסטריאוטיפ שיש לנו על הקבוצה או פי כמה האירוע טיפוס לאירועים דומים שהתרחשו בעבר, בלי לקחת בחשבון תאוריה סטטיסטית.
  הרבה פעמים אנחנו מאמינים שאם משהו קרה לי בעבר יש סיכוי שהוא יקרה בעתיד. מקרה פרטי דומה לסטריאוטיפ שיש לקבוצה הזאת

דוגמא:

רופאים בחדר מיון מושפעים בצורה חזקה ממה שבד"כ הכי מייצג סימפטומים של מחלה, ונוטים להתעלם מאפשרויות שסותרות את התבנית הסטריאוטיפית שיש להם על איזה מחלה הולכת עם איזה סיפטומים. משתמשים במראה בחיצוני ובהיסטוריה של החולה כדי לקבוע מה יש לו.
במקרים רבים שחררו אנשים שלא האמינו שיש להם התקפי לב.
בגלל שהרופאים לא רצו לקחת סיכון הם העדיפו לשכן את כל מי שיש לו כאבים בחזה ללילה בבית החולים, דבר שגרם למחסור חמור במיטות. ולכן פנה מנהל בי"ח לבחור מסויים שיערוך עץ החלטות של איך לטפל בחולי לב..
הוא ניסה להתאים את הבנאדם לסטריאוטיפ שיש עליו.
* השוואה של שיפוט הרופאים לעומת שיפוט לפי קריטריונים הראתה :

1. האלגוריתם של גולדמן היה 70% יותר יעיל משיפוט הרופאים לבד.
2. האלגוריתם מנבא נכון 95% מהמקרים הקשרים.

      * לא מסתמכים יותר על כמה החולה מייצג את הקבוצה כדי לאבחן מה יש לו .

חוק המספרים הגדולים : שיש לנו כמות גדולה של דברים הסיכוי שזה ייסטה ממה שקורה באוכלוסייה הרבה יותר קטנה ולהפך.
בסופו של דבר אנחנו מתעלמים משיקולים סטטיסטיים של מה גודל המדגם.

איך אנחנו יכולים להילחם בזה:

1. להסיר השענות על הערכות מוטות משיקול דעת:
2. להכניס קריטריוני הערכה אובייקטיבים (כמו בהתקפי לב)
3. צריך להימנע מלסמוך על המסקנות שיש לנו מדגם קטן מדי
4. ככל שהמדגם יותר גדול כדי שחוק המספרים הגדולים יעבור, ונקבל תמונה יותר ריאלית למה שקורה במציאות. – דבר קריטי !
5. מצד שני, בגלל שהטית הייצוגיות זה למעשה שאנחנו רואים את המציאות לפי הסטריאוטיפים שיש לנו לאיך דברים אמורים להיראות. כל מה שצריך לעשות :
6. תתנהג, תתלבש, ותדבר כמו מנהיג, אז יניחו שאתה מנהיג.

היוריסטיקת עוגן:

הנטייה להיאחז במידע ראשוני כעוגן, ולכייל או להתאים את ההערכה שלנו על בסיס מידע זה.

דוגמא מהתנהגות ארגונית: בכל משא ומתן המספר הראשוני הוא העוגן, קביעת משכורת ותקציב – המספר שעליו מדברים על ההתחלה הוא העוגן.
עוגן לא חייב להיות מספר, הוא יכול גם להיות רושם ראשוני. הבעיה בעוגן שמאוד קשה לשנות אותו לאחר שהוא נקבע.

עוגן: להיות מודעים לעוגן:

1. תכתבו את ההערכה ההצעה הראשונה, והטיעונים שלכם לפני שאתם נחשפים לעוגן של הצד האחר.
2. תנסו באופן אקטיבי לקחת בחשבון מידע שהפך לעוגן.

להשתמש בעוגן לטובתנו:

1. תיתנו את המספר הראשון במו"מ כדי לקבוע את העוגן: כדאי לתת מספר גבוה אבל הגיוני.
2. מוכרים כדאי להתחיל עם עוגן גבוה (פרט למכירה פומבית עם הרבה קהל) הסיבה שלא כדאי לתת עוגן במכירה פומבית , היא בגלל שהקהל מהר מאוד מעלה את המחיר, ואם מתחילים עם מספר גבוה אז הקהל מהר מאוד מפסיק להשתתף
3. תעשו רושם ראשוני טוב
4. תשמשו באסטרטגיית opt out להעלות השתתפו ובאסטרטגיה opt in להוריד השתתפות

תפקיד של אינטואיציה של מומחים בקבלת החלטות כשהסיכון גבוה

• כיוון שמומחים רואים את הספקטרום המלא של התנהגויות ואירועים יש להם יותר כלים לשים לב לדברים יוצאי דופן שלא קורים בד"כ.
• האינטואיציות של מומחים יותר מדויקות בתחום המומחיות שלהם מאשר אלה של לא מומחים

הולמס אומר: אנחנו יודעים שכלב נובח כשמישהו שהוא לא מכיר מתקרב, ולכן אנחנו יודעים שמי שרצח את המאמן היה מישהו זר, ולאט לאט מסתבר שהמאמן הוא זה שהתכוון לפגוע בסוס כדי לסדר שהסוס יפסיד והוא יזכה בהימורים, ואז שרלוק הולמס מזהה כי לא יכול להיות שהבעלים של הכלב רצח את המאמן ß לסמוך על אינטואיציות!

Confirmation bias: לא שאלו את השאלות הנכונות לא השוו הצלחות מול כישלונות.

עוורון לא מכוון: לא שמו לב למידע על 17 טיסות שלא היו בעיות עם האטם

Framing: ע"י נאס"א לMT כהפסד של מימון ß חיפוש סיכון.
ע"י קונגרס לנאס"א נוסח כאיום לקיצוץ תקציב ß חיפוש סיכון

הטיית נגישות: 24 הצלחות קודמות, קשה לדמיין כישלון

הטיית יצוגיות: הסיגו ממדגם מאוד קטן של כשלנות בטבעת

הטיית עוגן : החלטה ראשונית לשגר