Cosa i principianti devono sapere sull’analisi degli errori

Risposta diretta

L’analisi degli errori è un metodo di revisione utilizzato per capire perché si è verificato un risultato, esaminando le azioni, le assunzioni e le scelte di processo alla base. Per i principianti, la mentalità più importante è quella basata sul rischio e sulla consapevolezza dell’incertezza: state imparando a descrivere cosa avete fatto e perché, non a prevedere risultati futuri. Poiché mercati, costi, qualità dell’esecuzione e regole variano, lo stesso “errore” può portare a risultati diversi in condizioni diverse.

Un obiettivo pratico è essere in grado di spiegare chiaramente l’analisi degli errori e verificare autonomamente i fatti rilevanti, come quali input sono stati utilizzati, quali assunzioni sono state fatte e quali prove supportano ogni conclusione.

Meccanismo e definizione

L’analisi degli errori segue solitamente un ciclo semplice:

1. Descrivere la situazione: ciò che avete osservato, ciò che avete deciso e ciò che vi aspettavate.
2. Identificare la deviazione: dove il vostro processo effettivo o le informazioni si sono discostati dal piano o dalle aspettative.
3. Classificare la causa: distinguere tra problemi come lacune di pianificazione, assunzioni errate, problemi di esecuzione o problemi emotivi/attenzionali.
4. Estrarre una lezione: riscrivere il piano in modo che la stessa deviazione sia meno probabile la prossima volta.

Per mantenere stabili le meccaniche (e non dipendere da condizioni di mercato o di fornitore variabili), i principianti dovrebbero distinguere tra:

• Meccaniche di processo stabili: come registrate le decisioni, definite le variabili e confrontate previsto e reale.
• Condizioni esterne variabili: quale mercato si è mosso, quali costi si sono applicati e come è avvenuta l’esecuzione.

Quando utilizzate un esempio o un calcolo nella vostra revisione, indicate esplicitamente le assunzioni. Ad esempio, se confrontate risultati previsti e reali, annotate quali input avete assunto e quali erano sconosciuti al momento.

Evidenza o esempio

Un errore comune tra i principianti è considerare un risultato come prova di correttezza o fallimento. L’analisi degli errori invece tratta i risultati come evidenze, non come verdetti. Potete fare un controllo semplice come questo:

• Elencate gli input al momento della decisione (ciò che sapevate allora, inclusa l’incertezza).
• Elencate i risultati effettivi (ciò che in seguito si è rivelato diverso).
• Identificate quali parti della differenza derivano da scelte di processo rispetto a cambiamenti esterni.

Esempio di un’assunzione da documentare: se avete stimato costi, slippage o tempistiche, la revisione dovrebbe indicare se si trattava di approssimazioni. Senza questo, due revisori possono trarre “lezioni” diverse dallo stesso evento semplicemente perché hanno usato assunzioni nascoste diverse.

Limitazioni e rischi

Almeno una limitazione significativa è che l’analisi degli errori può produrre conclusioni fuorvianti anche quando si è sinceri e dettagliati. I modi comuni di fallimento includono:

• Bias e senno di poi: conoscere il risultato può far sembrare il passato più ovvio di quanto non fosse.
• Dati incompleti: se non catturate l’intero contesto decisionale, potreste incolpare la causa sbagliata.
• Ignorare costi ed esecuzione: piccole frizioni possono trasformare una “buona idea” in un risultato negativo.
• Generalizzazione eccessiva: una relazione storica non garantisce risultati futuri.

Poiché i risultati dipendono dalle condizioni di mercato, dai costi, dall’esecuzione e dalla giurisdizione, dovreste evitare di trattare la vostra revisione come una regola universale. Evitate anche di usare un singolo evento come base per la certezza.

Verifica o prossima domanda

Per verificare ciò che avete imparato, utilizzate una semplice checklist:

• Potete indicare le assunzioni utilizzate nella vostra spiegazione?
• Può qualcun altro verificare il vostro lavoro utilizzando il contesto decisionale registrato?
• Avete separato le meccaniche di processo dalle condizioni esterne variabili?
• Avete verificato se più cause potrebbero spiegare la stessa deviazione?

Una prossima domanda utile è: Quale parte del processo cambiereste se le condizioni esterne fossero diverse? Questo aiuta a garantire che la vostra “lezione” si concentri sulle parti che potete descrivere e testare, piuttosto che sperare che il futuro corrisponda al passato.