Példa:Jövőkutatás:Online vita V.
Hronszky Imre – Várkonyi László hronszky@eik.bme.hu – varkonyi@hotmail.hu
Változó közelítések a jövőkutatásban és a stratégiai menedzselésben
Felbukkanó tudomány (emerging science), radikális innováció és megbontó ipari fejlődés (disruptive industrial development) egyaránt közösek abban, hogy diszkontinuus elemet jelentenek a tudomány, az innováció illetve az ipar fejlődésében. Dinamikájukat nem jól-meghatározott trendek, hanem turbulencia és nem ismert, de releváns, váratlanul felbukkanó tényezők és folyamatok jellemzik. Ismeretes, hogy a műszaki folyamatok jövőjére vonatkozó jövőkutatás először forecastingként (előrebecslésként), predikciós, prognosztikai célokkal jött létre. Felhasználva a gazdaságstatisztika egyre kifinomultabb eszközeit az előrebecslések a valószínűségi alapú becslés találati pontosságának növelését tűzték ki célul. Körülbelül negyven éve, hogy bizonyos nagyvállalatok más irányba fordultak a számukra releváns jövőproblémák felvetésekor. Ezeket a foresight (előrelátás) megvalósítását célzó törekvéseket mindenekelőtt negatívan jellemezhetjük. Eszerint a céljuk nem a találati pontosság. A pozitív oldalról megfogalmazva az előrelátás a jövő nyitott, alternatív jellegéből indul ki, és céljának az alternatíva együttes és a lehetséges hozzájuk vezető utak feltárását tekinti. Ennek során felhasználnak trendismereteket, valószínűségi és „plauzibilis” jellemzéseket. Ismeretes, hogy a kifinomult jövőkutatási technikák ellenére a vállalatokat és a tudomány- és innovációpolitikát lényegében rendszeresen érik nagy, váratlan, irányváltásokat követelő meglepetések, mivel a folyamatok az előrebecslés vagy előrelátás ellenére alapvetően bizonytalannak, követhetetlennek mutatkoznak. Ahogy egy nagyon innovatív vállalat vezetője nyilatkozta: Újból és újból olyan területre lépünk, ahol soha nem voltunk korábban, s így azt sem tudjuk, hogy mi érhet. Ezért sokszor állunk meg, indulunk el újra, és sokszor megyünk vakvágányra. Felmerül az a kérdés, van-e a valószínűségi illetve „plauzibilitás” elemzésen túl a jövőkutatásnak további stratégiai lehetősége arra, hogy ezt a bizonytalanságot valamilyen értelemben feltárja és módszeresen menedzselhetővé tegye. Előadásunk ezzel a témakörrel fog foglalkozni.
1. ábra: Igazi meglepetés
Forrás: Stirling [1999]
Pontosítanunk kell, mit értünk bizonytalanságon. A bizonytalanság lehet strukturális (ontológiai) és információs jellegű is. A strukturális bizonytalanság a vizsgált rendszer dinamikájának nemlineáris természetében rejlik. Azt jelenti, hogy a vizsgált rendszer bizonyos, egyensúlytól távoli körülmények között kaotikusan viselkedik. Az információs bizonytalanság a vizsgált rendszer és a vizsgáló viszonyát fejezi ki. Pontosítanunk kell azt, amit általában bizonytalanságnak és kockázatnak hívnak. A kockázatszámításban a kockázattal valamely kár vagy haszon és fellépési valószínűségük kvantitatív viszonyát fejezik ki. Ha sikerül a kiszámítás, akkor bizonytalanságunk a kockázattal kifejezett bizonyosság szintjére korlátozódik. Felmerül a kérdés, hogy mikor számítható ki kockázat? Bármilyen kockázat kiszámíthatóságának két előfeltétele van. Ezek szerint ismerjük a diszjunkt jelenségek halmazát, amelyekre a kockázatok vonatkoznak, s ismerjük a gyakoriságuk halmazát.
Az ábrából látható, hogy egy ideig sikerrel próbálkozhatunk meg azzal, hogy a vizsgált jelenséget közelítőleg úgy tekintjük, mintha pontosan kiszámítható lenne, mert az elkövetett hiba valamiért számunkra elhanyagolható. E jól kiszámítható körülmények között a forecastingot, a valószínűségi alapú előrebecslést, prognóziskészítést használjuk. Előfordulhat azonban az is, hogy „plauzibilis” bizonyos események fellépését feltételeznünk, de a valószínűségüket illetően azonban bizonytalanok vagyunk vagy egyáltalán nem tudjuk. Mint ismeretes, a szcenárió módszer lehet segítségünkre a „plauzibilis” események, az alternatívák mezejének leképezésével. Más esetekben azonban nemcsak az események valószínűségének ismerete nagyon hiányos, hanem a létezésükre vonatkozó ismeret is, sőt mindkettő ismeretlen, tehát „tudatlanság” lép fel. Ha indokoltnak látjuk, hogy feltételezzük, hogy plauzibilis események, folyamatok, sőt a „tudatlanságunk” területére tartozó események, folyamatok is lényegesen befolyásolhatják vizsgált rendszerünk dinamikáját, akkor belátható az is, hogy alapvetően félrevezető lehet, ha radikális kihívást jelentő helyzetekben csak kiszámított kockázatokkal modellezünk. Meg kell legalább kísérelnünk a szcenáriók halmazát kidolgozni, kiegészítve ezt a „tudatlanság” elemzésének bizonyos „plauzibilis” lehetőségeket felmutató eredményeivel. Így nem kényszerülünk arra, hogy egyszerűen a reménynek vagy félelemnek adjuk át a helyet. A globalizáció ebből a szempontból a rendszerek komplexitásának növekedését, „sűrű kölcsönhatások” rendszeressé válását jelenti. Ezért központi kérdéssé válik ma a „bizonytalanság” és az ismeretlen, a „tudatlanság” szférájának anticipációja is.
2. ábra: Előrejelzés, klasszikus szcenáriók, remény és félelem területe (Postma és Liebl ábráját az ismeretlenre (tudatlanságra) vonatkozó görbével módosítottuk.)
Előadásunkban röviden átnézzük néhány irányban, hogy milyen fejlődésen ment át ez a kutatás. Valószínűségi kalkulus kifejlesztésével a meglepetések egy része megköthetővé, számíthatóvá, módszeresen menedzselhetővé vált. „Plauzibilis” ismeretek esetén még kifejleszthetünk szcenáriókat, s bizonyos taxonomikus tudáshoz juthatunk, képesek vagyunk átlátni az alternatíva mezőt. Az eredmény szcenáriók sokasága, amely halmazt gyakorlati célokra néhány szcenárióra leszűkítik. Ez ma a klasszikussá vált módszer, leggyakoribb ipari alkalmazásában a Shell módszer. Továbbmenve érdemes azonban azt is kutatnunk, hogy alkotható-e és ha igen hogyan, az „előre tudhatatlan”, a „tudatlanság” egy részéről plauzibilis ismeret? Ekkor, feltehetően lényeges kutatás-módszertani változtatással, kimutatjuk, hogy korábban nem tudott bizonyos tényezők az új módszer segítségével „plauzibilis” eseményeknek fogalmazhatók át, amelyekre bizonyos értelemben már módszeresen felkészülhetünk.
Az eddigi szcenárió alkotás metodika túlzottan szűk körűnek, bizonyos módszertani alapelvei miatt túlzottan önkorlátozónak mutatkozik. Mint ismeretes, a szcenárió metodika alapja az, hogy hihető jövőtörténetek taxonómiáját dolgozza ki. A figyelembeveendő alternatívák között az extrém szcenáriók is szerepelnek. A klasszikus módszer azonban olyan korlátot szabott a figyelembe vett extremitásnak, ami ma már tarthatatlannak tűnik. (Ugyanis, ahogy a szaporodó esetek mutatják a terroristák, az elszánt tudományos kutatók, a radikális innovációra törekvők és a megbontó ipari fejlődés létrehozói, meg az ifjúsági és egy-egy példával a vén ellenkultúrák világos eseteket mutatnak, ahol ez az extremitás kezelés túl konzervatívnak, anticipációra képtelennek bizonyult.). Ilyen esetek anticipatív célú figyelembevételéhez megfelelő változtatásokkal ki kell terjeszteni a szcenárió metodikában a hihetőség kritériumát. A probléma kezelése arra irányul, hogy technikát alkossunk arra, hogy legalább bizonyosfajta nem ismert, sőt lehetetlennek tartott események előfordulását képessé váljunk legalább „plauzibilisnek” minősíteni. Postma és Liebl 2004-ben négy alternatív szcenárió típus kidolgozását is ajánlotta. Ezek a rekombináns, a kontextualizáló, az inkonzisztens szcenáriók. és kombinációjuk. A rekombináns szcenárióban trend és ellentrend egy trendben van megjelenítve, amelynél nem az okság, hanem az asszociáció és a közös előfordulás a kritérium. („Nézz utána, ha találtál egy trendet, hogy van-e szimultán ellentrend, például, hogy a globalizáció mellett glokalizáció is végbemegy-e, hiszen komplex rendszerekről van szó”!) A kontextus elemzésben „szabad kártya” figyelembevételével kerülhet sor normális körülmények között lehetetlennek tartott megbontó esemény, esetleg felbukkanó trend figyelembevételére. A kontextus alkalmas variálásával dolgozva számos meglepetés fellépésének lehetősége vehető előre valamennyire figyelembe, noha a kontextusba helyezés nélkül erről tudatlanok maradunk. (Különböző kontextusokba helyezve adott esemény, folyamat, „tény” ellenkező értelművé válhat, adott reklám például váratlan dühödt ellenreakciót válthat ki.) A paradox, inkonzisztens szcenáriókban paradox fejlődési lehetőségek figyelembevétele történik meg.
Módszeres diszkurzus radikális innovációk menedzselésében
Ha a trendextrapoláció csődöt mond, mert előbukkanási szakaszban vagyunk, akkor még kitűzhetjük döntő orientációs lépésnek a bizonytalanságok explicitté tételét. Minden döntés tényalapon történő értékválasztás. Az adatok, a tényalap extrém hiánya mellett ez a struktúra eltolódik az értékválasztás relatív súlyának megnövekedése felé. Tegyük fel, hogy egy tudományos felfedezés, radikális innováció vagy megbontó ipari fejlődés ismételten diszkontinuus szakaszokba kerül. Ekkor még mindig módszeresen van lehetőség arra, hogy a szereplők döntsenek az explicitté tett bizonytalanságok vállalhatóságáról minden egyes szakaszban. Ez a módszer radikális irányváltoztatásokra kész folyamatkísérés nagy bizonytalanság és „tudatlanság” komponens vélelmezhetősége és lehetséges szintű feltárhatósága esetén. Az új szakasz megjelenésekor arra kell törekedni, hogy tisztázzák, hogy a diszkontinuus folyamat megvalósításában résztvevők (ki- és belépőkre is gondolva) vállalják-e az adott „törésnél” a szükséges irányváltás folytatását, és ha kell periodikusan megismétlődik ez az eljárás minden szükségesnek látott szakasz kezdetnél. Mivel ez a módszer központi elemnek a mindenkori bizonytalanság és „tudatlanság” felszínre hozatalát, explikációját és az ezen alapuló állásfoglalást tartja ezért fundamentálisan szerepet juttat a módszeresen ismétlődő párbeszédnek, a diszkurzív elemnek. A rendszeres vita során, az esetleg többször változó összetételű érintettek közötti párbeszéd sorozattal próbálnak meg utat találni, szélső esetben legalább a következő szakaszig, megengedve a cél megváltozását is, ha csak ahhoz található támogató közösség, vagy ha új, vonzó cél jeleníthető meg.
Az Európai Bizottság Kutatási Főigazgatósága által támogatott SocRobust projekt (1999-2001) projektmenedzselésre kidolgozott módszere a sikeres radikális innováció dinamikáját önszerveződő hálók dinamikájának mutatja be. A projekt eljárást ad a belső dinamikák csomópontjainak kezelésére, nyomon követve a releváns szereplőknek a technológiai választással kapcsolatos várakozásait. Figyelembe veszi a technológia további fejlesztését irányító heurisztikákat, a szereplők várakozásait az új szocio-technikai kezdeményezés hatásaival kapcsolatban, továbbá a meglévő és kialakulóban lévő hálózati kapcsolatokat is. A módszer sajátosan anticipatív jellegű a szelekciós környezettel kapcsolatban. Amennyire lehetséges a piac, a reguláló környezet várakozásait a projekt beépíti saját dinamikájába mint komparatív szelektorokat, ezek mint szereplők a projektteam részei lesznek, s nem vár azok, a piac, vagy jogi szabályozás, stb ítéletére azután, hogy a terméket szélső esetben mintegy vakon létrehozta. (Ezzel már korán megvalósítja azt az anticipatív szelekciót, amit például a később lehetséges fogyasztókkal, a reguláló környezet képviselőivel ma általában csak a technológia vagy termékfejlesztés későbbi szakaszaiban valósítanak meg.) Radikális innovációknál, megbontó ipari fejlődésnél nagy a tét, ezért lényeges része a sikerre törekvő stratégiának, hogy az innováció rugalmas változásokkal olyan irányba menjen, ami koevoluciót valósít meg a mindenkori környezetével. (Bizonyos géntechnológiai beavatkozásoknál ez a koevolució kényszer egészen a radikális innováció által kihívott kultúra megváltozásának szükségességéig elmélyülhet.) Radikális innovációs folyamat során jellemző lehet, hogy a folyamat különböző fázisaiban ezek a komparatív szelektorok megváltoznak, továbbá egyes támogatók kiléphetnek, mások beléphetnek és újra strukturálódhat a közöttük levő viszony is.
A SocRobust módszertan a szokásos, jövőprojekción alapuló szcenáriókészítéssel ellentétes eljárást használ. Nem a jövőprojekción alapuló, szokásos „külső szcenáriókra” koncentrál, hanem a projekt saját „endogén szcenárióit” használja fel, a szükséges stratégiai vagy kulcsváltoztatások azonosítása és jellemzése érdekében leírt jövőbeli világhoz vezető folyamat feltérképezésére. A „Milyen lehetséges jövőalternatívákat lehet elképzelni?” és „mennyire valószerűek, valószínűek ezek, hogy kiválasszuk a még megvalósíthatónak tűnő variánst?” kiinduló kérdés két valószínűség, vagy „plauzibilitás” a szcenárió és a hozzávezető út jellemzését próbálja meg. A SocRobust módszertan ezzel szemben a visszacsatolások rugalmas rendszerét próbálja meg kialakítani. Azt teszi fel kiindulásként, hogy „bizonyos jövőbeli alternatíva megvalósult”. A mára vonatkozó központi kérdése ezért a következő: milyen szükségszerű (megvalósítandó vagy fennálló) elemek mutatkoznak meg a mai helyzetben ennek következtében, mint „beírások” a mai helyzetbe, mint „kötelező áthaladási pontok”? Ha ezek lehetetlennek mutatkoznak, akkor a metodika módosítja azt, amit hipotetikusan a jövőben megvalósult szcenáriónak feltételez. Ez a „beírás” ellenőrzés vonatkozik minden szakasz esetén az azokban jelenlegi elemre, az innováció, a piaci struktúrák, stb állapotára. Az eltérések megállapítása, hogy lehet-e eléggé megalapozott várakozást kialakítani arra, hogy legalább a következő lépés megvalósítható, vitafórumokon keresztül kialakult kollektív egyetértést igényel a szereplők, a piac és a szabályozó intézmények részéről. A konszenzus elősegítésének sikere a különböző érvek felsorakoztatásával és az eltérő kultúrával és érdekekkel rendelkező szereplők között lefolytatott vita során végül elért robosztussággal mérhető. A módszernek egy stabil, önszerveződő hálózatot kell eredményeznie, melyben a részt vevő szereplők, intézmények és műszaki eszközök között hosszú ideig fennálló kooperáció, trendszerű, ezért már viszonylag jól előrelátható együttműködés alakul ki. Úgy látjuk, hogy a „tudatlanság” szcenáriók kidolgozása természetesen tűnően épülhet be ebbe a módszerbe, kibővítve annak elemzési képességét.
Megjegyezzük, hogy a SocRobust módszer nem foglalta még magába a „tudatlanság” elemzésének olyan módszerét, mint amit Postma és Liebl javasolnak. Együtt jelenítettünk meg két próbálkozást, a „tudatlanság” mindenkori felmérésére is törekvő szcenárió alkotást és egy modellt önszervező dinamika kialakítására emergens, diszkontinuus szakaszokban. Arra próbáltunk rámutatni, hogy a nagy bizonytalanságot és a „tudatlanság” tényező szükségszerű lényegi fellépését jelentő esetekben (előbukkanó tudományos felfedezések, radikális innovációk és megbontó ipari fejlődés) lehetőség van olyan „tudatlanság” elemzést is magába foglaló, értékdiszkusszión alapuló önszerveződő dinamika módszeres kialakítására, ami megalapozott esélyt ad arra, hogy ilyen folyamatok sikerrel menedzselhetőek, vagy a sikeres megvalósíthatóság vagy a megalapozott feladás irányában.
Felhasznált irodalom
1. Hronszky I. [2002]: Kockázat és Innováció, A technika fejlődése társadalmi kontextusban. Arisztotelész Kiadó, Budapest. 2. Jolivet, E. – Larédo, P. – Shove, E. [2002]: Managing breakthrough innovations: the SOCROBUST methodology. Internet: http://latts.cnrs.fr/site/tele/rep1/SocRobustRDMPres2002text.pdf 3. Postma, Theo J. B. M. – Liebl, F. [2005]: How to improve scenario analysis as a strategic management tool? Technological Forecasting and Social Change. Vol. 72, No. 2, 161-173. o. 4. Stirling, A. [1999]: On Science and Precaution in the Management of Technological Risk. Vol. 1. EU DG Research, Joint Research Centre, Institute for Prospective Technological Studies. Luxembourg.
Dr. Hronszky Imre, vegyész, filozófia tanár, PhD, a BME Innovációmenedzsment és Technikatörténet Tanszék vezetője, egyetemi tanár, az Európai Bizottság Kutatási Főigazgatósága induló 7. keretprogramja Tudomány a társadalomban programja tanácsadó testületének tagja Dr. Várkonyi László, műszaki menedzser, bankinformatikus, MBA; PhD; egyetemi adjunktus, Innovációmenedzsment és Technikatörténet Tanszék