완벽한 결정을 찾는 것을 멈추세요. 노벨상 연구에 따르면 "충분히 좋은" 것이 이긴다고 합니다.

현대 비즈니스에서 가장 잘 문서화된 만족 규칙은 주주 서신에 있습니다. 2015년 서신에서 제프 베조스는 결정을 두 가지 유형으로 나누었습니다: 유형 1 — 결과가 중대하고, 되돌릴 수 없거나 거의 그렇고, 일방향 문으로, 체계적이고 신중하며 천천히 내려져야 하는 결정 — 그리고 유형 2 — 변경 가능하고, 되돌릴 수 있으며, 양방향 문으로, 비최적의 선택은 간단히 되돌릴 수 있는 결정입니다. 그의 진단: 조직이 성장함에 따라 모든 것에 대해 중량감 있는 유형 1 프로세스를 실행하게 되고, 그 결과는 느림과 발명의 감소입니다. 다음 해의 서신에서는 숫자를 추가했습니다: 대부분의 결정은 당신이 가지고 싶었던 정보의 약 70% 정도로 내려져야 합니다.

베조스는 운영 조언을 작성하고 있었지만, 그는 노벨상을 수상한 결과를 재진술하고 있었다. 허버트 사이먼은 1950년대에 최선의 선택을 위한 철저한 탐색이 합리적인 의사결정의 모습이 아니라는 것을 증명했다 — 사람에게도, 조직에게도, 원칙적으로도 마찬가지다. 그는 실제 전략을 만족하기라고 명명했다: 만족하다 plus 충분하다. 충분히 좋은 것이 무엇인지 정의하고, 그것을 찾을 때까지 검색한 후 멈추라.

이제 귀하의 조직 어딘가에서 현재 열려 있는 비교 스프레드시트를 살펴보십시오 — 14개의 공급업체, 40개의 기준 열, 계속해서 일정이 변경되는 결정 회의. 이 글은 왜 그 스프레드시트가 보통 비싼 실수가 되는지, 그것을 만드는 사람들에게 드는 비용에 대한 증거가 무엇인지, 그리고 어떻게 의도적으로 만족할 수 있는지에 대해 다룹니다 — 진정으로 극대화해야 하는 경우도 포함하여. 이 모든 이론에는 자체 동반 글이 있습니다: 사이먼의 제한된 합리성.

더 나은 성과, 더 나쁜 기분: 극대화가 실제로 가져오는 것

고전적인 테스트는 대학생들이 마지막 해의 취업 검색을 어떻게 진행하는지를 추적했습니다. 시나 아이옌가르, 레이첼 웰스, 배리 슈워츠는 누가 최적화를 추구하며 최고의 직업을 찾으려는지, 그리고 누가 자신의 기준에 따라 만족하는지를 측정했습니다. 최적화하는 사람들은 서류상으로는 이겼습니다: 시작 연봉이 약 20% 더 높았습니다. 그러나 그들은 다른 모든 면에서 졌습니다: 자신이 선택한 직업에 대한 만족도가 낮고, 과정 전반에 걸쳐 더 많은 비관, 스트레스, 후회를 느꼈습니다 (심리 과학, 2006 — 논문의 제목이 말해줍니다: 더 나은 결과를 얻었지만 기분은 더 나쁨).

더 넓은 극대화 문헌은 슈워츠의 2002년 원래 연구부터 최근 리뷰에 이르기까지 같은 패턴을 반복합니다: 극대화 경향은 더 많은 후회, 더 많은 결정의 어려움, 더 많은 우울증 및 더 적은 삶의 만족도와 상관관계가 있습니다 — 후회가 많은 피해를 줍니다. 20%의 급여 인상은 실제 돈이며, 경력의 전환점에서 한 번은 그만한 가치가 있을 수 있습니다. 팀의 기본 운영 모드로서, 극대화는 주관적 및 조직적 비용이 누적되는 가운데 한계적인 객관적 이득을 구매합니다: 느린 결정, 지친 결정자, 그리고 모든 사람이 다시 생각하게 만드는 선택들, 왜냐하면 그 과정이 최선과 최선을 약속했지만 그것은 반증할 수 없기 때문입니다.

수학은 결코 스프레드시트의 편이 아니었다.

비록 검색이 후회 없이 이루어질 수는 있지만, 시간의 제약은 피할 수 없습니다 — 그리고 검색을 중단할 시점에 대한 수학적 해답은 이상적인 경우에 대해 정확한 답을 가지고 있습니다. 고전적인 비서 문제(후보자를 한 번에 하나씩 보고, 돌아갈 수 없음)에서, 증명 가능한 최적 전략은 처음 37%의 옵션을 관찰하되 결정을 내리지 않고, 그동안 본 것보다 나은 첫 번째 옵션을 선택하는 것입니다. 100%도 아니고, 대부분도 아닙니다. 37% — 그리고 이것이 철저한 검색을 선호하도록 설계된 환경에서의 최적 정책입니다.

실제 결정은 정리보다 복잡하지만 그 교훈은 전달된다: 합리적인 탐색은 옵션 공간의 일부를 조사하고 결정을 내린다. 세 가지 힘이 이를 보장한다. 탐색 비용은 실제로 존재한다 — 모든 평가 시간은 기회 비용이 있다. 수익은 감소한다 — 90번째와 95번째 백분위수 옵션의 차이는 작고 줄어들고 있다. 그리고 지연은 누적된다 — 결정이 이루어져야 할 시장은 결정이 완성되는 동안 움직인다. 두 달 동안 실행된 좋은 결정은 보통 두 달 늦게 도착하는 약간 더 나은 결정보다 더 나은 결과를 낸다.

만족화 프레임워크: 다섯 단계

의도적으로 이루어진 만족은 과정이며, 그 규율은 사전에 준비되어 있습니다.

최대화해야 할 때: 일방통행 문

만족하는 것은 기본값이지 교리가 아니며, 예외는 정확히 베조스의 1형 결정입니다. 결정이 되돌릴 수 없거나 거의 되돌릴 수 없을 때(인수, 플랫폼 이전, 공동 창립자); 선택 공간이 실제로 열거할 수 있을 만큼 작을 때; 속도를 강요하는 것이 아무것도 없을 때; 또는 미세한 품질 차이가 수년 동안 누적될 때 최대화하십시오. 이러한 결정은 전체 장치 — 광범위한 검색, 구조화된 토론, 악마의 옹호자, 시간 — 를 받을 자격이 있습니다.

실패 모드는 거의 두 방향 문을 너무 적게 최대화하는 것이 아닙니다. 그것은 두 방향 문에서 일방향 문 프로세스를 실행하는 것입니다 — 다음 분기에 교체할 수 있는 도구에 대한 14개 공급업체 스프레드시트입니다. 기술은 분류입니다: 먼저 문을 분류한 다음 프로세스를 선택합니다. 제품 팀은 만족스러운 결과를 다른 이름으로 인식할 것입니다 — MVP, 반복, 리드 호프만의 유명한 조언인 부끄럽지 않은 첫 번째 버전이 너무 늦게 출시되었다는 것입니다. 애자일은 범위에 적용된 만족입니다: 충분히 좋은 것을 출시하고, 배우고, 조정합니다 — 왜냐하면 출시를 통해 얻는 시장 교훈이 기다림으로 얻는 다듬기보다 더 가치 있기 때문입니다.

하지만 더 나은 것을 놓친다면 어떻게 될까요?

당신은 그렇게 할 것입니다. 그것은 만족시키기에서 결함이 아니라 옵션 공간에 대한 사실이며, 극대화하는 경우에도 적용됩니다. 항상 다른 공급업체, 다른 후보, 다른 프레임워크가 있습니다; 모든 것을 배제할 수 있는 철저한 검색은 종료되지 않습니다. 극대화는 간극을 좁히지 않으며, 단지 중단하는 순간을 늦추고 더 높은 가격을 매깁니다.

그리고 두려움은 잘못된 방향을 가리킵니다. 왜냐하면 후회 데이터는 극대화하는 사람들과는 반대로 작용하기 때문입니다. 더 나은 것을 놓치지 않으려는 사람들이 연구에서 자신이 선택한 것에 가장 불만족스러운 것으로 나타났습니다. 잘 설정된 열망 수준은 두려움에 대한 정직한 답변입니다: 만약 정말로 중요한 것이 놓치게 된다면, 그것은 기준에 포함되어야 합니다 — 그리고 그러면 만족하는 것이 열린 탐색보다 그것을 더 잘 보호합니다. 왜냐하면 기준이 적혀 있고 확인되기 때문에 방 안에 떠다니지 않기 때문입니다.

잔여 위험은 실제로 존재하지만 다릅니다: 목표 수준이 잘못 설정될 수 있습니다. 너무 낮으면 평범함을 받아들이게 되고, 너무 높으면 아무것도 통과하지 않게 됩니다 — 이것이 결정 마비가 프로세스 의상을 입은 것입니다. 보정은 기록에서 나옵니다: 기준과 결과를 문서화하면 어떤 기준이 잘못되었는지 알게 되고 그것을 조정하게 됩니다 — 이것이 결정 로그의 목적입니다.

Argumentree가 적합한 곳

만족하는 것의 가장 어려운 부분은 그것을 이해하는 것이 아니라 멈추는 것을 신뢰하는 것입니다. 팀은 바가 진정으로 넘어졌다는 것을 아무도 볼 수 없기 때문에 계속해서 검색합니다. Argumentree는 멈추는 것을 신뢰할 수 있게 만듭니다: 기준은 모든 사람이 옵션이 도착하기 전에 볼 수 있는 공유 구조에 존재하며, 각 옵션에 대한 찬반 논거가 기억에서 다시 논의되는 대신 정리되고 평가됩니다; 그리고 기록 — 기준, 평가, 추론 — 은 지속되어, 누군가 새로운 반짝이는 대안에 대해 듣는 매번 결정이 다시 열리지 않도록 합니다.

가시적인 기준, 신중하게 고려된 주장, 지속 가능한 기록: 그것이 충분히 좋은 것이 희망적인 무관심 대신 방어 가능한 기준이 되는 환경입니다.

하나의 결정으로 시작하세요

현재 팀이 최대화하고 있는 결정을 하나 선택하세요. 문을 분류하세요 — 만약 되돌릴 수 있다면, 기준을 작성하고, 예산을 설정하며, 첫 번째 시도를 하고 기록하세요. 멈추는 것에 대한 불편함은 잘못된 일을 하고 있다는 느낌이 아니라, 노벨상, 정지 정리 및 후회 연구의 쌓인 결과와 함께 다른 일을 하고 있다는 느낌입니다.

사이먼의 기준은 결코 평범함이 아니었다. 그것은 신뢰성이었다: 일관되게 잘 결정하는 조직이 가끔 완벽하게 결정하는 조직보다 더 나은 결과를 낸다. 왜냐하면 후자는 존재하지 않기 때문이다.