Pronalaženje ubedljivog objašnjenja složenog pitanja nije lak zadatak. Odluka o tome šta se kvalifikuje kao „najbolje“ rešenje neizbežno je podložna pristrasnostima i aproksimacijama. Spajanje statistike sa istorijskim metodama, međutim, čini proces odlučivanja rigoroznijim i manje sklonim greškama.
Sandeep D. Pillai iz Bokonijevog Odeljenja za menadžment i tehnologiju argumentuje ovu tačku u svom nedavnom radu „Loveli and vjerovatno: Korišćenje istorijskih metoda za poboljšanje zaključivanja do najboljeg objašnjenja u strategiji“, napisanom sa Brentom Goldfarbom i Davidom Kirschom (obojica sa Univerziteta u Merilend u Sjedinjenim Državama) i objavljeno u časopisu Strategic Management Journal.
Mnogo poslovne literature je, navodno, o pronalaženju rešenja za specifične probleme. Ova rešenja su idealno dovoljno široka da podupiru teoriju, ili se bar procenjuje da su primenljiva na niz slučajeva. Ipak, problemi se retko mogu rešiti rešavanjem jednog uzročnog faktora. Pitanja upravljanja, koja se odnose na složene organizacije kao što su firme koje rade u složenim okruženjima kao što su tržišta, moraju biti pod uticajem velikog broja međuzavisnih faktora koje je teško ili nemoguće razlikovati.
Usred takve neizvesnosti, malo je verovatno da ćemo ikada otkriti „pravo“ rešenje problema. Najviše čemu se možemo nadati je najbolje rešenje, ili objašnjenje, među mnogima. Ali šta čini rešenje boljim od drugog?
Sandeep Pillai i njegove kolege tvrde da je „zaključak do najboljeg objašnjenja“, ili skraćeno IBE, proces koji se igra u ovim slučajevima. Dakle, objašnjenja koja su ljupka, u smislu da su korisna, opšta i daju smisao, i verovatno, u smislu da su bliska istini, uglavnom se usvajaju kao najbolja moguća.
Naravno, nisu verovatna i sva lepa objašnjenja, i obrnuto. Osim toga, IBE će biti pouzdan samo ako je prava teorija među teorijama koje se razmatraju. Ali nema razloga da verujemo da je to tako, niti da je naše „najbolje“ objašnjenje tačno. Ova zagonetka je poznata kao „problem lošeg lota“, jer kada nam najistinitije objašnjenje pobegne, na kraju ćemo izabrati najbolje od lošeg lota.
A pošto je većina fenomena u poslovnoj strategiji dvosmislena, zaključak do najboljeg objašnjenja često postaje vežba zaključivanja do preferiranog objašnjenja, a na preferencije mora da utiče nekoliko različitih pristrasnosti. Ovo inherentno nije loša stvar, jer se problemi moraju pozabaviti i odlučiti odakle početi znači tražiti prihvatljivo rešenje, a ne pronaći apsolutnu istinu. Ali važno je biti svestan da takve pristrasnosti postoje kako bi se ograničile njihove negativne posledice.
Pilai i njegovi koautori tvrde da je rešavanje strateških pitanja usvajanjem samo statističke metode (tj. neke vrste analize podataka) uobičajeno, ali može dovesti do pada u problem lošeg lota. Oni sugerišu da „istorijske“ metode mogu poboljšati posmatranje podataka i shodno tome omogućiti bolje generisanje hipoteza.
Termin „istorijske metode“ uključuje tri glavna koncepta: hermeneutiku (razumevanje ko su donosioci odluka i njihove perspektive), kontekstualizaciju (razumevanje situacija donosilaca odluka i njihovog međusobnog odnosa) i kritiku izvora (razumevanje težine vezati za bilo koji konkretan zapis o prošlosti).
„Koristimo nedavni rad u filozofiji nauke da razmotrimo kako dolazimo do najboljih objašnjenja koja su korisna, opšta, daju značenje i, u isto vreme, bliska istini. Tumačenje rezultata posmatranja zahteva razumevanje konteksta koji statistička analiza sama po sebi ne može da pruži“, kaže Sandeep Pillai.
„Metodološki alati iz oblasti istorije mogu poboljšati proces određivanja najboljeg objašnjenja pomažući naučnicima da generišu nova objašnjenja kandidata i sistematski sude i daju privilegije objašnjenja. Upotreba istorijskih zapisa za primenu IBE metodologije pojašnjava sudove koje donosimo na više nivoa i pomaže istraživačima i čitaocima da procene ove presude dok odlučujemo šta treba objasniti i šta možemo ostaviti po strani kao beskorisno.“
