Okuma süresi 9 dk

Endüstri devriminden bu yana, onlarca yıl boyunca, işletmelerin en önemli derdi ürettikleri ürün veya hizmeti karlı bir şekilde mümkün olduğu kadar çok müşteriye ulaştırmaktı. O dönemlerde, teknolojik yeniliklerin ortaya çıkıp yaygınlaşması onlarca yıl alıyordu. Tüketicilerin de pek fazla seçeneği yoktu II. Dünya Savaşı’ndan hemen sonraki yıllarda, W. Edwards Deming’in toplam kalite yönetimi modeli (TKY), tüm işletme iş akışı ile verimliliğin nasıl artırılacağını belirledi. Daha sonra palazlanan yalın üretim ve altı sigma gibi yöntemler de yöneticilere verimliliği arttırmak için israfı azaltmayı öğretti. Tüm bu yöntemler erken endüstriyel dönemin koşulları doğrultusunda geliştirilmişti.

Artık günümüz iş dünyasında ise koşullar çok değişmiş durumda. Teknolojik değişim çok hızlı, teknolojiye erişim çok kolay. Tüketicilerin önünde onlarca seçenek var ve hepsi daha iyi bir deneyim için kullandığı mevcut çözümü değiştirip başka bir çözüme atlama konusunda hem istekli ve hem de yetenekli. Bu şartlar altında sorun çözme ve çözüm geliştirme yöntemleri nasıl değişmeli?

İş hayatına otomotiv sektöründe başlayınca, oldukça erken yaşlarda toplam kalite yönetimi ve kaizen gibi sürekli iyileştirme kültürüne yönelik pek çok eğitim aldım. Analitik yaklaşım ile sorun çözmeye yönelik aldığım eğitimlerin birinde anlatılan yöntemi deneyimlememiz için ofis ortamının iyileştirilmesine yönelik bir vaka verilmişti.

Vakanın açıklamasında ofis ortamı ile ilgili çalışanlardan yoğun şikâyet geldiği belirtiliyordu ve bu sorun için bir çözüm önerisi oluşturmamız isteniyordu. Vakanın ekinde de bir ofis yerleşim planı ve çalışanlardan toplanmış bir şikâyet listesi mevcuttu. Öğretilen yönteme göre; önce sorunu net bir şekilde tanımlamamız, kaba bir mevcut durum analizi yapıp hedef durumu belirlememiz, ardından hedef duruma göre detay bir analiz yapmamız ve sorunun kök nedenlerini belirlememiz gerekiyordu. Sorunun kök nedenini doğru tespit etmek çok önemliydi. Kök neden yanlış ise, tüm çözüm uğraşı israf olacak demekti. Devam eden adımlarda kök nedenlere yönelik iyileştirici faaliyetler geliştirmemiz, bunları bir faaliyet planına dönüştürmemiz, faaliyet planını uyguladıktan sonra da sonuçları kontrol etmemiz bekleniyordu. Eğer sorun ortadan kalkmadıysa ya kök neden analizinde ya da iyileştirici faaliyet öngörüsünde yanlışlık var demekti. Dolayısıyla hedef durum belirleme aşamasından sonraki aşamalar tekrar edilmeliydi. Eğer sorun giderildiyse çözüm yaygınlaştırılıp standart hale getirilmeliydi.

Vakayı çözerken, sorunu “İyi düzenlenmemiş ofis ortamı iş verimliliğini azaltmaktadır ve iş güvenliği açısından riskli bir ortam yaratmaktadır.” olarak tanımladık. Çalışanların şikâyetlerini farklı şekillerde sınıflandırdık. Şikâyetler ofisin hangi unsuru (masalar, koridorlar, dolaplar… vb.) ile ilgili ve şikâyetin niteliği ne (mesafe uzak, bekleme fazla, alan yetersiz… vb.) diye analiz ettik. Bunları bir pareto şemasına döktük. Şikâyetlerin %80’e yakını koridorlarla ilgiliydi ve yine %80’e yakını yetersiz alan kaynaklıydı. Bunun üzerine ofis yerleşim planlarını elimize aldık. Koridorların enini ve boyunu ölçtük. Bazı yerlerde koridorların genişliği 50 cm’ye kadar düşüyordu. Bunun üzerine hedef durumu “Koridor genişliklerinin en az 100 cm olacak şekilde düzenlenmesi” olarak belirledik.

Ardından koridorların dar olmasının kök nedenlerini tespit etmek üzerine detay analiz yaptık. Ardışık bir sürü “Neden?” soruları sorarak ve elimizdeki verilerden faydalanarak bir sürü sebep tespit ettik. Ör: Koridorlarda toplantı yapılıyordu ve bu amaçla bazı yerlere koltuklar konulmuştu. Neden? Çünkü ayaküstü hızlı görüşmeler için tanımlanmış alanlar yoktu. Neden? Çünkü ofiste toplantı odasına ayrılacak yeteri kadar yer yoktu. Neden? Dosya arşivlerine çok fazla yer ayrılmıştı. Neden? Çünkü çok fazla kâğıt doküman üretiliyordu ve şimdiye kadar dokümantasyon ihtiyacının bu kadar çok olmasının veya bu kadar çok arşivin ofis içinde tutulmasının sebepleri analiz edilmemişti. Neden? Mevcut kadro bu konuda bilinçli veya eğitimli değildi. …vs.-

Kök nedenler ortaya çıktıktan sonra bir önceliklendirme yaptık ve iyileştirici faaliyet önerileri geliştirdik. Ör: Çalışanlara 5S ve değer akışı haritalama gibi yöntemleri öğretelim. Dokümantasyon ve ofis içinde arşiv tutma ihtiyacının bu kadar çok olmasının sebeplerini analiz edip iyileştirmeler yapmak üzere bir proje başlatalım. Koridor alanlarını işaretleyip bu alanlara herhangi bir eşya konulmasını engelleyelim. Doküman arşiv yönetimi ile ilgili kurallar belirleyelim. …vs.

Tüm bu faaliyetleri, sonuca etki, uygulanabilirlik ve maliyet boyutlarında değerlendirdik. Etkisinin en yüksek olacağını öngördüklerimizi bir faaliyet planına koyduk. Tabi bir eğitim vakası olduğu için uygulayıp sonuçlarını kontrol etme şansımız yoktu. Ama bu durum bir vaka değil de gerçek olsaydı ve faaliyet planını uygulasaydık, muhtemelen ilk yaptığımız sorun tanımındaki verimlilik ve iş güvenliği risklerinde kayda değer bir iyileşme olurdu.

Peki ya sorun tanımı, “verimlilik ve iş güvenliği risklerini iyileştirmek” değil de “çalışanların ofis ortamından memnuniyetini arttırmak” olsaydı, sizce bu yöntem işe yarar mıydı? Kurumsal hayatın içindeki çoğu insanın tecrübe ettiği üzere, şirketlerde düzenli olarak, “çalışan bağlılığı” ya da “çalışan memnuniyeti” adı altında araştırmalar yapılır. Bakalım şu hikâye size tanıdık gelecek mi?

Bir şirkette, bir dönem oldukça yüksek seyreden çalışan bağlılığı oranı birkaç yıl içinde istikrarlı bir şekilde düşer hale gelince, düşüşün sebebi ile ilgili kapsamlı analiz çalışmaları yapıldı. Ankette sorulan sorular istatistiki açıdan incelendi. Yorumlar etiketlenip sınıflandırıldı. Odak grup çalışmaları ve çalıştaylar yapıldı. Sebep olarak, sektörün doğasından kaynaklı çalışma zorlukları, ücretler, yönetim yaklaşımı… vb. pek çok başlık tespit edildi ve bunlar üzerine çalışmalar yapıldı. Ama gerçekleştirilen iyileştirmelere rağmen düşüş devam etti. Bağlılık araştırması sonucu rekor dip seviyeyi gördüğü yılın akabinde, bağlılık sonucunda büyük bir artış oldu. Kimse sebebini tam olarak anlayamadı. O yıl da kök neden olarak tespit edilen konularla ilgili iyileştirmeler yapılmıştı; ama yapılanlar bu denli bir artışı gerekçelendiremiyordu. O yıl farklı olarak, bir de anketin yapılış şekli değişmişti. Kâğıt formlardan web tabanlı bir anket sistemine geçilmişti. Teorik olarak bunun bir etkisi olmamalıydı. Sonuçta hep aynı sorular soruluyordu; ama cevap toplama şeklinin pratikte büyük bir etkisi olmuş gibiydi. Aslında ne, neye, neden sebep oluyor, anlamak çok zordu. Yani bu sorunu yukarıda anlattığım gibi bir analitik sorun çözme yaklaşımı ile çözmek pek mümkün değildi.

Günümüz iş dünyasında karşılaştığımız sorunlar farklı karmaşıklık seviyesine sahip ve hepsi için aynı çözüm yaklaşımlarını uygulamak mümkün değil. 2000’li yılların başında D.J. Snowden, bu noktada yön gösterici olması için “Cynefin” (kinefin diye okunur) (1) adında bir model geliştirdi ve farklı karmaşıklık seviyelerine sahip sorunlara nasıl yaklaşılması gerektiğini açıklamaya çalıştı. Bu modelde tarif edilen 4 farklı karmaşıklık seviyesi mevcut.

Karmaşıklığı en az olan sorunlar basit (aşikar) olanlar. Bu sorunların temel özelliği sebep sonuç ilişkilerinin net ve çözüm yaklaşımlarının tanımlanmış olması. Bundan ötürü de çözmümün derin uzmanlık gerektirmemesi. O yüzden sorunu kavradıktan sonra sınıflandırmak ve önceden tanımlanmış bir (en iyi) uygulama ile sorunu çözmek mümkün.

İş hayatında karşılaşılan gündelik sorunların kayda değer bir kısmını basit sorunlar oluşturuyor. Örneğin bir çağrı merkezini arayıp “Nasıl kredi kartı başvurusu yapabilirim?” diye soran müşterinin sorununu düşünün. En iyi uygulamalar ve tecrübeler doğrultusunda belirlenmiş tanımlı bir başvuru süreci var. Çağrı merkezinin sorunu çözmek için sadece tanımlı süreci takip etmesi yeterli.

Karışık sorunlarda ise yine sebep sonuç ilişkileri nettir; ama bu ilişkileri herkes göremez. Bu ilişkileri çözümleyebilmek uzmanlık gerektirir. O yüzden sorunu kavradıktan sonra, yapılandırılmış bir inceleme yapmak ve eldeki tanımlı sorun çözme yaklaşımlarından uygun olanı seçmek gerekir.

Örneğin, “Arabayı çalıştırdığımda motorundan bir ses geliyor.” sorunu karışık bir sorundur. Pek çok sebebi olabilir. Bir uzman tarafından ki; bu örnekteki uzman bir oto tamir ustası olabilir; yapılandırılmış bir inceleme yapılması gerekir. Uzman sebebi bulduktan sonra da (diyelim ki, bu örnekte sorunun sebebi enjektör tıkanması olsun) elindeki uygun çözüm yaklaşımını (enjektör değiştirme) uygulayabilir.

Modelin tarif ettiği karmaşık sorunların temel özelliği ise neden-sonuç ilişkilerinin tamamen çözümlenmesinin makul bir çaba sarfedilerek mümkün olmamasıdır. Bu durumda sorunu bir karakutu olarak kabul etmek gerekir. Açamadığınız bir kutunun içinin neye benzediğini tam olarak bilemezsiniz. Ama bazı deneyler ve sondalar yaparak işinize yarayacak tahminler yapabilirsiniz. Bu şekilde sorunu tamamen açıklayamasanız da, deneylerin ve sondaların sonuçlarını yorumlamanız ve sorunu belli ölçüde anlamanız mümkündür.

“Açıklayamadan da anlama” hali ilk defa duyanların kulağına biraz tuhaf gelebilir; ama bu durum için, 19. y.y.’da yaşamış ve 20. y.y. başlarını görüşleriyle önemli ölçüde etkilemiş Alman felsefeci Wilhelm Dilthey, yeni bir sözcük bile üretmiştir. Dithey, kendi döneminde sosyal (beşeri) bilimlerin doğa (fen) bilimleri karşısında kötü bir imaja sahip olmasına cevap olarak sosyal bilimleri yeniden konumlandırmaya çalışmıştır. Çalışmalarında tüm bilimlerin hedeflediği alanları “anlama” amacından bahseder. “Doğa bilimleri bunu yaparken açıklamaya, sosyal bilimler ise yorumlayarak kavramaya çalışır.” der. Bu sebeple sosyal bilimler için “verstehen” (içeriden anlamak, açıklayamasa da yorumlayarak kavramak anlamında) yeni bir ifade önermiştir. İlerleyen yıllarda “verstehen” sözcüğü Max Weber gibi pek çok düşünürün ilgisini çekmiş ve uğraş konusu haline gelmiştir.

Karmaşık sorunları çözmek için sondaların sonucunda elde edilen veriler doğrultusunda eldeki uygun çözümleri denemek gerekir. Deneme yanılmalar sonucunda arzu edilen sonuçları elde etmenin garantisi yoktur. Ama yakın (yeteri kadar iyi) sonuçlar elde edilebilir.

Cynefin modelindeki kaotik sorunlar ise karmaşık sorunlara benzer. En önemli farkı aciliyet boyutudur. Bu tarz sorunlarda ilk yapılması gereken sorunu analiz etmek ve iyi bir çözüm geliştirmek değil sorunun yol açtığı öncelikli etkileri hızlıca gidermektir. Sebep sonuç ilişkilerini analiz edecek zaman yoktur; ya da bu ilişkiler devamlı değiştiği için analiz etmek mümkün değildir.

Örneğin; bir doğal afet, bir terörist saldırı ya da büyük bir kaza kaotik sorun sınıfına girer. Böyle bir sorunla karşılaşıldığında, neden oldu, nasıl oldu, ne boyutta bir zarar oluştu gibi soruları bir kenara koyup sorunun yol açtığı öncelikli etkiler (ör: yaralı insanların tedavisi, olay mahalinden uzaklaştırılması, olay yerine erzak ve yardım malzeme getirilmesi… vb.) için eyleme geçmek gerekir. Durumun analizi ve sorunun tamamının çözümlenmesi ise daha sonra yapılması gereken bir şeydir.

Daha önce bahsettiğim 8 adımlı sorun çözme yöntemi bu tarz sorunlar için biçilmiş kaftandır. İlk üç adım, Cynefin modelindeki “kavra” aşamasına, dördüncü adım olan kök neden analizi “incele” aşamasına, sonraki adımlar ise “karşılık ver” aşamasına denk gelir.

Peki, Cynefin modelinin perspektifinden baktığınızda, iş hayatında karşılaşılan ve merkezinde insan olan sorunların çoğu hangi sınıfa girmektedir?

Benim cevabımı duymak için biraz daha okumanız gerekecek. Devamı için tıklayın! Neden “İnsan Odaklı Tasarım?”