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” 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.

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

Şirketinizdeki geniş bir insan kitlesi için bir hizmet veya ürün tasarladığınızı veya mevcut olanı iyileştirme amacıyla gözden geçirdiğinizi hayal edin. Bu çoğu İK profesyonelinin sık tecrübe ettiği bir durumdur. Hedef kitleniz içinde yer alan her insanın farklı geçmişleri, anlayışları, düşünceleri ve duygu sistemleri vardır. Bundan ötürü de her konuya yaklaşımları farklılık arz eder. İnsanlar gruplar haline geldiğinde durum daha da karmaşık bir hal alır. O yüzden, işin içinde bir aciliyet boyutu yoksa merkezinde insan olan sorunların çoğu karmaşık sorun sınıfına girer.

Odağında insan olan sorunları, iyi oturmuş teknik alanlardaki (ör: mühendislik, astronomi… vb.) sorunlarla kıyasladığınızda önemli farklılıklar görürsünüz. Örneğin, Mars’a uydu gönderme gibi sorunlar analitik bakış açısı ile yeni bilimsel bilgiler ve teknikler geliştirmeyi içerir. Hindistan’da tuvalet alışkanlıklarından kaynaklı sağlık sorunlarını çözme konusunu ise analitik yöntemlerle irdelemek bir sonuç vermez. Bu sorunun sosyolojik, psikolojik, ekonomik, teknik..vb tüm boyutlarını çözümleyip anlamak Mars’a uydu gönderen insanoğlunun hala kapasitesinin çok üzerindedir. Bu tarz sorunlar, Horst Rittel tarafından isimlendirilen haliyle, “kötücül (wicked) sorunlar”a benzer, ve aşağıdaki özellikleri sergilerler:

  • Sorunların tek bir formülleri (tarifleri) yoktur, bulunan her fomül (tarif) farklı bir çözüme götürür
  • Sorun için her zaman birden fazla açıklama bulunabilir ve bu açıklama sorunla uğraşan kişiye bağlıdır.
  • Bulunan çözümler doğru veya yanlış olamaz, iyi veya kötü olabilirler.
  • Sorun ile ilgili yapılan tarifin ya da bulunan çözümün kesin bir testi yoktur.
  • Her sorun nevi şahsına münhasırdır.

Bu “kötücül” karakterinden ötürü, karmaşık sorunları analitik yöntemlerle çözemezsiniz. Hâlbuki çoğumuzun okul hayatımız boyunca aldığı eğitim analitik yöntemler üzerinedir. İşte bu noktada “Tasarım Odaklı Düşünce” ve “İnsan Odaklı Tasarım” kavramları devreye girmektedir.

Daha fazlası için: İnsan Odaklı Tasarım Kitabı