ما هي أسباب سوء التنبؤ؟

التنبؤات معروفة بأنها غير دقيقة. ذهب البعض إلى حد اقتراح أن الشمبانزي مع لوحة السهام يمكن أن يوفر تنبؤًا موثوقًا به. في حين أن التنبؤ أصبح أكثر تقنية وإحصائية في السنوات الأخيرة ، إلا أنه لا يزال يخضع لقيود المتنبئ والمنهجية المستخدمة. إذا أمكن تحديد أوجه القصور هذه ، فيمكن عندئذٍ التعويض ، لكن التعرف عليها ليس بالأمر السهل دائمًا.

آفاق

تصبح التوقعات أقل دقة كلما ابتعد المرء عن المستقبل الذي يتوقعه المرء. يمكن توقع أحداث الشهر أو الربع التالي بسهولة. مثلما تستند توقعات الطقس إلى احتمال - 20 في المائة فرصة هطول الأمطار - يجب أن تتضمن توقعات الأعمال الجيدة مجموعة من الاحتمالات. يجب توسيع النطاق ليشمل الفرق بين أفضل النتائج وأسوأها. معظم المتنبئين لا يفعلون ذلك ، وإذا فعلوا ذلك ، فإن معظم الأشخاص الذين يفسرون التوقعات سيركزون على رقم واحد فقط - عادة ما يكون الأكثر تفاؤلاً.

التحيزات

كل شخص لديه نظرة إلى العالم تتأثر بالتربية والثقافة وبيئة الأعمال. في حين أنه يمكن للمرء أن يبذل قصارى جهده ليكون موضوعيًا ، إلا أنها مهمة مستحيلة. من الطبيعي أن يكون صاحب العمل الذي يبدأ مشروعًا جديدًا متفائلًا بشأن فرص النمو. في هذه الحالة ، يجب كبح التفاؤل. يمكن أن تعمل التحيزات من الجانب الآخر أيضًا. تحجم بعض الشركات عن رسم توقعات متفائلة. إذا كانت توقعاتهم خاطئة ، فمن المرجح أن يتساءل المستثمرون عن قدرة الشركة على الإدارة. ولكن إذا عرضت الإدارة وجهة نظر متشائمة ، فسيكون المستثمرون سعداء عندما تكون النتيجة أكثر إشراقًا.

تغيير الأنماط

أسهل التنبؤات هو ذلك الذي يعتمد على الاتجاهات السابقة وافتراض أنها ستستمر في المستقبل. قد يكون هذا افتراضًا صحيحًا لفترة قصيرة ، ولكن في النهاية سيتغير خط الاتجاه. يعد تحديد نقاط التحول والتنبؤ بها أحد أصعب جوانب التنبؤ. كلما تعمق المرء في التحديق في المستقبل ، زاد احتمال أن تؤدي الأحداث غير المتوقعة إلى تشويه التوقعات. قد تساعد معرفة الأحداث الماضية في تحديد الدورات ، ولكن في بعض الأحيان لا تتكرر الدورات.

بيانات سيئة

يمكن أن تنحرف التوقعات الكمية التي تستند إلى البيانات التاريخية إذا كانت البيانات غير كافية أو سيئة. كمثال متطرف ، لا يمكن للمرء إجراء تنبؤ دقيق لمدة خمس سنوات إذا كان يعتمد على بيانات لمدة عام واحد فقط. وحتى ذلك الحين ، قد تكون التوقعات معيبة. قد تنشأ مشكلة بيانات أخرى إذا كانت التوقعات مبنية على افتراضات خاطئة. في هذه الحالة ، يتم إساءة استخدام البيانات الجيدة لإنتاج توقعات سيئة. يمكن فقط للتقييم النقدي ضمان أن تكون التوقعات دقيقة بقدر الإمكان.