CZY WIDZISZ, CZEGO NIE WIDZISZ?

Aby myśleć innowacyjnie, musisz dowiedzieć się więcej o tym, czego nie wiesz, że nie wiesz. Bo mimo wnikliwych obserwacji, wiedzy i doświadczenia, oceniasz swoje rozumienie świata znacznie lepiej, niż w rzeczywistości go rozumiesz. Nie wiesz tyle, ile myślisz, że wiesz.

Nie wierzysz mi?

Zastanów się nad dowolnym procesem, nad którym na co dzień pracujesz. Na przykład: jak przebiega proces decyzyjny zakupu samochodu. Gdzie się zaczyna, a gdzie kończy? W jaki sposób mózg przetwarza wyjściowe dane, w jakim czasie i w jakiej kolejności? Jak analizuje korzyści i jak ocenia ryzyko? Jaką dokładnie rolę w tym procesie odgrywają emocje, a jaką racjonalnej argumenty? Na jakie błędy poznawcze jest się wtedy najbardziej narażonym?

Choć wydaje się, że masz tę wiedzę opanowaną, pojawia się w niej wiele luk, prawda? Wydaje ci się, że wiesz więcej, niż faktycznie wiesz.

Pocieszające jest to, że w tym złudzeniu nie jesteś sam. W psychologii nazywamy to złudzeniem głębi poznania. Wydaje nam się, że skoro rozumiemy podstawowe zależności zjawisk, w pełni je rozumiemy. Nic bardziej mylnego. Mimo pozornej wiedzy, jaką mamy na temat otaczającego nas świata, jest w naszym rozumowaniu sporo luk, z których zupełnie nie zdajemy sobie sprawy. Warto się im lepiej przyjrzeć i pracować nad ich wypełnianiem, bo właśnie tam tkwi często źródło przełomowych rozwiązań.

Jeśli pracujesz nad innowacją, pamiętaj, że nawykowo skupiasz uwagę na tym, co znane. Że masz tendencję do uproszczeń i ignorowania sporej części elementów problemu, nad którym pracujesz. Dlatego tak ważne w procesie innowacji jest zrozumienie tego, czego dziś nie wiesz, że nie rozumiesz.

Jak to zrobić?

Rozglądaj się dookoła. Obserwuj, zmieniaj perspektywę i źródła informacji. Znajdź kogoś, komu możesz wyjaśnić problem. Dzięki temu uzyskasz świeże spojrzenie i odkryjesz, że uczenie innych jest jednym z lepszych sposobów na uzupełnienie luk we własnej wiedzy.

I przede wszystkim – pytaj. Każde „dlaczego?” zbliża do celu. Jeśli „dlaczego?” przestaje działać, zapytaj: „a co, jeśli?” albo „dlaczego to jest ważne?”. Jeśli utkniesz w martwym punkcie, sprawdź „czy na pewno?” albo „czego nie widzę?”. I pytanie nad pytaniami: „co jeszcze muszę wiedzieć?”.

Eksperci sztucznej inteligencji uczą dziś komputery wymyślać lepsze pytania, ponieważ nie jesteśmy wcale tak dobrzy, jak nam się wydaje, w identyfikowaniu obszarów swojej niewiedzy. Wolimy się skoncentrować na wyciąganiu wniosków z naszej szczątkowej wiedzy. I świetnie nam idzie – pod warunkiem, że mówimy o wyciąganiu pochopnych wniosków. A przecież stać nas na więcej!