Waar, maar je hebt er niks aan (true but useless)
Als een klant naar je toe komt met de vraag hoe je een omelet moet maken en je vertelt dat hij/zij eerst een kip moet zien te vinden, dan geef je een advies dat niet gaat helpen, dus: waar maar nutteloos.
Het principe van ’true but useless’ is dat vragen of problemen worden veralgemeniseerd en vergroot.
Voorbeeld Team
Je hebt een vraag over het versterken van samenwerken in een team en je adviseur legt je uit dat er een oplossing bestaat maar dat zij dan wel eerst een ronde gesprekken nodig heeft (je begrijpt dat).
Vervolgens legt zij uit dat zij graag wil onderzoeken in hoeverre uw strategie leeft in de organisatie (je fronst).
Vervolgens wil zij graag een sterke-zwakte analyse doen om het beste advies te kunnen geven (je bent nu helemaal niet meer blij).
Al deze dingen zijn vast zinnig en nodig maar gaan te ver van de vraag weg en worden daarvoor zonder waarde voor jou als opdrachtgever. De analyses die je krijgt zijn ongetwijfeld waar maar sluiten helemaal niet aan bij je scope en dus doet je er niets mee.
Voorbeeld duikboot
Er is een anekdote dat de Engelsen in de tweede wereldoorlog slimme koppen aan het werk hebben gezet om een manier te vinden de Duitse U-boten naar de bodem te helpen. Uiteindelijk kwam er een strategie namelijk: warm het water van de Noordzee een paar graden op. De constructie van de U-boot kan daar niet tegen en boot en bemanning vergaat. Het zal ongetwijfeld waar zijn maar je hebt helemaal niets aan zo’n idee.
Uitvergroten en veralgemeniseren is soms een zinnige en noodzakelijk omweg. Veel te vaak is het zonder waarde en daarmee verspilling van intelligentie, tijd, energie en budget. Een wijs mens weet het verschil.
Tip! Ben je een Apple/Mac gebruiker? Kijk dan eens op de website MacMonk
3 reacties
In het vakgebied procesmanagement willen mensen altijd van alles meten over processen.
Op zich heel goed, maar vaak worden dingen gemeten die vallen in de categorie ‘waar, maar wat heb ik eraan?’
Zie hier de laatste 10 metingen van de levertijd van een bepaald product (minuten)
28, 35, 31, 21, 28, 26, 39, 32, 19, 40
Gemiddeld willen we dat we leveren binnen 30 minuten. Lukt dat een beetje?
Top toch? Maar wat heb je eraan als je je gaat afvragen hoeveel procent van de bestellingen te laat werd geleverd.
Dag Emiel,
Ja, je kunt inderdaad van alles meten. Ik zou in jouw voorbeeld vooral interesse hebben in de uitschieters en de reden waarom ze uitschieten. Als je daar achter komt weet je misschien weer meer van het proces. Dus 19 en 40 zijn boeiend. 19 omdat dit je misschien een vaker in te zetten shortcut oplevert. 40 omdat daar misschien en in het vervolg vermijdbaar probleem te vinden is.
Gewoon in het wilde weg gemiddelden meten/zoeken valt al snel onder de ’true but useless’ categorie.
Ik zou zeggen: Waar maar waardeloos.