Voorspellen: tussen zekerheid en illusie

Iedereen wil de toekomst kunnen voorspellen. Beleggers willen weten welke aandelen stijgen, managers welke trends hun bedrijf raken, beleidsmakers welke maatregelen effect hebben. Maar voorspellen blijkt verrassend moeilijk. Experts voorspellen de toekomst vaak niet beter dan leken die een muntje opgooien. Toch zijn er uitzonderingen: superforecasters die systematisch betere voorspellingen maken dan anderen.

De kunst van het voorspellen vereist inzicht in onze denkfouten, het vermogen om met onzekerheid om te gaan, en realistische verwachtingen over wat we wel en niet kunnen weten. In deze verkenning ontdek je waarom onze voorspellingen zo vaak mislukken, en hoe je ze kunt verbeteren.

Waarom voorspellen zo moeilijk is

Ons brein is niet gemaakt voor accurate voorspellingen. We overschatten systematisch onze kennis en onderschatten onze beperkingen. Daniel Kahneman toonde aan dat zelfs professionals met jarenlange ervaring spectaculair naast hun voorspellingen zitten. Financiële analisten, politieke experts, medische specialisten – allemaal vertonen ze dezelfde tekortkomingen.

Het probleem zit in onze psychologische architectuur. We zoeken bevestiging voor wat we al geloven, maken shortcuts in complex redeneren, en laten ons leiden door emoties en recent gebeurde gebeurtenissen. Voorspellingen worden nog moeilijker in complexe systemen, waar kleine veranderingen grote effecten kunnen hebben.

Ruis en willekeurige fouten in voorspellingen

Naast systematische denkfouten speelt ook ruis een cruciale rol. Waar bias een consistente afwijking is, is ruis willekeurige variatie: dezelfde expert maakt op verschillende momenten andere voorspellingen over dezelfde situatie. Artsen stellen verschillende diagnoses, rechters geven verschillende straffen, beoordelaars komen tot uiteenlopende conclusies.

Deze willekeurige variabiliteit ondermijnt de betrouwbaarheid van voorspellende beoordelingen fundamenteel. We focussen vaak op het verminderen van bias, maar vergeten de enorme impact van ruis op de kwaliteit van beslissingen.

Scenario's: een alternatief voor voorspellen

Als exacte voorspellingen onmogelijk zijn in complexe situaties, wat dan wel? Toekomstverkenners kiezen voor scenario's: plausibele verhalen over verschillende mogelijke toekomsten. In plaats van één voorspelling ontwikkel je meerdere scenario's die elk intern consistent zijn.

Scenarioplanning helpt organisaties anticiperen op onzekerheid zonder te pretenderen de toekomst te kunnen voorspellen. Het vergroot het voorstellingsvermogen en bereidt voor op verschillende mogelijkheden. Shell gebruikte deze methode al in de jaren zeventig en was daardoor beter voorbereid op de oliecrisis dan concurrenten.

Strategische voorspellingen in organisaties

Voor bedrijven is het voorspellen van verkoopcijfers, markttrends en klantvraag essentieel voor planning. Dynamische sturing in turbulente tijden beschrijft hoe traditionele budgettering kan worden vervangen door rolling forecasts – een flexibeler vorm van voorspellen die regelmatig wordt bijgesteld op basis van nieuwe informatie.

De financiële functie moet steeds meer vooruitkijken in plaats van alleen achteraf rapporteren. Zoals Henk Schilstra uitlegt in Integrale bedrijfsanalyse, vereist dit top-down forecasting waarbij bedrijfsanalysten voorspellingen verfijnen met zowel kwantitatieve als kwalitatieve methoden.

Kunstmatige intelligentie en forecasting

Kunnen computers beter voorspellen dan mensen? AI-systemen excelleren in patroonherkenning in grote datasets en kunnen statistische voorspellingen maken met indrukwekkende precisie. In Business Analytics beschrijft James Evans geavanceerde forecasting-technieken zoals tijdreeksanalyse en machine learning.

Maar ook AI kent beperkingen. Algoritmes trainen op historische data en kunnen daardoor moeite hebben met structurele breuken en ongekende gebeurtenissen. De wisselwerking tussen menselijke oordeelskracht en analytische kracht blijkt vaak het meest effectief, zoals Same as Ever van Morgan Housel benadrukt.

De paradox van voorspellen

Organisaties die toekomstgericht werken presteren beter dan organisaties die reactief blijven. Uit onderzoek van René Rohrbeck blijkt dat bedrijven die aan strategic foresight doen op lange termijn winstgevender zijn. Toch moeten we bescheiden blijven over wat we kunnen weten.

De paradox is dat we juist door onze beperkingen te erkennen beter worden in anticiperen. Zoals Toekomstverkennen benadrukt: het gaat niet om het voorspellen van dé toekomst, maar om het verkennen van mogelijke toekomsten. Door meerdere scenario's te ontwikkelen, zwakke signalen te monitoren en wendbaar te blijven, kunnen organisaties voorbereid zijn op wat komt – zonder te pretenderen het exact te kunnen voorspellen.

Praktische wijsheid over voorspellen

Wat leren we uit decennia onderzoek naar voorspellen? Ten eerste dat bescheidenheid essentieel is. Experts zijn niet per definitie beter in voorspellen dan goed geïnformeerde niet-experts. Ten tweede dat structuur helpt: wie systematisch werkt, bijhoudt wat werkt en leert van fouten, voorspelt beter.

Ten derde dat diversiteit waardevol is: groepen met verschillende perspectieven zien meer dan homogene teams. En ten slotte dat onzekerheid geen vijand maar een gegeven is. Organisaties die ruimte creëren voor twijfel, experimenten en bijstelling presteren beter dan organisaties die vasthouden aan een illusie van controle.

De toekomst laat zich niet voorspellen, maar we zijn er niet aan overgeleverd. Door kritisch te denken, systematisch te werken en bescheiden te blijven, kunnen we onze kijk op morgen scherpen – niet om zekerheid te vinden, maar om voorbereid te zijn op onzekerheid.