Birim Maliyet hakkında kışkırtıcı düşünceler...

Birinci Sanayi Devrimiyle birlikte dünyada ekonomi canlandı. Talep, o günün üretim kapasitesinin çok üzerindeydi. Ne kadar kötü veya pahalı veya verimsiz bile olsa üretilen her mal için bir müşteri bulunabiliyordu. Büyük oyuncular için sermaye birikimi başlamıştı.

Bu dönemin şartlarında Maliyet + Kâr = Fiyat olarak ifade ediliyordu. Dolayısıyla daha çok kazanmak için ya fiyatı yükseltmeli ya da birim maliyeti düşürmeliydiniz. Fiyat artınca talepte düşüş riski vardı, maliyeti düşürmeye çalışmak daha uygundu. Bugün bile etkileri devam eden tasarruf (Cost Reduction) eğilimi başlamıştı. Firmalarda dikey entegrasyon vardı (Ford gibi), ölçek ekonomisi kavramı fark edilmişti. Daha büyük miktarlarla üretince birim maliyet düşüyordu. O zamanın piyasasında işçilik parça başı ödeniyordu, işletmeler %95 mavi yakalıydı, dolaylı giderlerin payı çok azdı ve bu giderler ürünlerin işçilik süresine oranlanarak dağıtılabiliyordu. Payları düşük olduğu için hata riski azdı. Üretilen mallarla satılan mallar hâlâ denkti, stok oluşmuyordu.

Ticari borsalar belirmeye başlayınca hissedarları doğru bilgilendirmek amacıyla ABD hükümeti GAAP olarak bilinen dışardaki yatırımcılara yönelik ve geçmiş dönemi standart kurallarla raporlayan bir muhasebe yöntemi geliştirdi. Bu yöntem Tek Düzen Hesap Planı olarak bugün ülkemizde de hâlâ resmi muhasebe sistemidir. Bu sistem stok yapacak kadar büyümeyi özendirdi, stoklar bilançonun aktif kısmındaydı, nakit gibi yorumlanıyordu ve gelir tablosunda sadece dönemsel olarak satılan malların maliyeti yazıldığı için firmaların kârları olduğundan daha iyi görünüyordu. artan üretim kapasitesi artık talebe yaklaşmıştı. Üstelik bu yöntem birim maliyet (unit cost) fikrini de destekliyordu. Stok iyiydi, fiilen gerekenden fazlasını satın almak, üretmek hem birim maliyeti düşürüyor hem de kârı artırıyordu.

Böylece daha büyük partilerle satın almaya, alırken miktar iskontosu istemeye ve vermeye alıştık. Üretime daha büyük partilerle girdik, çeşitlilik çok kısıtlı olduğu için müşteriler olası gecikmeleri henüz fark etmemişlerdi. Dağıtırken de kamyon dolusu olmadan sevk etmedik, ürün başına taşıma maliyetini düşürmek istedik. A ürününde ihtiyaçtan fazlasını yapmak için üretim kaynaklarını meşgul tutarken aslında istenen B ürününü yapamıyorduk. Müşteriler ürünü bulamayınca çare olarak partileri daha da büyüttük, daha çok stok yaptık. Birim maliyetimiz daha da düşmüştü ama talep olmayan mallar satılmadığı için nakit sıkıntısı başlamıştı. Ekonomik Sipariş Miktarı (EOQ), satış tahminleri (forecasting), Malzeme İhtiyaç Planlaması (MRP) bu dönemde ortaya çıktı.

Birim maliyet ile karar verirken stratejik iş bütünlüğü kayboldu. Firmalar temel ve özgün yeteneklerini daha ucuz sandıkları taşeronlara iş vererek körelttiler. GM ile dikey entegrasyon bitti, kâr merkezleri kurgusu geldi. Böylece transfer fiyatları (transfer pricing) hayatımıza girdi. Firmanın kaynakları atıl kalırken dışarıda iş yaptırıp para ödeme dönemi başladı. Atıl kaynaklar israftı ve kapatıldılar. Bir zaman sonra daha ucuz ithal kaynaklar içeridekilerin yerine geçmeye başladı. Transfer fiyatları ve sanal kâr/zarar tabloları işletmenin tamamı için bir fayda sağlamadığı halde ayrı ayrı merkezlerde prim kazancı bile doğurabiliyordu. Ürünler çeşitlenmeye başladı, büyük partilerle çalışmak artık müşterinin tepkisini çekmeye başlamıştı.

Firmalar üretime devam edebilmek için stoklarını bayilerine "ittiler". Bayilerin yerleri ve paraları tükenince alımları da durdu. Üstelik artık pazar hızla değişiyordu ve satış kanalları eski ürünlerle tıkalı olduğu için yenilik yapılsa bile pazara ulaşmak zaman alıyordu, gecikiyordu. Kamçı etkisi küçük talep dalgalanmalarını çok katmanlı ve çok süreçli MRP boyunca geriye doğru artırarak taşıdı. Tahminler tutmadı. Stoklar hâlâ bilançonun aktifindeydi ama artık "kötüydüler". Yöneticilerin kafaları karışmaya başlamıştı. artık Kâr = Fiyat - Maliyetti. Tek tek ürünler değil, firma toplamı önemliydi.

Toparlayalım. Bir yılan düşünün, önüne çıkan fareyi bir çırpıda ağzına atmış olsun. Görüntüyü zihninizde canlandırın. Fare yılanın ağzından kuyruğuna doğru giderken yavaşça sindirilip küçülecektir ama yol boyunca yılanın düz gövdesinde büyük bir şişkinlik olarak ilerleyecektir. Yaşanan budur.

Birim maliyet sanaldır, eski paradigma ürünü bir fikirdir.

Bugün geçerli olan çeviklik ve uyanıklıktır.

SCAI.TECH

Optimizasyon hakkında kışkırtıcı düşünceler...

Birlikte çok temel bir optimizasyon çözümü deneyelim.

3 farklı istasyondan geçerek tamamlanan bir üretim sürecimiz olsun.

4 farklı ürünümüz olsun.

Üretim planımızı 6 aylık yapalım, optimizasyonu her ay tekrar çalıştıralım.

Bu ürünlerin maliyetleri, proses süreleri, proses fireleri olsun.

Bu istasyonların kapasiteleri olsun.

Amacımız en uygun maliyetle azami satış yapmak olsun.

Tipik bir doğrusal programın geçerli olduğu aralık (relevant range) vardır.

Programın parametrelerinin değişime hassasiyetleri analiz (sensitivity analysis) edilir.

Bu analizin izin verdiği ölçüde optimum çözüm “iyileştirilerek” esnetilebilir.

Bu aralıkların dışına çıkıldığında çözüm geçersizleşir.

Parametrelerin en azından bir sonraki optimizasyon çalıştırmasına kadar geçen bir aylık süre zarfında belirlenen aralıkta kalması olasılığını %95 alalım.

Senelerin fabrikası, oturmuş proses, tecrübeli ekip ve kapasiteli optimizasyon yazılımıyla bunu bekleyebiliriz.

3 istasyon X 4 ürün = 12 “ortalama” süre +

3 istasyon X 4ürün = 12 “ortalama” fire +

4 ürün X 6 dönem = 24 “ortalama” talep +

3 ürün için “anahtarla ortalamalara dayalı dağıtılmış genel giderli maliyet” derken kabaca 50 farklı parametrenin aynı anda aralık içinde kalmasını umuyoruz.

Tutma olasılığı 0,95*0,95*0,95*0,95*0,95*…..*0,95 =(0,95) ^50 = %8 dir !!

Modeli basitleştirip (fireyi iptal edelim, sadece 3 dönem için tahmin kullanalım) 25 parametreye indiğinizde oran %28 e yükselir.

Tahmin kalitenizi fevkalade yapıp %95 yerine %98 ihtimale gelseniz bile 50 parametreyle başarılı olma ihtimaliniz  ancak %36 dır !!

Çok zaman harcayarak, detaylı veri toplayarak, pahalı optimizasyon yazılımı ve kalifiye personel kullanarak bulduğunuz çözümün “sadece belirsizliğe” karşı başarılı olma şansı %28 dir!

Aslında daha süreçler veya ürünler arası bağımlılığa (İstasyon1 den mal gelmezse İstasyon2 o ürün için hazır olsa bile boş kalır gibi) değinmedik bile…

İşte bu sebeple navigasyon yazılımlarına göre bir saat önce çıkmamız yeterli görünse bile daha erken yola çıkıyoruz.

Optimum olduğu söylenen rotayı deniyoruz ama şu veya bu sebeple rotayı değiştiriyoruz.

Plan gereklidir, ancak önemli olan icrasıdır!
SCAI.TECH

Tahminleme hakkında kışkırtıcı düşünceler...

Thinking, Fast and Slow / Daniel Kahneman / 2011 kitabından referans vererek yorumluyorum:


sayfa 93: Because System1 represents categories by a prototype or a set of typical exemplars, it deals well with averages but poorly with sums. Sistem1 sürüngen beyne karşılık geliyor, ana motivasyonu hayatta kalmak ve otomatik-istemsiz çalışıyor, üstelik kapatılamıyor. Dolayısıyla herhangi bir tahmin sonucunda dayanılmaz şekilde ortalama değere ilgi duyuyoruz.

sayfa 95: The control over intended computations is far from precise: we often compute much more than we want or need. I call this excess computation the mental shotgun. Sistem1 uyanık olduğumuz her durumda sürekli faal haldedir. Sadece bakıyorum dediğinizde dahi etrafınızın 3 boyutlu modelini hesaplıyordur. sistem2 nin bilinçli hesapla komutuyla birlikte farkında olmadan daha fazlasına meyil ederiz. Big Data veya detaylı rapor, model vb hakkında bir daha düşünmekte yarar var sanıyorum. Gerçekten ihtiyacınız var mı?

sayfa 97: If a satisfactory answer to a hard question is not found quickly, System1 will find a related question that is easier and will answer it... This is substitution... The technical definition of heuristic is a simple procedure that helps find adequate, though often imperfect, answers to difficult questions. The Word comes from the same root as eureka. Dolayısıyla çoğu zaman prosedürlerin yerine sezgilerimizle hareket ediyoruz. Optimum için yeterli kesinlik, zaman, veri yokken dahi işler durmuyor. Belki en uygun çözümü tek seferde bulamıyoruz ama sürekli iyileştirebiliyoruz. Belirsizliğin hakim olduğu bugünün dünyasında öğrenebilme becerimiz neyi bildiğimizden daha önemli hale geldi. Kısıtlar Yönetiminin "approximately right, not precisely wrong" yaklaşımını bu yüzden seviyorum.

sayfa 160, 184: This is a trap for forecasters and their clients: adding detail to scenarios makes them more persuasive, but less likely to come true... extreme groups regress to the mean over time... Detay arttıkça tahmin kalitesi bozulur. Bir müşteri düşünün, satın alma olasılığı %50 ve seçtiğiniz lokasyondaki 2 mağazadan biri sizin olsun. Bu müşterinin satın alma olasılığı %50 iken, sizden satın alma olasılığı %25 olur. Daha çok detay, daha düşük olasılık...

sayfa 241: It is wrong to blame anyone for failing to forecast accurately in an unpredictable World. However, it seems fair to blame professionals for believing they can succeed in an impossible task... intuition cannot be trusted in the absence of stable regularities in the environment. 1920 lerden bugünlere gelirken hem belirsizlik hem de hız çok arttı. Dolayısıyla eski paradigmanın temel varsayımı olan "kesinlik" kayboldu ve eski paradigma geçersizleşti. Tahminlerin yanlış çıkmasını eleştirmek doğru değil ama "tahmin edebileceğini iddia edenleri" elbette eleştirebilirsiniz!Dolayısıyla tahmin edebilirlik yerine hızlı tepkiye odaklanmanın firmaları daha rekabetçi yapacağını düşünüyorum.

sayfa 226: Dawes observed that the complex statistical algorithm adds little or no value... The important conclusion from this research is that an algorithm that is constructed on the back of an envelope is often good enough to compete with an optimally weighted formula, and certainly good enough to outdo expert judgement. Algoritmanın daha karmaşığı daha iyi sonuç vermiyor! Bu yüzden planlamak yerine uygulamak, tahmin etmek yerine tepki vermek daha iyi bir stratejidir. Plan gereksizdir demiyorum ama adaptasyonu daha çok önemsiyorum. Kısıtlar Yönetiminin sadelikten gelen gücünü böyle zamanlarda daha çok hissediyorum.

SCAI.TECH

Tahmin, plan, icra...

Belirsizlik ve değişkenlik her zaman verimin düşmanıydı. Dolayısıyla hep bunlarla savaşıldı. Deming İPK ile değişkenliği normalleştirdi, 6Sigma değişkenliğin tamamen bitirilebileceğini umdu. Sağlanan kesinlik sayesinde satış tahmini yapabilecek ve böylece ERP kullanabilecektik.  

Gerçekten belli bir konuda gelecek tahmini yapılabilir mi? Örneğin 1920 li yıllarda bir iş kurarken ekonominin genel yapısı gerçekten öngörülebilir miydi? Daha yeni bir dünya savaşından çıkmışken, daha büyük bir yenisi akla gelir miydi? Bildiğimiz 20.yüzyıl, olası tarih akışlarından sadece birisidir. Bu dönemin 4 etkili figürünü hatırlayalım: Churchill, Roosevelt, Hitler ve Mussolini’ nin aynı tarihlerde iktidarda olmalarını düşünün. Diğer tüm faktörleri bir tarafa atıp sadece doğum anındaki cinsiyete bakalım. Dördünün de erkek olması ihtimali 0,50 X 0,50 X 0,50 X 0,50 = 0,0625 = %6 dır. Birisi bile bayan olsaydı tarihin akışı tamamen değişebilirdi! Başarı potansiyeli %6 olan bir projeyi uygulamak ister miydiniz?

Şimdi daha işle ilgili bir konuya geçelim. Önümüzdeki bir yıllık dönemde, her ay, her bayideki, her ürün için satış tahmini yapacağız. Bunun için geçmiş dönemdeki satış verilerini kullanacağız. Ancak çeşitli çekincelerimiz var..

Belki bir dönemde bayide ürün kalmadığı için satışlar düşük çıkmıştır, bu durumda tahmin de düşük olacaktır. Belki bir dönem bayinin civarında başka bir dükkanda daha benzer ürün satılmış ama bu dükkan bir sebeple kapanmıştır. Belki televizyonda bir dönem “sağlıklı beslenmeyle” ilgili bir program çıkmış ve satışlar azalmıştır. Belki bir dönem gençlerin sevdiği yıldızlardan birisi elinde sizin ürününüz varken fotoğraflanmıştır. Belki havalar o dönemde her zamankinden soğuk veya sıcak olmuştur. Belki rakipleriniz benzer bir ürün çıkarmıştır, geçici bir promosyon yapmıştır ya da siz bir dönem promosyon yapmışsınızdır. Belkiler çoğaltılabilir.

Tahminlerde hata çıkması normaldir. Vade uzadıkça, detay arttıkça, geçmiş veri bulanıklaştıkça, gelecek belirsizleştikçe hata riski artar. Tuhaf olan “tahmine mutlaka ihtiyacımız olduğuna ve dahası tahmin edilebileceğine olan inancımızdır”.

“Ama sık sık tahmin revizesi yapıyoruz” diyebilirsiniz. Bu Deming’ in kontrol altındaki sürece yersiz yere müdahale etmeyin dediği noktadır.

“Big Data yorumluyoruz” diyebilirsiniz. Daniel Kahneman’ ın Thinking, Fast & Slow eserinde atıfta bulunulan çalışmalar, ağırlıklandırılmış çoklu parametrelerin tahmin kalitesine katkısının neredeyse olmadığını gösteriyor.

Gece araba sürüyorken far menzilinizden ötesini göremiyorsunuz ama yine de çok şükür eve kadar gidebiliyorsunuz. Tahminle çalışmak, dikiz aynasına bakarak araba sürmeye benzer. Yol düz, hava açık, trafik boş, hızınız düşükse idare edebilirsiniz.

Tahmin gereksizdir demiyorum. Tahmine göre satın almak, üretmek ve dağıtmak tehlikelidir diyorum. Alternatifi çevik ve uyanık olmaktır. Evrim, bunu başaranları ödüllendirmiştir.
SCAI.TECH

amazon review: The Quick startup Guide / Robin Wiman / 2015

				The Quick Startup Guide: Starting a Business (How to Step-By-Step Create Your Small Business on a Shoestring Budget) (The Guide on How to Startup Your Business) Robin Wiman
Book title could have been stated "for online business", January 14, 2016             Supportive and inspiring style. Very good for online traders. Unfortunately I found the book title somehow misleading. I was looking for something about launching a software+concultancy business. I like action lists.

amazon review: Sure Success Business Startup Handbook / Elland Toh / 2014

				SURE SUCCESS BUSINESS STARTUP HANDBOOK: 12 Sure-fire success ways to make your business successful &15 reasons why businesses fail - and how you can avoid these common pitfalls Elland Toh
Sure success requires more than advising..., January 14, 2016             It is based on US and if you are living a different country it loses its charm. There are good cautions and advices for beginners. I believe a somewhat already started "beginner" needs more descriptive guidance. It is mentioned that there are online free training material but none of them has been listed as websites. I wish to follow a guiding questions and fill in the blanks to form my business plan. It would be great if an example business plan has been presented for benchmarking.

amazon review: Why Startups Fail / Can Akdeniz / 2015

				Why Startups Fail: Deadly Mistakes of Business Startup Founders Explained Can Akdeniz, 2015
good for fresh starters, January 14, 2016             This is a collection of principles about starting up a business. It could be very eye-opening for a very new starter. I was expecting more "how-to" style, for instance a workbook format which I could fill in my comments to guiding questions and having a business plan at the end.

amazon highlights: Box Breakers / Fredda McDonald / 2015

Innovation is nothing new and the box can be broken. If an idea or an invention does not fundamentally solve a problem, then it’s just an idea. It is not really an innovation.

the most important currency we have to trade is truly our ideas. However, the value of those ideas is directly related to their ultimate adoption, and that adoption has to be linked to solving a problem.

“meaningful innovation” a business idea must first address a need, improve a process, increase productivity, or make life easier. Adoption of interoperability as a key component of future design.

For starters, the limited resources of the team were both a constraint and an asset.

The common denominator in both cases was that the “boots on the ground” people found a solution by creating an imaginative combination of existing and familiar assets. Regardless of the appeal of an innovation, it will not get traction if it is too expensive, and nothing is more economical than using what you already have.

Principle of The Three E’s: Ecological, Economical and Easy

Uber put existing resources together in a unique way to improve the transportation ecosystem.

The use case for an improved consumer experience bears out the principles of the 3 E’s perfectly. If you build it, they will come, but only if it is economical, you make it easy, and you utilize the existing resources of the ecosystem wisely.

Any industry sitting on excess capacity—possibly your industry—should be on alert. Because here is the most important lesson of all: idle capacity in any form makes your company a sitting duck, simply waiting for disruption.

What they really did was link together existing technology and processes to create a solution that helps women access the fashion ecosystem in a more responsible way by better utilizing an underutilized resource. Looking through the filter of the Principle of the 3 E’s, Rent the Runway is absolutely ecological, it is certainly easy to use, and it is radically economical.

One of the most vital factors for success of the M-Pesa mobile payments system is that it is easy for consumers. Adoption has been rapid and widespread because using these mobile devices is so intuitive. M-Pesa also demonstrates the Ecology Principle in every sense. By taking advantage of previously reused and refurbished mobile devices, this innovation is taking advantage of existing resources. Furthermore, by utilizing existing retail establishments for cash back and deposit services, the M-Pesa currency system takes maximum advantage of what is already there.

Lastly, this innovation took off because it is very economical. The devices themselves are provided for free or at a very nominal cost because the mobile network operator ultimately gains revenue from the airtime utilization.

Innovation is not always about technology; technology is often just the enabler of innovation.

They created a stencil design to cut these boxes in such a way that when they were folded, they formed a school bag to carry books and when the child arrived at school, he or she could unfold the book bag to become a desk! This invention is called the Help Desk, and they are now being used effectively in remote regions to improve the quality of education for many schoolchildren. A discarded box that was destined for the landfill is now both a desk and a book bag. Ecological? Yes, and it fits the use case profile of meaningful innovation theory perfectly. These boxes are also economical, costing less than 20 cents each to manufacture. Now the families of millions of school children are in reach of both a desk and a book bag at that price. Assembly is also incredibly easy. The kids can quickly transform their bag into a desk and at the end of the day reverse the process to carry their books home.

The first secret to making this process work is to optimize collaboration between your people and have the discipline to ask the right questions: 1. The people who invented them 2. When they were invented. Teams of people do great things together. Innovation rarely happens in isolation.

What is your company doing to promote cross-functional and truly diverse idea sharing among your employees? Like-minded energy drives toward homogony. It’s only when we embrace diversity of thought that we can break through to new ideas. Most people need external stimuli to interact with others who are not like-minded.

1. Who are you actually hiring (versus who you are interviewing)?

2. What does your “thought diversity” quotient look like?

3. How diverse are the people who most influence decisions for investing your company’s money?

4. What have you done to create an environment at your company that actively promotes cross-functional yet organic collaboration?

 

What is available to you today that is either underutilized or can be actively exploited in a new way?

1. What do you have today that is underutilized? How can you combine that with other assets to create something new?     

2. Do you actively poll team members not directly on the project or outside the company to see what they know about possible assets?

3. What insights can past endeavors contribute on available tools and technology to solve your problem?

 

What can you do to make your solution radically economical? The lesson here is obvious: innovation is going to happen in your industry. If you are not looking at radically economical ways to solve problems at your company with the same attitude someone from outside your company would approach them, then sooner or later you will be disrupted.

1. If your competitor wanted to put you out of business, at what price would they market your product or service?  

2. How much would someone who knows nothing about your business expect to pay for your product?

3. If profit were no longer a consideration for you, what price would you set for your products?

 

Are you actively finding solutions that are easy for the ultimate user? It is very hard to make things easy, and it is not simple to keep them from becoming complex.

1. Are the complexities of your solution necessary or is that just the way it has always been done?

2. If you could answer the question “Wouldn’t it be awesome if …,” how might your solution work?

3. What would a person totally unfamiliar with your solution or product say about how easy/hard it is?

 

To be successful you need to create your innovation by setting aside the rules you know. Very often, companies are solving for a problem that people don’t have, and innovation for the sake of innovation will not meet with mass adoption. As we established previously, innovation must solve a problem or meet a perceived need to be meaningful.

1. What market force motivated you to create this solution? How much will people have to change to adopt your idea?    

2. What problem will it solve for your customers today? What about customers tomorrow?

3. What is the perceived need that will cause this solution to reach mass adoption for your ultimate user?

 

The bottom line is this: with a good business process that supports a culture of collaboration and the discipline to ask the right questions of our people and those outside our company, we can increase the likelihood of success for our future efforts.

Make sure your ideas are easy for users, radically economical, and most important of all, ecological.

 

amazon review: Thinking, Fast and Slow / Daniel Kahneman / 2011

				Thinking, Fast and Slow by Daniel Kahneman Edition: Paperback
Eye opener, showed me "why" of what I have done recently..., January 11, 2016 I have tried to summarize my life in terms of decision making. I could not succeed. Then I have tried this book. Amazingly within 3 broad concepts everything has been fit in. 1. System Concept: There heve been different names for this concept. System1 is the survival instinct builtin out brain. System2 is the analytic mind of us. they are always in touch and surprisingly we have been guided by System1 most of the time even we are not living in jungles anymore! 2. Econ-Human Distinction: I am an engineer and 25 years of experienced manager in a company. I have not realized that basic assumptions of economic theory are so invalid as per my personal way of being a human. That is why the author named it as a different specie, ECON. We, HUMANS, do feel, remember, inconsistent :) 3. Two Selves : Experiencing Self is the one living with us, real experience. Remebering Self is the score keper and decision maker. In the book you could also find very interesting details about sales communication, tips for recruitment, cautions against use of forecasting as well.

Thinking, Fast and Slow / Daniel Kahneman / 2011 / kitap özeti

Thinking, Fast and Slow / Daniel Kahneman / 2011 / kitap özeti

1. Hikâyenin Karakterleri

• Sistem1 : otomatik ve hızlı harekete geçer, kendiliğinden ve istem dışıdır. Kapatılamaz. Çoğu aktivitemiz bu tarzda başlar, işler zorlaşınca Sistem2 devreye girer.
• Sistem2 : bilinçli çabayla, yoğun zihin aktivitesi kullanımıdır, dış şartlardan etkilenir. İlgi kaybolunca aktivite durur.
• İngilizce dilinde “pay attention” hoş bir ifadedir. Beynimizin kısıtlı bir ilgi bütçesi vardır, daha fazlasını harcamaya kalkarsak dikkatimiz dağılır, başarısız oluruz.
• İllüzyonlar iki sistem arasındaki ilişkiyi görmek için fırsat verir. Çizgilerin (Müller-Lyer) aynı boyda olduğunu bilirsiniz ama yine de birisi daha uzun görünür!

  2. İlgi ve Çaba

• Zihni çaba yoğunken kısmen göremez hale geliriz (The Invisible Gorilla)
• Asgari çaba kanununa göre aynı hedefe ulaştıran alternatiflerden “en tembel” olanını seçeriz. Bu kanun çaba yerine maliyet yazıldığında ekonomiye de aynı şekilde uyar.
• Sistem1 in aksine Sistem2 kuralları takip edebilir, çok boyutlu karşılaştırmaları anlayabilir, bilinçli seçim yapabilir.

3. Tembel Kontrolör

• Sistem2 doğal bir hıza sahiptir. Zihni aktiviteler kısıtlı Sistem2 kapasitesi için rekabet ederler.
• Mihaly Csikszentmihalyi “flow” adıyla bir durumu isimlendirdi: Farkında olmadan kendimizi bir akışa kaptırıp, işi yapıyorken zamanı, ortamı tamamen arkada bırakmak, derin konsantrasyon, hatta trans..
• Sistem2 meşgulken davranışlarımızı Sistem1 yönlendirir. Olduğumuzdan farklı davranmak veya kontrollü davranmak bilinçli bir çabadır, sistem2 kullanımı gerektirir ve bu esnada Sistem1 in ilkel dürtülerine daha açık hale geliriz. Buna Ego Patlaması deniliyor ve zihni meşguliyetle aynı şey değil.
• Sistem1 sezgisel ve tepkiseldir. Sistem2 tedbirlidir, sebep-sonuç ilişkisi kurar ancak kısmen tembeldir.

4. Birleştiren Makine

• Birbiriyle ilgisiz olsalar bile birlikte sunulan kavram veya objeleri Sistem1 biz farkında olmadan hızlıca birbirleriyle ilişkilendirir, geçici bir histir. Üstelik bilinç vücuda hastır, sadece beyinde değildir, tüm vücudunuzla düşünürsünüz, hissedersiniz.
• İlişki sebep-sonuç (virüs-grip), parça-bütün (muz-meyve), bütün-bütünün özellikleri (limon-ekşi) gibi olabilir.
• Yönlendirme (Priming effect) ideomotor etkisi yaratır. 80-90 lı yaşları düşünürken kendinizi yaşlı hissedersiniz ve bu hisle yaşlı gibi hareket edersiniz ve sonuçta ileri yaşlar fikri zihninizde daha da pekişir. Bu yüzden hayata pozitif bakın önerisi makbuldür.

5. Zihinsel Kolaylık

• Net ifade, tekrarlı, yönlendiricili ve iyi ruh hali zihni kolaylık sağlar. Sonuçta tanıdık, doğru, iyi, zahmetsiz hissi verir. Bu bir işi doğru yapmak için ipucu olduğu kadar hata riski açısından da uyarıcıdır.
• Tanıdık hissini Sistem1 verir, Sistem2 sorgulamadan itibar eder.
• Yazılı mesaj iyi kalite kağıtta netlik kazanır, canlı renkler kullanılır, vurgu için bold kullanın. Kısa ve şiirsel olsun.
• Kaynak veya referans verirken söylemesi kolay olanları tercih edin, zahmetsiz olsun.

6. Normal, Sürpriz, Sebepler

• Sistem1 in ana fonksiyonu paradigmanızı şekillendirmektir; normali belirler, emniyette hissettirir.
• Sürpriz beklenen bir olgunun gerçekleşmemesi veya normal kabul edilen düşük olasılıklı bir olgunun gerçekleşmesidir.
• Normalle oluşan farklar büyük bir hızla fark edilir.
• Bebekken dahi sebep-sonuç ilişkisini kurarız, Sistem1 iş başındadır.

7. Çabucak Yargılayan Makine

• Yargılar doğruya yakın veya yanılmanın maliyeti düşükse iyi bir meziyettir. Ancak ortam belirsiz, zaman baskısı var ve maliyetler yüksekken çok tehlikelidir.
• Sistem1 etkinken bir karar verirsiniz ve verdiğinizi dahi fark etmezsiniz. Sistem1 kayıt tutmaz, karşılaştırma yapmaz, bunlar zahmetlidir ve Sistem2 ye göredir. Belirsizlik ve şüphe Sistem2 nin alanındadır.
• Sistem1 inanmaya yatkındır; Sistem2 şüphelenir, inanmakta tereddüt eder ancak maalesef Sistem2 hem meşguldür hem de tembel..
• Halo Etkisi:Birini sevdiğimiz zaman onunla ilgili bir çok konu ne kadar kötü olsalar dahi gözümüze hoş görünür.
• Kaynaklar arasındaki tekrarları elemine etmek en iyi çözümdür, çünkü tekrarlar inandırıcı etki yapar. Bir toplantıda herkesten konu hakkındaki görüşünü önce kağıda yazmasını isteyin, daha sonra yazılanları topluca değerlendirin.
• Yeterli veri yoksa (çoğu zaman yoktur) Sistem1 aktive olur.
• WYSIATI : What You See Is All There Is. Ne varsa onu görürsün. Olumsuz önyargılara sebep olur:
  • Aşırı özgüven : Tamamen sezgisel hareket
  • Çerçeveleme : Niyetimize uygun açıdan görme gayreti
  • Olasılığın reddi : Sezgilere güvenerek bilinen istatistikleri görmezden gelmek

8. Nasıl Yargılarız?

• Sistem1 sürüngen beyindir, hayatta kalmaya programlıdır: Tehlikeli midir (kaçmalı mıyım)? Fırsat mıdır (yiyebilir miyim)? Üreyebilir miyim (sürdürülebilir miyim)?
• Sistem1 ortalamalarla çalışmaya alışıktır, toplamlarla değil! Farklı parametrelerde yoğunluk bazında eşleme yapabilir (intensity matching).
• Genellikle ihtiyacımız olandan fazlasını hesaplarız ancak bu durumda Sistem2 nin kısıtlı kaynaklarını gereksiz yere kullanmış oluruz, savunmasız kalırız.

9. Kolay Soruyu Cevaplamak

• Zor bir soruya  yeterli cevap çabucak bulunamıyorsa Sistem1 daha kolay cevaplanacak ve önceki sorunun yerine geçecek daha kolay bir soru bulur.
• Bu yaklaşım heuristic olarak bilinir, kökü eureka ile aynıdır.

10. Küçük Sayılar Kanunu

• Örnek hacmi, yığını temsil edecek kadar büyük değilse aşırı sonuçlarla karşılaşmak daha olasıdır, aldatıcı olur.
• Küçük örnek hacmi ve halo etkisiyle birlikte Sistem1 aktifleşir, bulduklarımızın doğruluğuna inanırız.
• İnsanlar gerçekte bir düzen (pattern) olmasa bile olduğuna kolayca inanırlar, kendilerince bir açıklama bile uydururlar.

11. Çipalar

• Çipalama etkisi : Anchoring Effect : Bilmedikleri bir konuda tahmin ederken bilinen bir sayının referans alınmasıdır.
• Bilinçli yapılan Sistem2 yi hedefler. Ayarlamak zihnen zahmetli bir iştir. Sistem2 çok meşgulken veya sarhoşken ayarlama becerisi azalır.
• Öneriler farkında olmadan çipa etkisi yaratarak Sistem1 i hedefler. Yönlendirici olur.
• Profesyoneller bu etkiyi bilirler ve bundan etkilenmediklerini iddia ederler. Etkilenirler çünkü Sistem1 istemsiz çalışır ve kapatılamaz!
• Rastgele çipalar, bilgi içeren çipalar kadar etkindirler.

12. Bulunurluğun Bilimi

• Availability heuristic : Belirli hallerin akla gelme sıklığı olarak tanımlanmış.

13. Bulunurluk, Hisler, Risk

• Risk değerlendirmeler genellikle “başımızdan geçen” en büyük felakete göre yapılır.
• Duygular, rasyonelliği yönetir.
• Küçük riskleri ya tamamen görmezden geliriz ya da aşırı önem veririz.
• Hükümetler, halklarını sadece gerçek tehlikelerden değil olası korkulardan da korumaya çalışır.

14. Tom W nun Özellikleri

• Başka veri yokken temel istatistik bilgisi (base rate, olasılık) ana referans olmalıdır.
• Olasılıkları karşılaştırmak zordur, bunun yerine benzerliklere bakmak daha kolaydır. Ancak prensipler farklıdır ve hatalara yol açar. Emin değilseniz temel istatistiklere yakın yerde durmaya gayret edin. Subjektif verinin doğruluğunu sınayın.

15. Linda : Az, çoktur

• Herhangi bir olay daha detaylı anlatıldığında daha inandırıcı gelir. Aslında gerçekleşme olasılığı her detay ilavesiyle daha da azalır!

16. Sebepler İstatistikleri Yener

• Eğer elinizde vakaya özgü istatistik varsa, temel istatistiki veriler  hafife alınır, hatta görmezden gelinir. Vaka istatistikleri vakayla ilgili diğer verilerle kolayca ilişkilendirilir. Bu yanılgılara yol açabilir, önyargıları besler.
• Paradigmayı değiştirmek zordur, dinleyerek değil, yaparak tecrübesi gerekir.

17. Ortalamaya Doğru Düzeltmek (regresyon)

• Bir dağılımın kenarlarına yaklaştığınızda genellikle ortalamaya doğru bir düzelme olur. Hiçbir ödül ve ceza olmasa da çok parlak sonuçları veya çok kötü sonuçları daha ortalama sonuçlar takip eder.
• Korelasyon (correlation) ve regresyon (regression) iki farklı kavram değil, aynı kavramın iki farklı boyutudur. Eğer iki değişken arasında korelasyon zayıfsa, ortalamaya doğru regresyon görülecektir.
• Zihnimiz sebeplere dayalı açıklamalara yatkındır, istatistiği zahmetli ve anlaşılmaz bulur. Sistem1, Sistem2 ye baskın çıkar.
• Diyelim ki toplam satışların %10 artacağını umuyoruz. Bunu 5 mağazamıza dağıtmanız istenseydi kolay ve akla gelen ilk çözüm hepsine %10 eklemek olurdu. Oysa ki en düşüklere daha fazla eklemek ve en yükseklerden belki de eksiltmek belki daha gerçekçi (regresyon!) olurdu.

18. Sezgisel Tahminlerin Islahı

• Sezgisel tahminler, gösterilen verilerin doğruluğuyla ilgili değildir, veriler yanlış olsa da sezginiz size bir şey söyler.
• Temel verilere çipalamak hata payını düşürür.
• Rgresyonun hissedilmesi zordur, anlaşılması daha da zordur, fark edildiğinde dahi zihnimizde hazırlanan sebep-sonuç ilişkilerinin önüne geçemez.

19. Anlama Yanılsaması (illusion)

• Siyah Kuğu / N.Taleb hatalı öykülerle oluşturulan paradigmanın gelecek algımızı nasıl etkilediğini anlatır.
• Dünyada belirsizlik vardır ama zihnimizde dünyayı olduğundan kesin, belirli ve düzenli canlandırırız.
• Pişmanlık hissi önemli bir faktördür; hareketsiz kalarak riskten sakınmak isteyebilirsiniz ya da ölçüsüzce risk alıp şanslı bir şekilde hasarsız atlatırsanız kahraman bile olabilirsiniz.
• Built to Last / J.Collins “iyi yönetimin kalıbı çıkarılabilir ve iyi yönetim iyi sonuçlar alır” iddiaları vardır ve her ikisi de abartılıdır.

20. Geçerlilik Yanılsaması

• Geçmişi anladığımızı sanmamız, geleceği tahmin edebileceğimiz yanılgısına yol açıyor. Belirsizlik gerçektir, doğaldır, vardır.
• Hitler, Stalin ve Mao’ nun her biri doğarken %50-50 ihtimalle erkek olacaklardı. Birinin bile bayan olması dünyanın tarihini etkileyebilecek önemdeyken, uzun vadeli olayların tahmini nasıl mümkün olabilir?
• Herhangi bir alanda uzmanlık yersiz yere aşırı özgüvene yol açıyor, hatalara karşı daha savunmasız bırakıyor.
• Kısa vadeli tahmin yapılabilir. Geçmiş davranış ve başarılara bakılarak gelecekteki davranış ve başarılar tahmin edilebilir. Sadece bu kadarı!

21. Sezgiler ve Algoritmalar

• Yapılan karşılaştırma çalışmalarında doğruluk açısından algoritmalar %60, sezgiler %40 oranında çıkmış.
• Olasılıklar düşükken algoritmalar, sezgilerden çok daha iyi çıkmış.
• Sezgiler, uzman görüşüdür, zeki olma çabasıyla çeşitli parametreler çeşitli kombinasyonlarda denenir, aslında birleşik olayların olasılığı daha düşüktür ama daha canlı anlatıldıkları için inandırıcı bulunurlar. Uzmanlara farklı zamanlarda aynı sorular sorulduğunda farklı yorumlar alınabilir, tutarsızdır, tahmine temel oluşturmamalıdır.
• Mülakatlarda aşırı güvenle birleşen sezgi uzmanda analitik çözümlemeye rağmen karar verme dürtüsüne yol açar. Dolayısıyla eleman seçiminde son sözü mülakata bırakmayın!
• Robin Dawes çok katmanlı regresyonun (multiple regression) tahmin kalitesine belirgin bir katkısı olmadığını göstermiştir. Ağırlık katsayıları da beklenen katkıyı sağlamaz.
• Konusu insan olduğunda algoritmalar “düşman” gibi algılanır. Eylemin cezai veya vicdani sorumluluğu varsa algoritma yine itici görünür.

22. Uzman Sezgisi : Ne Zaman Güvenebiliriz?

• Aslında uzmanlık sadece belirli bir alanda çok sayıda olayla karşılaşmak ve bir benzeri geldiğinde fark etmekten ibarettir.
• Belirsizliklerin içindeki bir dünyada tahmini yanlış çıktı diye kimseyi suçlamak doğru olmaz. Ancak “doğru tahmin edeceğini iddia eden uzmanı” suçlayabilirsiniz. Ortamda stabil düzenlilik yokken sezgilere güvenemezsiniz.
• Uzmanlığın gelişebilmesi için sık, süratli ve doğru geri bildirim şarttır. Ancak bugünün dünyasında bunların hepsini bir arada bulmak her zaman kolay değildir. Dolayısıyla herhangi bir uzmanlık kazanıldığında, uzman “kendi sınırlarını” bilemezse kaza kaçınılmazdır.
• Kısa dönemli, düşük belirsizlikle ortamlarda (araba sürmek gibi) Sistem1 devrededir, sezgiler yeterlidir.

23. Dışarıdan Bakış

• Grubun içindeyken planlar iyimser bir bakışla yapılıyor. Kimse plan yaparken her şeyin aksayacağını düşünmüyor.  Aynı ekip başkasının planını incelerken daha gerçekçi davranıyor. Temel veriler genellikle ihmal ediliyor.
• Bugüne kadar yapılanların, gelecekte aynı şekilde devam edeceğini varsaymak yanlıştır. Dünya belirsizliklerle doludur. Benzer projelerin başkalarında nasıl gittiğine bakarak oluşturulan kıyaslama referansı iyi bir kontrol noktasıdır.
• Tahminler tek bir sayıya indirgenerek değil, bir dağılım olarak yorumlanmalıdır.

24. Kapitalizmin Motoru

• Planlama kusuru (planning fallacy) yaygın iyimserliğin bir yansımasıdır. Kendimizi olduğumuzdan iyi sanırız, dünyayı olduğundan daha düzenli ve kesin kabul ederiz, kendi hedeflerimizi başkalarının hedeflerinden daha ulaşılabilir buluruz. Geleceği tahmin edebileceğimize inanırız.
• Bir girişimin başarısı kendi edinimleri kadar, rakiplerinin neler yaptığına ve piyasanın genel seyrine de bağlıdır.
• Dünyadaki belirsizliğin yeterince iyi algılanamaması sakınılması gereken riskleri üstlenerek felakete yol açabilir.
• Premortem : Toplantıyla projenin başarısızlıkla bittiğini hayal edip, sebeplerini canlandırmak ve bunlara karşı önlemler geliştirme yaklaşımıdır.

25. Bernoulli’ nin Hataları

• Ekonomik teorinin varsayımı rasyonel, bencil ve beğenileri zaman içinde değişmeyen bireylerdir. Bunlara Econ diyelim. Oysaki İnsanlar Sistem1 nedeniyle tutarsız, değişken, gördükleri kadarıyla yetinerek karar veren bireylerdir.
• Bernoulli risk karşısında çoğu insanın tahmini değere eşit (expected value) ve kesin olanı seçtiklerini gözlemledi. Aslında olgunun değeri değil, servetin değeri (utility) kararı etkiliyordu. Servetin değerinde azalan faydalar kanunu geçerliydi, servet artarken riskten sakınma ihtiyacı da bu yüzden artıyordu.
• Bu bakış yetersizdi  çünkü referans noktası yoktu. Sadece servet değil, servetteki değişim de önemliydi.
• Üstelik konunun kazanç veya kayıp olması da sonucu etkiliyordu.

26. Beklenti Teorisi (Prospect Theory)

• Genellikle kaybetmenin sıkıntısı, kazanmanın hazzından daha yoğundur.
• Herhangi bir çıktının değeri karar vermeye yetmez. Beklentiden fazla olan kazanç, az olan kayıp olarak algılanır.
• Kazançta ve kayıpta azalan faydalar kanunu aynı şekilde geçerlidir.
• Kaybetmek, kazanmaktan daha yoğun duygudur; riskten sakınırız. Kayıp ve kazanç ihtimalleri birlikte söz konusuyken riskten sakınırız (kesin olanı seçeriz), kesin kayıp ve olası daha büyük kayıp söz konusuyken riskli olanı seçeriz.
• Bernoulli’ nin Fayda (utility) teorisi veya beklenti (prospect) teorisi pişmanlığı açıklayamaz.

27. Doygunluk (Endowment) Etkisi

• Ekonomideki eşdeğer eğri (indifference curve) üzerindeki tüm noktaların eşit derecede cazip olduğu iddia edilir. Oysa ki referans noktasının eksikliği Bernoulli örneğindeki gibi bir hatadır. Bu eğri Econ’ ların beğenilerinin değişmeyeceğini varsaydığı için de hatalıdır. Kayıplar psikolojik olarak kazançlardan daha ağırdır, bu yüzden de çoğu insan değişime direnir.
• Riske olan ilgi açısından kullanmak üzere alınan ürünlerle, ticaret yapmak üzere alınan ürünlere bakış açıları da farklıdır. Tecrübeli tacirler “Bu ürünü, alternatifleri arasında ne kadar çok istiyorum?” diye sorarlar, bu soruda doygunluk etkisi yoktur.
• Fakirlerin dünyası referans noktasının altıdır, onlar sürekli kayıptadır. Kazanç yoktur, kayıpların azaltılması vardır. Her zaman kayıplar arasında tercih yaparlar.

28. Kötü Olaylar

• Kayıplar, kazançlardan ve tehditler, fırsatlardan önce ve etkin olarak algılanır.
• Referans bugünkü durum veya gelecekteki beklenti olabilir. Gerisine düşmek kayıp, ilerisine geçmek kazançtır.
• Mevcudu paylaşmak şeklindeki müzakereler her iki taraf için de kayıpların paylaşılması anlamına gelir, sevimsizdir. Büyüyen pastayı paylaşmak her zaman daha kolaydır.
• Haksızlık hissi bulaşıcıdır, konudan ilgisiz olanlar bile cezalandırmaya katılmaya meyillidir.
• Hukuki konularda gerçekleşen kayıplar talep konusudur ancak gerçekleşmeyen kazanç (kâr kaybı) zordur.

29. Dörtlü Düzen

• Bernoulli’ den önce bahisler tahmini değere göre yargılanırdı.
• Bernoulli fayda kavramını ekledi. Sadece çıktılar değil, mevcut fayda da önemliydi.
• Beklenti teorisinde faydaya azalan verimler kanunu da eklenir, uçların ağırlığı fazladır. %0-%5 ile %60-%65 artışın algısı (possibility effect) aynı değildir. Benzer şekilde %95-%100 ile %60-%65 artışın da algısı (certainity effect) aynı değildir. Uç noktalara daha fazla ağırlık atfederiz.
• Düşeyde düşük-yüksek olasılık ve yatayda kazanç-kayıp olarak bir tabloyu dörde ayıralım:
  • Düşük olasılık (Low Probability-posibility effect) VE Kazançlar (Gains): “%5 ihtimalle 10,000USD kazanabilirsin.” Daha fazla kazanma beklentisiyle garanti edilen tutar yerine riski seçiş(risk seeking)
  • Düşük Olasılık VE Kayıplar (Losses) : “%5 ihtimalle 10,000USD kaybedebilirsin.” Daha fazla kaybetme korkusuyla garanti edilen tutarı kabul ediş (riskten sakınış, risk aversive)
  • Yüksek Olasılık (High probability-certainity effect) VE Kazançlar : “%95 ihtimalle 10,000USD kazanabilirsin.” Hayal kırıklığı endişesiyle garanti edilen tutarı kabul ediş (risk aversive)
  • Yüksek Olasılık VE Kayıplar: “%95 ihtimalle 10,000USD kaybedebilirsin.” Zarardan kurtulma beklentisiyle garanti edilen tutarın reddi (risk seeking).
• Tek bir bahis için bu algı doğru görünse de uzun vadede ortalamadan sistematik şekilde ayrılış daha maliyetli hale gelir. Uzun vadede uçlara hak ettiğinden daha fazla duygusal ağırlık vermeyin!

30. Nadir Olaylar

• Nadir olaylar (uç noktalar) duygusal olarak bizi daha çok etkiler: İlgimiz kısıtlı kapasitedir, Sistem2 tembeldir, Sistem1 onaylamaya ve inanmaya yatkındır, kolay algılanan olgular bizi çabuk yakalar.
• Nadir olayların renkli tarifi zihnimizde olasılığı yüksekmiş algısı uyandırır, oysa ki daha da düşüktür.
• Felaketleri yaşadıklarımız kadarıyla tartarız. Uç noktalara ya aşırı önem veririz ya da ihmal ederiz.

31. Risk Poliçeleri

• Kazanç halinde riskten sakınmak, kayıp halinde risk aramak yaygın eğilimdir.
• Olayları münferit ve izole değerlendirmek, yargıda hatalara yol açar. Sistemin tamamını, büyük resmi değerlendirmek daha doğru olur.
• Ekonomi teorisindeki Econ sistem görüşlüdür ancak fiilen yaşayan insanlar maalesef dar görüşlüdür.
• Dolayısıyla servetinizdeki ve projenizdeki gelişimi çok sık aralıklarla izlemeyin, asla çok sık müdahale etmeyin.

32. Skor Yapmak

• Sunk-cost fallacy: Batan parayı kurtarmak için daha çok iyi parayı yatırmayın. İşinizden memnun değilseniz, daha fazla oyalanmayın.
• Taboo tradeoff: Evdeki prizlere henüz kapak takmamışken en emniyetli otomobil koltuğu için devasa para harcamayın.

33. Zıtlıklar

• Kurumların kendi içindeki ceza tutarları orantılı görünse bile kurumlar arası karşılaştırma yaptığınızda tutarsızlıklar görebilirsiniz.

34. Görüş ve Gerçek

• Biletinize piyango çıkmaması, bahsi kaybedip bilet parası kadar ödeme yapmaktan daha kabul edilebilirdir.
• Nakit ödemede %5 indirim, kredi kartıyla ödemede %5 komisyon almaktan daha caziptir.
• ABD de yakıt tüketimi litre başına kilometre olarak izlenirdi. Ancak bunun aldatıcı olduğu ortaya çıkınca kilometre başına litre kavramına dönüldü.

35. Çift Benlik

• Yaşayan Benlik (Experiencing self) : O anı konu eder, örneğin “şimdi acıyor mu?”
• Hatırlayan Benlik (Remembering self) : Deneyimin tamamını konu eder, örneğin “ameliyatın nasıl geçti?”
• Canlılar acının kısa, zevkin uzun sürmesini ister. Kararlarımızı etkileyen hatırda kalanlardır.

36. Hayat Öyküsü

• Öykü olaylar örgüsüdür, zaman akışı değil. Paradigmamızı öyküler şekillendirir.

37. Yaşayan İyilik

• Hayattan memnun olmak ile yaşam kalitesi aynı şey değildir.

38. Hayat Hakkında Düşünceler

• Duygusal Tahmin (affective forecasting) : yaşadığımız anın duygusuyla bu anın hep böyle süreceğini sanma hali, tipik örnek evlilik anı(!)
• Hedeflerimiz hayatımızı etkiler (focusing illusion). Hedefimizi düşündükçe hedef bizim için daha önemli hale gelir.

39. Sonuç

• Hatırlayan Benlik, Sistem2 dir. Geçen sürenin uzunluğu önemsizdir, belirleyici olan azami nokta ve bittiği noktadaki duygulardır.
• Organizasyonlar da bu kavramların içindedir, kararları insanlar verir. Organizasyonun karar verme tarzı bu kavramlara göre sorgulanmalıdır.