By Thierry de Baillon
Version française ici.
This post is the second of a two-parts article on design thinking co-written with Ralph-Christian Ohr (@ralph_ohr). You can read first part here.
The world we live in becomes increasingly complex. Complex systems in different areas of our life, such as business, environment, economy etc. involve ever larger numbers of interacting elements. Particularly human interactions are non-linear and result in a basically unpredictable system behavior. One major consequence of complexity is the fact that we have to deal with rising problem wickedness. Ted Cadsby remarks in an interesting post:
“The hallmark of a wicked problem is that it cannot be reduced to a single-cause explanation. Complexity arises from the interconnections between things – how parts within a system interact via intricate feedback mechanisms. The information signals we need to make sense of complex things are buried in a lot of noise, and we, unfortunately, are not adept at digging for cues. We have been conditioned by thousands of years of evolution, as well as our daily routines, to draw speedy conclusions by picking out simple, linear, cause-effect connections. This approach works well with straightforward problems like securing food, shelter and sex, or crossing a busy street. But we are now living in a world where multivariate and non-linear causal connections hide below the surface of our immediate perceptions, and diverge to different possible interpretations.”
Wicked problems are termed as “divergent” as opposed to “convergent” problems. For a so-called ‘tame’ problem, the problem definition is – though it might be very complicated – well understood and promises a solution. The more it is studied, the more various answers sooner or later converge. A divergent problem isn’t well defined and does not promise a solution. The more it is studied, the more people inevitably come to different solutions and interpretations. The process to tackle tame problems is assumed to be fundamentally linear, comprising a sequence of steps leading to a desired outcome / solution. In a complex environment not even a shared problem understanding can be taken for granted. We don’t know what we don’t know.
The question arises how wicked problems, emerging from complex systems, can be properly addressed. We’d like to suggest three ‘pillars’ that seem to be crucial in this context:
Experimentation
Complex contexts and wicked problems require an experimental approach. Because outcomes are unpredictable, decision makers need to focus on an environment from which good things can emerge, rather than trying to bring about predetermined results. This comes along with a tolerance of failure and the ability to refrain from imposing order. It’s essential to let patterns emerge and to determine which ones are convenient. Every experiment exposes new aspects of the problem, leading to further adjustments of the following solution proposal. In place of finding ‘the right solution’, problem understanding and solution must be woven together from beginning to end through explorative iterations.
Diversity and collective intelligence
Wicked problems solving naturally involve a diversity of stakeholders with different perspectives and interpretations. Given that many people care about or have something at stake in how the problem has to be / could be resolved, the process of solving a wicked problem is fundamentally social, and solving a wicked problem is fundamentally a social process. Shared understanding turns out to be a prerequisite for tackling wicked problems. It requires that stakeholders understand each other’s positions to have fruitful exchange about their different viewpoints of the problem – and to leverage collective, holistic, rather than fragmented or individual intelligence, to solve it.
Interpretive approach
A wicked problem usually implies a radical uncertainty, i.e. not simply an inability to predict which of several options will turn out to be the preferred one. No shared problem understanding exists and the context appears so complex that not even the possible outcomes are known. And in the absence of a specified solution, no analytical problem solving can be applied by breaking the problem up into a set of separable parts that can be assigned to different specialists. According to Lester and Piore (“Innovation – The Missing Dimension”), an interpretive approach is indicated in this case. This approach doesn’t target at solving problems or negotiating between contending interests, but at initiating and guiding conversations among individuals and groups. Involved people work through ambiguity and construct shared meaning. Through that process the participants come to understand each other – and themselves – better than before. It’s an open-ended process allowing insights and novelty to emerge.
The distinction between analytical and interpretive approach determines two different ways of understanding teams:
- Analytical perspective: teams are formed and re-formed of different members with particular competencies required,
- Interpretive perspective: teams can be organic groups that develop their own language and understanding over time and become greater than the sum of their competencies.
These ‘pillars’ get back to the constituting elements of a complex adaptive Design Thinking framework, outlined in the first part of this post.
Complexity doesn’t nullify present business models and processes, but it taints more and more of their effectiveness and relevance. In order to be prepared to face increased wickedness and complexity, organizations need to make sure to implement those pillars. Leadership is required to set directions, rather than goals, and to facilitate a culture where experimentation, ambiguity and uncertainty tolerance are valued.
This ambiguity should be reflected in the organizational design itself, as wicked problems often arise “on the edge”. Even if disconnected to main business operations, dedicated spaces need to be created for collaboration, empathy and conversation. Those spaces allow for transformation of diverse, subjective perspectives into collective insight and understanding. Furthermore, it’s mandatory to educate and hire appropriate people, being capable of following this approach and of unfolding their potential in such a collaborative environment.
Takeaway:
Increased complexity requires a transformation in the way we approach problems. While conventional problem solving is highly analytical, resolving wicked problems can be tackled by a design-oriented approach. Through combining experimentation, diversity and interpretive collaboration, subjectivity of individual stakeholders can be transformed into shared insight. Design Thinking based on these elements has true potential to be leveraged as social framework to utilize collective intelligence.
By Thierry de Baillon
English version here.
Ce billet est la seconde partie d’un article sur le Design Thinking co-écrit avec Ralph-Christian Ohr (@ralph_ohr). Vous pouvez en lire la première partie ici.
Note préliminaire: le français n’offre pas de traduction satisfaisante pour le terme «wicked problem», tel que défini par Horst Rittel. Certains auteurs proposent «problème tortueux» ou «problème faiblement structuré». Mais le premier est trop uni-dimensionnel, et le second présuppose une approche «classique», reposant sur une recherche de structure, des problèmes. Je leur préfère la notion de «problème irréductible», qui me semble plus proche du sens original (pensez aux «irréductibles Gaulois» d’Astérix).
Le monde dans lequel nous vivons devient de plus en plus complexe. Dans différents domaines de notre vie, tels que le business, l’environnement, l’économie, etc, des systèmes complexes impliquent un nombre toujours plus importants d’éléments en interaction. Les interactions humaines, en particulier, sont non-linéaires et résultent en des comportements littéralement imprévisibles. Une des conséquences majeures de cette complexité est que nous devons faire face à des problèmes de plus en plus irréductibles. Dans un billet intéressant, Ted Cadsby remarque que (je traduis):
«La caractéristique d’un problème irréductible est qu’il ne peut être réduit à la résolution d’une cause unique. La complexité naît de l’interaction entre les choses: la manière dont les parties d’un système interagissent à travers des mécanismes de feedback sophistiqués. Les signaux dont nous avons besoin pour donner du sens sont enfouis sous le bruit, et, malheureusement, nous ne sommes pas doués pour la chasse aux indices. Nous avons été conditionnés, tant par des milliers d’années d’évolution que par nos routines quotidiennes, à tirer des conclusions rapides en sélectionnant des relations de cause à effet simples et linéaires. Cette approche fonctionne bien avec des problèmes simples tels qu’assurer le gîte, le couvert et le sexe, ou traverser une rue animée. Mais nous vivons maintenant dans un monde où des causalités à multiples variables et non linéaires se cachent sous la surface de nos perceptions immédiates, et divergent vers différentes interprétations possibles».
Les problèmes irréductibles sont qualifiés de «divergents» en opposition aux problèmes «convergents». La définition d’un problème «domestique» («tame» en anglais), même très compliqué est: bien compris et offrant une solution. Plus on l’étudie, plus les diverses solutions convergent, tôt ou tard. Un problème divergent n’est pas bien défini et n’offre pas forcément de solution. Plus il est étudié, et plus les gens aboutissent inévitablement à des solutions et des interprétations différentes. Le processus de résolution d’un problème domestique est supposée être fondamentalement linéaire, comprenant une succession d’étapes aboutissant à une solution ou une issue souhaitée. Dans un environnement complexe, même la compréhension commune d’un problème ne peut être considérée comme acquise. Nous ne connaissons pas ce que nous ne connaissons pas.
La question se pose de savoir comment aborder de tels problèmes irréductibles, émergents de systèmes complexes, de manière adéquate. Suggérons trois «piliers» qui semblent cruciaux dans ce contexte:
L’expérimentation
À des contextes complexes et des problèmes irréductibles répond une approche expérimentale. Parce que l’issue est imprévisible, les personnes en charge de prendre des décisions doivent se concentrer sur un environnement duquel de bonnes choses peuvent émerger, plutôt que d’essayer de forcer des résultats prédéfinis. Ceci s’accompagne d’une tolérance pour l’échec et la faculté de se retenir d’imposer l’ordre. Il est essentiel de laisser des motifs émerger et de déterminer lesquels sont utilisables. Chaque expérience dévoile de nouveaux aspects du problème, impliquant des ajustements de la solution proposée. Au lieu de trouver «la bonne solution», il s’agit d’associer étroitement la compréhension du problème et la solution induite depuis le début, et de procéder par explorations successives.
La diversité et l’intelligence collective
Les problèmes irréductibles impliquent naturellement une diversité d’intervenants, chacun avec sa propre perspective et interprétation. Etant donné que beaucoup de monde se sent concerné ou a un avis sur la manière dont le problème doit / peut être résolu, le processus de résolution d’un problème irréductible est fondamentalement social, et résoudre un problème irréductible est fondamentalement un processus social. Une compréhension partagée s’avère être un prérequis pour affronter des problèmes irréductibles. Il est pour cela nécessaire que chaque intervenant comprenne la position des autres afin d’avoir des échanges constructifs à partir de leurs différents points de vue sur le problème; et de mettre à profit l’intelligence collective et holistique, plutôt qu’individuelle et fragmentée, afin de le résoudre.
Une approche interprétative
À problème irréductible correspond en général une incertitude radicale, c’est à dire bien plus que l’incapacité à prédire quelle option, parmi un certain nombre de propositions, s’avèrera préférable. Il n’existe aucune compréhension partagée du problème, et le contexte s’avère si complexe que même les issues possibles sont inconnues. Et en l’absence d’une solution définie, aucune méthode analytique de résolution de problème ne peut s’appliquer en fractionnant le problème en un ensemble d’éléments dissociables qui puissent être confiés à différents spécialistes. Selon Lester et Piore (“Innovation – The Missing Dimension“), une approche interprétative est en cas indiquée. Cette approche ne s’attache pas à résoudre des problèmes ou à négocier entre des intérêts contradictoires, mais à initier et guider des conversations entre des individus et des groupes. Les personnes impliquées se frayent un chemin à travers l’ambiguité et construisent un sens partagé. Au cours de ce processus, les participants apprennent à se connaître les uns les autres, et eux-mêmes, mieux qu’avant. C’est un processus ouvert permettant l’émergence d’insights et de nouveauté.
La distinction entre approche analytique et approche interprétative détermine deux manières différentes de comprendre les équipes:
- Perspective analytique: les équipes sont formées et reformées de différents membres possédant des compétences requises particulières
- Perspective interprétative: les équipes peuvent être des groupes organiques qui développent au fur et à mesure leur propre langage commun et leur propre compréhension, et deviennent plus grands que la somme de leur compétences
Ces «piliers» renvoient aux éléments constitutifs d’une approche complexe et adaptative du Design Thinking, telle qu’esquissée dans la première partie de ce billet:
La complexité ne rend pas caducs les processus et modèles actuels du business, mais affaiblit de plus en plus leur efficacité et leur pertinence. Afin d’être prêtes à affronter la complexité et l’irréductibilité croissantes, les organisations doivent mettre ces piliers en place. Le leadership est nécessaire pour insuffler des directions, plutôt que donner des objectifs, et pour faciliter le développement d’une culture où l’expérimentation, l’ambiguité et la tolérance à l’incertitude sont valorisées.
L’ambiguité devrait être reflétée dans la structure des organisations elle-même, parce que les problèmes irréductibles surviennent souvent «à la marge». Même si déconnectés de la structure opérationnelle principale, des espaces dédiés à la collaboration, à l’empathie et à la conversation doivent être mis en place. Ces espaces permettent la transformation de perspectives différentes, subjectives, en un savoir et une compréhension collectives. De plus, il est indispensable d’éduquer et d’engager des individus appropriés, capables de suivre cette approche et d’exprimer leur potentiel dans un tel environnement collaboratif.
En conclusion:
La complexité croissante requiert une transformation dans notre manière d’aborder les problèmes. Alors que la résolution des problèmes classiques est hautement analytique, résoudre des problèmes irréductibles peut s’apparenter à une approche orientée design. En combinant expérimentation, diversité et collaboration interprétative, la subjectivité des intervenants individuels peut être transmutée and insight partagé. Le Design Thinking, sur la base de ces éléments, offre un réel potentiel en tant qu’approche sociale d’utilisation de l’intelligence collective.
By Thierry de Baillon
Version française ici.
Our world is changing, so is the way we are thinking about it. The rise of online networks has not only modified our possibilities to connect and exchange knowledge with other people, but also has it given anyone with internet access a new, almost (not yet totally, but for how long?) unalienable, power. From charities to tyrannies, from companies to markets, a lot of this power is shifting to citizens and customers. Paradoxically, the more people gain access to it, the less we can think in terms of mass. Individuals, their diversity, their relationships, their interactions, matter more than the standardized bulk dynamics prevailing in the industrial logic.
To adapt to this change, organizations have to reinvent most of the ways they operate. Customers are no more passive buyers to target. Companies are no more fierce industrial strongholds aimed at infinite growth and bracing their back against long-term competitive advantages. Work is no more a clearly designed set of tasks, defined by roles and rewarded by career paths. Trees grow no more to the sky. Previous equilibrium between production, sales and profit is broken, and a new one is required, which embraces the evolving complexity of relationships between customers, companies and workers.
SD-logic and co-creation of value
Service-dominant logic draws a framework in the quest for such an equilibrium. By switching from a transaction-based model of organizational justification (I sell therefore I am) to an interactive model of value creation, it provides us with critical insights on the necessary mutation economic actors must undergo to survive in an ever more challenging environment. I already wrote about service-dominant logic (and you can learn a lot more here -and on the SD-logic website if operational again-), but, at the risk to oversimplify the works of Steve Vargo and Robert Lusch, let me recall some basic principles of their theory: companies do not market products for customers to buy; they make proposals (of products, of services) which customers hire (thus on a momentary, but not instantaneous, basis) to help them get their job (the real-world activity they want to use the product or service for) done. Value is co-created by company and customers during the whole length of time the customer uses the product / service.
For companies, beyond profit and other measurable benefits (reputation and loyalty for instance), value means knowledge about their customers’ needs, expectations and uses, which drives further development of better products and services, and better engagement. For customers, value also means knowledge about how to better fit their needs. Through value co-creation, both parts evolve.
Furthermore, value is neither created in the void, nor in a simple dual firm-customers relationship. People talk, compare, their own networks influence the overall value creation. Companies, too, are part of networked ecosystems composed of suppliers, subcontractors and many other stakeholders. As more and more people share knowledge through their online networks, as more and more companies get in the use to listen and engage with them, they will get more and more involved into customer-driven innovation, and will co-evolve.
The dynamics of co-evolution: competition
Co-evolution dynamics are originally related to natural ecosystems and living species, but are more and more considered in organizational and societal theories, as an inherent part of complex systems behavior. Co-evolution happens when a system and its environment, or different subsystems, are influencing each other to change.
The first kind of co-evolution is competitive: a system evolves to gain advantage onto another, in a typical predator/prey relationship. As more companies turn to customers and other parts of their ecosystem for added value, they will compete for what best serves their needs in a particular category, which involves several risks.
The first risk of a purely competitive co-evolution is relativism: competition involves getting advantage, but a subcontractor may work for several competitors (as Vargo and Lusch acknowledged), or customers may give insight in reference to competing products (imagine I own both a Kindle and an iPad). Companies may end up trapped in a kind of Zeno’s paradox, a zero-value sum, driving just enough innovation to get closer to their competitors’ best proposal.
The second risk is called the Red Queen’s dynamics, and is a hypothesis formulated by the American biologist Van Valen in 1973, stating that co-evolution in tightly related species doesn’t preclude any of them from extinction, whatever the number of precedent evolutions might be, and more and more considered in economic research. In our business context, it means that companies might be obliged to dedicate more and more resources to value co-creation, thus to evolve, not to thrive, but just to stay in the competition. Following the Red Queen’s hypothesis, engaging in that sort of arms race would equal, for companies which aren’t deeply involved in design-driven innovation, an overwhelming takeover by customers.
The dynamics of co-evolution: cooperation
While a truly cooperative economy might be seen as a mere utopia, cooperation, whether between firms or with customers, is a business reality. Whereas collaboration’s dynamics, requiring aligned goals, resources and outcomes, are mostly endogenous and pertain to a shared system’s level, cooperation takes its power from diversity, empowering each actor through shared information and behaviors. Meaningful sustainability initiatives assume active cooperation between whole business ecosystems and customers. Coopetition, which combines cooperation and competition, is gaining acceptance as a powerful business strategy in our networked economy.
Still an emergent domain of research, cooperative co-evolution doesn’t suffer from the same flaws as its competitive counterpart. Furthermore, it provides to value co-creation an interesting analogy with the cognitive learning process; all actors gain and create knowledge from information available, according to his own needs, expectations and personal background. Could we therefore use the different types of cognitive learning to provide a practical frame to the promises of the service-dominant logic? That’s a great perspective I would love to discuss with you. Online networks are transforming the way we behave, chances are good they will transform the way business is done. For better.
By Thierry de Baillon
English version here.
Notre monde change, et avec lui la manière dont nous le pensons. L’essor des réseaux en ligne a non seulement modifié les possibilités offertes de nous connecter et d’échanger du savoir avec les autres, mais a également donné à toute personne ayant accès à l’internet un nouveau pouvoir, pratiquement (pas encore totalement, mais pour combien de temps?) inaliénable. Des ONGs aux tyrannies, des entreprises aux marchés, une grande part de ce pouvoir est entre le mains des citoyens et des clients. Paradoxalement, plus nous sommes nombreux à y accéder, moins nous pouvons penser en termes de masses. Les individus, leur diversité, leurs relations, leurs interactions, prennent plus d’importance que les dynamiques standardisées de groupes prévalant dans la logique industrielle.
Pour s’adapter à ce changement, les organisations doivent réinventer la plupart de leurs pratiques opérationnelles. Les clients ne sont plus des consommateurs passifs que l’on cible. Les entreprises ne sont plus des citadelles industrielles à la recherche d’une croissance perpétuelle et s’arcboutant sur des avantages compétitifs à long terme. Le travail n’est plus une liste clairement définie de tâches, défini par des rôles et récompensé par des plans de carrière. Les arbres ne montent plus jusqu’au ciel. L’ancien équilibre entre production, ventes et profit est rompu, et il est nécessaire d’en trouver un nouveau, qui tienne compte de la complexité mouvante des relations entre clients, entreprises et travailleurs.
Logique à dominante service et co-création de valeur
La logique à dominante service nous fournit une méthodologie dans la recherche d’un tel équilibre. En passant d’un modèle de justification organisationnel (je vends donc je suis) basé sur la transaction à un modèle interactif de création de valeur, elle nous donne des clefs fondamentales sur la mutation essentielle que doivent entreprendre les acteurs économiques pour survivre dans un environnement de plus en plus difficile. J’ai déjà écrit à propos de la logique à dominante service (et vous en apprendrez bien plus ici – ainsi que sur le site dédié, à condition que celui-ci soit à nouveau en ligne), mais, au risque de sur-simplifier le travail de Steve Vargo et de Robert Lusch, voici quelques principes de base de leur théorie: les entreprises ne mettent pas sur le marché des produits pour que leurs clients les achètent; elles émettent des propositions (de produits ou de services) que leurs clients empruntent (donc pour une durée limitée, et non dans une transaction instantanée) pour les aider à faire leur travail (en anglais «job-to-be-done», l’activité réelle pour laquelle ils projettent d’utiliser le produit ou le service). De la valeur est co-créée par l’entreprise et ses clients pendant toute la durée pendant laquelle le client utilise le produit / service.
Pour les entreprises, au-delà du profit et autres bénéfices mesurables (réputation et fidélité par exemple), valeur signifie connaissance des besoins, attentes et usages de leurs clients, savoir qui alimentera le développement de meilleurs produits et services, et leur permettra de mieux se consacrer à leurs besoins. Pour les clients, valeur signifie également un savoir sur la meilleure manière de remplir ces besoins. A travers la co-création de valeur, chacun évolue.
De plus, la value n’est ni créée dans le vide, ni dans une simple relation duale entreprise-clients. Les gens parlent, comparent, leurs propres réseaux influencent la création globale de valeur. Les entreprises, elles aussi, font partie d’écosystèmes connectés composés de fournisseurs, de sous-traitants et de bien d’autres intervenants. Alors que de plus en plus d’individus partageront du savoir à travers leurs réseaux en ligne, que de plus en plus d’entreprises prendront l’habitude de les écouter et d’échanger avec eux, elles seront de plus en plus impliquées dans l’innovation pilotée par les clients, et co-évolueront.
La dynamique de la co-évolution: la compétition
La dynamique de la co-évolution est historiquement étudiée dans le cadre des écosystèmes naturels et des espèces vivantes, mais l’est de plus en plus dans le cadre de théories organisationnelles et sociétales, en tant que caractère inhérent du comportement des systèmes complexes. La co-évolution survient lorsqu’un système et son environnement, ou différents sous-systèmes, sont amenés à évoluer en s’influençant les uns les autres.
Le premier type de co-évolution est compétitive: un système évolue pour prendre l’avantage sur un autre, dans une relation typique d’ordre prédateur-proie. Alors que de plus en plus d’entreprises se tournent vers leurs clients et d’autres éléments de leur écosystème pour créer plus de valeur, elles entreront en compétition pour répondre à leurs besoins dans une catégorie donnée, ce qui comporte plusieurs risques.
Le premier risque guettant une co-évolution purement compétitive est le relativisme: la compétition implique se doter d’avantages, mais un sous-traitant donné peut travailler pour plusieurs compétiteurs (comme le reconnaissent Vargo et Lusch), et les clients peuvent donner leurs idées en fonction de plusieurs produits en compétition (imaginez que vous possédiez à la fois un Kindle et un iPad). Les entreprises peuvent se retrouver prisonnières d’une sorte de paradoxe de Zénon, un jeu à résultat nul, n’innovant que pour se rapprocher de la meilleure offre de leurs compétiteurs.
Le second risque s’appelle la dynamique de la Reine Rouge, une hypothèse formulée par le biologiste américain Van Valen en 1973, alléguant que la co-évolution d’espèces étroitement liées ne les protège pas de l’extinction, quel que sont le nombre des évolutions précédentes, qui est de plus en plus considérée dans la recherche en économie. Dans notre contexte business, cela signifie que les entreprises pourraient être obligée à consacrer de plus en plus de ressources à la co-création de valeur, et donc à évoluer, non pas pour sortir du lot, mais juste pour survivre. Selon l’hypothèse de la Reine Rouge, s’engager dans ce type de course aux armements équivaudrait, pour des entreprises qui ne s’engageraient pas dans l’innovation pilotée par le design, à une prise de contrôle de son activité par ses clients.
La dynamique de la co-évolution: la coopération
Même si une économie réellement coopérative relève essentiellement aujourd’hui de l’utopie, la coopération, que ce soit entre entreprises ou avec les clients, est une réalité économique. Alors que la dynamique de la collaboration, qui requiert un alignement des objectifs, des ressources et des résultats, est essentiellement endogène, en ce qu’elle relève d’un écosystème partagé, la coopération tire sa force de la diversité des acteurs, leur faisant tous bénéficier de l’information et des comportements partagés. Les initiatives les plus pertinentes en développement durable mettent en oeuvre la coopération d’écosystèmes économiques entiers. La coopétition, qui combine coopération et compétition, est de plus en plus vue comme une stratégie optimale dans notre économie en réseau.
Sujet de recherche relativement encore émergent, la co-évolution coopérative ne souffre pas des mêmes défauts que sa contrepartie compétitive. De plus, elle permet une intéressante analogie entre la co-création de valeur et le processus de l’apprentissage cognitif; tous les acteurs acquièrent et créent du savoir à partir de l’information disponible, chacun en accord avec ses besoins, ses attentes et son background personnel. Est-il possible d’utiliser les différents types d’apprentissage cognitif pour donner un cadre pratique aux promesses de la logique à dominante service. C’est une fabuleuse perspective dont j’aimerais pouvoir discuter avec vous. Les réseaux en ligne sont en train de modifier nos comportements, et il y a de grandes chances qu’ils modifient la façon dont le business s’opère. Pour quelque chose de mieux.
