Negli anni Sessanta, la NASA affrontava un problema apparentemente banale: gli astronauti commettevano errori in fase di addestramento, e il primo riflesso fu rinforzare la selezione, migliorare le procedure, ridurre i margini di manovra individuale. Ma se quegli errori fossero la risorsa più preziosa che avevano? Nacque così il concetto di “failure analysis” sistematica.
Nel nostro settore siamo diventati bravissimi a misurare la precisione, a ridurre l’incertezza, a costruire sistemi ridondanti che minimizzano la probabilità di sbagliare. E tuttavia, quando l’errore accade la risposta prevalente non è capirlo, è correggerlo, archiviarlo e andare avanti.
La correzione è un atto locale: riporta il sistema allo stato atteso, chiude la deviazione, ripristina la normalità. L’apprendimento è un atto sistemico: chiede perché quella deviazione si è prodotta, se si ripresenterà, se segnala qualcosa che le specifiche non avevano previsto. Il primo è efficiente, il secondo è intelligente, e noi negli ultimi anni abbiamo investito quasi tutto nel primo.
L’automazione ha reso la correzione talmente rapida e invisibile che spesso non sappiamo nemmeno che l’errore sia avvenuto. Il loop di controllo lo ha già compensato, l’algoritmo lo ha già assorbito, il sistema si è già riallineato al setpoint. Quell’errore conteneva un’informazione sulla variabilità del processo, sull’adeguatezza del modello, sui limiti del nostro sistema di misura, e noi l’abbiamo cancellata prima di chiederci cosa volesse dirci.
Non è un problema nuovo, è uno dei paradossi più antichi della metrologia: più un sistema è preciso, meno tolleranza ha per la deviazione, e meno impara da essa. Il rapporto con l’errore è cambiato da qualcosa da osservare, a qualcosa da eliminare.
Le organizzazioni che non sanno leggere i propri errori sistematici non imparano. Possono essere efficienti nel breve periodo, ma sono fragili davanti a ciò che non hanno mai visto. La resilienza non si costruisce riducendo gli errori a zero, ma sviluppando la capacità di riconoscerli, classificarli e usarli.
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