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 pi\u00f9 preziosa che avevano? Nacque cos\u00ec 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 probabilit\u00e0 di sbagliare. E tuttavia, quando l’errore accade la risposta prevalente non \u00e8 capirlo, \u00e8 correggerlo, archiviarlo e andare avanti.
La correzione \u00e8 un atto locale: riporta il sistema allo stato atteso, chiude la deviazione, ripristina la normalit\u00e0. L’apprendimento \u00e8 un atto sistemico: chiede perch\u00e9 quella deviazione si \u00e8 prodotta, se si ripresenter\u00e0, se segnala qualcosa che le specifiche non avevano previsto. Il primo \u00e8 efficiente, il secondo \u00e8 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 gi\u00e0 compensato, l’algoritmo lo ha gi\u00e0 assorbito, il sistema si \u00e8 gi\u00e0 riallineato al setpoint. Quell’errore conteneva un’informazione sulla variabilit\u00e0 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 \u00e8 un problema nuovo, \u00e8 uno dei paradossi pi\u00f9 antichi della metrologia: pi\u00f9 un sistema \u00e8 preciso, meno tolleranza ha per la deviazione, e meno impara da essa. Il rapporto con l’errore \u00e8 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 ci\u00f2 che non hanno mai visto. La resilienza non si costruisce riducendo gli errori a zero, ma sviluppando la capacit\u00e0 di riconoscerli, classificarli e usarli.<\/p>\n\n\n\n
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