יזם, מחבל ומדען רוצים להצליח

גם להיכשל צריך לדעת, והדבר מסביר מדוע יש מי שבסופו של דבר מצליחים ויש מי שימשיכו להיכשל
X זמן קריאה משוער: 10 דקות

סיפורי הצלחה מוכרים רבים החלו בכישלון: הנרי פורד פשט את הרגל לפני שהקים את חברת המכוניות "פורד"; תומס אדיסון ועמיתיו בדקו אלפי חומרים לפני שהחלו לייצר את הנורה עם חוט הלהט העשוי סיבי פחם. ג'יי. קיי. רולינג קיבלה 12 סירוביםלפני שפורסם הכרך הראשון של "הארי פוטר".

אלה דוגמאות מעוררות השראה, ללא ספק – אך דאשון וונג (Dashun Wang) לא חשב שהן מספרות את כל הסיפור. מדוע כל אלו זכו לבסוף בהצלחה, בעוד שרבים אחרים, רבים מאוד, לעולם אינם מתגברים על הכישלון שהם חווים?

"אם נבין את התהליך, האם נוכל לצפות אם תהפכו למנצחים, בעודכם מפסידים?", שואל וונג, פרופסור לניהול ולארגונים בביה"ס למנהל עסקים ״קלוג״, באוניברסיטת נורת׳ווסטרן, העומד בראש המרכז למדעי המדע והחדשנות (CCSI).

ההצלחה מושגת כאשר אנו לומדים מטעויותינו – למשל, אם אנו ממשיכים לשפר את אותם חלקים בהמצאה שאינם פועלים, במקום לוותר עליהם כליל

במאמר חדש פרי עטו, שהתפרסם בגיליון לציון 150 שנה לכתב העת "Nature", וונג ועמיתיו פיתחו מודל מתמטי שנועד להצביע על מה שמבדיל בין מי שמצליחים ובין אלו שרק מנסים, ומנסים שוב. יחד עם ייאן יין (Yian Yin) מלימודי הדוקטורט ואנג וונג (Yang Wang) מתוכנית הפוסט-דוקטורט ב-CSSI, וכן ג'יימס אוונס (Evans) מאוניברסיטת שיקגו, וונג גילה שההצלחה מושגת כאשר אנו לומדים מטעויותינו – למשל, אם אנו ממשיכים לשפר את אותם חלקים בהמצאה שאינם פועלים, במקום לוותר עליהם כליל, או אם אנחנו מזהים אלו חלקים בבקשה שהגשנו ושסורבה עלינו לשמר כפי שהם ואילו מוטב לנו לשכתב.

ג'יי קיי רולינג

קיבלה 12 סירובים עד שהצליחה: ג'יי. קיי. רולינג. תצלום: דניאל אוגרן, ויקיפדיה

אלא שזה לא כל כך פשוט, ואי-אפשר לומר שללומדים יותר בדרך יש סיכויים גבוהים יותר להצליח. העניין הוא שיש נקודת קריטית. אם היכולת שלכם להתבסס על ניסיונות קודמים עוברת סף מסוים, סביר שבסופו של דבר גם תצליחו. אבל אם היכולת הזאת נותרת אפילו מעט מתחת לאותו סף, יתכן שגורלכם הוא להיכשל שוב ושוב, לעד. "אנשים שנמצאים משני צדי הסף הזה עשויים להיות אנשים דומים ביותר", אומר וונג, "אבל הם יפיקו שתי תוצאות שונות מאוד".

החוקרים הצליחו לנבא את ההצלחה של אדם בטווח הארוך, כשבידיהם מידע מועט בלבד על אודות הניסיונות הראשונים שלו

על סמך תובנה זאת, החוקרים הצליחו לנבא את ההצלחה של אדם בטווח הארוך, כשבידיהם מידע מועט בלבד על אודות הניסיונות הראשונים שלו.

מדידת הצלחה בשלושה תחומים שונים

מספר גדל והולך של מחקרים תומך ברעיון שכישלון עשוי להועיל בטווח הארוך. אכן, במחקר נוסף שהוא השלים לאחרונה, וונג עצמו גילה שמהמורה מוקדמת בקריירה לא פעם ניבאה הצלחה של מדענים בשלב מאוחר יותר.

יחד עם זאת, כפי שהסיפורים על פורד, אדיסון ורולינג מראים בבירור, הדרך להצלחה כוללת לרוב יותר ממהמורה אחת. " לא נכשלים רק פעם אחת", אומר וונג. "נכשלים שוב ושוב". ובעוד שאותה שרשרת של כישלונות עשויה להועיל לאדיסונים של העולם, נראה שהיא חוסמת רבים אחרים.

כדי להבין מדוע, וונג ועמיתיו נזקקו למידע רב על אודות תהליך הכישלון, ההתאוששות והניסיון המחודש.

החוקרים פנו לשלושה מאגרי נתונים, שכל אחד מהם כולל מידע על סוגים שונים מאוד של הצלחה וכישלון: 776,221 בקשות תמיכה מקרנות שהוגשו למכון הלאומי לבריאות של ארה"ב (NIH) בין 1985 ו-2015; מסד הנתונים של האיגוד הלאומי להון סיכון, ובו כל 58,111 הסטרטאפים שקיבלו מימון בין 1970 ו-2016; ומאגר הנתונים על אירועי טרור בעולם, הכולל 170,350 פיגועים שהתרחשו בין 1970 ו-2016.

המקורות הללו אפשרו לחוקרים לעקוב אחר קבוצות ויחידים בעודם מנסים וחוזרים להשיג את מטרתם: להשיג מימון מקרנות, להוביל את החברה שלהם כך שהיא תירכש בערך גבוה או תונפק בבורסה, או במקרה של ארגוני טרור, לבצע פיגוע שיגבה לפחות חיים של אדם אחד – מדד עגום להצלחה, ללא ספק. שלושת התחומים "אינם יכולים להיות שונים יותר", אומר וונג, "אך ככל שהם עשויים להיראות שונים, מה שמעניין הוא שכולם מגלים תבניות דומות, שאפשר לצפות אותן מראש".

מה גורם לנו להצליח: מזל או לימוד?

בכל שלושת מאגרי הנתונים, הניסיון הלפני-אחרון אכן היה בעל הסתברות גבוהה יותר להצלחה מאשר הניסיון הראשון

לאחר איסוף הנתונים, החוקרים החלו לחשוב על הצלחה וכישלון ברמה הפשוטה ביותר. הם שיערו שהצלחה חייבת להיות תוצאה של אחת משתי תופעות בסיסיות: מזל או לימוד. אנשים שזוכים להצלחה בתחום מסוים משתפרים בהתמדה עם הזמן, או שהם נהנים ממקריות, ממזל. וכך, החוקרים בדקו את שתי התיאוריות. אם ניצחונות הם בעיקר תוצאה של מזל, כך חשב הצוות, ההסתברות של כל הניסיונות להצליח או להיכשל תהיה שווה – בדיוק כמו הטלת מטבע ברצף, שבה מה שקרה קודם לא ממש משפיע על מה שיקרה בהמשך. משמעות הדבר היא שהניסיון המאה במספר של האדם הממוצע לא יצליח באורח מובהק יותר מן הניסיון הראשון, שכן האנשים אינם נמצאים בתהליך שיטתי של שיפור. וכך, החוקרים בחנו את הניסיון הראשון ואת הניסיון הלפני אחרון (כלומר, האחרון לפני הניצחון) עבור כל מדען, יזם וטרוריסט במאגר הנתונים. כדי למדוד שיפור (או חוסר שיפור) על פני הזמן, החוקרים בחנו שינויים באופן שבו בקשות התמיכה של המדענים זכו לציון, גודל המימון שהסטרטאפים השיגו, ומספר הנפגעים בפיגועי הטרור. ניתוח הנתונים הראה שהתאוריה לפיה מדובר במקריות ובמזל פשוט אינה נכונה. בכל שלושת מאגרי הנתונים, הניסיון הלפני-אחרון אכן היה בעל הסתברות גבוהה יותר להצלחה מאשר הניסיון הראשון.

קרוסלה

עוד סיבוב, עוד סיבוב, אבל גם לא להיתקע בחזרתיות סתמית. תצלום: קיריל ש'.

יחד עם זאת, הנחקרים לא היו נתונים בתהליך למידה מהסוג שהחוקרים ציפו לו. על פי הרעיון הקלאסי, המדבר על עקומת למידה, ככל שאנחנו מרבים לבצע פעולה, כך אנחנו נעשים מיומנים יותר. כך שאם כל אלו הנחקרים היו נתונים בתהליך של למידה מהכישלונות הקודמים שלהם, הסיכוי שלהם להצליח אמור היה לעלות בחדות עם כל ניסיון נוסף, והחוקרים אמורים היו לראות רצפים קצרים של כישלון לפני ההצלחה.

על אף שהביצועים שלנו משתפרים עם הזמן, אנחנו עדיין נכשלים יותר מהצפוי. הדבר מורה על כך שאנחנו תקועים – אנחנו מנסים אבל איננו מתקדמים

"על אף שהביצועים שלנו משתפרים עם הזמן, אנחנו עדיין נכשלים יותר מהצפוי", מסביר וונג. "הדבר מורה על כך שאנחנו תקועים – אנחנו מנסים אבל איננו מתקדמים".

במלים אחרות, אף אחת משתי התאוריות לא יכלה להסביר את הדינמיקה שביסוד הכישלונות החוזרים. וכך, החוקרים החליטו לבנות מודל שיסביר את התופעה.

מנבא ודאי של הצלחה

המודל מניח שלכל ניסיון יש מספר רכיבים – כמו פרקי ההקדמה והתקציב בבקשת תמיכה, למשל, או המיקום והטקטיקה שמשמשים בפיגוע טרור. חשוב לזכור שגם אם ניסיון נכשל בכללותו, רכיבים מסוימים שלו עשויים בכל זאת להיות טובים. כשאנו מכינים ניסיון חדש, עלינו לבחור, עבור כל רכיב, האם לתכנן אותו מחדש או לשפר את מה שיש בו, על בסיס ניסיון (כושל) קודם.

אנשים מעריכים את הרכיבים של הניסיונות הקודמים שלהם על בסיס תגובות מאחרים (לאנשים במחקר של וונג התגובות עשויות לבוא מה-NIH, ממשקיעי הון סיכון או מבכירים בארגוני טרור).

אך המודל מכיר בכך שיש מי שלומדים מניסיונות כושלים יותר מאחרים, והם כוללים רכיבים רבים יותר מהניסיונות הכושלים שלהם בניסיונות הבאים שלהם.

בקצה אחד, הלומדים הגרועים ביותר כוללים אפס מידע מן הניסיונות הקודמים, ובכל פעם הם מתחילים מהתחלה את העבודה על כל רכיב. בקצה האחר מצויים הלומדים המושלמים, שלוקחים בחשבון את כל הניסיונות הכושלים שלהם מן העבר כל אימת שהם ניגשים לעשות ניסיון חדש. רוב בני-האדם נמצאים במקום כלשהו בין שני הקצוות הללו.

המודל צופה שבעוד שסביר שלומדים מושלמים ישיגו הצלחה מושלמת במהירות, ללומדים הגרועים ביותר יש סיכוי נמוך להצליח – שכן הם לעולם אינם לומדים דבר, אלא פשוט "מגששים פה ושם כדי להעמיד גרסאות חדשות", כדבריו של וונג, תוך שהם מבזבזים זמן יקר בתכנון מחדש, פעם אחר פעם.

החוקרים בחנו את המודל הזה עם הנתונים שלהם, תוך שהם משתמשים בזמן הממוצע בין ניסיונות כסמן ליכולת הלמידה של אדם (שכן לומדים טובים יותר יתחילו מאפס עבור רכיבים מועטים יותר, מה שיאפשר להם לייצר איטרציות חדשות במהירות רבה יותר).

לא כל יחידת לימוד נוספת העלתה את סיכויי ההצלחה במידה שווה – ומתברר כי יש סף של למידה, שמפריד בין ההצלחה בסופו של דבר לבין כל השלבים הקודמים

הם גילו קשר מפתיע בין לימוד והצלחה. לא כל יחידת לימוד נוספת העלתה את סיכויי ההצלחה במידה שווה – ומתברר כי יש סף של למידה, שמפריד בין ההצלחה בסופו של דבר לבין כל השלבים הקודמים.

וונג משווה את הסף הזה למעבר בין מים וקרח. "תארו לעצמכם שאני עובר ממינוס 5 מעלות צלזיוס למינוס 4", הוא מסביר. "שוב דבר לא קורה. הקרח נותר כקרח". אבל ברגע שהטמפרטורה מגיעה לנקודה מסוימת, הקרח מתחיל להפוך למים.

בדומה, אם יכולת הלמידה היא מתחת לסף, הרי זה כאילו שהאדם המדובר אינו לומד דבר. אדם כזה עשוי להשתפר מעט על פני הזמן, אומר וונג, אך הוא לעולם לא ישיג רכיבים טובים דיים כדי להפיק ניצחון של ממש.

לעומת זאת, מי שנמצאים מעבר לסף, יצברו לקחים מספיקים במידה שתבטיח את הצלחתם. הם מייצרים איטרציות במהירות רבה יותר ולאורך זמן, עד שבסופו של דבר יש בידיהם איטרציה מוצלחת.

אינכם צריכים ללמוד מכל חוויות העבר שלכם כדי להצליח. אך יש מספר מינימלי של כישלונות שמהם עליכם ללמוד

במונחים מעשיים, משמעות הדבר היא שאינכם צריכים ללמוד מכל חוויות העבר שלכם כדי להצליח, מסביר וונג. אך יש מספר מינימלי של כישלונות שמהם עליכם ללמוד. אמנם נכון שלא תמיד קל לכמת זאת, אך החוקרים הצליחו להצביע על כך שבבקשות לתמיכה מקרנות של ה-NIH מספר הכשלונות המתחייבים הוא בערך שלושה.

בואינג 767, אמריקן איירליינס

ב-11 בספטמבר 2001, הכלי הזה שימש בהצלחה. האם שימוש בו מנבא הצלחה עתידית? תצלום: סטיב ליינס

האופן שבו אנו נכשלים קובע האם נצליח

תומס אדיסון אמר: 'אנשים מרימים ידיים כיוון שהם אינם יודעים עד כמה הם קרובים להצלחה'

המחקר שולל את הרעיון המקובל שלפיו הצלחה היא פרי של מזל בלבד, וגם שופך אור חדש על מה שבאמת נדרש מחובבן שרוצה להפוך למנצח. למשל, לגמרי לא מספיק פשוט "לנסות שוב ושוב". הנתונים מראים שמי שנמצאים מתחת לסף הלמידה עשו ניסיונות במספר זהה לאלו שנמצאים מעליו, וסביר להניח שהם אף עבדו קשה יותר, שכן הם התעקשו לבצע שינויים ברכיבים מוצלחים בתכלית מניסיונות קודמים. אך העבודה הקשה הזאת לא נשאה פרי, שכן היא לא כללה ניסיונות קודמים. מבחינת וונג, הלקח ברור: אנשים חייבים לייחס חשיבות רבה לתגובות, וכן ללקחים שהם לומדים מכישלונותיהם. "אלו שני נכסים רבי ערך שיש לכם כשאתם עומדים לבצע ניסיון נוסף", הוא אומר. אך המחקר גם מראה שהנכסים הם בעלי ערך רק אם אתם משלבים אותם כחלק מהניסיונות החדשים, מה שתומך במנטרה של עמק הסיליקון [ועוד קודם, של סמואל בקט] לפיה "להיכשל טוב יותר" הוא מפתח להצלחה.

המחקר גם מסיר חלק מהמסתורין סביב השאלה מי מצליח ומי לא. החוקרים מצאו שאפשר לגלות את יכולת הלמידה של יזם, מדען או טרוריסט פשוט על ידי מדידה של משך הזמן החולף בין הניסיונות הראשונים שלו. כתוצאה מכך, המודל שלהם הצליח לנבא בהצלחה אילו יזמים, מדענים וטרוריסטים היו עתידים להצליח בסופו של דבר, וזאת זמן רב לפני שהתגלו סימנים חיצוניים להצלחתם.

"תומס אדיסון אמר: 'אנשים מרימים ידיים כיוון שהם אינם יודעים עד כמה הם קרובים להצלחה'", מסביר וונג. "ובכן, תרומתו של המחקר שביצענו היא שכעת אנו יודעים. כי אם יש לנו נתונים על האופן שבו אנשים נכשלים, נוכל להיטיב לדעת לאן פניהם מועדות, בסופו של דבר".

מבוסס על מחקר של Yian Yin , Yang Wang, James Evans, Dashun Wang ועל המאמר:Yin, Yian, Yang Wang, James A. Evans, and Dashun Wang. 2019. “Quantifying the Dynamics of Failure across Science, Startups and Security." Nature. 575: 190–194.

המאמר התפרסם במקור בכתב עת של בית הספר למנהל Kellog באוניברסיטת Northwestern.

Previously published in Kellogg Insight. Reprinted with permission of the Kellogg School of Management

תורגם במיוחד לאלכסון על ידי אדם הררי

תמונה ראשית: לזהות מתוך השברים. תצלום: דניס אנדרסון, unsplash.com

Photo by Dennis Anderson on Unsplash

מחשבה זו התפרסמה באלכסון ב על־ידי Kellog Insight.


תגובות פייסבוק