Ez évre ígérték a PMI Project Management Book of Knowledge (PMBOK) kiadványának nyolcadik kiadását, melynek már elérhető a tartalomjegyzéke[1]. A kockázat (risk) fogalmának helyét a hetedik kiadásban a bizonytalanság (uncertainty) foglalta el; a nyolcadikban újra a kockázat kerül piedesztálra. Az egyes PMBOK változatok közötti változások indokairól vajmi keveset adnak közre a szerzők, pedig az igen hasznos lenne, ebben az esetben különösen.

A PMBOK első hat változatában a projektkockázat-menedzsment önálló tudásterület volt, a PMBOK6-ban hét folyamat tartozott hozzá[2]. A PMBOK hetedik kiadásában számos minőségi újítás jelent meg[3], a tudásterületeket (knowledge area) felváltó teljesítményterületek (practice domain) között a bizonytalanság kifejezés váltotta fel a kockázatot. Most a nyolcadik kiadásban viszont vissza fog térni a kockázat kifejezés használata.

A PMBOK6-ban ezt találjuk a kockázat tudásterületet ismertető 11. fejezet szerint minden projekt kockázatosnak számít. A PMBOK7 bizonytalanság teljesítményterületét leíró 2.8 fejezetében viszont azt találjuk, hogy a projektek különböző mértékű bizonytalansággal jellemezhető környezetben működnek.

A PMBOK7-ben a bizonytalanság teljesítményterület elején a külön meghatározásokat kapunk a bizonytalanság és kockázat fogalmaira. A bizonytalanság a problémák megoldásának, események, követendő eljárások felismerésének a hiánya, míg a kockázat helyzet többféle értelmezési lehetősége, vagy esemény okán fellelésének nehézségét jelenti. A bizonytalanság esetében valaminek a hiányán, míg a kockázat esetében annak következményein van a hangsúly. A kockázat a bizonytalanság egy sajátos formája (aspektusa).

A két fogalom közötti különbséget Kay és King: Radikális bizonytalanság: döntéshozatal a számokon túl című kiváló műve[4] segítségével érthetjük meg. A közgazdászok már régen elkülönítették az objektív és szubjektív valószínűség fogalmát, lásd a fenti mű ötödik fejezetét. A különbségre a projektmenedzsment világából vett alábbi példák mutatnak rá:

1.       Legyen a kockázat az a fenyegetés, hogy a projektcsapat által használt infrastruktúrában áramkimaradás lép fel. Ennek valószínűsége jól és várhatóan kis hibával számszerűsíthető, mert számos korábbi eset segíthet a konkretizálásában; ez objektív valószínűség.

2.       Legyen a kockázat az, hogy a projektcsapat által használt infrastruktúrát földrengés éri. Ezt a kockázatot lehet ugyan számszerűsíteni, mert vélhetően vannak az adott területen előzmények, hanem a becslés hibáját nem lehet felmérni.

3.       Végül legyen a kockázat az, hogy a projekt egyik kulcsembere távozik, mert elcsábítja egy versenytárs számára kedvezőbb ajánlata. Ezen esemény bekövetkezésének számszerűsítésére csak hasraütésszerű becsléssel élhetünk, melynek várható hibájáról fogalmunk sincs.

John Maynard Keynes és Frank Knight a múlt század húszas éveiben amellett kardoskodtak, hogy a nem mérhető bizonytalanság fogalmával foglalkozni kell. Knight értelmezése szerint a kockázat olyan eseményekkel hozható kapcsolatba, amelyeknek megismerhető gyakorlati eloszlása van; míg a bizonytalanság vonatkozásában ilyen számszerűsített eloszlás nem határozható meg. Érdemes itt lord Kelvin egy 1883-ban megtartott előadásában szereplő, rendszerint teljesen félreértelmezett gondolatára[5] is visszautalni „When you can measure what you are speaking about and express it in numbers, you know something about it; but when you cannot measure it, when you cannot express it in numbers, your knowledge is of a meagre and unsatisfactory kind.” Kelvin nem állította azt, hogy ami nem mérhető, az nem is létezik!

A közgazdászok között hosszú ideig diadalmaskodott az a felfogás, hogy a szubjektív valószínűségek megfelelő matematikai apparátussal jól kezelhetők. A radikális bizonytalanság gondolata fél évszázadra eltűnt a közgazdaságtan főáramából. Ennek az egyoldalú szemléletmódnak a fájdalmas következményeit Kay és King kilenc fejezetben, közel száz oldalon ismerteti a bizonytalanság fogalmának értelmezésével.

A projektmenedzsment világába visszatérve, a PMBOK6 szerzői előírják, hogy minden kockázathoz határozzuk meg annak bekövetkezési valószínűségét. Senkit ne tévesszem meg az, hogy az egyik PMBOK6 folyamat a „kvalitatív kockázatelemzés” nevet viseli! Az útmutató ugyanis az adott folyamat leírásában ugyanis kifejezetten az egyedi kockázatok bekövetkezésük valószínűsége szerinti rangsorolást írja elő feladatként. Én is azt tanítom a hallgatóimnak, hogy egy projekt indításakor be kell mutatni egy kiinduló kockázatlistát a vezetés számára, a kockázatok (és nem bizonytalanságok!) értékelésével együtt.

A PMBOK7-ben viszont a bizonytalanság teljesítményterületet tárgyaló fejezet bevezető részében a megelőzést írja elő feladatként. Ennek része a kockázatok bekövetkezési valószínűségének számszerűsítése is - ahol ennek van értelme. Ha viszont nincs értelme légből kapott valószínűségekkel spekulálni, akkor azt jobb elhagyni, mert csak egymást hitegetnénk szamárságokkal. Amennyiben a használt valószínűségértékek a valóságot „jól” (objektív módon) írják le, akkor persze továbbra is értelmes például a kvantitatív kockázatelemzés módszereinek (például a várható pénzbeli értékkel felépített döntési fa módszer /Expected Monetary Value, EMV/ alapján) használata, lásd a PMBOK6 kiadásában a 11.4.2.5 alfejezetet. Itt megjegyzem, hogy a hivatkozott PMBOK6-beli EMV példában (is) komoly kételyeink merülhetnek fel az abban használt valószínűségek objektivitásával kapcsolatban.

A fenti félkövérben kiemelt gondolatot nehéz lehet megemészteni manapság, amikor gyakran a valós idejű adatokból származtatott mutatókat tekintik a döntések elsődleges és észszerű alapjának. Az „ostoba adatokra építve csak ostoba döntéseket lehet hozni” (garbage in, garbage out) elv bölcsessége azonban örökérvényű!

Nekem kifejezetten tetszett az, hogy a bizonytalanság fogalma került előtérbe a PMBOK7-ben. A bizonytalanságok kezelésére a szerzők a józan ész ötleteivel állnak elő: minél több adatot (információt) kellene gyűjteni; fel kell készülni eltérő forgatókönyvekre, figyelmembe véve a szükséges engedményeket (trade-offs); ellenállóképességet (resilience) kell beépíteni a tervekbe. A komplexitásból adódó bizonytalanság dekomponálással (decoupling) vagy szimulációval csökkenthető. Jól alkalmazható megoldás lehet a többszempontú elemzés (reframing); vagy az érintett folyamatok iteratív, az érintetteket bevonó (engaging) megszervezése is. Sajnos, az útmutató szerzői konkrét segítséget nem adtak a tekintetben, hogy a projektmenedzser formálisan miként kezelje a bizonytalanságokat; kell-e például bizonytalanság-katalógust készíteni.

Nem tudom, hogy a PMBOK nyolcadik kiadásában miért kerül újra előtérbe a kockázat fogalma. Az új kiadásban a régi-új kockázat teljesítményterület folyamatai között szerepel majd a Perform Risk Analysis[6], aminek a szövege – amint elérhetővé válik - majd segíthet a finomabb részletek megértésében. Bízom benne, hogy erre már nem kell sokat várni.

Kay és King eredetileg a mustra címében szereplő „tükör által homályosan” mottót tervezte könyvük címének (ami végül „Radikális bizonytalanság” lett). A szerzők szerint „Nem tudunk többet a jövőről azzal, ha tényeket és számokat találunk ki, amelyekkel megpróbáljuk kitölteni a tudásunkban elkerülhetetlenül meglevő hézagokat[7].” Értelmetlen számokkal ne bolondítsuk egymást!

Klimkó Gábor

 *Fotó: GR Stocks / Unsplash

[1] lásd https://www.pmi.org/standards/pmbok

[2] PMI (2020) Projektmenedzsment útmutató (PMBOK® Guide), ford. Pálvölgyi Lajos és Horváth Balázs, Akadémiai Kiadó

[3] lásd https://pmsz.hu/hireink/havi-mustra-a-pmbok-hetedik-kiadasarol-van-uj-a-nap-alatt/

[4] Kay, J és King, M. (2022) Radikális bizonytalanság: döntéshozatal a számokon túl. Napvilág Kiadó

[5] Thomson, William (Lord Kelvin). Electrical Units of Measurement. in Popular Lectures and Addresses. Vol. I: Constitution of Matter. London: Macmillan and Co., 1889.

[6] lásd https://www.linkedin.com/pulse/main-changes-pmbok-8th-edition-jose-barato-ou4nf/

[7] i.m. 304. o