Неочевидный минус data driven подходов.

McKinsey в исследованиях decision-making 2024–2025 фиксирует неочевидное: у людей с высоким уровнем мышления проблема не в качестве анализа. Проблема в том, что они не могут остановить анализ.

Последние 10 лет компании активно инвестировали в data-driven decision making. Логика понятна: больше данных — лучше решения. На практике получили другое: данных стало так много, что решения принимать стало сложнее, а не проще. Понять, что важно когда драйверов выручки 50, а не 10 гораздо сложнее.

🧠 AI сделал это ещё острее. Инструменты для генерации идей и вариантов масштабировались кратно. Инструменты для выбора — остались прежними.


📍 Раньше было 3 варианта — выбирали из 3
📍 Data-driven подход дал 10 вариантов с обоснованием каждого
📍 AI даёт ещё 15 — быстро, убедительно, с аргументами (еще и не верными:)

Мозг не ускорился. Зато появилось ощущение, что «ещё не всё рассмотрено», FOMO упущенных цифр.

☠️ Итог: знаете больше, чем когда-либо — двигаетесь медленнее, чем могли бы.


Узнаете эту механику у себя или в команде?