Waarom bevindingen in managementletters niet overtuigen

Lees de volgende probleemanalyse uit een managementletter en bedenk wat er niet klopt:

Bestellingen van goederen en diensten worden niet volgens de daarvoor geldende ISO-procedure vastgelegd. Hierdoor is er geen inzicht in de hoeveelheid bestellingen en de toewijzing van de kosten. Wij adviseren u de bestellingen van goederen en diensten volgens de daarvoor geldende ISO-procedure vast te leggen.

Wat is het probleem en wat is het risico?

Wat klopt hier niet? Gevonden? Hopelijk heb je gezien dat hier een advies wordt gegeven dat geen enkele aantoonbare grondslag heeft. De grondslag voor dit advies had een expliciet oorzaak moeten zijn die heeft geleid tot het genoemde probleem. Een gebrekkige onderbouwing van adviezen in managementletters is het grootste probleem dat we in de praktijk aantreffen in deze documenten. Het is een probleem, omdat zonder die oorzaak dat advies nergens op slaat. Het staat er als een uit de lucht gegrepen oplossing voor het probleem dat de ontvanger wordt voorgelegd. Een kritische ontvanger gaat hier nooit mee akkoord en vraagt altijd om onderbouwing van het advies. En mocht de ontvanger de adviezen wel overnemen, dan is er geen enkele garantie dat het genoemde probleem ook daadwerkelijk wordt aangepakt. Daarmee is het effect van de ML zeer beperkt en roept de ontvanger de volgende keer: ‘Laat die ML maar zitten, want daar heb ik toch niets aan.’

Gebrek aan overtuigingskracht

Een managementletter, in welke presentatievorm dan ook, heeft meestal maar één uniek onderdeel en dat is het deel met de bevindingen. De rest van het document bestaat uit vaste tekstdelen zoals de inleiding en een schets van ontwikkelingen. De kracht van het document moet dus voortkomen uit dat deel met de bevindingen en de kracht van die bevindingen zit in de overtuigingskracht van die bevindingen. Voor die overtuigingskracht gebruiken de meeste schrijvers bewust of onbewust het PROA-model, of eigenlijk een ontwrichte versie daarvan. Want de P (probleem) en de R (risico) worden meestal wel aangeduid, maar de essentiële O van oorzaak als basis voor de A (advies) ontbreekt in veel gevallen.

Wat is de oorzaak?

Hoe komt dit nou? Wat is de oorzaak van deze slecht onderbouwde adviezen? Dat kunnen er meerdere zijn, maar ik noem hier veel voorkomende oorzaken.

De eerste is onwetendheid: onbewust onbekwaam handelen. De schrijver weet niet dat adviezen onderbouwing nodig hebben en weet ook niet hoe je dit voor elkaar krijgt in een ML. Het komt natuurlijk ook voor dat de reviewer onwetend is en niet in staat is de schrijver hierop te wijzen.

De tweede oorzaak is dat de schrijver over te weinig analytisch vermogen beschikt om een goede oorzaakanalyse te maken. De schrijver is dan niet in staat om essentiële vragen van critical thinking te stellen en te beantwoorden.

De derde oorzaak, eventueel in combinatie met de eerste, is dat de schrijver wel oog heeft voor de oorzaak, maar deze niet kan achterhalen vanwege tijdgebrek. De controle bevat geen uren om een oorzaakanalyse uit te voeren die noodzakelijk is om de juiste oorzaak op te sporen.

Wat is de oplossing?

Voor onwetendheid en een gebrek aan analytisch vermogen zijn kennisuitwisseling en training goede manieren om hier iets aan te doen. Voor het gebrek aan tijd ligt het wat lastiger, want meer uren zijn niet zomaar voorhanden. In dat geval is het raadzaam om vooraf te bepalen wat wel in de beschikbare tijd mogelijk is en wat wel gerapporteerd kan en worden en wat niet. Mocht het zo zijn dat oorzaak niet achterhaald kan worden, roep dan niet zomaar en advies, maar adviseer om, gelet op het risico, nader onderzoek te doen. Hierin onderscheidt zich de echte adviseur van de slechte adviseur.