W 2015 roku zespół badaczy opublikował na podstawie prognozy analizę możliwych przyszłości państw Grupy Wyszehradzkiej, której horyzontem był rok 2025. Ta data właśnie minęła, można więc sprawdzić, co z tamtych ustaleń się obroniło. Nie chodzi o to, czy trafiono w liczby — nikt tego nie obiecywał. Właściwe pytanie brzmi inaczej: czy zostawiono dość miejsca na niespodziankę. A, jeszcze jedno… Ci badacze… to byliśmy my 🙂

Scenariusz bez niespodzianek

Dokument, o którym mowa, to analiza wskaźnika State of the Future Index (SOFI) dla państw grupy wyszehradzkiej, którą przeprowadziliśmy w ramach konsorcjum z Uniwersytetem w Miskolcu, Słowacką Akademią Nauk (Wydział Ekonomiczny) i Uniwersytetem Pałackiego w Ołomuńcu, dzięki grantowi Międzynarodowego Funduszu Wyszehradzkiego. Sam wskaźnik ma rodowód, który tłumaczy jego konstrukcję. Powstał w Millennium Project — międzynarodowej sieci badawczej założonej w 1996 roku po trzyletnim studium wykonalności prowadzonym m.in. z Uniwersytetem ONZ, wydającej od 1997 roku doroczne raporty „State of the Future”. Około 2000 roku Theodore J. Gordon zaproponował, by rozproszone wskaźniki sprowadzić do jednej liczby odpowiadającej na proste pytanie: czy warunki życia w danym kraju poprawiają się, czy pogarszają — i czy będą się poprawiać dalej. Standardowa procedura zakłada co najmniej dwadzieścia lat danych wstecz i dziesięć lat projekcji w przód. Trzymaliśmy się tego schematu: dane z lat 1995–2014, horyzont 2025.

Chcieliśmy więc uchwycić kierunek i tempo nadchodzących zmian oraz wskazać czynniki, które za nie odpowiadają. Punktem wyjścia były dane historyczne z dwudziestu lat, licząc od 1995 roku. Tradycyjne prognozowanie zakłada, że jutro będzie przypominać wczoraj. Tak powstał scenariusz bazowy, nazwany w raporcie „Surprise-Free SOFI”. Tam, gdzie nie było gotowych modeli zewnętrznych, zastosowano ekstrapolację liniową lub logarytmiczną i przedłużono dotychczasowe trendy do 2025 roku, uzyskując prognozy. Potrzebowaliśmy do tego ilościowego punktu odniesienia — i tak powstał scenariusz bazowy, nazwany w raporcie „Surprise-Free SOFI”. Złożyły się na niego przede wszystkim projekcje uznanych instytucji; własne ekstrapolacje, liniowe lub logarytmiczne, robiliśmy wyłącznie tam, gdzie cudzych nie dało się znaleźć. Kilka wskaźników, których wartości zbyt mocno się wahały, zamrożono na stałym poziomie.

Taki punkt odniesienia z definicji nie widzi wstrząsów — i nie po to powstał. Nazwa scenariusza jest zresztą uczciwa aż do przesady: „wolny od niespodzianek” to nie zapowiedź, że niespodzianek nie będzie, tylko ostrzeżenie, że w tej jednej linii ich nie ma. Tymczasem w dekadzie 2015–2025 zdarzyły się pandemia, wojna za wschodnią granicą i najwyższa od pokolenia inflacja. Zdawaliśmy sobie z tego ograniczenia sprawę. Uznali, że śledzenie historycznego postępu i opieranie się na utrwalonych miarach, takich jak PKB, nie wystarcza we współczesnych badaniach nad przyszłością. Dlatego obok prognozowania sięgnęliśmy po narzędzia foresightu.

Eksperci, prognozy i symulacje

SOFI, w odróżnieniu od indeksów opisujących przeszłość lub stan bieżący, z założenia mierzy to, co dopiero może się wydarzyć, i rozkłada tę obietnicę na czynniki pierwsze.

Nie poprzestaliśmy więc na wykresach. W badaniu Real-Time Delphi poprosiliśmy ekspertów o ocenę prawdopodobieństwa wzrostu lub spadku poszczególnych zmiennych oraz o wyznaczenie wariantu optymistycznego i pesymistycznego. Zadaniem uczestników nie było podanie jednej wartości na 2025 rok, tylko ocena, jak bardzo dostępne projekcje mogą być chybione: o ile mniej w wariancie pesymistycznym, o ile więcej w optymistycznym. Zebrane oceny posłużyły jako dane wejściowe do 250 symulacji Monte Carlo dla każdego kraju.

Obie metody są starsze, niż sugerują ich intrygująco techniczne nazwy. Delphi opracowano w latach pięćdziesiątych w RAND Corporation, na potrzeby wojskowych analiz strategicznych. Pomysł polegał na tym, żeby nie sadzać ekspertów przy jednym stole, gdzie o wyniku decyduje autorytet i siła głosu, tylko pytać ich osobno i anonimowo, a zebrane odpowiedzi odsyłać w kolejnych rundach do ponownej oceny. Pierwsze duże badanie tego typu opublikowali w 1964 roku Gordon wspólnie z Olafem Helmerem. Wariant „real-time” znosi podział na rundy: uczestnik widzi bieżący rozkład odpowiedzi całej grupy i może skorygować własną w dowolnym momencie. Delphi nie jest przy tym metodologicznym zabytkiem — przeciwnie, sprawdza się wszędzie tam, gdzie trzeba uporządkować wiedzę rozproszoną między kilkudziesięcioma osobami, których i tak nie da się posadzić przy jednym stole: w analizach bezpieczeństwa, w planowaniu strategii, w wyznaczaniu priorytetów badawczych. Polskim narzędziem tej klasy jest platforma 4CF HalnyX, rozwijana przez warszawską firmę 4CF w wersji określanej jako Smart Delphi. Uczestnik widzi na bieżąco rozkład ocen całej grupy oraz uzasadnienia stojące za stanowiskami skrajnymi i może korygować własną odpowiedź w trakcie badania, bez czekania na zamknięcie rundy. Korzyść jest prozaiczna, ale realna: to, co w trybie klasycznym zajmowało miesiące korespondencji, zamyka się w kilku tygodniach, a rezultatem nie jest uśredniona opinia zdominowana przez hierarchię, lecz mapa tego, gdzie eksperci faktycznie się różnią i z jakich powodów. Dostęp do uzasadnień ma tu znaczenie: łatwiej rozszerzyć własny przedział, gdy widzi się argument stojący za skrajnością, a nie tylko nagą liczbę, odstającą od reszty zbioru. Dla organizacji stojącej przed decyzją o długim horyzoncie, dla której nie ma twardych danych, jest to jeden z niewielu sposobów, by zamiast zdania najgłośniejszej osoby w pokoju otrzymać wynik dający się obronić.

Monte Carlo pochodzi z tego samego pokolenia narzędzi. Metodę rozwinięto w Los Alamos w latach czterdziestych, przy obliczeniach dotyczących dyfuzji neutronów, a nazwę zawdzięcza kasynu w Monako. Zasada jest prosta: skoro nie znamy dokładnych wartości parametrów, losujemy je wielokrotnie z założonych rozkładów i sprawdzamy, jak często powtarzają się poszczególne wyniki. Dwieście pięćdziesiąt przebiegów na kraj to dziś niewiele jak na dostępne moce obliczeniowe, ale wystarczy, by zamiast punktu zobaczyć chmurę.

Zamiast jednej prognozy powstał rozkład możliwych wyników. Skrajne warianty dla Polski rozpięły się między stagnacją — wskaźnikiem w 2025 roku niewiele wyższym niż dekadę wcześniej — a poprawą SOFI o jedną czwartą. Sama ta rozpiętość jest informacją dla decydenta: przyszłość nie jest tu przeznaczeniem, lecz zbiorem wariantów o różnym prawdopodobieństwie.

Gdzie system był najsłabszy

Żaden model z 2015 roku nie podał daty pandemii ani inwazji. Analiza odchyleń od stanu optymalnego pokazała jednak, które obszary odstają najbardziej, a kolejność na tej liście okazała się znacząca.

W czołówce obszarów wymagających naprawy znalazły się wskaźniki ochrony zdrowia: liczba lekarzy na tysiąc mieszkańców oraz oczekiwana długość życia. Pięć lat później to właśnie tam system okazał się najmniej odporny. Jako kluczowe wyzwanie raport wskazywał również nakłady na badania i rozwój, widząc w nich zarazem największą szansę na przyspieszenie i największe ryzyko zastoju. Wśród pozostałych podatnych na zmianę elementów wymieniono rozwój odnawialnych źródeł energii, ograniczanie korupcji i niski odsetek kobiet w parlamencie.

Co przyniosła dekada

W 2019 roku na tysiąc mieszkańców Polski przypadało 2,4 praktykujących lekarzy — najmniej w całej Unii Europejskiej. Rok później system zderzył się z pandemią. Przeciętne trwanie życia w 2021 roku, w porównaniu z 2019, skróciło się o 2,3 roku u mężczyzn i 2,1 roku u kobiet, cofając nas mniej więcej do poziomu z początku wieku. Nie odpowiadał za to wyłącznie wirus: w statystyce nadmiarowych zgonów widać również skutki ograniczonego dostępu do świadczeń i zawieszonej diagnostyki. Od 2022 roku wskaźnik znów rósł i w 2023 przekroczył poziom sprzed pandemii, ale dekada zamknęła się dla zdrowia bilansem bliskim zeru.

Równie niejednoznacznie wypadły badania i rozwój, wskazane w raporcie jako obszar największej szansy i największego ryzyka zarazem. Nakłady rzeczywiście rosły — z 1,0 proc. PKB w 2017 roku do 1,56 proc. w 2023. Rok później spadły do 1,41 proc., przede wszystkim za sprawą sektora przedsiębiorstw. Nie zrealizował się więc ani wariant optymistyczny, ani pesymistyczny. To sytuacja typowa i sama w sobie jest argumentem za pracą na wiązce scenariuszy zamiast na pojedynczej ścieżce.

Największe zaskoczenia przyszły z zewnątrz. Wojna za wschodnią granicą uruchomiła w 2022 roku falę uchodźczą i szok energetyczny, a w lutym 2023 roku inflacja sięgnęła 18,4 proc. rok do roku – najwyżej od grudnia 1996. Żadna z tych wartości nie mieściła się w przedziałach, które dekadę wcześniej uznawano za skrajne – i nie tylko w naszych. To nie jest jednak zarzut wobec metody, tylko opis jej ograniczeń: ekstrapolacja i ekspercka ocena prawdopodobieństw operują w obrębie znanego rozkładu, a wydarzenia tego rzędu ten rozkład przesuwają. Warto dodać, że ludzie systematycznie podają zbyt wąskie przedziały ufności — także eksperci i także wtedy, gdy prosi się ich wprost o skrajności. Kalibracja niepewności jest osobną umiejętnością i wymaga osobnej pracy.

Wniosek z prognozy dla praktyki

Z perspektywy kolejnej dekady niestabilności widać, czego brakuje najbardziej. Dokładniejszej prognozy? Niekoniecznie, raczej strategii, które wytrzymają kilka różnych wersji przyszłości. Potrzebne są do tego scenariusze, wcześnie rozpoznane „dzikie karty” i systemy wczesnego ostrzegania, czyli standardowy warsztat foresightu.

Jeden z recenzentów cytowanych w raporcie zwrócił uwagę na rzecz najistotniejszą: wskaźnik przekazany decydentom we właściwy sposób przestaje być biernym pomiarem i zaczyna wpływać na zachowania kluczowych aktorów. Sens tej pracy nie polega więc na odgadnięciu, co się wydarzy, ale na przygotowaniu się do kilku wariantów naraz.

Dane liczbowe: GUS, OECD/Eurostat