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经验的疆界 经验作为不完美的老师
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从经验中学习，尽管非常普遍，也屡屡成功，但是有很多限制其效果的问题。这些问题，主要是由经验的三个显著特征造成的。第一个是经验的鲜活性，第二个是启示的模糊性，第三个是诠释的灵活性。
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经验的鲜活性
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在个人和组织看来，直接经验特别鲜活（Fischhoff，1975）。直接经验的鲜活性导致学习者把来自直接经验的信息看得比来自其他渠道的信息重。个人和组织把直接经验看得比别人的经验重，理由是很充分的。例如，直接经验不需推广，就能与个人和组织扯上关系。然而，一方面，经验是那么鲜活；另一方面，经验又是那么不好诠释，所以从经验中学习特别容易出错。正如马克·吐温（Mark Twain）观察到的那样，一只偶然被热炉子烫过的猫绝不会再从任何炉子（不管是热的还是冷的）上方跳过，进而永远不会发现从冷炉子上方跳过是多么好玩。
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意识到这一问题，并不一定就会怀疑体验式学习。把注意力局限在直接经验之上，有可能得到较好的判断；直接经验的表面启示，往往对人造成很大的震撼；后面这个震撼会降低前面那个可能性。例如，看看一位医生是如何形成对手术风险的估计的。他或她可以从别人发表的论文中、做出的报告中获得有关信息，也可以从自身的经验获得有关信息。既然一项手术的风险不仅和这项手术本身有关，还和实施这项手术的医生的技术水平有关，那么医生把自己的经验看得比其他人的经验重就是比较明智的做法。但是，直接经验的鲜活性往往会导致个体把直接经验看得过度重于很多个体的聚合经验。风险极小的情况下，只有经验非常丰富的医生才能积累足够大的经验样本以对聚合经验统计值进行修订。特别是小概率事件的出现次数分布是严重倾斜的，这会导致自身经验好于聚合经验平均值的医生大大多于自身经验差于聚合经验平均值的医生。
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直接经验在人事决策中也有类似的误导性（Dawes，Faust，and Meehl 1989）。很多组织在招聘选拔中经常使用个人陈述或者个人面谈等技术。系统而言，这样的直接经验给人的震撼超过了提供的信息应该有的样子，因此往往被赋予过高的权重。结果，个人陈述，例如介绍自己的工作（job talk），更有可能降低而非提高人事决策的有效性。不稳定的但比较震撼的直接印象压倒了用比较系统的、比较有效的但较不震撼的方式收集而来的信息（Dawes，Faust，and Meehl 1989）。
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启示的模糊性
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经验必须转化成启示，这个转化既困难又没有止境。正如西蒙·波伏娃（Simon de Beauvoir）观察到的那样：“宣称存在是荒谬的，就是否认可以对存在赋予意义；说存在是模糊的，就是宣称存在的意义永远无法确定、人类必须一直为存在争取意义”（［1948］1980，129）。发生了什么，往往是很难知道的，但有时是可以知道的。知道一个事件为什么发生，进而能够从经验中挖掘启示，涉及在容易引发争论和错误的情境下形成或明或暗的因果推断。
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经验的模糊性，原因有很多，表现形式也有很多。不过，经验的模糊性大体上可以总结为以下五点：
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第一，经验的因果结构是复杂的（complex）。很多变量是不可控的，变量之间可能存在多重交互作用或者多重共线关系，有的变量两两互为因果，有的变量存在时滞变异，变量关系的函数形式有很多是未知的。因此，因果结构很难厘清，行动效应很难确认。例如，人们在根据组织经验做推断时，非常容易把结果（特别是有利结果）归因于组织的行动，而实际上，大的经济或政治环境、其他组织的行动以及很多其他的不可控因素也许对结果有巨大的影响。此外，很多似乎非常重要的变量是不好观察、不好测量的。因此，从体验式学习获得的启示，有很多未经证明的结论、迷信的联想、误导人的相关性、同义反复的概括和系统的偏差。
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第二，经验是嘈杂的（noisy）。因为观察误差，或者因为诠释误差，或者因为因果结构真的就是随机的，所以历史事件是取自可能历史事件分布的一个值。某次变现历史的代表性有可能很差，代表不了可能历史。因此，从经验中学习涉及两方面，即不仅要努力从观察到的实际事件中学习，还要努力从实际上没有发生但原本应该发生的事件中学习。我们也应看到，上述的“假设历史”用想象替代了证据，这种替代也容易犯下许多错误。
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第三，历史具有内源性（endogeneity）。能力受练习的影响，练习率受所做选择的影响。组织与环境共同演化。行动者的欲望影响行动，行动也影响行动者的欲望。历史是一系列样本，经验的展开方式，影响着选项的抽样率，进而影响着抽样误差。
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第四，众所周知，历史是由参与者和观察者建构的（constructed）。人们不仅从历史中学习，还从历史故事中学习，包括他们自己出于某种目的捏造并讲述的故事。古往今来的政治顾问都通晓各种写史手法。据传，温斯顿·丘吉尔（Winston Churchill）曾经说过：
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“历史会善待我的，因为我打算书写历史。”谎言的平均值随着样本量的增加而趋近于真相，这个命题并不好证明，不管是通过实证检验还是通过理论推导。
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第五，历史是吝啬的（miserly），只能提供少量的经验。历史只能提供小样本，因此给推断带来很大的抽样误差。如果一位统计学家奉命设计一个可以观察但很难做推断的世界，那么他的设计成果就会非常接近组织的原始经验。组织学习所依赖的经验，样本量经常小到只有一两次经历。组织推断所依赖的事件，发生背景和发生条件经常是独一无二、不断变化的。在不断变化（而且可以观察）的条件下，不对关键变量进行实验控制，又得不到大样本，就很难确定因果结构。想象变得至少像观察一样重要。正如马文·明斯基（Marvin Minsky）在研究人工智能问题时观察到的那样，“从本质上来说，简单学习系统只在重复性情境中有用，应付不了新异情境。学习系统只有辅以具有一些推导能力的分类法或者模式识别法，才能获得非凡的成绩。因为遇到的对象是如此五花八门，所以我们不能依靠重复”（1963，413）。
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参与到历史中，可能就很难从历史中挖掘启示。组织参与者很难从经验中学习，他们在努力从经验中学习的时候容易出错（Mezias and Starbuck 2003；Bau-mard and Starbuck 2005）。经验往往会大大提高成功管理者的信心，但是并不见得大大拓宽成功管理者的理解。之所以如此，并非只因为管理者的弱点或者管理者培训的弱点。在复杂的系统中，要考察一两个因素的效应，往往就要让其他因素保持不变并且让所考察的因素发生很大的变化，这样才能从噪声中区分出效应。在现实世界中，组织倾向于同时改变很多因素，而且变化幅度相对较小。
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诠释的灵活性
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模糊的经验，通过灵活的诠释获得意义。正如法国诗人兼哲学家、历史学家保罗·瓦莱里（Paul Valery）所说的那样：“历史可以为任何事情辩护。历史实际上教不了人们什么东西，因为历史什么都有，不管什么事情都能从中找到例证（quoted in White 1987，36）。”诠释的灵活性牺牲预测力保全神话框架。这种权衡的关键，与其说是在于是抓住超故事现实还是利用经验预测未来，还不如说是在于是确保对故事的共识还是确保事后解释经验的能力。一般而言，故事和模型更常用于事后解释而非事前预测。
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诠释的灵活性，得力于自然语言、符号抽象以及各自的使用方法。自然语言故事讲述者通过语言引发意义生成，特别是通过暗喻（例如，“学习”、“探索”和“开发”、“决策”、“权力”、“垃圾桶”）。类似的，数学故事讲述者通过那些允许想象延伸的抽象符号引发意义生成，例如，用疾病传播模型诠释技术的传播。
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对灵活地追求看似智慧的共识而言，历史的模糊性利大于弊。失败可以诠释成坚守信念（Baumard and Starbuck 2005）。一次改革失败，可能是因为改革方案本身就不好，也可能是因为改革力度不够。一项政策失败，可能是因为政策本身存在问题，也可能是因为社会力量的阻挠，或者实施力度不够，或者实施者心怀不轨。一位飞行员驾驶的飞机差点与另外一架飞机相撞，这次经历可以看成一次失败、一个警告，警告着飞行员的操作方式非常危险，也可以看成一次成功、一个指标，表明飞行员避免相撞的技术非常高超（Tamuz 1988）。
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因为诠释是灵活的，所以不管什么经验，都可从不同角度挖掘到不同启示。例如，很多故事的建构以评价为基础，而对组织经验或组织管理的各种评价，即使十分不同，也往往可以用同样的观察加以证明（March 1994，87—89）。同一管理行为，可以贴上“大胆的”标签，也可以贴上“冲动的”标签；与之相反的管理行为，可以贴上“谨慎的”标签，也可以贴上“保守的”标签。“自大的”管理者与“自信的”管理者之间的区别非常模糊，就像“没有主见的”管理者与“尊重他人意见的”管理者之间的区别一样。评价性故事不是对数据漠不关心，反而往往是广泛地借鉴数据。但是，就像照着同一张脸可以画出不同甚至截然相反的肖像一样，对组织经验的同一观察也可以导致不同的评价。
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标准框架还有其他特征，有助于把迥异的经验纳入同一标准框架。例如，社会科学的故事和模型充满同义反复。权力就是得到自己想要之物的能力。权力的大小，用一个人在多大程度上获得自己想要之物来衡量。人们追求利益，从一个人的追求可以推断出一个人的利益所在。理解不了某事物，就给它贴上一个标签，让它在语言学上看似被解释了。实际上，贴标签与其说是进行解释，不如说是承认缺乏理解，或者说是放上一个占位符，留待进一步研究。在心理学故事中，“人格”经常被人用作标签贴在一些理解不了的东西上，也就是不能解释的变异上。在社会学和人类学故事中，“文化”也起着类似的作用，就像政治学中的“权力”、经济学中的“效用”、进化生物学中的“突变”一样。在大众故事中，“人性”有着类似的作用。这样的标签，在让故事灵活地拟合经验的同时，还让故事显得很有真实感。有了这样的标签，就比较容易创作具有事后解释力，但没有什么预测力，也没有什么指导作用的故事。
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回避经验的问题
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也许因为经验存在明显的问题，所以组织使用的知识的形成方式大多并不像人们期望的那样是基于经验的。第一，有关组织的信念，大多衍生自一些简单的假定。例如，整套经济学组织理论，几乎没有什么具体的实证基础，主要包含一些衍生自几条有关人类行为基本命题的定理。这样的知识形成方式有一个很大的优点，那就是定理的正确性是从技术上证明的，而不是用数据验证的。那些衍生定理，包含一些可以证实但不是特别令人吃惊的预测，比如，增加某个职位的薪水可以增加接受这个职位的人数。还包含少数具有启发性的意外，比如，有关“公地悲剧”、“赢家诅咒”、“囚徒困境”或者“胜任力陷阱”的命题。
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第二，有关组织的信念，大多是在工程学知识观的指导下形成的。纯科学知识观追求的是，弄清任何可能前提的必然结论。工程学知识观追求的是，弄清产生某个结论的充分前提。学骑自行车的孩子，不求理解自行车动力学原理，只想知道哪些动作和反应足以维持平衡和前进。组织只想找到足以实现目标并且能在熟悉情境下加以改进的形式、实务和产品，不求弄清各种可能形式、实务和产品的所有可能结合在所有条件下会出现什么结果。
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