DOI: https://doi.org/10.5937/jemc2600001w
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Waal de
الموضوع الرئيسي: إدارة أداء مشاريع البناء
نظرة عامة
تبحث هذه الورقة في صحة معدل الفشل الذي يُستشهد به عادةً والذي يبلغ حوالي 70% في مبادرات التحسين والتحول، مستكشفة الأسباب وراء قبوله الواسع عبر مجالات مختلفة. من خلال تجميع الأدلة بشكل تكاملي، يصنف المؤلفون ادعاءات معدل الفشل من مصادر أكاديمية وإدارية بناءً على عوامل مثل نوع الفشل، وحدة التحليل، المقام، الأفق الزمني، وشكل المعدل. تكشف النتائج عن تباين كبير في معدلات الفشل المبلغ عنها، والتي غالبًا ما لا يمكن مقارنتها بسبب الاختلافات في التعريفات والسياقات. يُعزى الاستخدام السائد لرقم ‘~70%’ إلى حد كبير إلى الاقتباسات الثانوية والمزاعم الغامضة بدلاً من إعادة الحسابات الدقيقة. بالإضافة إلى ذلك، تميل التعريفات الإدارية لـ ‘الفشل’ إلى أن تكون أكثر صرامة، مما يؤدي إلى معدلات فشل أعلى مُبلغ عنها.
تعيد الدراسة صياغة النقاش المحيط بادعاء ‘70% فشل’ كمسألة قياس وإبلاغ، داعيةً إلى فهم أكثر دقة لانتشار الفشل كونه يعتمد على معايير وأطر زمنية محددة. لتعزيز موثوقية الادعاءات المستقبلية، يقترح المؤلفون ‘حد أدنى لتقارير معدل الفشل’ من شأنه تسهيل معايير الإبلاغ الأكثر صرامة وواقعية. يلخص القسم الختامي تداعيات خريطة الأدلة لتفسير ادعاءات معدل الفشل، ويعترف بحدود الدراسة، ويحدد أجندة مركزة للبحث المستقبلي تهدف إلى تحسين قابلية المقارنة وفائدة تقارير معدل الفشل.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على التأكيد السائد بأن حوالي 70% من مبادرات التغيير التنظيمي تفشل، وهي إحصائية يتم الاستشهاد بها بشكل متكرر في كل من السياقات الأكاديمية والإدارية (هيراكلوس وبارتونك، 2020؛ جونز وآخرون، 2021؛ مون وآخرون، 2022؛ فانهينجل وآخرون، 2026). تعمل هذه الرقم كمرساة بلاغية لتحفيز البحث وتبرير الأساليب المنظمة لإدارة التغيير. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن هذه الإحصائية غالبًا ما تفتقر إلى الوضوح بشأن ما يشكل “مبادرة” (مثل، مشروع، برنامج، أو تحول مؤسسي) وما يُعرف بـ “الفشل” (مثل، عدم التحسن، تجاوز التكاليف، أو الأهداف المفقودة).
تثير الغموض المحيط بتعريفات المبادرات والفشل، فضلاً عن الأطر الزمنية والمقام المستخدم في هذه التقييمات، مخاوف بشأن صحة وقابلية تكرار الرقم 70%. بدون تعريفات دقيقة، يصبح الادعاء غير قابل للتكذيب، مما يعقد المقارنات عبر الدراسات ويقوض قوة الاستفسارات النظرية حول ديناميات التغيير. يحذر المؤلفون من أن التطبيق العشوائي لمصطلح “الفشل” على مفاهيم متنوعة قد يؤدي إلى استنتاجات مضللة وقد يؤثر سلبًا على الممارسات الإدارية من خلال تطبيع النتائج دون المستوى الأمثل.
نقاش
تتناول قسم النقاش في الورقة بشكل نقدي السرد المنتشر ولكنه غالبًا ما يكون مضللًا حول معدلات الفشل في مبادرات التحسين والتحول، لا سيما الرقم المُستشهد به على نطاق واسع “حوالي 70%.” يجادل المؤلفون بأن هذه الإحصائية تستند غالبًا إلى أدلة قديمة أو غير موثوقة، كما أبرز كانديدو وسانتوس (2015)، وأن الفشل يجب ألا يُنظر إليه كنتيجة ثنائية بل كونه مفهومًا معقدًا له أبعاد متعددة. لمعالجة ذلك، تطرح الدراسة عدة أسئلة تهدف إلى توضيح التعريفات، الأنواع، وقوة الأدلة لادعاءات معدل الفشل عبر الأدبيات الأكاديمية والإدارية. تقترح الدراسة معيارًا أدنى للإبلاغ عن ادعاءات معدل الفشل، مشددة على الحاجة إلى تعريفات واضحة، مقامات، وآفاق تقييم لتعزيز القابلية للمقارنة والشفافية.
تشير النتائج إلى أن معدل الفشل المُستشهد به بشكل شائع يفتقر إلى الدعم التجريبي ويتفاوت بشكل كبير بناءً على كيفية تعريف الفشل. تكشف التحليلات أن العديد من المصادر الأكاديمية تعتمد على اقتباسات ثانوية بدلاً من بيانات أصلية، مما يؤدي إلى استمرار الرقم 70% دون تحقق صارم. علاوة على ذلك، تحدد الورقة خمسة أنواع متميزة من الفشل – عدم تحقيق الأهداف، عدم وجود تأثير مقارنةً بمقارن، عدم الاستدامة، نقص القيمة، وإنهاء بسبب عدم التسليم – كل منها يتطلب معايير تقييم مختلفة. يدعو المؤلفون إلى فهم دقيق لمعدلات الفشل، مشجعين المديرين على اعتماد نهج تشخيصي يميز بين أنواع الفشل لإبلاغ آليات الحوكمة والسيطرة بشكل فعال. بشكل عام، تدعو الدراسة إلى التحول من التعامل مع الرقم 70% كمعامل تخطيط إلى الاعتراف به كادعاء يعتمد على السياق يتطلب تدقيقًا دقيقًا قبل التطبيق في عمليات اتخاذ القرار.
القيود
تسلط القيود في هذه الدراسة، التي تركز على تجميع الأدلة بشكل تكاملي بدلاً من تقدير معدل الفشل ‘الحقيقي’ المجمع، الضوء على عدة قضايا حرجة. أولاً، تغطي مجموعة البيانات بشكل غير كامل، لا سيما فيما يتعلق بالأدبيات الإدارية والأدبيات الرمادية، حيث يكون الوصول والشفافية المنهجية غير متسقة. وبالتالي، يجب أن تُعتبر مجموعة البيانات عينة مُعَدَّة من ادعاءات معدل الفشل المهمة بدلاً من تعداد شامل.
ثانيًا، يؤدي الاعتماد على معدلات إدارية مُبلغ عنها ذاتيًا إلى إدخال تحيزات محتملة، مثل تأثيرات الاسترجاع وتحقيق الرغبة الاجتماعية، والتي يمكن أن تؤثر على دقة النقص المدرك. بينما توفر هذه التقارير الذاتية رؤى حول الفشل المدرك، إلا أنها لا تعادل معدلات الانتشار المدققة. بالإضافة إلى ذلك، تواجه الدراسة تحديات في المقارنات عبر المجالات بسبب التباين في تعريفات مصطلحات مثل ‘التحول’ و’مشروع تحسين العمليات’، مما يمكن أن يؤدي إلى انحراف المفهوم. على الرغم من أن إطار الترميز يهدف إلى تمييز أنواع الفشل والوحدات، إلا أن بعض الغموض لا يزال قائمًا. أخيرًا، تتضمن تسميات القوة وترميز نوع الفشل حكمًا ذاتيًا، والذي، على الرغم من كونه منظمًا، قد يؤدي إلى تفسيرات مختلفة بين المراجعين في الحالات الحدودية.
DOI: https://doi.org/10.5937/jemc2600001w
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Waal de
Primary Topic: Construction Project Management and Performance
Overview
This paper investigates the validity of the commonly cited failure rate of approximately 70% in improvement and transformation initiatives, exploring the reasons behind its widespread acceptance across various fields. Through an integrative evidence synthesis, the authors categorize failure-rate claims from both academic and managerial sources based on factors such as failure type, unit of analysis, denominator, time horizon, and rate form. The findings reveal significant variability in reported failure rates, which are often not comparable due to differences in definitions and contexts. The prevalent use of the ‘~70%’ figure is largely attributed to secondary citations and vague claims rather than rigorous recalculations. Additionally, managerial definitions of ‘failure’ tend to be more stringent, leading to higher reported failure rates.
The study reframes the discussion surrounding the ‘70% failure’ claim as a measurement and reporting issue, advocating for a more nuanced understanding of failure prevalence as contingent on specific criteria and timeframes. To enhance the reliability of future claims, the authors propose a ‘Failure-Rate Reporting Minimum’ that would facilitate more rigorous and practical reporting standards. The concluding section synthesizes the implications of the evidence map for interpreting failure-rate claims, acknowledges the study’s limitations, and outlines a focused agenda for future research aimed at improving the comparability and utility of failure-rate reporting.
Introduction
The introduction of the paper highlights the prevalent assertion that approximately 70% of organizational change initiatives fail, a statistic frequently cited in both academic and managerial contexts (Heracleous & Bartunek, 2020; Jones et al., 2021; Moon et al., 2022; Vanhengel et al., 2026). This figure serves as a rhetorical anchor to motivate research and justify structured approaches to change management. However, the authors argue that this statistic often lacks clarity regarding what constitutes an “initiative” (e.g., project, program, or enterprise transformation) and what defines “failure” (e.g., no improvement, cost overruns, or missed objectives).
The ambiguity surrounding the definitions of initiatives and failures, as well as the time frames and denominators used in these assessments, raises concerns about the validity and replicability of the 70% figure. Without precise definitions, the claim becomes non-falsifiable, complicating comparisons across studies and undermining the robustness of theoretical inquiries into change dynamics. The authors caution that the indiscriminate application of the term “failure” to diverse constructs may lead to misleading conclusions and could adversely influence managerial practices by normalizing suboptimal outcomes.
Discussion
The discussion section of the paper critically examines the pervasive yet often misleading narrative surrounding failure rates in improvement and transformation initiatives, particularly the widely cited figure of “around 70%.” The authors argue that this statistic is frequently based on outdated or poorly substantiated evidence, as highlighted by Cândido and Santos (2015), and that failure should not be viewed as a binary outcome but rather as a complex construct with multiple dimensions. To address this, the research poses several questions aimed at clarifying the definitions, types, and evidential robustness of failure-rate claims across academic and managerial literatures. The study proposes a minimum reporting standard for failure-rate claims, emphasizing the need for explicit definitions, denominators, and evaluation horizons to enhance comparability and transparency.
The findings suggest that the commonly cited failure rate lacks empirical support and varies significantly based on how failure is defined. The analysis reveals that many academic sources rely on secondary citations rather than original data, leading to a perpetuation of the 70% figure without rigorous validation. Furthermore, the paper identifies five distinct types of failure—non-achievement of objectives, no effect compared to a comparator, non-sustainment, value shortfall, and termination due to underdelivery—each requiring different evaluative criteria. The authors advocate for a nuanced understanding of failure rates, encouraging managers to adopt a diagnostic approach that differentiates between types of failure to inform governance and control mechanisms effectively. Overall, the study calls for a shift from treating the 70% figure as a planning parameter to recognizing it as a context-dependent claim that necessitates careful scrutiny before application in decision-making processes.
Limitations
The limitations of this study, which focuses on integrative evidence synthesis rather than estimating a pooled ‘true’ failure rate, highlight several critical issues. Firstly, the coverage of the dataset is incomplete, particularly regarding managerial and grey literature, where access and methodological transparency are inconsistent. Consequently, the dataset should be viewed as a mapped sample of significant failure-rate claims rather than a comprehensive census.
Secondly, the reliance on self-reported managerial rates introduces potential biases, such as recall effects and social desirability bias, which can affect the accuracy of perceived shortfalls. While these self-reports provide insights into perceived failures, they do not equate to audited prevalence rates. Additionally, the study faces challenges in cross-domain comparisons due to the variability in definitions of terms like ‘transformation’ and ‘process improvement project,’ which can lead to construct drift. Although the coding framework aims to differentiate failure types and units, some ambiguity persists. Lastly, the robustness labels and failure-type coding involve subjective judgment, which, despite being structured, may result in different interpretations among reviewers for borderline cases.