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高不確定性下,解決問題的六種思維方式

來源:    作者:    時間: 2022-04-13
解決問題的能力并非天生的,而是依靠后天培養的。這是我們與企業、非營利組織和政府部門的領導人們幾十年來合作解決問題的發現。這些領導者們擁有一種特別開放和好奇的心態,并堅持使用一種系統的流程來解決即使看起來很不可思議的問題。在任何情況下,他們都是解決問題的高手。當不確定性達到頂峰時,他們就會處于最佳狀態。
 
六種相輔相成的思維方式促成了他們的成功:
 
1. 對問題的每一個要素都保持好奇心;
 
2. 做不完美主義者,對模棱兩可狀況的容忍度很高;
 
3. 擁有“蜻蜓眼”般的多維視角,透過多重視角審視問題;
 
4. 孜孜不倦地追求已發生的事件并進行實驗;
 
5. 利用集體智慧,坦然接受團隊中的不完美;
 
6. 練習“展示和講述”,明白講好故事會帶來行動。
 
面對一個不可思議的問題?不妨嘗試一個創新的方案
 
以下是他們的具體方案。
 
01
保持好奇心
任何家長都知道,四歲的孩子總是不停地向人提問。 想想那些永無止境的“為什么”,這些“為什么”讓小孩子們如此快樂——而且幾乎毫不間斷。對于孩子們來說,一切都是嶄新的、一切都充滿了不確定性。他們的使命是發現,他們決心弄清楚事情的真相。 而且他們很擅長!這種高度的好奇心導致我們不得不使用高架子和防止兒童接觸的瓶子。
 
當你面對極端的不確定性時,不妨想想你四歲的孩子,或者在你的內心假想一個四歲的孩子。毫不間斷地問“為什么會這樣?”不幸的是,在幼兒園和會議室之間的我們往往不再追問了。我們的大腦通過套用那些過去對我們和其他人有用的模式來理解大量的數據點。這就是為什么一個簡單的技巧——停下來問問為什么條件或假設是這樣,值得在開始解決問題時使用,并且一直到你找到問題的根源。
 
人類在決策過程中的自然偏見,包括確認(/confirm/iation)、可行性(availability)和錨定(anchoring)偏見,經常導致我們過早地停止探尋更好的解決方案。更好的、更有創意的解決方案來自于對更廣泛潛在答案的好奇。
 
作家兼經濟學家卡羅琳•韋伯(Caroline Webb)提出的一個簡單的建議是:在最初的假設或最初的答案后面打個問號,以激發團隊解決問題的好奇心。這個小技巧驚人的強大:它傾向于鼓勵多種解決方案的路徑,并正確地把關注的焦點聚焦在組合現有證據上。我們也喜歡使用正方/反方,或者紅隊/藍隊的討論,在這種討論中,你將一組人分成相互對立的小組,針對現有的答案進行討論——通常,傳統的結論,更可能來自于傳統的模式。為什么這個解決方案更好?為什么不是那個?我們發現更好的結果來自于對不確定性的接受。好奇心是創造力的引擎。
 
02
容忍模棱兩可,并保持謙虛!
當談到解決問題的高手,我們中的許多人往往會把他想象成一個泰然自若、才華橫溢的工程師。我們可以想象出一個知道自己在做什么、并且有目的地解決問題的策劃者。但實際情況是,大多數優秀的問題解決方案都需要反復嘗試;它更像是橄欖球運動的表面隨機性,而不是線性規劃的精確性。我們構造假設、處理和轉化數據、然后揭開并完善(或者放棄)我們對答案的最初假設。最重要的是,這需要對不完美的接受和對模棱兩可的容忍——以及對可能性的敏銳感知。
 
現實世界充滿了不確定性?,F實是隨機事件和人類反應的復雜產物,COVID-19的影響只是一個例子:我們處理新冠對健康和經濟的影響及其復雜的相互作用時,幾乎事先沒有相關的知識。為了做出正確的決定,我們必須習慣于去估計概率,即使這些猜測是不完美的。不幸的是,大量的證據表明人類并不是很好的直覺型統計學家,基于直覺的猜測可能會大錯特錯。這就是為什么在不確定的環境中工作的關鍵之一是保持謙遜。埃里克·昂納將其定義為“認識到我們的知識總是暫時的和不完整的——它可能需要根據新的證據進行修正。”
 
最近的研究表明,當我們從概率而不是確定性的角度思考問題時,我們更擅長解決問題。例如,當擁有無線互聯網協議核心專利的澳大利亞研究機構聯邦科學與工業研究組織(CSIRO)向大公司收取專利使用費時,最初遭到了拒絕。CSIRO認為它可以使用法律手段保護自己的知識產權——因為它估計,考慮到法律成本和可能的回報,只要成功幾率超過10%,這就是一個很好的賭注。它選擇了知識產權侵犯者中最弱的一個,并選擇了一個有利于原告的司法管轄區,從而提高了勝訴的幾率。這種概率思維得到了回報,最終CSIRO收到的和解金額超過5億美元。對模棱兩可狀況的容忍和冒險的意愿幫助組織找到了一個好的解決方案。
 
要以認識論的謙遜來擁抱不完美主義,首先要挑戰那些隱含確定性的解決方案。你可以用最友好的方式來做到這一點,比如問這樣的問題:“我們必須相信什么才能讓這件事變成真的?”這將使有關概率的隱含假設浮出水面,讓評估替代方案變得更加容易。當不確定性很高時,看看你是否可以采取小的行動或以合理的成本獲取信息,從而擴充解決方案的集合。完美的知識是短缺的,特別是對于復雜的商業和社會問題。接受不完美可以更有效地解決問題。在高度不確定的情況下,例如問題解決過程的開始或緊急情況下,它實際上是必要的。
 
03
擁有“蜻蜓眼”般的多維視角
“蜻蜓眼”般的多維視角在解決問題的高手中很常見。蜻蜓有大的復眼,有數千個晶狀體和感光器,對不同波長的光都比較敏感。雖然我們不清楚這種昆蟲的大腦是如何處理所有這些視覺信息的,但它們可以看到人類無法看到的多個視角。用蜻蜓的眼睛進行360度的觀察是“超級預測者”的特點。這種超級預測者通常并不具備專業知識,但他們卻最擅長預測事件。
 
可以把這看作是擴大觀察問題的光圈,或者通過多個鏡頭來觀察問題。我們的目標是超越熟悉的模式,即我們的大腦通過模式識別進行的整合。通過拓寬視野,我們可以識別視野之外的風險和機會。
 
20世紀90年代初,艾滋病病毒在印度爆發,這是一個重大的公共健康威脅。蓋茨梅琳達基金會下屬的印度艾滋病倡議負責人阿肖克•亞歷山大(Ashok Alexander)就是一個極佳的例子,不僅體現了他的遠見,而且體現了一種“蜻蜓眼”般的視角。面對一個復雜的社會問題和迅速增加的感染率,他擴大了這個問題的定義,從在已知的“熱點地區”建立傳統的流行病學艾滋病毒傳播模型,擴展到一個以受暴力脅迫的性工作者們為中心的區域。
 
這種方法最終引出了“Avahan解決方案”,它通過涵蓋性工作的社會文化背景等方面來解決一系列更廣泛的關鍵問題。該解決方案被推廣到600多個社區,最終成功預防了60萬例感染。狹隘的醫學視角是明智的,也是容易想到的,但它沒有觸及性工作者遭受暴力的相關問題,從而新的方法產生了更豐富的解決方案集合。通常,只有當人們從多個角度(包括一些最初看似互相矛盾的角度)看待問題時,問題才會被解開。
 
發展“蜻蜓眼”般的多維視覺的訣竅是:當面臨不確定性的問題和機遇時,要“錨定在外部”,而不是內部。以更廣泛的系統作為起點。這將鼓勵你與客戶、供應商,或者更好的是,與不同但相關的行業或領域的參與者交談。帶著設計思維與客戶交流是另一種獲得有關問題的360度視角的強大方法。但需要注意的是,當決策者面臨高度受限的時間框架或資源時,他們可能不得不縮小范圍,以便給出一個嚴格的、傳統的答案。
 
04
追求已發生的事件
已發生的事件是指在某個時間和地點實際發生的行為,而不是潛在的或預測的行為。復雜問題的秘密不會輕易被發現,但這不應阻止問題解決者去探索是否可以觀察到支持某種解決方案的證據,或通過實驗來驗證假設??梢詫⑦@種方法視為創造數據,而不僅僅是查找已經收集到的數據,這對于新市場進入者或新市場創造者來說至關重要。當僅處理舊數據會導致過時的解決方案時,這種方法也會派上用場。
 
我們所參與的大多數問題解決團隊都面臨不確定性和復雜性的雙重困境,有時,這二者結合起來就構成了真正的“棘手問題”。對于那些雄心勃勃的公司來說,要在一個巨大的、未知的新興市場中獲勝——比如電動汽車或自動駕駛汽車,這些市場還沒有完全建立起來——好的問題解決方法通常包括設計實驗來減少關鍵的不確定性,而不僅僅依靠現有的數據。每次行動(如購買IP或收購組件供應商)和每次實驗(包括道路封閉測試)不僅為決策提供了額外的信息,而且還構建了支持進一步行動的能力和資本。隨著時間的推移,他們的實驗,包括聯合和收購,變得像一節節樓梯——要么靠近目標,要么放棄目標。問題解決團隊可以由此使自己進入高度不確定的新領域,構建新的信息和基礎資產,并在向前邁進的過程中樹立信心。
 
敢于承擔風險的問題解決者通過不斷試驗找到解決方法。統計學家使用縮寫EVPI——完美信息的期望值——來顯示獲得額外信息的價值,這些信息通常來自樣本和實驗,比如對特定市場價格變化的反應。A/B testing是測試價格、促銷和其他變量的強大工具,尤其適用于數字市場和消費品。線上市場讓A/B testing變得容易。然而,大多數傳統市場也提供了模擬市場拆分的機會,并利用它來測試不同的樣本。
 
成為一名持久的實驗者所需要的心態與初創公司“快速失敗”的理念是一致的。這意味著你可以通過beta tests和試用產品以迅速獲得產品和客戶的肯定或拒絕。不要把外部數據的缺乏當作一種障礙——它實際上可能是一種禮物,因為可購買的數據幾乎總是來自于傳統的滿足需求的方式,而且它們對你的競爭對手而言也是可用的。你自己的實驗允許你生成你獨有的數據;這能讓你獲得別人沒有的洞察力。如果實驗很難(或不道德),那就去尋找類似地區中的不同政策所提供的“自然實驗”。一個例子是比較雙子城市中的不同結果,如明尼阿波利斯和圣·保羅。
 
05
利用集體智慧,接受團隊中的不完美
《突破現實的困境》(Strategy Beyond the Hockey Stick)的合著者克里斯·布萊德利(Chris Bradley)指出:“認為團隊中有最聰明的人是錯誤的。事實上并沒有。這種人總是在別的地方。”如果你可以通過其他方式獲取他們的情報,他們也不需要在那里。在這個不斷變化的世界里,條件的發展是不可預測的,眾包模式能使世界上最聰明的人與你一起工作。例如,為了尋找一種機器學習算法來識別漁船上的漁獲種類和數量,自然保護協會(TNC)求助于Kaggle,并為最佳算法提供了15萬美元的獎金。這一報價吸引了來自世界各地的2293支隊伍。TNC現在使用獲勝算法來識別亞洲漁船捕撈的魚類類型和大小,以保護瀕臨滅絕的太平洋金Qiang魚和其他物種。
 
眾包解決問題的另一種模式更為流行:標桿管理。羅德•卡耐基爵士(Sir Rod Carnegie)在擔任澳大利亞力拓集團(Conzinc Riotinto Australia, CRA)的首席執行官時,就很擔心重型卡車計劃外停機的成本,尤其是更換輪胎的費用。他問自己的管理團隊,世界上誰最擅長換輪胎;他們的答案是一級方程式賽車。一個團隊前往英國學習在賽道維修站更換輪胎的最佳做法,然后在數千英里外的西澳大利亞的皮爾巴拉地區實施了他們所學到的方法,解決這個問題的最聰明的團隊根本就不在采礦業中。
 
當然,當傳統思維產生的解決方案過于昂貴或不完整時,眾包可以發揮作用,但它也有其局限性。好的眾包需要時間來建立,并可能是昂貴的,而且也可能會讓你的競爭對手知道你在做什么。要小心隱藏的成本,比如無意中泄露的信息,以及不得不從大量無關的、低劣的建議中做篩選,以挑出可行的解決方案。
 
接受這一點:利用自己以外的各種經驗和專業知識是可行的。從頭腦風暴會議開始,讓團隊之外的人參與進來。嘗試更廣泛的眾包競爭來產生創意?;蛘咭肷疃葘W習型人才,看看你的數據中存在哪些傳統方法尚未揭示的見解。你獲得信息的范圍越廣,你的解決方案就越有可能是新穎和有創意的。
 
06
通過展示和講述促成行動
我們以兒童為參照開始了我們的思維模式列表,現在我們在“展示和講述”這種方式中回到最初提到的兒童時期。你一定記得,現在回到討論當你更好奇的時候!展示和講述是一項小學的活動。它通常與解決問題無關,但它可能激起了你的興趣。事實上,這種方法是解決問題的關鍵。展示和講述能將你的觀眾與問題聯系起來,然后運用邏輯和說服相結合的方法來采取行動。
 
“展示和講述”的思維模式旨在將決策者帶入你所創造的解決問題的領域。例如,自然保護協會(Nature Conservancy)的一個團隊提出了一項建議,請求一個慈善基金會支持牡蠣礁的恢復。在做展示之前,團隊將17個塑料桶的水放入會議室,并將它們放在周圍?;饡墓ぷ魅藛T一進入房間,他們就想知道這些桶的用途。研究小組解釋說,每只牡蠣每天要過濾17桶水,因此牡蠣礁的恢復大大改善了水質。魚類的存活量提高了,人們也可以收獲牡蠣來促進經濟運轉。通過展示和講述將決策者引入解決問題的領域。最終他們批準了所請求的資金,并且對他們所要解決的問題產生了實體層面的好感。
 
那些缺乏經驗的問題解決者會向你展示他們的分析過程和數學推導,讓你相信他們很聰明。這有時被稱為APK,即焦慮的知識展示。但經驗豐富的問題解決者會向你展示不同的東西。最優雅的問題解決方法是使解決方案顯而易見。已故的經濟學家赫伯•西蒙(Herb Simon)是這樣說的:“解決一個問題,只是意味著把它呈現出來,從而使解決方案透明。”
 
要想在展示和講述方面做得更好,首先要清楚解決問題和取得發現時應該采取的行動:核心變化的主導思想。然后找到一種方法來直觀地展示你的邏輯,這樣答案的路徑就可以被討論和接受。通過主觀方式和邏輯思維提出論點,并說明為什么首要的行動提供了風險和回報之間有吸引力的平衡。但不要就此止步。闡明不作為的風險,并指出不作為通常比不完美的行動需要付出更高的代價。
 
寫在最后
偉大的問題解決者的思維方式和他們使用的方法一樣重要。培養好奇心、擁抱不完美、鼓勵多維視角看待問題、從實驗和集體智慧中創造新的數據、通過引人入勝的展示和講述推動行動的思維模式,使他們在強不確定性中創造出全新的可能性。當然,這些方法在很多情況下都是有用的,但在存在強不確定性的情況下,它們必不可少!
 
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