[รีวิว] Bulletproof Problem Solving (Charles Conn, Robert McLean) สรุปหนังสือ

ประเด็นที่น่าสนใจของหนังสือ Bulletproof Problem Solving เขียนโดย Charles Conn, Robert McLean

- พิกัด Lazada/Shopee: https://9natree.top/book/BulletproofProblemSolving
- พิกัด Kinokuniya: https://9natree.top/p/Kinokuniya/BulletproofProblemSolving
- Kindle [EN] : https://www.amazon.com/dp/B07PFRCCY4?tag=9natree-20

#BulletproofProblemSolving #รีวิวBulletproofProblemSolving #สรุปBulletproofProblemSolving #หนังสือBulletproofProblemSolving

1. "Bulletproof Problem Solving" คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญในศตวรรษที่ 21?
"Bulletproof Problem Solving" คือกระบวนการที่ครอบคลุมและวนซ้ำได้ 7 ขั้นตอนสำหรับการตัดสินใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความท้าทายที่ซับซ้อนในชีวิตส่วนตัว การทำงาน และขอบเขตเชิงนโยบาย ในอดีต การแก้ปัญหาถูกมองว่าเป็นโดเมนของบางอาชีพ เช่น วิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และการให้คำปรึกษาด้านการจัดการ อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วของศตวรรษที่ 21 ความสามารถในการแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์จึงไม่ได้เป็นเพียงทักษะในโดเมนที่จำกัดอีกต่อไป แต่เป็นความคาดหวังของบุคคลและทีมงานในทุกภาคส่วน ทั้งภาคธุรกิจ องค์กรไม่แสวงหาผลกำไร และภาครัฐ ผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ถูกจ้างงานโดยพิจารณาจากทักษะการวิเคราะห์และการคิดที่แสดงให้เห็น ประเมินจากการแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์ และได้รับการเลื่อนตำแหน่งจากความสามารถในการระดมทีมที่คล่องตัวเพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว หนังสือเล่มนี้เน้นย้ำว่าการแก้ปัญหาที่ดีเกิดขึ้นจากการฝึกฝน ไม่ใช่พรสวรรค์ โดยเน้นที่การตั้งคำถามที่ดี การสร้างสมมติฐานที่คมชัด การจัดโครงสร้างปัญหาอย่างมีเหตุผล การจัดลำดับความสำคัญอย่างเคร่งครัด การวิเคราะห์อย่างชาญฉลาด และการสังเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อเล่าเรื่องราวที่กระตุ้นการกระทำ

2. วงจรการแก้ปัญหาแบบ "Bulletproof Problem Solving" ประกอบด้วยขั้นตอนอะไรบ้าง?
วงจรการแก้ปัญหาแบบ "Bulletproof Problem Solving" ประกอบด้วย 7 ขั้นตอนที่สามารถดำเนินการซ้ำได้ภายในกรอบเวลาใดก็ได้ โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ ณ ปัจจุบัน เมื่อถึงจุดสิ้นสุดเบื้องต้นแล้ว คุณสามารถทำซ้ำกระบวนการเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น แม้จะไม่ได้ระบุทั้ง 7 ขั้นตอนโดยละเอียดในแหล่งข้อมูล แต่ก็มีการกล่าวถึงขั้นตอนหลักๆ ดังนี้:
กำหนดปัญหา: ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดขอบเขตของปัญหาอย่างชัดเจนและระบุเป้าหมายที่ต้องการ รวมถึงการปรับปรุงคำแถลงปัญหาให้ชัดเจนขึ้นเมื่อความเข้าใจของทีมพัฒนาขึ้น
แยกส่วนปัญหาและจัดลำดับความสำคัญ: การใช้ "logic trees" เพื่อแสดงภาพและแยกย่อยปัญหาออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ ทำให้สามารถติดตามส่วนต่างๆ ของปัญหาเพื่อการวิเคราะห์และสร้างข้อมูลเชิงลึกนำไปสู่แนวทางแก้ไขได้ การจัดลำดับความสำคัญเกี่ยวข้องกับการตัดกิ่งก้านที่ไม่สำคัญออกไป
สร้างแผนงานและกระบวนการทีมที่ดี: การวางแผนงานและการจัดการโครงการ การสร้าง "one-day answers" และการใช้กระบวนการทีมที่มีประสิทธิภาพเพื่อการวางแผนงานและการวิเคราะห์
ดำเนินการวิเคราะห์: การใช้หลักการประมาณ และกฎง่ายๆ ในการประมาณขนาดและทิศทางของปัจจัยสำคัญของปัญหา และใช้การแก้ปัญหาโดยตั้งคำถาม เพื่อเจาะลึกการวิเคราะห์
สังเคราะห์ผลลัพธ์และเล่าเรื่องราวที่ยอดเยี่ยม: การรวบรวมชิ้นส่วนงานวิเคราะห์ทั้งหมดเข้าด้วยกันและจัดระเบียบโครงสร้างเพื่อสร้างเรื่องราวที่น่าสนใจซึ่งกระตุ้นการกระทำ มักใช้โครงสร้างแบบพีระมิดและการอัปเดต "one-day answer"
ขั้นตอนเหล่านี้เน้นการสร้างสมมติฐานเชิงรุกและการทดสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อนำไปสู่โซลูชันที่ชัดเจน

3. "Logic trees" คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไรในการแก้ปัญหา?
"Logic trees" เป็นโครงสร้างที่ใช้ในการแสดงองค์ประกอบของปัญหาอย่างชัดเจน และติดตามระดับต่างๆ ของปัญหา ซึ่งเปรียบได้กับลำต้น กิ่ง ก้าน และใบไม้ สามารถจัดเรียงได้จากซ้ายไปขวา ขวาไปซ้าย หรือจากบนลงล่าง ขึ้นอยู่กับว่าการแสดงภาพองค์ประกอบใดจะง่ายที่สุด มีหลายประเภท รวมถึง:
Hypothesis trees: ใช้เพื่อสร้างและทดสอบสมมติฐาน
Decision trees: ใช้ในการแสดงภาพการตัดสินใจและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
Factor/Lever trees: ใช้เพื่อระบุปัจจัยและคันโยกหลักที่มีผลต่อปัญหา
Deductive logic trees: สร้างขึ้นจากหลักการทั่วไปไปสู่ข้อสรุปเฉพาะ โดยที่ส่วนประกอบต่างๆ จะรวมกันทางตรรกะหรือคณิตศาสตร์เพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ที่ต้องการ
ประโยชน์ของ "logic trees" คือ:
การแสดงภาพที่ชัดเจน: ช่วยให้ทุกคนเข้าใจองค์ประกอบต่างๆ ของปัญหา
ความครอบคลุม: จับภาพทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับปัญหาอย่างครบถ้วน
นำไปสู่สมมติฐานที่ชัดเจน: สามารถทดสอบด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์ได้
การจัดการความซับซ้อน: ช่วยให้สามารถแยกย่อยปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนย่อยที่จัดการได้

4. "MECE" ในการสร้าง "logic tree" หมายถึงอะไร?
MECE ย่อมาจาก "Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive" เป็นหลักการสำคัญในการสร้าง "logic tree" ที่มีประสิทธิภาพ:
Mutually Exclusive : หมายความว่าแต่ละกิ่งก้านหรือองค์ประกอบใน "logic tree" ไม่ควรมีส่วนที่ทับซ้อนกันหรือซ้ำซ้อนกันกับกิ่งก้านอื่น ๆ แต่ละส่วนควรเป็นอิสระและไม่เกี่ยวข้องกับส่วนอื่น ๆ ในระดับเดียวกัน
Collectively Exhaustive : หมายความว่ากิ่งก้านหรือองค์ประกอบทั้งหมดใน "logic tree" เมื่อรวมกันแล้ว จะต้องครอบคลุมปัญหาทั้งหมดอย่างสมบูรณ์ ไม่มีส่วนใดของปัญหาที่ถูกมองข้ามหรือตกหล่นไปจากโครงสร้าง
การใช้หลักการ MECE ช่วยให้มั่นใจได้ว่า "logic tree" นั้นชัดเจน ครบถ้วน และไม่มีความสับสน ทำให้การวิเคราะห์และการแก้ปัญหามีประสิทธิภาพมากขึ้น

5. วิธีการวิเคราะห์ที่สำคัญ ที่ใช้ในการแก้ปัญหาคืออะไร?
วิธีการวิเคราะห์ที่สำคัญ เป็นเครื่องมือขั้นสูงที่ใช้ในการเจาะลึกการวิเคราะห์เมื่อหลักการประมาณ และสถิติสรุปให้ข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นแล้ว ลำดับที่แนะนำคือการเริ่มต้นด้วยการกำหนดปัญหาและสร้างสมมติฐานเบื้องต้น จากนั้นทำความเข้าใจข้อมูลโดยดูที่ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม และสถิติสรุปอื่นๆ รวมถึงการแสดงภาพข้อมูลด้วย scatter plots หรือ hot-spot diagrams แม้จะไม่ได้ระบุ "Big Guns" ทั้งหมดอย่างละเอียด แต่ตัวอย่างที่กล่าวถึงในแหล่งข้อมูล ได้แก่:
การวิเคราะห์ถดถอย : ใช้เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและคาดการณ์ผลลัพธ์
การจำลอง เช่น Monte Carlo simulations: ใช้เพื่อสร้างช่วงของการคาดการณ์และประเมินผลกระทบของความไม่แน่นอน
ทฤษฎีเกม : ใช้ในการวิเคราะห์สถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขึ้นอยู่กับปฏิกิริยาของฝ่ายตรงข้าม
การทดลองแบบสุ่มที่มีการควบคุม หรือ "Natural experiments": ใช้เพื่อทดสอบสาเหตุและผลกระทบของปัจจัยต่างๆ อย่างแม่นยำ
การเรียนรู้ของเครื่อง : ใช้ในการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์
การเลือก "Big Gun" ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาและข้อมูลที่มีอยู่

6. การจัดการกับความไม่แน่นอนในการแก้ปัญหามีบทบาทอย่างไร?
การแก้ปัญหามักต้องเผชิญกับความไม่แน่นอนในระดับต่างๆ แหล่งข้อมูลระบุถึง 4 ระดับของความไม่แน่นอน:
ระดับ 1: อนาคตที่ชัดเจนพอสมควร: สามารถคาดการณ์อนาคตได้ค่อนข้างแม่นยำ
ระดับ 2: อนาคตทางเลือก: มีชุดผลลัพธ์ที่เป็นไปได้จำนวนจำกัด
ระดับ 3: อนาคตที่มีช่วงกว้าง: มีช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ที่กว้างขึ้น
ระดับ 4: ความไม่แน่นอนที่แท้จริง: อนาคตไม่สามารถคาดการณ์ได้เลย
กลยุทธ์ในการจัดการกับความไม่แน่นอน ได้แก่:
การซื้อเวลา: "ไม่ทำอะไร" หรือรอข้อมูลเพิ่มเติม
การเคลื่อนไหวแบบ "no regrets": การตัดสินใจที่ให้ผลดีไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต
การเดิมพันครั้งใหญ่ : การลงทุนครั้งใหญ่เมื่อมีความมั่นใจสูง
การได้มาซึ่งตัวเลือกเชิงกลยุทธ์ที่มีต้นทุนต่ำ: การลงทุนเล็กน้อยในโครงการริเริ่มต่างๆ เพื่อให้สามารถเข้าใจและใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมในอนาคต
การซื้อประกัน: การลงทุนเพื่อลดความเสี่ยงจากเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอน
การใช้สถานการณ์จำลอง : การสร้างภาพอนาคตที่เป็นไปได้หลายแบบเพื่อประเมินความเสี่ยงและโอกาส
"Logic trees" โดยเฉพาะ "decision trees" ยังสามารถใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน โดยการกำหนดตัวเลือก ผลลัพธ์ และความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์

7. "Wicked Problems" คืออะไร และตัวอย่างที่สำคัญคืออะไร?
"Wicked problems" คือปัญหาที่ซับซ้อนและเข้าใจยาก ซึ่งแตกต่างจากปัญหาทั่วไปที่มักจะมีวิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจน "Wicked problems" มักจะมีคุณสมบัติหลายอย่าง:
ไม่มีคำจำกัดความที่ชัดเจน: ขอบเขตของปัญหาไม่ชัดเจนและอาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา
ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่ถูกต้องหรือผิดเพียงหนึ่งเดียว: มีวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้หลายวิธี และไม่มีวิธีใดที่สมบูรณ์แบบ
ไม่สามารถทดสอบวิธีแก้ปัญหาได้ทันที: ผลลัพธ์ของการแก้ปัญหามักไม่ปรากฏให้เห็นในทันที และอาจมีผลข้างเคียงที่ไม่คาดคิด
เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย: ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละฝ่ายอาจมีมุมมองและผลประโยชน์ที่แตกต่างกัน
ไม่ซ้ำกัน: แต่ละ "wicked problem" เป็นเอกลักษณ์เฉพาะและไม่สามารถนำวิธีแก้ปัญหาจากปัญหาอื่นมาใช้ได้โดยตรง
สาเหตุหลายประการ: ปัญหาเกิดจากปัจจัยที่เชื่อมโยงกันอย่างซับซ้อน
ตัวอย่างสำคัญของ "wicked problems" ที่กล่าวถึงในแหล่งข้อมูล ได้แก่:
โรคอ้วน: เป็นปัญหาที่ซับซ้อนเนื่องจากมีหลายสาเหตุ เช่น พฤติกรรมการกิน การออกกำลังกาย พันธุกรรม สิ่งแวดล้อม และปัจจัยทางสังคม ทำให้ยากต่อการแก้ไขด้วยวิธีเดียว
การทำประมงเกินขนาด : ซึ่งเป็นปัญหาทรัพยากรส่วนรวมแบบคลาสสิก ที่มีสาเหตุจากการเข้าถึงและกำลังการทำประมงที่มากเกินไป ไม่มีพื้นที่ปลอดภัยสำหรับการแพร่พันธุ์ของปลา และอุปกรณ์การทำประมงที่ทำลายที่อยู่อาศัยของสิ่งมีชีวิตใต้ทะเล ทำให้ประชากรปลาลดลงและเศรษฐกิจของชาวประมงก็แย่ลงเรื่อยๆ
การแก้ปัญหา "wicked problems" ต้องอาศัยการทำซ้ำ ความยืดหยุ่น และการจัดการพอร์ตโฟลิโอของกลยุทธ์

8. การเล่าเรื่องมีบทบาทอย่างไรในการนำเสนอผลการแก้ปัญหา?
การสังเคราะห์ผลลัพธ์และ "การเล่าเรื่องที่ยอดเยี่ยม" เป็นขั้นตอนสำคัญในวงจรการแก้ปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องสื่อสารผลลัพธ์และการดำเนินการที่แนะนำไปยังผู้มีอำนาจตัดสินใจ การสังเคราะห์คือการรวบรวมชิ้นส่วนงานวิเคราะห์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน ซึ่งมักจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่ไม่ถูกสังเกตเห็นเมื่ออยู่ท่ามกลางการวิเคราะห์
หลักการสำคัญในการเล่าเรื่องที่ดี ได้แก่:
ใช้โครงสร้างแบบพีระมิด : ช่วยจัดโครงสร้างข้อโต้แย้งและข้อมูลสนับสนุนให้เป็นเรื่องราวที่มีพลัง โดยเริ่มจากความคิดหลักที่ครอบคลุม ตามด้วยข้อโต้แย้งสนับสนุนที่ชัดเจนและหลักฐาน
อัปเดต "one-day answer": ซึ่งเป็นโครงสร้าง "สถานการณ์-ข้อสังเกต-ทางออก" ที่ถูกปรับปรุงให้ทันสมัยอยู่เสมอด้วยข้อมูลที่ค้นพบใหม่ๆ สิ่งนี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับโครงสร้างการเล่าเรื่องของคุณ
ลองโครงสร้างการเล่าเรื่องหลายแบบ: เพื่อดูว่าโครงสร้างใดที่ชัดเจนและน่าสนใจที่สุด บางครั้งรูปแบบ "decision tree" ที่แสดงคำตอบทีละขั้นตอนก็มีประโยชน์สำหรับข้อสรุปที่ยากและผู้ชมที่ซับซ้อน
ใช้ storyboard: เพื่อวางแผนสไลด์นำเสนอของคุณ โดยให้หัวข้อหลักของสไลด์เป็นข้อโต้แย้งของเรื่องราว และอ่านข้ามสไลด์เพื่อตรวจสอบตรรกะและความสอดคล้องกันในแนวนอน
เป้าหมายคือการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและการตอบคำถามของผู้มีอำนาจตัดสินใจว่า "ฉันควรทำอย่างไร?" ในลักษณะที่น่าสนใจและกระตุ้นให้เกิดการกระทำ