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入门指南|Cynefin框架:数字化转型中的决策导航

  • Cynefin框架是什么
Cynefin框架是一个辅助决策复杂问题的思考模型,由IBM的Dave Snowden1999年创建。Cynefin是威尔士语,原意是栖息地或住所的意思,其基本理念是根据因果关系将问题分为简单、繁杂、复杂、混沌和失序领域。 简单(Simple)领域,因果关系清晰明了,如果做X就会得到Y,结果可预测。面临的问题,往往有明确的、唯一的正确答案。 繁杂(Complicated)领域,虽然存在因果关系,但结果预测需要专业或经验,且问题可能存在多个正确答案。通常要找到这个领域的专家,对标最佳实践,才能找到相对最优解。 复杂(Complex)领域,因果关系无法事前确定,只能事后总结推断,结果不可预测。面临的问题,可能有、也可能没有正确答案。决策者需要进行“输得起”的试验,通过试验让结果和规律浮现出来。比如,中国改革开放前期,即使伟大如邓小平,事前也无法找到必然成功的因果关系,于是设立多个“经济特区”摸索改革开放经验,深圳一个特区试验成功,也就意味着改革开放政策的成功。 混乱(Choatic)领域,属于无序状态,因果关系不清晰,结果不可预测,信息不明难以认知,无从寻找正确答案。决策者要实施“探针策略”,先基于无序状态止损,然后积极行动,根据各方反应寻求建立解决问题的秩序。911事件后,布什面临的决策领域就是这样,先止损—下命令“所有的班机停飞,如有未听命降落的客机,空军立刻将其击落。”然后快速行动–发表“911”恐怖袭击后的公开演说,根据各方反应,形成下一步的做法。从公司视角看,混乱领域下,往往是推进创新的最佳时刻,大家对创新的接受度很高。 另外,还有一种“失序(Disorder)区域”,极度无序,无序到人们都不会去寻找因果关系,解决方式是尝试把问题分解,把不同问题分解到不同的领域中去决策。一般不单独就这个区域展开讨论。
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  • Cynefin框架对数字化转型的价值和意义
数字化转型很难,本质难在高度复杂性—不仅仅涉及IT和技术,更和企业家认知、业务重构、商业模式、组织变革、企业文化等动态要素高度相关,更难在企业自身对数字化转型的容错能力、试错效率。 Cynefin框架能够帮助企业在数字化转型中理性处理复杂性,在不同复杂性级别下采取合适决策,降低决策风险。 在数字化转型的战略层面,Cynefin框架可以提高数字化转型的结构性效率。比如,大多数相对前沿的数字化商业模式属于Cynefin框架“复杂领域”,因果关系无法事前确定,只能事后复盘推断,结果不可预测。企业最佳策略是做“输得起的试验”。 比如,微信的产生,当时腾讯多个团队在研究移动时代的社交产品,最终广州张小龙团队胜出。 比如,新东方的“东方甄选”,俞敏洪提出“允许亏损五年,每年亏损一个亿”,也是以“输得起的试验”方式推进。 再比如,自ChatGPT发布以来,中国互联网大厂开卷AI大模型,百度、360、华为、字节、腾讯、阿里等陆续入局。很明显,各个大厂做AI大模型的策略是不同的,多数企业对标最佳实践,对标学习ChatGPT,是处理“繁杂领域”问题的典型做法;少数专注垂直领域的企业,缺乏最佳实践的参考,要做“输得起的试验”来进行探索,是属于“复杂领域”问题的典型做法;最先跟进的百度“文心一言”,除了其对资本市场的考虑,很可能在实施“探针策略”,抢先发布产品试看各方反应,然后再决定下一步策略,是属于“混乱领域”问题的典型做法。 在数字化转型的运营层面,Cynefin框架可以用于多种决策场景,包括前沿技术、流程优化、商业模式和组织变革等。 比如,在组织变革方面,有些企业已经有成功的组织变革经验,对其而言组织变革就属于“简单领域”,典型如IBM具有多次大型变革管理经验,其数字化转型也相对容易实施。然而,大部分企业缺乏组织变革管理经验,组织变革则属于“繁杂领域”,需要学习变革管理的最佳实践,需要通过引入专家或咨询公司协助完成转型,就像华为历史上引入IBM协助推动变革一样。 比如,在流程优化方面,数字化转型背景下,流程优化一般需要先做客户旅程,基于数字化技术来优化客户体验,客户体验完成优化后,流程自然得到优化。对很多企业来说,甚至“不知道自己不知道”,把此事置于“简单领域”,继续按照过去方式做流程优化。但实际上,应该处于“繁杂领域”,也就是自己不会做、但有专家或先进企业会做,需要引入专家或咨询公司协助完成。企业在做数字化转型乃至其他变革的时候,非常容易犯的错误就是跌入“简单领域”陷阱,以为自己会做、但实际上并不会做,结果在发展过程中犯下战略性错误。
  • 数字化转型中如何运用Cynefin框架
首先,审视数字化转型中的主要问题或挑战。这可能包括战略问题、业务问题、流程问题、组织问题、技术问题等,从中筛选中优先解决的关键问题。 其次,将关键问题放入Cynefin框架的适当类别中。“简单领域”的问题,如技术问题;“繁杂领域”的问题,如体验优化、新产品开发(市场已有成功产品);“复杂领域”中问题,如新商业模式的探索、创新性产品的开发(市场空白);“混乱领域”中的问题,比如疫情对数字化商业模式的影响、数字化团队的集体离职等; 再次,基于关键问题所在的类别,确定适当的方法和策略。 “简单领域”中,需要定义明确的规则、流程和标准; “繁杂领域”中,需要对标最佳实践,最终形成标准化模式,推动大规模复制,转化为“简单领域”问题; “复杂领域”中,采用探索性方法,如设计思维、敏捷开发、Scrum等,做“输得起的试验”。把“输的起的试验”转化为“繁杂域”或“简单域”问题;比如微信,腾讯不知道移动化时代的社交模式应该是什么样的,属于“复杂领域”问题;腾讯旗下几个做微信等类似产品的团队却在做处于“繁杂领域”或“简单领域”的产品开发。 在“混乱领域”,采取“探针策略”,先止损,灵活快速推出应对举措,根据各方反应情况再决定下一步措施。 对数字化转型而言,最大的陷阱在于 “繁杂领域”陷阱,即把本属于“复杂领域”的问题,错误的归入“繁杂领域”。也就是说,把本来应该用“输得起的试验”来探索解决的问题归入到“对标最佳实践”来解决。大型企业的数字化转型,往往会陷入“繁杂领域陷阱”。比如,GE学习其他企业数字化转型做法,2015 年成立了独立业务部门GE Digital。对通用电气这样的大型集团公司来说,每个业务部门都有非常不同的数字化转型需求,盲目学习最佳实践,通过集中控制的数字化转型,而非授权和推动各个业务开展数字化转型“试验”,导致数字化转型计划与业务部门需求之间脱节,最终导致失败。 数字化转型过程中,最常见的风险是“简单领域”陷阱,即把本属于“繁杂领域”或“复杂领域”的问题,想当然的归入到简单领域,最终导致失败。比如组织变革,有很多公司理所当然的认为凭借经验就可以推动变革,实际上,组织变革自有规律,缺乏变革经验的大型企业在变革中的失败率极高。即使成功如腾讯,在其 2012年的“518变革”中,找了包括正略在内的公司提供协助;2018年的“930变革”中,变革管理专家杨国安贴身提供变革协助。 总之,在数字化转型过程中,围绕战略、组织、业务、人员、技术、数据等问题的复杂性,结合Cynefin框架,制定明确的方法和策略,有助于降低决策风险,更好地实现数字化转型目标。
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