問題解決的能力如何養成?
可以分為三個部分:理解、分解、再構築。
首先,理解問題的脈絡,釐清現況、影響關係人與設定合理的目標。
這裡會用到背景知識、資訊彙整與目標管理的能力;隨著工作經歷的累積,前兩項能力大多會自然養成到基本程度,想要精進就需要刻意學習與練習。
而目標管理的難度,在於關係人對於合理目標的共識,特別是自己對這件事沒有決定權時,在目標設定上也增加了難度。當我們對現況與目標都有清晰的定義與定位之後,兩者之間的差異,就是問題的定義範疇。
其次,分解問題的規模與類型,找出最重要的問題先處理、簡單易執行的先解決,化整為零、持續往目標推進。
這裡會使用到的,除了背景知識與資訊彙整之外,還有敏捷思維、邏輯樹或決策樹與影響分析的能力。提升分解問題的速度與品質,關鍵在於切下去的第一刀,也就是能否找到好的切入點。讓你可以像庖丁解牛一樣,許多問題往往在這個步驟就迎刃而解。
最後,重新構築這些分解後的各類大小問題。
能處理的就轉化為明確目標的課題;不能或不好處理的就管理它,使問題帶來的影響控制在可接受的範圍,或是轉嫁到其他地方。
這裡會使用到的是課題思考、數據分析與專案管理、賽局等能力,當然背景知識與資訊彙整也需要。對了,你可能還需要商業思維,當問題不能解決時,重新看待這些問題;或者不僅僅是解決問題而已,還能同時創造出新的機會,化危機為轉機。
哇!要解決問題必須學會這麼多能力?那我不會這些不也過得好好的?
你會面對的難題,取決於問題解決能力的程度
說來弔詭,問題其實充斥在我們的生活周遭,但我們不見得會認為那是問題,或者說是「自己」的問題,除非感受到「目標」與「現況」之間的「差異」所帶來的負面影響。
沒有設定目標,就沒有問題;不了解現況,也不覺得有問題。而差異在可以承受的範圍之內,我們會習慣問題。比方說,日子還過得下去就不是問題,可能是因為沒有設定期望的生活水準是什麼樣的目標?可能是沒想過生活的現況是什麼模樣?也可能是月光族,生活剛好還過得去,雖然不滿意但落差不至於活不下去。
但是只要我們正視現況與目標,問題自然就會浮現在我們眼前。
嗯,我們生活中的大多數問題,並不需要複雜的能力就能處理。至於複雜難處理的問題,多數人只是持續承受著問題所帶來的影響、接受現況,所以不再是問題。
而工作上的許多問題也因為分工機制,讓每一個人扮演好各自的任務;同時透過機器自動化來簡化與處理規律性、可定義的問題。如果你不具備解決複雜困難的問題,也不會被指派去處理,所以多數人也不會覺得有解決問題能力不足的問題。
只不過隨著技術提升,困難且複雜的問題越來越多;或是環境驟變,出現了許多新問題來不及反應。這時候我們就會感受到問題解決能力的不足,比方說這一波疫情帶來的各種衝擊,包括經濟、政治、科技與職涯上都出現了過去不曾認真思考與解決的問題。
跨域的綜合能力,是提昇問題解決能力的飛輪
為什麼有些人在解決問題時,總是有獨到的見解、或是迅速地做出反應。
我想,是因為跨域的綜合能力,而這也是影響問題解決能力的一項重要因素。因為在一個領域的複雜問題,我們可能在另一個領域找到簡單的解決方案;這在我過往的經驗中也一再獲得印證。
但是,養成路徑應該是怎麼樣的?
通常我們可以從「看到的」案例來歸納出路徑,但這也只歸納。無法證實其關連性,更別說有因果性了;希望從某些人身上探究成功的秘訣,很有可能犯了倖存者偏誤而不自覺。
我認為不論是哪一條路徑,要抵達頂尖領域都不容易,因為要面對的是各式各樣的競爭者,他們才不會管你選的是哪一條路徑咧。
在現實中比拼的,就是所有能力、資源的綜合演繹。我們可能沒辦法選擇起始點,但可以決定朝向哪一個方向前進,路可以是自己走出來的。
沒辦法,為了生存。
跨域綜合能力養成的兩個建議
就我的經驗可以分享兩點,做為跨域綜合能力的養成建議。
首先,思維比技術重要。
思維可以累積、遷移,但技術淘汰的很快;在任何一個領域,盡可能地把思維本質摸到透徹。
當你轉換領域時,那是你唯一可以帶走的東西;至於技術,只要不在那個領域中,你會發現落後的比你想像的還快,尤其是在新興科技領域。
其次,對資源設限、對自己不設限。
所有的創新,往往是在極惡劣的條件限制下出現的。不要只想著如果有資源、有能力,我可以做到怎樣的局面;而是想著如果要抵達一個目標,我還欠缺什麼?有沒有機會補足?如果不行,能不能用其他方式交換、購買或取得?
現在所有習以為常、理所當然的事情,在從前都可能是令人不敢想像的。認清自己,選擇人多的地方、或是人少的地方,都是一種選擇,端看自己在哪個地方更感到舒適、更能發揮優勢?
沒辦法,為了生存!
劉奕酉|知識型自雇者、暢銷書作者、企業培訓顧問
擅長邏輯思考、數據分析、策略規劃、資訊視覺化與商務簡報,擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷,為台灣少數具有深厚職場實務背景的商務顧問。同時也是職場生產力作家,多家大型出版社、社群媒體指定邀稿對象。一年閱讀百本書、寫作百篇以上職場文章,以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。
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