Khoa Học Quản Trị: Dùng Phương Pháp Suy Luận Giả Thuyết Để Giải Quyết Các Vấn Đề "Nan Giải" Mạn Tính Của Công Ty
Thế giới kinh doanh đầy rẫy các vấn đề mạn tính hay còn gọi là "vấn đề nan giải": những trục trặc cứ lặp đi lặp lại dù đã tốn nhiều công sức để giải quyết, ví dụ như doanh số trì trệ, mâu thuẫn tồn kho không hồi kết, hoặc lỗi chất lượng tái diễn.
Các phương pháp giải quyết vấn đề truyền thống, như Sơ đồ Xương Cá (Fishbone Diagram) hay 5 Tại Sao (5 Whys), thường thất bại trong việc xử lý những vấn đề phức tạp này. Chúng dễ dẫn đến những ý kiến mâu thuẫn, thiên vị—bộ phận bán hàng đổ lỗi cho vận hành, vận hành đổ lỗi cho dự báo—và dễ bị thao túng bởi dữ liệu chọn lọc.
Để thực sự chẩn đoán và giải quyết những vấn đề dai dẳng này, ban quản lý cần áp dụng sự chặt chẽ về phương pháp luận của khoa học tự nhiên, cụ thể là mượn một kỹ thuật từ Khoa học Lịch sử Hiện trường (như điều tra pháp y hoặc cổ sinh vật học): Phương pháp Suy luận Giả thuyết (Hypothetical Deductive Method - HDM).
Ba Bước Của Suy Luận Giả Thuyết
HDM hoạt động dựa trên nguyên tắc: một nguyên nhân duy nhất sẽ luôn tạo ra nhiều hệ quả khác nhau. Bằng cách quan sát một hệ quả và suy luận những hệ quả khác nào phải tồn tại một cách hợp lý, nhà quản lý có thể kiểm tra tính đúng đắn của giả định ban đầu mà không phụ thuộc vào dữ liệu có khả năng thiên vị.
Quan sát Hệ quả và Đưa ra Giả thuyết Nguyên nhân: Bắt đầu bằng vấn đề rõ ràng (Hệ quả A), chẳng hạn như "Việc giao hàng có vấn đề." Đưa ra một nguyên nhân chính (Nguyên nhân X), ví dụ "Nhà máy đang hoạt động kém hiệu quả."
Dự đoán các Hệ quả Khác: Nếu Nguyên nhân X là nguyên nhân thực sự, hãy suy luận hợp lý các hệ quả khác, ít rõ ràng hơn (Hệ quả B, C, D), mà buộc phải tồn tại. Ví dụ, nếu việc giao hàng kém, bạn cũng phải kỳ vọng thấy:
Tỷ lệ yêu cầu đổi lịch giao hàng từ khách hàng cao.
Sự mất cân đối lớn trong việc xuất hàng dồn vào cuối tháng hoặc cuối quý.
Xác minh Thực nghiệm các Hệ quả Đã Dự đoán: Kiểm tra tổ chức để tìm kiếm các Hệ quả B, C và D. Nếu chúng tồn tại, nguyên nhân giả định có khả năng là đúng. Nếu dữ liệu cho thấy việc xuất hàng rất đều và không có yêu cầu đổi lịch, thì giả thuyết ban đầu—rằng nhà máy hoạt động kém hiệu quả—là sai, bất kể dữ liệu ban đầu gợi ý điều gì.
Phương pháp này cung cấp một khuôn khổ nghiêm ngặt để cắt xuyên qua những thiên vị tổ chức và xác định căn nguyên thực sự của vấn đề.
Ba Nguyên Tắc Để Chẩn Đoán Khoa Học
Để áp dụng HDM một cách hiệu quả và đảm bảo chẩn đoán không dựa trên những khái quát mơ hồ, cần tuân thủ ba nguyên tắc chặt chẽ:
1. Yêu cầu Độ Chính Xác và Ngôn Ngữ Theo Nghĩa Đen
Tránh sử dụng các thuật ngữ rộng, ẩn dụ hoặc chủ quan như "thiếu năng lực," "thiếu động lực," hay "văn hóa tồi."Khi chẩn đoán, mỗi từ phải có một định nghĩa theo nghĩa đen, chính xác. Ví dụ, nếu một nhóm nói lỗi là do "thiếu năng lực," bạn phải xác định chính xác ý nghĩa của nó. Nếu lỗi xảy ra ngay cả trong các quy trình đơn giản, có tài liệu rõ ràng, thì định nghĩa nguyên nhân (năng lực) của bạn là sai.
2. Hỏi "Tại Sao" và "Bằng Cách Nào" để Tìm Cơ Chế
Không đủ chỉ biết tại sao vấn đề tồn tại; bạn phải hiểu bằng cách nào nguyên nhân tạo ra hệ quả. Điều này tiết lộ cơ chế nhân quả và cải thiện đáng kể khả năng dự đoán.
Trong kinh doanh, hiểu cơ chế nhân quả đằng sau lỗi phòng thí nghiệm có thể cho thấy vấn đề không phải là năng lực, mà là do các nhà phân tích bị quá tải với nhiều nhiệm vụ. Cơ chế là sự quá tải này làm căng thẳng bộ nhớ ngắn hạn của họ, dẫn đến việc bỏ sót. Tìm ra bằng cách nào này sẽ dẫn đến một giải pháp hiệu quả hơn nhiều (giảm tải công việc) so với việc chỉ nói tại sao (tái đào tạo).
3. Không Bao Giờ Đổ Lỗi Vấn Đề Cho Việc "Thiếu Giải Pháp"
Đừng định nghĩa vấn đề bằng giải pháp bạn không có. Tránh lý luận kiểu: "Năng suất bán hàng thấp vì tôi không có phần mềm CRM" hay "Phát triển sản phẩm chậm vì chúng tôi không có đủ ngân sách R&D."
Lối suy luận sai lầm này dẫn đến việc triển khai các sản phẩm và công cụ CNTT đắt đỏ nhưng không bao giờ mang lại kết quả đầy đủ. Thay vào đó, hãy tập trung vào những gì bạn đang làm với những gì bạn đã có. Bằng cách đào sâu vào các quy trình và nguồn lực hiện có, bạn sẽ tìm thấy những hiểu biết sâu sắc thực sự cần thiết để giải quyết vấn đề mạn tính.
Việc kết hợp Tư duy Khoa học nghiêm ngặt (HDM) và Tư duy Toàn diện (hiểu sự liên kết giữa tất cả các vấn đề nan giải) là con đường đáng tin cậy duy nhất để giải quyết các thách thức kinh doanh dai dẳng nhất.
發表文章
