IT企業升級策略與思考技術(1)

n站在產業升級的轉捩點上，如何掌握改革的契機？

n介紹設計思考(Design Thinking)與麥肯錫(McKinsey)方法應用

by 高煥堂  2014.4.23

前言：這是我(高煥堂)於4/16日，在台灣著名的<新竹科學園區>的演講摘要，與各位粉絲分享之。

腦力帶來財富

    從過去到今天，台灣優勢強項是IT技術；我們許多企業經理們，也表現了優越的決策技術。然而，我們沒有留意到幕後隱藏的思考技術(如圖-1)。

 圖-1. 幕後隱藏了思考技術

一旦關注到幕後的思考技術，就會發現我們傳統決策技術仰賴於：

nSmall Data(小數據)的歸納邏輯；

n演繹邏輯；(如圖-2)。

 圖-1. 幕後隱藏了思考技術

      當我們站在產業升級的轉捩點上，改換成不一樣的思考技術，它通稱為設計思考(Design Thinking)，這讓我們的新決策技術立基於：

nBig Data(大數據)的歸納邏輯；

n溯因邏輯；(如圖-3)。

  圖-3. 不一樣的思考技術  

溯因推理與創造性

      溯因(Abductive)推理是除了演繹推理、歸納推理之外的第三種邏輯推理方法。它是去猜測現象的可能原因，具有高度靈活性，是具創造性的推理方法。溯因邏輯是<假定-否證>的邏輯，透過檢驗方式，發現走不通的路，就刪除之(減法)。

l熟悉溯因思考，就能擁有諸葛亮(孔明)的高度創意(如三分天下和空城計) 。

l熟悉溯因思考，就像麥肯錫公司一樣，展現高度的商業價值。

溯因推理方法是由美國哲學家皮爾士(Peirce, C.S.)所提出的。關於對假定的否證，皮爾士提出一個有效的迭代(Iteration)方法，他說：“將一個假定分解為較小的邏輯組成部分(議題)，每次檢驗其中一個，然後一個一個地加以檢驗，直到一個或其中一個解釋具有不容質疑的根據為止”。 (如圖-4)。

 圖-4. 皮爾士所提出的有效檢驗方法

麥肯錫的MECE原則

    溯因邏輯特點在於它偏於<假定-否證>的邏輯，而不僅僅是”實證”邏輯而已。那麼，如何擬定扎實的假定(Competent Hypothesis)，做為問題探討的理想起點，並指引出後續探索之路呢? 這有許多模式可以依循，其中最著名的是麥肯錫公司提出的 MECE原則。

麥肯錫的MECE模式是基於溯因推理而發展出來的一種<假定驅動問題解決方法>(Hypothesis-Driven Problem Solving)。茲歸納其要點：

l基於MECE原則來擬定扎實的議題起始假定(Initial Hypothesis)。

l然後展開探索更細節的議題假定，逐漸建立出扎實而完整的樹狀議題架構。

l議題樹包含一系列有待檢驗(否證)其假定的議題。

l依循溯因的<假定-否證>邏輯，透過檢驗方式，發現走不通的路，就指示不必去探索該議題了。

大數據(Big-Data)的關鍵角色

企業升級和轉型中，尋覓許多可能升級途徑，其中陷阱遠多於機會。此時，最有效的方法是：善用<假定-否証>模式，去蕪存菁，迅速刪除不可行的途徑，就能大幅提高成功率了。其中，設計思考(Design Thinking)提供給企業經理和決策者：

n釐清問題和具體的解決機會是什麼?

n建立在現有潛力和新趨勢上的選擇方案

n調整商業模式和策略，探索創新產品，企圖改變未來

而大數據則提供給企業經理和決策者：

n揭示社會現象和產業發展規律

n商業前景預測和洞察力

n支持設計思考，讓創新設計經由Big-Data最嚴格的標準檢驗

      設計思考提供創新力，讓現在決策具有高度<未來性>。<大數據+ 設計思考>讓決策者完美發揮大數據的科學分析和創新思考能力，有效支撐企業的商業模式和產品策略升級或轉型，並有效去蕪存菁、降低風險。

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