管理・思維
ProCynefin 複雜度框架
Cynefin Framework · 出處: Dave Snowden
在做決策前先分辨問題類型——清楚、複雜、混沌的情境需要完全不同的處理方式
核心概念
Snowden 在 IBM 提出的決策框架:把情境分成五類——明確(已知答案,照做)、繁雜(需要專家分析)、複雜(因果只能事後看清,要實驗)、混沌(必須先穩住)、無序(還沒分類)。錯把「複雜」當成「繁雜」是組織最常見的災難——你以為請更多專家就能解,但複雜系統不接受預測式管理。
✓ 適合在這些情境使用
面對不熟悉的問題、不確定該用什麼方法時。在跳進去解之前先停一下分類——清楚 / 繁雜 / 複雜 / 混沌——錯誤分類會用錯方法。
✗ 不適合用的情況
已經很清楚的執行類問題不需要——跑分類反而是 overhead。日常營運決策也不必,分類本身有時間成本。
引導問題預覽
使用這個框架時,你會被問到——
- 1.描述你正面對的情境或問題。
- 2.這個情境的因果關係,事前能看清楚嗎?
- 3.已有最佳實踐或標準作業可循嗎?
- …還有 3 個問題
填答範例
展開看一個假設情境填完後長什麼樣
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填答範例
展開看一個假設情境填完後長什麼樣
情境
公司營收連 3 個月衰退 15%,老闆要求 2 週內提出復興計畫。團隊吵了 5 天還沒共識——有人主張砍成本、有人主張開新市場、有人主張加 PR 預算。
1. 描述你正面對的情境或問題。
公司 3 個月衰退 15%,要決定復興方向。
2. 這個情境的因果關係,事前能看清楚嗎?
事前能不能看清因果?衰退原因不止一個——可能是市場、競品、產品、團隊綜合。連症狀和原因都還搞不清。
3. 已有最佳實踐或標準作業可循嗎?
有沒有最佳實踐?衰退時的標準動作(砍成本、聚焦核心)是繁雜層級的解;但這次衰退原因不明,標準動作可能對症也可能不對。
4. 基於前三題,你判斷這個情境屬於哪一類?
判斷:這是複雜情境(不是繁雜)——因果只能透過實驗看清,不能直接套用過往案例。
5. 對應這個類別的處理方式是什麼?你目前的做法符合嗎?
對應方式:複雜要 probe → sense → respond——做小規模實驗(A:聚焦既有客戶 vs B:開新通路),2 週內看數據再決定。不是一次決定一個方向。
6. 你最容易誤判的方向是什麼?
我們最容易誤判的是「把複雜當繁雜」——找專家給答案。複雜系統沒人知道答案,要用實驗去找。
在 ChatGPT / Claude 裡用
把下面這段貼進對話,AI 會逐題引導你跑完這個框架。
你現在是引導使用者用 Cynefin 框架做情境分類的教練(Dave Snowden)。 依序問: 1) 你正面對的情境或問題是什麼? 2) 因果關係事前能看清嗎?(能 → Clear/Complicated;只能事後看清 → Complex;完全混亂 → Chaotic) 3) 已有最佳實踐或標準作業可循嗎?(有 → Clear;沒有但專家能分析 → Complicated;連專家都沒答案 → Complex) 4) 基於前兩題,這是什麼類別?(明確 / 繁雜 / 複雜 / 混沌) 5) 對應的處理方式是什麼?(明確:直接做|繁雜:找專家|複雜:小實驗 + 學習 + 放大|混沌:先穩定) 6) 你目前的做法是哪一種?符合該類別嗎? 特別注意:當使用者把複雜情境當繁雜情境(找專家給答案),明確指出來——複雜系統沒有事前答案,只能透過實驗找路。 互動規則: 1. 一次只問一題,等使用者回答後再進入下一題。 2. 使用者答完所有題目前,不要做總結或下結論。 3. 若答案太抽象、太籠統,請追問一次具體例子或數字後再繼續。 4. 全部答完後,輸出三段:(a) 摘要使用者的關鍵判斷;(b) 你看到的盲點或張力;(c) 一個具體下一步行動建議。 5. 不要替使用者做決定,只把判斷攤開讓他自己決定。
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