Kỹ năng giải quyết vấn đề,  Mô hình tư duy

Quy trình giải quyết vấn đề: Người thông minh giải quyết vấn đề bằng phương pháp kỹ năng gì

Bài biết này, Lương sẽ hướng dẫn bạn quy trình giải quyết vấn đề, bằng cách dùng mô hình hóa tư duy. Phương pháp kỹ năng được người thông minh, người thành công sử dụng để giải quyết vấn đề trong công việc, cuộc sống.

Để dễ hiểu hơn, trong quá trình nghiên cứu chủ đề này, Lương cũng sẽ lồng vào những ví dụ về kỹ năng tư duy giải quyết vấn đề.

Đặt vấn đề.

Giả sử bạn đang sống ở thời kì trí tuệ nhân tạo phát triển vượt bậc. Bạn đang muốn tìm một người bạn gái cho mình. Sau khi tập hợp tất cả các thông tin của bạn và so sánh với dữ liệu của những cô gái ở gần nơi bạn sống, AI sẽ đưa ra kết quả 3 người phụ nữ phù hợp nhất với bạn. Tuy nhiên, khi nhìn vào thông tin của 3 cô gái, bạn không thấy cô gái mình cảm thấy thích cả.

Câu hỏi đặt ra ở đây là: Bạn có nên nghe theo sự lựa chọn của AI hay không?

Lương đoán bạn sẽ nói là “Không”, không nghe theo máy móc.

Nhưng chính xác thì chúng ta đang nghe theo máy móc, hàng ngày có hàng triệu người lên App tìm kiếm người để làm quen. Đó là bước đầu của việc giới công nghệ đào tạo người dùng, Chính xác thì nhiều người đang nghe theo AI. Khi quá trình đào tạo hoàn thành, hiệu ứng đám đông sẽ xảy ra, những con số triệu người sẽ trở thành hàng tram triệu, hàng tỷ người nghe theo sự sắp xếp của máy móc.

Quy trình tư duy giải quyết vấn đề bằng phương pháp mô hình hóa tư duy. Cách thức được nhóm người thông minh sử dụng để giải quyết vấn đề
Quy trình tư duy giải quyết vấn đề bằng phương pháp mô hình hóa tư duy. Cách thức được nhóm người thông minh sử dụng để giải quyết vấn đề

Việc chúng ta chơi Game trong thế giới ảo, cũng chính là cách giới công nghệ đào tạo con người, bitcoin cũng chính là một điểm nhấn của quá trình đào tạo này.

Một số người sẽ nghĩ rằng con người có ý chí tự do, và ngay cả khi các thuật toán AI cực kỳ chính xác và mạnh mẽ, họ cũng không nên phó mặc số phận của mình cho máy móc. Một số người cũng nghĩ rằng con người không thực sự hiểu hết chính mình. Nếu mọi người thực sự hiểu bản thân mình, sẽ không có nhiều vụ ly hôn như vậy. Vì vậy, việc nghe theo AI ít nhất là đáng tin cậy hơn việc bị bố mẹ sắp đặt đi xem mắt một cách mù quáng.

Đọc tới đây,

Có lẽ…

Bạn đang cảm thấy mọi thứ thật sự lẫn lộn.

Đừng lo, Lương sẽ cùng bạn giải quyết vấn đề từng bước một.

Chúng ta có thực sự nên nghe theo người máy, nếu bạn muốn hiểu sâu hơn về vấn đề này, bạn có thể gửi comment trong phần bình luận. Bạn cũng có thể lưu trang Blog này vào màn hình điện thoại để xem lại trong tương lai (Lương sẽ thường xuyên cập nhật nhiều chủ đề mới hữu ích phân tích các vấn đề khác nhau).

Nhưng trên thực tế, hai loại logic tư duy này còn quá “sơ khai”. Logic thực sự của suy nghĩ là: bạn không đặt câu hỏi về câu trả lời của AI, mà là các thuật toán của AI.

Điều đó nghĩa là gì? Nếu AI nắm bắt tất cả dữ liệu một cách chính xác thì kết quả mà AI đưa ra không thể sai được. Nhưng kết quả chính xác đó chưa chắc đã là kết quả mà bạn hài lòng, mấu chốt nằm ở chỗ tiêu chuẩn để AI phán đoán đúng sai là gì? Khi AI giới thiệu bạn gái cho bạn và bạn phát hiện ra rằng bạn không thích kết quả đó, đầu tiên bạn phải kiểm tra xem “thuật toán” của AI chọn bạn gái cho mình là gì?

Ví dụ: logic của AI có thể như sau: AI xem xét tất cả các yếu tố chính như nền tảng giáo dục, quan niệm tiêu dùng, tình trạng gia đình, vị trí xã hội, sở thích, ngoại hình, định hướng giá trị, trải nghiệm tình yêu… và đề xuất người phù hợp nhất để trở thành vợ tương lai của bạn.

Trong khung thuật toán này, tiêu chí đánh giá của AI thực sự là “giá trị phù hợp” giữa bạn và người phụ nữ. Nếu bạn nghe theo lời khuyên của AI, bạn sẽ cưới được một người vợ “phù hợp”.

Nhưng nếu bạn không phải là người theo đuổi sự “phù hợp” thì “phù hợp” không phải là tiêu chí lựa chọn của bạn, bạn không quan tâm đến việc cô bạn gái có thể trở thành một người vợ phù hợp hay không mà chỉ quan tâm đến việc cô gái đó có khiến bạn yêu say đắm hay không. Bạn có thể để AI sửa lại thuật toán của riêng nó và thêm một số thứ nguyên tính toán mới, chẳng hạn như “tỷ lệ ước tính của tình yêu trong cuộc sống”, “hình mẫu lý tưởng”…

Sau đó, sau khi điều chỉnh khung thuật toán, AI sẽ đưa ra câu trả lời mới cho bạn. Chúng ta có thể nhận được nhiều “câu trả lời” mỗi ngày, và sau đó bị choáng ngợp giữa các câu trả lời khác nhau.

Trong thời đại với rất nhiều câu trả lời khác nhau như vậy, câu trả lời đã trở thành một biến số, nó luôn thay đổi. Vậy nên chúng ta đừng theo đuổi những câu trả lời cố định, mà hãy tìm hiểu thuật toán để tạo ra các câu trả lời đó.

Trong thời đại ngày nay, kiến thức luôn luôn được cập nhật và thay đổi. Là những người trẻ tuổi, những nhà lãnh đạo, chúng ta nên xây dựng một hệ điều hành trong não bộ, để có thể kịp thời lưu giữ và thích ứng với tất cả các loại kiến thức. Lương gọi khả năng này là “Mô hình hóa tư duy.”

PHẦN 1. Mô hình hóa tư duy trong giải quyết vấn đề là gì?

Khi nhắc đến các mô hình tinh thần, nhiều người sẽ nghĩ đến các mô hình lý thuyết kinh điển như phân tích SWOT, OKR, và mô hình Năm tác động của Porter. Nhưng điều Lương đang nói đến là “mô hình hóa tư duy”, không phải để mọi người áp dụng mô hình của các nhà triết học bậc thầy, mà là học để nhanh chóng xây dựng mô hình tư duy lý thuyết của riêng mình mọi lúc, mọi nơi.

Ý nghĩa của “mô hình hóa tư duy” là: khi chúng ta thấy rằng không có kinh nghiệm tham khảo và không có câu trả lời sẵn cho một vấn đề, chúng ta phải nhanh chóng lập một “thuật toán” tạm thời dựa trên thông tin hiện có để nhanh chóng giải quyết vấn đề.

Nói một cách đơn giản, lối suy nghĩ này yêu cầu chúng ta: đừng coi bản thân như con người, mà hãy coi bản thân như một hệ thống AI cấp thấp.

Sau đó, nếu bạn muốn phát triển khả năng “suy nghĩ mô hình hóa”, bạn thực sự cần phải đảo ngược một số thói quen suy nghĩ trong quá khứ. Lương nghĩ rằng thói quen đầu tiên cần đảo ngược là học cách chia nhỏ các vấn đề trừu tượng lớn thành các vấn đề cụ thể nhỏ.

a, Chia nhỏ trình bày một vấn đề lớn trừu tượng thành các vấn đề nhỏ cụ thể

Nhiều lần, chúng ta phải đối mặt với một câu hỏi trừu tượng, chẳng hạn như trong kinh doanh, câu hỏi trừu tượng là “Chúng ta nên chi bao nhiêu cho quảng cáo trong năm tới?” Khi trả lời câu hỏi này, bạn có hai lựa chọn: một là đưa ra kiến nghị dựa trên ý suy nghĩ cá nhân, hai là đưa ra kiến nghị dựa trên số liệu nhất định.

Nếu đưa ra kiến nghị theo suy nghĩ cá nhân, bạn có thể nói: năm tới sẽ là một năm cạnh tranh khốc liệt, chúng ta nên chi tiền cho quảng cáo nhiều hơn.

Nếu đưa ra kiến nghị theo số liệu nhất định: hãy đưa ra số liệu về doanh thu, lợi nhuận của công ty, sau đó tính số % mà quảng cáo có thể chiếm trong số đó.

Đưa ra kiến nghị theo suy nghĩ cá nhân ​​chỉ có thể cho phép mọi người chọn có và không, và chỉ kiến nghị theo số liệu nhất định mới có thể cung cấp cơ sở đo lường cho việc ra quyết định. “Nên chi bao nhiêu cho quảng cáo trong năm tới?” Câu hỏi này trừu tượng, nhưng câu hỏi trừu tượng có thể được chia thành các bài toán nhỏ có thể tính toán thành các bước nhằm giải quyết vấn đề. Những bài toán nhỏ này tạo thành một mô hình tư duy nhất định:

1) Doanh thu và lợi nhuận gộp của công ty;

2) Tỷ trọng chi phí quảng cáo của ngành trong tổng lợi nhuận;

3) Chi phí của đối thủ cạnh tranh;

4) Các khoản chi do tốc độ tăng trưởng thị trường cung cấp trong năm tới;

5) Vòng quay vốn và tiêu hao chi phí.

Năm yếu tố này cùng nhau xác định ngân sách quảng cáo của một doanh nghiệp mà bạn có thể áp dụng để trả lời cho câu hỏi trừu tượng trên.

Vì vậy, chia nhỏ một vấn đề lớn trừu tượng thành những vấn đề nhỏ là làm cho vấn đề lớn này có thể tính toán và đo lường được.

Sử dụng phương pháp tư duy này, Lương đã xây dựng một mô hình tư duy cho câu hỏi “Làm cách nào để tuyển dụng đúng người?” Trước đây, Lương thỉnh thoảng hối hận vì đã tuyển dụng một nhân viên nào đó. Bây giờ Lương đã nhận ra do mình không chia nhỏ “tuyển dụng” thành các nguyên tắc đánh giá cụ thể. Vì vậy, Lương đã xây dựng mô hình tư duy về tuyển dụng cho riêng mình:

Khi phỏng vấn, người khiến bạn có cảm giác không đúng, đừng tuyển dụng.

Không tuyển dụng những người muốn phá vỡ cấu trúc lương thưởng hiện có của cả tập thể.

Không tuyển dụng những người băn khoăn do dự trong việc ứng tuyển.

Những người không muốn thay đổi thói quen làm việc trong quá khứ của họ trong thời gian thử việc sẽ bị loại.

Không tăng lương cho những người có sự chăm chỉ mà không làm được việc.

Đối mặt với một vấn đề kinh doanh, chúng ta không dễ dàng sử dụng lẽ thường để nhanh chóng xây dựng mô hình lý thuyết cho riêng mình. Mặc dù nhiều người hiểu rằng cần phải tháo rời những vấn đề lớn trừu tượng thành những vấn đề nhỏ cụ thể. Nhưng vấn đề là, làm thế nào mà những vấn đề nhỏ đó lại nảy sinh? Trên thực tế, đây là phần khó nhất của “mô hình hóa tư duy”: làm thế nào để tìm ra các biến quan trọng trong bài toán.

b, Chỉ bằng cách tìm ra “các biến số quan trọng”, tư duy mới trong phương pháp giải quyết vấn đề của riêng bạn sẽ được mô hình hóa

“Các biến số quan trọng” giống như các khớp nối của một mô hình. Nếu không tìm thấy các khớp nối thì không có cách nào để xây dựng một tòa nhà ý tưởng. Nếu các bộ phận khác bị hỏng thì có thể sửa chữa được, công trình sẽ không bị sụp đổ, nhưng nếu bị hỏng các khớp nối thì công trình sẽ vỡ vụn.

Khi các nhà tiếp thị đang thực hiện quy trình giải quyết vấn đề trong phân tích cạnh tranh và xây dựng chiến lược thương hiệu, trước tiên họ phải tìm hiểu kỹ các “biến số chính” trước khi có thể xây dựng chiến lược trên cơ sở các biến số chính này.

Hãy lấy bán lẻ mới làm ví dụ. Làm thế nào để bán lẻ phát triển đến quy mô như ngày nay? Hãy cùng xem nghiên cứu của Hillhouse Capital.

Để giải quyết vấn đề, chúng ta cần học “mô hình hóa tư duy”.

Hillhouse tin rằng lý do khiến ngành bán lẻ phát triển với quy mô như ngày nay là do các công nghệ mới đã sinh ra các cơ sở thương mại mới.

Ví dụ, tại sao chuỗi cửa hàng lại xuất hiện? Trong thực tế, sự xuất hiện của đường sắt khiến dịch vụ hậu cần hiện đại xuất hiện, chu trình hậu cần và sản xuất hàng hóa có thể được tiêu chuẩn hóa; một ví dụ khác, tại sao ngày càng nhiều chủng loại hàng hóa thực phẩm xuất hiện? Bởi vì tủ lạnh xuất hiện, danh mục thực phẩm có thể phát triển ra một cách bùng nổ.

Kết luận nghiên cứu này rất đơn giản và rõ ràng, và động lực tăng trưởng của ngành bán lẻ mới nằm ở những biến số quan trọng này. Về những biến số quan trọng này, chúng ta đưa kết luận rằng chìa khóa của nghiên cứu = thời điểm quan trọng + sự thay đổi quan trọng.

Phân tích của Hillhouse Capital về lĩnh vực bán lẻ mới cho chúng ta một nguồn cảm hứng quan trọng: “quy tắc hai tám” là góc nhìn của phân tích và kết luận của phân tích.

Khi chúng ta phân tích kinh doanh, chúng ta phải chia đôi thế giới mãi mãi. Bên trái là những thứ nhiều, không quan trọng, bên phải là những thứ ít, quan trọng. Nếu chúng ta thấy rằng chúng ta không thể chia vấn đề này thành tám, thì chúng ta không được hiểu nó. Các tổ chức nghiên cứu thường phát hành các báo cáo ngành khác nhau, nhưng khi bạn mệt mỏi và nhìn vào các biểu đồ lớn nhỏ và biểu đồ hình tròn, bạn sẽ không thể nhớ được gì.

Phân tích là đơn giản hóa một điều phức tạp, không phức tạp hóa một điều phức tạp.

Học cách định lượng một vấn đề trừu tượng, học cách khám phá các biến số chính và chúng ta có thể hoàn thành bước đầu tiên trong mô hình tinh thần, nhưng nếu chúng ta muốn một mô hình tư duy thực sự hữu ích, chúng ta vẫn còn thiếu mảnh ghép cuối cùng.

PHẦN 2. Làm thế nào để một mô hình tư duy giải quyết vấn đề có thể thực sự hữu ích?

Chúng ta có thể thấy rằng có những kế hoạch quảng cáo để thực hiện phân tích SWOT cho các thương hiệu như thế này.

S, lợi thế thương hiệu là chất lượng sản phẩm tốt.

W, nhược điểm của thương hiệu là độ nhận biết thương hiệu chưa cao.

O, cơ hội là tốc độ phát triển nhanh chóng của ngành.

T, mối đe dọa là các đối thủ cạnh tranh chi tiêu nhiều hơn cho quảng cáo.

Kết luận: Nên tăng quảng cáo.

Trên thực tế, nhiều người trong chúng ta đã từng có kinh nghiệm tương tự, bạn đã thấy một mô hình hoặc phương pháp phân tích mạnh mẽ và đã thử sử dụng nó một lần, nhưng kết quả vẫn không được như mong muốn.

Vấn đề nằm ở đâu? Bởi vì một mô hình phân tích không phải là một công thức toán học, nó không có một câu trả lời tiêu chuẩn. Nếu bạn đang sử dụng ứng dụng và bạn không biết điều gì sai và không ai đưa ra phản hồi quan trọng cho bạn, bạn không thể tự mình kiểm tra lại.

Thường không có câu trả lời chính xác nếu chỉ có một mô hình. Mô hình này phải được thực tế kiểm chứng để thực sự hiệu quả. Giống như việc bạn mua một đôi giày cao gót đẹp, nhưng đôi giày này rất dễ mài mòn, và những cô gái yêu cái đẹp phải thích nghi với nó trong một hoặc hai tuần thì họ mới có thể diện chúng để đi dạ hội.

Tuy nhiên, chúng ta thường nghĩ rằng chỉ cần chúng ta có đủ thử và sai và đủ kinh nghiệm, chúng ta sẽ tự nhiên hiểu rõ hơn một điều. Sự thật là như vậy, nhưng đường phố đầy những người đã làm việc cả đời mà vẫn chưa tìm ra cách kinh doanh của riêng mình.

Tại sao đôi khi có rất nhiều dữ liệu phản hồi, nhưng không giống như các tiêu đề ngày nay, thuật toán ngày càng chính xác?

Ví dụ. Câu hỏi là: 1 + 1 =?, bạn đã trả lời ba lần:

1 + 1 = 5

1 + 1 = 6

1 + 1 = 7

Sau ba lần thử nghiệm và sai sót này, bạn không tìm thấy câu trả lời, và bạn thậm chí còn tìm kiếm ngày càng xa hơn.

Hãy trả lời ba lần nữa:

1 + 1 = 1 – 10

1 + 1 = 1 – 5

1 + 1 = 1 – 3

Những câu trả lời này thực sự đang thu hẹp phạm vi mục tiêu. Có thể nói, phản hồi của mô hình tư duy, cũng cần đến mô hình tư duy.

Vậy cơ chế phản hồi của mô hình tư duy là gì? Hơn nữa, nhược điểm của con người so với máy móc là máy móc có thể ghi lại chính xác bất kỳ phản hồi nào của hệ thống, trong khi con người thường làm ngơ trước một số phản hồi quan trọng và nhận ra nó sau đó.

Phần kết

Khi chúng ta đi chinh phục một lục địa, chúng ta nghĩ rằng chúng ta cần một bản đồ, vì vậy chúng ta tuyệt vọng thu thập và chiến đấu để giành lấy những mảnh bản đồ trong tay của người khác. Nhưng khi chúng ta thực sự có một tấm bản đồ, chúng ta nhận ra rằng lục địa trước mặt chúng ta là những thăng trầm của cuộc sống, và mọi thứ đã khác.

Thực ra, mỗi người rất cần một chiếc la bàn. La bàn cho phép chúng ta luôn tìm thấy Sao Bắc Cực trong một môi trường thay đổi. Đối với Lương, khả năng mô hình hóa tư duy là chiếc la bàn giúp tôi không bị lạc trong lục địa tri thức đầy hỗn loạn này.

Đến đây, Lương sẽ tạm kết, nếu bạn yêu thích loại hình nội dung phân tích vấn đề trên Blog của Lương, bạn có thể lưu Blog của Lương vào trang màn hình chính điện thoại, để mở lại xem trong thời gian tới. Chủ đề này, hoặc các chủ đề khác sẽ luôn được Lương update làm mới để chia sẻ với mọi người. Nếu bạn có câu hỏi, bạn có thể gửi comment, Lương sẽ tương tác với bạn trong phần bình luận.

Theo dõi
Thông báo của
1 Bình luận
Mới nhất
Cũ nhất
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
Giá
2 tháng trước

Nếu đối diện với one vđề quá phức tạp, tốt nhất phải chia sự việc vđề đó ra để giải quyết từng cái một thôi. “Chia để trị” là ý này.

1
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x
()
x