Cynefin 框架是一个概念性框架用于辅助决策,由戴夫 · 斯诺登在 IBM 全球服务部工作时于 1999 年创建。它是马克斯 · 博伊索特的I-Space 知识模型一种实现,其他实现还有用于DDD战略设计的Wardley 的地图模型。
    最有效率的领导者知道解决问题并不是 “一刀切” 的过程。他们知道自己的行动取决于上下文情况,并且通过适应不断变化的情况来做出更好的决策。但是您如何知道在特定情况下应该使用哪种方法?以及如何避免做出错误的决定?
    Cynefin 框架可通过评估发现的上下文情况来帮助您做出更好的决策。
    Cynefin 的发音为 “ku-nev-in”,是威尔士语,翻译为“地点” 或“居住地”。但是,它也可以用来描述我们处境和个人历史的要素,这些要素以我们不了解的方式影响着我们的思想和决定。

    Cynefin 框架 5 个域
    Cynefin 框架是一个解决问题的工具,可以帮助您将上下文情况放入因果关系定义的五个 “域” 中。这可以帮助您更准确地评估您的情况并做出适当的响应。

    什么是Cynefin框架? - 图1

    • 1. 明显 –“最佳实践领域”

    在 “明显” 领域中,您的选择是明确的,并且因果关系对于每个参与人员都是显而易见的。在这里,通常有明确的步骤指示流程的下一阶段。例如,在服务台或呼叫中心遇到的问题通常是可以预见的,并且已经制定了处理大多数问题的流程。
    这里的决策是 “感知 - 分类 - 响应”,注意“分类” 对应明显的上下文。
    当遇到问题时,您应该评估上下文情况,对上下文情况进行分类,然后根据最佳实践做出回应。基于现有的过程或流程,通常会有一个确定的 “正确” 答案。
    但是,存在明显的上下文可能被过分简化的危险。当领导者或整个组织经历成功然后变得自满时,通常会发生这种情况。为避免这种情况,请确保有明确的沟通渠道,以便团队成员可以报告不符合任何既定类别的情况。
    另一个挑战是,领导者可能由于过去的经验和成功而无法接受新想法。例如,某些人可能会自动认为以前的解决方案将再次起作用。为了克服这个问题,请保持对新想法的开放态度,并愿意追求创新的建议。

    • 2. 繁杂 complicated –“专家领域”

    “繁杂 complicated”问题可能有几种 “正确” 解决方案。在这里,因果之间有着明确的关系,但可能并不是所有人都可以看到的,因为问题很繁杂复杂。例如,您可能会看到问题的几种症状,但不知道如何解决。
    这里的决策是 “感知 - 分析 - 响应”,注意 “分析”,对繁杂的复杂需要分析,您需要评估上下文情况,分析已知信息(通常在专家的帮助下),并根据最佳实践来确定最佳对策。
    领导者在过于复杂的情况下可能过于依赖专家,而忽视或忽视了他人的创造性解决方案。为了克服这个问题,请一支由不同背景的人组成的团队,以确保听到每个人的意见。

    • 3. 复杂 Complex –“新兴领域”

    在 “复杂 Complex” 情况下,可能无法确定一种 “正确” 的解决方案,也无法发现因果关系。根据斯诺登和布恩的说法,许多业务情况都属于此类。
    复杂的上下文通常是无法预测的,这里最好的方法是 “探测 - 感知 - 响应”。与其试图控制局势或坚持采取行动计划,不如总是耐心等待,寻找模式并鼓励提出解决方案。
    接受失败是学习过程的一部分。确保您已经制定了指导团队思维的流程——即使是一组简单的规则也能带来相比比根本没有指南的更好解决方案。
    在这里,交流也是必不可少的。召集各种各样的人,为复杂的问题提出创新的解决方案。使用头脑风暴工具,并鼓励您的团队辩论各种可能性。
    DDD 中的事件风暴可用于处理这种复杂情况,DDD 战略设计的Wardley 的地图模型可用于梳理探索复杂情况的地图或指南针。
    Maps 地图模型和 Cynefin 之间的联系是Max Boisot 的 I-Space。他们是相互补充的。地图模型只会显示整个风景,但不会告诉您该怎么做,Cynefin 将帮助您确定在地图上的操作。

    • 4. 混乱 –“快速响应的领域”

    在 “混乱” 情况下,因果关系不存在,因此您的主要目标是建立秩序和稳定性。危机和紧急情况往往属于这一领域。
    这里的决策方法是 “行动–理性–回应”。您需要果断地采取行动来解决最紧迫的问题,了解哪里可以有稳定性,哪里没有稳定性,然后做出反应以将局势从混乱变为复杂。
    在不确定和混乱的情况下,可靠的信息至关重要,因此请确保您知道如何在危机中进行交流。

    • 5. 失序

    当您处于 “失调” 状态时,很难识别存在什么样的因果关系,在这里,尚不清楚其他四个领域中哪个领域占主导地位,人们通常依赖于已知且舒适的决策技术。在这种情况下,您的主要目标是收集更多信息 ,这样您就可以移入已知域,然后采取适当的措施。
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