Stakeholders in Decisions” และ “Accepting Ambiguity” จาก LinkedIn Learning
สวัสดีเพื่อน ๆ ทุกคน (ไหว้รอบวง) วันนี้ขอฉีกจากงานเขียนอื่นๆที่ผ่านมา แต่ไม่ได้ฉีกจากชีวิตประจำวันของฉันสักเท่าไหร่ก็คือการทำงานประจำเพื่อเลี้ยงชีพนั่นเอง และในทุกๆเดือนฉันก็จะต้องเรียนรู้เพิ่มเติมเพื่อ Reskill upskill อยู่เสมอ และในวันนี้ก็เป็นโอกาสดี อยากจะมาแชร์ประสบการณ์หลังจากที่ได้เรียนคอร์สใน LinkedIn Learning เกี่ยวกับหัวข้อ “Involving Stakeholders in Decisions” และอีกหัวข้อที่น่าสนใจมากคือ “Accepting Ambiguity” ซึ่งทั้งสองเรื่องนี้เกี่ยวข้องกับ กลยุทธ์การตัดสินใจ (Decision-Making Strategies) โดยตรง และสามารถนำไปใช้ได้จริงในการทำงานของเรา
🎯 Involving Stakeholders: การตัดสินใจที่ไม่ควรทำคนเดียว
สิ่งที่ได้เรียนรู้คือ การตัดสินใจที่ดีไม่ใช่แค่ “เร็ว” หรือ “เด็ดขาด” แต่ต้อง มีมุมมองรอบด้าน และ ได้รับการสนับสนุนจากผู้เกี่ยวข้อง ซึ่งการมีส่วนร่วมของ stakeholder ตั้งแต่ต้นจะช่วยให้เรา:
- มองเห็น ความเสี่ยงและโอกาส ได้เร็วขึ้น
- ได้รับ การสนับสนุน จากคนที่เกี่ยวข้อง
- ลดปัญหา “ทำเสร็จแล้วโดนแก้ใหม่หมด” เพราะไม่ได้เข้าใจตรงกันตั้งแต่แรก
หนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยได้มากคือ RACI Matrix ที่ช่วยกำหนดบทบาทของแต่ละคนในกระบวนการตัดสินใจ เช่น ใครเป็นผู้รับผิดชอบ (R), ใครต้องรับผิดชอบสูงสุด (A), ใครให้คำปรึกษา (C), และใครควรรับรู้ (I)
ตัวอย่าง RACI Matrix: โครงการพัฒนาเว็บไซต์องค์กร
🔍 คำอธิบายตัวย่อ RACI:
- R (Responsible) – ผู้ที่ลงมือทำงานจริง
- A (Accountable) – ผู้ที่ต้องรับผิดชอบสูงสุดในงานนั้น (มีเพียงคนเดียว)
- C (Consulted) – ผู้ที่ให้คำปรึกษาหรือข้อมูล (มีการสื่อสารสองทาง)
- I (Informed) – ผู้ที่ต้องรับรู้ความคืบหน้า (สื่อสารทางเดียว)
✅ วิธีนำไปใช้:
- เริ่มจากลิสต์กิจกรรมหลักของโครงการ
- ระบุบทบาทของแต่ละคนในแต่ละกิจกรรม
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละกิจกรรมมีผู้รับผิดชอบ (R) และผู้รับผิดชอบสูงสุด (A) อย่างชัดเจน
- ใช้เป็นเครื่องมือในการสื่อสารและติดตามความรับผิดชอบ
🌫️ Accepting Ambiguity: เมื่อความไม่แน่นอนคือเรื่องปกติ
อีกหัวข้อที่น่าสนใจมากคือเรื่อง “Accepting Ambiguity” หรือการยอมรับความไม่แน่นอน ซึ่งในคอร์สได้แบ่งระดับของความไม่แน่นอนออกเป็น 4 แบบ:
- Highly Predictable – เรารู้แน่ชัดว่าอะไรจะเกิดขึ้น เช่น งานที่เคยทำซ้ำ ๆ
- Distinct Possibilities – มีทางเลือกไม่กี่ทางที่อาจเกิดขึ้น เช่น การวางแผนสำรอง
- Spectrum of Outcomes – มีหลายทางที่อาจเกิดขึ้น แต่ยังพอประเมินได้
- Complete Unpredictability – ไม่สามารถคาดเดาอนาคตได้เลย เช่น การเปลี่ยนแปลงของตลาด
สิ่งที่ได้เรียนรู้คือ การเข้าใจระดับของความไม่แน่นอน จะช่วยให้เราวางแผนและตัดสินใจได้ดีขึ้น เช่น ถ้าอยู่ในระดับ 3–4 เราอาจต้องใช้วิธี “ทดลอง–เรียนรู้–ปรับตัว” แทนที่จะวางแผนแบบตายตัว
💡 สรุปสิ่งที่ได้เรียนรู้
- การตัดสินใจที่ดีต้องมี การมีส่วนร่วมของผู้เกี่ยวข้อง
- ต้องรู้จัก ยอมรับความไม่แน่นอน และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะกับสถานการณ์
- เครื่องมืออย่าง RACI Matrix และการประเมินระดับของ ambiguity ช่วยให้เราตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ใครที่กำลังทำโปรเจกต์ใหม่ หรือรู้สึกว่างานที่ทำอยู่มีความไม่แน่นอนสูง ลองนำแนวคิดเหล่านี้ไปใช้ดูนะคะ แล้วคุณจะรู้ว่า “การตัดสินใจที่ดี” ไม่ได้อยู่ที่ใครเก่งที่สุด แต่อยู่ที่ใคร ฟังให้ครบ คิดให้รอบ และยืดหยุ่นได้มากที่สุด
สองหัวข้อที่กล่าวถึงในบทความนี้ — Involving Stakeholders in Decisions และ Accepting Ambiguity — เป็นส่วนหนึ่งของคอร์สเต็มชื่อ “Decision-Making Strategies”
ผู้บรรยายคือ Mike Figliuolo, Founder and Managing Director ของ thoughtLEADERS, LLC
ไปตามเรียนรู้กันได้😊😊
อ่านบทความอื่นๆ แวะมาหาได้ที่ 🔗รวมบทความ
