[สรุปหนังสือ] Range : Why Generalists Triumph in a Specialized World (2019)
by David Epstein
“We learn who we are in practice, not in theory.”
ความเชื่อฝังรากลึกที่มนุษย์ส่วนใหญ่มีต่อบุคคลผู้ประสบความสำเร็จอย่างสูงในวงการต่างๆนั้นมักมองว่าบุคคลเหล่านั้นคือสุดยอด “ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน” หรือ “specialist” ที่ทุ่มเทเวลานับหมื่นชั่วโมงไปกับการฝึกฝนพัฒนาทักษะด้านใดด้านหนึ่งจนไม่มีใครเปรียบได้ ดั่งเช่น Tiger Woods ที่เริ่มฝึกตีกอล์ฟอย่างจริงจังตั้งแต่อายุไม่ถึงหนึ่งขวบจนได้ออกรายการโทรทัศน์เพื่อแสดงความสามารถในการตีกอล์ฟของเขาในวัยเพียงแค่ 2 ปีและประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็วตั้งแต่สมัยวัยรุ่นจากการทุ่มเทฝึกฝนตีกอล์ฟอย่างหนักหน่วงกว่าแทบทุกคนบนโลกจนกลายมาเป็นตำนานแห่งวงการกอล์ฟที่ไม่มีใครเทียบเคียงได้
แต่ในทางตรงกันข้าม โลกก็ยังมีกลุ่มบุคคลจำนวนมากที่เลือกเดินทางใน “แนวกว้าง” ด้วยการเป็น “generalist” หรือ “ผู้รอบรู้” ในองค์ความรู้และประสบการณ์หลากหลายด้าน ซึ่งเอาเข้าจริงแล้ว งานวิจัยหลากหลายแห่งต่างเห็นตรงกันว่าผู้ที่เริ่มต้นแบบ generalist ก่อนที่จะค้นพบความถนัดของตัวเองและค่อยเริ่มพัฒนาทักษะเฉพาะด้านอย่างจริงจังนั้นมีโอกาสที่จะประสบความสำเร็จมากกว่าผู้ที่เริ่มต้นแบบ specialist ในทันที ดังเช่น กรณีของ Roger Federer ที่ฝึกหัดกีฬาแทบทุกชนิด ไม่ว่าจะเป็นฟุตบอล แบดมินตันหรือปิงปอง เพื่อเรียนรู้และพัฒนาขีดความสามารถของร่างกายของตัวเองอย่างเต็มเปี่ยมก่อนที่จะเลือกฝึกฝนกีฬาเทนนิสเป็นพิเศษจนประสบความสำเร็จอย่างสูงมากในปัจจุบัน
Range คือ หนังสือระดับ bestseller เล่มล่าสุดของ David Epstein นักข่าวสายสืบสวนสอบสวนที่นำเสนอไอเดียที่ว่า “generalist” นั้นมีความได้เปรียบและมีโอกาสประสบความสำเร็จมากกว่า “specialist” ในโลกยุคปัจจุบันที่เต็มไปด้วยความซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว พร้อมๆกับการนำเสนอแนวทางในการพัฒนา “ความกว้าง” หรือ “range” ของมนุษย์ทุกคนที่สามารถนำไปปฏิบัติใช้ได้ผลจริง ขอเชิญทุกท่านอ่านสรุปหนังสือที่สำคัญอย่างยิ่งในยุคปัจจุบันเล่มนี้กันได้เลยครับ
ผู้เขียน David Epstein (source: TED)
Chapter 1 | The Cult of the Head Start
เหตุการณ์มหัศจรรย์ของการปั้นอัจฉริยะที่ไม่แพ้เรื่องราวของ Tiger Woods เลยก็คือเรื่องราวของ Laszlo Polgar คุณพ่อชาวฮังกาเรียนที่อยากพิสูจน์ให้โลกรู้ว่าการสร้างอัจฉริยะนั้นสามารถทำได้จริงผ่านการฝึกฝนตั้งแต่ในวัยเด็ก ทำให้เขาและภรรยาเลือกสอน “หมากรุก” ให้กับลูกสาวทั้งสามคนของพวกเขาอย่างจริงจังตั้งแต่ในวัยเด็กเล็ก ซึ่งลูกสาวคนโตของพวกเขาก็สามารถคว้าแช้มป์หมากรุกรุ่นอายุน้อยกว่า 11 ปีได้ตั้งแต่ในวัย 4 ขวบและทั้งสามคนก็เติบโคขึ้นมาเป็นนักแข่งหมากรุกหญิงระดับโลกอย่างที่คุณพ่อของพวกเธอตั้งใจ ซึ่งต่อมา Lazslo Polgar ก็ได้กลายมาเป็นกำลังเสียงหลักในการสนับสนุนการฝึนฝนความสามารถแบบ specialist ให้กับเด็กตั้งแต่วัยยังเล็กเพื่อเพิ่มระยะเวลาในการฝึกฝนที่เขาเชื่อว่ามีผลโดยตรงต่ออัตราความสำเร็จ
แต่แนวคิดของ Laszlo Polgar และคุณพ่อของ Tiger Woods นั้นก็มีจุดบกพร่องสำคัญหนึ่งประการ นั่นกืคือ พวกเขาคิดว่ากีฬา “กอล์ฟ” และ “หมากรุก” นั้นสามารถเป็นตัวแทนของกิจกรรมทั้งหมดของมนุษยชาติ ซึ่งมันไม่ใช่อย่างนั้นแต่อย่างใด !! โดยเราสามารถแบ่งกิจกรรมของมนุษย์ออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆตามสภาพแวดล้อมได้ ดังต่อไปนี้
- กิจกรรมแบบ “kind world” หรือ กิจกรรมที่สภาพแวดล้อมนั้นมีกฎเกณฑ์อย่างชัดเจน ไม่มีความซับซ้อน ความแปรปรวนต่ำและไม่ค่อยได้ยุ่งเกี่ยวกับผู้คนจำนวนมาก อาทิ กอล์ฟที่เป็นกีฬาที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจนและนักกีฬานั้นเน้นแข่งกับตัวเองเป็นหลัก หรือ หมากรุกที่นักกีฬาที่เก่งนั้นมีความสามารถในการจับรูปแบบ (pattern) ของกลยุทธ์บนกระดานได้อย่างรวดเร็ว ซึ่ง specialist จะสามารถทำกิจกรรมแบบ kind world ได้ดีกว่าคนทั่วไปผ่านการฝึกฝนนานนับหมื่นชั่วโมงและประสบการณ์ในการจับ pattern ที่เหนือกว่าคนอื่น [กีฬาเทนนิสอาจสามารถจัดเป็นกิจกรรมแบบ kind world ได้ที่การฝึกฝนเป็นระยะเวลานานจะช่วยพัฒนาฝีมือการเสิร์ฟและตีโต้ได้ดีกว่า แต่เทนนิสก็มีความแปรปรวนสูงกว่ากอล์ฟจากคู่แข่งฝ่ายตรงข้ามที่มีกลยุทธ์และฝีมือแตกต่างกันไปในแต่ละเกม]
- กิจกรรมแบบ “wicked world” หรือ กิจกรรมที่สภาพแวดล้อมนั้นไม่มีกฎเกณฑ์ที่ตายตัว เต็มไปด้วยความซับซ้อน มีความเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นตลอดเวลาและยุ่งเกี่ยวกับผู้คนมากมาย ซึ่งกิจกรรมในลักษณะนี้คือกิจกรรม “ส่วนใหญ่” ที่เกิดขึ้นบนโลกมนุษย์ โดยผู้เขียนนั้นยืนยันว่า generalist ผู้มีความรอบรู้ในหลากหลายศาสตร์นั้นจะได้เปรียบในกิจกรรมประเภทนี้มากกว่าจากความสามารถในการเชื่อมโยงองค์ความรู้ต่างๆเข้าด้วยกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและมีพัฒนาการอย่างต่อเนื่อง ตามแนวคิด “connect the dot” ของ Steve Jobs ที่ให้คำแนะนำนักศึกษาให้สร้างองค์ความรู้หรือ dot ของตัวเองขึ้นมาเพื่อโอกาสในการเชื่อม dot ต่างๆเข้าด้วยกันในอนาคต เช่นเดียวกันที่เขานำเอาวิชาประดิษฐ์อักษรมาใช้สร้าง font ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ของ Apple นั้นสวยกว่าเจ้าอื่นๆมาก [งานวิจัยยังค้นพบว่านักวิทยาศาสตร์ผู้ชนะรางวัล Nobel นั้นมีแนวโน้มที่จะมีกิจกรรมแบบกว้าง อาทิ เล่นดนตรี เขียนหนังสือหรือเป่าแก้ว มากกว่านักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆหลายเท่า]
มากไปกว่านั้น โลกในปัจจุบันก็กำลังขับเคลื่อนไปสู่ยุคที่กิจกรรมแบบ kind world นั้นกำลังหดหายลงจากความแปรปรวนที่รุนแรงมากยิ่งขึ้นและการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่มีความสามารถในการจับ pattern ได้เหนือกว่ามนุษย์ อาทิ กรณีของ Garry Kasparov นักหมากรุกมือหนึ่งของโลกที่พ่ายแพ้ Deep Blue ซึ่งเป็นระบบ AI ของ IBM ที่สามารถคำนวณฉากทัศน์การเล่นหมากรุกได้รวดเร็วกว่ามันสมองของมนุษย์มาก ซึ่งคงไม่แปลกที่ในโลกอนาคต กิจกรรมแบบ kind world จะค่อยๆหายไปและมนุษย์ต้องอาศัยความสามารถแบบ generalist เพื่อสร้างคุณค่าให้กับตัวเองมากยิ่งขึ้น ดังเช่นตัวของ Garry Kasparov เองที่เล็งเห็นว่า Deep Blue นั้นเก่งกว่าเขาในเรื่องการจับ pattern มากแต่ไม่ถนัดเรื่องการวางกลยุทธ์ภาพใหญ่ของเกมหมากรุก จนทำให้ Garry Kaspatov เลือกจัดตั้งการแข่งขันหมากรุกแบบฟรีสไตล์ที่คนสามารถจับมือร่วมกับคอมพิวเตอร์มาแข่งกันเป็นทีมได้และพิสูจน์ให้โลกเห็นว่าทีมที่ชนะเสมอนั้นมีลักษณะแบบลูกผสมที่ใช้คอมพิวเตอร์ในการช่วยจับ pattern และให้คนช่วยคิดการวางหมากหรือการคำนวณเพิ่มเติมต่ออีกทอดหนึ่ง
ดังนั้น โลกในปัจจุบันที่กฎเกณฑ์ต่างๆนั้นเริ่มมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้นเรื่อยๆ องค์ความรู้แบบ specialist ในหลากหลายด้านนั้นมีโอกาสที่จะไร้คุณค่าและความหมายในอีกไม่นาน การพัฒนา range ของตัวเอง พนักงานในองค์กรหรือลูกๆของพวกเราจึงไม่ใช่แค่ทางเลือกอีกต่อไปและวิธีคิดแบบลัทธิที่ว่า “เริ่มก่อนได้เปรียบ” นั้นน่าจะใช้การไม่ได้แล้วในแทบทุกวงการ
Garry Kasparov แข่งหมากรุกกับ Deep Blue (source: britannica)
Chapter 2 | How the Wicked World Was Made
ในสมัยก่อนที่มนุษย์นั้นดำรงชีพด้วยการล่าสัตว์หรือการทำเกษตรกรรม องค์ความรู้ที่จำเป็นสำหรับมนุษย์ในสมัยนั้นมีความจำเพาะเจาะจงและล้วนเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันของพวกเขาทั้งสิ้น อาทิ การรวมกลุ่มกันล่าสัตว์ หรือ วิธีการเพาะปลูกที่ได้ผลผลิตดี โดยเขาไม่มีความจำเป็นที่จะต้องเรียนรู้ในเรื่องใหม่ๆแต่อย่างใดเพราะชีวิตในแต่ละวันนั้นวนเวียนอยู่กับเรื่องเดิมๆซ้ำๆ
แต่ในปัจจุบัน โลกของมนุษย์นั้นเต็มไปด้วยองค์ความรู้อันมหาศาลที่ไม่มีใครคนใดคนหนึ่งสามารถครอบครองได้ทั้งหมดและการทำงานในยุคสมัยใหม่นั้นเองก็ต้องอาศัยองค์ความรู้เชิงแนวคิด (conceptual) มากกว่าองค์ความรู้แบบเฉพาะเจาะจงมากยิ่งขึ้นเรื่อยๆ อาทิ การคิดเชิงวิพากษ์ (critical thinking) ที่ว่าด้วยการวิเคราะห์และการให้เหตุผล, การแก้ไขปัญหาอย่างเป็นระบบ (structured problem solving) [อาทิ Fermi problem ที่ว่าด้วยการแตกปัญหาออกเป็นองค์ประกอบย่อยๆ], การเชื่อมโยงองค์ความรู้ต่างๆเข้าด้วยกันและการประยุกต์ใช้องค์ความรู้อย่างหนึ่งในบริบทใหม่ๆ ทั้งนี้ก็เพื่อให้มนุษย์สามารถปรับตัวเพื่อสร้างคุณค่าในยุคที่การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลาจนองค์ความรู้เชิงลึกนั้นไม่สามารถใช้การได้อย่างถาวรอีกต่อไป
แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น ระบบการศึกษาแทบทั้งหมดของโลกก็ยังคงเน้นการสอนให้เด็กนักเรียนพัฒนาความคิดเชิงลึกแบบ specialist โดยหลงลืมการสร้างวิธีคิดและองค์ความรู้เชิงกว้างที่สำคัญเหล่านี้ไปอย่างน่าเสียดาย
Chapter 3 | When Less of the Same Is More
ในช่วงศตวรรษที่ 17 ณ เมือง Venice ที่เป็นดั่งศูนย์กลางของวงการดนตรีในยุโรปสมัยนั้น วงดนตรีที่เป็นดั่งแรงบันดาลใจให้กับศิลปินชื่อดังมากมาย อาทิ Vivaldi, Bach และ Mozart นั้นมีจุดกำเนิดอันน่าทึ่งจาก “บ้านเด็กกำพร้า” ที่ฝึกฝนให้เด็กหญิงผู้ถูกพ่อแม่ทอดทิ้งฝึกทำงานไปพร้อมๆกับการหากิจกรรมเสริมซึ่งหนึ่งในนั้นก็คือการเล่นดนตรีด้วยเครื่องเล่นมากกว่าสิบชนิด ซึ่งเด็กหญิงแต่ละคนก็มีโอกาสที่จะได้ฝึกฝีมือการเล่นเครื่องเล่นที่เปลี่ยนไปเรื่อยๆจนค้นพบเครื่องเล่นที่ตัวเองชำนาญแต่ก็ยังคงพยายามทดลองเล่นเครื่องเล่นใหม่ๆที่แทบไม่มีใครรู้จักอย่างต่อเนื่อง จนทำให้วง figlie del coro ที่ประกอบไปด้วยนักดนตรีหญิงนับสิบชีวิตสามารถสร้างสรรค์แนวเพลงใหม่ๆจากการที่นักดนตรีหญิงแต่ละคนสามารถสับเปลี่ยนกันเล่นเครื่องดนตรีได้หลากหลายชนิดและทำให้พวกเขาสามารถเชื่อมโยงองค์ความรู้ของดนตรีต่างๆเข้าด้วยกันจนเกิดเป็นเสียงดนตรีใหม่ๆที่ดึงดูดคนได้จากทั่วยุโรป
ตัดภาพกลับมาในยุคปัจจุบัน นักดนตรีผู้มีพรสวรรค์ในการสร้างสรรค์แนวเพลงใหม่ๆนั้นต่างก็มีพื้นฐานในการทดลองเล่นเครื่องดนตรีหลากหลายชนิดในดนตรีหลากหลายแนวก่อนที่พวกเขาจะนำเอาองค์ความรู้ด้านหนึ่งมาประยุกต์กับอีกด้านจนเกิดเป็นดนตรีรูปแบบใหม่ๆ อาทิ Django Reinhardt นักกีต้าร์แจ๊สที่เริ่มต้นจากไวโอลิน ฮาร์ปและเปียโนก่อนที่เขาจะมาถนัดกับการเล่นกีตาร์แบนโจและกีต้าร์แจ๊สในเวลาต่อมา ซึ่ง Django Reinhardt นั้นก็สร้างชื่อเสียงให้ตัวเองหลังจากที่เขาถูกอุบัติเหตุไฟคลอกซึ่งทำให้นิ้วมือสองนิ้วของเขาใช้การไม่ได้และทำให้เขาต้องหัดจับกีต้าร์ใหม่อย่างสร้างสรรค์จนเกิดเป็นดนตรีแนว “gypsy jazz”
กรณีศึกษาเบื้องต้นทั้งสองกรณีนั้นเป็นเพียงตัวอย่างจากเหตุการณ์จริงที่มีอีกมากที่ต่างก็พิสูจน์ให้เห็นว่าความเชื่อที่ว่ามนุษย์ควรเริ่มต้นฝึกฝนอะไรบางอย่างอย่างจริงจังตั้งแต่วัยเด็กที่สุดนั้นไม่ถูกต้องเสมอไป ตรงกันข้าม มนุษย์น่าจะได้ประโยชน์มากกว่าจากการ “ลองผิดลองถูก” เพื่อค้นหาทักษะที่ตัวเองถนัดก่อนที่จะตั้งใจทุ่มเทไปกับมันและประสบการณ์ที่ได้จากการได้ทำอะไรหลายๆอย่างของพวกเขานั้นก็จะช่วยให้พวกเขาเชื่อมโยงองค์ความรู้เพื่อสรรสร้างความคิดและนวัตกรรมใหม่ๆได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
Django Reinhardt กับวิธีการเล่นกีต้าร์รูปแบบใหม่ (source: media-amazon)
Chapter 4 | Learning, Fast and Slow
นักวิจัยกลุ่มหนึ่งได้ศึกษาถึงประสิทธิภาพในระยะยาวของการสอนของอาจารย์วิชาแคลคูลัสกว่า 100 คนแห่งโรงเรียนทหารอากาศของสหรัฐอเมริกาและได้พบกับความจริงที่ขัดกับหลักความเชื่อแบบดั้งเดิม เมื่อผลวิจัยพบว่าอาจารย์ที่นักเรียนชื่นชอบและมีสัดส่วนนักเรียนที่ทำคะแนนสอบหลังจบวิชาสูงนั้นส่งผลเสียต่อความสามารถในการประยุกต์ใช้วิชาแคลคูลัสของนักเรียนเหล่านั้นในวิชาถัดๆไปที่ต้องอาศัยพื้นฐานจากแคลคูลัส ตรงกันข้าม อาจารย์ที่เลือกสอนให้นักเรียนเข้าใจคอนเส็ปต์ของแคลคูลัสที่ซับซ้อนที่ทำให้นักเรียนจำนวนมากรู้สึกทรมานระหว่างเรียนและมีหลายเรื่องที่ไม่ได้ใช้ในการสอบจริงนั้นกลับสร้างนักเรียนที่สามารถนำเอาความรู้ที่พวกเขาเข้าใจไปประยุกต์ใช้ต่อในวิชาอื่นๆได้ดีกว่ามาก
งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพของการศึกษานั้นเห็นตรงกันว่าระบบการศึกษาส่วนใหญ่ในปัจจุบันที่มุ่งเน้นการเรียนการสอนแบบ “รวดเร็ว” ที่อาจารย์ให้นักเรียนท่องจำหรือจับ pattern ของเนื้อหาเพื่อทำคะแนนสอบได้ดีนั้นมีความยั่งยืนในระยะยาวน้อยกว่าการเรียนการสอนแบบ “ช้า” ที่อาศัยการสร้างความเข้าใจอย่างแท้จริงมาก !!
ในโลกที่ทักษะแบบกว้างนั้นมีความจำเป็นมากขึ้นเรื่อยๆ ระบบการศึกษาของโลกจึงควรต้องปรับตัวมาสู่ระบบการเรียนรู้แบบ “desirable difficulty“ ที่เน้นการเรียนรู้ที่ “ช้า” และ “ยาก” แต่ดีกว่าในระยะยาวที่อาศัยการให้นักเรียนทำความเข้าใจองค์ความรู้ต่างๆอย่างแท้จริง อาทิ การเพิ่มตัวอย่างหรืองานให้นักเรียนทำมากยิ่งขึ้น การเน้นสร้างความสามารถในการเชื่อมโยงหรือประยุกต์ใช้องค์ความรู้ใดความรู้หนึ่งในเรื่องใหม่ๆ การสร้างกระบวนการคิดเชิงวิพากษ์ที่นักเรียนต้องสามารถแยกแยะความแตกต่างและข้อดีข้อเสียของแนวคิดต่างๆได้ การทำให้นักเรียนดิ้นรนตามหาองค์ความรู้บางส่วนด้วยตัวเอง การถามคำถามยากๆที่นักเรียนส่วนใหญ่น่าจะตอบผิดก่อนเฉลยเพื่อให้พวกเขาจำฝังใจมากยิ่งขึ้น ไปจนถึง การเว้นระยะห่างให้องค์ความรู้เหล่านั้นได้ซึมลึกก่อนที่จะทดสอบพวกเขาเพื่อให้องค์ความรู้เหล่านั้นคงอยู่อย่างยั่งยืนไม่ใช่แค่สอบเสร็จแล้วจบๆไป
Chapter 5 | Thinking Outside Experience
ถ้าหากคุณเป็นแพทย์ที่ต้องรักษาผู้ป่วยเป็นมะเร็งทางช่องท้องด้วยการฉายรังสี แต่การฉายรังสีที่ความเข้มข้นสูงเกินไปจะทำให้เนื้อส่วนที่ดีจะตายไปพร้อมกับเซลล์มะเร็งและการฉายรังสีที่อ่อนเกินไปจะทำให้ไม่เกิดผลใดๆทั้งสิ้น คุณจะรักษาผู้ป่วยมะเร็งรายนี้อย่างไรโดยที่ยังรักษาเนื้อส่วนดีได้มากที่สุด ?!?
คำถามเชาว์ข้อนี้ถูกนำมาใช้ทดสอบถึงวิธีการแก้ปัญหาแบบ generalist ที่คนส่วนใหญ่มักตอบไม่ถูกในทันที แต่หากผู้ถามเล่าเรื่องราวที่ไม่เกี่ยวข้องกันอีกเรื่องอย่างวิธีการดับเพลิงของนายอำเภอในหมู่บ้านเล็กๆแห่งหนึ่งที่มีบ้านหลังหนึ่งเกิดเพลิงไหม้รุนแรง โดยก่อนที่นายอำเภอจะมาถึง ชาวบ้านต่างพากันตักน้ำจากแม่น้ำใกล้ๆมาผลัดกันเทใส่ไฟที่กำลังคุกรุ่นอย่างไม่เห็นผลใดๆ ซึ่งนายอำเภอก็ได้รีบปรับวิธีการดับไฟในทันทึด้วยการให้ชาวบ้านทุกคนตักน้ำมายืนรอบบ้านแล้วเทน้ำไปพร้อมๆกันในทีเดียวแทนการผลัดกันเทคนละนิด ซึ่งปริมาณน้ำที่มากพอในครั้งเดียวทำให้ไฟดับได้สนิทในที่สุด และเมื่อผู้ตอบคำถามได้ฟังเรื่องราวนี้ก็มีหลายคนขึ้นมากที่นึกออกว่าวิธีการรักษามะเร็งช่องท้องของผู้ป่วยรายนี้คือการฉายรังสีแบบอ่อนจากหลายทิศทางโดยให้รังสีรวมตัวกันจนเข้มข้นเฉพาะในส่วนของเนื้อมะเร็งโดยไม่ฆ่าเนื้อส่วนที่ดีที่โดนรังสีแบบอ่อนแค่ทิศทางเดียว จากการเปรียบเทียบกับวิธีการดับไฟด้วยการเทน้ำพร้อมๆกันในทุกทิศทาง
การทดลองข้างต้นนั้นแสดงให้เห็นได้อย่างชัดเจนถึงความสำคัญของทักษะแนวกว้างอย่าง “การคิดเชิงเปรียบเทียบ” หรือ “analogical thinking” ที่มนุษย์มักสามารถแก้ไขปัญหาอย่างสร้างสรรค์ด้วยการเปรียบเทียบสถานการณ์ที่กำลังเผชิญอยู่กับเรื่องอื่นๆที่เคยเกิดขึ้นแล้วในอดีต ด้วยการวิเคราะห์โครงสร้างของปัญหาอย่างละเอียดและสรรหาวิธีการแก้ปัญหาอื่นๆที่มีส่วนใกล้เคียงกันที่เคยเกิดขึ้นแล้วมาวิเคราะห์ว่าจะสามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้มากขนาดไหน ซึ่งวิธีการแก้ปัญหาลักษณะนี้สามารถช่วยลดความบกพร่องของมนุษย์ที่มักคิดแก้ไขปัญหาจากสิ่งที่อยู่ตรงหน้าและองค์ความรู้ที่มีอยู่แล้ว (inside view) ที่เต็มไปด้วยความลำเอียงและความมั่นใจที่มากเกินไปมาสู่ “การคิดแบบมองจากข้างนอก” หรือ “outside view” ที่อาศัยการเชื่อมโยงของเหตุการณ์อื่นๆเพื่อทำให้การตัดสินใจแม่นยำมากขึ้นหรือเกิดนวัตกรรมใหม่ๆ
ซึ่งแน่นอนว่าวิธีคิดแบบเปรียบเทียบนั้นก็นำมาสู่นวัตกรรมใหม่ๆมากมาย ยกตัวอย่างเช่น กรณีของ Johannes Kepler นักดาราศาสตร์ชาวเยอรมันผู้เป็นดั่งบิดาของฟิสิกส์ดาราศาสตร์ผู้สังเกตการณ์การโคจรของดวงดาวต่างๆและเปรียบเทียบกับฟิสิกส์ของสิ่งอื่นๆ อาทิ กลิ่น เสียง ความร้อน แสงและแม่เหล็ก จนทำให้เขาตั้งกฎว่าดวงดาวนั้นมี “แรงบางอย่าง” ที่ดึงดูดระหว่างกันได้ก่อนที่ Isaac Newton จะคิดค้นกฎของแรงโน้มถ่วงได้เกือบ 100 ปี หรือ กรณีการแก้ปัญหาของที่ปรึกษาธุรกิจที่มักนำเอากรณีศึกษาของบริษัทอื่นๆที่เคยเกิดขึ้นก่อนหน้ามาเทียบกับปัญหาของบริษัทลูกค้าซึ่งก็มักจะพบเสมอว่าลูกค้าประเมินประสิทธิภาพของตัวเองสูงเกินไปจากความลำเอียงโดยไม่ได้เปรียบเทียบว่าคู่แข่งรายอื่นๆนั้นใช้งบประมาณหรือระยะเวลามากกว่านั้นมาก
Chapter 6 | The Trouble with Too Much Grit
ชายชาวดัตช์คนหนึ่งเริ่มต้นการประกอบอาชีพในวัย 16 ปีด้วยการเป็นเซลส์ขายงานศิลปะให้กับบริษัทของคุณลุงของเขาทั้งในเนเธอร์แลนด์ อังกฤษและฝรั่งเศส ก่อนที่เขาจะเปลี่ยนไปเป็นคุณครูสอนภาษาฝรั่งเศสและคณิตศาสตร์ในเมืองริมทะเลแห่งหนึ่งในอังกฤษ ต่อมาไม่นาน เขาก็เปลี่ยนสายงานอีกครั้งไปศึกษาศาสนาคริสต์และรับอาชีพเสริมเป็นพนักงานร้านหนังสือที่ต่อมาเขาก็เริ่มทดลองเป็นบาทหลวงในเมืองเล็กๆแห่งหนึ่ง ซึ่งในแต่ละช่วงเวลาของเขา เขาได้ตั้งใจทุ่มเททำงานหนักอย่างเต็มที่ในทุกๆงานแต่เขาก็ไม่เคยประสบความสำเร็จเสียที หลังจากนั้น เขาเลยตัดสินใจหันกลับไปทดลองสายงานที่เขาเคยฝึกฝนในวัยเด็กอย่างการวาดภาพด้วยการไปฝึกฝนกับทั้งปรมาจารย์และโรงเรียนหลายแห่งทั้งๆที่เขาอายุเกิน 30 ปีไปแล้ว อย่างไรก็ตาม เขาก็ถูกมองว่าเป็นศิลปินหางแถวที่ไม่สามารถวาดภาพเหมือนได้อย่างแม่นยำและเขาเองก็เปลี่ยนแนวทางการทำงานศิลปะของตัวเองไปมา แต่ท้ายที่สุด เขาก็ได้ค้นพบแนวทางการวาดรูปของตัวเองที่แตกต่างจากงานภาพวาดแบบสมจริงที่ศิลปินทั่วไปชำนาญในสมัยนั้น หลังจากที่เขาได้เปลี่ยนค่ำคืนที่เต็มไปด้วยดวงดาวให้กลายมาเป็นศิลปะเหนือจินตนาการที่ชื่อว่า The Starry Night เพียงหนึ่งปีก่อนที่เขาจะฆ่าตัวตายในวัย 37 ปี ชายคนนี้คือ Vincent van Gogh และงานศิลปะของเขาก็ได้กลายมาเป็นนวัตกรรมแห่งวงการศิลปินในช่วงปลายศตวรรษที่ 19 ที่ยังคงเป็นตำนานอยู่ในปัจจุบัน
เรื่องราวการ “ลองผิดลองถูก” ของ Vincent van Gogh นั้นคือหนึ่งในตัวอย่างของแนวทางในการประสบความสำเร็จในโลกแบบ wicked world ที่ต้องมีองค์ประกอบสำคัญอย่าง “match quality” หรือ “อัตราความเหมาะสมระหว่างทักษะที่จำเป็นของสายงานและขีดความสามารถกับความชอบของคนแต่ละคน” โดยยิ่งเรามี match quality มากเท่าไหร่ โอกาสที่เราจะทำงานได้อย่างประสบความสำเร็จและมีความสุขในสายงานนั้นๆก็จะมากขึ้นเรื่อยๆ
แต่อย่างไรก็ตาม ค่านิยมของมนุษย์ในยุคปัจจุบันมักให้ความสำคัญกับ specialist ที่เร่งฝึกฝนสายงานเฉพาะทางอย่างรวดเร็วที่สุดและให้ความสำคัญกับคนที่ทุ่มเททำงานอะไรซักอย่างโดยไม่ท้อถอยหรือเปลี่ยนสายงาน ซึ่งแน่นอนว่าหากสายงานเฉพาะทางนั้นมี match quality ทีสูงก็จะโชคดีไป แต่ปัญหาในปัจจุบันก็คือการมีคนจำนวนมากที่มี match quality ต่อสายงานที่ตัวเองเรียนหรือทำงานมาต่ำและทำให้พวกเขาไม่สามารถใช้ศักยภาพของตัวเองได้อย่างเต็มที่และไม่มีความสุขในการทำงาน ดังนั้น พวกเราทุกคนจึงควรให้ความสำคัญกับการตามหาสายงานที่มี match quality สูงด้วยการทดลองพยายามเรียนรู้แบบกว้างๆในหลายๆด้านและการเปลี่ยนสายงานไปเรื่อยๆในช่วงเริ่มต้นเพื่อค้นหาสายงานที่ตัวเองถนัดและชอบที่สุดก่อนที่จะทุ่มเทกำลังไปกับการพัฒนาทักษะเชิงลึกในงานที่มี match quality สูง ในทำนองเดียวกัน สถานศึกษาและองค์กรก็ควรปรับเปลี่ยนโครงสร้างเพื่อเปิดโอกาสให้นักเรียนได้เรียนรู้ในหลากหลายศาสตร์และพนักงานได้มีทางเลือกในการทำงานในหลากหลายด้านเพื่อเพิ่มโอกาสให้พวกเขาได้ค้นพบสายงานที่มี match quality ตรงกับทักษะและความชอบของพวกเขาโดยรวดเร็วที่สุด [ส่วนหนึ่งที่ทำให้มนุษย์ต่างคิดกันไปเองว่าวิธีการพัฒนาตัวเองแบบ specialist นั้นดีกว่าก็คือ “เรื่องเล่า” ของบุคคลที่ประสบความสำเร็จมากมายที่มักถูกสรุปให้เข้าใจง่ายไปในทิศทางเดียวกันว่าพวกเขาล้วนฝึกฝนอย่างหนักในทักษะที่ตัวเองเลือก ทั้งๆที่จริงแล้ว ผู้ที่ประสบความสำเร็จหลายคนนั้นเป็น generalist ที่ทดลองอะไรหลายๆอย่างจนพบกับทักษะที่มี match quality สูง แต่เรื่องราวการทดลองของพวกเขานั้นกลับไม่ได้ถูกพูดถึงมากนักเพราะมันไม่ได้น่าสนใจ ยืดยาวและไม่ตรงกับค่านิยมที่คนเชื่อกัน]
ภาพเขียน The Starry Night ของ Vincent van Gogh (source: MOMA)
Chapter 7 | Flirting with Your Possible Selves
ท่ามกลางค่านิยมของโลกในยุคปัจจุบันที่ให้ความสำคัญกับการ “ทุ่มเท” เพื่อทำตาม “ความฝัน” ที่มักถูกตั้งขึ้นเมื่อหลายปีก่อน มนุษย์ทุกคนควรต้องตระหนักถึงความเป็นจริงที่ว่าตัวตนของเรานั้นสามารถเปลี่ยนแปลงได้และความชอบหรือความถนัดของเรานั้นมักจะเปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆตามประสบการณ์และพัฒนาการของเราแต่ละคน มนุษย์ส่วนใหญ่รู้ว่าพวกเราเติบโตจากตัวของเราเองเมื่อสิบปีก่อนมากขนาดไหน แต่พวกเรากลับเชื่อมั่นอย่างลำเอียงว่าความคิดของเราจะยังคงเหมือนเดิมในอีกสิบปีข้างหน้า จนทำให้หลายคนเลือกที่จะดำเนินชีวิตในรูปแบบ “plan-and-implement” หรือการเร่งวางแผนแต่เนิ่นๆและพยายามเดินตามแผนที่วางไว้ให้ดีที่สุด ทั้งๆที่หนทางในการตามหาตัวตนที่มี match quality สูงนั้นมักเกิดจากวิธีการดำเนินชีวิตแบบ “test-and-learn” หรือการค่อยๆทดลองในสิ่งใหม่ๆและคอยเรียนรู้อยู่เรื่อยๆว่าตัวเองมีความชอบหรือความถนัดด้านไหน
ดังนั้น หนทางในการประสบความสำเร็จในโลก wicked world แบบในปัจจุบันจึงต้องอาศัยการทบทวนกับตัวเองอยู่เสมอว่ายังมีตัวตนของเรารูปแบบไหนอีกบ้างที่อาจเหมาะสมกับสิ่งที่เราทำอยู่ ณ ตอนนี้ พร้อมกับการเตรียมทดลองในทางเลือกใหม่ๆและเรียนรู้ไปกับมัน เพราะมนุษย์มักจะค้นพบตัวตนที่ดีที่สุดของตัวเองจากการลงมือทำไม่ใช่จากทฤษฎี ดั่งเช่น Charles Darwin ที่ค้นพบตัวเองโดยบังเอิญหลังจากที่เขารู้ว่าตัวเองไม่อยากเป็นทั้งแพทย์และผู้เผยแพร่ศาสนาแล้วจึงตัดสินใจเดินทางไปกับเรือ HMS Beagle เพื่อออกสำรวจทางธรณีวิทยารอบโลกนานกว่า 5 ปี
Chapter 8 | The Outsider Advantage
หนึ่งในค่านิยมผิดๆต่อการคิดค้นนวัตกรรมใหม่ๆก็คือการที่มนุษย์มักเชื่อว่านวัตกรรมมักเกิดจาก specialist ที่เชี่ยวชาญในศาสตร์ด้านใดด้านหนึ่งอย่างลึกซึ้งเท่านั้น ทั้งๆที่ความจริงแล้ว ผู้เชี่ยวชาญแบบ specialist มักเป็นคนที่มีมุมมองที่ “แคบมาก” และเชื่อมั่นในองค์ความรู้เชิงลึกของตัวเองอย่างสูงจนทำให้พวกเขาที่มีแค่ค้อนสามารถมองปัญหาทุกอย่างเป็นตะปูที่ค้อนสามารถแก้ไขได้ทั้งหมด ตรงกันข้าม นวัตกรรมส่วนใหญ่ของโลกแบบ wicked world มักเกิดขึ้นจาก “คนนอก” ที่สามารถเชื่อมโยงวิธีการคิดในอุตสาหกรรมหรือศาสตร์อื่นๆเข้ามาแก้ไขปัญหาหรือสรรสร้างนวัตกรรมโดยที่ผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆไม่เคยได้นึกถึงมาก่อน [อย่างไรก็ตาม หากปัญหานั้นเป็นแบบ kind world ที่มีกฎเกณฑ์ตายตัวหรือมีความเฉพาะทางแบบสุดๆ ประสิทธิภาพของ specialist ก็มักจะสูงกว่า]
ดังนั้น นอกจากความพยายามในการสร้างองค์ความรู้แบบกว้างเพื่อให้พวกเราแต่ละคนมีอาวุธมากมายในการแก้ไขปัญหาแล้ว อีกหนึ่งวิธีการในการสร้างสรรนวัตกรรมใหม่ๆยังสามารถเกิดขึ้นได้จากการ “ดึงคนนอกเข้ามาช่วยคิด” อาทิ InnoCentive ที่เรียกตัวเองว่าเป็น “open innovation and crowdsourcing company” ที่เปิดโอกาสให้ผู้คนทั่วไปเข้ามาช่วยนำเสนอวิธีแก้ไขปัญหาระดับโลกที่ผู้เชี่ยวชาญในศาสตร์นั้นๆไม่สามารถคิดเองได้เพื่อแลกกับเงินรางวัลที่นำมาสู่นวัตกรรมหรือกรรมวิธีการแก้ไขปัญหาแบบสร้างสรรค์มากมายที่ต่อมาก็มีบริษัทจำนวนมากนำเอาแนวคิดนี้ไปปรับใช้ในองค์กร อาทิ การจัด Hackathon ของบริษัทเทคโนโลยีต่างๆ
ยกตัวอย่างกรณีศึกษาของ InnoCentive หัวข้อหนึ่งที่นักวิจัยการแก้ไขปัญหาน้ำมันปนเปื้อนในมหาสมุทรต้องพบเจอกับปัญหาคราบน้ำมันที่ดูดขึ้นมาเก็บบนเรือดูดน้ำมันแข็งตัวจนหนืดแน่นที่ทำให้การถ่ายคราบน้ำมันออกจากเรือนั้นทำได้ยากมากๆ จนทำให้พวกเขาต้องเอาปัญหาไปโพสต์ใน Innocentive ที่ต่อมาก็มีชายคนหนึ่งคิดค้นวิธีแก้ปัญหาอย่างง่ายดายด้วยการเสนอให้ใช้แท่งเหล็กสั่นที่ขยับขึ้นลงเป็นจังหวะคอยกระตุ้นให้น้ำมันเคลื่อนไหวอยู่ตลอดเวลาจนไม่จับตัวแข็งหนืด ซึ่งชายคนดังกล่าวเกิดไอเดียขึ้นจากประสบการณ์ที่เขาเคยใช้ในงานก่อสร้างที่วิศวกรโยธามักใช้แท่งเหล็กสั่นในการทำให้คอนกรีตไม่แข็งตัว
ระบบ crowdsourcing ของ InnoCentive (source: InnoCentive)
Chapter 9 | Lateral Thinking with Withered Technology
ชายชาวญี่ปุ่นผู้พลิกโฉมบริษัทขายไพ่ญี่ปุ่นเล็กๆที่มีชื่อว่า Nintendo ให้กลายมาเป็นหนึ่งในเจ้าตลาดของวงการเกมส์ในยุคปัจจุบันนั้นคือ Gunpei Yokoi ผู้เริ่มต้นอาชีพด้วยการเป็นวิศวกรฝ่ายซ่อมบำรุงเครื่องจักรที่บังเอิญมีงานอดิเรกเป็นการประดิษฐ์ของเล่นใหม่ๆจากการยำสิ่งของที่มีอยู่แล้วเข้าด้วยกันจนเตะตาท่านประธานบริษัทจนได้รับโอกาสมาตั้งต้นทีม R&D ของบริษัท ซึ่งต่อมาเขาก็ได้ใช้วิธีคิดแบบ “lateral thinking with withered technology” หรือการนำสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆจากการดัดแปลงและผสมผสานเทคโนโลยีแบบเก่าๆที่มีอยู่ก่อนแล้ว โดยหนึ่งในนวัตกรรมชั้นเลิศก็คือ Game & Watch ที่เป็นเครื่องเล่นเกมขนาดเล็กที่เกิดจากการหยิบเอานวัตกรรมที่มีอยู่แล้วในเครื่องคิดเลขของ Sharp มาผสมผสานกับเกม console โดยปรับขนาดลงให้มีขนาดเล็กมากๆและราคาถูกมากจนสร้างยอดขายแบบถล่มทลาย ซึ่งต่อมาไม่นาน Nintendo ก็ได้ต่อยอดเทคโนโลยีนั้นไปสู่การสร้าง Game Boy ที่เด็กยุค 90s ทุกคนต้องรู้จักที่มียอดขายมากกว่า 100 ล้านเครื่องทั่วโลกทั้งๆที่ Game Boy นั้นใช้เทคโนโลยีที่ต่ำกว่าเกมอื่นๆในสมัยนั้นที่ดีกว่าทั้งภาพและความซับซ้อน แต่สิ่งที่ทำให้ Game Boy กลายมาเป็นเจ้าตลาดก็คือความเรียบง่าย ขนาดที่พกพาได้และราคาที่ถูกจากเทคโนโลยีที่ไม่ได้เลิศหรูมากนัก
หลังจากการเสียชีวิตของ Gunpei Yokoi แล้ว นวัตกรรมจากแนวคิดการต่อยอดจากเทคโนโลยีเก่าๆของเขาก็ยังคงได้รับการสืบทอดอย่างต่อเนื่อง อาทิ Wii ที่เป็นเครื่องเล่นเกมที่พัฒนาแบบตรงกันข้ามกับเครื่องเล่นชนิดอื่นที่เน้นความสวยงามสมจริงของภาพและความซับซ้อนของเกม ด้วยการเป็นเครื่องเล่นเกมแบบครอบครัวที่มีแต่เกมง่ายๆที่ทุกคนเล่นได้ที่ผนวกเข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวของผู้เล่นจนสามารถครองใจนักเล่นเกมกลุ่มใหม่ๆที่รวมไปถึง Queen Elizabeth II ได้ !!
เรื่องราวของ Gunpei Yokoi และ Nintendo นั้นถือเป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของการสร้างนวัตกรรมแบบ generalist ที่อาศัยการรู้รอบและความสามารถในการเชื่อมต่อองค์ความรู้ต่างๆเข้าด้วยกันโดยไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญเทคโนโลยีเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นพิเศษ แต่แน่นอนว่าการจะทำให้นวัตกรรมเหล่านั้นเกิดขึ้นได้ก็ต้องอาศัยทีมงาน specialist อาทิ วิศวกรไฟฟ้าและโปรแกรมเมอร์ เช่นเดียวกัน ไม่แตกต่างจาก Steve Jobs ที่ก็มี Steve Wozniak เป็นวิศวกรที่ทำให้วิสัยทัศน์ของเขาเป็นจริง
Gunpei Yokoi กับ Game Boy (source: Nintendo)
Chapter 10 | Fooled by Expertise
อีกหนึ่งข้อบกพร่องของกระบวนการคิดของมนุษย์ก็คือการที่พวกเรามักเชื่อในความคิดของ “ผู้เชี่ยวชาญ” ที่มีความรู้แบบเฉพาะเจาะจงในเรื่องใดเรื่องหนึ่งมากเป็นพิเศษ ทั้งๆที่ความเป็นจริงแล้ว ผู้เชี่ยวชาญนั้นก็ไม่ได้ถูกต้องเสมอไปโดยเฉพาะในโลกแบบ wicked world ที่ผู้เชี่ยวชาญมักพยายามนำเอาองค์ความรู้เชิงลึกแต่แคบของตัวเองไปใช้ในการอธิบายเหตุการณ์ต่างๆอย่างมีเหตุมีผลแต่ก็มักจะเพิกเฉยต่อองค์ความรู้หรือมุมมองที่เกี่ยวข้องอื่นๆที่ตัวเองไม่ได้เชี่ยวชาญซักเท่าไหร่
ณ การแข่งขันเฟ้นหาสุดยอดนักพยากรณ์ที่กินเวลานาน 4 ปีขององค์กร Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) ในปี 2011 ที่เปิดโอกาสให้ผู้เข้าแข่งขันเข้ามาประชันความสามารถในการพยากรณ์เหตุการณ์ต่างๆของโลก อาทิ โอกาสของการที่จะมีหนึ่งในประเทศสมาชิกของ EU ลาออกจากสมาชิกภาพภายในระยะเวลาที่กำหนด หรือ โอกาสที่ตลาดหุ้น Nikkei ของญี่ปุ่นจะขึ้นไปถึง 9,500 จุดในเวลาที่กำหนด นั้นได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้ในด้านใดด้านหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อในการพยากรณ์นั้นไม่ได้มีความแม่นยำไปกว่าลิงชิมแปนซีปาลูกดอกแต่อย่างใด !!
ตรงกันข้าม ทีมนักพยากรณ์ที่มีความแม่นยำสูงนั้นอาศัยการเฉลี่ยค่าการพยากรณ์ของนักพยากรณ์ที่ต่อมาถูกเรียกว่าเป็น “superforecaster” ผู้มีวิธีคิดแบบกว้างที่มักพยากรณ์จากการรวบรวมมุมมองความคิดหลากหลายมุมของคนอื่นๆมาใช้พยากรณ์เหตุการณ์แต่ละเหตุการณ์และพวกเขาก็มักจะเปลี่ยนค่าพยากรณ์อย่างต่อเนื่องตามเหตุการณ์ใหม่ๆที่เกิดขึ้น ซึ่งวิธีการพยากรณ์ในลักษณะนี้ช่างตรงข้ามกับวิธีคิดแบบผู้เชี่ยวชาญที่มักให้ความสำคัญกับวิธีคิดเชิงลึกของตัวเองเป็นหลักและมักไม่ยอมเปลี่ยนแปลงความคิดของตัวเองทั้งๆที่มีข้อมูลใหม่ๆเกิดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญมักมี confirmation bias ที่ทำให้พวกเขามองหาแต่เหตุผลที่สนับสนุนแนวคิดของตัวเอง ขณะที่ superforecaster มีวิธีคิดแบบ generalist ที่อาศัยการเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายๆมุมและพร้อมเปลี่ยนแปลงความคิดของตัวเองอย่างต่อเนื่อง
Chapter 11 | Learning to Drop Your Familiar Tools
ในแต่ละปีมีนักผจญเพลิงจำนวนมากต้องเสียชีวิตลงจากการถูกไฟป่าคลอกตายด้วยสาเหตุเพียงเพราะว่าพวกเขาไม่ยอมทิ้งสัมภาระและอุปกรณ์ที่มีน้ำหนักมากขณะที่กำลังวิ่งหนีไฟจนทำให้พวกเขาวิ่งหนีได้ไม่ทัน สัญชาตญาณของมนุษย์ที่มักจะยึดมั่นกับองค์ความรู้และเครื่องมือที่พวกเราเชื่อมั่นอย่างเหนียวแน่นโดยไม่สนใจว่าเหตุการณ์ที่พวกเรากำลังพบเจอนั้นมีความแปรปรวนมากขึ้นมากน้อยแค่ไหนนั้นคือหนึ่งในปัญหาใหญ่ที่คอยฉุดรั้งนวัตกรรมและยังสร้างความเสียหายมาแล้วมากมายอย่างนับไม่ถ้วน
โดยหนึ่งในเหตุการณ์ที่เลวร้ายที่สุดได้เกิดขึ้นกับองค์กรที่เต็มไปด้วยอัจฉริยะอย่าง NASA ที่มีวัฒนธรรมในการตัดสินใจด้วยข้อมูลและการลงมติแบบเป็นเอกฉันท์อย่างเหนียวแน่น ซึ่งวัฒนธรรมองค์กรที่เข้มงวดของ NASA นี้ก็มักใช้ได้ผลดีในกระบวนการแบบ kind world ที่ต้องทำอะไรซ้ำๆอย่างต่อเนื่อง แต่เมื่อ NASA ต้องเจอความแปรปรวนแบบ wicked world แล้ว วัฒนธรรมดังกล่าวกลับส่งผลเสียได้อย่างรายแรง
ในเหตุการณ์การปล่อยยาน Challenger ในช่วงเวลาที่หนาวที่สุดที่อุณหภูมิเพียงแค่ 36 องศาฟาเรนไฮต์ วิศวกรรายหนึ่งของ NASA ได้พบเห็นถึงปัญหาของชิ้นส่วนที่ชื่อ O-ring ที่ทำหน้าที่ในการยืดเพื่อป้องกันเชื้อเพลิงนั้นเริ่มทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพในการทดลองที่เย็นที่สุดครั้งก่อนที่ 53 องศาฟาเรนไฮต์และเขาก็ได้แสดงความกังวลว่าการปล่อยยานในอากาศที่เย็นกว่าเดิมนั้นมีความเสี่ยงอย่างยิ่งที่การทำงานของ O-ring จะมีปัญหา แต่วัฒนธรรมการใช้ข้อมูลแบบเข้มงวดของ NASA นั้นจะยอมพิจารณาความกังวลนี้ก็ต่อเมื่อวิศวกรดังกล่าวมีหลักฐานเพิ่มเติมจากการทดลองปล่อยยานในอุณหภูมิที่ต่ำที่มากพอซึ่งแน่นอนว่าไม่มีเพราะ NASA ก็ไม่เคยได้ทดลองปล่อยยานในอุณหภูมิที่ต่ำกว่า 53 องศาฟาเรนไฮต์มาก่อนจนทำให้ข้อกังวลของวิศวกรคนดังกล่าวถูกปัดตกไปอย่างเอกฉันท์เพราะไม่มีวิศวกรคนไหนใน NASA มีหลักฐานที่มากเพียงพอมาสนับสนุนทั้งๆที่พวกเขาต่างคิดว่าเหตุผลของวิศวกรคนนั้นมีน้ำหนักและน่ากังวลมาก จนท้ายที่สุด ยาน Challenger ก็ได้เกิดระเบิดขึ้นกลางอากาศในขณะการปล่อยตัวจากความผิดพลาดของ O-ring ที่ไม่สามารถทำงานได้ในอุณหภูมิ 36 องศาฟาเรนไฮต์ โดยหาก NASA ลดการยึดมั่นในกระบวนการตัดสินใจที่เข้มงวดเกินไปของพวกเขาและเปิดโอกาสให้ข้อโต้แย้งได้รับความสำคัญมากขึ้น โศกนาฏกรรมครั้งนี้ก็คงไม่เกิดขึ้น
เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดปัญหาจากการยึดมั่นในองค์ความรู้และเครื่องมือเก่าๆที่มากเกินไป พวกเราทุกคนจึงควรฝึกการ “คิดใหม่” ด้วยการศึกษาหาความรู้ในแนวกว้างและความคิดเห็นที่แตกต่างจากเราพร้อมๆกับการคอยอัพเดทองค์ความรู้ของตัวเองอยู่เสมอ นอกจากนั้น ในระดับองค์กรเองก็ควรสร้างวัฒนธรรมที่เปิดรับความคิดเห็นที่แตกต่างกันของสมาชิกในทุกระดับชั้นโดยไม่ปล่อยให้องค์กรมีแต่พนักงานที่เดินตามความคิดของหัวหน้าหรือมีแนวคิดที่เป็นไปในทางเดียวกันหมดจนไม่รู้ตัวว่าสิ่งที่กำลังทำอยู่นั้นมีวิธีการที่ดีกว่าเดิมอยู่ แน่นอนว่า generalist ก็มักจะมีความสามารถในการยอมละทิ้งองค์ความรู้ของตัวเองเมื่อเจอองค์ความรู้ที่ดีกว่าได้มากกว่า specialist ที่มักไม่ยอมละทิ้งองค์ความรู้เชิงลึกที่ตัวเองสั่งสมมาอย่างยาวนาน
การปล่อยยาน Challenger ที่จบลงด้วยการระเบิด (source: The Independent)
Chapter 12 | Deliberate Amateurs
ในยุคที่โลกนั้นเต็มไปด้วยความท้าทายจากความเร็วของการเปลี่ยนแปลงแบบก้าวกระโดดและการเกิดขึ้นขององค์ความรู้อันมหาศาลที่เชื่อมต่อกันอย่างแทบจะสมบูรณ์ อุปสรรคสำคัญที่ยังคงบั่นทอนการเติบโตไปข้างหน้าของมนุษย์ในทุกหนทุกแห่งก็คือค่านิยมที่ว่ามนุษย์แต่ละคนควรจะต้องเป็น specialist ผู้ชำนาญการเฉพาะทางเท่านั้นถึงจะประสบความสำเร็จ จนทำให้สังคมมนุษย์นั้นเต็มไปด้วยแรงจูงใจระยะสั้นให้มนุษย์แต่ละคนรีบพัฒนาทักษะของตัวเองในด้านใดด้านหนึ่งโดยเฉพาะจนทำให้โลกนั้นเต็มไปด้วยมนุษย์ผู้มีมุมมองเฉพาะทางในเรื่องที่แคบๆลึกๆของตัวเองและทำให้องค์ความรู้จำนวนมหาศาลที่มนุษย์แต่ละคนครอบครองขาดการบูรณาการเชื่อมต่อกันอย่างเป็นระบบเพื่อสร้างนวัตกรรมองค์ความรู้ใหม่ๆอย่างน่าเสียดาย
ซึ่งปัญหาดังกล่าวก็เป็นตัวการในการขัดขวางพัฒนาการด้านเทคโนโลยีโดยเฉพาะในวงการวิทยาศาสตร์ที่เทคโนโลยีแบบก้าวกระโดดมักเกิดจากการเชื่อมโยงกันของความรู้เฉพาะทางหลากหลายด้าน [การศึกษาถึงความสำคัญของการเชื่อมโยงศาสตร์ต่างๆในวงการวิทยาศาสตร์ค้นพบว่างานวิจัยที่มีการเชื่อมโยงงานวิจัยในหลายหัวข้อที่ไม่เกี่ยวข้องกันเข้าด้วยกันนั้นมีคุณค่าในระยะยาวมากกว่างานวิจัยที่พูดถึงแต่งานวิจัยในสาขาเดียวกันเป็นอย่างมาก] และยังสร้างให้เกิดวิกฤติจากการขาดมุมมองแบบองค์รวมนับครั้งไม่ถ้วน อาทิ วิกฤติการเงิน subprime crisis ในปี 2007-2008 ที่นักวิเคราะห์หลายรายต่างเห็นตรงกันว่าปัญหานั้นเกิดขึ้นจากการที่ระบบการเงินของสหรัฐไม่มีคนที่ควบคุมความเสี่ยงในภาพรวมของทั้งระบบ กฎเกณฑ์ส่วนใหญ่ที่มีนั้นเป็นแบบไซโลที่ใช้เฉพาะสินทรัพย์แต่ละประเภทโดยขาดการมุมมองภาพใหญ่ทั้งๆที่จริงๆแล้วสินทรัพย์แต่ละชนิดนั้นเชื่อมต่อกันอย่างเหนียวแน่น
การจะแก้ปัญหาของการให้คุณค่ากับ specialist ที่มากเกินไปและการด้อยค่า generalist อย่างเป็นระบบนั้นก็หนีไม่พ้นการส่งเสริม “แรงจูงใจ” ให้มนุษย์แต่ละคนได้ทดลองทำในหลายๆสิ่งเพื่อค้นพบตัวเองผ่านการออกแบบสิ่งแวดล้อมที่เอื้ออำนวยต่อการบ่มเพาะ generalist และการ “ออกแบบองค์กร” ที่ส่งเสริมให้เกิดการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้และการพัฒนาทักษะแนวกว้าง อาทิ การคัดเลือกพนักงานที่มีความหลากหลาย (diversity) ทั้งในด้านขององค์ความรู้และวัฒนธรรมมาทำงานรวมกันเป็นทีม, การปล่อยให้พนักงานแต่ละคนมีโอกาสได้ทดลองแนวคิดใหม่ๆโดยไม่ถูกตีกรอบจากผลลัพธ์ที่คาดหวังตั้งแต่ยังไม่เริ่มต้น, การสนับสนุนให้พนักงานพัฒนาทักษะของตัวเองในหลากหลายด้านและหาความรู้ในหัวข้อใหม่ๆอย่างสม่ำเสมอ ไปจนถึง การสร้างโอกาสให้พนักงานจากหลากหลายแผนกได้มาพบเจอกันบ่อยๆ เช่น การวางผังสำนักงานให้พนักงานได้มาพบเจอกันบ่อยๆในพื้นที่ต่างๆและการจัดประชุมแลกเปลี่ยนความรู้และความคิดเห็นระหว่างแผนก
แน่นอนว่าการให้ความสำคัญกับการพัฒนา range นั้นมักต้องแลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ต่ำลงในช่วงเริ่มต้นที่ผู้คนต่างต้องใช้เวลาไปกับการลองผิดลองถูกเพื่อค้นพบแนวทางของตัวเองและองค์กรมักต้องเสียเวลาไปกับการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ระหว่างพนักงานแต่ละคน แต่ผลตอบแทนในระยะยาวจาก match quality ที่มากขึ้นและนวัตกรรมที่ได้มาจากการเชื่อมโยงองค์ความรู้ต่างๆเข้าด้วยกันนั้นก็มักจะคุ้มค่ากับประสิทธิภาพที่เสียไปในช่วงเริ่มต้นเสมอ ซึ่งวิธีคิดนี้ยังเป็นแนวคิดของการเลี้ยงลูกที่ดีในยุคสมัยใหม่นี้ที่พ่อแม่ควรจะต้องส่งเสริมให้ลูกๆได้ทดลองทำอะไรหลายๆด้านเพื่อค้นพบตัวเองและล้มเลิกวิธีคิดแบบเดิมๆที่เร่งให้ลูกๆกลายเป็นอัจฉริยะในด้านใดด้านหนึ่งโดยที่พวกเขาอาจจะไม่ได้มี match quality ที่ตรงกันแต่อย่างใด
ปิดท้าย ทุกคนจงอย่าลืมว่าพวกเราแต่ละคนนั้นมีจังหวะเวลาของชีวิตที่แตกต่างกัน บางคนอาจเจองานที่มี match quality สูงที่รวดเร็วกว่าคนอื่น สิ่งที่พวกเราควรทำนั้นไม่ใช่การเปรียบเทียบตัวเองกับคนที่ประสบความสำเร็จแล้ว [อายุเฉลี่ยของเจ้าของ startup ที่ประสบความสำเร็จคือ 45 ปี !! ไม่ใช่หนุ่มสาวอายุน้อยเหมือน Mark Zuckerberg หรือ Larry Page กันทั้งหมด นอกจากนั้น คนที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ก็มักต้องเผชิญกับความล้มเหลวด้วยกันทั้งสิ้น] แต่เป็นการเปรียบเทียบตัวเองกับตัวเองในอดีตว่าเรามีพัฒนาการมาแล้วมากน้อยเพียงใดและจง “มองชีวิตเป็นเหมือนการทดลอง” เพื่อออกตามหาสิ่งที่เหมาะที่สุดสำหรับตัวเราเองอย่างต่อเนื่อง
<<< ติดตาม [สรุปหนังสือ] เล่มอื่นๆต่อได้ทางนี้เลยครับ [CLICK] >>>
<<< ที่สำคัญ อย่าลืมกดไลค์ Panasm’s Facebook Page เพื่อติดตามอัพเดทใหม่ๆของผมนะครับ [CLICK] >>>
<<< ปิดท้าย สิ่งที่ผมทำสรุปมานั้นเป็นเพียงแค่เนื้อหาส่วนที่ผมสนใจที่สุดของหนังสือเล่มนี้ สำหรับเพื่อนๆที่ถูกใจสรุปของหนังสือเล่มนี้ อย่าลืมซื้อหนังสือเล่มเต็มและอุดหนุนผู้เขียนกันด้วยนะครับ ขอบคุณที่ติดตามครับผม >>>
Leave a Reply