問題解決力論壇 − 青年國際經理人 | RYLA 2024–25

楊連瑛老師，擁有超過25年的顧問經驗，曾在國際著名的顧問公司Accenture和IBM擔任高階管理職務，專注於策略規劃和企業轉型。她的專業背景豐富，涵蓋了資訊科技、商業管理與人力資源等多個領域。在楊老師的領導下，多個企業成功完成了重大的變革和創新項目，實現了業務和技術的卓越融合。

楊老師不僅在業界有著卓越的成就，她也熱衷於教育與培訓工作，致力於培養下一代的策略思維領袖。她的課程結合了深厚的理論基礎與實戰經驗，使學生能夠在理解複雜問題的同時，掌握實用的解決技巧。楊老師的教學充滿激情與啟發，深受學生們的喜愛和尊敬。

面對複雜問題的策略性思考

在快速變化的時代中，有效的問題解決策略變得尤為重要。透過課程的學習，我深刻體會到，單靠直覺或經驗不足以解決所有問題，必須透過結構化的思考和精準的問題診斷來進行。在此，「定義關鍵問題」的技能顯得格外關鍵，它要求我們不僅看到問題的表面，還要深究其根本原因。例如，透過As-Is與To-Be模型的運用，我們不僅描述現狀，也構想希望達到的未來狀態，從而明確目標和所需的變革步驟。

AI技術的輔助與挑戰

當今，AI技術已成為解決問題的有力工具，特別是在數據分析和初步診斷方面。利用AI，如ChatGPT和其他平台，可以快速整理資料和提供新的視角。然而，課程中也強調，AI並不能取代人類在建立信任、進行價值判斷和理解複雜情境中的角色。我們需要學會與AI合作，將重複性或計算密集的任務委派給它，從而將人類的專長 — 如創造力、同理心等 — 用於更有價值的活動。

探索問題解決的專業工具與模型

在快速演變的職場和社會環境中，策略性思維是不可或缺的，但同樣重要的是掌握具體的問題解決工具和模型。課程中介紹數種專業的方法，包括MECE分析法和假說思考法。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive），即「彼此獨立、完全涵蓋」，這是一種確保在分析問題時思考全面且不重疊的邏輯架構。透過MECE的應用，學會如何全面且有系統地拆解問題，進一步確保解決方案的完整性和有效性。

整合AI技術與專業模型於策略思維

AI技術在協助解決問題時的能力已被廣泛認可，特別是當結合專業的問題解決模型時，其效能更是倍增。例如，使用AI進行數據分析和模式識別，結合議題樹（Issue Tree）分析法來探討問題的各個分支，這種方法不僅提高問題分析的速度，也增加了分析的深度和準確性。透過這些技術和工具的融合，我們能夠更有效地定位問題核心，並設計出更具針對性的解決策略。

實例應用：跨學科解決方案的設計

課程中也提到「如何應用跨學科知識來設計解決方案」。例如，在處理企業的數位轉型或市場進入策略時，不僅需要技術和市場的知識，更需要理解法規、文化和組織行為。透過案例研究，我們學習如何運用SMART原則（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）來具體定義項目目標和預期成果，這有助於清晰規劃項目路徑並確保目標達成。

結語

透過學習和實踐這些專業的問題解決模型，不僅提升處理個人和職業問題的能力，更加深對策略性思維和跨學科整合的理解。這些知識和技能的積累將使我們在未來面對更加複雜的挑戰時，能夠擁有更多的準備和自信。展望未來，希望能持續深化這些專業知識，並在實踐中不斷創新和改進，以應對不斷變化的世界。

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