קבלת החלטות מורכבות

בעוד כשבוע ייגש העם האמריקאי אל הקלפיות ויבחר את הנשיא הבא של אמריקה.

על מה יסתמכו המצביעים בבחירתם ? איזה משקל יהיה בבחירתם על נושאים מהותיים כגון - כלכלה, מדיניות החוץ, נתוני האבטלה, ואיזה משקל על העימות הטלוויזיוני האחרון שיצפו בו בטלוויזיה?

החלטה מורכבת ללא ספק.

גם בעולם תהליכי הפיתוח אנחנו נדרשים לא פעם לבצע החלטות מורכבות. (כגון - בחירה בין כלים, תעדוף דרישות לגרסה החדשה, בחירה בין שניי פתרונות קריטיים).

האם ישנה דרך לעשות זאת בצורה מבוססת? ולא פחות חשוב בזמן ראלי ?

את הטכנולוגיה הבאה אתגרתי לא פעם בסיטואציות שונות, בכולם היא עמדה בהצלחה רבה. כנראה שגם למייקרוסופט הייתה דעה דומה שכן היא הטמיעה אותה כחלק אינטגרלי בגרסת Microsoft Server 2010 שלה.

שמה של הטכנולוגיה הוא AHP קיצור של analytic hierarchy process  

היא פותחה במקור בשנות ה 70 ע"י תומס סאטי- פרופסור באוניברסיטת פיטסבורג שבארצות הברית.

המטרה שלשמה היא פותחה  -           

'במקום לרשום את ההחלטה "הנכונה",

ה- AHP מסייע למקבלי החלטות למצוא את ההחלטה שמתאימה ביותר למטרה שלהם'

המאמר הפעם יתמקד ויסביר כיצד נוכל לרתום טכנולוגיה זו לצרכינו.

במהלך המאמר אציג דוגמה ממשית וכלי חינמי שעוזר לנו לטפל בכל החישובים הנדרשים.

באופן כללי, כל החלטה שאנחנו לוקחים הינה תמיד בין שתיים או יותר אלטרנטיבות
(שכן החלטה המינימלית ביותר היא בין שתי אלטרנטיבות - כן/ לא ...)
אנו נרצה לייצר בסיס אחיד להשוואה בין האלטרנטיבות אשר בסוף התהליך יספק לנו ערך מספרי.

ערך זה יצביע לנו על האלטרנטיבה הטובה ביותר על פי הקריטריונים שהגדרנו.

נשמע מסובך? לא ממש ...

אז איך עושים את זה -

הרעיון של השיטה מדבר על 4 שלבים עיקריים:

1.יצירת קריטריונים להשוואה

2.יצירת משקל לקריטריונים

3.ביסוס ערכים ורמות

4.מציאת האלטרנטיבה המתאימה

שלב 1: יצירת קריטריונים להשוואה

בשלב הראשון המטרה הינה הגדרת המאפיינים שעל פיהם נרצה לקבל את ההחלטה.

נגדיר דוגמה שתלווה אותנו במהלך התהליך -

לאחת החברות שלה ייעצתי נוצר הצורך בתעדוף מובנה של דרישות אשר יכנסו לספרינט הבא.

את הדרישות שלנו אפיינו ע"פ הקריטריונים הבאים -

· עלות הפיתוח (cost)

· מורכבות הפיתוח (complexity)

· רווח מהדרישה (ROI)

· ערך אסטרטגי לחברה/ מוצר (Strategic value)

שלב 2: יצירת משקל לקריטריונים

בשלב השני המטרה הינה להגדיר את המשקל היחסי של כל מאפיין בהחלטה שלנו.

לשם כך עלינו לבצע השוואה בין כל זוג קריטריונים לדוגמה:

· עלות מול מורכבות

· עלות מול רווח

· מורכבות מול רווח

· וכו' ..

הערכים האפשריים לכל זוג השוואה –

1: לשניי הערכים אותה עדיפות

3: הערך הימני עדיף במעט על הערך השמאלי

5: הערך הימני עדיף על הערך השמאלי

7: ערך הימני עדיף מאד על הערך השמאלי

9: הערך הימני עדיף בצורה אבסולוטית על הערך השמאלי.

משסיימנו כל שנותר הוא לבצע חישוב מתמטי אשר ייתן לנו את הערך היחסי של כל מאפיין בהחלטה. 
כפי שציינתי בתחילת המאמר ישנם מספר כלים חינמיים ברשת שישמחו לבצע עבורנו משימה זו בלחיצת כפתור. 
אחד מהם הוא  make it rational .

בכדי לעבוד עם הכלי (אין צורך ברישום):

יש להריץ את ה demo -> להגדיר את האלטרנטיבות -> להגדיר את הקריטריונים -> לבצע את ההשוואה (Evaluate tag) .

התוצאה שתתקבל (result tag) הינה הערך היחסי (%) של כל מאפיין בהחלטה.

שלב 3: ביסוס ערכים ורמות

לכל מאפיין שהגדרנו ישנם ערכים שונים. (לדוגמה - לעלויות ישנם ערכים אחרים מסיכונים או מרווח)

עלינו להגדיר בסיס שווה לערכים אלו.

השיטה הפשוטה ביותר הינה הגדרת מספר שווה של רמות לכל מאפיין.

לדוגמה עבור עלות הפיתוח:

· רמה 1 :  1-2 ימים

· רמה 2:  3-5 ימים

· וכו' ...

 עבור רווח:

רמה 1: 0-100K$

רמה 2: 101K$ - 500K$

 וכו' ..

בשל שחילקנו לארבע רמות, ערך כל רמה (מדרג) יהיה 25 נק'

ערך	רמה
0	NA
25	רמה 1
50	רמה 2
75	רמה 3
100	רמה 4

שלב 4 ואחרון: מציאת האלטרנטיבה המתאימה

בשלב זה ניקח כל דרישה (אלטרנטיבה) ועבור כל מאפיין נגדיר את הרמה המזוהה עם דרישה זו.
(לדוגמה : עלות פיתוח- רמה 2, רווח – רמה 1, וכו' ..)

סכום מכפלה של ערך הרמה עם המשקל שלה (%) עבור כל מאפיין, יתן לנו את המספר הסופי שאותו חיפשנו.

האלטרנטיבה עם המספר הסופי הגבוה ביותר היא המועדפת.

שורת סיכום

מספר דברים לסיכום-

1.   כפי שציינתי בתחילת המאמר, פתרון זה מתאים להחלטות מורכבות אשר קשה לנו להגדיר עבורן תשובה מוחלטת "נכונה".

2.   התשובה שתתקבל היא הטובה ביותר ע"פי הקריטריונים שאנחנו קבענו. ייתכן מאד שאם מישהו אחר יעשה את אותו תהליך התשובה שתתקבל תהיה אחרת. לכן המלצתי היא ליצור את המנגנון בשיתוף עם אנשים אחרים אשר אתם סומכים על שיקול דעתם.

3.   עלות ההשקעה נראית אמנם רבה (שוב רק בתאוריה, במימוש תיווכחו שהיא פשוטה למדי) אך תמיד יש לשקול מה תהיה העלות בהמשך הדרך אם נעשה עתה החלטות השגויות.

4.   דבר אחרון – כמו כל דבר אוטומטי, גם האלגוריתם שיצרנו מצריך מדי פעם "כיול". אם לאחר זמן אתם מרגישים שהתוצאות נראות מוזרות ולא הגיוניות – זה הזמן "לטיפול"

בהצלחה!

יוגב טל

יועץ לתהליכי פיתוח וניהול פרויקטים

מאמן אישי וניהולי

עמוד הבית - מרעננים את הפיתוח