Cynefin framework 

Cynefin – z walijskiego znaczy siedlisko, coś znajomego, przyzwyczajonego. Cynefin framework to narzędzie analityczne stworzone przez Dave’a Snowdena w początkach XXI wieku. Czasami bywa nazywane „narzędziem do nadawania sensu”.

Jest wiele różnych „konceptualnych struktur”, które wypadałoby znać, ale jeśli zajmujemy się metodykami zwinnymi, to Cynefin framework znajduje się gdzieś u szczytu tej listy.

Co to Cynefin framework?

Cynefin framework wspiera podejmowanie decyzji oferując pięć domen problemów: Oczywiste, Skomplikowane, Złożone, Chaotyczne oraz Nieporządek. Każda domena ma przypisany sposób postępowania, który powinien nie tylko zaoszczędzić nam czas, ale dzięki któremu uzyskamy najlepsze wyniki.

Problemy Oczywiste (zwane do 2014 – Prostymi), to te, które są połączone prostym ciągiem przyczynowo-skutkowym. „Jeśli zrobię X, stanie się Y.” Istnieją tu „najlepsze praktyki”. Schemat działania to: rozpoznaj problem, skategoryzuj go i działaj według z góry ustalonych i znanych reguł.

Jeśli chcemy rozwinąć mięśnie nóg – ćwiczymy przysiady z obciążeniem, wykroki i co jakiś czas zwiększamy ciężary. Nie ma co się zastanawiać. Tak samo typowy błąd z kategorii NullPointerException wymaga zabezpieczenia się przed faktem, że jakiś parametr może być pusty. Bardzo mało rzeczy związanych z ludzkimi zachowaniami będzie Oczywiste. Ludzie są nieprzewidywalni, więc trudno mówić tu o „najlepszych praktykach”.

Nie wszystko jest proste…

Kiedy mówimy po prostu o „dobrych praktykach” (a nie „najlepszych”), to znajdujemy się w domenie problemów Skomplikowanych. Tutaj co prawda też wszystko jest deterministyczne, ale często w tak zawiły sposób, że sprawdzą się różne podejścia. A skoro tak, to działamy według schematu: rozpoznaj problem, zanalizuj go dogłębnie i zastosuj dobre (a nie najlepsze) praktyki.

Zrzucenie wagi to Skomplikowany problem – możemy robić to dietą (na wiele różnych sposobów), większym wysiłkiem (trening siłowy albo kardio), możemy pozbyć się wody, tłuszczu, mięśni, itd. Ale na pewno są jakieś „dobre praktyki”. Jeżeli powiemy komuś, żeby ograniczył kalorie i węglowodany oraz kilka razy w tygodniu chodził na siłownię – będzie to skuteczne rozwiązanie.

W agile’owym świecie rozmiar zespołu to problem Złożony – jest masa czynników wpływająca na to, jak duże powinny być poszczególne zespoły, ale wszyscy możemy zgodzić się, że 3-9 osób to dobra praktyka.

Nieuporządkowane domeny Cynefin framework

Oczywiste i Skomplikowane domeny w Cynefin framework są deterministyczne. Złożone problemy już takie nie będą. Tutaj co prawda też możemy znaleźć przyczynę i skutek, ale uda nam się to dopiero patrząc wstecz – w retrospekcji.

Nie znajdziemy „dobrych praktyk”, chociaż z czasem możemy wykształcić sobie wzorce (ale nie praktyki!), które działają wystarczająco często. Szczególnie, jeśli pozwolimy sobie na eksperymenty, których porażki nie będą dla nas, lub naszej organizacji, śmiertelne.

Co w takiej sytuacji robimy? Próbujemy czegoś (kontrolowany eksperyment), analizujemy wyniki i dostosowujemy kolejne działania do wyniesionych lekcji. I tak w kółko – możemy to nazwać cyklem Deminga (PDCA) albo podejściem zwinnym (Inspect and Adapt). Z czasem znajdziemy mniej i bardziej skuteczne wzorce postępowania. Na pewno nie znajdziemy „100% pewnych”.

W świecie sportu nie będzie już takich przypadków, ale jeżeli chodzi o nasze zdrowie – jak najbardziej. Zbyt wiele czynników ma na nie wpływ, więc możemy tylko próbować (zmiana otoczenia, diety, aktywności fizycznej, lekarstw, stresorów, itd.) i patrzeć, co przynosi rezultaty. Jeśli zaś chodzi o IT i interakcje międzyludzkie, to większa część naszej pracy znajduje się w tej domenie.

Gdy nastanie chaos…

W IT często dotykamy też domeny Chaotycznej Cynefin framework, gdzie w ogóle nie jesteśmy w stanie pokazać związku przyczynowo-skutkowego. Nawet patrząc wstecz, nawet posiadając ogrom danych. Występuje tu paraliż, a decyzje nie są podejmowane w ogóle lub wydaje nam się, że są losowe.

Każdy grający na giełdzie codziennie spotyka się z Chaotyczną domeną, gdzie absolutnie nie jesteśmy w stanie przewidzieć poszczególnych zmian cen.

Skoro nie możemy niczego przewidzieć, to pozostaje nam jedno – zdecydowane działanie, jakiekolwiek. Nie ma co tracić czasu na eksperymenty, bo one i tak nam nic nie powiedzą. Zróbmy coś, co – miejmy nadzieje – pokaże nam gdzie jest obszar większej stabilności i na tej podstawie spróbujmy wrócić do domeny Złożonej. Tam jesteśmy bardziej bezpieczni.

Nieporządek jako domena obejmuje te sytuacje, w których nie jesteśmy w stanie zgodzić się, co do natury danego problemu. Potrzebny wtedy jest podział na mniejsze kawałki – takie, co do których potrafimy się zgodzić.

Jak stosować Cynefin?

Większość z nas Cynefin framework stosuje intuicyjnie. Jeśli napotykamy problem, który jest Oczywisty i który spotkaliśmy w przeszłości, przeważnie rozwiązujemy go w taki sam sposób jak poprzednio, zakładając, że jest to najlepsza praktyka. Siłę tego podejścia możemy uwolnić dopiero, gdy zaczniemy kategoryzować wszystkie nowe i powtarzalne problemy, z jakimi się spotykamy.

Największy błąd to zła kategoryzacja problemu. Jeśli przesadzimy w jedną stronę – będziemy stosować „dobre praktyki”, które de facto nie istnieją i nie będziemy działać optymalnie. Jeżeli przesadzimy w drugą stronę – będziemy marnować czas na eksperymenty i analizy, chociaż może istnieć oczywiste i sprawdzone rozwiązanie. Żeby uniknąć takich pomyłek musimy jawnie i świadomie zastanawiać się nad istotą decyzji, które mamy do podjęcia.

Jeżeli chodzi o projekty scrumowe, to Scrum Master często będzie tą osobą, która pierwsza krzyknie „hola, hola, ta kwestia jest Złożona albo wręcz Chaotyczna, czemu stosujemy do niej najlepsze praktyki?!”.

Dave Snowden twierdzi, że wraz ze wzrostem wiedzy na dany temat problemy wędrują od Chaotycznych, przez Złożone, Skomplikowane, aż do Oczywistych. I tutaj mam problem, bo nie wszystkie rzeczy da się uprościć. Co więcej, istnieją dziedziny, w których niezależnie od zdobytej wiedzy operować będziemy przy bardzo dużej niepewności. Nie jestem sam w takim rozumowaniu.

Czwarty Kwadrant

Nassim Nicholas Taleb w swojej rewelacyjnej książce pod tytułem „The Black Swan” wprowadził ideę Czwartego Kwadrantu kategoryzując zyski i ekstremalność gier (procesów), w których bierzemy udział.

I tak nasze zyski mogą być albo binarne (interesuje nas tylko prawda i fałsz, nie ma znaczenia jak bardzo mamy rację albo się mylimy – np. zakład z kolegą) albo złożone (znaczenie mają nie tylko częstotliwość i prawdopodobieństwo występowania, ale także skala – np. nie wystarczy nam wiedzieć, że akcje spadną bo jest różnica pomiędzy spadkiem o 5% a o 95%).

Z kolei domena w której się poruszamy może albo być dobrze określona (duże dewiacje są niemożliwe, np. wiemy, że nikt nigdy nie pobiegnie 1 sekundę na setkę), albo narażona na ekstrema (możliwe ekstremalne sytuacje wyjątkowe, np. Bitcoin może za rok kosztować zarówno sto dolarów jak i milion).

Czwarty Kwadrant to określenie na te sytuacje, gdzie nasze zyski nie zależą od jednej prostej decyzji, a do tego jesteśmy narażeni na fizycznie nieprzewidywalne ekstrema. Wydaje się, że obejmuje on Złożoną i Chaotycznę domenę Cynefin framework.

O Czwartym Kwadrancie powstał już osobny tekst. Z uwagi na tak bliski nam obszar zainteresowań, jest to kolejna idea, która jak ulał pasuje do metodyk zwinnych i ogólnie pojętej „zwinności”.