โปรเจกต์ไม่เคยเสร็จตามกำหนด งบไม่เคยพอ: งานวิจัยของ Kahneman เบื้องหลัง Planning Fallacy

งานทดลองต้นฉบับ: นักศึกษากับวิทยานิพนธ์ที่ไม่เคยเสร็จตามแผน

Roger Buehler, Dale Griffin และ Michael Ross ตีพิมพ์งานวิจัยชื่อ "Exploring the 'Planning Fallacy': Why People Underestimate Their Task Completion Times" ใน *Journal of Personality and Social Psychology* ปี 1994 (เล่ม 67 ฉบับ 3 หน้า 366-381) หนึ่งในการทดลองที่โด่งดังที่สุดในงานนี้คือการให้นักศึกษาที่กำลังเขียนวิทยานิพนธ์เกียรตินิยมทำนายว่าตัวเองจะเขียนเสร็จเมื่อไหร่

นักศึกษาถูกถามสามแบบ คือทำนายแบบ "ที่คิดว่าน่าจะเป็นไปได้ที่สุด" ทำนายแบบ "ถ้าทุกอย่างเป็นไปด้วยดี" (best-case) และทำนายแบบ "ถ้าทุกอย่างเลวร้ายที่สุด" (worst-case) ผลคือค่าเฉลี่ยที่นักศึกษาทำนายไว้แบบเป็นไปได้ที่สุดคือ 33.9 วัน แต่เวลาที่ใช้จริงเฉลี่ยคือ 55.5 วัน ที่น่าตกใจกว่านั้นคือแม้แต่การทำนายแบบ "เลวร้ายที่สุด" ก็ยังต่ำกว่าเวลาที่ใช้จริงโดยเฉลี่ย งานวิจัยนี้ยังทดสอบสมมติฐานว่าทำไมถึงเป็นแบบนี้ พบว่าคนมักทำนายเวลาของ "ตัวเอง" ต่ำกว่าความเป็นจริง แต่ทำนายเวลาของ "คนอื่น" ได้แม่นยำกว่ามาก เพราะเวลาทำนายเรื่องตัวเอง คนมักโฟกัสอยู่กับแผนงานเฉพาะเจาะจงตรงหน้า มากกว่าจะดึงประสบการณ์ในอดีตของตัวเองมาเทียบเคียง

จุดกำเนิดแนวคิด: มุมมองเฉพาะกรณี vs สถิติจากอดีต

จริงๆ แล้วแนวคิดนี้มีจุดกำเนิดก่อนหน้างานของ Buehler และคณะ Daniel Kahneman และ Amos Tversky เป็นคนบัญญัติคำว่า "planning fallacy" ไว้ตั้งแต่ปี 1979 ในบทความชื่อ "Intuitive Prediction: Biases and Corrective Procedures" ตีพิมพ์ใน *TIMS Studies in Management Science* (เล่ม 12 หน้า 313-327)

พวกเขาสังเกตว่านักวางแผนและนักเขียนมักประเมินเวลาที่ต้องใช้ทำโปรเจกต์ต่ำกว่าความเป็นจริงอยู่เสมอ แม้จะรู้อยู่แล้วว่าโปรเจกต์คล้ายกันในอดีตมักใช้เวลานานกว่าที่วางแผนไว้ และยังพบรูปแบบเดียวกันในการประเมินเวลาซ่อมบำรุงโรงไฟฟ้าของวิศวกรมืออาชีพด้วย พวกเขาเสนอว่าสาเหตุหลักคือคนมักใช้ "มุมมองเฉพาะกรณี" (inside view) ที่โฟกัสอยู่กับรายละเอียดของแผนงานและสถานการณ์เฉพาะหน้าตรงหน้า แทนที่จะใช้ "มุมมองจากสถิติภายนอก" (outside view) ที่ดึงข้อมูลจากผลลัพธ์จริงของงานคล้ายกันในอดีตมาเป็นฐานการทำนาย ที่สำคัญคือพวกเขาระบุด้วยว่ามายาคตินี้เกิดขึ้นแม้ในสถานการณ์ที่การประเมินต่ำเกินไปจะถูกลงโทษจริง จึงไม่ใช่แค่เรื่องความคิดบวกลมๆ แล้งๆ (wishful thinking) เพียงอย่างเดียว

ทำไมองค์กรกล้าเสี่ยงกับโปรเจกต์เดี่ยว แต่ระวังตัวกับความเสี่ยงแบบอื่น

Daniel Kahneman และ Dan Lovallo ขยายแนวคิดนี้ไปสู่ระดับองค์กรในงานวิจัยชื่อ "Timid Choices and Bold Forecasts: A Cognitive Perspective on Risk Taking" ตีพิมพ์ใน *Management Science* ปี 1993 (เล่ม 39 ฉบับ 1 หน้า 17-31)

พวกเขาชี้ให้เห็นความขัดแย้งที่น่าสนใจสองอย่างพร้อมกัน คือฝ่ายหนึ่งองค์กรมักระมัดระวังความเสี่ยงมากเกินไปในการตัดสินใจแบบสถิติรวม (เพราะมองแต่ละการตัดสินใจแยกจากกันโดยไม่คิดถึงผลรวมของการกระจายความเสี่ยงในระยะยาว) แต่อีกฝ่ายหนึ่งกลับทำนายผลลัพธ์ของโปรเจกต์เดี่ยวๆ ในแง่ดีเกินจริงอย่างกล้าหาญ เพราะยึดติดอยู่กับ "แผนงานและสถานการณ์เฉพาะหน้า" ของโปรเจกต์นั้นๆ (inside view) โดยไม่ได้ถอยออกมาดูสถิติของโปรเจกต์ลักษณะเดียวกันที่เคยเกิดขึ้นมาก่อน (outside view) นี่คือรากฐานสำคัญของแนวทางแก้ปัญหาที่เรียกว่า "reference class forecasting" ซึ่งจะพูดถึงในหัวข้อถัดไป

หลักฐานระดับโลก: งบประมาณเมกะโปรเจกต์ที่บานปลายมาหลายทศวรรษ

Bent Flyvbjerg นำแนวคิดของ Kahneman มาประยุกต์ใช้กับข้อมูลจริงในวงการบริหารโปรเจกต์ขนาดใหญ่ ในงานวิจัยชื่อ "From Nobel Prize to Project Management: Getting Risks Right" ตีพิมพ์ใน *Project Management Journal* ปี 2006 (เล่ม 37 ฉบับ 3 หน้า 5-15)

เขารวบรวมข้อมูลโปรเจกต์โครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่หลายร้อยโปรเจกต์ทั่วโลก เช่นถนน สะพาน อุโมงค์ ระบบราง พบรูปแบบที่เกิดซ้ำเป็นระบบมานานหลายทศวรรษ คืองบประมาณจริงมักสูงกว่างบที่ประเมินไว้ตอนแรกอย่างมีนัยสำคัญ และรูปแบบนี้ไม่ได้ดีขึ้นเลยแม้เวลาจะผ่านไปหลายสิบปีและมีเทคโนโลยีการประเมินที่ดีขึ้น เขาอธิบายว่าความคลาดเคลื่อนนี้มาจากสองสาเหตุร่วมกัน คือ optimism bias ที่ตรงกับแนวคิด planning fallacy ของ Kahneman และ "การบิดเบือนข้อมูลเชิงกลยุทธ์" (strategic misrepresentation) ที่ผู้เสนอโครงการอาจตั้งใจประเมินงบต่ำกว่าจริงเพื่อให้โครงการได้รับการอนุมัติ ทางแก้ที่เขาเสนอคือ "reference class forecasting" คือแทนที่จะประเมินจากรายละเอียดเฉพาะของโปรเจกต์ตรงหน้าอย่างเดียว ให้ดึงข้อมูลผลลัพธ์จริงจากกลุ่มโปรเจกต์ที่มีลักษณะคล้ายกันในอดีตมาปรับฐานการประเมินใหม่ ซึ่งตรงกับแนวคิด outside view ของ Kahneman & Lovallo (1993) พอดี

ไม่ใช่แค่อคติทางความคิด: ปัจจัยแรงจูงใจและสังคมที่ซ่อนอยู่

Roger Buehler, Dale Griffin และ Johanna Peetz กลับมาทบทวนงานวิจัยทั้งหมดในสายนี้อีกครั้งในบทความชื่อ "The Planning Fallacy: Cognitive, Motivational, and Social Origins" ตีพิมพ์ใน *Advances in Experimental Social Psychology* ปี 2010 (เล่ม 43 หน้า 1-62)

พวกเขาสรุปว่ามายาคตินี้ไม่ได้มาจากอคติทางความคิด (การใช้ inside view) เพียงอย่างเดียว แต่ยังมีปัจจัยด้านแรงจูงใจเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย เช่นความอยากให้ตัวเองหรือทีมดูมีความสามารถ อยากให้โครงการได้รับการอนุมัติหรือได้รับความไว้วางใจจากผู้บริหาร ซึ่งจูงใจให้คนเลือกประเมินตัวเลขในแง่ดีโดยไม่รู้ตัว (ไม่ใช่การโกหกตรงๆ) รวมถึงปัจจัยทางสังคมอย่างแรงกดดันจากทีมหรือบรรทัดฐานในองค์กรที่มักให้รางวัลกับการเสนอแผนงานที่ดูสวยหรูมากกว่าแผนงานที่ระมัดระวังแต่สมจริง งานทบทวนนี้สำคัญเพราะช่วยอธิบายว่าทำไมการแก้ปัญหานี้ถึงไม่ใช่แค่เรื่อง "คิดให้เป็นระบบมากขึ้น" อย่างเดียว แต่ต้องแก้ที่โครงสร้างแรงจูงใจในองค์กรด้วย

กรอบถอย–เทียบ–เผื่อ–เช็ค

Outside view และ reference class forecasting เป็นแนวคิดที่ทรงพลัง แต่พอต้องประเมินโปรเจกต์จริงหน้างาน หลายคนไม่รู้ว่าจะเริ่มตรงไหนก่อน เราสังเคราะห์เป็นลำดับขั้นตอนเดียว ถอย–เทียบ–เผื่อ–เช็ค ที่ร้อยแนวคิดของ Kahneman, Lovallo และ Flyvbjerg เข้าด้วยกันเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้ กรอบนี้เป็นเครื่องมือประยุกต์ของบทความ ไม่ใช่แบบจำลองที่ผ่านการทดสอบทางวิชาการแยกต่างหาก

1. ถอย — ถอยออกจากรายละเอียดของแผนงานตรงหน้าก่อนให้ตัวเลข

ก่อนพิมพ์ตัวเลขวันหรือบาทแรกลงไป ให้หยุดคิดถึงขั้นตอนเฉพาะของโปรเจกต์นี้ชั่วคราว แล้วถามตัวเองว่า "ถ้าไม่รู้รายละเอียดอะไรเลย โปรเจกต์แบบนี้ทั่วไปมักใช้เวลาเท่าไหร่" ตามแนวคิด outside view ของ Kahneman & Lovallo (1993)

2. เทียบ — หาโปรเจกต์คล้ายกันในอดีตอย่างน้อย 3-5 โปรเจกต์มาเทียบ

รวบรวมข้อมูลจริงว่าโปรเจกต์ลักษณะใกล้เคียงที่เคยทำเสร็จแล้วในทีมหรืออุตสาหกรรมเดียวกัน ใช้เวลา/งบเกินแผนเดิมเฉลี่ยกี่เปอร์เซ็นต์ ตามหลัก reference class forecasting ของ Flyvbjerg (2006)

3. เผื่อ — บวกส่วนต่างที่พบเข้าไปในตัวเลขที่ทีมประเมินไว้

นำเปอร์เซ็นต์ที่เกินแผนจากขั้น "เทียบ" มาบวกเพิ่มเข้าไปในตัวเลขที่ทีมประเมินจากรายละเอียดเฉพาะของโปรเจกต์นี้ แทนที่จะใช้ตัวเลข "เลวร้ายที่สุด" ของทีมเองเป็นเพดานสูงสุด เพราะ Buehler, Griffin & Ross (1994) พบว่าค่าเลวร้ายที่สุดก็ยังต่ำกว่าความเป็นจริงโดยเฉลี่ย

4. เช็ค — ให้คนนอกทีมช่วยเช็คตัวเลขก่อนส่งอนุมัติ

ให้คนที่ไม่ได้อยู่ในโปรเจกต์และไม่มีแรงจูงใจอยากให้โครงการผ่านการอนุมัติ ช่วยดูตัวเลขที่ได้จากสามขั้นแรกอีกรอบ เพื่อคานปัจจัยด้านแรงจูงใจและแรงกดดันทางสังคมที่ Buehler, Griffin & Peetz (2010) ชี้ว่าปนอยู่ในการประเมินเสมอ

ลำดับนี้ใช้เวลาไม่นาน โปรเจกต์เล็กอาจทำสี่ขั้นในที่ประชุมทีมไม่กี่นาที ส่วนโปรเจกต์ใหญ่ควรมีข้อมูลอ้างอิงและการเช็คจากคนนอกเป็นลายลักษณ์อักษร

กรณีจำลอง: ประเมินเวลาโปรเจกต์พัฒนาแอปใหม่

ลองนึกถึง "พี่เอ็ม" หัวหน้าทีมพัฒนาแอปในบริษัทสตาร์ทอัพ กำลังต้องเสนอไทม์ไลน์โปรเจกต์แอปฟีเจอร์ใหม่ให้ผู้บริหารอนุมัติ

ทีมของพี่เอ็มประเมินตามรายละเอียดงานตรงหน้าได้ 2 เดือน แต่พี่เอ็ม ถอย ออกมาถามตัวเองก่อนว่าโปรเจกต์แอปลักษณะนี้ทั่วไปมักใช้เวลาเท่าไหร่ จากนั้น เทียบ กับโปรเจกต์แอปฟีเจอร์ใหม่ 4 โปรเจกต์ที่ทีมเคยทำเสร็จในอดีต พบว่าทุกโปรเจกต์ใช้เวลาเกินแผนเดิมเฉลี่ย 40% พี่เอ็มจึง เผื่อ บวกเวลาเพิ่มจาก 2 เดือนเป็นเกือบ 3 เดือน แทนที่จะยึดตัวเลข 2 เดือนเดิม สุดท้าย เช็ค ให้หัวหน้าทีมโปรดักต์ที่ไม่ได้อยู่ในโปรเจกต์นี้ช่วยดูตัวเลขอีกรอบ ซึ่งช่วยยืนยันว่าตัวเลข 3 เดือนสมเหตุสมผลกว่า ไม่ได้ถูกปรับให้ดูดีเกินจริงเพื่อให้ผู้บริหารอนุมัติง่ายขึ้น

พอนำเสนอไทม์ไลน์ 3 เดือนพร้อมข้อมูลเทียบเคียงจากโปรเจกต์ในอดีต ผู้บริหารก็เข้าใจและอนุมัติได้ง่ายกว่าการยื่นตัวเลข 2 เดือนที่ฟังดูดีแต่ไม่มีฐานอ้างอิง กรณีนี้เป็น สถานการณ์จำลองเพื่อสาธิตวิธีคิด ไม่ใช่ผลจากบริษัทหรือโปรเจกต์จริง

ลองเอาไปปรับใช้ดู

1. ลองใช้ outside view แทน inside view เวลาประเมินโปรเจกต์ใหม่ดูไหมครับ ตามแนวคิดของ Kahneman & Lovallo (1993) ก่อนประเมินเวลาหรืองบของโปรเจกต์ใหม่ ลองถามตัวเองก่อนว่า "โปรเจกต์ลักษณะเดียวกันในอดีตใช้เวลา/งบเท่าไหร่จริง" แล้วใช้ตัวเลขนั้นเป็นฐานตั้งต้น ก่อนค่อยปรับตามรายละเอียดเฉพาะของโปรเจกต์นี้ 2. ลองใช้ reference class forecasting แบบง่ายๆ ตามที่ Flyvbjerg (2006) เสนอ รวบรวมข้อมูลโปรเจกต์ที่คล้ายกัน 5-10 โปรเจกต์ที่ทำเสร็จแล้วในองค์กรหรืออุตสาหกรรมเดียวกัน ดูว่าเกินเวลา/งบที่วางแผนไว้เฉลี่ยกี่เปอร์เซ็นต์ แล้วบวกส่วนต่างนั้นเข้าไปในการประเมินครั้งใหม่ 3. ลองให้คนนอกทีมช่วยประเมินเวลาดูก็ได้ครับ จากงานของ Buehler, Griffin & Ross (1994) ที่พบว่าคนทำนายเวลาของ "คนอื่น" แม่นยำกว่าทำนายเวลาของตัวเอง การให้เพื่อนร่วมงานที่ไม่ได้อยู่ในโปรเจกต์ช่วยประเมินระยะเวลาอาจได้ตัวเลขที่สมจริงกว่า 4. ลองตรวจสอบโครงสร้างแรงจูงใจในทีมด้วย ไม่ใช่แค่สอนเรื่องอคติทางความคิดอย่างเดียว ตามงานทบทวนของ Buehler, Griffin & Peetz (2010) ถ้าองค์กรให้รางวัลกับแผนงานที่ดูดีเกินจริงมากกว่าแผนงานที่สมจริง การสอนแค่เทคนิคประเมินเวลาอย่างเดียวอาจไม่พอ น่าจะช่วยได้มากขึ้นถ้าปรับวิธีให้รางวัลกับความสมจริงในการประเมินด้วย 5. เผื่อใจไว้ว่าคำทำนายแบบ "เลวร้ายที่สุด" ของตัวเองอาจยังไม่แย่พอ เพราะงานของ Buehler, Griffin & Ross (1994) พบว่าแม้แต่การประเมินแบบเลวร้ายที่สุดก็ยังต่ำกว่าความเป็นจริงโดยเฉลี่ย ลองเผื่อเวลา/งบสำรองเพิ่มเติมจากตัวเลข "เลวร้ายที่สุด" ที่ทีมประเมินไว้อีกชั้นหนึ่งดูนะครับ