「開放式創新」（Open Innovation）結合了「開放」、「社群」、「群眾外包」等等新潮的概念，儼然成為創新方法典範，之前在談 Innocentive 的文章裡也簡單的介紹過。這篇麥肯錫季刊的文章，利用 flexons 這個新詞（產生新解決方案的彈性物件，flexible objects for generating novel solutions，暫且翻成「彈性子」好了），介紹了開放式創新在執行面上的一些分析和建議。
文中定義了五種 flexon，分別是：
- 網絡（Network flexon）：將複雜的問題分解成若干元素，然後依據元素之間的關聯性，將整個問題以網絡的方式呈現，可以讓我們更容易優化決策流程。這個網絡可以是採購主的人際關係、交通系統的節點，或是其他複雜的問題。
- 演化（Evolutionary flexon）：演化算法（evolutionary computation）已經在很多複雜的優化問題上被證實是非常有效率的方式。我們常常需要在有限的資源下，做不同策略的嘗試，演化算法的概念可以幫助我們更快、更有效率的進行這樣的活動。（以前介紹過演化算法，所以不多寫了）
- 決策代理（Decision-agent flexon）：博奕理論（Game Theory）假設人的社會行為是每個人在互動中追求自己最大利益的結果。而「決策代理」基本上就是把這樣的邏輯應用在創新策略上，分析各個競爭與合作對象之間的互動，找出平衡下的適當決策。當然，我們不必假設每個人都是理性的在「最大化自己的利益」，也可以再加入慾望、情緒等左右決策的因素，讓這個「代理人」的決策行為更能代表議題所牽涉的利害關係人。
- 系統動力（System-dynamic flexon）：分析一個商業決策，在整個複雜商業環境中，會激發出什麼深遠的影響，一向都是很大的挑戰。如果把商業環境看成一個系統，把資金、原物料、產品、資訊類比作能量、熱、電磁波、電流，則可以由這些元素的流動過程分析彼此之間的因果關係。
- 資訊處理（Information-processing flexon）：把商業環境當作資訊處理架構來分析，可以看出哪些環節造成最大的成本、哪些資訊被反覆的利用，讓我們可以快速的找到直接影響決策效率的焦點。
作者介紹的五種 flexon，其實是借用五種不同領域分析問題的架構，來看待商業問題，原文中並舉了兩個例子（創新重組跟預測未來），解釋在實際情境中如何使用 flexon。
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