Situation

นโยบายมักมีลักษณะตายตัวและไม่มีการปรับปรุงตามผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่

ข้อมูลป้อนกลับจากการปฏิบัติงานมีความอ่อนแอหรือล่าช้าเกินไป

ข้อมูลไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างเป็นระบบเพื่อขัดเกลาและพัฒนานโยบาย

วงจรการตัดสินใจมีความล่าช้าและขาดความยืดหยุ่น

นำไปสู่ความไร้ประสิทธิภาพที่เรื้อรังและการสูญเสียโอกาสสำคัญเชิงยุทธศาสตร์

Shift

• จัดตั้งระบบวงจรป้อนกลับ (Feedback Loop) ที่เชื่อมโยงข้อมูลการปฏิบัติงานจริงกลับสู่นโยบายและกฎระเบียบอย่างต่อเนื่อง

• นำแนวทางการสร้างนโยบายแบบปรับตัว (Adaptive Policymaking) มาใช้ พร้อมการปรับปรุงนโยบายแบบซ้ำรอบ (Iterative Updates)

• ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-Time Data Analytics) เพื่อประกอบการตัดสินใจ

• ร่นวงจรการตัดสินใจให้สั้นลง และสร้างขีดความสามารถในการปรับเปลี่ยนอย่างฉับไว

• วางระบบกลไกการเรียนรู้ (Learning Mechanisms) ให้เป็นมาตรฐานระดับสถาบันทั่วทั้งรัฐบาล

Advantage

ระบบที่ปรับตัวได้ช่วยยกระดับประสิทธิผลของนโยบายอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

การตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นช่วยเสริมสร้างความยืดหยุ่น (Resilience) ต่อการเปลี่ยนแปลง

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยลดความไม่แน่นอนและความเสี่ยง

การพัฒนาอย่างต่อเนื่องช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากร

สร้างความสอดประสานที่ดียิ่งขึ้นระหว่างเจตนารมณ์ของนโยบายและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง

Additional Structural Advantage

ระบบการเรียนรู้สร้างความฉลาดทางสถาบัน (Institutional Intelligence) ในระยะยาว

วงจรป้อนกลับช่วยให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดในระดับภาพรวมของทั้งระบบ

ขีดความสามารถในการปรับตัวช่วยเสริมสร้างความยืดหยุ่น (Resilience) ให้แข็งแกร่งขึ้น

การขัดเกลาและพัฒนาอย่างต่อเนื่องช่วยยกระดับความสามารถในการแข่งขัน

Implication

หากปราศจากวงจรป้อนกลับ (Feedback Loops) นโยบายจะยังคงล้าสมัยและขาดประสิทธิผล

ความไร้ประสิทธิภาพจะยังคงดำรงอยู่และกลายเป็นปัญหาเรื้อรัง

ความสามารถในการตอบสนองของภาครัฐจะยังคงอยู่ในระดับต่ำ

โอกาสสำคัญต่างๆ จะหลุดลอยไปอย่างน่าเสียดาย

โครงการริเริ่มเชิงยุทธศาสตร์จะให้ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าเป้าหมาย (Underperform)

Action Layer