VUCA là một từ viết tắt đã được sử dụng để mô tả bản chất chung của thế giới ngày nay. Về mặt lịch sử, khái niệm VUCA lần đầu tiên được đưa ra bởi Trường Chiến tranh Quân đội Hoa Kỳ để mô tả thế giới biến động, không chắc chắn, phức tạp và mơ hồ. Khái niệm này được đưa vào trong quản trị doanh nghiệp từ những năm 1990 để giúp các nhà triển khai , phương pháp quản trị doanh nghiệp, phương pháp hiệu quả với bối cảnh và yêu cầu cho sự linh hoạt (), thích ứng và thay đổi.

Volatility (biến động): Bản chất, động lực và tốc độ của mọi thứ đang thay đổi, và bản chất của các lực và chất xúc tác gây ra những điều này.
Uncertainty (không chắc chắn): Sự thiếu khả năng dự đoán, trên thế giới và cơ hội gia tăng cho những thay đổi cơ cấu bất ngờ trên các thị trường khác nhau.
Complexity (phức tạp):  Nhiều vấn đề và lực lượng đan xen, đan xen, gây nhiễu, thường không có mô hình nguyên nhân – và kết quả rõ ràng giữa chúng.
Ambiguity (mơ hồ): Sự mơ hồ của các thực tế của chúng ta và không có khả năng phân biệt và rõ ràng về chúng, thường dẫn đến các tín hiệu hỗn hợp, không rõ ràng cho tổ chức.

Để đối phó với bản chất VUCA của thế giới ngày nay, doanh nghiệp cần có các giải pháp chiến lược:

• Đầu tư vào việc thu thập và phổ biến thông tin chi tiết đang diễn ra – về thế giới, về thị trường và khách hàng của một người cũng như về các lực lượng cạnh tranh mới hiện có và tiềm năng. Nguồn thông tin chi tiết càng rộng và toàn diện, thì doanh nghiệp càng có thể có được niềm tin lớn hơn về mức độ nhận thức tổng thể của mình
• Đưa ra các tình huống khác nhau có thể xảy ra, đánh giá và tôn trọng sự phụ thuộc lẫn nhau của nhiều biến số liên quan, và hậu quả của các hành động khác nhau có thể được thực hiện.
• Chủ động chuẩn bị cho một số tình huống thay thế có thể xảy ra (thực tế), bao gồm những thách thức và cơ hội duy nhất mà mỗi tình huống sẽ xuất hiện. Sự chuẩn bị sẵn sàng này có thể có nghĩa là xây dựng một số hệ thống kinh doanh nhất định, với sự hiểu biết về những rủi ro liên quan
• Thử nghiệm với các giả thuyết khác nhau xung quanh các tình huống và điều kiện mới xuất hiện. Cố gắng khám phá những mối quan hệ nguyên nhân và ảnh hưởng có thể tồn tại ở đâu và những mối quan hệ đó là gì. Tìm cách áp dụng những thông tin chi tiết mới này một cách rộng rãi nếu thích hợp.
• Khi những thay đổi diễn ra, hãy tìm cách giải thích ý nghĩa của chúng và tìm kiếm những cơ hội phù hợp mà chúng dành cho việc cung cấp những cải tiến mới cho thị trường.
• Khi đối phó với sự phức tạp mới, hãy chuẩn bị sẵn sàng để tái cấu trúc doanh nghiệp nếu cần để có thể ứng phó tốt nhất với một tình huống mới xuất hiện.

Mô hình của Johansen

• Sự biến động đối nghịch với tầm nhìn, vì tầm nhìn là quan trọng nhất trong những thời điểm biến động
• Sự không chắc chắn được đối phó với sự hiểu biết – khả năng của nhà lãnh đạo trong việc dừng lại, xem xét và lắng nghe tình hình
• Sự phức tạp đối lập với sự rõ ràng, nỗ lực có chủ ý để tạo ra ý nghĩa và cảm nhận từ những gì khác là hỗn loạn
• Sự mơ hồ đối lập với sự nhanh nhẹn, khả năng giao tiếp nhanh chóng và áp dụng các giải pháp mới trong doanh nghiệp.

Sự biến động tồn tại trong môi trường nơi mà chủ thể thay đổi nhanh và khó dự đoán. Sự biến động có thể xảy ra khi có sự thay đổi liên tục về kỹ năng, nguyên liệu. Biến động thường gây tác động đến chi phí và tiến độ. Phân tích giải pháp và sử dụng chi phí và thời gian dự phòng để giải quyết biến động.

Phân tích giải pháp (Alternatives analysis). Tìm và đánh giá các giải pháp, như là xem xét các cách khác nhau để đáp ứng , như kỹ năng, thứ tự tiến hành công việc, hoặc thuê ngoài. Phân tích giải pháp cũng có thể là nhận diện ra các biến số cần xem xét để đánh giá và lựa chọn, mức độ quan trọng và trọng số của mỗi biến.

Dự phòng (Reserve). Dự phòng chi phí có thể được dùng để xử lý trường hợp vượt ngân sách vì biến động. Trong vài tình huống, dự phòng thời gian có thể được sử dụng để giải quyết sự trễ do biến động về nguồn lực sẵn có. Xử lý tốt VUCA làm tăng khả năng dự báo tình huống, đưa ra quyết định đúng, lập kế hoạch và giải quyết được vấn đề.

UNCERTAINTY – Sự không chắc chắn vốn là bản chất của mọi dự án. Vì lý do này, bất kỳ hoạt động nào không dự báo được một cách chính xác, dẫn đến phạm vi các kết quả có thể xảy ra. Các kết quả đầu ra có thể có lợi đến mục tiêu dự án gọi là cơ hội; những kết quả đầu ra có thể tác động xấu đề mục tiêu gọi là nguy cơ. Như vậy, tập hợp các cơ hội và nguy cơ là những của dự án. Có nhiều giải pháp xử lý cho việc không chắc chắn bao gồm:

Thu thập thông tin (Gather information): Thi thoảng sự không chắc chắn có thể bị giảm đi bởi việc tìm hiểu nhiều hơn về thông tin, như là tiến hành nghiên cứu, sự tham gia của chuyên gia, hoặc phân tích thị trường. Điều quan trọng cũng nên nhận ra là khi nào việc thông thập và phân tích thông tin vượt quá lợi ích của việc có thêm thông tin.

Chuẩn bị kịch bản cho nhiều kết quả đầu ra (Prepare for multiple outcomes). Trong nhiều tình huống chỉ có 1 vài kết quả có thể xảy ra từ sự không chắc chắn, nhóm có thể chuẩn bị kịch bản cho từng kết quả này. Điều này có thể bao gồm những giải pháp chính, cũng như giải pháp dự phòng trong trường hợp giải pháp ban đầu không khả thi.  Khi có một tập hợp lớn các kết quả tiềm năng, có thể phân loại và đánh giá các nguyên nhân tiềm ẩn để ước tính khả năng xảy ra của chúng. Điều này cho phép nhóm dự án nhận ra được kết quả nào có khả năng xảy ra nhiều nhất để tập trung vào.

Thiết kế bộ các giải pháp (Set-based design). Nhiều thiết kế và lựa chọn có thể được đưa ra sớm trong dự án để giảm sự không chắc chắn. Điều này cho phép nhóm dự án xem xét các lựa chọn, như là thời gian so với chi phí, chất lượng so với , rủi ro so với , hoặc tiến độ so với . Chủ ý nhằm khai phá các lựa chọn vì thế nhóm dự án có thể học hỏi từ công việc với những lựa chọn khác nhau. Những lựa chọn không hiệu quả hoặc không tối ưu có thể được loại bỏ đi.

Tạo ra tính trường tồn (Build in resilience): Trường tồn là khả năng thích nghi và phản ứng nhanh với sự thay đổi không mong đợi. Trường tồn vận dụng và cả thành viên của nhóm dự án và quy trình của tổ chức. Nếu phương pháp ban đầu để thiết kế sản phẩm hoặc mô hình không hiệu quả, nhóm dự án và tổ chức cần có khả năng học, thích nghi, và phản ứng nhanh lẹ ().

COMPLEXITY: Sự phức tạp là tính chất của dự án, chương trình, hoặc môi trường của nó, dẫn đến khó quản lý vì hành vi của con người, hành vi hệ thống, hoặc sự mơ hồ. Sự phức tạp tồn tại khi có nhiều ảnh hưởng kết nối nhau và hành vi và sự tương tác ở nhiều hướng khác nhau. Trong một môi trường phức tạp, không có gì lạ khi thấy sự kết hợp của các yếu tố riêng lẻ dẫn đến kết quả không lường trước hoặc không mong muốn. Ảnh hưởng của sự phức tạp là không có cách nào đưa ra dự đoán chính xác về khả năng xảy ra bất kỳ kết quả tiềm năng nào hoặc thậm chí biết được những kết quả nào có thể xuất hiện. Có rất nhiều cách để giải quyết sự phức tạp; một số trong số chúng dựa trên hệ thống, một số đòi hỏi phải điều chỉnh lại, và một số khác thì dựa trên quy trình.

Giải pháp hệ thống (Systems-Based): Ví dụ về xử lý sự phức tạp dựa trên hệ thống bao gồm

Tách rời (Decoupling): Việc tách rời dẫn đến việc ngắt kết nối các bộ phận của hệ thống để vừa đơn giản hóa hệ thống vừa giảm số lượng các biến được kết nối. Việc xác định cách một phần của hệ thống tự hoạt động sẽ làm giảm quy mô tổng thể của vấn đề.
Mô phỏng (Simulation): Có thể có các kịch bản tương tự, mặc dù không liên quan có thể được sử dụng để mô phỏng các thành phần của hệ thống. Một dự án xây dựng sân bay mới bao gồm khu vực mua sắm và nhà hàng có thể tìm hiểu về thói quen mua hàng của người tiêu dùng bằng cách tìm kiếm thông tin tương tự về các trung tâm mua sắm và cơ sở giải trí.

Định khung lại (Reframing): Một số ví dụ để xử lý độ phức tạp với phương pháp định khung lại là:

Đa dạng (Diversity): Các hệ thống phức tạp đòi hỏi phải xem hệ thống từ nhiều góc độ khác nhau. Điều này có thể bao gồm động não với nhóm dự án để mở ra các cách nhìn khác nhau về hệ thống. Nó cũng có thể bao gồm các quy trình giống như Delphi để chuyển từ tư duy phân kỳ sang tư duy hội tụ.

Cân bằng (Balance): Việc cân bằng loại dữ liệu được sử dụng thay vì chỉ sử dụng dữ liệu dự báo hoặc dữ liệu báo cáo về các chỉ số trong quá khứ hoặc chỉ số kết quả sẽ giúp có một góc nhìn rộng hơn. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các yếu tố mà các biến dạng của chúng có khả năng chống lại các tác động tiêu cực tiềm ẩn của nhau.

Dựa trên quy trình (Process-Based): Các ví dụ về đối phó với sự phức tạp dựa trên quy trình bao gồm:

Lặp lại (Iterate): Xây dựng lặp đi lặp lại hoặc tăng dần. Thêm từng tính năng một. Sau mỗi lần lặp lại, hãy xác định những gì hiệu quả, những gì không hiệu quả, phản ứng của khách hàng và những gì nhóm dự án học được.

Tham gia (Engage): Xây dựng các cơ hội để thu hút sự tham gia của các bên liên quan. Điều này làm giảm số lượng các giả định và xây dựng khả năng học hỏi và tham gia vào quá trình.

Thất bại an toàn (Fail safe): Đối với các phần tử của hệ thống quan trọng, hãy xây dựng dự phòng trong trường hợp thành phần quan trọng bị lỗi

AMBIGUITY: Có hai loại mơ hồ: mơ hồ về khái niệm và mơ hồ về tình huống. Sự mơ hồ về khái niệm – sự thiếu hiểu biết hiệu quả – xảy ra khi mọi người sử dụng các thuật ngữ hoặc lập luận tương tự theo những cách khác nhau. Ví dụ, tuyên bố, “Lịch trình đã được báo cáo đúng vào tuần trước,” không rõ ràng. Không rõ liệu lịch trình có đúng vào tuần trước hay đã được báo cáo vào tuần trước hay không. Ngoài ra, có thể có một số câu hỏi là “đang đi đúng hướng” nghĩa là gì. Sự mơ hồ của loại hình này có thể được giảm bớt bằng cách chính thức thiết lập các quy tắc và định nghĩa chung về thuật ngữ, chẳng hạn như “đang đi đúng hướng” nghĩa là gì.

Tình huống không rõ ràng xuất hiện khi có thể có nhiều hơn một kết quả. Có nhiều lựa chọn để giải quyết một vấn đề là một dạng mơ hồ tình huống. Các giải pháp để khám phá sự mơ hồ bao gồm xây dựng mở rộng dần, thử nghiệm và sử dụng các mô hình mẫu.

Phát triển tăng dần (Progressive elaboration): Đây là quá trình lặp đi lặp lại để tăng mức độ chi tiết trong kế hoạch quản lý dự án khi lượng thông tin lớn hơn và các ước tính chính xác hơn có sẵn.

Thí nghiệm (Experiments): Một loạt các thử nghiệm được thiết kế tốt có thể giúp xác định các mối quan hệ nguyên nhân và kết quả hoặc ít nhất có thể làm giảm mức độ mơ hồ.

Mô hình mẫu (Prototypes): Mô hình mẫu có thể giúp phân biệt mối quan hệ giữa các biến khác nhau.