Decision Model 在企業管理中的應用：DACI、RACI、RAPID 如何提升團隊決策效率

前言：真正拖慢公司的，很多時候不是能力，而是決策

很多公司其實不缺人才。

問題往往出現在：

• 誰可以做決定？

• 誰需要被告知？

• 誰真正負責？

• 意見很多，但最後到底誰拍板？

這些問題在公司規模變大後會越來越明顯。

尤其在跨部門 collaboration（協作）變多之後，團隊常常會出現一種情況：

大家都很努力，但事情還是推不動。

原因並不一定是能力不足，而是：

整個 decision-making process（決策流程）沒有被設計好。

我自己在 biotech startup、跨部門研發團隊，以及產品與策略討論中，其實很常看到這種情況。

尤其當組織開始快速擴張時，如果沒有清楚的 Decision Model，常常會出現：

• 重複開會

• 責任模糊

• 決策延遲

• 團隊內耗

• 資源錯配

• 高層 bottleneck（決策塞車）

而這也是為什麼，很多成熟企業會開始導入結構化的 decision framework（決策框架）。

因為好的 Decision Model，本質上不是 bureaucracy（官僚化）。

而是：

降低組織摩擦成本。

為什麼公司需要 Decision Model？

很多人會以為：

「有經驗的 manager 自然就知道怎麼做決策。」

但問題是：

公司運作不是單人遊戲。

當組織開始涉及：

• engineering

• product

• operations

• marketing

• finance

• regulatory

• legal

• manufacturing

你會發現：

真正困難的，不是做事本身，而是：

如何讓所有人同步。

這也是 Decision Model 最核心的價值：

1. 降低組織內耗

很多會議其實不是在解決問題，而是在確認：

「到底誰可以決定？」

Decision Model 可以提前定義：

• 誰負責推動

• 誰提供意見

• 誰最終拍板

• 誰只需要被通知

這會大幅減少無效溝通。

2. 提升決策速度

在 startup 或快速成長企業中：

速度本身就是競爭力。

但如果每件事情都需要：

• 所有人同意

• 每個部門 review

• 不斷來回修改

組織就會失去 agility（敏捷性）。

好的 Decision Model 可以避免 endless alignment（無止盡對齊）。

3. 增加 accountability（責任歸屬）

很多專案失敗時最常聽到一句話：

「我以為是別人負責。」

這其實是典型的 ownership failure。

Decision framework 的重要目的之一，就是：

讓 responsibility 透明化。

不同種類的 Decision Model

1. DACI Framework：大型協作團隊最常見的模型之一

DACI 非常適合：

• cross-functional team

• 新產品開發

• 組織轉型

• strategy project

• 跨國合作

尤其是在 matrix organization（矩陣式組織）中特別常見。

DACI 的四個角色

角色	功能
Driver	推動整個決策流程的人
Approver	最終拍板的人
Contributor	提供專業意見的人
Informed	被通知結果的人

DACI 最大的價值：避免「大家都能決定」

很多公司最大的問題其實是：

沒有真正的 owner。

每個人都能給意見。

但沒有人真的負責推動。

DACI 的 Driver 機制可以有效解決這件事情。

實際案例：Biotech 新平台開發

假設一間 biotech 公司正在建立新的 mRNA delivery platform。

Driver

Platform lead 負責整體專案推進。

Approver

CSO（Chief Scientific Officer）決定是否投入資源。

Contributor

• formulation scientist

• in vivo biology team

• CMC team

• regulatory team

Informed

• business development

• executive leadership

• investor relations

這種情況如果沒有 DACI，常常會發生：

• 每個 team 都有不同 priority

• 沒有人統整

• timeline 不斷延誤

而 DACI 可以有效建立 decision ownership。

2. RACI Framework：最經典的專案管理模型

RACI 是企業裡最常見的 framework 之一。

尤其適合：

• project management

• operation workflow

• SOP management

• manufacturing

• clinical operation

RACI 的角色定義

角色	功能
Responsible	實際執行工作的人
Accountable	對結果負最終責任的人
Consulted	提供建議的人
Informed	被通知的人

RACI 最重要的一件事：Accountable 只能有一個

這是很多人最容易忽略的地方。

因為：

如果每個人都 accountable。

代表其實沒有人 accountable。

實際案例：FDA IND Submission

在 biotech 公司準備 IND filing 時：

Responsible

Regulatory operation team 準備文件。

Accountable

Head of Regulatory 最終負責 submission。

Consulted

• toxicology

• CMC

• clinical

• legal

Informed

Executive leadership team。

這樣的架構可以避免：

「大家都以為別人已經確認過了。」

3. RAPID Framework：高壓與快速決策環境的利器

RAPID 是 Bain & Company 提出的 framework。

特別適合：

• crisis management

• 高風險決策

• 高速成長公司

• supply chain disruption

• market pivot

RAPID 的角色

角色	功能
Recommend	提出方案
Agree	需要同意的人
Perform	執行者
Input	提供資料與分析
Decide	最終決策者

RAPID 的核心精神：速度優先

有些情況下：

「快速做出 80 分決策」

比：

「花三個月做出 95 分決策」

更重要。

尤其在：

• startup

• war room

• supply chain crisis

• fundraising

• product launch

這種環境裡。

實際案例：供應鏈危機

假設一家醫療器材公司發現核心原料突然缺貨。

Recommend

Procurement lead 提出替代供應商。

Input

Data analytics team 分析供應穩定性。

Agree

Legal 與 QA 確認 compliance。

Perform

Operations team 執行切換。

Decide

COO 最終拍板。

如果沒有 RAPID：

公司可能光是 internal alignment 就花掉兩週。

很多公司真正缺少的，其實不是人才，而是 Decision Architecture

這是很多組織成長後會遇到的問題。

當公司還小時：

大家靠默契。

但當團隊變成：

• 50 人

• 100 人

• 500 人

默契會開始失效。

這時候：

decision structure（決策結構）就變成必要條件。

常見的決策錯誤

1. Consensus-driven organization（過度共識化）

很多亞洲公司特別容易出現：

「每個人都要同意。」

結果就是：

沒有人敢真正決策。

2. HiPPO Decision Making

HiPPO = Highest Paid Person’s Opinion。

也就是：

薪水最高的人說了算。

這在 early-stage startup 很常見。

短期有效。

但長期容易壓制：

• data-driven thinking

• innovation

• psychological safety

3. Decision Bottleneck

所有事情都卡在 CEO。

這是很多 founder 最容易遇到的問題。

當組織開始 scaling 時：

創辦人如果不願意 decentralize decision-making（分散決策權）。

公司成長速度會被限制。

AI 與未來的 Decision Model

未來幾年，我認為企業 decision-making 最大的變化之一會是：

AI-assisted decision system。

例如：

• predictive analytics

• operational simulation

• resource allocation modeling

• AI risk analysis

• scenario planning

AI 不一定取代 manager。

但很可能改變：

manager 做決策的方式。

真正成熟的組織，不是沒有衝突，而是有好的決策機制

很多人誤以為：

好的團隊代表沒有 disagreement。

但其實真正成熟的 organization 是：

即使有不同意見。

仍然能快速做出決策並執行。

而這背後靠的，通常不是個人魅力。

而是：

好的 Decision Model。

關於 LuTra Studio 與我的出版計畫

LuTra Studio 是一個結合：

• biotechnology

• leadership

• career strategy

• scientific communication

• AI-driven workflow

• cross-cultural collaboration

的 multidisciplinary platform。

這幾年在美國 biotech startup、MIT、Cornell，以及跨國研發與產品開發環境工作後，我越來越明顯感受到：

很多真正困難的問題，其實不只是技術問題。

而是：

• decision-making

• communication

• leadership

• organizational strategy

• cross-functional collaboration

• 如何在快速變化的世界中持續成長

的問題。

尤其在 AI 與全球化時代，未來最重要的能力之一，往往不是單一專業，而是：

如何整合不同領域的人、技術與思維。

這也是 LuTra Studio 想做的事情。

不只是分享 science。

而是希望建立一個能連結：

• 科學

• 商業

• leadership

• innovation

• 全球化思維

• 個人成長

的平台。

目前 LuTra Studio 的方向包含：

• Biotech strategy consulting

• Scientific storytelling

• Career development

• Leadership communication

• Startup & innovation advisory

• AI-assisted workflow optimization

• Cross-cultural communication

除了 consulting 與內容創作之外，我也持續透過寫作分享自己對產業、職涯與未來工作的觀察。

目前我的英文書籍：

Hacking the Hunt: The Strategic Playbook for Landing Your Dream Job

已正式出版。

這本書並不是一本傳統的求職工具書。

它更像是一套關於：

• career strategy

• networking

• personal branding

• AI-assisted job search

• negotiation

• leadership mindset

• 美國職場文化

的實戰 framework。

內容結合了我在：

• 美國 biotech startup

• academia

• cross-functional team

• 全球化職場環境

中的實際經驗，以及多年對組織運作與 career development 的觀察。

我希望這本書不只是幫助大家找到工作。

而是幫助更多人在 AI 與快速變化的時代中，建立一套真正能長期適應世界變化的 career operating system。

目前中文版也正在規劃與撰寫中。

如果你對：

• biotech innovation

• leadership

• startup culture

• career strategy

• AI workflow

• scientific communication

• global collaboration

有興趣，也歡迎追蹤 LuTra Studio 與「台灣生醫科學家在美國」。

未來我也會持續分享更多關於：

• 生技產業分析

• 美國職場與創業觀察

• AI 與未來工作模式

• 組織與決策思維

• 個人品牌與職涯策略

的內容。

結論：Decision Model 的本質，是降低組織摩擦

Decision Model 真正的價值，不只是：

「誰負責什麼。」

而是：

讓整個 organization 可以更有效率地運作。

尤其在現在這個：

• remote collaboration

• global team

• AI-driven workflow

• cross-functional organization

越來越普遍的時代。

如何建立 scalable decision-making system（可擴展決策系統），會直接影響公司的：

• execution speed

• innovation capability

• organizational health

• long-term scalability

很多時候。

真正讓公司停滯的，不是技術。

而是： 決策。