第四部分 企业的智能化之路
第9章 能够接受错误才是正确的经营态度
弹道式思维
“大部分人在考虑问题和行动时,都具有弹道式思维。”这句话出自1989年出版的畅销书《失败的逻辑》,作者是来自班贝格市的心理学家迪特里希·德尔纳。也同样是在这一年,欧洲核子研究组织的工程师蒂姆·伯纳斯–李搭建了一套信息网络,通过采用超文本技术,全世界的科学家在这套网络上可以实现信息共享。这套网络之后被命名为万维网。德尔纳本身是一名技术人员。20世纪90年代中期,当伯纳斯–李的万维网获得广泛推广应用时,德尔纳因其对人工智能的研究而备受瞩目,他希望能够创造有感知能力的机器人。虽然最终德尔纳的项目“人工情感”失败了,但是他的“失败的逻辑”却具有现实意义,它关乎一个核心问题,就是我们如何面对错误。
德尔纳所谓的“弹道式思维和行动”意指决策和实践的过程就像是在发射加农炮。评估、讨论和初步测算的过程,就像是发射前的瞄准。根据作战情况的不同,瞄准的过程常常是十分繁杂忙碌的。然后就是射击!一旦炮弹发射出去,进入弹道,那就再无法掉头。如果炮弹没有击中目标,那么炮手就会示意射击失败。
在训练炮手时,最重要的训练目标就是尽可能降低射击失败率,全部命中是最理想的情况。敌方也是遵循这个逻辑的。在装备水平差异不大的情况下,射击失败率越低,获得胜利的可能性就越大。这种军事化的行为方式所带来附带损害,直至今日也是很大的。在批量大生产繁荣的时代,甚至直至20世纪下半叶,这种发射加农炮似的经营方式确实适用于很多行业的企业。依靠经营管理来瞄准目标,然后就漫天发射炮弹,有时击中目标,有时射击失败。哪家企业管理得好,瞄得准,哪家企业就能够盈利。企业的运行机制大概是这样的:
企业领导负责发现市场商机。工程师在产品试生产过程中投入大量费用后,会研发出新产品。六西格玛和其他的质量管理工具会系统化地、最大限度地降低批量生产中可能发生的错误,并且优化生产过程中的资源投入。市场营销部门对潜在客户实施地毯式的营销。此处我们可以借鉴图劳教授的保龄球理论,加农炮弹就好比教授口中提到的保龄球。产品销售部门向成长性良好的市场中投放产品,市场饱和程度越高,销售部门的销售难度就越大。优秀的企业管理意味着良好地调控整个流程,最终实现用最少的投入获得最大的产出,经营结果最终体现在季末财务损益表中。在上述管理机制中,最常被强调的是效率问题。在现今的企业管理中,按照弹道式思维去考虑问题和行动,反而可能会导致企业经营失败。
用不断尝试打败加农炮理论
数字化时代的创业文化给了加农炮式经营方式猛烈的一击。创业文化秉持的理念是破坏性创新,通过大量、一系列的尝试去寻求突破。对创业者来说,错误不是敌人,而更像是伙伴,他们不是要杜绝错误发生,而是:
通过错误去发现问题,基于问题去寻求解决方案,将解决方案转化为新产品。
通过错误去发现问题,基于问题去寻求解决方案,将解决方案转化为新产品。
我们越来越经常地在大企业的管理圈中听到“漂亮地犯错”这句俏皮话,同样被经常提及的还有“新失败文化”。从创业者们公开承认失败到分享失败的经历,这都是失败文化的表现形式。成功的创业者们都认为这是对待错误的一种全新态度。
他们这样认为是必然的,原因至少有三:
☆首先,他们自己公司创立的基础就是他人曾犯下的错误。之前建立的公司忽视了什么,还有没有提出改进措施的空间?
☆其次,勇于尝试的英雄人物,比如拉里·佩奇、谢尔盖·布林、马克·扎克伯格、彼得·蒂尔或者埃隆·马斯克,在过去的20年间向大家示范了如果一个没有既往成功经验负累的初创企业不断尝试下去,将会发生什么。尝试创造智慧。我们会从尝试中获得新认知,这是尝试本身的性质使然。为此,我们必须有衡量的标准和核心评价指标。此外,我们还需要记录下失败的过程情况,这样其他人也可以从中有所体会。
☆第三,创业者也清楚地知道,像交易所或者大企业的并购部门这种风险投资人,是瞄准了初创企业的试验性价值,并且看中了作为一套独立自学习系统的企业在寻找全新的问题解决方案方面的能力。
然后呢?
加农炮逻辑很难施展。我们如果想要射击,那首先要知道目标在哪里,可实际上知道的人却不多。
大企业跟初创企业不一样,大企业经营业务,从不胡扯什么破坏性创新。大企业的经理人也不是创业者,他必须避免错误的发生,只有这样他的企业才能够持续经营下去。而创业者就不一样了,他们赌的是毫无保障的明天,赌风险投资人会认同他们的想法。大企业的经理人则认为,通过企业生产流程的运行,将会持续产生财务增值。我们要把两者进行比较吗?当然。
但是,可以确定的是,加农炮逻辑很难施展。我们如果想要射击,那首先要知道目标在哪里,可实际上知道的人却不多。
无计划时代的企业管理
我们很难规划或预测产品和服务的成功,原因有很多。客户需求时刻在变,技术突破层出不穷,在国际化的大背景下,尤其是政策性的限制不好预计。成功的产品马上就会被复制,产品生产流程逐渐趋同,市场竞争环境日新月异,在地球的另一端,随时都可能崛起一个竞争对手,即便就在昨天,这家公司的名字可能还无人知晓。消费者的决定权达到史无前例的水平,不是由企业,更不是由企业的经理人来决定该生产何种商品或提供何种服务,而是由消费者来决定。也是在这种环境下,存在着发射加农炮似的管理方式与另一种管理方式之间的关联,这种管理方式就是智能地应对失败和智能化地应对客户数据。
企业并不知道客户想要什么。它们只能建立假设,然后再试生产一些产品,看是否能够满足客户的需求。
从对失败项目的分析中我们了解到,只有在决策层和部门主管的管理理念有所转变的情况下,通过这种试验方法来增进客户了解才可能成功。我们在管理咨询相关书籍中经常会读到这种理念,但是却没有真正用于企业日常经营。我们称这种不那么激进但与时俱进的管理理念为“后理论管理”。
管理具有很重要的作用。因为从本质上讲,管理是将其他的人吸引到价值链上来的一个过程,这个价值链最终会产生收益。针对这些收益如何分配,公平分配的原则是怎样的,这些争论从未停止过。在今后,说不定我们也会出版一本书来讨论这个问题。出于这方面的考虑,我们其实也很关注一个问题,就是现今我们到底需要一种怎样的管理和领导理念。关注一下管理实践的现状可能对回答这个问题有一定帮助。
在管理类畅销书《管理的终结》中,作者提到了现今管理文化中一个有趣的矛盾现象。尽管企业高官们一再向员工们强调创新性发展的重要性,但是在企业管理方面,高管们还在采用诞生于20世纪上半叶的管理方法。唯一有点儿区别的可能是,企业内部的等级制度略有弱化,在管理过程中管理人员能够采用更多的管理技巧,但是从本质上来说,管理的方式方法并没有改变,依旧还是“分配资源、确定预算、管理权力分配、奖励员工以及最终决策”这一套。以上虽然是简略叙述,但是仍涉及了管理方式随时间的变迁情况。
企业并不知道客户想要什么。它们只能建立假设,然后再试生产一些产品,看是否能够满足客户的需求。
在东非的热带稀树草原,当人类刚从树上生活转为地面活动时,层级化的管理就已经存在了。中世纪,埃及人、罗马人和采邑主都通过凶残的等级化管理来巩固他们的权力。到富格尔家族时期,已经懂得了使用复式记账法。19世纪产生了条线管理概念,拿破仑将这种新型管理形式应用到军事方面,克劳塞维茨少将将这种管理模式引进到普鲁士。20世纪上半叶是管理学大发展时期,学术成果丰硕。直至今日,福特主义仍然对我们如何规范流程、如何实现规模经济有决定性影响。流程成本分析是20世纪20年代的一项研究成果。20世纪30年代后期,提出了品牌管理的理论基础。20世纪60年代,丰田公司提出“kaizen”(持续改善)管理法——即将每一位员工的才能与想法都系统性地结合起来,可以说是管理学方面最后一项根本性创新。从此之后,我们看到的只是对原有理论的延伸或者对理论有效性的重塑。1955年大型企业的组织构架看起来跟今天的已经所差无几。只不过在多轮降低企业成本的浪潮过后,现在大部分企业的员工人数可能更少了一些,或者有一部分工作可以通过“共享服务中心”在罗马尼亚或者印度完成。然而,虽然企业已经完成了多项流程优化,并增添了电子辅助设备,但它们还是遇到了发展瓶颈,因为它们能够取得的资源越来越少。其中有一些企业中途就放弃了,因为它们面对的市场竞争对手可能没有受到传统企业构架的负累,竞争力更强。
对现实情况的清晰认识是获得与时俱进的管理理念的前提基础。现实的情况是,企业的管理方式亟待调整。只是人力部门不断地宣扬优化企业管理构架,强调员工们需要在价值层面加强竞争以激发内在动力,这些是远远不够的。企业管理必须要实现内化,单就企业作为一个组织来说,本身是无法激发员工的内在工作热情的,然而与时俱进的企业管理却可以为员工的工作创造必要条件,在这种条件环境下,员工们不会因工作强度高而感到挫败,也不会暗自抱怨工作缺乏自由发挥的空间,他们反而会在事务性工作上、在项目上以及公司实务上倾注极高的热情。当员工们感觉到他们的工作有成效、有意义并且获得了尊重,他们才会努力地工作。从“Y一代”[1]就业不足的现象可以看出,已经实行了70多年的薪酬体系逐渐失效,主要原因就是薪酬只是外部激励手段。
企业管理必须要实现内化,单就企业作为一个组织来说,本身是无法激发员工的内在工作热情的。
以上论述具体来看是在探讨什么呢?
在智能化的企业中,与时俱进的管理理念主要包括以下五个方面:
1.与时俱进的管理理念摒弃了原来凡事追求完美的固有思维,不要求万事都必须100%按照原计划执行,不再强求结果与计划目标一致,不再认为“非黑即白”。一个与时俱进的管理者可以接受目标模糊和不确定性,因为他已经意识到,根本就没有什么完全对或者完全错的方式,只能是说相对好一些或者相对差一些。没人非常清楚地知道具体要怎么样才能实现优化,所以我们只能对模糊和不确定性保持宽容态度。
2.与时俱进的管理认同团队成员的工作能力,在管理方面不会采取“微操作”。在一个结果开放的工作流程中,团队成员之间更像是互相学习的伙伴,管理人员是工作的组织者或调节者,目的是为了寻找更优方案或者寻求更好的尝试,以期为客户带来益处,与此同时,客户价值也自然会得到提升。通过尝试可以降低不确定性,并为今后的发展指引方向。
3.与时俱进的管理者知晓,在一个智能化的体系中,结果开放和以结果为导向并不是对立的,而是同一个事情的两个方面。在传统的管理理念中,这一点经常引起误解,人们往往把尝试与无计划性混为一谈,认为尝试最终会导致颗粒无收。而事实情况正好相反,尝试可以为更优决策、产品和流程提供依据。在一个快速变幻的时代,高度的计划性终归要逐渐解体。25年前,随着柏林墙的倒塌,计划经济时代就已经结束了。历史证明,通过计划并不能取得良好的效果。在经历了5年前的全球经济危机之后,我们又认识到,中期的经济规划还是有一定意义的。
在一个智能化的体系中,结果开放和以结果为导向并不是对立的,而是同一个事情的两个方面。
4.与时俱进的管理要敢于去提出问题,尤其是技术、统计和数据方面的问题。管理者会认真地思考,他们需要创造哪些条件,以使他们的企业、部门或者团队成为一个能够自学习的有机整体。通过解决这些问题,管理者可以获得评价判断能力,他们可以判断数据科学家进行的哪些尝试适合引入企业的数据化战略,而哪些又不适合。
5.与时俱进的管理并不崇尚独享,而是乐于分享知识和数据。管理者像他们使用的信息系统一样,对信息持开放态度。伴随着每一次数据共享,数据本身的价值也获得提升。如果我们不愿与他人分享数据,那也就谈不上共享了。当信息流在企业内部共享的时候,大家要保持一个坦诚的态度,只有当信息参与者都秉持互惠的原则,企业才能够成为一个自学习系统。换句话说,信息(也会以数据形式存在)是唯一的一种资源,越使用价值越高。如果我们将数据作为企业战略的附庸来看待并使用,那么信息将会减值。
只有当信息参与者都秉持互惠的原则,企业才能够成为一个自学习系统。换句话说,信息(也会以数据形式存在)是唯一的一种资源,越使用价值越高。
孔子说……
“Der Weg ist das Ziel”[2],孔子说的话听起来总是像谜一样。然而在智能数据方面,这句话却正中下怀,通过智能化的尝试,我们可以总结出适宜的企业管理方法。
从宏观上看,第一批智能数据项目是在全面的数字化变革过程中迈出的第一步,大部分行业中的绝大部分企业将且必将经历这一过程。时至今日,掌握数据分析能力是一项竞争优势。随着数字化进程向前推进,智能化数据处理能力将越发转变成一个“保健因素”(双因素理论)。在一个逐步数字化联网的世界中,不具备数据分析能力的企业将会从市场上消失。
对于一家大型传统企业来讲,尽管竭尽全力,也不可能在一夜之间就获得与谷歌相匹敌的数据分析竞争力。没有可能的事情,我们也不必再去尝试了。但是这些企业可以发挥它们真正的强项,并且将它们的优势与智能数据相结合。这些企业的管理者可以参考前述孔子关于尝试的哲学逻辑,为企业创造出一些发挥空间,以便“智能”团队可以透过数据更好地了解并接触客户。在一个高度竞争的经济环境下,其他的企业肯定也会这样做。适者生存,现在仍不这样做的企业,在不久的将来也许会失去开始尝试的机会。我们此处提到的“智能”的意思是,要使事情简化,而不是比原来更复杂。
在创新顾问和未来研究人员的帮助下,我们很容易描绘出10~15年之后的商业模式是怎样的,可以将其细致地用数据展现出来。在大多数行业领域,我们可以相对清晰地预见,3~5年内数据和数字化是如何改变商业面貌的。一般情况下,市场会受到科技或客户行为方面几个明显趋势的驱动。对于与时俱进的管理来说,顺应这些趋势,并在整体变革中开辟适合自身发展的道路,这是普遍做法。细化到具体的业务上来说,我们要思考:比如,将来客户会优先采用哪种方式来规划自己的旅行。
通过思考这些具体的业务场景,我们会为我们的产品、经营模式和业务格局寻找到新的发展方向。如果想使企业真正成为具有自学习能力、能够自我调整的有机整体,需要从以下5个方面着手:
1.站在客户的角度思考问题,考虑如何能够优化客户体验,在这方面,数据能够帮助我们做些什么?
2.若想成为数据驱动创新的变革先行者,需要识别出与企业定位适配的发展条件,包括业务领域选择、部门设置、团队建设和人才队伍等。发现企业内部已经存在的发展空间和现有资源,并且想办法切实扩大这种发展空间。
3.然后我们就可以开始工作了!要从能够产生最大效果的项目开始,在以数据为导向的市场营销项目方面,一般项目都是针对销售额贡献最高的那10%~20%客户的。有时候,我们也会选择数据基础最完善的那部分客户进行研究。
4.学习,分享知识,扩大数据竞争力。
5.最好忘记“试验项目”这种概念。这个概念源于弹道式思维。搞一个试验项目的目的,是要寻找概念验证。如果最终没有找到,那么项目就会被终止,然后再建立一个新的试验项目。数字化世界中的领先企业把自身看作一个具备自学习功能的系统。这些企业也会搞一些带有“控制组”的小型试验项目,但是这些项目不是独立于真实业务之外的几个小试验,这些小型试验项目加总起来就构成了真实业务本身。又或者,这些企业会开展一些示范性项目,这些项目的经验教训可以为其他项目提供参考。
数据大狂欢
近期,本书的其中两位作者应德国一家知名教育机构邀请,组织一个与大数据和数字化相关的纪念日活动。活动参与者是约40位来自集团企业和中型企业的高层管理人员,大部分是男性,年龄介于30岁至40岁之间。我们将会利用一天的时间讨论数字化革命带来的机遇,将大数据与智能数据概念进行比较,探讨生产流程的优化,以及商业模式的数字化变革。总之,一切内容都与数字化相关。
至少活动计划是这样设计的。可是事实上直到当天下午,我们都还没有进行到关于机遇的讨论环节。每当我们或者某一个受邀嘉宾讲到在经营中强化数据分析的方法和可能性时,总是会有持怀疑论者发表反方面的意见。他们中的一些人会列举自己公司失败的数据项目,其中不乏有人语气还很欢快,庆幸自己并没有参与这些项目,故而仕途也没有受到项目失败的影响。在活动尾声阶段关于数据保护的讨论十分热烈。
当天出席活动的嘉宾中,有一位来自美国一所顶尖高校、颇具名望的市场营销学教授。在大家碰杯庆祝活动结束的时候,他不知所措地摇着头,并向大家发问:“在座各位是否对数据毫无兴趣,还是如何?”
这位教授对参加活动的大部分人感到失望是有原因的。在下午的个人发言阶段,我们都有种感觉,有一些管理者对讨论话题还是很感兴趣的,但是却让持怀疑态度的人抢占了话语权。从自身的好奇心出发,没有人愿意发表过多看法,他们更看重不要说错话。
传统的管理文化是不能容忍错误的,犯了错误要接受惩罚。避免犯错是本能,或者说,至少绝大部分人是这样认为的。
当大家意识到数据分析确实有趣,大家自然就会参与进来,继而我们也就拥有了发挥的空间。
值得庆幸的是,还有一个例外。在为数不多的女性参与者中,有一位女士就职于一家大型机械制造企业,她对工业4.0极为感兴趣。这位女性高管目光炯炯地向大家讲述,当自学习效应首次显现时,数据分析给她带来了多大的乐趣。在企业经营中,当数据分析行为已经实现标准化,人们在寻求数字化竞争力的过程中,数据分析已经成为潜意识行为,这时这家企业才算是掌握了数据分析能力。真正好用的数据分析工具会在部门间流行起来,员工们会主动要求在他们的工作系统中安装数据分析工具,或者使工作系统适应分析工具的运行。
这位女士总结了自己的经历和感触:“当大家意识到数据分析确实有趣,大家自然就会参与进来,继而我们也就拥有了发挥的空间。”我们对她的这番话感同身受。数据分析项目的确能够带来乐趣。当我们认识到这一点,我们就走上了成功的第一步。
[1]指20世纪80年代和90 年代出生的人。——编者注
[2]此为德语原文直译为“道路即是目标”,对应出处尚待核实。——编者注