数智化转型的模型、方法和工具

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  德鲁克曾经说过,企业存在的目的是创造客户。创造客户包括两个方面:一是从客户的需求出发,研发产品、组织生产和交付;二是交付后,持续改善客户体验,创造新需求。比如,买钻头的客户,真实需求是孔,将钻头卖给客户,只是服务客户的开始。感知客户的真实需求,或者延伸至客户的价值链环节,要为客户的孔服务,而不仅仅维护钻头的有效性。如果卖钻头的商家,立足为客户的孔服务,钻头只是服务客户的载体,那么如何通过这个载体,持续改善客户对孔的使用体验,甚至孔只是客户价值链里的一个环节,如何通过孔给客户价值链增值,需要钻头商家重新给自己定位。

一、人的价值:创新和有温度的服务


  放眼未来,人类将会面临两大挑战:一个是疫情灾害,一个是工具替代。
  人类作为生物链中的一环,强大到能够干扰生态系统,甚至改变、控制局部生物链。地球生态系统的自适应和自修复能力,对“强大”的人类进行优化,新冠不会是最后一次,自然灾害也不会销声匿迹,甚至会越来越严重。
  人与动物的区别是会使用工具,之前工具一直为人类服务,现在设备工具逐步替代人,未来所有标准化的工作都会被机器替代。无人化工厂、无人驾驶技术已经成为现实,类似律师、医生等智力工作者也逐步机器化。在这样的背景下,人能做什么呢?只有两件事情可做:创新和有温度的服务。人类发展史是追求自由的奋斗史,是挣脱时空束缚的历史。随着交通工具现代化,人类的时间自由度增加。工业时代的标准化大规模生产,突破了空间的限制,20世纪的生产效率提升了50倍,为人类创造了极大的物质财富。未来,虚拟现实、3D打印,VR、AR等新技术,使人类所想即所得成为现实,彻底摆脱时空限制,那时的工作和生活将是什么样子,打开脑洞,异想天开都不能及。
  以人类面临的两大挑战和充分自由状态为终点,与现实连接起来,画一条线,或者从当下如何走向未来,作为一名管理咨询师,要用以终为始的思考逻辑,从模型、方法和工具等不同层面,为企业数智化转型设计实施路径。

二、客户数智房模型


  德鲁克曾经说过,企业存在的目的是创造客户。创造客户包括两个方面:一是从客户的需求出发,研发产品、组织生产和交付;二是交付后,持续改善客户体验,创造新需求。比如:买钻头的客户,真实需求是孔,将钻头卖给客户,只是服务客户的开始。感知客户的真实需求,或者延伸至客戶的价值链环节,要为客户的孔服务,而不仅仅维护钻头的有效性。如果卖钻头的商家,立足为客户的孔服务,钻头只是服务客户的载体,那么如何通过这个载体,持续改善客户对孔的使用体验,甚至孔只是客户价值链里的一个环节,如何通过孔给客户价值链增值,需要钻头商家重新给自己定位。
  从这个角度思考,每家企业需要问自己几个问题:我们的客户是谁?我们的客户重视什么?我们能为客户做什么?我们的使命是什么?我们如何做?数智化时代,虽然管理职能仍然存在,但是技术推动生产力的进步,也改变了组织与组织之间、组织与客户之间的关系。消费升级、产销一体、社区商务、网状结构、员工自治等彻底颠覆传统的管理模式。用客户数智房模型(见图1:客户数智房模型)表达组织与客户之间的关系以及组织内部各层级的定位,尤其是智能决策、精准配置等软性功能,在模型中展示不出来,畅想一下万物互联、智能家居时代的生活体验,就能够感受到客户数智房模型中软性功能的价值。

  组织存在的目的是创造客户,服务客户,为客户创造价值。随着消费新生代的崛起,组织与客户之间不只是服务与被服务的关系,还要精神层面保持一致。比如,消费者都知道苹果产品贵,苹果新产品发布时,消费者还是趋之若鹜,关键在于两点,一是乔布斯改变世界的精神追求与消费者共鸣;二是为客户创造的不仅仅是使用价值,还有美和艺术的体验。
  组织方式上,传统小企业通常用直线职能制,因为小企业管理相对简单,满足集权的条件,环境变化慢,集权有利于效率提升。随着组织规模扩大,部门增多,分工更细,部门墙严重影响组织效率,组织形式从直线职能制转为矩阵制或事业部制,因为矩阵制或事业部制能够减少部门墙,降低影响程度。
  数智化时代,技术让工作越来越透明,部门墙的影响越来越小,组织形式开始走向敏捷前台、赋能中台和精神后台的模式。
  前台成为敏捷组织,才能快速响应客户,并配备一问负责制,让听到炮声的人及时决策等措施,保障前台的敏捷性。自由与纪律同在,敏捷的同时,对前台的约束条件是严格执行公司标准。首先公司要有统一的标准,否则员工会自由发挥,没有节奏,降低效率;其次是标准必须执行,不能以标准的合理性为借口,拒绝执行,否则公司标准就建立不起来。敏捷前台需要员工能力、中台赋能和工作标准的支持,及时赋能与工作标准的完备性能够降低对员工能力的要求。
  赋能中台建设包括两个方面,精准赋能和制度优化。简单说,制度是员工规范,但是制度不执行,或者制度达不到效果的现象普遍存在。原因有三点:一是知信行不一致。知是制度内容,信是价值观,行是行为。客观上讲,价值观规定制度内容,价值观引导员工行为,价值观、制度内容和员工行为三位一体,这样的制度才容易落地执行。比如,君子虽然爱财,也不会用偷、抢的方式获取不义之财,在君子素养的组织里面,制度内容不能用防范小人的方式,否则制度很难落地;二是制度不系统。企业制度是分层分类的,有公司章程之类的制度,有规范集体行为的制度,有岗位操作的标准,它们相互支撑和配合,缺失某方面的制度,都会降低制度的系统效率;三是制度生命周期化。制度也有生命周期,有诞生和淘汰的时点。海尔曾经规定,在车间不准随地大小便,这是当时的历史背景下合理的制度规定,现在看来早已不合时宜了。   精神后台建设的两个核心内容是价值观塑造和机制建设,也就是得合人心、顺应天道。在价值观塑造方面,我们有非常成熟的方法论,帮助过很多客户提炼价值观,方法和过程这里不再赘述。我要强调的是,价值观不是一劳永逸,做出来,挂墙上就万事大吉了。价值观需要经常反思,而且是集体反思,至少每年组织一次,思考优秀因子,查找不良因子,并用价值观反思,审计公司机制和制度的可行性与有效性。机制建设被很多企业忽视,其实一家企业比另一家企业效率高的原因是机制的不同,因为企业效率不是生产要素的简单叠加,而是生产要素+机制的作用。其他要素之间可以调配,比如,人工短缺可以用自动化设备替代,技术不强可以用资金买技术等,但是机制短缺不能由其他要素替代,同时机制还有稀缺性、资产专用性等特征,不是在网上下载就能用好的。
  随着人类在时空里的自由度越来越大,人为的各种边界也在逐步淡化,比如,地域边界、组织边界等。在服务客户的过程中,企业整合社会资源,满足客户需求,而不像以前,只是固守在企业的围墙内做事情,未来企业组织是穿越企业围墙的网状结构,在整个企业生态系统里整合资源,创造客户、改善体验。

三、数智化转型的方法论


  數智化转型的方法论分为两个层面,一个是组织学习;一个是精准赋能。
  1. 组织学习

  企业所有工作的起点是客户需求,有了客户需求,通过整合内部学习和外部生态资源,满足客户需求,周而复始(具体见图2:组织学习导向图)。
  我认为,所有标准化的工作都可以自动化,人的价值是创新和有温度的服务,而创新和有温度的服务,都需要组织学习。
  根据大量的研究,我将组织学习分为显性化学习和隐形化学习两个阶段。显性化学习是受以前的技术限制,只能通过隐形知识显性化的手段和方法,建立知识档案馆或者图书馆,供员工查阅。在显性化的过程中,使用价值严重衰减或失真,尤其是去库存的时代背景下,很多企业花费人力物力,做了大量的显性化知识文本,不但没有用起来,反而被库存知识所累。其实知识的最佳状态是无形,知识的最大价值在于流动和碰撞,所以,衡量组织学习的两个核心指标是知识周转率和知识碰撞的频次。组织学习需要基于战略目标分解的组织能力,设计机制和制度,加快组织内知识流动的速度,增加知识碰撞的机会。对比组织显性化学习和隐形化学习两种方式,我更推荐隐形化,组织的隐形化学习能力是未来企业核心竞争力之一。
  2. 精准赋能
  每次做推广培训,开场时,我习惯问学员:“你们带着什么问题而来,希望培训帮助你解决什么问题?”学员提的问题很宏观,企业家的问题往往是政治家或者管理学家思考的;高管的问题通常是企业家要解决的;中层的问题基本上是董事长和总经理发愁的事,概括起来,问题类型普遍大而空。我接下来追问,把你们的问题切片、细化,一直切分到自己能够解决的程度。联系到日常工作,这种现象也普遍存在,上级分配工作时,将任务笼统地交给员工,让员工面对一堆事情,无从下手。追责时,员工推托资源能力不够,干不了。

  其实,我们都有一种经历,任务难度恰恰高出自己能力一点点时,跳一跳能够完成,这时候的工作成就感非常强,工作效率和质量也非常高。这启示我们,任务难度太大,员工处于焦虑状态;任务难度低于员工能力,就没有挑战性。这两种情况下,员工效率和质量都不高。如果工作分配结合任务难度和员工能力,高出员工能力一点点,员工不但能很好地完成工作,而且在工作中学习、成长。从这个角度讲,工作成为人的第一需要,并不是空谈(具体见图3:能力-任务匹配图)。
  能力、任务匹配涉及到两个技术,一是组织切片,将组织职能分门别类地细分,分得越细,颗粒度越小,从分辨率的角度说,成像越细腻。职责细分后,便于与员工的能力精准匹配。第二个技术是精准赋能,员工干工作时,给他精准匹配这项工作需要的知识、标准和最佳实践,让员工“书到用时不觉少”,这种状态就是精准赋能。精准赋能给人力资源的选育用留带来革命性的变化,这个话题在以后的专题里再展开论述。

四、结语


  本文中提到的组织学习和精准赋能,是在大数据、智能化的技术基础上,进行研究、开发的,与传统的隐形知识显性化和企业培训完全不同,类似于通讯领域的模拟信号与数字信号,属于两个时代的产品。
  数智化转型是一项长期、系统化工程,文中提到的模型、方法,是在多家企业的培训和咨询案例中提炼、研发而成。随着我们在数智化领域更多的学习和实践,我们还会继续优化,欢迎大家一起讨论、学习。
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