如果仅仅考虑“效率”一个维度,没有人可以拼得过计算机。那么,计算机的“超强工作效率”是如何实现的?
清华大学史元春教授做过30年的计算机科研,体会最深的部分就是“Addressing(目标位置)”
比如:你向AI机器人发出指令:帮我拿一下客厅茶几上的那个白色的糖盒子。计算机会很快找到客厅对应的房间位置、茶几对应的家具位置、白色糖盒子对应的空间位置,然后根据“行动优先级排序”和“统一的规则(算法)”,确定一条实现目标的最短路径。
注意:当中有三个关键要素——目标位置、行动优先级排序、统一的规则。
影响工作效率的负面因素,基本上也源于这些要素。
做同样一件事情,团队中不同人对目标位置存在不同估测,不同人资源、能力以及私心的原因,行动优先级排序也有很大差异,统一的行动规则和原则也就难以执行。
所以,公司目标管理往往强调“数字定量化”,即KPI,这样有三个好处:
1、如果只是将目标定性,比如你的目标是“提高客户满意度”,当中模糊空间太大,不使用数字,很难知道自己离目标有多远;
2、“数字定量化”是要给定一个客观评价标准,比如你说公司业务结构优化、商业模式进化,这个“优化”和“进化”到底是什么意思,不同人理解可能完全不一样;
3、“量化目标”的最大作用是凝聚共识,有了确定的数字才会有大家理解上的一致性,进而确定目标共识。
可是目标管理最糟糕的,就是“高效率的无效果”,甚至“高效率的负能量”。
国内有一个二流手机公司,产品设计的目标管理十分“清晰”。比如:要想超越苹果iPhone,手机就要更薄一点,速度就要更快一点,外观材料就要更酷一点。可是,手机越薄散热越难,速度更快更加耗电,外观材料的选择又受制于功能器件。结果,往往你自己认为的优异产品,上市以后,效果远远不如预期的理想。
我看,这就是一个合成谬误——几个好东西加起来,做成了一个坏东西。
海底捞也曾将一个目标,分解成为几个“量化指标”并计入KPI考核。
比如:为了“提高客户满意度”,在客人的饮料杯到了1/3的时候,一定要给客人续上,否则就会影响KPI考核和奖金。结果,员工“过度服务”,客人就是爱喝也喝够了,伤害了顾客体验。
KPI管理方法,其实是模仿“计算机思维”,将一个总的目标,持续分解到每一个环节上,“目标位置”量化落地,希望实现“部分之和大于整体”的正面效果,但往往事与愿违。
因为计算机不用考虑人的感受,效率超强,但评估实际效果还得靠人。
OKR管理方法刚好可以弥补和平衡好“效率”和“效果”的微妙关系,这也是OKR能否做出成效的关键。
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