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人工智能时代重构绩效改进的模式

  

 

      人工智能将对整个培训行业产生很大的影响,作为培训领域的一个专业方向绩效改进,我们认为在人工智能时代,也会重建绩效改进模式,怎么能重建呢?

 

  我们认为主要是这四个维度:第一个维度是数据化。第二个维度是不确定性。第三个维度是敏捷性,第四维度是兼容性。

 

 

  第一个:数据化。

 

  在人工智能时代的数据搜集分析及其重要,但是数据的有效性和准确性更是重要,所以我们在英文当中通常有句话说叫“garbage in”、“garbage out”,就说你搜的数据是垃圾,输出的成果也是垃圾,我们培训人其实对数据领域来绩效改进挺陌生的,但是在行业里面其实已经有很多公司在操作了。

 

  在行业里,数据可以是我们通过观察、实验或计算得出结果,可以用于科研研究、设计、查证等,数据包括字节型、数字型、文本型。数据首先可能应用的是物流领域,现在每个物流公司都开始逐渐有IE(工业工程师),在生产制造企业IE早已经是必不可少的。

 

  举个例子:

 

  在UPS,大约有3000工业工程师,所以这些工业工程师经过一些大数据分析,比如说计算路线,因为在快递公司有一个很重要工作就是做路由规划。路由规划不是路由器,其实是做路由规划,比如,路线应该怎么走?是左转还是右转?什么路线是最短路径?什么路线是最节省汽油?

 

  所以在UPS统计得出个结论是——“左转是血流,流右转是现金流”。所以这是基于大数据分析结果。

 

 

      一个车钥匙的故事:

 

  其实UPS在行业里面,快递员的薪酬是最高的,他们想怎么用数据来改善绩效呢?所以就思考一个问题:快递员同时也是驾驶员,所以他通常会拿着汽车的钥匙。所以拿汽车钥匙的时候,到底汽车钥匙放在哪里呢?

 

  UPS在全球范围的每天派送1500万包裹,所以司机的时薪是29美元,每天工作约250天。如果说给每个包裹运送节省1秒钟,你每年将UPS节省大约是3000万美金,所以这是他的“车流经济学”,他就考虑怎么节省这一秒,这所以就经历了持续改善的过程。

 

  第一阶段是1970到1990,它是通过左手小指佩戴钥匙来减少时间,无需到处找钥匙,更快启动发车。

 

  他们还再持续改进,经过数据分析后,到了1990到2010。改成左手小指佩戴钥匙加遥控,用遥控钥匙还可以遥控一下,所以更加快捷的打开所有车门。

 

  到了2010到现在,这就有点人工智能感觉了,他是靠电子感应设备,一键式启动。换句话说就是这时候都不用佩戴钥匙,不用放在小指上,就挂在腰间,只要靠近车门,就可以电子感应,门自动打开,甚至为了开车方便上下,节省时间都不关门。

 

  这就是持续改善的价值。从表面上看,UPS卡车看起来与20年前没什么两样。但UPS工会负责人说,当把他们的工资、医保和养老金累加起来,UPS司机目前的工资是90年代中期的两倍。UPS的IE说:“他们的薪水是业内最高的,而我的工作就是要保证他们的高效率,只有这样才能保证他们拿到业内最高的薪酬。”

 

  所以从这个角度来说,其实IE在这里面所做的事情就是持续的绩效改进,它是通过数据分析,再研究在薪酬待遇不断增长的情况下,通过持续的改善提高人的劳动生产率,以确保能他们拿到业内最高的薪酬,这就是绩效改进。

 

 

      第二个是不确定性。在人工智能时代,其实绩效改进还应该做些变化,变化其中之一就是我们把原来的绩效改成了业绩,为什么要改成业绩?

 

  因为在我们原来时代上绩效改进改的是可确定性,具体表现是量化,但是我们现在认为绩效改进如果做得好的话,其实应该还能改进不能被量化的。

 

  有四个概念需要大家理解:

 

  在做绩效改进里面,我们称最狭义的可被量化的关键业绩指标叫KPI,目前很多人理解的绩效改进是可被量化的业绩指标叫绩效 PI。组织所追求的有价值的业务结果叫业绩,业务活动产出的所有结果叫业务结果。

 

  到了人工智能时代,其实应该改进的是组织里面所追求有价值的各种硬件,即可以被量化,也可以不被量化。所以说绩效改进可以改组织氛围的提升,也可以是创新,文化的建立等,所以这些都是不太容易被量化。

 

  因为人工智能时代是有很多是不确定的,所以这也是为什么要提出敏捷创新、迭代,因为不确定性特别高,这是非常重要的一个概念。

 

 

  在这里我们可以看出什么是量化,什么是不被量化的,比如KPI和绩效是能被量化的,但是业绩是有些可以的不被量化。

 

  所以绩效改进,其实应该改成业绩提升。这是我的看法,因为他应该能够改,不能被量化。比如改善文化氛围确实就很重要。

 

 

 

 

  第三个是敏捷性,它强调快速推演、迭代。现在绩效改进的一般是3到6个月,周期比较长,所以我们就想能不能把方式更快一点。

 

  所以我们设计沙盘,通过沙盘方式推演,比如分析组织战略目标、分析业绩差距,并设定提升目标渠道影响因素。

 

  有一个典型的代表案例,我们的这家客户是已经发展到了一定规模,而且规章制度非常完善的制药公司,但是发现公司流程特别长。后来这家公司就引入敏捷模式,比如开会,开会不要坐着开,学互联网公司站立开,要15分钟把会开,不要坐着舒舒服服讨论问题。所以敏捷就是用沙盘推演战略的方式,用站例会方式、用缩短流程的方式、用迭代的方式。

 

  还有一个案例是,他们原来是制定策略或者解决方法需要很长时间,并且还需要一个专门的团队,但现在就是制定的行动计划,在实施中边实施、边策略。所以这就是敏捷模式。

 

  如果未来敏捷性做得好的话,我们再融入大数据,可以把业绩改善的分成六种不同的类型,比如说有改善品质的,有改善销售业绩的,有改善人力资源的、有改善流程的、有改善文化氛围的。

 

  

 

      最后,在人工智能时代,还要考虑兼容性,兼容性其实就代表了业态的共生。

 

  当时我记得给制造型的公司在介绍几项改进的时候,但制造型的公司说,绩效改进方法其实跟他们制造业用的一些专业方法并没有优势,比如说他们改善体质,有FMEA,有6 Sigma,有Lean,他觉得比绩效改进专业的多。

 

  所以在绩效改进当中,要考虑到各个公司现在已有的各种方法,把这些方法兼容起来,所以当时一个·同行还问我一个问题说,你的绩效改进跟问题分析解决到底有什么差别?

 

 

      我认为可以理解绩效改进是分析与解决问题的高阶版。

 

  高阶版具体体现在,问题分析解决可能只是就问题解决问题,但是绩效改进是站在老板的视角解决复杂的系统性问题,问题分析解决可能只解决标,但是绩效改进,即治标又治本。

 

  在人工智能时代,绩效改进其实应该扩展到各个纬度,包括企业各级管理者(尤其是中高级)、各业务条线营销负责人、处于困境的区域/分公司负责人、生产型企业负责人、HR或HRBP、培训部门。

 

  

 

      所以在人工智能时代,我们认为绩效改进一定要进入2.0时代,我们把它叫做敏捷业绩提升。所以它使用的人群更广,更加强调用人工智能以数据的方法去抓取数据,用数据来说话。因此需要强调的是,在人工智能时代组织绩效。一定要变得更加数据化,要处理不确定性的问题,要考虑敏捷迭代和兼容性。

 

 

  这是我到硅谷做考察,看到英特尔公司的联合创始人之一Robert Noyce说了一句话,现分享给大家:"Don't be encumbered by history Go off and do something wonderful "。

 

  所以我们培训人做绩效改进,你会觉得可能受到很多束缚条件,但是我们希望大家能够突破自己舒适区出去做一些与众不同的事情,能够使世界变得更加的美好!

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