從「敏捷、OKR與轉型」三大熱門詞彙,看未來10年企業經營的重大挑戰

從「敏捷、OKR與轉型」三大熱門詞彙,看未來10年企業經營的重大挑戰
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我們想讓你知道的是

為什麼有這麼多大小公司對這三個詞燃起興趣,並認真思考如何將這些管理方法引進到自家公司呢?這背後的脈絡與邏輯,其實是全球化和資訊化下,當代企業正在遭遇的重大挑戰,幾乎所有公司都受到影響,難以倖免。

VUCA時代的來臨,構成的原因可能很多元,但追根究柢,影響最大的始終還是全球化與科技進步的速度。

全球化,讓商業的競爭與合作變得更加複雜,而大國的政治博弈一樣牽動著全球企業的佈局;
科技進步,現有的技術領先不可憑恃,現在領先不意味持續領先,同理,現在的落後也肯可能在半年後翻盤。

OKR的爆紅

聊完了敏捷,緊接著我們來聊聊另一個熱門詞,那就是OKR,這個1999年就在Intel內被應用,然後陸續推廣到矽谷的高科技公司的目標管理方法。為何經過了20年,才在台灣爆紅?是因為台灣企業變得愈來愈重視目標管理嗎?

不是,而是企業內目標不一致的問題,比過去嚴重許多。

先前我曾在另一篇文章中探討過這個議題:目標不一致是組織內最嚴重的損耗

在該篇文章中我提到了企業各層級之間經常缺乏有效溝通,導致經營階層與基層員工對目標的認知經常是不一致的,多數時候,老闆看到的是市場上的問題與機會,並將這些想法傳達給公司的高階主管,而高階主管則緊接著展開了策略,並交代給各部門主管,並由部門主管將策略展開成需求,最後帶領團隊去執行一個又一個的專案。

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這個自上而下的溝通看似沒有問題,只要過程中有清楚的表達,然後問題跟解法能對得起來,這件事問題就不太大了。但很遺憾的是,商業世界變得愈來愈不可預期,老闆沒把握看對問題,高層沒把握策略方向正確,那基層就更沒把握做出來的東西可以創造價值了。

有些企業老闆會抱怨:「我的目標明明是市佔率,你們怎麼一直計較折扣呢?」
有些企業老闆會期待:「員工們應該站在老闆角度思考,才能對齊上級的目標啊。」

老闆總期待員工能自動對齊的想法,不過呢,如果老闆從來不花時間跟員工溝通,也不願意花時間讓團隊知道「目標背後的為什麼」,那組織內目標不一致的問題始終都會存在。

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當老闆對高階主管解釋目標的過程,沒有描述的足夠清楚,高階主管僅理解了90%,而高階主管向中階主管轉達目標的過程,也忽略了一些必須講清楚的要點,導致中階主管的理解僅有80%,一層層下來,基層員工的執行,最終會大大偏離了原本目標,目標偏誤發生的原因,多數不在執行過程,而在溝通與認知過程。

從上面這段讀下來,大家應該看得出來,組織內上下溝通的問題早就存在了,那為什麼台灣企業現在才特別重視這件事呢?

原因其實還是VUCA。

怎麼說呢?過往企業為了有效同步目標,從上到下必須經過多次的溝通與討論,最後再由基層展開計畫細節,並逐層上報,然後通過高層的許可後始得展開計畫。這種自上而下溝通,自下而上匯報的模式,一個循環通常得花上1-3個月的時間,而且愈大的企業一般所需的時間愈長。

在過去,因為外部環境變化速度比較慢,可能2年變化一次,企業內同步一次資訊雖然得花上2個月,但用2個月的速度來回應2年一次的變化,說實在的綽綽有餘了。但隨著外部環境變化的速度加快,從2年縮短為1年,再縮短為1個月,企業漸漸發現內部同步的速度遠遠跟不上外部變化的速度

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當企業傳遞目標到展開行動的速度比外部變化慢,企業在處理的將永遠是那些過時的需求,這就導致企業花了大把力氣,卻只能滿足上一季甚至去年的市場需求。這種情況下,企業憑什麼在市場上跟別人競爭,又憑什麼成為市場上的領導廠商呢?

而企業之所以希望能導入OKR,很大比例是希望組織內從上到下的目標能對齊,大腦一動手腳就連帶動作了,但這樣的問題,其實並不是導入OKR就能有效解決的,至於如何處理,下一篇文章中我會跟大家詳述。

轉型的浪潮

談完了敏捷與OKR,相信大家對企業面對的挑戰已經有了相對深刻的認識,最後,我們要進一步來談談「轉型」這件事。

相較於敏捷或OKR,企業在談論「轉型」的態度明顯更加慎重,因為轉型所涉及的層面較廣較大,可能是組織、商業模式、產品,有時甚至得捨棄過往的成功經驗才行。也因為轉型難度高,風險大,因此很多企業雖然明知自己不改不行,但還是不敢冒進。

本文前頭,我曾分享了一張談論科技進步速度的曲線圖,我想在這張圖加上第二條相反的曲線-過去經驗的適用性

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隨著科技進步速度變快,我們過去的經驗適用性其實正快速下降。

為什麼呢?

在農業時代,你只要懂得一門手藝活,你可以靠這門手藝掙錢一輩子;在工業時代,你靠著純熟的技術,擔任一名技師,你完全可以靠這個專業生存20-30年;在資訊時代,軟體產業興起,你會寫程式,最少還可以保你5年能找到工作。

到了2021年這個當下,你會發現很多行業都受科技的牽動,你如果到山上去住個兩年,再回到職場,你可能會發現很多東西都不一樣了。

以前醫生經年累月才練就了望聞問切的功夫,但現在AI卻可以用比醫生快多倍的且更精準的判讀一張X光片,也可以比醫生更快的從各種生理數據中判讀一個病人的狀態。

以前律師經過數十年的經驗累積才將各種法規條例與各種判例牢記在腦海裡,但現在大數據一樣只要幾秒鐘的時間就能從龐大的判決數據中找出相近案例。

以前老師仰賴的是腦海內淵博的學識,並以此來教導學生,但隨著時間演變,老師腦袋進步的速度顯然跟不上世界演進的速度,光靠淵博的學識已經難以扮演好老師的角色。

以前能用10年的經驗,現在只能用2年,經驗適用性的快速衰退,影響的到底是什麼呢?我想我們可以從下面這張圖略窺一二。

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以技術團隊為例,技術進步的速度很快,每一年幾乎都有新的技術、框架、語言、工具在推出,即便你是每天都在寫程式的工程師,你也不可能總是100%的跟上所有的新技術。而你的主管,可能已經兩年不寫程式了,所以他兩年前懂得東西,兩年後的現在或許剩下50%是合用的,這時如果要他再下來寫程式,估計有點為難他了。

更上級的主管,可能已經有8年沒碰技術了,所以他幾乎沒辦法跟基層的專案團隊在技術上有太深的交流與討論。他的經驗適用性只剩下20%。同樣的狀況,在行銷領域、設計領域、產品領域也差不了太多,或許只有那些因受法規管制的特許行業們,變化速度會稍慢一些。


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