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困扰学界多年的索洛悖论在疫情中找到了答案!

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本文为网易研究局独家稿件,转载请注明来源

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作者 | Howard Yu(IMD商学院管理与创新乐高讲席教授、IMD商学院高级管理课程项目主任)、Mark J. Greeven(IMD商学院创新与战略教授)、Jialu Shan(IMD商学院全球企业数字化转型中心高级研究员、经济学者)

困扰学界多年的索洛悖论在疫情中找到了答案!

Howard Yu

Mark J. Greeven

Jialu Shan

“就我一个人发现专家们讨论问题的时候不再使用表示假设的如果开头,而开始用表示时间的当什么发生时了吗?当然了,这只是口头表达上面的问题。”在一次Zoom会议上一位高管留言道。自从新冠疫情爆发,由我负责的高管培训课程部分取消,剩下的则全部改为Zoom线上授课。于是就有了这些对话。

“这简直就是车祸现场啊”,聊天区有人嚷嚷道。渐渐的,越来越多的人开始就演讲者的观点提出自己的见解,聊天区也变得活跃起来。另外一位与会者抱怨道“这也太John了”。

通过观察聊天区,我发现与会者除了提交实时问题和意见,还会根据其他人的反馈做出调整。这样一来,与会者不仅能够听取意见,还能时不时从群体意见这一更高层次重新认识事物。

过了一会儿,聊天区有人评论到:“哦,他这样说也是有道理的”。此时对于John的演讲,这样正面的评价占到了大部分。我猜测,John也一定是注意到了聊天区的内容,并且根据获得的反馈做出了相应的调整。John的语气有了微妙的转变,尽管用词依然很直接大胆,但是听起来顺耳很多。如果John问我对这次演讲的评价,我会说,他一直很注意聆听别人的感受。而这一切都归功于聊天区。

如今,受到旅行禁令和隔离政策的影响,大型企业纷纷被迫开始了一场大规模居家办公的演练:几乎所有的面对面会议都被视频会议所取代,而这些在线会议很多时候都会被录下来存在云端。不知不觉中,一个庞大的数据库建立起来了,其中储存了大量与管理决策相关的重要信息。与会议纪要相比,这些数字化记录留存下来的是整个商讨过程,其中有情感,也有事实;有争辩,也有讨论;有反对,也有共识。而这一庞大的数据库中,可能就蕴含着计算机时代以来始终无法得以解答的生产率悖论的解决之道。

生产率悖论指的是一个令现代经济学家普遍感到困惑的现象:尽管计算机技术一再发展,生产力却没有随之提高。在1948年至1972年之间,美国经济生产力得到大幅提升;然而随着数字化时代的到来,生产力增长却放缓了。互联网时代给了我们带来了手机、云计算、Snapchat、Facebook、FaceTime和Skype。然而,自2004年以来,世界上众多富裕国家的经济生产力却始终低迷。2014年到2018年期间,美国政府官方发布了该国的劳动生产力年均增长为1%——令人意外的是这种增长率通常出现在经济衰退时期。可以说,尽管互联网的发展让人们的工作变得更加轻松,但是在增加产出方面却并没有兑现承诺。正如经济学家罗伯特·索洛(Robert Solow)在1987年所指出的那样:计算机带来的改变随处可见,却唯独在生产率方面,计算机产生的推动作用微乎其微。

通过总结,我们发现生产力没能提高,是因为员工缺乏进行各种管理活动所需的“隐性知识”。什么是隐形知识呢?隐性知识指的是那些难以通过编写手册、方程式或软件代码表述和传递的信息。相比之下,我们可以通过数学公式清楚地将Google的搜索引擎及其对网页进行排名的方法进行描述。任何人都可以下载Larry Page和Sergey Brin1997年在斯坦福大学发表的原始论文。在这篇论文中,这两位创始人将Google描述为“充分利用超文本文件结构进行搜索的大规模搜索引擎的原型。”Google的网页排名公式如下:PR(A)=(1-d)+ d(PR(T1)/ C(T1)+ ... +PR(Tn)/ C(Tn))。很明显这是一种显性知识。然而,能用一个公式,讲清楚如何结束一场艰难而持久的销售谈判么?显然不可能。一名老练的推销人员在成功促成谈判后,除了可以分享一些保持自信的基本技巧外,根本说不清楚这其中包含了多少的细节和心思。这种高度的隐性化知识,只能通过师傅带徒弟的方式传承,而学徒也需要一定的时间来学习消化。此外,想要精通一项技术或技能需要付诸多年的实践。也就是说,这些判断力的养成,绝不是像学习那些普通技能一样,有据可查,有数可表。学习隐性知识的过程非常漫长,且不适合大规模开展。

当然,机构需要用到的隐性知识越多,管理者之间的面对面会议就越重要。随之,面对面会议越多,开发算法使决策自动化的机会就越少。进而,可以部署的算法越少,计算机可带来的生产力提升就越有限。换句话说,过去由于我们未能妥善开发对管理决策至关重要的隐性知识,算法还远不能改变其在管理决策中所扮演的角色,甚至在辅助提高决策效率方面的表现都差强人意。

举例来说,苹果公司就特别依赖面对面会议。相比而言,Google的管理层一直以来都采用灵活的办公政策,允许员工在家办公,需要沟通时使用Google的协作工具即可。Google公司配备了Google Meet方便员工进行视频会议或者Google Chat直接传递消息。在这方面,苹果公司算得上是硅谷的一个例外。有报道称,由于苹果公司早前对硬件的专注,公司员工表示很难适应没有面对面会议的工作环境。面对面的互动在苹果公司被认为是“获得传递隐性知识所需的所有物理感知和情感反应的唯一方法”,因此员工必须亲自触摸和查看硬件零件。他们要么一起在实验室中对设计的产品进行压力和跌落测试,要么挤在3D打印机或铣床周围进行讨论。毕竟,史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)在担任皮克斯公司首席执行官的时候,就曾将卫生间设在工作区域的中庭。这样一来,员工会经常碰面,而那些计划之外的聊天通常会碰出火花,来带意料之外的价值。动画师们也因而带着新的想法回到自己的办公桌上。因此,最近几年美国企业界已经普遍接受了开放式办公室的设计审美。大家普遍认为,人们聚在一起时更具协作性和创新力。对于设计团队中的突破性创新来说,更是如此。

这种文化不仅限于苹果内部的交流。在新冠疫情爆发之前,苹果公司一直定期派遣员工了解中国的制造流程,并参观参与苹果项目的中国工厂。在往常,苹果产品设计和制造工程师大概每三、四个月就会访问深圳的一家合约工厂。

然而,COVID-19改变了这一切。

现在,针对生产线上的硬件组件出现故障这类问题,苹果公司会要求中国工厂向库比蒂诺的工程师发送照片,并根据这些模模糊糊的照片对问题加以评估。这种远程解决问题的方式,再加上亚洲与旧金山湾区之间的时差,使得过去数秒钟内就能解决的问题需要数小时甚至数天的时间才能解决。

隔离造成的生产力损失是实实在在的,但是先前面对面沟通带来的隐性损失也是摸得到看的见的。在传统企业模式中,营销、财务、法务、人力等与生产制造完全不相关的部门,也常常通过面对面会议作出决策。导致的结果就是,各个地区的人们只会花费时间精力一次又一次地作出同样的决策。一位高管曾向我表示,公司每次准备推出新产品时,他都会先聆听总部的简报。接着,他召集自己的团队分配职责。然后,每个团队成员都将找到他们的对接对象——货运代理商、零售店和广告代理商,同时向总部汇报每一个重要进展。即便Excel表格满天飞,所有的工作还是人来完成的。

我接着问他:“您一直在招聘新人吗?”

“当然要招!幸好业务还在增长,这就必须要招聘新人”他说,“但是培训很痛苦。我讨厌带新人。”公司提供的产品越多,运营就越复杂,需要的人员就越多,发生的人为错误也就越多,为此需要更多的培训课程。在这些方面,企业无法快速提升生产力。因此大多数领导者需要在午夜才能处理完收件箱中邮件,也就不足为奇了。计算机带来的改变随处可见,却唯独在生产率方面,计算机产生的推动作用微乎其微。

但事情并不是全然没有转机。我们来看看全球最大对冲基金桥水基金(Bridgewater Associates)是怎么做的。时至今日,桥水基金的资产管理规模已经高达1600亿美元。该公司创始人Ray Dalio三十年前所做的事情,在今天看来仍然是颇有先见之明的。

在Zoom或WebEx问世之前,Dalio就已经力争录下公司的每一次管理会议,并建立了一个专门编辑录像的团队。当时团队会将会议的重要时刻编撰成案例研究库,以供日后员工培训使用。他极其推崇“极度透明”的管理原则——对任何级别的员工而言,都不存在“闭门”对话。具体透明到什么程度呢?一次Dalio和负责招聘的负责人进行面对面交谈,Dalio谈及后者近期工作表现不稳定,这种看似私密的高级管理层之间的会议也被录制了下来并公布与众,全公司1500名员工都可以看到。Dalio这么做当然不是为了公开羞辱自己的下属,因为Dalio自己也会出现在这种录像中让员工们给自己提出批评指正。

最近,桥水基金开发了一系列app,其中一款app安装在每个员工的公司iPad上。公司要求所有员工携带iPad出席每次会议,然后以“点”的形式提供和接收实时反馈。无论员工在公司担任什么样的职位,这些点,无论是正面的还是负面的,一律公开。然后,所有这些点会由计算机使用专门的算法进行分析和处理。

这种算法会根据员工过去的表现来计算每个人的“可信权重”。因此,当桥水基金需要做出重大决策时,不是根据薪级高低来加权员工的意见,而是会基于员工的历史表现进行评估。那些被一再证明在相关领域更有把握的员工所提出的意见将比其他员工的看法更有分量。此外,该系统有助于更好地匹配人员和工作岗位,甚至可以根据员工的性格特点来组建团队。Dalio甚至还参加了TED演讲,让更多的人了解极度透明的文化。

桥水公司的案例表明:只有将观察结果记录下来才能实现生产力的提高。数字交互则是其中最基础的一环,因为只有通过数字交互才能对记录的数据进行整合编码。随着Zoom、钉钉(DingTalk)、Slack和企业微信(WeChat Work)的普及,我们距离将视频内容转化为分析仅一步之遥。例如,Zoom与初创公司AISense合作,将多人语音对话转换为文本。后者是一家专营自动转录的人工智能公司,它的移动应用程序(Otter.ai)可以直接从Zoom中导入对话。要做到大规模计算机辅助文本分析并不难,因此Dalio的做法并不是大胆的愿景,而是一种易于实操的管理方法,即便是典型的传统企业同样可以尝试。

由于此次新冠疫情危机,远程办公和数字化工具得到了广泛的采用。而值得注意的是,视频和音频会议的录制标志着管理实践进入了一个新的阶段。无论是为“可信度”打分的“Dot Collector”,捕捉员工之间沟通交流的Humanyze,还是提供销售对话原本真相的Gong,都在帮助企业从专家的“垄断性知识”中解放出来。以往只有专家才掌握的隐性知识,现在只是尚未被捕捉并且转化为显性知识而已。

十多年前,由SAP、Siebel和Oracle主导的数字化转型并没有达到预期的效果。但是,这一次的变革看起来要容易得多。大量免费或者廉价的数字化工具让企业不再遥不可及。另外一个简单的例子就是自4月以来,已有大量金融科技企业以推进数字化转型的名义,适时地推出了许多数字工具,帮助金融机构实现内部协作、文档、筹资和营销活动等数字化管理。

近期互联网上流传着一个这样的冷笑话:谁负责您公司的数字化转型?首席执行官?首席技术官?数字化负责人?统统不对,答案当然是新冠病毒。刚开始是出于安全考虑不得不召开虚拟会议,这个无奈之举却引发了公司决策方式不可阻挡的变革。

而这一变革,将给企业带来新一轮的生产力增长。

网易研究局(微信公号:wyyjj163) 出品

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