ThoughtWorks扁平组织的成长和归属感

最近有同事和一些离开我们的同事都提到,现在公司大了,归属感在降低,文化在稀释。ThoughtWorks中国正在面临着成长的烦恼。不少同事担忧,我们是不是为了成长而付出了太大的代价。

归属感的来源主要有两个,一个是共同的使命,一个是我们之间的亲密感。共同的使命不太容易因为成长而受到影响,而亲密感则确实有可能随着组织的扩大而被稀释。很多企业经过了创业阶段后就会面临这样的情况。很多人认为这是企业升级的必然,是实现管理正规化的机会,是用法制代替人治在企业里的体现。但是这其实不是必然,不同文化、不同风格的组织,成长的路径也会不同。ThoughtWorks是否有可能避免这样的宿命呢?

为什么小型的组织更有归属感和亲密感呢?就从ThoughtWorks中国区自己的历史开始吧。在我刚加入的时候,中国office(当时虽然有西安和北京两个小office,但大家都自称中国office)还只有20多人,但我也没有在一开始就感觉到什么归属感。

作为刚进公司的PM,我被要求启动一个新的海外交付项目,技术栈是.NET。团队包括一个不会.NET的Dev,一个面试Dev失败但通过了BA面试的BA,还有一个尴尬发现自己进了一个号称不需要manager的环境的manager(我)。这时候中国office刚开始了第一个大型的offshore交付项目。项目上集中了所有的老员工,还有一帮从海外过来支援的大人物。除了运营团队的几个人,这间办公室里其实就这两个项目团队。头几个月两个团队之间交流实在不多。那帮家伙每天冷眼旁观我们几个新人每天加班到十点半,也没见有人来搭个手。我们也没觉得跟那帮整天开会乱喷架构没见出什么活儿的家伙是一伙儿的。

归属感是什么时候产生的呢?那就是总是在同一个战壕里加班,肆无忌惮地挑战对方的观点(注:就事论事而非抬杠或攻击),周末去team building,分享很多个人和家庭琐事,互相起昵称,甚至有自己团队专属的语言和词汇。一开始这仅仅局限在一个项目团队内部,后来时间长了,一个人数不多的办公室里,大多数人也都能有机会共享这样的经历,归属感自然就产生了。

当一个办公室人数多了的时候,问题出现在什么地方?

首先我们没有办法跟周围所有人都有共享的经历,因此注定没法跟所有人产生这样的亲密感。当周围晃动的大多是不太熟悉的面孔时,自然而然会有情感甚至文化稀释的感觉。另外可能更重要的是,当人多了,层级似乎就不可避免地出现了。很多组织上的决定,政策的出台,甚至自己和项目的安排,既不是来自自己,也不是来自身边相熟相知的人,而是某一帮所谓的上面的“领导”。

要解决这样的问题,我们可以从建立一个相对稳定的较小规模团队开始。同时,鼓励团队承担责任,并给与跟责任相匹配的自主权,让团队在一个规则框架下尽可能少地被干预。

在一个公司里,跟业务密切相关的团队相对更容易形成稳定有内聚力的组织,比如现在已经有了的除了功能团队,业务团队有咨询团队、国内交付团队、海外交付团队,数据和TOC正在形成当中,而以兴趣爱好甚至专业方向聚集起来的松散组织,比如QA、BA、Dev等技术社区,很大程度上依赖于核心组织者燃烧着的热情,从机制上来讲,持续性和内聚力就要弱得多。

那么对于一个大型的办公室来说,什么样的机制能形成类似的效果呢?这让我想起了哈利波特里的霍格沃茨魔法学校(Hogwarts School of Witchcraft and Wizardry ),以及其四大学院 – 格兰芬多(Gryffindor),赫奇帕奇(Hufflepuff),拉文克劳(Ravenclaw),斯莱特林(Slytherin)。我们为什么不能在一个office内部形成多个学院呢?

之所以使用学院这个隐喻(Metaphor),是因为这个划分的单元既不同于职能部门,也不同于包括一个公司完整价值链的业务单元,而是专注于能力、研究和创新的一个组织,看上去更像是一所大学。

比如每当一个学院的人数超过几十人,我们可以就派生出新的学院。这个新的学院可能是原来的学院一分为二,也可以是由一个选拔出来的种子团队发展而成。Office Principal则像是Head Master的角色。

各个学院应该独自冠名,比如Gryffindor听上去就还不错。学院之间则可以形成不同的特色,而学院之内的同学们应该能够有机会获得很多共同的经历。当然,更详细的细节还有待讨论,比如具体的运营模式,领导团队的协作模式等。


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ThoughtWorks的同侪压力

毕业季又开始了,ThoughtWorks即将进入新人入职的高峰。一个“一大波新人驾到”的帖子,让我们欣喜地看到又一批小伙伴的加入,也让另一波同学隐隐感受到了前方的压力:我们团队已经有好多新人,怎么办?又要加毕业生了吗?

ThoughtWorks的业务在增长、组织的规模在扩大,有了越来越多的大型项目和大型客户。稍有经验的ThoughtWorker都在带新人,感觉自己总是在付出,很少能从其他人身上吸取养分。以至于很多人都有这么一个感觉——我们的能力和文化在不停地稀释,不少同事感到跟资深同事合作和学习的机会很少,不知道进步的空间在什么地方,没有压力来提升能力。

规模的增长是否一定意味着对追求卓越的妥协?是否一定意味着文化和能力的稀释?我认为不是这样。我们的敌人不是增长,我们的敌人是平庸。以前我在《ThoughtWorks的格调》里说过,“格调的诞生在于对平庸现实的抗争”。这种抗争的驱动力量既来自ThoughtWorker自我。同时,就像《格调》那篇文章强调的那样,这个驱动力还来自ThoughtWorks的这个环境,也就是同侪压力(Peer Pressure)。

压力听上去是个挺负面的词,不过2013年《自然》杂志一篇文章提到的研究表明,适当的压力能起到积极的促进正面协同的行为。从减少碳排放的环保运动,到医学界借助AA(Alcoholics Anonymous:嗜酒者互诫协会)帮人克服酒瘾的做法,我们都可以看到Peer Pressure发挥的正面作用。

对应到ThoughtWorks的上下文,这里汇集了一群追求卓越的人。于是这群人形成了一个追求卓越的环境,让每一个新进来的伙伴都压力山大,努力提升自己,寻求用正确的方法,做正确的事情。当对留在ThoughtWorks工作的原因进行调查时,很多人的回答是,“因为出色的伙伴,出色而努力的伙伴逼着我必须进步。”听到这些,我脑海里浮现出了挥着鞭子的那些我的伙伴们…

Peer Pressure多是发生在经验、水平大致接近的ThouhgtWorker之间。当同时加入公司几年的资深同事逐渐开枝散叶到不同团队,开始承担更多“发展他人【1】”的职责,小伙伴们之间沟通和协作机会似乎越来越少。同时,我们每年都有很多新ThoughtWorker加入。跟加入公司多年的ThoughtWorker相比,大家能力、经验也都很出众,只是不太熟悉ThoughtWorks现有的做法,需要学习和适应,暂时还没有发挥出自己的潜力。谁又没经历过这样的一段儿呢?一出一进,这两者或许就是各种所谓稀释之感的缘由。

稀释之感有时让人不自觉陷入一种“Last Qualified ThoughtWorker Syndrome”,感慨“后面来的人真是越来越不行啊!” 也让我们有些相对资深的同事总是觉得自己能力已经很不错,失去了进步的方向和动力。之所以会有日渐平庸之感,至少一个重要的原因是Peer Pressure的稀释导致的自满和苟且。

我们要驱逐自己内心的苟且,我们还要在身边注入些许压力。

我们如何发现和欣赏身边ThoughtWorker的卓越之处和付出的努力?加入公司的同事大多都有闪光的点点滴滴,未必都能在日常工作中展现,或许我们只是有时候习惯用自己的长处比较旁人的短板。

最后,可能是最重要的,我们是不是对日常工作所期望的水准定得过低了?完成功能拍拍屁股走人,这很多人都能做到,我们是否做到了自己宣称的卓越?当我们深感进度压力巨大的时候,我们的技术决策是否帮助我们提高了团队的产能?当我们抱怨客户保守的时候,我们是否真的研究了客户的业务和所在的市场,提出了最具商业价值的思路和方案?我们的咨询能力是否有提高的空间来更有效地赢得客户关键人员的信任?

大家对这些问题有什么自己的答案?或是大家还有什么不同的思路?

注: 【1】发展他人(Develop Others)是ThoughtWorks胜任力模型的核心胜任力之一。


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ThoughtWorks的格调 | MD脑洞

编者按

企业管理对于快速发展的行业来说是一个永远的谜题,但企业的文化和特质似乎是那只看不见的手,决定着企业的人如何行事和选择甚至未来,粗暴单调、高高在上的管理方式是懒惰和思考贫瘠的表现,而引领一群不乏智力的同道共同奋进,需要管理者的智慧和诚意。

所以,当张松的一篇篇“MD脑洞”(Managing Director)在眼前铺陈开来,我隐约看到了不曾见识过的来自管理者身上的鲜活和坦诚,《脑洞》涉及对组织内部责任承担和沟通协作的倡议,对组织未来发展和探索的苦求,也有对个体成长和职业发展的探寻。在文字间,我们寻得了一个奋力耕耘、孜孜不倦的身影。


最近有几个问题经常被问到:

我们的业务模式似乎跟很多外包公司很像,那咱们能做出什么不同?

进公司三五年,好像什么项目都做过了,还有啥事情值得做呢?

做服务的公司收入是跟人员规模相关,再努力又能挣多少钱?

我觉得这些问题最终归结到了一个问题——格调。就是作为一家公司,ThoughtWorks的格调在哪里?作为ThoughtWorker,我们的格调在哪里?我认为,格调的诞生在于对平庸现实的抗争,说白了就是老外常挂在嘴上的 – make difference。

ThoughtWorks对平庸现实的抗争就在于对技术卓越和社会公正的追求。我们个人则是利用这个平台,在自己感兴趣的方面,寻求突破平庸的机会。这些追求不会让我们一夜暴富,但也能让我们站着把钱挣了。

我们相信软件有改变世界的力量,解决复杂重要的问题让我们着迷。在这个自己选定的领域,我们是否真的就突破平庸了呢?不管对于大多数个体还是从整体来讲,我们跟这个期望还是有不小差距。在做客户反馈调研的时候,一个经常出现的词是傲慢(arrogant)。

有趣的是,有客户曾反馈说:“傲慢一点儿也挺好,反正找你们的一个目的是为了敲打我们的组织,给我们带来改变,但是你们必须拿出与你们的傲慢相匹配的实力。”我希望这里的“傲慢”指的是“自信”,是基于对具体现实问题和上下文的准确洞察所支撑起来的自信,而不是由于“我们就是牛”这样的心态所带来的盲目自信。

这种实力存不存在呢?在一些点和人身上是有的。在全球,我们有Martin Fowler和Jim Highsmith这样的思想领袖,有Scott Shaw,Tim Brown这样的技术牛人。在中国,我们敏捷相关的管理和一些技术咨询领域有着令业界信服的能力和品牌,最近我们重新树立在解决复杂技术问题方面的声誉,客户和项目层面的技术带头人都赢得了客户的信任。可喜的是,UX团队也开始渐渐涌现出了能够赢得客户深刻印象的大牌,在社区里闯出了名号。

在这些ThoughtWorker的身上有什么共同的特点?我看到的是偏执和理想主义。

如果没有一点偏执,他们不可能持之以恒地投入大量的时间和心力提升在专业领域的造诣;如果没有一点理想主义,不是想追求一点不同的东西,他们早已经有两把刷子,可以去其它地方获得更多眼前的回报。

很多同事加入ThoughtWorks的原因是希望跟厉害的人一起并肩工作,似乎这样也就可以变得很厉害。志同道合的人在一起确实可以互相鼓励、互相学习,但这些所谓厉害的人并不仅仅是因为跟什么人一起工作才变得厉害的,而是因为自己的追求,追求带来的压力。

如果把做好专业服务公司看做是打造一个惊艳的产品,这个产品的表现形式就是所有成员行为的集合。因此,ThoughtWorks必须是这样的一个环境。这个环境能够让每个人都有压力走出自己的舒适区,提升自己的实力。当然,这个环境还应该能够为付出努力走出舒适区的人提供惊艳客户、惊艳社区的机会,成就一批人物。

不过,单我们自说自唱自嗨是玩不起格调的。价值永远是要经由外部的验证才能作数。ThoughtWorks长久以来有个思维和视觉上的偏差,就是朝内看多过朝外看,不太关注我们行业其他人在干什么,我们的客户要什么,感受是什么。

说老实话,在中国市场敢用我们的客户大多很是需要些勇气。他们需要对他们的领导,他们的采购,甚至他们的审计解释,为啥用个这么贵的公司。在真正合作并且建立信任之前,他们能拿得出来说服自己和别人的解释也常常不过是“这家公司看上去逼格比那些公司高”。

这些人愿意承担这样的风险和麻烦,很多是他们心中也有一把火,也有一股对现实的反抗之火。他们有的是企业正在从跟随者向着领先者转变,而他们的软件和软件交付模式已经跟不上这种格局的变化。有的是跟那些从互联网起家的竞争对手比起来,体验老土而陈旧,根本激发不了用户使用的兴趣。有的是面对喷涌而出的新技术,不仅管理层搞不清,连那些疲于奔命应付业务的IT部门也是一知半解。

而那些新技术带来的层出不穷的新业务模式,更是让人眼花缭乱,也不知道什么是适合的,如何才能实现。他们承担了风险和麻烦跟我们合作,是希望突破传统企业的格局。不仅要在同类业务企业中领先,还要有能力跟那些号称有互联网基因的新兴企业竞争。他们要找到助力,一起推动企业释放创造力、生产力、开展创新的业务模式、并开拓新的市场。

跟这些有格调的客户一起工作并不是那么容易。他们大多强势,期望很高,还有很多自己的条条框框,而且很多期望和条条框框看上去不合理。然而,引入变革并不是挥洒一下王霸之气就能一蹴而就。

如果说我们和这些客户有什么共通的地方,那就是我们大家都有勇气、有担当,想成就一些不同的事情,因此也可能都有些偏执和理想主义。我们的市场和销售团队就是要让两边儿惺惺相惜,产生化学反应;而我们的研发团队则更是不能辜负客户的信任,若不能使客户成功就是我们的失败。所以,让我们一起做些有格调的事情。


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谈谈企业的规模化创新

[摘要]

企业领导者面临跟以前不同的挑战,突破现有格局不再是偶尔为之的思考,而是成了日常。在总结了ThoughtWorks国内外的各种案例后,我们从流程创新、体验创新和模式创新三个层面,尝试给出企业规模化创新的管理框架和要素,以及如何应用这个框架构建体系化创新的新常态。

组织级创新难题

前沿技术、消费行为和跨界竞争带来商业社会的急剧变化。这些变化给企业的领导者带来了几个非常重要的挑战。

  • 管理今天,还是管理明天?商业领袖们要确保中短期主营业务的健康发展和效益,同时要在快速变化的环境之中建立跨越更长区间的愿景,并完成变革。我们到底是在管理今天还是在管理明天?这两个目标之间有着持续的冲突。
  • 新兴企业的挑战。这些初创企业要么由于其创新的业务模式,要么由于资本的追逐,可以用优厚的待遇加上梦一般的预期,从市场上吸引了一大批能力出众的员工。对于成熟企业,获取和保留新型技术人才变得愈加困难。
  • 企业内部的抗体形成“创新死结”。领导者们还要面对企业内部存在着的各种抗体,这些抗体对变革的基因像病毒一样排斥。原有的机制,可能存在着冲突的绩效评价和激励设置;原有的思维模式,可能要求一定要规划好,消除不确定因素之后才行动;原有的员工,对于学习新知识、新技能、新工作内容有恐惧和抗拒;最后,更不用说新模式可能会对原有的利益结构造成的冲击,形成了一套典型的传统企业“创新死结”。

由于上述挑战,我们观察到上图所示的趋势。下方的曲线代表了成熟企业吸收新技术革命成果的能力,而上方曲线代表了新进入战场的创新者所能够运用的科技手段,两者之间则是成熟企业探索和利用新商业机会的能力差距。我们看到这种差距随着科技的发展和市场格局的变化不断加大。这种差距是企业创新发展所面临的沉重枷锁,就好像是一种额外而又不得不一直缴纳的税负:

创新税 = 遗留系统税 + 组织机能紊乱税 + 流程脱节税 + 人员能力税

在这个创造性颠覆的数字化时代,上述挑战所带来的影响已经体现在那些看似强大的公司不停缩短的生命周期里。

以科技为核心的创新策略

很多勇于变革的企业已经开始探索,走出了突破困局的道路。ThoughtWorks有机会跟这些团队合作,因此有幸看到了各种不同的创新方式,主要可以分为三个类别:流程创新,体验创新和模式创新。

大多数企业从局部实验开始,流程和体验的创新重在发挥业务领域经验和资源的积累,在原有基础上运用新技术建立独特的优势。引入外部跨界经验的同时,通过招聘和培养,渐进有机地建立内生的新能力。先获取试点的成功,降低后续推广的阻力,最终在思维模式和行为模式上产生由量变到质变的革新。

1. 流程创新

流程创新主要关注运营层面。过去,我们的努力方向是利用数字化加速现有业务流程,提升效率;现在,我们强调的是响应速度,让业务一线能够捕捉转瞬即逝的机会窗口,紧跟甚至引导客户购买品味的变化。这个变化起始于移动和物联网技术越来越多地进入到企业运营的过程,而以机器学习,深度学习等为代表的先进数据分析技术则提供了由量变到质变的基础。

ThoughtWorks跟英国零售商Morrison合作的移动店内应用,实时跟踪门店上架商品的库存情况,帮助店员及时主动补货,而快捷的订货流程让店内数据录入时间每周减少12小时。同时,针对销售、库存数据的智能分析,能准确预测消费习惯和趋势,优化供应链,由此在试点的区域市场每年新增4百万英镑的价值。

在中国,ThoughtWorks跟一家大型国有银行合作,为了让银行把有限的营销资源,快速高效的定位到最有可能做分期付款的客户。我们将客户账单相关数据提取特征值,转换后通过机器学习算法进行训练,并持续调整假设、算法,优化模型。根据模型筛选后的名单,其营销成功率出现了数量级的提升。

2. 体验创新

体验创新是通过全面分析可能的各种用户触点,运用最新的感知、互动技术,打造全新服务及产品体验,并利用数据分析和预测技术定制个人在不同场景下的体验。

Gaylord酒店集团为了有效地制定口口相传的营销策略,分析酒店名字在公共和社交平台每次被提到的情况,识别和收集每次激发客户推荐和赞誉的线索,以及当时客户在酒店停留的时间点,比如,他们发现了几个最大的影响因素都是发生在客户到达后的前二十分钟。

当全球著名的化妆品零售连锁 – 丝芙兰(Sephora)打算开始下一代移动战略的时候,把体验作为创新的核心要素。Sephora和ThoughtWorks建立了创新实验室,一起经过10天的碰撞,完成了3次设计挑战,在8个方向上对多种业务和产品现状提出了创新想法,最终形成了数个完整的设计创意和用户场景。

3. 模式创新

模式的创新,通常不是对现有产品和服务的渐进式改进;甚至也不是在现有的业务架构中融进新的构想。有可能会改变业务生态系统的底层架构,是系统层面的创新,更有可能是以跨界的形式创造新的价值点,以至于突破现有市场格局,创造新的商业模式。

戴姆勒是一家拥有130多年历史的汽车制造商,但进入到数字化的时代,这家老厂不再局限于汽车生产,开始积极布局智能出行这样的新模式。ThoughtWorks参与的戴姆勒car2go项目,就是以奔驰smart车型进入汽车共享业务。car2go发挥smart小巧方便,启停容易的优势,配以先进的物联网技术,号称把车装进手机里,“随时随地,说走就走,想停就停。不买车,也能享受私家车乐趣。”

(图片来自:https://www.car2go.cn/CN/zh/chongqing/)

在2016年5月份,汽车制造商福特宣布以1亿8千万美金($182.2million)投资云计算公司Pivotal,福特CIO加入该公司的董事会的时候,让我们看到一种更加激进的方式 – 建立新的资产板块实现跨越式的发展和突破。

模式创新有利于克服陈旧机制的束缚,乃至传统力量的抵制,降低了温水煮青蛙的风险,但对于条件不具备的组织,内外因素可能造成变局,半途而废的风险仍然很大。因此模式创新需要运用精益企业[4]的思路,正视创新当中的不确定性,更需要有魄力的领导层在高执行力的组织里推动结构和思想层面的新生。

上面这三个层面的案例,印证了科技在创新和变革当中的核心地位。以信息技术为代表的第三次工业革命里,科技作为辅助力量,通过自动化大幅度提高了传统业务的效率。在迈向无限可能的第四次工业革命过程中,科技又经历了业务合作伙伴和引领价值差异化的两个阶段,逐渐进入到业务的核心。

组织创新管理框架

要在流程创新、体验创新、模式创新三个层面取得成功,仅仅依靠热情果敢的领导和创意满满的团队是不够的,组织需要应对不同维度的挑战,建立规模化创新的体系。ThoughtWorks通过最近几年的实践和验证,总结出了一套针对数字化时代的创新管理框架。

Tech@Core的企业愿景

就像前面提到的,科技引擎是数字化时代创新的主要驱动力量。当企业建立创新管理体系的时候,以科技为核心的愿景是牵引新时代创新方向的必要条件。ThoughtWorks跟某领先商业银行合作的大规模创新模式就展示了这样的愿景。该银行在推进创新的时候,首先就建立了“对标金融科技企业”的愿景,树立了打造“转型核动力,建设先进的金融科技银行”的目标。

而另外一家以传统IT服务为主营业务的客户,则整合了旗下的技术资源,创立了一个创新科技平台公司。目标是构建由IT向DT转型的创新产业生态圈。ThoughWorks根据三个地平线发展模型[3]帮助客户梳理了短中长期三个视图的策略。

地平线一是守卫和拓展核心业务。在这个层面该公司的策略是创建精益企业[4]架构,培育生机型文化。他们认为,传统企业功能隔离的组织结构,羞于尝试、羞于失败的作风,以及重流程、轻主动的文化,是新时代形成技术竞争力和创新力的束缚,因此决定依据精益企业的理念设计创新组织和机制。起步是围绕现有产品和业务的核心价值流,建立卓越用户体验的核心研发体系。

地平线二的重点是投资和建立即将涌现增长动力的业务。该公司在这个层面的目标是建立科技核心组织,以先进科技企业的模式开发和运作零售多渠道、物流服务、医疗服务等平台业务。

地平线三是尝试和创造有生命力的可选未来业务。这个层面的规划是构建以人工智能、区块链和IoT等先进科技驱动的差异化服务。

价值驱动的投资组合管理模型(EDGE)

传统的预决算体系难以支撑高响应组织的运作,因此需要在组织级别建立新的投资资金分配和监管的决策系统,EDGE就是针对这个目标而设计出的一个管理模型。复杂理论中有一个叫做“混沌边缘(the Edge of Chaos)”的概念。这个“边缘”存在于随机性和结构性之间,却是能产生最大学习效果的所在,能为创新构建最佳的环境。以混沌边缘为名的EDGE模型,强调拥抱变化,定义清晰的价值衡量指标,管理端到端工作流的价值创造成果,而非局部工作环节的效率,增强和加快真实的客户和市场反馈,并以此为依据决定增量资金投入。

对于前面提到意图打造金融科技的银行组织来讲,他们不仅仅是树立了一个业务愿景,还意味着进入了资金、资源和组织的转型。传统银行的年度预算模型和求稳的业务投资理念显然不能适用创新战略的需要,于是他们组建了专项创新基金和直属团队,运用EDGE模型管理创新孵化机构,注入创新文化。

基于设计思维的创新机制 – 4D模型

当我们把基于设计思维的创新机制纳入到运营体系中的时候,通常会经过几个步骤。

  • 以理性和创造性思维,提出针对市场、用户、模式的假设。
  • 根据假设设计一系列创新型想法。
  • 以最小的成本,大胆尝试新模式,以有效的指标,快速验证假说和想法的用户价值。
  • 同时积极主动的行动,对验证出错的假设做出调整,转换方向。

前面提到的银行,其创新孵化机制的载体是组织级别的创新漏斗,吸收来自公司内部业务一线,以及外部众筹的创新想法。

光有好的想法不行,还需要理念上的转型,需要扭转原有的业务和技术本位思维,从提出需求走向理解用户痛点,通过设计思维与精益创业方法论中新聚焦如何为用户创造价值。以精益创业的方法,通过市场和用户调研,快速验证价值;以最小可行产品投入运营,验证商业和产品假设,快速试错和演进;以市场的反馈选择出最具商业价值的思路产品化和规模化,从而达到业务创新的目标。

半年多时间,该银行有成百个创新项目申报,近半数项目进入快速启动,约1/4的项目完成立项评审进入沙盒验证评估阶段,其中近三分之一已上线,后期不断迭代演进,打造出具备较高市场价值的产品和服务,进而投入到规模化的业务当中。

总结

除了具体的方法,我们从这些逐渐浮现的创新型企业的战略中可以看到,数字化技术已经不再仅仅是业务的支撑,而是深度融入到业务模式当中。引领这样变革的企业大多呈现出了三个共同的特点:

  • 拥有踏入陌生领域的勇气,设计容纳失败的组织机制,实验新的业务、运营、盈利模式,适应不断变化的买方行为。
  • 认识技术的战略角色,将技术提上重要议程,领导层和商业层面对技术创新的投资,雇佣关键技术专家,并且反思组织结构与角色。
  • 积极以创新项目支撑宏大的业务愿景,整合数字化企业核心系统,投资于业务敏捷性和响应能力建设,朝精益企业思维与敏捷技术转变。

最后,我们看到,在这个差异化和定制化的时代,仅仅学习拷贝业界先进实践,跟先进的同行站在一个起跑线上已经不足以保障基本的生存空间,体系化创新已经是基业长青的必要前提。

参考阅读


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迁移中的企业科技新范式

过去说起IT,我们脑海里浮现的印象是散布在各处的计算机,严肃呆板的企业软件,还有幽深机房里一排排网络设备和线缆。今天,科技的迁移让企业在技术应用上远远超出了传统IT的范畴。新兴技术不再由硅谷的科技新贵们独揽,越来越融入到企业科技的范畴。我们看到,其中五个宏观板块的迁移趋势开始带来越来越明显的影响。

  • 演进中的交互
  • 增强人类效能
  • 平台的兴起
  • 安全
  • 机器人的崛起

演进中的交互

人机交互方式的快速演进,让我们从键盘加屏幕,快速走进了真正的多模交互方式。这种变化发自消费者领域,最近也逐渐融入到各种商业场景。

首先是语音。越来越多的人开始用语音给手机和汽车发出指令,用语音转换成文字来回微信、写邮件。在2015年,中国的智能语音市场达到46.8亿人民币的规模,跟前一年相比有53.1%的涨幅。从这个市场趋势中,我们可以预见语音的运用场景将越来越广泛。

以呼叫中心为例,传统的“Interactive Voice Response (IVR)”需要客户按下一个个菜单选择按钮、选择服务,听完冗长的语音提示,而智能呼叫转接“Intelligent Call Steering (ICS)”降低了错误转接的概率,提升了获取服务的速度。同时,声波纹识别能在保障一定安全水平的前提上,去除繁琐的身份验证。Standard Life Insurance通过ICS把错误转接的概率降低了66%,服务人员也不需要再把时间花在繁琐重复的转接工作上。都柏林机场使用语音技术为65%的来电提供自主服务,并期望在近期内把这个数字提高到80%,在提高客户满意度的同时,把每位服务人员的每个电话时长平均缩短了52秒,使得他们能够在不增加人手的情况下提升30%的工作效率。

装备了先进技术的智能客服未来可以第一时间识别出客户所使用的语言、客户的身份,并以自然的应答方式帮助客户准确找到所需服务。即使智能系统不能满足客户的需求,也能更准确地找到合适的人工服务,提升用户的体验。不像IVR菜单,虽然降低了人工的成本,却带来了糟糕的体验。

如果说智能客服代表的是电话或其它个人语音终端的服务场景,亚马逊的Echo则为我们提供了另一种可能。带有7支麦克风阵列和波束成型技术的远场语音能力,不管你在房间的什么位置,即使是正在播放音乐的环境下,也能让系统听到并听懂你的声音。国内类似的有京东和讯飞合作的产品 – 带有8支麦克风的叮咚。这种技术的发展,可能会导致商场、酒店、办公室里的交互体验出现革命性的变化。ThoughtWorks跟渣打银行合作的魔镜原型展示了这种可能性。这个原型产品集成了人脸识别技术和亚马逊的Alexa语音识别技术,在银行网点里通过跟镜子说话完成账户信息查询和转账交易。

除了语音,这两年最火热的新兴交互模式非AR/VR莫属了。虽然最近似乎出现一丝疲态,但正是在这种时候,VR/AR开始摆脱“Geek玩具”的地位,缓慢却坚定地渗透入真实的商业和工业场景。早在2011年,Topshop在其莫斯科的店里就部署了基于Kinect的智能试衣镜。体感探测装置将3D服装模型叠加在顾客的影像上,实现虚拟服装与客户体型的融合。另一个例子是家具宜家卖场。宜家观察到,有14%的客户在试图把带回家的家具放到预期的位置上时,却发现家具的大小并不合适。于是宜家制作了一个AR应用,可以让顾客用手机从目录里选择家具,以手机照相机的视角把家具放到预期的位置。虚拟家具的大小跟真实家具非常接近,客户可以准确地观察和评估家具在房间里的效果。

图片来源: http://newatlas.com/ikea-augmented-reality-catalog-app/28703/

虽然早在1990年,波音公司的研究员Thomas Caudell就已经提出了Augmented Reality (AR)增强现实,来描述电气工程师如何用头戴显示设备帮助处理复杂的布线线束。但直到最近,随着Google Glass和用在汽车挡风玻璃上的显示装置的应用,人们才开始认真考虑AR在商业领域的使用。虽然当前设备提供的精确度还远不能让人满意,随着算法的演进和传感器的改进,AR/VR带来的沉浸式体验将真正改变人与人之间、人与机器之间的交互模式。

增强人类效能

自打诞生以来,人工智能就被赋予了超越现实的期待和恐惧。这或许是因为人们总把人工智能跟科幻电影里的想象联系在一起。我们实际看到的,更多是人类的经验和直觉,加上机器处理海量数据的能力,人和机器将各展所长,发挥更大的效能。ThoughtWorks曾经为宝洁公司开发了一个产品原型,用算法优化帮助供应链计划人员提升了10倍以上的效率。这种计算能力如果结合IoT或其它智能设备,效能会更加显著。

我们可以想象一个场景。一位工程师在野外检查一台复杂的机器设备。他的AR眼镜扫过机器,眼前的屏幕立刻显示出设备的系统示意图。他可以选择使用设备的3D零件结构视图,并且配以相关的检查指令,呈现出一个完整的虚拟检修流程。后台的系统根据设备出厂记录,以及使用和维修的历史数据,推测出当前最有可能出现问题的组件和相关的原因信息。他还可以通过眼镜跟远方的其它工程师交流,共同诊断问题。如果发现了有问题的组件,则直接把组件信息传至工程车上的3D打印机,现场制作合适的备件。

这样的场景不仅仅是出于想象,绝大多数所需的技术都已具备。拖拉机、化学喷雾器等农业设备的制造商AGCO在世界各地都拥有生产设施。在AGCO的一个工厂里,一位带着Google Glass的拖拉机引擎的装配工人,可以通过眼镜扫描零件的序列号,直接得到相关的手册、图片或视频。她还可以通过语音指令跟工厂里的其他人沟通或留言。Peggy Gullick, AGCO的业务流程改进总监认为Google Glass改变了游戏规则,将质量检测的速度提升了20%,并且对于新员工的岗位培训也很有帮助。以前工厂中常用平板电脑来做类似的事情,但在工厂环境下,人们经常需要爬上爬下,而且需要用手操控其它工具或设备,平板电脑经常跌落损坏,因此需要一个能够解放人们双手、又非常方便智能的工具。

智能技术的进步不仅仅能够提升个人的工作效能,还能助力人们在像环保这样的社会领域发挥更大影响。瑞典公司Einride正在试验新的运输系统,试图凭借可替代能源和无人驾驶技术变革公路运输系统。Einride的T-Pod卡车使用电池驱动,T-Pod的自动驾驶系统并不完全依靠AI,而是结合了驾驶人员的远程人工控制,相对完全的自动驾驶更加安全。驾驶人员可以在远程控制台上监控和操控车辆,并在合适的时间在不同的车辆之间切换,比如在车辆充电或其它停留的时候,因此少量驾驶人员就能驾驭整个大型车队的运转。Einride期望这套基于车辆、远程控制系统、充电体系的基础设施能够让公路运输不仅更加高效,而且更加环保。

图片来源: http://www.einride.eu

平台的兴起

虽然平台这个词已经被赋予了过多的含义,有些滥用之嫌,但我们在讨论企业科技的时候还是没法绕过平台的兴起这一现象。在企业科技的上下文里,当我们说到平台的时候,通常指的是以云计算基础架构为代表的平台。在这之上,特性丰富的PaaS平台的采用,让技术团队生产力得到了的巨大提升。不过,我们现在已经看到了平台的下一步发展。部署快速创新实验的平台,建设无缝生态系统的平台,各种为商业目标而设计的技术平台开始浮出水面,“平台思考”(Platform Thinking)变得尤为重要。

以汽车行业为例,中国汽车销售市场增长日渐进入瓶颈。2015年,15家上市经销商集团中,有6家企业总收入保持增长,其余企业均出现不同程度下滑。统计范围内企业年内共实现汽车业务收入4398亿元,较2014年下滑5.32%。这个趋势中,有先见之明的经销商开始利用自己丰富网点渠道和大量存量客户,整合线上线下资源,建立贴近客户的一站式服务平台。ThoughtWorks的一家客户构想了一个覆盖车厂、4S店、银行、保险、配件厂、道路救援、二手车商、维修服务等的生态平台。这套平台的核心是以微服务的方式改造企业架构,逐步推进各系统的服务化。让服务在平台上注册,并开放其API,使得其它应用或第三方服务可以通过组装接口产生新的应用,并且这些应用能够统一运行在这个平台之上。

无独有偶,不仅仅经销商开始建设平台,车厂从另外一个角度切入了平台化的策略。在前方,车厂面对经销商对客户资源的垄断,后方则面临各种以新能源、自动驾驶为代表的新型汽车厂商的颠覆,同时各种共享经济模式的搅局者也在重塑着汽车行业的格局。以戴姆勒为代表的车厂积极主动布局自己的平台生态,不仅通过电商和销售顾问的手持设备整合消费者全生命周期的数据,并且试水“Car2Go”即行和Car2Share随心开两种分时租赁的业务模式。

当越来越多的行业面临类似的变革,企业需要梳理和设计企业应用间的共享服务,利用领域驱动设计(Domain Driven Design – DDD)分析现有应用API并重新设计,并分析业务战略相关的外部第三方服务,规划生态圈应用以及相应服务和API的实现。还是以汽车行业为例,车企的车联网IoT设备需要把急刹车、行车距离、凌晨开车的次数等数据推送至接口,而保险公司要建立相关数据的接收和分析机制,这样的数据发布与运营平台让创新的业务模式UBI(Usage Based Insurance,基于用量的保险)成为可能。提升开放服务平台的持续接入能力及其易用性,成为有意在新经济格局中占据主动的企业所必须研究的课题。

安全

2015年PwC和英国政府联合组织的信息安全漏洞调查显示,在被调查的大型组织中,出现安全漏洞的比例从2014年的81%增加到了90%。而小型组织发生安全漏洞的比例也达到了74%。在最新2017年的安全调查中发现,在知道自己出现安全漏洞的组织当中,有差不多三分之一不知道自己漏洞持续时间有多长,同时有约三分之一的公司无法评估由于这些漏洞带来的经济损失。相对应地,跟2016年相比,有46%的组织今年增加了信息安全的预算

创新的业务模式在涌现,新兴技术在被快速采纳,安全在这个进程当中明显落在了后面。以2015年出现的海康威视安全门事件为例,作为本来就是以安防为主业的公司,其部署的监控设备却被境外IP地址控制。不过回想起来,其实并不那么让人意外。这些系统过去的部署环境主要是在局域网或专网,当走向互联网、IoT的时候,必然会面临新的挑战。很多其他企业的数字化也在经历类似的进程。

虽然安全厂商和咨询公司拿出了一套套的方法,但这些放之四海皆准的体系并不能解决日趋复杂的问题。前面提到的生态平台和API经济,带来一个直接的后果就是模糊了系统和系统、企业和企业之间的边界。而IoT带来的数量急剧增加,且多样化的集成点,让安全隐患的发生几率呈现几何级的增加。这种情况已经不能简单地依靠后期的安全测试和第三方安全审计来解决了,成型的套装软件在这种情况下通常也是效果不佳。

安全是所有人的问题,建立一个人人关注安全的文化成为重中之重。ThoughtWorks提出的©BSI(Build Security In)方法就是在这样一个环境下的产物。在BSI里,ThoughtWorks模仿软件开发的敏捷宣言,提出了安全宣言。

  • 持续安全扫描 胜于 单次安全审查
  • 前期安全威胁分析 胜于 末期安全渗透测试
  • 主动发现安全漏洞 胜于 被动等待漏洞报告
  • 安全职责共享 胜于 独立安全团队

在制定方向之后,ThoughtWorks的团队在包括像瑞士信贷移动应用、戴姆勒奔驰的电商和销售顾问的手持终端项目上,构建安全基线,把安全扫描加入到产品自动化构建的Pipeline上,并引入安全建模等产品生命周期前端的实践。降低了在后期安全测试和审计当中出现问题的几率,大大减少了因为安全问题导致的上线推迟或带病上线的现象。 文化和体系的建设之外,人们也在采用新的技术提升安全手段的效用。以身份验证环节为例,人们开始结合安全信息和事件管理机制(Security Information and Event Management – SIEM),分析访问人员的登录时间、位置、设备,应用、访问行为等数据,识别高风险的访问行为。如果发现风险行为,就可能要求进一步鉴权,甚至强行终止访问。有些先进的组织开始结合机器学习的预测能力,以预测算法持续分析正在发生的访问事件,识别风险。在提升安全防护级别的同时,改善用户体验。

机器人的崛起

根据IDC最新的全球商用机器人消费指南,全球范围内在机器人技术以及相关服务上的投入,相比2016年的915亿美元,将在2020年前翻番,达到1800亿美元。虽然到现在为止,制造业仍然是机器人最大的市场,但机器人已经不再局限于在生产线上挥舞着机械臂,我们看到各式各样的机器人开始在企业科技场景下发挥着越来越重要的作用,后续跟进的包括能源、消费、医疗行业,还有智慧城市领域。

一个可能最有名的场景是在物流领域。著名的亚马逊名叫Kiva的橙色机器人,早在2015年底,已经有3万的Kiva机器人工作在13个仓库,大幅提高了仓库的效率,并减少配送出错的概率。根据记录,仓库周转时间从60-75分钟降低到15分钟,利用效率的提升可以转换为相当于增加了50%的仓储空间。根据亚马逊的高管Dave Clark的描述,使用Kiva机器人的每个仓库可以节省2千2百万美金的运营成本。这样的技术现在已不再被亚马逊垄断,在国内,我们看到天猫仓库已经开始使用来自Geek+d的仓储机器人,还有快仓等智能仓储机器人等厂家也在迎头赶上。

图片来源: https://www.amazonrobotics.com/

除此之外,最新的人工智能技术在图像识别和异常检测领域的发展日趋成熟。在相对危险、人员不容易抵达,或是范围过于广袤的地方,无人机和机器人开始巡视在林区、矿场、管道、机场,承担起监控、检修,以及安防的工作。类似的趋势也发生在需要精确无误,同时速度又是关键的领域。UCSF Medical Center的医院药房里,引入自动配药机器人的试点阶段,就达成了配制35万份药零差错的记录。

如何应对企业科技新范式?

“风会熄灭蜡烛,却能使大火越烧越旺。自然风险、社会风险,都带有随机性、不确定性,我们难以躲避,倒不如学习如何让自己在这一切中成长。伴随波动性、随机性、混乱和压力而成长的特性,就叫做反脆弱性。” ——纳西姆·尼古拉斯·塔勒布《反脆弱》

企业难以回避科技对商业的影响,更加难以精确地预测这种影响。我们先识别出科技、商业和社会的变迁趋势,然后梳理出这些宏大的故事主线背后一系列正在发展中的技术。企业需要观察这些现象,找到自己的主动出击的机会,从而培育相应能力,以期能够基于之上发展或孵化出新的业务模式。

我们看到以往基于专有套装软件的企业架构并不能支撑这样围绕客户路径,以快速响应,构建生态为目标的战略。对于很多积极进取的企业来说,建设反脆弱的科技平台已经是当务之急。ThoughtWorks的数字平台战略整合并且平台化了当前企业数字科技中各项关键技术领域,为最大化商业价值的反脆弱平台提供建设方向。

图片来源: https://www.thoughtworks.com/digital-platform-strategy

这个平台应该有几个特征:

  • 快速交付。企业应该帮助技术团队跟业务决策人密切协作,快速实现业务团队的策略意图。搭建基于持续交付为核心的弹性基础设施,自动化的部署和监控,以及贯穿全流程的安全机制,是快速及时应对变局的关键。
  • 构建生态。企业应该能够根据业务的策略和市场的机会,快速重新定义团队和企业的边界。需要以微服务和API建设服务拓扑,改善开发者体验,定义公共网关和服务边界,提升开放应用的可服务性。
  • 获取洞见。企业需要缩短数据洞察到价值创造之间的距离。要赋予一线团队能力,实现数据驱动的产品和服务演进和创新。要建立自服务机制,通过细粒度的数据授权达成数据自服务分区,让数据湖里的海量数据成为发现业务机会、感知商业风险、创新业务模式的原材料,并为整个组织所用。
  • 有序创新。组织不再依靠一两个英明的天才的创造力。前线团队的创意和想象,因贴近客户而更有价值潜力。创新的土壤不仅仅需要文化和氛围的建设,还要建立创新实验的基础设施。要快速低成本地实验来自组织各个角落的创新想法,让创新者能够以低风险的方式,以真实市场反馈为验证,大量尝试新的思路和方法。
  • 一致体验。业务生态和客户触点的复杂度的增加,让隔离的功能部门筒仓越来越成为价值创造的障碍。企业的运营模式将围绕端到端的客户旅程来构建和整合。当客户在线上线下各种渠道中,在移动、IoT和VR/AR为代表的多种触点之间切换时,企业要识别客户个体并提供一致的体验和内容。

企业科技平台的这些特征能够帮助企业增强在VUCA (volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity)的环境里的抵抗力,把每次来袭的大风,变成发展的机会。


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