从领导力的角度谈ThoughtWorks的团队间协作

最近在看一本书——《Team of Teams: New Rules of Engagement for a Complex World 》。作者之一是2003年就任美军驻伊拉克联合特种作战部司令官的Stanley McChrystal将军。书中有个例子看上去是那么的眼熟,相信不少同事,特别是销售和PM都会有同感。

联合特种作战部队的一个执行小队登上桨声隆隆的直升机,驾驶员开始最后的检查。这时,距离直升机百米之外的指挥中心里指挥官收到了一个信息。当他还以为是关于攻击目标的实时状态更新,结果却是来自另一个作战单元的通知:负责监控目标的ISR (Intelligence Surveillance and Reconnaissance)被抽离行动现场,去跟踪巴格达另外一个优先级更高的目标,本次行动已不再具备所需条件,任务取消。指挥官当然非常郁闷,在直升机上整装待发的团队也只能无奈撤回。

随着作战环境变化速度的加快,承担战场实时监控的资源,比如捕食者无人机,还有提升作战部队移动性的资源,比如直升机,都是各团队激烈竞争的资源,以至于有时候地面部队的指挥官不得不在最后一分钟将已经到手的资源交出来。对团队来说,一时间紧盯目标的无人机还在他们手上,转眼就没了,原本可以搞定的任务却没法执行。这种感受就是:在这个零和游戏当中,我被牺牲了。这种情况如果发生几次,就会让人觉得为什么倒霉的总是我,甚至会认为这个系统是不是针对我,对我不公平。

就像书中提到美军联合特种作战部的地面行动部队和情报分析团队一样,ThoughtWorks的团队和个人也会不时感觉自己似乎处于囚徒困境当中:如果我主动协作会不会让其他团队在信息上、资源上获得不公平的优势,我是不是应该尽力博弈,通过力量的均衡达成公平的结果?最早的一篇脑洞《 把“墙”推倒 - 扁平组织中自主和责任》从团队定义的角度,初步探讨了Autonomy vs. Accountability直接的关系。下面是当时讨论的团队四个特点:

共同使命( common purpose)

互补的技能(complementary skills)

绩效目标(performance goals),

各自相互承担责任(hold themselves mutually accountable)

这次我尝试从领导力的角度来讨论我们应该如何面对这种情况。CCL(Center of Creative Leadership)发布的一篇白皮书把领导力文化分成了三个级别。CCL认为,一个组织在这几个级别之间的提升,意味着应对变化,解决复杂挑战的能力提升。

  1. Dependent leadership cultures(依赖型领导力文化):领导力的责任只来自处于权威地位的人。领导力发挥的作用依赖对权威的服从,效果主要体现于保持事物运转的顺畅高效。
  2. Independent leadership cultures(独立型领导力文化):领导力基于知识和能力,根据需要浮现自组织各处不同类型的个体,经常体现出去中心化的决策,尊重个体的责任和专业能力,并鼓励个体间的竞争行为。
  3. Interdependent leadership cultures(相依型领导力文化):领导力是一种需要共同探寻和学习的集体活动,是一种面对复杂挑战的负载能力。

看到这篇文章的时候,我感到这第三个级别的领导力文化似乎是破除组织中囚徒困境的关键。

最近看到一个很有意思的例子。有些同事可能知道公司有个推动安全相关实践的BSI团队。这个团队的起源是刘庆华、马伟和刘冉一起做的一套叫Build Security In的安全软件交付方法。团队本来就没几个人,随着庆华离开,实力更是大减,我当时是非常担心。不过最近却发现,安全团队的核心成员不减反增,除了BSI的原创成员马伟,还加入了安全策略咨询的杨璐,安全合规和基础设施专家李小雪,还有刚从厄瓜多尔历练归来加密专家蒋帆。这个团队竟然初步具备了安全领域比较完整的能力体系。如果我们看这个团队的组成,除了马伟是安全团队成员外,杨璐来自国内售前团队,李小雪来自TechOps的InfoSec团队,蒋帆来自咨询团队。

虽然拉通了四个部门,这个跨界团队的形成却并不是一个自上而下的安排。我还记得几个月前刚刚加入公司不久的售前杨璐找到我说,听说公司有个安全方面的团队,提出希望能够参与相关能力和业务的建设。从那之后,杨璐和马伟开始一起组织起了这个团队。不仅核心团队的能力更加丰富和多样化,BSI团队还在各个office建设起了安全技术社区,小伙伴们一起来研究和提升安全能力,实施安全实践。

当前这个团队还是以一个虚拟团队的模式在运行。团队成员之间并没有直接的隶属关系,而这个团队的目标跟大多数团队成员所属的BU、Office和部门也没有直接的责任关系。一方面我们看到大家都热情地投入到这些活动当中,另一方面他们工作的开展还得到了各方面Leader的大力支持。在国内项目上,销售团队开始寻求安全相关的项目机会,国内交付团队帮忙在现有客户的项目上,在新客户的inception加入安全活动,海外项目团队则开始推进安全能力提升的活动,Office Principal们一起帮忙协调支持社区的活动。这样的网状的互依互助的的领导模式让我们整合多个团队的不同能力,快速应对市场的需求和变化。

不过坦白来说,这个模式要产生好的效果很不容易。不仅对团队leader的要求很高,对整个组织中其它单元的Leader来讲,也都是领导力的巨大挑战。或许这也是为什么CCL会把相依型领导力文化作为最高的第三级。

囚徒困境的挑战来自全局优化 vs. 自主驱动 (Global Optimisation vs. Self-driven)之间的矛盾。组织效率的一个来源是清晰地结构、边界和责任,因此我们建立了一个个的团队,每个团队都有自己的目标。驱动力的重要来源则是Autonomy,我们的团队和leader被授予很大的操作空间来达成目标,这是我们很多ThoughtWorker热情工作的驱动力之一。我们都知道全局优化的重要性,但当每个独立团队都盯着自己的目标,坚持自己的方式的时候,却经常会让我们偏离全局优化的目的。

McChrystal将军认为,全局上下文的缺失是团队做出局部优化行为的主要原因,对其它团队视角、能力缺乏了解,是信任感下降的症结所在。因此提出的一个方法是设立在部门之间人员交换的轮岗项目,二是在部门之间派遣关键联络官,这些关键联络官都得到充分授权,在关键时候可以代表派出部门做决策。一方面,可以让我们了解组织的其他部分如何看待业务活动的开展。另一方面,联络官或交换人员可以真实地为对方团队贡献价值,这是在团队之间建立信任的重要基石。

除了结构上的设计,我们还可以从领导力角度来看这个问题,或许还有一些不同的解决问题的关注点。

首先是对于目标的定义,相依型领导力文化里对成功有多层面的定义。这几年不时有人会问我这样的问题:请用一句话描述你的目标,你公司的业务…… 以前我会尝试去总结回答,但却发现这种问题的答案通常都是一句广告词,糊弄一下别人也罢了,自己可千万别当真。一个团队自己业务目标的达成,并不是团队Leader成功的唯一衡量。对内,要能够发展团队;对外,要能够站在公司战略层面上,为其它团队提供支持;而站在公司使命的角度,我们还有平衡使命的期望。这些目标有的时候可能比更好地完成自己业务目标更加重要。正因为对Leader有着多层次的期望,Leader就需要尽可能掌握更多的上下文,更深刻地理解公司策略,尽可能做出平衡的决定。这是为什么前面支持安全团队的其它团队Leader们并没有花力气去分辨是你的我的,没有去问“为什么我团队的人在干你的事情”,而是力所能及地提供支持。

此外,作为一个ThoughtWorks Leader必须能够推动开放、坦诚地跨组织边界协作,面对变化的环境和问题随时驱动新的组织结构的浮现。在ThoughtWorks,只要登高一呼,就可以启动一个虚拟团队,俗称“基于微信的机构重组(Wechat based ReOrg)”。CLT的组织就是根据具体目标来动态组合的执行团队模式,比如去年出现的新团队就有胜任力推广团队,领导力发展团队,招聘改革团队等等。这些虚拟团队运转一段时间,如果有持续的需要和价值,就可能会转为BAU团队,如果目标达成,也可以随时解散。

最后是Leader在建立共同使命( common purpose)应该发挥的作用。很多刚进入Leadership角色的同事第一的感觉可能是ThoughtWorks的会多,团队内部的会、兄弟团队的会、还有各种1on1的Catchup。更让人郁闷的是这里有不少会议并不直接产生后续的行动计划,而是美其名曰share context。但是在不以流程驱动信息流转的环境里,让信息能够在需要的人之间流动起来,并且通过讨论形成共识,是一个Leader的关键职责。McChrystal在书中管这种沟通叫建立共享意识(Shared Consciousness),我们的胜任力模型对Lead有个相关的要求叫做Establish Focus。这还是为什么ThoughtWorks全球核心团队的名字叫GCG(Global Coordinatation Group),而不是用什么“管理决策团队”之类的名字。郭晓在描述自己的工作时最常用的词是Orchestration,也是类似的意思。当然,这么做必然有些副作用。在一个网状联系的组织里,有时候并不确定传递的信息是否对所有人都有价值,因此可能会让有些参会者觉得浪费时间。

ThoughtWorks的Leadership 角色经常处于一个纠结的状态,总是在根据情况的变化痛苦地寻求新的平衡点,但这或许就是新型组织的新常态。

MD心声

  • 相依型领导力文化中如何兼顾效率?
  • 大家身边有什么既能兼顾权衡各种矛盾,又能展现的英明神武形象的role model?

推荐阅读

  1. Team of Teams: New Rules of Engagement for a Complex World
  2. Transforming Your Organization – WHITE PAPER from Center of Creative Leadership

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ThoughtWorks 专业服务的演进

在前面的一篇文章《ThoughtWorks的Professional Service (专业服务)模式是否面临颠覆?》,我们分析了ThoughtWorks的专业服务将面临的冲击。企业服务领域正面临着向高度标准化和高度定制化两极分化的趋势。基于云的平台和应用服务,不仅大幅减少了基础设施部署、维护和升级的工作量,还将大幅减少应用软件的升级、移植、转型遗留系统的工作,因此可标准化的服务将更多以SAAS的形式提供。另一方面,以数字化为名,技术驱动的商业变革,让高度定制的技术服务在企业的项目频谱上占据更高份额。这两个趋势所压榨的空间,就是原来属于传统的大型商业软件套件和低端IT服务的空间。ThoughtWorks最近几年的发展在某种程度上印证了后者。

如果我们追求的是高度定制化的市场,并且希望占据战略价值的制高点,就需要在ThoughtWorks的深度和广度上持续扩展。说到战略价值,总会让人想起McKinsey的管理战略咨询和埃森哲的技术战略咨询。不过根据FORRESTER的报告,单纯的战略咨询工作正在减少。在这个不确定的世界里,企业缺乏耐心去启动一个长期、昂贵而结果难料、价值难测的大型项目。相反,通过长期愿景下的一系列短周期项目创造可预见的增量价值,会是更加常见的模式。

这个趋势正好跟ThoughtWorks一直秉持的敏捷理念一致。在软件交付和自身运营中多年的实践,让我们的各项服务都自带敏捷属性,在这个趋势中占据了先发优势。就好像黄博士正在推出的超越预算(Beyond Budgeting)相关服务,其背后思想跟精益非常一致,推动以财务为代表的运营适应VUCA(Volatile,Uncertain,Complex,Ambiguous)的环境。我们的设计师和咨询师们秉持这一理念,创建和演进出各种设计、业务和工程技术的方法。

除此之外,变革管理越来越重要。跨界的竞争对手,快速的技术和业务变化,给团队留下的改变时间很短。伴随着企业需要更多更快的引入、验证和发展新技术、新业务,非正式,随时发生增量组织变革占据了越来越多的比重。这要求咨询公司不仅仅能够转移技能,也能够转移胜任力,不仅仅设计组织和流程,还要注入和增强文化。这种变革是针对客户,也是针对我们自己的团队,考验着我们的学习能力和走出舒适区的勇气。

跟以往相比,战略咨询将越来越多地跟实施融合在一起。相对于协调两家各有所长的公司分别承担这两项工作,客户更愿意看到一个具有跨界能力的公司总体负责战略和实施。具体的工作任务则由这个战略合作伙伴根据优势选择自己或第三方服务团队提供。以前选择这个整合者的天平倾向于管理咨询公司,当前数字化的趋势则将更多的话语权交给了兼具技术和设计能力的组织。

ThoughtWorks已经定义了自己在战略层面的战场 – 技术驱动的商业变革。在当前这个时代背景下,我们会关注业务优化、消费者服务体验、产品创新和商业模式演进这些领域,寻求创造客户价值的机会。在2016年,传统汽车厂商面临着百度、乐视、特斯拉这些跨界者的挑战,同时,在传统汽车市场的格局中,由于车厂跟4S店之间的博弈关系,使得车厂无法有效获取和利用客户的全生命周期数据,因此在业务模式上受到严苛的约束。

过去几年的主动拓展已经使我们初步形成了价值主张、战略、能力、资产和服务五层布局。对外的表现是咨询、交付、DPES和产品/解决方案四个业务模式,并且开始逐渐积累一些轻量级资产。

在这个图里,我们在很多点上都还有着显著的薄弱环节。在上方战略层,我们很多时候缺乏能力快速切入客户上下文,勾勒完整图景。具体就表现在跟客户高层的对话中,无法跟随客户的思路和话题,提供有价值的意见,甚至问不出切到点上的问题。下方资产层的积累一直是ThoughtWorks的短板。

客户对服务的期望是更加敏捷。在高度定制化的同时,要求更快地响应,并支持持续的改变。在这种情况下,如果什么都从零开始,显然会很累。未来可重用资产在服务中将比现在占据更高的比重。组织需要不断算法化并演进其知识和能力,沉淀为资产。资产的形式可能是方法学和知识体系,或是轻量级、可灵活装配的软件组件,又可能是组件化的案例和实践文档。不过资产的建设也需要把握个尺度,我们强调轻量级和快速演进,目的是希望资产不会成为我们创新的包袱。

中间层是我们的各项能力,既是支撑我们价值主张和战略的基础,也是我们资产和服务竞争力的源泉。随着我们不断扩张高价值业务领域,能力的portfolio也在不断扩展。Tech Strategy2.0为我们提示了新能力的方向,但求新的同时,不能忽视我们一直追求的工程卓越,少了这项能力,其它都是无本之木。

最近比较喜欢的文章是哈佛商业周刊里的一篇-《Old Habits Die Hard, But They Do Die》,其中提到,“达成长期稳健发展的公司案例都是能够在包括文化、关系、领导力、战略等稳定性因素和快速动员资源,市场探索实验等动态因素之间取得平衡”。专业服务公司的竞争力是其成员竞争力的综合体现。时代会变迁,我们只要能增强追求卓越、持续改进的文化,对自己的能力保持高的期望,我们就能与时俱进。文化和能力是组织新的基础设施。

MD心声:

我们这样的业务演进对我们的人才结构会带来什么新的要求?对文化会有什么影响?
相对于过去打着一个简单的敏捷标签,能力和服务的丰富反而让我们在市场和社区的识别度下降,如何破?

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ThougtWorks中国的Tech Strategy 2.0初探

转眼已近年底,本来正在思考ThoughtWorks中国区技术和业务的未来。正好几周前在墨尔本参加了ThoughtWorks Council的会议,其中一个重要的环节是讨论推进中的Tech Strategy 2.0的规划,对我帮助很大。

Tech Strategy是要定义一个愿景,这个愿景将指引技术在支撑商业和社会进程中所承担的角色。 (The Technology Strategy defines a vision for the role technology plays in support of business and society.)如下图ThoughtWorks的价值创造理论(Theory of Value Creation)所示, 我们的价值在于从技术驱动的商业变革中发现创造商业和社会价值的机会,而这些机会的捕获和实现,则依赖于围绕我们技术战略所建立的各项能力。

(Source: ThoughtWorks)

ThoughtWorks的Tech Strategy的出发点是识别技术、商业和社会板块的移动趋势(Seismic Shift)。在这些宏大的故事主线底下,是一系列的技术发展,推动着这样的宏观板块的移动。ThoughtWorks需要根据这些现象的观察和判断,制定相应行动,包括培育相应能力,孵化和推出新的服务。

ThoughtWorks识别了五个宏观板块的变化:

  • Evolving interactions
  • Humanity, augmented
  • Rise of the platforms
  • Security, privacy, transparency
  • Rise of the robots

这里每个变化趋势后面都有着大量的技术进步产生的推动力。以“Humanity, augmented”为例,人们将发挥机器日益增强的优势,机器将有能力无处不在地部署触点以收集数据,同时发挥其处理海量数据能力,提供相应的决策推荐,并以自动或半自动的方式,凭借功能强大的执行设备,将决策反馈影响到现实的物理世界。 人类将更加关注发挥经验、直觉、创造力等独特的优势。人和机器的合作将发挥更大的力量。

凯文凯利在《必然》里提到,自从深蓝在1997年多次击败顶级象棋棋手后,卡斯帕罗夫提出了“人加机器”(Man-plus-Machine)的概念。在平时训练中,人工智能的陪练让人类自身的能力得到大幅提高,而在比赛中,人类棋手和人工智的协作则能显著增强技战水平。在2014年的自由式国际象棋对抗锦标赛上,纯粹使用人工智能的选手赢得了42场比赛,而人机一起参加的选手赢得了53场。

讲了这么多,这些跟我们有什么关系呢?这些宏观板块的范围都很广,产生商业价值的方式很多,涉及的技术也是种类繁杂,我们不可能什么都做。那么ThoughtWorks应该把注意力关注在什么上呢?

在公司Council会议上给出第一个关注点是Intelligent Empowerment,我们希望通过机器学习等数据技术帮助企业的业务转型,实现数字化企业向算法化企业的跨越。这其中覆盖的技术包括机器学习,数据平台&实时分析,智能助理,声音和视频识别,语音作为普遍存在的交互界面,智能系统和生态等等。如果我们大致分类,这些技术大多可以归到基于人工智能或其它智能分析技术,以及基于IoT的数据收集、交互和执行能力。

那么我们跟其它做AI的公司有什么区别呢?ThoughtWorks更加关注数据使用中的伦理道德,对个人隐私的尊重,对数据和算法中潜在的偏见保持警醒,我们更多地把着眼点放在企业的业务敏捷和管理透明度上。

在分析了中国区面对的市场,以及我们的定位和核心优势之后,我们认为数据和IoT是突破方向,加上这两项技术依托的平台技术,特别是各个层面的云(包括公有云和私有云)平台技术,这三个领域将会是我们Intelligent Empowerment的工作重点。

IoT领域纷繁复杂,ThoughWorks既不会去做传感器,也不会把重心放在芯片、组件等电子工程方面,朱晨在最近的一次分享中说过,“ThoughtWorks是作为IoT系统方案的供应商或传统产品的升级合作伙伴”。而在制造Intelligent Things with Service和跟我们的客户一起建设Intelligent Services with Things两个方向之间,我们更倾向后者。面对客户的时候,我们想的不是给客户做个什么有趣的设备,而是要思考——“互联的设备和服务在客户的服务化战略上下文中能够发挥什么样的重要作用?”

技术层面上,我们的注意力可以放在三个领域:整合各种sensor和actuator的IoT技术栈,IoT Product System Design,IoT数据分析技术。同时,我们在深圳的IoT中心将承担起建立跟材料和组件供应商、硬件设计公司、生产制造商等供应链上游公司的联盟合作关系。

(source: ThoughtWorks IoT团队负责人朱晨)

说到人工智能,大家看到Google、微软、BAT投入的美刀都至少是以亿计,我们作为一家中等规模的专业服务公司又有什么优势,能做什么呢?这个问题其实就好像在问,亚马逊和微软提供了云计算的平台,我们还要不要提云计算战略,是否还要寻求更好的相关架构、开发思想和实践,是否还要改善工具和提升能力。

就像一位前同事在一个讨论中说的,我们并“不去发明算法,我们要用工程技术上的优势,降低开发者和企业运用机器学习等技术创造价值的难度”。杨博正在开发DeepLearning.scala,试图构建具备更强业务场景表达能力的深度学习框架,让软件开发人员在使用深度学习算法时,用自己熟悉的复杂数据结构,让开发相关的应用在工程上变得更加容易可行。数据团队已经开源的DeepDarkFantasy,也是在这个方向上的努力。

有人说我们没有互联网公司的海量数据,怎么做大数据?我们并不需要跟互联网公司比数据规模。大型平台公司要么用围棋这样的问题做前沿性探索,要么投入到实际应用的大多是解决语音、图像识别等通用型问题。跟他们不同,我们要让AI进入到企业特定商业场景的问题域。

而云计算作为未来IoT、Data战略和其它应用系统的的缺省推荐的基础设施,早在Tech Strategy1.0版本里就已经被重点提及。在那个版本里,我们希望把改变游戏规则的云计算思维和能力带给我们的战略客户。这个策略在海外发达国家市场进展的不错,但在国内,由于众所周知外部因素,也可能因为我们没有足够的努力和能力推动客户采用新技术,总体进展并不理想。

我们的大多数应用还部署在客户的数据中心,即使是云上,也较少发挥云计算能够提供的全面潜力。今天,在Tech Strategy2.0里,平台成了关注的焦点。端到端DevOps能力的Pass,基于Microservice和Serviceless的架构,提供Data Analytics/AI as Service的数据平台,集成支持各种senor和actuator的网关并提供数据分析和响应的IoT平台,这些将是我们的推动的方向。当然,同时我们还得继续补Tech Strategy1.0的课。

不过,如果我们不想让积累的能力只是沦为个人爱好,就要意识到,单纯的技术和能力距离创造商业价值之间还有巨大的差距。如果我们不想简单拷贝市场上其他人的做法,就得形成自己独特的价值定位,要依靠我们自己的学习、观察、思考和验证,所谓格物致知。市场、销售和项目团队都是我们面对市场的触点,只有大家都有意识地识别有价值的业务场景,才有可能让我们捕捉到商业机会。能力和业务场景之间的持续反馈和验证,就有可能让我们孵化出新的业务。

MD心声

市场需求和我们能力建设之间的鸡蛋的问题,如何破?


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ThoughtWorks的专业精神

我们说ThoughtWorks是一家专业服务公司(Professional Service Firm),专业服务是一种业务模式,早期通常指的是医生、律师、会计等,后来管理咨询顾问、IT或生物等领域的科技顾问也加入了这个行列。专业服务的特点是:高度知识密集,专业从业人员需要长期积累经验并持续成长,通常是以帮人解决问题来创造价值。

当我们提到“专业”的时候,通常是相对于“业余”来说的。专业区别于业余,是在于对专业发展的长年持续投入,以及在此基础上建立起来的在相关知识领域的权威性。

ThoughtWorks的权威来自对卓越的追求。过去,ThoughtWorker以“在代码级对设计和质量的追求,对新兴技术的快速掌握,以及我们解决工程技术问题的能力”,让我们在软件工程实践领域成为业界的翘楚。未来,是否能在更大的广度和深度范围里进一步取得卓越的效果,则取决于我们能力的发展。

专业能力的发展一方面是在知识、技能的持续更新;另一方面是通过刻意的锻炼和实践,持续提升专业所需的素养,或者也叫胜任力。我们以往常把专业知识和胜任力合在一起看,现在,我们在新的Competency Model里定义了Craft Skill和Amplifier,分别探寻个人在其方向的发展方式。

可能不少同事已经听说,我们开始在Lead Consultant范围开始试点和推进新的能力模型,这个试点的重点是Amplifier。虽然每个人对各种能力的提升有着自己的偏好,不过囿于自己的文化、业务,以及相对应的战略,我们能力的发展也凸显着ThoughtWorks的特质。以能力模型里的Core Competency为例。

Self-Confidence(自信)

“自信”使得ThoughtWorker总能够突破自身现有水平,迎难而上,能够做别人不敢做,做不到的事情。在公司久的人可能听到过一些故事,比如在新的技术领域,跟客户团队同时起步的情况下,我们的咨询师总能领先一步,趟过客户难以解决的问题,进而辅导客户的团队。在客户面前,我们ThoughtWorker总能积极寻求合适的时机,挺身而出,表达我们的主张。跟小伙伴一起,我们总能真诚地赞扬ThoughtWorker出色的行为,同样,我们也应该勇敢坦诚地给身边同事反馈可以改进的地方,互相帮助成长。

Developing Others(发展他人)

一位ThoughtWorker到了新的团队、新的办公室,甚至出差到另一个国家,只要一进办公室, 那熟悉温暖的感觉不仅仅来自公司的Logo,更来自第一时间感受到的周围同事热情的支持、鼓励和无私的分享和帮助。不过发展他人不仅仅是在看到需要的时候提供帮助,每个ThoughtWorker都有责任,都要具备能力,发现同伴的不足并提出反馈,通过安排合适的锻炼机会,鼓励同伴突破舒适区,掌握新的能力。

Delivering Customer Results (客户成果交付)

直接的或间接的,客户价值也是ThoughWorker价值的体现。我们在专业上确实会有自己的追求和兴趣,但是在项目上,我们的设计,我们的分析,我们的代码,以及我们的各种决定,如果不能产生客户价值,不能帮助客户成功,那都是耍流氓。

Technical Expertise(技术专长)

如果说几乎所有的公司都对员工有技术掌握程度的要求,我们在跟很多客户合作过程中发现,ThoughtWorker与其它公司的技术从业者相比,我们具备更加广泛的视野,我们更能够坚持探索和推动正确高效的问题解决办法,而对业界最新进展的全面深刻的理解是我们超越业界同侪的标志。

是不是有了超强技能就够了?我们有的时候会对某人作出直观地判断 ——“这人看上去很不专业”。这种判断可能并不是来自这个人解决问题时的表现,而是来自于对其态度和行为的观察。有责任的态度和行为体现在两个层面。一个是个人对客户层面,一个是组织对社会层面。

个人和客户层面上, 拥有自己行业的行为操守(Code of Conduct)通常是专业化的一个特征。在最早的几个专业服务领域,比如医生、律师、会计等,对道德规范都制定有强制性的守则,这在注册认证中都是必考的内容。如果被发现有违反行为,就会吊销相关注册。作为面向客户的咨询师,我们依据业界的实践,针对公司的核心价值,制定了专业操守相关的规范 ——《ThoughtWorks员工行为准则》。

当然我们不能满足于只是遵循这几条基本的要求,还要做到一些更能体现我们专业范儿的行为。我们面对挑战的环境要展现自信,却不需要表现得居高临下,显得自以为高人一等。跟客户和团队内外小伙伴沟通的时候,应及时同步更新,不要轻易假设某些信息跟他们没有关系,全面提供上下文和自己做出判断的背景信息,不要对他人提出问题和挑战有什么负面的情绪。

对于要推动的事情,我们既然很难全面考虑客户的立场,那么不妨多给几个选项,看看对方是如何权衡。客户是有血有肉有诉求的个体,他们找到我们并不是因为人傻钱多,我们的服务也不仅仅是完成一个个合同要求的交付物,就像我们使用设计精良的产品时一样,客户跟我们合作的体验应该是充满兴奋和激情的。即使做不到兴奋和激情,至少也要痛并快乐着。

展现这些行为都很不容易,特别是还有很多其它压力的时候,需要大量的刻意练习和不断的反思,才能慢慢练就。但如果是随便什么人都能做到,那还叫专业吗?

专业还意味着对于这个社会所承担的道德贡献。我们印象中只关心数字准确与否的注册会计师,在这个群体的道德规范里明确说明,他们的服务对象不仅仅是企业,而是包含社会各方“所有与企业有关并关心企业的人士,可泛指为社会公众”。注册会计的信誉实际是要为社会经济生活中至关重要的市场信誉兜底。会计师是如此,律师这样对社会个体是否能获得公正待遇,以及医生这样与个人生命健康息息相关的专业,在专业技能之上的道德目标就显得愈发重要。

那么ThoughtWorks作为有志成为社会模范的公司,把社会和经济的公正列为了三个支柱之一。跟很多在讲社会责任的公司不同,我们更把对社会的影响当做目的而非手段。这也是为什么我们在各个城市Office举办开拓眼界的session,组织”你我同行”这样的体验活动,积极跟各种社会组织建立合作关系。我们特别希望更多的ThoughtWorker在P3领域能够经历从知道,以至理解,最后到行动的旅程。

MD心声

提升TW的Professionalism水准有什么合适的方法?Professionalism是个很大的话题,不过还是渴望想听到从不同角度的思考。


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ThoughtWorks的专业服务模式是否面临颠覆

我们总在说运用颠覆性思想,帮助客户实现他们颠覆性的愿景和业务。回过头来看看我们所从事的业务 – Professional Service,在其悠久的历史当中却一直没有经历太大的模式上的变化。

以大名鼎鼎的麦肯锡为例,自上世纪20年代中期开始,虽然牛人辈出,引导了企业、行业乃至是国家政府的变革,其当下的业务模式仍然跟九十几年前成立时差不太多。

百年长青的业务模式不意味着永远不会被颠覆,科技创新带来的跨界竞争者已经引起金融、零售、旅行等行业的格局剧变。我们立身的业务模式是否还具有持续的生命力呢?让我们从检视ThoughtWorker服务如何创造客户价值出发,尝试验证一下ThoughtWorks能够继续刷存在感所基于的假设吧。

当我们试图去解决客户的一个商业问题,总是要经过数轮发散和聚焦的过程,探测问题的正确定义,并把问题降解为可以分析的对象,然后形成各自的解决方案,最后用技术的手段实现这些解决方案,以达到客户价值的创造。Roger Martin用知识漏斗(Knowledge Funnel)描述知识的演进。这个漏斗模型展示,一个复杂问题的解决需要经过谜题(Mystery)、启发(Heuristic)和算法(Algorithm)三个阶段,我们面临的问题大多处于谜题和启发之间。

我们的不可替代性基于的假设是,我们要解决的问题具有如下几个特点。

  1. 重复性低——定制软件项目中可以算法化的问题,大多已经被套装软件,软件库,以及各自的自动化脚本所解决,ThoughtWorks团队关注的是那些需要依赖上下文来探索、分析的问题。而且问题的解决不仅仅需要分析性的方法,还需要大量社会化的能力,跟各种相关方协作,总是在与人的沟通中遇到不可预测的反应。
  2. 效果模糊性高——软件开发的结果很难度量。我在《精益软件度量》一书里尝试从价值、效率、质量、能力几个维度设计了一套度量体系。结果有读者在豆瓣上评价:“这本书写得很好,看得出作者有很多实践的经验,书中列举的有些案例简直与我看到的一模一样,可是,为什么我看完之后这么绝望呢?! ”其实我写得也挺绝望的,给不出直接答案的感觉挺不爽。正因为如此,客户也很难对我们的服务绩效形成客观有效的评价,以至于在相当程度上不得不依赖品牌和声誉等社会证据,以及跟我们直接接触的直观、主观体验做出判断。
  3. 学习的价值——不管是在一个领域积累,把趟过的坑变成自己的深沉,把伤疤变成勋章,还是把从另一个行业、客户、项目上学到到运用到新的项目上,以他山之石攻玉,ThoughtWorker是业务模式中资产的主体,快速学习的能力让我们能够应对不断变化的客户需求和商业环境,同时,在技术和方法的更新换代中持续获得新的创造价值的能力。
  4. 影响客户对问题的定义——解决摆在面前的问题经常不是最大化价值的方式,我们要看到客户的盲点,发掘更深层次的问题,展现更大的格局和不同的视角。

如果我们的假设遇到挑战,一些征兆就会很直接地浮现在客户的日常反应当中。

  1. 重复性变高,意味着我们工作内容被算法化的可能性增加,这也意味着我们的工作内容被产品化,被机器替代的可能性增加。征兆通常是客户把我们跟产品厂商对比,或是被要求跟产品厂商合作,采用一些成型产品,替代我们方案中定制的部分。
  2. 效果模糊性降低的征兆,一般是客户越来越难以被满足,并且能为其不满提出清晰客观的度量依据;也可能是一些更加专业化的细分竞争对手出现,以承诺精准的目标,将我们挤出竞争。
  3. 学习价值的降低则体现在客户用低成本的竞争对手逐渐替代我们的工作,我们被定位在越来越窄的范围里。因为领域足够成熟,变化足够缓慢,低成本的竞争对手用工具和流程固化了知识,作为学习价值的替代。
  4. 当我们不能影响客户对问题的定义的时候,就发现只能被动响应客户的需求,而即使做了客户要求的事情,客户反而斤斤计较,越来越难以被满足。我们要问问自己,这些征兆是否已经出现。

除了这些客户的反应,外部环境出现的多重挑战,让我们有理由相信,当前业务模式确实会面临时代的冲击。

首先,当今获取知识极为便捷,一招鲜的价值大大降低。很多咨询公司的知识和经验都存放在公司的数据库里,过去凭借几个新名词,攒几个新框架,似乎就能引起客户的兴趣。今天,各种知识在互联网上唾手可得,严肃的客户稍作研究,就能初步验证服务内容的来龙去脉,业界格局,以及未来趋势。

客户日渐成熟,对服务理解更深,因此会在性价比上提出更高的要求。不少客户尝试过多个厂商,久经各种忽悠的考验,甚至有很多客户的高管是从乙方跳槽过去,对厂商策略了如指掌。信息不对称大幅降低,导致缺乏实力支撑的偶像派溢价急剧衰退。

日趋复杂的商业环境使咨询服务出现了分解的趋势,模块化、专业化的服务可能是由术业有专精的服务商提供,而日常重复的工作可以被专业的工具所替代。在这种情况下,如果做的事情缺乏复杂度或缺乏创新,就很容易被算法化。

除此之外,像很多被颠覆的其它行业一样,我们也会面对跨界的竞争者。从高端复杂场景出发,麦肯锡在2007年开始成立了McKinsey Solutions,利用基于软件工具和分析技术等手段,将曾经存在于高管和顾问脑中的隐性的知识和能力转化成固化下来的资产。从低端简单场景出发,阿里钉钉以席卷天下之势迅速获取了一百五十万企业用户。从技术发展的角度来看,虽然MDA(Model Driven Architecture)运动一度甚嚣尘上,但是除了产生了一些华而不实的代码生成工具以外,并没有能走多远,而未来能写代码的人工智能似乎又比较遥远,但是我们还是不能掉以轻心。

最后,还是列出我心中的疑惑,向大家求助。

  1. 我们当前的核心业务是从大型客户那里获得持续性的收入,但颠覆的活动其实是从稍小一些的客户那里发生的。我们的策略是不是先和较小型的客户一起探索新的颠覆性的方法,然后推广到战略性的客户,最终达到推动行业的变革?
  2. 在很多新技术还只是buzz word的时候,我们作为最贴近客户,最贴近商业场景的实践者,如何发挥布道者的作用? 我们是不是应该寻求产品或规模化合作伙伴,主动以产品和流程替代可以算法化的活动,或是自己主动做产品或建立流程,完成这些活动?
  3. 我们是不是应该寻求特殊专业领域的合作伙伴,或是我们自己建立术业有专精的团队,达到服务的模块化,专业化。

或者大家有什么奇葩的脑洞推荐?


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The Design of Business: Why Design Thinking is the Next Competitive Advantage. Harvard Business School Press


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