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从“控制”到“失控”的管理艺术

吉宁博士 2015年12月8日 企业管理培训

眼看着就要入冬了,而中国企业的冬天仿佛还看不到头,2014年从年头走到年尾接触了无数企业,一直在追问一个问题:什么样的改善才是企业持续经营所必须的?

传统的改善手法沿袭工业化生产时代而来,从控制的角度设计包括工作流程、管理实践、组织架构、信息技术以及工作场所工效上的改进,但这一切并没有出现生产率的大幅提升,以提高效率和稀释成本为手段的管理改善技术尤其对急于摆脱困境的企业来说,根本无济于事。

德鲁克在生命走到尽头之际,强调提升知识工作者的生产率是“21世纪最大的管理挑战”,这句话是什么意思?从劳动密集型企业到知识密集型技术的转型过程中,制造业有益的尝试就是通过大量的智能机器的介入,取代人工,使机械性工种的人数越来越少,很多技术含量低的岗位对人的依赖变得越来越弱,以往只是生产型岗位的问题慢慢不重要了,这时,技术类岗位的问题开始暴露出来了:一是技术类人才的技能是否达到应有水平?二是技术类人才是否拼劲全力?第一个是能力问题,第二是态度问题。问题是现实并没有给企业留下太多考虑的空间。

我们可以用QC手法,用IE手法,用劳动生产率去测量单位时间内产品的出货量,但我们永远无法控制一位知识类员工的产出,以绩效主义者奉行的名言来说:“你不能测量就不能管理”,套用这一公式,意味着,传统的管理工具在知识类员工的管理面前变得更加举步维艰,或者我们从源头就开始误入了歧途?

站在人性的角度来说,所有的责任感源自于对自己负责,以控制监督为主的管理学思想更可能带来的是反监督与反控制,而真正要使个体自发的产生责任感,主动提升绩效产出,唯一的做法只能是失控,并付予个体发展充分的空间,建立在自私基础上的设计最终唤发出对其他个体的责任,这是一个悖论,但它恰好符合了人的自我管理的最初动因。

设想一家企业给知识类员工完全满足其想象力的发展空间,那员工必然会全力以赴,并激发出前所未有的潜能,态度算是解决了,可是能力呢?是的,这是最让企业伤透脑筋的地方,你如何让一家充满三流人才的公司完成一个一流的管理,并做出无数一流的产品?

这个问题本身已开始涉及到失控的“玩法”了,所以我们有必要确认一下三流人才的界定方式,之所以是三流人才,除开态度以外,一可能是工作习惯问题,二可能是工作能力问题,这是从个体行为模式的角度来看的,从企业的角度来看成因,还有一种可能是对企业原有的游戏规则不适应所造成的。

对于态度方面的问题按前面的思路就不再展开,问题是后三种可能,工作习惯与工作能力是内生因子带来的,除非自己改变,任何来自外界的压力是很难在短时间起作用的,有些员工在一家企业做砸了换一家企业继续按老方法做,而企业管理方法方面的原因相对来说是比较好解决的,说倒底,失控管理首先必须解决的是有关于“信任”平台的搭建问题。企业与员工双方行为的自律,规则的清晰化,相互的信任使成本降至最低。

观察日本与德国企业的做法,我们发现,他们有一个共同点,就是员工对自己工作的尊重和敬畏,相反中国员工更多的是基于工作报酬的责任,两者之间的差别为什么这么大呢?仔细比对日本和德国,你会发现,这两个国家的员工社群化的程度很高,也就是说在专业领域里相互间的熟悉程度很强,哪怕在一家企业辞职了,通过相互间的介绍进到另一家企业的可能性很高,所以个人信用与个人品牌成了基层员工职业生涯追求的终极目标。

对比现在的互联经济来看,你想到了什么?是的,以失控设计为出发点的管理技术在互联网技术的帮助下,绩效提升几个必然的步骤:

第一:提供员工内部创业的自主平台,以结果为导向,去中心化,尽量减少中间层级,让组织变得更为灵敏。

第二:以尽可能的能力采集员工业绩数据,为其建立业绩档案。

第三:提供员工自我管理所必须的管理技术,帮助其成长。

第四:使内部一切规则透明化,简单化,复杂的制度催生的不是信任而相互间的防备

见过牧羊过程的人都知道,只要管好头羊和尾羊,整个羊群就可以朝着既定的方向进发,这是控制学的手法,现在的企业更象是一条多触角的章鱼而非在头羊带领下的羊,你完全不知道哪一个方向适合你,所以我们在看企业的战略章节时,往往是最乱的,既想纵向一体化,又想横向多元化,十分纠结,确实,你以为是一家传统的制造型公司,仔细一看,它原来是一家物流公司,你再看一家物流公司发现它原来是一家互联网公司。所有的业务都在不断的变迁与挪移。现在的管理技术怎么管,只有在失控的艺术下,学习章鱼的活法,增加敏感性,给予员工充分的发展空间,建立信任平台,简化规则,可以预见的是,谁能更早的完成了这个蜕变,谁就能占领未来市场的先机,并获得在这个时代持续经营的动力。

About 吉宁博士

真正的实战派企业培训师,长期致力于人力资本、公司行为、市场营销、企业战略及领导力发展等组织实践与研究,数十年来参与及主持过的管理咨询项目累计逾千次;受邀主讲过的各类企业培训课程累计逾万次。