掌握时间管理三部曲打造高效率团队

掌握时间管理三部曲，打造高效率团队。数字科技到底是什么？数字科技将会给传统企业带来什么帮助？今天，我和大家分享“人工智能和大数据系统在内部管理中的应用”。

掌握时间管理三部曲， 打造高效率团队

• 一、数字化管理的痛点与模型
  • 今天，我和大家分享“人工智能和大数据系统在内部管理中的应用”。
  • 1.研发管理的五个痛点
  • 有一家科技公司，老板直接管理150人的研发团队。
  • 他说：团队的活特别多，中层管理天天要招人，同时，他号召管理层带头加班，但是公司就是不见起色。
  • 这个案例很普遍，研发团队基本都有如下几个问题：
  • 第一，研发过程不透明、效能说不清。
  • 我原来当CTO时，老板问我：效率怎么样？我说：挺好。但事实上能干多少活、产出是多少，如何支持业务团队，我也说不太清楚。
  • 第二，员工缺少自驱力，需求总延期。
  • 第三，中层腰部力量软，总是要求加人。
  • 第四，业务技术总打架、责任互相推，出点事，技术和业务就互相甩锅。
  • 第五，成本算不准，花钱如流水。
  • 2.数字化研发管理成熟度模型
  • 要想解决这些问题，需要数字化管理转型。
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  • 数字化分为五个阶段成熟度：第一，有制度；第二，有工具；第三，产生数据画像；第四，用数据推动团队的改进；第五，人工智能提升效率。
• 第二步，我们要研究如何让员工在有价值的事情上工作。
  • ① 用排行榜激发意愿，用数据风控发现问题
  • 我们做了一个时间利用率专题，让员工每天盘点自己的工作，记录时间花在哪儿。但有些员工不愿意记，甚至到周五那天记一周的，胡乱往上填，这样数据完全失真了。
  • 我们弄了个排行榜公示，老板规定第一名要当众做俯卧撑。有位员工有次开会做了俯卧撑，第二个月大幅改观，6月份降到18%，7月份已经是零了，完全按照公司的制度来做。
  • ② 我的时间我管理，实现员工自管理
  • 我们在员工座谈会上访谈了最优秀的员工这一个月的变化、感受。他说：感觉不迷茫了。过去干活是拿一个任务就干，干完一个又接到一个，一天到晚上就在干任务，却不知道在干什么。
  • 现在每天复盘自己做的事情，找到和公司业务价值之间的关系，感觉很有成就感。时间记录实现了员工对自己时间的管理，形成了一种自管理。
  • ③ 培养员工自管理，提升团队的效能
  • 过去，基层等着被分配活，被管理；中层天天拿鞭子催大家，有些事情干催催不动；高层有异常的问题就救火，每天开不完的会，也没有时间思考战略和团队进一步的发展。
  • 实现员工自管理以后，员工自己就能搞定日常的事；中层关注员工搞不定的事，培养员工进一步成长；高层可以用时间思考战略。这就把过去70%沉默的大多数员工激活了，团队效能大幅提升。
  • 3.出活：数字化计划管理，提升协作效率
  • 第三步，我们要研究如何让员工把活交上来。
  • ① 提升协作效率，保障业务开展
  • 这家公司过去有一半任务是延期的，落实数字化管理后，按期率从不到50%提升到93%。研发内部任务数量增长20倍，管理精细程度大幅提升。
  • ② AI规划员工每日工作，守住按期完成率
  • 效率的提升，一方面离不开第二阶段的员工自管理；另一方面，我们通过人工智能做了一个智能规划，对预计工作时间、实际工作到期日做自动的任务编排，及时预警延期风险。员工每天只需按照清单工作，整个按期率就能大幅提升。
  • 按期率提升以后，团队对新活、项目成本预算、对外报价都能报准了，这样一环扣一环，团队整体的预算能力也大幅加强。
  • 总结下来，就是用成就感打造高素质团队，从胜利走向胜利。
  • 我们用最简单的考勤数据线切入，让公司成员初步了解数字化管理，接下来再做相对难一点的，一步步提高。
  • 时间管理三部曲的原理简单，成功率较高，容易落地。
  • 三个月以后，这家公司盘点效果，第一个月提效30%以上，三个月提效超过100%，其中需求数量提升超过140%，人均工作时长增加41%，工作饱和度增加60%，研发团队的代码量增加85%，全面大幅提升。
  • 第二步，我们要研究如何让员工在有价值的事情上工作。
• 三、制度保障：文化和思维的迭代
  • 管理体系的升级，制度的设计和颁布实际只占10%的工作量，90%要保证制度落地。但是，制度落地我们用产品化的方式，通过技术做支持，减少了公司管理的工作量。
  • 前面介绍的数字化转型，其实还只是个入门，需要AI+BI+风控，才能保障数字化转型落地。
  • 1.反熵增：避免社会惰化，防止腐蚀企业文化
  • 打江山容易守江山难。一开始，建立数字化管理冲一波比较容易，但我们要保证它长期不被腐蚀。
  • 任正非老先生提过“熵”这个概念：团队有天然堕化的倾向。管理学中也有一个“社会堕化”理论，一群人一起干一件事时，随着人数的增多，每个人付出的努力就减少，类似“三个和尚没水吃”。
  • 心理学家拉特纳和达利通过一系列的实验发现，在面临紧急事件的时候，现场的人越多，愿意出手的人越少，叫责任扩散。
  • 美国有个案例。1964年，美国曼哈顿一名叫吉诺维斯的女性被歹徒追杀，有38个人听到呼救，甚至有人在窗上看到，但没人干预，直到有个人30分钟以后电话报警，警察2分钟后来到，歹徒跑了。
  • 同理，一个团队随着人数规模的增加，惰化和责任扩散就越来越明显。
  • 避免责任扩散的传统方式是塑造企业文化，极端点说，叫道德绑架，就是大家都这样，你不这样就和别人不一样了，绑架你。比如之前举的加班的例子。
  • 更好的方式是单独评价，单独把每个人的贡献、责任、权利用数字化来落地，这样每个人就不一样，多干的人和少干的人不一样。
  • 有人认为现在主要靠文化管理，担心数字化会把团队文化搞坏了。
  • 事实上，要视情况而定，“让金子发光也是一种正义。让被埋没的金子发光是另一个版本的‘正义也许会迟到，但不会缺席'”。
  • 2.数字化时代的创新思维，打破计划思维的枷锁
  • ① 工业时代的计划思维
  • 德鲁克先生说“动荡的时代，动荡本身并不可怕，可怕的是延续过去的逻辑”。
  • 过去我们做事情都是遵循PDCA循环，成也萧何，败也萧何。
  • 工业时代的日本遵循PDCA，搞定了美国市场，但错失了互联网创新的机会；东北老工业也曾辉煌过，但是错失了这一轮互联网的发展。
  • PDCA是计划、执行、检查、处理，以计划为起点，检查、管控大家按没按照计划干，也就是所有都是围绕计划的，但计划本身是想象的，是领导脑子里的东西。
  • 尤其在这个VUCA（vuca是volatility、uncertainty、complexity、ambiguity的缩写，不稳定、变幻莫测的）时代，变化这么快，我们无法保证计划是对的。
  • ② 数字化时代的创新思维
  • 我们建议采用度量驱动循环体系，从客观测量出发，从测量结果看目标、结果和现状之间的差距，进行分析，针对分析结果制定标准，指导行为改进。
  • 两个时代做事的思想是不一样的：过去计划时代，追求稳定不变，厌恶变化；而现在，是欢迎变化，你变我也不怕，因为制度可以变化，可以根据数据进行迭代。
• 五、底层逻辑：自管理、自驱动需要制度体系的支撑
  • 1.文化模型的重要
  • 管理者都有一个梦想，想打造自管理、自驱动团队，结果很多弄成乌托邦。
  • 2002年，谷歌推行“氧气计划”，提出向没有任何管理者的组织过渡。几个月后，证明这是一场灾难，员工们连基本的问题和需求都没有方向和指导。
  • 某个车企的员工，会自发排队走厂区内的斑马线过马路。这个团队基本已经实现了自管理，而且这种氛围能带动其他人一起排队过马路。同样，大学里也有马路和斑马线，但没有谁会绕路走斑马线。
  • 通过这些案例，可以发现自管理、自驱动和员工的知识高低没有关系。自管理、自驱动是能实现的，但又不是凭空实现的。
  • 历代王朝都讲外儒内法，表面上我们是文化驱动了大家自管理，实际上底层一定要有一套制度体系来支撑它。
  • 过去可能是靠人力资源的体系、培训、罚款、企业文化这些东西，现在我们用数字化同样可以实现。
  • 做出文化模型，大家就知道什么是正确的行为，如何避免错误的行为，如何通过绩效体系防止团队惰化实现。
  • 2.数字化经营，挖掘团队价值
  • 我们通过数字化管理实现了打铁自身硬，但酒香也怕巷子深。我们要用数字化经营来挖掘团队的价值。
  • 年终汇报时，销售团队一定是要用数据说话的。
  • 现在是增长黑客时代，运营团队也要用数据说话，但是很多后端、职能部门往往还是事项的罗列，不直观。
  • 实际上，当我们用与经营相关的数据把事情说清楚后，情况就改观了。
  • 数字化转型系统，就是把企业绩效管理的全生命周期用数字化的方式来实现。绩效不单单是绩效考核，还涉及到绩效计划、实施、提升和结果应用等等。
• 四、数字化时代的创新方法论：盯住效能、测评驱动
  • 为更好地单独评价且保正奋斗者文化长期不被腐蚀，我们提出了一个公式（方法论）：效能=目标×（底线+上限）。
  • 1.AI绩效评价
  • AI绩效评价解决效能和目标问题。
  • ① 效能
  • 我们方云团队的联合创始人谭健老师，和敏捷宣言的联合发起人Aria做过一次交流，如何从公司经营的角度度量一个敏捷团队的产能。
  • Aria答复“我不在乎敏捷团队从外部度量的效应，我们还是要关注自己的指标，关注内部效应”。
  • 效率优化的标准是什么？
  • 脱离业务的管理优化都是自嗨的，在商业组织内部，不以多赚钱为标准的优化都是耍流氓。
  • 公司曾有人力资源管理的同事问冯玉强老师：人力资源管理的价值是什么？冯老师说：人力资源管理没价值，人力资源管理的价值就是给业务提供价值。
  • 效率提升千万不要弄成内卷，追求增量才是研发提效的正确姿势。
  • 增量，用一个比较粗糙的标准来评判，就是能给团队带来奖金和话语权。
  • 团队因为做了某件事拿了奖金和话语权，说明这件事对公司有价值。
  • 比如，疫情期间腾讯会议快速迭代，抢占市场的地位，这是技术驱动了业务；再比如我们的一位客户做数字化转型后研发团队的效率提升100%，有力支持了公司6•18、双11这些大活动，这也是增量。
  • 这些都是和战略同频，老板认可的，要数据有数据，要结果有结果，价值一目了然。
  • ② 目标
  • 如何保证企业战略落实到每个员工的行为上，这是个复杂、重要的过程。
  • 我们要通过自上而下的层层分解，打通战略到员工行为的全链条体系，保证每一个员工、每一份工作都能给企业带来服务。
  • 以某研发团队为例。
  • 研发评价是一个复杂的脑力劳动，很难用一个单独的指标来评价，但是我们可以总结出“好”的标准：干得多、干得快、质量高、按时交活、工作价值高、节省资源，根据这些维度，再用人工智能做综合评价，引导员工做正确的行为。
  • 瞄准战略，设置了智能评价，通过比较，团队员工可以看到自己与其他人之间的差别，找到提升方向。
  • 好的评价本身自带着告诉员工如何提升，员工拿优秀员工和自己的数据来做对比，就知道自己该怎么努力成为优秀员工了。
  • 清晰、有挑战的目标可以有效激励团队。行业目标线对内凝聚共识，对外可以体现团队的价值。
  • 行业目标线的背后是过程激励理论的应用，包括公平理论、期望理论、目标激励理论。
  • 管理水平高的团队，组与组之间的实力接近，而管理水平低的团队，明显会有员工掉队的，需要支持。因此，精准的评价，就等于解决方案，Leader能够针对不同的员工采取提升措施。
  • 关于评价与文化的关系，心理学上有个“乌比冈湖效应”，说每个人都倾向于高估自己。此外，还有一个“杜宁—克鲁格效应”。杜宁和克鲁格在1999年发表了一篇论文发现：越是基层员工对自己高估更厉害，高层高估的还轻一点。
  • 通过这两个理论我们可以得知，员工基本上都是高估自己的，所以我们要用数据告诉大家现状是怎么样的，别站在愚昧山峰，到了绝望之谷之后才能真正提升。
  • 2.AI绩效提升
  • 人工智能绩效提升，起于数据测评，终于行为优化，解决底线和上限问题。
  • ① 底线
  • 底线提升讲的是团队执行力问题。
  • 在团队执行力上，关注如何通过技术手段保障大家更好地执行，然后通过数据手段分析谁落后了，给他提供具体的指导，帮助改进行为。
  • 要守住底线，需要大数据风控，保障数字化制度落地。
  • ② 上限
  • 上限谈的是团队战斗力问题。分析先进的员工为什么先进，然后总结最佳实践，复制给团队。
  • 通过以指导行为为核心的“管理改进循环+绩效提升循环”双循环，让团队无限地进行提升。做这些排名、分析，不是为了惩罚落后员工，而是为了找到问题。
  • 实践证明，落后的员工不是不想好，而是不知道怎么好，告诉他们打法和套路后，他们的提升是非常快的。 促进上限，可以采取人工智能做任务排期或做自动化测试。