引起工作革命的方法


引起工作革命的方法
 
我们生活在一个以知识为基础的工作正在迅速增多的世界中。因此,技术的应用几乎遍及每一种业务流程和工作岗位。但迄今为止,高端知识型员工在很大程度上仍然拥有只使用他们自己认为有用的技术的自由。现在,考虑如何利用更多结构来提高这些员工的效率正当其时。这种技术与结构的结合,加上在将其运用于知识性工作时保留部分经理自主权,很可能会在对当代企业最有价值、最至关紧要的工作中引起一场革命。
 
一些企业组织将自由获取信息与结构化提供信息两种方法结合到一起。这样做的最简单方式之一是,对具有高度自主性的知识型员工可以使用的信息类型予以部分限制,如在工作时间限制访问色情、体育或社交网站。一种更微妙的方法是,允许员工同时使用自由获取信息和结构化提供信息两种方法。
 
一种与此相关的方法是,只在一项工作的某些方面采用结构化技术。如有些企业采用产品生命周期管理系统,来构建产品设计流程的后端,但在早期的产品概念化和“头脑风暴”阶段并不使用该系统。这里的关键问题是,企业需要决定,相关流程的哪些方面可能会从更结构化的技术和流程中受益,以及哪些方面应该基本上保持不变。
 
很少有企业组织系统地考虑,在哪些领域增加结构化程度可以提高生产率。一个不错的起点是,识别知识型员工,了解他们所从事工作的范围。分析单元应该是一种特定的知识性工作,而不是整个组织。这一点很重要,因为在同一个组织内,不同类型的知识型员工往往有截然不同的知识和信息需求。此外,对于某些工作来说,其知识比其他工作的知识更容易结构化,而某些知识型员工可能比别人更抗拒强加的结构化安排。
 
要注意使技术与工作相互匹配。在为知识型员工规划技术战略时,知识型员工通常可以划分为四组,每一组都有各自的特点。知识性工作的四种类型是按两个因素来划分的:工作的复杂程度,以及共同执行一项任务的知识型员工之间的相互依存水平。领导者可以利用这种分类方法作为一种指南,来确定是哪一种方法(结构化提供信息方法、自由获取信息方法,或混合方法)最适合某种特定的工作。这种事务单元模式描述了对协作和判断要求相对较低的知识性工作,如呼叫中心的工作、索赔处理,以及其他行政事务密集型工作。结构化提供信息的方法非常适合此类工作。
 
当一项工作需要协作的程度增加,向上移动到综合单元模式时,自由获取信息的工具就成为广泛适用的技术。通过电子邮件和自愿合作的方式形成工作循环非常普遍,而结构化信息提供技术的应用却要少得多。然而,也有一些采用半结构化方法的例外,包括在软件开发、工程、产品设计与开发中一些层次较低的任务。在专家单元模式中,目标是运用专家的知识去完成任务或解决问题。传统上,相关的知识存储在专家的大脑中,但如今,许多组织希望用在线知识对其进行补充。
 
虽然自由获取信息的技术通常是获得这些知识的主要手段,但在某些情况下,也可以应用结构化的方法,尤其是当提高生产率与获取在线知识同样重要时。在这种情况下,企业组织必须找到某种方式,用计算机来传播专家的工作,使知识可以植入工作流程中,正如一些医疗机构利用智能化医嘱登录系统所做的那样。与此类似,一些一流的IT咨询公司正尝试利用在线工具,提供各种更结构化的IT服务。对于那些涉及定量数据的工作,专家的工作还可以受益于一些“引导性”数据挖掘和决策分析应用软件:这些软件通过对数据的分析和诠释,可对专家起到引导作用。
 
还有企业规划和预算,营销人员制定重要的市场营销计划,以及参与大型科研项目——通常具有重复性和非结构化的特点,在此类工作环境中,自由获取信息的方法是获得成功应用,并由知识型员工自愿采用的唯一工具。尽管涉及结构化工作流程和植入知识的各种系统并未完全超越这种工作的范畴,但它们却很难获得发展。
 
虽然在不同的企业组织中,工作和职位的分类可能截然不同,但通过结构化提高工作效率的努力通常都会带来至少两个共同的挑战:防止以前采用自由获取信息方法的知识型员工离心离德;以及避免自动化业务系统失去控制,就像一些金融服务公司在审批抵押贷款时出现的情况。允许知识型员工不采纳系统自动或半自动做出的决策,可以帮助减轻这两种问题的影响。这些措施不仅可以导致更好的决策,还能减少怨恨情绪,乃至对该系统的公然抗拒。
 
另一种使结构化进程更顺利的方式是,当知识型员工与结构化系统互动时,让他们使用自己熟悉的、典型的自由获取信息工具。为了在使用一种结构化应用软件的时机成熟时提醒他们,系统可以向员工发送一封电子邮件。如果一项结构化任务需要与该系统交互传输财务信息,可以让员工使用电子表格。始终要记住:高端知识型员工不想把自己所有的时间都花在与自动化工具互动上。
 
最后,非常关键的一点是,要确保至少有一些知识型员工和高管了解结构化系统是如何工作的,这样,他们就能对因经济环境或业务模式发生变化而导致系统出错的迹象保持警惕。识别这种失配现象将有助于使企业知道,它们何时应该中止结构化系统的运行,并重新采用人工判断模式,这种快速转换可使企业避免损失大量金钱。