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    为什么人才招聘团队必须以正确的方式拥抱 AI,否则就有可能被抛在后面? 人工智能将如何影响各组织的职能部门,这是目前几乎所有议程的重中之重——招聘也不例外。 德勤(Deloitte)最近的一项研究表明,技术的发展是董事会预计会影响未来劳动力的第二大趋势。今年早些时候发布的《趋势报告》发现,近80%的人才招聘领导者希望以某种方式在招聘过程中实施人工智能,尽管很大一部分(45.2%)的人认为应该谨慎行事。  然而,正在发生变化的是,是否在招聘中使用人工智能的选择权正在迅速从组织手中夺走,因为候选人的期望和技术的发展意味着那些不接受它的人有可能被抛在后面。取而代之的是,现在的重点是如何合乎道德地整合人工智能,以提高效率和候选人体验。这不仅仅是为了跟上技术的步伐;这是关于在人才招聘方面设定新标准。 联合创始人兼首席战略官 Frank Wolf 这就是为什么我们进行了一项最近的研究, 招聘人员,以更清楚地了解从初创公司到财富 500 强公司(包括丰田和埃森哲等行业巨头)的组织的招聘经理如何接近这项技术,以及他们是什么在这样做时考虑。本文探讨了组织如何以合乎道德的方式有效地实施人工智能技术来改善其招聘流程。 该研究强调了一个重大转变——传统的招聘方法,特别是那些专注于通过标准化评估检验的资格和经验的方法,正在迅速过时。 这不仅仅是一种趋势,更是由人工智能的能力驱动的必要演变。 总部位于英国的招聘评估公司 Arctic Shores 的研究表明,人工智能语言模型 ChatGPT 在语言推理测试中的表现优于 98.8% 的候选人。这给我们在招聘领域提出了一个关键问题——如果人工智能可以在这些评估中表现出色,我们是否衡量了候选人的正确属性?  接受采访的人工智能和招聘专家强调,我们需要摆脱传统的技能评估,转而关注批判性思维、独立时间管理和协作等属性。这种变化不仅仅是为了跟上技术进步的步伐,而是为了确保我们确定候选人的素质,这些品质反映了他们在动态和复杂的工作环境中茁壮成长的潜力。 该研究最引人注目的方面之一是候选人的期望如何推动人工智能在招聘过程中的采用。今天的候选人,尤其是那些以前瞻性组织为目标的候选人,希望最好的公司能够利用最新的技术。因此,在招聘过程中不使用人工智能的公司可能会被视为过时和无关紧要。 对于公司来说,采用人工智能不仅是为了提高效率,而且是为了增强候选人体验并在吸引顶尖人才方面保持竞争优势,这是一个令人信服的论点。 当然,将人工智能纳入招聘实践会带来一系列挑战,包括对偏见、道德使用以及平衡人类判断与机器效率的担忧。Willo一直说,人工智能必须与人类的输入和监督相结合,它是一种增强人类能力的工具,而不是取代人类能力的工具。 展望未来,很明显,人工智能将在招聘中发挥越来越重要的作用——组织必须做的是以合乎道德和有效的方式驾驭这一新形势。目标是确保人工智能不仅可以改善招聘结果和流程效率,还可以增强整体候选人体验,这对雇主品牌至关重要。 通过重新定义我们对候选人的重视,并利用人工智能来改进招聘流程,我们可以建立更有效、高效和面向未来的组织。随着我们继续探索和实施这些进展,正如我们研究的专家所证明的那样,这是一个处于人才招聘前沿的激动人心的时刻。 对于是否在招聘过程中使用人工智能,组织可能已经失去了选择权,但如何实施人工智能的控制权仍然掌握在他们手中。最好的组织将接受这种能力,并将其与人工主导的输入结合使用,以产生最佳结果。世界上最大的公司已经在关注这一点,最大的组织去哪里,其他组织就会跟到哪里。 为了帮助招聘经理和人才招聘团队应对与实施 AI 相关的挑战,他们应考虑以下几点: 定义明确的目标:确定您打算利用 AI 实现的目标。无论是提高效率、减少偏见,还是增强候选人体验,拥有明确的目标都将指导实施过程。 选择正确的工具:并非所有的 AI 工具都是一样的。选择符合您的目标并具有良好成功记录的解决方案。 培训您的团队:确保您的人才招聘团队精通使用 AI 工具并了解其含义。培训对于合乎道德和有效的使用至关重要。 试点和迭代:从试点程序开始,在受控环境中测试 AI 工具。使用获得的见解进行必要的调整。 监控和评估:持续监控 AI 工具的性能,并评估它们对招聘流程的影响。准备好根据需要进行更改。 确保透明度和合规性:在招聘过程中保持候选人对人工智能使用情况的透明度,并确保遵守相关法规和道德标准。   关于HRTech HRTech 领先的专注人力资源科技商业服务平台,作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构,致力于推动人力资源科技进步与发展,持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。HRTech核心报道HR科技创新企业与产品,关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图,持续举办高品质的专业前沿峰会论坛,表彰认可业内先进。
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    2024年07月19日
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    【FESCO】团队的未来:领导者如何与AI携手前行 1、生成式AI的发展与优势 在技术的演进中,我们始终寻找那些能够加强团队协同和提升领导力的新工具。每一次技术革新都可能给团队合作与领导带来革命性的影响。我们今天审视生成式AI时便可发现,其与传统AI技术的不同特质为团队与领导开辟了新的可能性(见表1)。 生成式AI不仅是技术上的进步,更重要的是,它改变了AI在团队中的角色定位。过去,AI多被视为一种辅助工具,但今天,生成式AI像一名充满活力的新团队成员,具备主动性和创造力,能够与团队其他成员共同努力,实现目标。对领导者而言,这意味着他们需要学习如何指导这个新成员,使其融入团队,以充分挖掘其价值。 生成式AI的核心优势在于它结合了自动化与创新力,能够高效处理日常任务,释放团队成员的时间,使他们专注于更高层次、更有创意的任务。 例如,在内容创作中,由生成式AI负责标准文本的生成,创作者便可以更专注于策略和核心思路,整个团队的创意输出效率大大提升。在创意方面,生成式AI可以提供新的启示和灵感,设计师或程序员以AI生成的草稿为起点,进一步发展和完善。 与AI协同创作,团队能够在更短的时间内提供更多的解决方案,增加决策的广度和深度,也为领导者提供更多的选择。 此外,涉及数据整合与研究时,生成式AI高效的信息处理能力能够为团队提供无与伦比的强大支持。在信息爆炸的时代,领导者需要快速、准确地获取关键信息以制定策略,而生成式AI正是解决这一需求的完美方法。 总而言之,生成式AI不仅仅是技术的进步,还为团队和领导者提供了前所未有的机会,提升了团队的创意能力和生产力,并为领导者提供了更广泛、更深入的决策依据。这不仅是AI技术的一次飞跃,也预示着团队合作和领导方式的未来方向。 2、两种未来 无限的可能与现实的挑战 生成式AI,特别是其代表产品ChatGPT,被视为生产力的革命。有学者预测,如果算力足够,ChatGPT能在2.4个月内完成人类需要180万年的工作。然而,权威流量统计平台显示,ChatGPT在主要市场的日活量却在下滑。拥有如此惊人潜能的工具在实际应用中为何会遭遇这样的困境? 现代企业的外部环境和内部团队结构正在发生剧烈的变革。ChatGPT在单任务处理方面表现卓越,但当涉及多元复杂的团队合作时,它的局限性便开始显现。 例如,一个数据中心的运行并不仅仅依赖程序代码,还需要硬件、软件、网络和运维等多个团队的高度协同。 一个AI工具可能为编程团队带来便利,但如果其他团队不能与之同步,整体效率提升就可能会受到限制。 科学研究进一步揭示了这一点。ChatGPT在简单、单一任务中的应用效果显著,但当企业试图将其用于跨部门项目或复杂任务时,挑战便随之而来(见图1)。一个真实的例子是,进行产品设计时,可以使用AI快速生成设计草图,但当需要与市场、生产和销售团队沟通时,AI因为缺乏人的判断和策略调整可能会导致沟通障碍。 此外,最新报告也显示,许多企业在尝试将AI整合到团队中时遭遇了不少挑战。 一个典型的例子是,一家广告公司试图利用ChatGPT为客户生成广告文案,但因为AI生成的文案缺乏与品牌或市场战略的紧密结合,效果不佳。 这些实际应用中的挑战和问题告诉我们,尽管技术日新月异,但如何将其有效融入到组织中,真正发挥价值,仍是一个复杂课题。只有当技术与人、团队、组织策略完美结合,才能真正发挥其潜能。   3、何以AI 团队如何与AI融合共生 团队的力量来源于协同合作,如同乐团演奏一样,音符相互呼应,才能融合为美妙的乐章。然而,在现实中,团队成员的背景、经验和工作风格千差万别,这容易造成信息传递的不一致和误解。这种情况在多元化和国际化的团队中尤为常见。生成式AI引入之后,在持续地学习和互动过程中,逐渐塑造出一个统一的合作模式。如同指挥家在与每位音乐家的默契互动中创造出和谐的音乐,AI通过与每个团队成员的互动,建立起一个共同的合作框架,促进团队协作效能的提升。 以汽车制造为例。传统上,设计师、工程师、市场专家各自工作,在许多关键决策点上存在沟通障碍。生成式AI可以在每个阶段提供数据支持和可行性分析,如同一个“意识链接”,帮助团队中的每位成员理解他人。通过学习和分析团队成员的反馈,AI能够将不同的观点整合成一个共同的框架,减少了信息断层,使团队更加协调一致,从而取得更好的业务成果。 再来看一个广告公司的例子。创意团队与数据分析师经常处于不同的频道。AI的介入,可以起到桥梁的作用——提供即时的市场数据反馈,使创意更符合市场趋势,同时确保创意可行性。这种情况下,AI就不仅仅是单向的技术辅助,更是通过与团队成员的互动,逐渐形成一个既定的创新框架。这个框架将各种创意整合起来,避免了碎片化的创新,使团队的创新能力得以最大限度地释放。 在团队协作的舞台上,生成式AI发挥着引人瞩目的整合作用,将各种才智融合为一体,如同交响乐团的指挥家,将不同的音符编织成和谐的音乐。不过,要实现这一壮丽合奏,团队及领导需要采取一系列策略,最大限度地激发AI的整合潜力。   1、团队架构的优化 团队的架构不仅决定工作流程的效率,更是在很大程度上影响着团队的协同合作能力。就像画家用线条为画作勾勒出轮廓,团队架构为组织提供了一个清晰、有序的工作框架。在AI逐渐融入我们工作生态中的这一时代,如何构建和优化团队架构变得尤为关键。 一方面,组织需要对团队成员的分工和角色进行深入审视和调整,确保每个成员都能在最擅长的领域充分发挥优势。只有当每个成员的专业技能和经验都得到最大化的利用,才能形成一个真正高效、多样化和充满活力的协作团体。 例如,健康医疗行业中,随着AI的引入,放射科医生不再仅仅依靠自己的经验解读医学影像,AI能够提供初步分析。但为了确保诊断的准确性,必须有一个结构化的团队——AI负责初步筛查,经验丰富的放射科医生进行最终确认。 另一方面,组织需要明确AI的角色。AI不是一个工具,而是团队中的一个关键成员。在许多创意驱动的团队中,AI可以充当数据驱动的“团队成员”,提供关于用户行为、趋势和竞争对手的实时反馈。与传统的团队成员一样,AI也有独特的“角色”和“职责”。通过明确AI的功能定位,以及如何与其他团队成员协同工作,组织可以确保AI技术得到最佳利用,并与团队成员建立真正的合作关系。   2、领导角色的转型 AI的融入使得团队架构的优化变得尤为关键,这无疑引出了另一层次的讨论:领导角色的转型。在AI技术浪潮中,领导不仅仅要对人进行管理,更要对系统和流程进行引导。在AI融入团队结构过程中,领导的角色也至关重要。 领导者不仅要“管理人”,他们还需要掌握“管理AI”的能力。这并不意味着领导者需要成为AI技术专家,但他们需要理解AI的能力和局限,明确AI在团队中扮演何种角色以及如何与团队成员协同工作。根据报道,超过60%的成功组织表示,其高层领导已经开始定期接受与AI相关的培训和教育,以提高他们的战略决策能力。 领导者的职责正在从传统的“人员管理”向“系统和流程管理”转变。在AI技术与团队协同工作的背景下,领导者需要设计和优化工作流程,确保AI技术与团队成员之间的交互是无缝的、增效的。这意味着领导者需要更加注重团队的整体运作模式,而不是单一任务的完成情况。领导者需要在系统管理转向中注意如下五个关键点。 细化任务分解。为实现AI技术与团队的高效协同,领导者需深入审查组织的业务流程,明确哪些是适合AI处理的重复性、标准化任务,哪些是需要人类专业判断或创意的任务。这种精准的任务分析确保资源最优分配,提升运营效率,同时明确了团队与AI的职责范围。 例如,银行业过去审批贷款一直是人为决策,但现在,很多初步的审查工作都可以通过AI自动完成,人主要处理复杂案例或提供人性化的客户体验。 工作流程自动化。采用自动化工具,如RPA (Robotic Process Automation,机器人流程自动化),可以将常规、重复性任务交给AI处理,让团队成员能够集中精力处理更复杂、更有价值的任务。同时,借助AI技术,组织可以将一系列常规的、重复性的操作串联起来,从而降低人为错误率并提高生产效率。这种自动化不仅有助于提升生产力,还能确保在关键的商业决策中及时提供准确、实时的数据支持,进而保证商业决策的质量和敏捷性。 实时反馈机制。领导者需建立一个高效的实时反馈机制,确保AI技术应用中出现的偏差或错误得到即时纠正。这不仅有助于提高系统的准确性和可靠性,还可以使组织避免可能的商业风险。通过持续地收集团队的反馈,领导者可以针对性地优化AI算法和工作流程,进一步提高商业决策的质量和速度。 培训和教育。定期组织AI培训和研讨会,确保团队成员了解AI的能力和局限性。当团队成员理解AI如何工作,并且AI能为他们带来效益时,他们更可能欢迎AI并与之有效合作。 建立沟通桥梁。确保团队成员与技术部门之间的良好沟通。技术团队可以提供关于AI工具的技术指导,而团队成员可以提供宝贵的使用反馈,帮助技术部门优化AI工具。沟通的透明度和效率与组织的决策速度和执行力有直接关系。特别是在AI技术与人力资源之间,确保信息流畅无阻,意味着将技术能力与战略目标对齐。沟通桥梁的建立不仅促进了跨部门、跨团队、人机之间的协同效应,还能确保组织利用AI技术带来的洞察迅速进行策略调整和决策。长期下来,这种高效的沟通机制将为组织带来更大的市场敏锐度和竞争优势。 此外,领导者需要展现出更强的战略视野和变革管理能力。在瞬息万变的商业世界中,组织领导者必须确保使用的AI技术始终处于行业前沿。适时更新和优化技术平台不仅确保了组织对外部变化的快速响应能力,而且强化了竞争优势。长期来看,只有那些将技术创新纳入战略核心的组织,才能保持在行业内的领先地位,捕捉到更多的商业机会,并在数字化转型浪潮中占得先机。同时,组织需要不断地进行自我更新和调整。领导者不仅要保持对最新技术趋势的敏锐洞察,还要激发团队的变革意识,引导他们积极应对技术变革带来的挑战和机遇。   3、新生机会的把握 在AI时代,领导者的职责发生了变化,领导者也获得了发展和提升自我的前所未有的机会。领导者可以利用AI如下不同的角色与功能来提高自身的决策能力和团队管理效率。 AI作为决策助手。领导者可以利用AI来分析大量的数据,从中获得有关市场趋势、消费者行为和团队绩效的洞察。 例如,一个AI系统可以分析销售数据、客户反馈和社交媒体评论,进而为领导者提供有关新产品发布的建议或市场进入策略。 AI作为团队管理工具。AI可以对团队成员的工作效率和贡献进行实时跟踪和分析。 例如,AI可以识别那些经常延迟提交工作的团队成员,或者那些在某个特定项目中表现出色的成员。这样,领导者就可以针对性地给予成员反馈、指导或表彰。 AI作为领导者的教练。利用自然语言处理和情感分析技术,AI可以分析领导者与团队成员之间的沟通内容和方式,从而为领导者提供如何更有效地与团队沟通的建议。此外,AI还可以对重要会议、决策点或关键日期进行提醒,确保领导者始终保持最佳状态。 AI为领导者提供风险警示。通过持续监测市场和组织内部的各种信号,AI可以为领导者提供潜在风险的早期警示。 例如,如果某个市场的需求突然下降,或者某个团队成员出现高频的错误,AI可以立即通知领导者,让他们提前制订应对策略。 AI助力于领导者的自我成长。AI可以根据领导者的行为和决策习惯,提供其领导风格的反馈,帮助他们识别自己的优势和需要改进的地方。 例如,AI可以分析一个领导者过去的决策,从中找出成功和失败的模式,从而为领导者提供针对性的建议和培训资源。 4、与智能系统和谐共舞 随着AI技术的普及,现代组织的领导角色正在经历一场颠覆性的变革。领导者不再仅仅是人员的指挥者,必须学会与智能系统和谐共舞。通过AI的实时洞察,决策将变得更为迅速和精准,领导者也将拥有更多持续提升自我的契机。在这个数字化时代,领导者不仅是方向的指引者,更是创新的先锋。“逆水行舟,不进则退”,在AI的浪潮中,只有那些勇于创新和改变的领导者,才能够引领团队走向更加辉煌的未来。
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    2024年06月13日
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    透过Workday设计团队看一种SaaS厂商文化和工作方法 笔者仔细阅读了Workday设计团队的这几篇文章,还做了翻译,在这个过程中也对Workday设计团队的一些工作方法,还有团队文化有了一些理解和感悟。借助这篇文章也做一个总结,算是自己的学习笔记。对前几篇文章感兴趣的朋友,也不妨把这篇小文当作一个导读。 1. 设计系统建设目标与过程总结 首先总结一下Workday设计团队在设计体系推广、产品化和对外开放过程中,操作层面上的一些方法和工具。 系统建设目标与挑战 1. Workday产品建设目标:可扩展,可适应变化,值得信赖的,可靠的系统。 2. Workday设计系统建设目标:一个可持续发展的,文档完备的设计系统。 3. Workday设计团队目标:永远秉承“好设计”的理念,做好研究和验证、做好宣传和培训,继续服务我们的用户,让他们可以打造一脉相承的,高品质的用户体验,同时让他们的工作更轻松一点点。 4. Workday面临的挑战:公司和产品快速扩张,需要一种方式来维持一致的产品体验和产品品质。 分步骤向外推广的方法 和很多庞大复杂的系统一样,Workday设计系统(体系)的统一和推广有个过程,并非一蹴而就,而是步步为营,层层推进,唯有不同的可能是在面对推广时Workday设计团队更广阔的视野。 整个过程大概是:首先是推广到产品设计师团队,然后是推广到整个公司设计团队,然后到研发团队相关设计资源的开发和开放,然后到高管和销售人员的设计思维的培养,以及最终在公司外部的公开发布,影响力和品牌的建立。(详见第一篇第二章,简称1.2,下同) 产品化的操作方法 Workday设计团队在文章中也比较详细地分享了很多他们把Workday设计体系当作一个产品来设计,以及开发和改进的过程,Workday做产品的一些工作方法也可见一斑,总结如下。 1. 设立专属团队,专人做专事。 2. 干系人地图法分析用户群。 3. 有一套完整的需求收集流程,通过一系列问题了解需求的必要性和可复用性。(2.4) 4. 用敏捷开放的方式进行系统开发和迭代,并有一套完整的敏捷开发会议机制。(计划会、每日站会、回顾会)(2.3) 5. 每两周会进行Sprint产品演示,Workday内部所有人可见。 6. 用变更日志和定期沟通的方法做变更管理。(2.5) 7. 开通设计系统专题Slack专区,倾听内部用户反馈和建议。 8. 建设Workday Design 官网,作为唯一官方信息来源,一站式提供所有官方设计资源、规范,还有培养员工设计思维的设计练习,另外担当Workday设计品牌对外影响力的窗口。 9. 最新设计源码发布到GitHub,接受全世界的查阅、监督和贡献。 相关工具及管理方法总结 Workday设计团队应用的工具和管理方法,很多在上一部分也有提及,这里再做一个专门的总结。 1. Workday成功方法总结:在企业系统的世界里,事情经常会显得很复杂,而我们的成功之处就在于我们建立了正确的流程、架构/结构和完备的资源。 2. 设计工具:便于协作的Figma平台 3. 协作工具:Slack,可以发布公开的主题,便于信息发布和公开讨论 4. 文档工具:Confluence存放设计说明书和相关文档 5. 源码:在GitHub开放,提供React 和CSS支持 6. 开发模式:采用Scrum敏捷开发模式(2.3) 7. 用户分析:干系人地图分析,横坐标是用户影响能力,纵坐标是用户兴趣,根据横纵坐标分为四个象限,用于区分优先级。(详见2.2备注) 这里也可以看到一个特点,就是Workday设计团队在选择工具时非常重视协作和分享。 2. Workday工作方法与思维方式 通过Workday设计团队分享的很多工作的过程和案例,我试着去捕捉那些在我头脑不断闪现的影子,隐隐约约我看到了一些Workday设计团队反复使用的工作方法,或者说是内在的思维方式。 系统性思维和全局思维 第一个我看到他们反复使用的思维方式是系统性思维。系统思维,或者说全局思维,就是看整体,看更大的全局,把更大的全局当成一个有机的整体。当做一件事时,需要考虑这件事在全局当中的位置,纵观全局,还有哪些事情要做。另外如果整体中某一部分改变时,需要去评估全局中有哪些部分会受到相应的改变,继而做出适配性的调整。 比如说在研发设计系统时,Workday不单单看到的是对这个设计师的影响,还考虑到了如何让产品和开发也可以更快速便捷地引用组件(提供React 和CSS支持)。还延伸到更广的角度,去考虑产品设计系统和品牌、营销等设计元素的一致性、还有对营销团队和高管团队设计思维的培养,让设计在他们的工作中也成为一个卖点和武器,当然还有更广阔的全局,是看到了设计系统开源可以对整个品牌影响力及雇主品牌的提升。Workday团队的全局思维的深度和广度让我印象非常深刻。 另外一个系统性思维的案例就是变更管理,Workday的规模和公司业务日渐增大,一个设计的变动,往往是牵一发而动全身的,Workday在这方面也吃过亏,踩过坑,就是因为对全局影响的估计不足。为了尽量避免这些问题,Workday也摸索出了一系列措施来进行系统性的变更管理和沟通。变更管理的案例,大家都会面对,也容易理解,这里不再赘述,有兴趣的同学可以到2.5,3.2.5,3.2.6 篇章一窥端倪。 统合综效 和上面系统思维密切相关的一个思维方式是统合综效,这是我看到Workday设计团队使用最多的另外一个思维方式。统合综效,用更具体更容易理解的方式表述就是,做一件事时要考虑怎么才能尽量避免重复劳动,如果有很多地方出现了低效的人工劳动,重复劳动,那这个地方的流程就需要被改造,有更自动化的智能的工具需要被发明。 一个的例子是Workday设计团队在接受需求时都会做一个认真评估,就是评估这个需求用原来的某个组件为什么不能满足。如果要做,还有什么类似的需求可以和这个东西整合设计出一个能满足更多需求的通用组件。类似这样的思考给组织带来的不只是资源的节省,系统的简洁也有它的功劳。 另外Workday非常注重"Single source of truth",也就是官方单一信息源的文档库和资源库的建立,在仅仅三篇文章里,Workday几个不同的作者都不约而同地提到了类似的案例,比如要减少设计师、产品经理和开发人员重复地询问设计问题,他们把设计规范和各种资源制作成文档和组件,并把放在一官方统一的地方,供设计师、产品经理、开发工程查阅和直接使用。 在我对Workday产品和生态的观察中,也经常能看到这种思维,就是做一件事,他们通过全局分析,最好能达到一箭双雕,甚至是一箭N雕的效果,这样的分析的好处就是最大化的实现资源的整合和利用。 另外Workday非常热衷于制作各种方便查阅的的知识库和文档,因为这样用户可以只用记一个地址,只用到一个地方,就能找到最准确最可靠的信息,这对大家的时间成本,注意力成本都是最好的节省。 这也让我想到了我Workday产品的各种文档,一种是产品说明文档,一种是培训教材,我跟着培训教材里的案例配置一遍系统,我就知道了整个产品的设计思想和脉络,再有什么细节不明白的我再去查产品说明文档就好了。很多厂商和我聊到新人培训难的问题,其实Workday没有特殊的技巧,他们只是回归到了最传统最本质的方法,虽然简单,但很强大。缺点是前期费时间,费工夫,但是完成之后,好处多多。 我想这也是为什么说书籍(文档)是一个很好的发明,因为它让知识随手可得,并且非常便于查找和翻阅,让知识的分享速度和范围得到了大大的提升。(在书籍和文字出现之前,大量的知识能能靠口口相传,这种效率是极低的) 从建设者到服务者 再有一个随处可见的思维是平台思维(本质上是从建设者到服务者的角色转变,有时人们也称之为“去中心化”),我在之前的Workday观察文章中提到过的Workday的用户参与“创作”模式(三十二:心动的感觉 和 三十四:寻源问道(下)),今天看设计团队的案例,设计团队更是把这种模式发挥到了极致,在Workday的规模不断变大,涉及的相关方也变得纷繁复杂,Workday设计团队觉得已经很难再靠自己的力量去迭代和精确管控设计系统,Workday就开放了设计系统和工具,允许设计团队以外的产品、设计师、开发人员贡献想法和组件,而设计系统团队则更多是做想法的筛选,辅助,以及相关资源和开发工具包的支持。 这种模式,有点像市场经济,没有管控就会变成一盘散沙,形不成一个有机体。管的太严格,很多时候管控主体恨不得亲自下场,这样整个组织就很容易官僚主义,行动迟缓,逐渐失去活力。演化下来,目前我们能看到最好的方式就是发挥参与个体本身的创造力,管控主体更多则只是提供服务,资源和风险监管。 如果这样还不够好理解,也可以看看中国的很多平台企业,淘宝不卖货,而是提供卖货的平台和规则。滴滴不雇佣司机,而是提供软件、供需撮合的服务和安全监管措施。今日头条不生产内容,而只是提供创作平台,做筛选和推荐。这种模式在国内的互联网行业中已经非常常见,但是在ERP行业中还很少看到。 “自找苦吃”的极客精神 读Workday的案例,经常能感觉到的一个点是“自找苦吃”的精神,引用文章中的一句话就是“这看起来像自找苦吃,但是我们心甘情愿,正因为这样的监督,我们正在快速地接近我们的目标:一个可持续发展的,文档完备的设计系统。” 把这句话再总结一下其实是“为了心中更高的目标和标准,主动延迟满足感,心甘情愿地去挑战难但是正确的事情”。” 其实像引入外部贡献者,还有可扩展和适用的架构,想建立对外推广的流程,都是一种很高的要求和挑战,都是对自己提出的一种更高的标准,这个高标准不是平常说得的做到行业标准,而是更多根据目标需要提出的超出现有标准的要求和尝试。 还有每两周一次的公开(公司内部)的产品演示和变更沟通,以及开放设计系统供其他团队和外部人员的查阅和监督,Workday设计团队用这些方式倒逼自己去高标准要求自己和快速修复系统问题,都是需要极大的勇气和驱动力。 文章中提到了一些高素质候选人的一种心态:“面对可扩展设计挑战也同样会让专注于设计的候选人感到无比兴奋。”,正好描绘了极客们的一个侧面。 如果问“自找苦吃”的极客精神背后的驱动力是什么,我觉得有三点,一个是是开创引领的企业文化。一个是更长期目标(更好更持续的产品和企业竞争力)的吸引力,还有就是挑战更高自我极限的乐趣。 重视多样性 另外一个值得一提的是思维是“重视多样性”,英文叫“Diversity”,这是在欧美企业文化里经常出现的一个词,狭义上来讲,是企业对“不同经历,不同文化背景,不同肤色,不同种族,不同性别及跨性别者,不同的身体状况”的各类人群的包容和支持。 而在Workday设计团队的实践分享当中,我也看到“Diversity”更多的现实意义,就是不同的经历、文化背景、专业背景的人经常会对某一个问题有不一样的看法,这在很多很多时候对问题的解决来说就是打开一扇窗子。 而Workday设计系统则是通过“开放”放大了这种多样性的效用,开放更多内容让更多人看到,就可以得到更多视角的意见,反馈,甚至吸收自己团队没有的专家资源的智慧。(3.2.1 和3.2.3) 3. Workday设计团队文化 聊完了虚一点的思维方式,就聊点更虚的东西。如果聊到设计团队背后内核的东西,我觉得有必要谈一下这个团队的文化,也就是以上那些思维得以生长和发扬广大的土壤和氛围。 基于我了解到的东西和我的亲身感受,如果三个词来总结下这个团队的文化,我觉得是“开创领先、开放、透明”,其中开放和透明,文中有明确的提及,比如第三篇文章中提到的“Workday Canvas的社区文化是开放和透明,它是驱动Workday Canvas 设计系统的内在发动机。换句话说,我们力求开放。”(3.0) 我又加了一个“开创领先”,这是我在Workday设计团队的分享中感受到的一种浓烈的团队驱动力。 下面我说下我对这几个文化的理解,以及他们之间的内在联系。 开创领先 首先是“开创领先”,在几个作者的言语中我都能感觉到一种比较浓烈的气质,就是引领者的自信,还有敢于和其他人不一样的勇气。我还没有找到最准确的词去描述这种团队精神是什么,我最先想到的词是”创新“,但是总觉得力量不够,就姑且先用“开创领先”吧。 如果允许用更多的词汇去描述这个东西,我觉得它是这么一个东西: 一个是凡事追求领先的领导者气质,领军者往往不是为了去做领军者而去做领军者,而是希望为用户做出更好更极致更有突破性的产品驱使他们走在最前面。 一个是不局限于他人经验和已有方法的创新精神,就像某个企业家分享的,创新是什么,创新就是去为了解决某个问题,或者达成某个目标,敢于尝试理论上可行但别人还是没有尝试过的方案,创新需要走出舒适圈,创新也往往是对过去固有方法和思维的打破。 Workday基于云的SaaS人力资源模式和面向对象的数据库和架构设计,还有Workday设计系统从内到外的开放开源,都是这种开创领先的文化下的产物。 开放 谈到开放,我最先想到的词,就是英文的“Open”,”Open Minded“,以前心中只有个笼统的概念,在Workday设计团队分享的案例中让我看到了更多开放的具体内涵。 我看到的开放的第一个内涵是:不怕别人提不同建议。人性决定了大家喜欢别人的赞同,不喜欢别人对自己表达不同,不喜欢被别人教育,所以开放其实是有点反人性的,或者说至少是反本能的。Workday设计团队,也有这种人性,但是他们看到了更多开放的好处,也更有极客精神,延迟满足感的精神,所以他们后面做的很多努力都是“追求开放”。 我看到的第二个开放的内涵是敢于让别人看到自己,也就是除了商业机密,能开放给相关干系人可见的就尽量开放别人可见。因为更多的看到才可以收到更多的反馈,更多的反馈才可以更快的调整改进。更多的看见也可以提高信息的传递和使用效率,大家不用重复发明轮子,也不用花无谓的成本获取信息。 我看到的第三个内涵是开放交流,合作和参与。让更多的干系人参与进来,参与到过程中,在过程中有更早期更充分的沟通,不但可以获得外部贡献,更重要的是可以增进理解和培养信任,而信任是任何营销和购买行为的最本质的东西。 关于开放和透明的好处,也就是Workday“力求开放”的原因,第三篇文章中,几个作者阐释地非常清楚了,说的非常好,建议重点阅读,我这里也就不再重复了。这里只提醒大家一个点:Workday选择把系统进行开源开放,不是因为无私,而恰恰是因为他们看到了在他们所处的阶段开放可以帮他们带来的更大好处。这也就是大自然规律的对立统一吧,“非以其无私邪?故能成其私。” 透明 如果问开放和开创领先还有透明的的关系是什么,我觉得应该这么说,开放是开创领先的一种策略,而透明是开放的一个具体的手段,也是上面说的开放的第二层内涵。 如果别人都看不到你的东西,他们怎么给出有价值的反馈呢? 如果你不告诉别人你的很多举措的决策过程,你所做出的取舍,你又怎么可以直接苛责别人不理解你的良苦用心,或者要求别人和你统一方向,统一路线呢。 另外足够透明,涉及其他干系人的事情做提早的沟通,也可以避免很多不良后果和重复返工。 开放、透明、反馈、改进是个回路,这是我看到的Workday的迭代进化模型。Workday花费巨资收购员工反馈平台Peakon,我猜也是因为他们本身是透明和反馈的受益者,也看到了透明反馈对于企业发展和员工体验建设上的红利。 4. 对比验证Workday官方价值观 如果说这些团队文化背后的那个“一”,我仍然觉得是是以人为本的“用户思维”(Workdy成功的那个“一”),因为为了用户,所以要设计最好的最具有扩展性的产品,因为要设计最优秀的产品,所有要开创引领,要开放,得到外界快速的反馈和参与,因为要得到快速的反馈和有价值的参与,就要在最大可能地让信息透明,让过程透明。 为了验证自己的观察,我抱着好奇的心态去查阅了Workday官网上给出的企业文化价值观,大部分表述和我的观察是一致的,换句话说,“They mean what they say”,Workday基本上做到了他们所声称的价值观。 Workday的前两条价值观分别是员工和客户。这两点我认为都是“用户思维”的体现,员工也是企业的用户之一,这是我一直非常认同的观点,因为员工是在企业这个平台上创造价值的人,把一天的大部分时间都投入在这里的人,他们是大部分人生体验(成就感,价值感,能力增长、心智增长,认识认知增长)和经历都发生在这里的人,虽然为员工提供服务并非企业创立的初衷,但“员工是企业的重要用户”却是个不能否认的事实。 价值观里排第三位的是创新。这个我在Workday设计团队分享的诸多案例还有对于Workday产品的观察中都有体会到。 第四个是Integrity。他们说“We mean what we say,we say what we mean”,我理解就是坦诚、正直,言行一致,不闪烁其词,不当面一套背后一套。这种文化最直接的好处就是“团队沟通直接了当,沟通成本低。企业形象表里如一,外界信任度高。” 我理解这也是Workday设计团队“开放、透明”文化的来源。 第五个是Fun。我觉得这是“用户思维”和“把员工当成用户”的一个衍生产物,员工要能创造最高价值,在公司有好的体验,“开心是最重要的了”。 第六个是“需要盈利”。Workday说:“Long-term economic success is what helps us provide employees and customers with the best productivity tools, solutions, and services. While important, profitability is not why we exist. ”不知道Workday在起草这个文化的时候是否参考过松下幸之助的那句名言:“企业不盈利就是罪恶,但是企业的目的不是为了盈利”,因为Workday的这条价值观完全就是松下幸之助那句名言的翻版,我之前在《CXO十问》那篇文章中碰巧引用过。 5. 小结 对于Workday团队给到自己的一些感悟和启示,就说这么多吧,希望对各位同仁有启发有帮助,如果想了解更多Workday设计团队的详细故事,案例,思考,可以参考原文,也推荐大家看我的翻译整理版,应该可以帮助大家更快的理解Workday设计团队想表达的东西。   来源:行者无疆止于至善 人力资源产品设计观察
    团队
    2022年03月07日
  • 团队
    知识:什么是人力资本分析People Analytics?定义、流程、趋势和工具 人力资本分析People analytics 被定义为深度数据驱动和以目标为中心的方法,研究工作中所有的人员流程、职能、挑战和机会,以提升这些系统并取得可持续的业务成功根据德勤最近的研究,提高工作录用率、减少人力资源帮助票据和优化薪酬只是人力资本分析迅速成为人力资源新货币的几个方法。 让我们从头开始,了解一下人力资本分析People analytics 的基本知识。 什么是人力资本分析People analytics ? 人力资本分析People analytics 可以被定义为深度数据驱动和以目标为中心的方法,研究工作中所有的人员流程、职能、挑战和机会,以提升这些系统并实现可持续的业务成功。人力资本分析通常也被称为人员分析或人力资源分析,我们这里统称一个 人力资本分析。 从本质上讲,收集和评估人力资本分析可以通过应用统计学和其他数据解释技术来实现更好的决策。更智能、更有战略意义、更有数据支撑的人才决策由此近在咫尺,这适用于整个员工生命周期--从做出更好的招聘决策、更有效的绩效管理到更好的留住员工。与上世纪中期首次在组织中使用时相比,人力资本分析已经有了很大的发展。从规定性分析到预测性分析已经有了明显的转变,有了它,组织现在可以更好地准备面对运营环境的动态性,做到未雨绸缪,而不是被动应付。例如,复杂的数据科学、交互式数据可视化和机器学习--这些都是今天人力资本分析不可或缺的部分,但在几十年前,这些都不是这个过程的一部分。 很多朋友也在问如何搭建自己的PA团队?PA团队如何构成? 有没有现实的案例给我们参考?那么刚好前几天小编的一个LinkedIn一度好友加盟了Nike的PA团队,他们的PA团队Leader 发了一个帖子谈到自己团队的情况,相信可以给你不小的参考。一起看下? 人力资本分析People analytics 的过程 今天的人力资本分析更加直观,预测性更强。在这种期望下,这个过程包括以下几个步骤。 第一步:挖掘重要的数据 这里要问的核心问题是:"哪些数据与我们的业务目标相关?"并据此设定关键绩效指标(KPI)。这样,你就可以只调查那些需要直接监控的领域,比如人员管理范围内的运营任务,从而节省主要资源,并能带来实实在在的业务成功。如果不能增加战略价值,挖掘这些数据可能是浪费时间。知道什么是重点,也有助于应用正确的统计、数据挖掘、机器学习、调查管理和战略性劳动力管理工具。 第二步:实验、探索、丰富。 在一个拥挤且明显分散的市场中,选择人力资本分析工具时,必须对市场进行探索,尝试不同的选项,并分析哪种选项能使组织的内容最丰富。多种产品包括数据挖掘、数据转换和数据可视化技术,所有这些都融合在一个用户友好的自助服务界面中。提供多种功能的平台往往需要大量的人工操作来访问重要的数据,这些方面只能通过系统的实验来测试。 第三步:准备好行动计划 一旦你知道你的最终目标是什么,哪些数据是相关的,以及可用的选项是什么(基于明确的利弊分析),就制定一个行动计划。将大数据和预测分析应用于人才管理、领导力发展和组织能力,往往有助于对行动计划进行微调。此外,拥有一个定义明确的行动计划,能够更好地理解为什么会发生某些变化,以及组织的发展方向,从而有助于获得更多利益相关者的支持。 第四步:避免法律漏洞 确保在收集所有数据的过程中保持法律合规性是至关重要的。在你开始分析项目之前,让法律团队验证数据来源技术和流程。事情并没有到此为止。一旦收集和处理了原始数据,收集到的结果也需要在应用或发布之前得到批准。在我们的数字生态系统中,由于数据保护和隐私法律仍在不断发展,谨慎的做法是紧跟变化,并仔细检查法律合规性。 第五步:建立更精简的系统 无论当前项目的复杂程度如何,流程必须坚持的大战略都需要简单、精干。数据分析和解读的基本流程要做到便于应用、更新和可读。例如,创建基本大纲简化为摄入和设计(数据收集和分析设计)、数据清洗(去除不相关或不可靠的数据)、数据分析(定量和定性探索)、分享见解(数据的解释和展示)。这可以帮助避免不必要的复杂情况,如对所涉及的步骤流程的混淆、时间浪费,或在不规范的流程结构下出现的子流程的重复,同时还可以在必要时留有调整的余地。我们的想法是在有限的运动部件(人和环境的动态性)和流动的、可定制的人力资本分析系统和流程之间找到适当的平衡。当你有了具备相关技能的合适团队,就更容易简化整个流程,并应用质量控制。 第六步:建立一个基于事实、可衡量的人力资源业务战略。 切实可行的人力资源业务战略可以避免职能孤岛,并能使人才与业务无缝对接。对人力资本分析工作有明确的关键绩效指标和投资回报率预期,可以确保经常以透明的方式衡量影响。一个成功的战略需要有数据和有效的行动计划来支持。 第七步:采取技术支持 如今,科技已经穿插在生活的方方面面,像人力资本分析这样的流程更是如此,往往大量的分析数据要在几乎没有误差的情况下进行处理。新时代的人力资源科技工具让实时数据变得容易获取。而这是一个需要被榨取的机会,因为今天,敏捷性和实时智能可以真正让你在竞争中脱颖而出。   四大人力资本分析趋势Four Key People Analytics Trends 由于人力资本分析在很大程度上依赖于不断发展的数据挖掘技术和数据解释策略,因此围绕人力资本分析的趋势也会随着时间的推移而发展。 以下是正在塑造人力资本分析本身及其与业务互动的4大趋势。有些趋势在双循环中起作用--它们影响到人力资本分析,进而影响到人力资源的所有其他方面。 1. 转变HR是什么,做什么 Bersin研究指出,只有微不足道的2%的人力资源组织有成熟的人力资本分析能力可供借鉴。因此,对于试图进入这一领域的创新型、智慧型组织来说,有相当大的先发优势。随着人力资本分析改变了招聘的方式、绩效的衡量方式、薪酬的规划或成长的规划,以及如何更好地管理学习和保留,人力资本分析正在迅速改变人力资源的运作方式。根据德勤最近的研究,提高工作录用率、减少人力资源帮助单、优化薪酬只是人力资本分析迅速成为人力资源新货币的几种方式。此外,随着人力资源流程的发展,以跟上业务需求的步伐,人力资本分析正在从一次性的举措,变成一个实时的、易于修改的工具,HR可以从中获得巨大的好处。 2. 改变HR的业务交互方式 随着工作生态系统的最新趋势,人力资源与业务利益相关者(包括内部和外部)之间的互动也在发生转变。人力资本分析需要随着领导力的最新趋势而改变。更多的透明度是这里出现的一个关键趋势,而智能洞察力是当下的需求。今天的企业需要能够理解看似不相关的数据流,并找到一个或多个因素之间的意义、相关性,甚至可能是相互依赖性,从而更好地预测和管理工作。人力资本分析有可能提供可操作的建议,以实现战略规划和执行过程。 3. 转变HR与员工的关系 如今员工的期望是消费级的。人力资本分析正在为组织提供升级员工体验的坡道。候选人或员工与组织的每一次互动都是一个数据点,可以利用这些数据点来收集有趣的见解。这个想法是需要转变HR与员工的关系--帮助HR成为并被认为不仅仅是一个支持功能。 4. 转变洞察力的质量 在过去的几年中,人们每天所期望的洞察力的质量已经发生了变化。 如果你专注于两个关键方面:分析素养和数据安全,人力资本分析可以达到这些期望。更多的员工需要具备分析素养,以减少对技术人员的依赖性,让更多的观点得以发扬光大。随着人力资本分析成为组织的主流,数据完整性和数据安全将需要升级,并维护所有监听渠道和脉冲检查。 我们讨论了法律合规性,但数据安全最好比这更深入,成为组织内部的一种文化特质,而不是为了合规而做表面检查。 选择合适的人力资本分析工具的三个基于级别的关键检查方法 随着大量可用的供应商、选项和订阅计划的出现,选择合适的人力资本分析工具往往看起来是一项相当艰巨的任务。这里有一个基于需求的三级检查,以做出正确的决定。 第一级:一个有效的人力资源仪表盘 要开始使用人力资本分析,请使用一个基本的仪表板,允许您捕获,汇总和可视化数据。像Power BI、Tableau和Qlik这样的工具可以让你轻松使用和轻松访问数据。有了第1级的要求,你的首要任务应该是让你的人力资本分析系统尽可能的简单。 第二级:具有洞察力的人力资源仪表盘 你可能有稳定的相关数据,需要基本的洞察力来更好地分析并做出更有力的决策。像Excel或SPSS这样的统计工具也很有效,尽管它们可能没有奇特的视觉辅助和社交媒体风格的界面。像Visier这样的工具,虽然需要一些时间来设置,但却带有整体的分析解决方案。 第三级:预测性的人力资源仪表盘 当你的组织不仅寻求分析数据,还寻求根据即将到来的趋势进行直观的预测时,你的组织就处于第三个需求层次。这些工具可以帮助你研究行为,你可以预测下一步的行动。例如,你的员工更新他们的LinkedIn页面、频繁休假,可能与他们在工作中不太满意有一定的关联。虽然这是一个非常简单的情况,但预测工具可以帮助你与行为和决策模式建立联系,否则你可能会错过。Python或RStudio可以帮助你对大量数据进行高级分析,尽管它们可能需要你聘请专门从事该领域的数据科学家。   更新、升级和提升技能,实现更聪明的人力资本分析。 通过最新的人力资本分析和劳动力分析解决方案,你可以深入研究工作中的行为方面,了解工作中不同的人与非人之间的因果关系,并做出更好的决策。要记住的三点是,知道你需要量化和定性的数据是什么,了解最新的趋势是什么,知道你的最终目标是什么。让你的HR能够更新、升级、提升他们的知识和能力,将确保你的组织优化最新的人力资本分析优惠,并能乘着最新的趋势浪潮走向更智能、更快乐的员工队伍。 作者:Prarthana Ghosh 由AI翻译,仅供参考,来自TOOLBOX
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    2021年03月03日
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    如何建立一个优秀的人力资本分析(PA)团队 How to build a people analytics team 正确地组成人力资本分析团队是解决业务问题的关键所在 "数据就是新的石油"。这句话很少有人记得自己第一次听到这句话的时间和地点,但现在很多人都会自信地点头同意。 事实上,这句话可以追溯到数据科学家(也是Tesco Clubcard背后的大脑)Clive Humby,他早在2006年就创造了这句话,用来解释今天数据的不可抗拒的价值。 Humby解释说,就像石油一样,"如果未经提炼,[数据]就不能真正被使用"。也就是说,数据要想有任何价值,就必须将其分解成更简单的形式并进行分析。 在人力资源领域,这个数据提炼过程同样重要。它通常被称为 "people analytics" 人力资本分析,多年来,它导致了人力资本分析团队的诞生。 不过,虽然它已经出现了一段时间,但人力资本分析的进展却一直很缓慢。德勤发布的《2019年人力资本趋势报告》发现,尽管企业对更好的数据管理产生了浓厚的兴趣(在2017年的报告中,71%的企业将人力资本分析列为高度优先考虑的事项),但仅有26%的企业有效利用技术和分析技术。 "如果我们坐进时光机,回到10年前,我当时说的是关于人力资本分析的事情。那是因为它仍然有一个未实现的潜力,"南加州大学马歇尔商学院有效组织中心的高级研究科学家Alec Levenson说。 "典型的情况是,人们把注意力集中在眼前的数据上,而不是想出正确的问题。他们会说'一定有什么东西我们可以从这些数据中学习到',是的,总会有一些洞察力。"他说。"但如果你只看数据,而不把它嵌入到更大的业务背景中去,问一些更大的问题,比如你想解决什么问题,那么它可能会把你带入死胡同、兔子洞和爱丽丝梦游仙境之类的冒险。" 施华洛世奇公司人力资本分析和数字人力资源总监Oliver Kasper补充说,团队过于专注于报告,而不是挖掘预测性或规范性分析的可能性。 "人力资本分析可以往两个方向发展,"他解释说。"一个方向是回顾过去,所以报告过去发生的事情。然后是展望未来的活动--这就是预测性和规范性分析。我会说只有1-2%的大公司在做第二个方向。 "而这就像在谈论蒸汽火车和电动车的区别。报告是蒸汽火车,预测性和预见性分析是电动汽车。" 那么,在数据的重要性只增不减的情况下,HR如何打造一支真正能带来业务成果的人力资本分析团队? 职权范围Remit 人力资源转型咨询公司LACE Partners的首席执行官Aaron Alburey说,首先,人力资源部门应该退一步,确定自己究竟想要从人力资本分析中得到什么,人力资源转型咨询公司LACE Partners的首席执行官说。 "这是关于理解这个职能的目的是什么,以及你一开始为什么要设置它,"他说。"在你明白你想覆盖什么以及如何覆盖之前,你无法理解你需要什么。" 在Facebook负责人力资本分析和劳动力战略的副总裁Alexis Fink看来,这个职能的目的应该有三个方面。"我试图沿着三个轴来思考这个问题。首先,沿着X轴,就是员工的生命周期。通过选拔、入职、员工态度和离职调研,从候选人库中的点点连接起来有很大的机会。她说:"Y轴是分析层面--个人、团队、组织、企业,甚至超越了组织的边界,延伸到行业、劳动力市场和社区。 "最后,Z轴是关于你使用数据的方式。你是在执行流程、做报告、分析寻找模式,还是创建能够有效推荐行动方案的算法?" Levenson认为,看待人力资本分析团队的作用有 "两种非常不同的方式"。"一种是认为它只是一个数据处理功能。如果你这样建立一个人力资源分析团队,你就不用担心业务影响或成为真正的业务合作伙伴----从字面上看,你只是一个数据处理的黑猩猩。"他说。 "但如果你的目标是获得能够帮助业务其他部分更好地运行的洞察力,你就不能只是一个数据处理者。它需要的是洞察力,而不仅仅是人力资源的洞察力,而是业务的洞察力。" 后者--专注于业务数据和问题,而不仅仅是人力资源数据和问题--是团队应该努力的方向,德勤劳动力转型实践中的人力资本分析和劳动力规划专家领导David Fineman表示同意。"高影响力的人力资本分析发生在整个组织中的合作伙伴关系中,"他说。"分析应该专注于业务挑战,因此,人力资本分析团队应该从人力资源的角度出发,但他们应该专注于实现更广泛的组织目标。" 在施华洛世奇,这意味着人力资本分析团队在零售和生产两大部门的战略目标中发挥着重要作用。在零售部门,这涉及到利用人力资本分析来提高转化率,而在生产部门,则是为产品质量和生产效率提供信息。 "这些都是我们在幕后支持的关键业务挑战,"Kasper说。"我们不是为了解决纯粹的人力资源问题而存在。" 报告线 Reporting line 随着团队被期望从更广泛的业务角度出发,他们在组织中的位置也有待商榷。根据Fineman的说法,最常见的方法是由人力资源部门内的一个专门的团队负责人力资本分析,向人力资源部门领导汇报。"通常情况下,它是独立于报告小组之外,不一定是人力资源部门的一部分,而是直接向CHRO报告。" Levenson同意这一点:"人力资本分析应该是一个卓越的中心,它可以向人力资源部门汇报,也可以向更大的分析小组汇报。" 虽然注意到这是一种远不常见的做法,但Alburey说,他曾见过一些人将业务运营和人力资源部门结合在一起创建一个团队,由人力资源部门和企业共同拥有。虽然 "这两种模式都不比其他模式好",但他觉得共管的方式可以帮助团队更贴近业务。 "在HR内部建立团队的风险在于,他们最终只为HR出具大量报告--他们更多的是以HR为中心来看待他们想看的东西,所以像人才数据和薪酬洞察之类的东西,他们不一定清楚自己能带来什么样的业务成果,因为他们离业务有点远,"他说。"如果把业务和HR结合在一起,就更容易找到需要解决的业务问题,并把工作导向业务成果。" 架构 Structure 报告线只是其中的一部分,团队的组成也很重要。"大多数人分析团队都很小--只有几个人--因此他们的结构相当不稳定,往往会有很多不同的变化。"Fink说。 然而,在较大的团队中,应该有更多的结构,Fineman说,他将该职能分解为四个不同的子团队:报告;数据科学、洞察和分析;数据治理;平台管理。 reporting; data science, insights and analysis; data governance; and platform management 这就需要多样化的工作角色。Alburey指出,需要一名数据经理、报告撰写者和业务分析主管。然而,有一个角色他很快就被否定了,那就是数据科学家。"很少有人分析团队需要一个真正的数据科学家--你可以从业务的其他部分获得这种专业知识,"他说。"如果你是一个真正的数据科学家,你需要大量的数据来工作,而没有足够的人数据--所以你需要一个数据经理,是的,但数据科学家呢?我不这么认为。" Levenson也有这样的感慨,他同意 "一个纯粹的数据科学家是我最不愿意雇佣的人进入人力资本分析小组的人之一"。 "外面有一种印象,认为如果你只是雇佣一个数据科学家,他们就能解决你所有的问题,但他们不会。"他说。"你会把数据科学家放在一个面向客户的角色中,与企业中的人或CHRO交谈吗?这就是要问的试金石问题。而战略人员会说'绝对不会,因为他们不知道该说什么是正确的。" 技能集Skillsets 在Levenson看来,这与技术性的、分析性的角色和技能无关,而更多的是定性的、软性的技能,比如职业心理学。 "一个数据科学家通常不了解组织科学和企业如何运作,实际上你需要良好的职业心理学,"他说,"一个数据科学家通常不了解组织科学和企业如何运作,实际上你需要良好的职业心理学。"然后,你需要团队中的商业咨询技能--知道如何卷起袖子解决问题的人。 "这就是那句老话,即需要关注因果关系而不是相关性。除非有组织科学和商业咨询,否则你不会知道该问什么正确的问题来计算出正确的数字。" 在Fink眼中,正是这种无所不能的咨询专业知识在现在的大多数团队中都是紧缺的。"通常情况下,人们的分析团队真正的功能是提供服务,他们得到的很多请求都只是捕风捉影。他们可能提供了很好的服务,但他们回答的问题并不是特别有力,也不会导致行动。她说:"影响和咨询方面的专业知识对克服团队整体效率的这一障碍有很大帮助。 卡斯帕概述了团队需要的六大 "基石": 人的技能("比如金融知识");沟通技巧;咨询技巧;数据科学知识;隐私、道德和流程方面的人力资源知识;最后是工作心理学和行为科学知识。 (human skills (“like financial literacy”); communication skills; consulting skills; data science knowledge; HR knowledge in privacy, ethics and process; and, lastly, work psychology and behavioural science knowledge.) "理想中的人都会具备这六种技能,但很多人只是具备一些,"他说。"这很好,但你确实需要团队中的这六种技能都要具备。" 寻觅人才Sourcing talent 但是,这种多样化的技能组合能在现有的人力资源专业人士中找到吗?不一定,Fineman说。"团队中的人学习领域知识很重要,但通常情况下,数据治理角色的人更多来自于IT和IT战略背景,"他说。 Fineman认为,人力资源背景对团队中的洞察力和分析角色会有帮助。鉴于这项工作涉及到作为分析团队和业务之间的接口,优秀的HRBP应该在这里茁壮成长。"这就是有趣的地方,因为团队中的洞察力和分析小组可能是HRBP职业道路上的一个台阶。"他说。 "他们的工作是既要把业务挑战的信息带进来,解决业务挑战,又要在另一边解释分析的结果。" "这些同事是劳动力分析团队的眼睛和耳朵;他们可以利用自己的业务知识来识别业务挑战和项目,"劳埃德银行集团的人员洞察总监Andy Papworth同意这一点。 Fink指出,她所工作过的团队里有很多背景和专业知识,甚至超越了人力资源和IT领域。"她说:"一般来说,团队的核心成员都是研究生级别的工业和组织心理学家,也有其他社会科学背景的人,如认知、社会、教育和发展心理学、人类学、经济学或政府;有MBA和咨询背景的人,还有物理、化学、数学、工程、甚至地质学等硬科学背景的人。 "我见过真正有效的人来自于律师助理,或教书育人......或人力资源部门的一般角色。" Fink告诫说,不要把人力资本分析团队建设成硬性的、快速的规则。"就像育儿一样,没有一个正确的方法来处理人力资本分析工作。我的团队的结构和章程反映了我当时所服务的组织的规模、复杂性、优先级、挑战和文化。"她说。 "人力资本分析工作的乐趣和令人兴奋的部分在于,它不是一刀切的。" 作者:Rachel Sharp  这篇文章刊登在2019年10月的《人力资源科技增刊》上。 以上由现金的AI翻译完成,HRTechChina发布仅供参考。
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    2020年05月08日
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    Findley收购TAMS集团人力资本业务 2019年2月19日消息,Findley是一家独立的人力资源和员工福利解决方案公司,正在通过增加TAMS集团人力资本团队深化其人力资本服务,该团队于2019年2月15日星期五加入Findley。 进一步将Findley定位为人力资本服务的区域和国家参与者,与TAMS的交易加强了该公司在薪酬和奖励、人力资源绩效优化、领导力和团队发展等方面的服务,并增加了人才获取的保留搜索服务。 Findley董事总经理约翰•韦伯(John Weber)表示:“由于我们的客户在培养和留住顶级人才方面面临挑战,我们很自豪能够在人力资本领域深化我们的资源和服务。”“塔姆斯人力资本团队的专业知识和经验令人印象深刻,我们的文化是一致的。” 值得注意的是,塔姆斯集团的一个部门- -专门从事肯定行动计划的人力资源法律遵守支助- -将继续以塔姆斯集团的名义运作。 塔姆斯集团董事总经理丹•西莫维奇(Dan Simovic)认为,加入Findley将有利于塔姆斯的客户和该地区。“我们将能够投入更多资源,在人力资源和福利方面满足客户的需求。”我们的客户将继续与他们过去合作过的经验丰富的团队合作。 收购塔姆斯集团人力资本团队是Findley在过去8个月的第二次收购。 以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:Findley Acquires TAMS Group Human Capital Business
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    2019年02月22日
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    人力分析领导者的角色-第1部分:建立能力 文/David Green 第1部分:建立团队和组织能力。 第2部分还将介绍people analytics leader的角色和职责,如何创建分析文化和分析的未来 正如我之前所写的,在人力资源分析和数据驱动决策中,成功开发和构建了可持续能力的组织具有许多共同的特点。 领先公司共有的一个特点是有一个鼓舞人心的领导者——“人力分析主管”。乔纳森•费拉尔(Jonathan Ferrar)撰写的这篇文章,收录了2017年40篇最佳人力资源分析文章。“人力分析”(People Analytics)的负责人阿伦•奇丹巴拉姆(Arun Chidambaram)列出了乔纳森描述的所有问题,他在“人力分析”领域工作了15年。在此期间,Arun帮助了四家财富500强公司在人员分析方面建立了可持续的能力。 Arun当之无愧地被同行认可为该领域的主要权威和梦想家之一。他经常被邀请分享他在会议上的见解,就像他去年在伦敦的人物分析世界(见此处的亮点)和费城的人物分析和工作的未来(见下图和此处的重点)。对于那些在纽约地区的人,您将能够在4月5日的Hunt Scanlon主持的数据驱动公司活动中看到Arun(见下图)。 2017年9月,Arun Chidambaram在费城的人力分析和工作未来发表演讲 PEOPLE ANALYTICS LEADER的角色-第1部分:建立团队和增强组织能力  我很高兴Arun同意分享他在《人物分析领袖的角色》这两集系列文章中的一些见解。“第1部分涵盖以下领域: 人员分析团队所需要的技能和能力,以及这些技能是如何随时间发展的 关于团队应该如何与业务保持一致的不同选项。 进行人员分析项目的方法 开发团队成熟度的关键里程碑 关键的学习和成功的秘诀。 问1:嗨,Arun,根据你的经验,在一个人分析团队中你需要的技能范围是什么? 团队的技能和组成取决于许多因素,包括组织在分析方面的成熟度,以及团队是否也负责报告。如果我们把报告部分放在一边,我所建立和领导的分析团队将拥有数据科学、行为经济学、工程和数学背景的成员结合在一起。直接向CHRO或CHRO的一个领导团队报告非常重要,因为它向业务和人力资源部门证明了分析是人员战略的一个组成部分。 问2:团队应该如何与业务保持一致? 通常,大多数人分析团队最初都是按照部门和关键的人力资源兴趣区域进行协调的。在我的经验中,这种结合一开始可以很好地工作,但是随着业务需求的增长,您需要以不同的方式思考。您需要这样做,一方面是为了优化容量,另一方面也是为了确保团队正在进行对业务很重要的项目。对工作进行优先排序可能很快成为一个问题,这对分析人员的负责人来说是一个重大挑战。为了缓解这一问题,我采访并与人力资源领导团队进行定期对话,共同确定最重要的3-5个主题,这是实现业务和人力资源战略的关键。然后,我将团队中的一名成员作为每个主题的中小企业来管理传统和创新的分析项目。 优先考虑这项工作可能是人力分析的主要挑战。 问3:你能解释一下“传统”和“创新”项目是什么意思吗? 当然,传统工作仅限于对现有的一般人力资源项目进行微调,并利用分析来获得更大的价值,例如在继任规划等领域。相反,创新的工作包括使用新的和新兴的方法,如组织网络分析(ONA)来帮助解决业务问题。你如何平衡你在每个项目上花费的时间取决于你的组织成熟度。 下面的图1说明了组织成熟的重要性。图上的顶线显示分析能力以指数速度增长。底线代表了人力资源消费者的意识,从我的经验来看,这一意识增长得更不规律,而且速度也更慢。知道你适合的地方和差距的程度有助于传统和创新之间的过渡和平衡。 图1 -了解你的适合程度和差距的程度-人分析的组织成熟度(Y轴=投资/成熟度/产品等);X轴-时间)-来源:Arun Chidambaram 2月13日与Arun一起参加网络研讨会,与Stela Lupushor和Antony ebel - ebanda一起讨论组织网络分析(ONA)的实际应用。 问4:团队的结构是如何随着时间演进的?这与组织成熟度有什么关系?  好的问题和团队结构是我非常感兴趣的话题。不用说,团队的结构会在公司之间有所不同,但我相信组织成熟度的水平在这个结构随着时间的发展过程中也扮演着重要的角色。 我使用的模型(见图2)描述了我在这个领域的想法: 图2:人员分析团队结构和业务一致性的演进(来源:Arun Chidambaram) 部门一致  一个典型的人力资源结构有一个商业伙伴支持每一个业务,包括奖励和多样性等专业领域。我所见过的最常见的人员分析结构将一个团队成员与支持一组业务单元/部门的HRBPs联合起来。随着你的组织趋于成熟,需求将远远超过供给,而这种结构有崩溃的危险。 人力资源主题一致  组织你的团队的第二种方式,除了部门一致性之外,是了解公司的关键人力资源优先事项,并使你的团队专注于这些关键主题,如员工规划和人才预测。这种方法可以帮助您确定工作的优先级,并在一定程度上解决需求海啸。然而,就像在业务单元/部门一致中一样,随着人员分析能力的增强,这种结构将无法维持需求的强大力量。 中小企业一致  最后,随着需求的增长和成熟度的不断提高,我认为人员分析功能将需要划分为两个主要领域:1)面向客户;ii)主题专家(或非客户端)(见图3)。 图3 -将人员分析团队与主题专家和面向业务的顾问组织起来并进行对齐(来源:Arun Chidambaram) 在此模型中,人员分析团队中面向客户的团队与业务部门和HRBP建立联系,以了解问题,管理项目并运行事后分析和干预。虽然这个团队应该具备基本的核心分析技能,但他们的专业技能将更侧重于咨询、讲故事、沟通以及项目和项目管理。 中小型企业(或非面向客户的角色)需要跨关键学科的深入主题专业知识,如数据工程、研究和数据科学、实验和设计思维、可视化/报告和技术。我设想每一个中小企业都是由一个致力于自己专业领域的人领导的。 如今的团队结构通常会让成员同时面对双方(中小企业和客户)——这种模式的潜在挑战是,当一些分析师在决定专攻哪个方向时,他们会发现很难放弃另一方。 问5:根据您的经验,在组织内建立一个坚实的人员分析基础的关键里程碑是什么? 根据我的经验,我将把它归纳为五个主要里程碑: 建立一个可持续的和长期的分析能力,重点是交付业务结果 与业务中的其他分析团队建立紧密的合作关系,并开发一个实践社区来共享过程、技术和科技。 开发一个严格的5步方法,所有项目都要涉及,这对成功至关重要 建立与法律和数据隐私的关系,以便更好地理解人才分析中数据的使用 建立一个人才分析实验室,测试分析思维,并尝试新的举措,如组织网络分析(ONA)  问6:请您提供您的5步研究方法的更多细节,以及它是如何对您的成功至关重要  每个潜在项目的方法始于人力资源和业务同事之间关于问题声明的对话,遵循五个严格的步骤,从撰写研究建议到支持业务进行事后分析,并参与下面图4所示的行动后审查。 图4:People Analytics的五步研究方法(来源:Arun Chidambaram) 这五个步骤可概括为: 问题范围——这一步涉及到与人力资源或相关团队成员沟通,以了解业务问题及其影响 概念设计——对于每一个被接受的研究提案,我的团队会制定项目的概念设计 数据——收集和管理来自调查业务问题所需的各种来源的数据。 分析——这是我们花时间构建、分析和测试模型的技术步骤 Post hoc -这个关键步骤包括评估干预的影响和测量结果/ROI,以及检查模型是否符合规范,并在必要时进行必要的调整。 这5个步骤的方法有助于团队、人力资源和业务客户对业务问题达成相互理解,并以有效和及时的方式解决问题。 问7:在构建组织能力和领导人们分析功能时,你遇到过哪些典型的挑战和关键经验?  在我工作过的机构中,建立本质上是一种新能力的做法,既有回报,也有挑战。关键经验包括: 理解组织的分析成熟度(参见图1和对问4的响应)对于保持这种能力是绝对重要的 平衡定性和定量科学 与法律和隐私密切合作——不要认为你的人力资源团队应该或确实知道关于数据隐私规则的一切 区分分析和报告——两者都很重要,但是您需要清楚您的愿景和人员分析的目标。 为人员分析团队创建正确和最优的结构来支持业务目标 倾听人力资源利益相关者和商业同事的意见,并加强合作 在工作中保持透明,专注于你正在做的事情,而不是你如何去做。 以上内容由AI翻译,仅供参考 原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/role-people-analytics-leader-part-1-building-capability-david-green/
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    2018年07月20日
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    研究:一个坏员工如何影响了整个团队 来源:HBR,本文由HRTechChina翻译,转载请注明。 俗话说,一颗老鼠屎坏了一锅粥,员工也是一样。 我们关于“员工之间欺骗带来的传染力”实验表明,即使是你最诚实的员工,在与不诚实的员工一起工作时,也会更有可能做出一些不端的行为。虽然我们可以认为诚实的员工会带动不诚实的员工做出更正面的选择,但是这只是很少数的例子。 在工作同事中,似乎不良行为的带动会比良好行为的带动更容易。 对于管理者,意识到这些有问题的员工所带来的代价,远超这些员工不良行为带来的直接影响。在同群效应中,一个员工的不良行为会渗透到另一位员工的行为中。如果低估这种溢出效应,一些有害员工就会感染到健康的企业文化。 历史和当代大事件间都充斥着员工的不当行为,例如抵押承销商引发了金融危机,电影《股票分析师》(boiler rooms)里的股票分析师Stratton Oakmont,和富国银行进行交叉销售的销售人员。 在我们的研究中,我们希望了解传染性的坏行为是如何运作的。为了研究这一点,我们审查了金融顾问不当行为的同群效应,并关注那些有数个分公司的金融顾问企业的并购情况。在这些并购案例中,金融顾问结识了其他企业分公司之一的同事们,让他们接触到新的想法和行为。 我们收集了来自财务顾问详细监管文件的大量数据。我们将不当行为定义为客户投诉,为此财务顾问支付了至少10,000美元的和解金或为此失去了仲裁决定。我们观察了每位财务顾问以及顾问的同事的投诉。 我们发现,如果财务顾问遇到有不当行为史的新员工,他们犯错的可能性就高出37%。这一结果意味着不当行为的社会乘数为1.59,这意味着平均而言,每一次不当行为都会通过同群效应导致另外0.59宗不当行为的发生。 但是,观察同事之间的相似行为并不能解释为什么会出现这种相似性。同事可能因为同群效应而行为相同,在这种效应中,工作者会彼此学习行为或社会规范,但相似的行为也可能因为同事面对着相同的激励,或者因为这些倾向于做出类似选择的人自然而然选择在一起工作而产生。 在我们的研究中,我们想了解同群效应如何导致不当行为的传播。我们比较了同一家公司不同分支机构的财务顾问,因为这使我们能够控制公司所有顾问会面临的对于激励结构的影响。我们还关注并购造成的同事变化,这让我们能够消除顾问自主选择同事所造成的影响。最终,使我们能够分离出同群效应所造成的影响。 我们还进行了测试,只包含了在合并期间没有改变主管的顾问,这让我们能够将所有行为变化归因于同群效应。在这个受限制的样本中,我们发现了证明与主要样本类似的同群效应的强有力证据。这些结果表明,在不受管理人员的任何影响下,员工行为会受到同群效应的影响。 之前的研究表明,那些相同种族的个体之间同群效应更强。因此,我们控制顾问种族,并表明同一种族顾问之间不良行为的同群效应更强,如果一位顾问遇到一位有不当行为史的新同事并且与顾问分享种族信息,传染效果几乎是其两倍。因此,相互作用更多的相似个体,可能对彼此的行为有更强的影响。 了解为什么同事在是否犯下不端行为上做出相似选择,可以指导管理人员防止不当行为的发生。鉴于其性质,与不当行为有关的知识和社会规范必须通过非正式渠道(如社交互动)进行传播。一般来说,了解为什么同事以类似的方式行事,对理解企业文化如何产生,以及管理者如何塑造企业文化具有重要意义。 Research: How One Bad Employee Can Corrupt a Whole Team One bad apple, the saying goes, can ruin the bunch. So, too, with employees. Our research on the contagiousness of employee fraud tells us that even your most honest employees become more likely to commit misconduct if they work alongside a dishonest individual. And while it would be nice to think that the honest employees would prompt the dishonest employees to better choices, that’s rarely the case. Among co-workers, it appears easier to learn bad behavior than good. For managers, it is important to realize that the costs of a problematic employee go beyond the direct effects of that employee’s actions – bad behaviors of one employee spill over into the behaviors of other employees through peer effects. By under-appreciating these spillover effects, a few malignant employees can infect an otherwise healthy corporate culture. History—and current events—are littered with outbreaks of misconduct among co-workers: mortgage underwriters leading up to the financial crisis, stock brokers at boiler rooms such as Stratton Oakmont, and cross-selling by salespeople at Wells Fargo. In our research, we wanted to understand just how contagious bad behavior is. To do so, we examined peer effects in misconduct by financial advisors, focusing on mergers between financial advisory firms that each have multiple branches. In these mergers, financial advisors meet new co-workers from one of the branches of the other firm, exposing them to new ideas and behaviors. We collected an extensive data set using the detailed regulatory filings available for financial advisors. We defined misconduct as customer complaints for which the financial advisor either paid a settlement of at least $10,000 or lost an arbitration decision. We observed when complaints occurred for each financial advisor, as well as for the advisor’s co-workers. We found that financial advisors are 37% more likely to commit misconduct if they encounter a new co-worker with a history of misconduct. This result implies that misconduct has a social multiplier of 1.59 – meaning that, on average, each case of misconduct results in an additional 0.59 cases of misconduct through peer effects. However, observing similar behavior among co-workers does not explain why this similarity occurs. Co-workers could behave similarly because of peer effects – in which workers learn behaviors or social norms from each other – but similar behavior could arise because co-workers face the same incentives or because individuals prone to making similar choices naturally choose to work together. In our research, we wanted to understand how peer effects contribute to the spread of misconduct. We compared financial advisors across different branches of the same firm, because this allowed us to control for the effect of the incentive structure faced by all advisors in the firm. We also focused on changes in co-workers caused by mergers, because this allowed us to remove the effect of advisors choosing their co-workers. As a result, we were able to isolate peer effects. We also ran tests that included only advisors who did not change supervisors during the merger, allowing us to attribute all changes in behavior to peer effects from co-workers with the same rank. Within this restricted sample, we found strong evidence of peer effects just like in the main sample. These results show that, independent of any effects from managers, employee behavior is affected by the actions of peer co-workers. Prior studies document that peer effects are stronger among individuals who share the same ethnicity. Accordingly, we use advisor ethnicity and show that peer effects in misconduct are stronger between advisors who share the same ethnicity; the contagion effect is nearly twice as large if an advisor meets a new co-worker with a history of misconduct and who shares the advisor’s ethnicity. Thus, similar individuals, who likely interact more, have stronger effects on each other’s behaviors. Understanding why co-workers make similar choices about whether to commit misconduct can guide managers in preventing misconduct. Given its nature, knowledge and social norms related to misconduct must be transmitted through informal channels such as social interactions. More generally, understanding why co-workers behave in similar ways has important implications for understanding how corporate culture arises and how managers can shape it.    
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    2018年03月13日
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    团队里的聪明人重要,还是规范更重要? 本文作者IDG资本 是什么造就了 一个成功的团队?   关于这个问题,NYTimes 在早些时候已经对 Google 的研究结果做了详细报道。   初看这个问题,你的直觉可能是:这与成员组成有关吧。比如,团队里工程师与非工程师的比例;或是,中高层领导与年轻人的比例?但是 Google 在检查这一项的相关性时并未得到肯定的结论。   在这个代号为“Aristotle”的项目中,研究者们调查了 Google 全球的 180 个团队,走访 200 多次,采集了大量数据,然后发现,成员们的人格类型 / 专业技能 / 个人背景对团队的总体表现没有显著影响。也就是说,“TA们是谁”这个因子看起来没有想象中那么重要。   研究还发现,在某个项目上取得成功的团队往往在其他项目上也更容易成功。相反,在某个项目上失败的团队则很可能成为彻底的 loser。   一个成功的团队到底靠什么胜出?   答案是,团队的规范(team norms),即成员对于整个团队该如何表现、如何运转&协作所达成的共识,这比成员组成更为重要。   而一个“好团队”与 “坏团队”之间,最大的差异点就在于:成员之间如何对待彼此。好的团队规范,可以提升团队的群体智慧;反之,有缺陷的团队规范则会毁了这个团队,即使里面的所有成员都极其优秀。   不过光有这个答案还不够,我们需要知道,究竟什么样的“团队规范”是更有价值的。   首先,是相对平等、民主的对话机制,即团队里每个成员的话语权相差不大。   其次,优秀的团队都有比较高的“社会敏感度”(average social sensitivity)。他们能从人们的语气语调、措辞表述以及非语言信号中正确感觉对方的感受。简单说,就是会“读人”,情商高。   下面这张图则更为直接地指出了一个优秀团队所具备的五个关键要素。 如果你看不懂,也没关系。不妨自问一下以下这五个问题——   1、心理安全感:成员在团队里是否敢于冒险,并且不会感到不安/尴尬? 2、可靠性:成员是否能信赖彼此,按时并且高质量地协作完成任务? 3、结构性 & 清晰度:团队的目标、每个人的角色以及执行计划是否明晰? 4、工作的意义:每个成员是否能从所做的工作中找到意义? 5、工作的影响:每个成员是否意识到 TA 正在做的事是很重要的?   如果你对于这五个问题的答案都是 YES,那么恭喜你,你所在的团队应该表现不错。   事实上,研究者发现,“心理安全感”是五个要素中最重要的一个,同时也是其他四者的基础。   回想一下你最近做过的一个项目,你会鼓起勇气去问项目要达成的目标到底是什么吗?还是,你会选择不弄清楚这件事,继续往前走,以免被其他成员察觉到。   没有人愿意去做一些让别人对自己的能力、认知、积极性产生负面印象的事。这是人们在职场上出于自我保护动机的一种本能策略,但它非常不利于团队协作。   换句话说,如果团队成员间在心理上获得了更多安全感,那么,当犯错误时,当事人就更有可能去鼓起勇气承认自己的错误,并且能及时改正。   研究者还发现,心理安全感几乎在每个重要维度上都会产生极大的影响。并且,那些在团队中拥有较高心理安全感的成员离开 Google 的机率更小。因为,他们向同伴学习的能力往往更强,更可能创造出更多价值,也更容易得到领导的认可。   References: Hunter Walk. Google Finds That Successful Teams Are About Norms Not Just Smarts. Medium. Laszlo Bock. The five keys to a successful Google team. Linkedin Charles Duhigg. What Google Learned From Its Quest to Build the Perfect Team. NYTimes.  
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    2016年09月18日
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    资本寒冬从来都不是创业失败的根本原因 编者按:本文由混沌研习社(ID:dfscx2014)首发,如转载请联系混沌研习社。混沌研习社是一所没有围墙的大学,把全世界最好的老师请到混沌研习社来讲课,为创业公司培养具有互联网思维和国际化视野的创新人才。 高翔说,很多创业者觉得,失败是因为资本寒冬。但是寒冬每三到五年来一次,寒冬过后都会出现大批的优秀公司,所以寒冬从来不是创业失败的根本原因,那么原因在哪里?他梳理了自己投过的曾经陷入困难期的所有公司,总结了让他们陷入困境的五大原因。 演讲者|高翔(高榕资本创始合伙人) 大家好,我是高翔,来自高榕资本。我2002年大学毕业加入IDG资本,2013年开始自己创业做高榕资本,很有幸参与了整个中国互联网从最开始到现在的十几年。 今天和大家分享两个内容: 第一部分,我会和大家分享一些在我投过的项目中,创业团队犯过的一些错误,以及可能化解的思路或者方法,帮助大家在创业过程中少走一些弯路。 第二部分,从投资人角度谈谈创业者做融资时可能碰到的若干问题,比如如何和投资人打交道这些大家可能会比较关心的事情。 寒冬从来不是创业失败的原因 对于很多创业公司来讲,经济寒冬往往也是未来的机会所在。 最近媒体每次提到寒冬都是非常负面的报道,老是把寒冬跟创业失败联系在一起。我觉得这样的舆论对创业者有误导,让很多创业者觉得,如果没有寒冬我就不会失败。 寒冬从来不是创业失败的根本原因。创业寒冬通常每三到五年一次,一般随着资本热潮的消退而到来。比如2008年视频网站寒冬,对应的是2005年到2007年,资本对视频网站的追捧;2011年到2012年的电商寒冬,对应的是2009年到2011年的电商热潮。 寒冬过后会是什么情况?视频寒冬过去之后的两三年,在2011年前后,土豆、优酷、乐视分别上市,行业内出现很多并购。电商寒冬之后两年,在2014年上半年,聚美、京东上市。所以寒冬过后必然会有一个收获期。 事实上,对于很多创业公司来讲,经济寒冬往往也是未来的机会所在。因为和你一起面临寒冬困难的还有很多行业巨头,只有当行业巨头遇到困难的时候,市场才会转而选择效率更高的创新公司。比如2008年金融危机之后,带来了电商的繁荣。 所以,资本寒冬从来都不是创业失败的原因。那么什么才是创业失败的根本原因?团队自身的缺陷才是创业失败的根本原因。 创业团队常犯的五个错误,以及对应的化解思路有哪些? 为了做这次演讲,我把自己投过的曾经陷入困难期的公司列了一遍,仔细思考了它们陷入困难的原因,选了五个我认为比较重要的现象和大家分享。 NO.1 放弃自己最擅长的事情,转向“更大”或者“更正确”的事情 2007年的时候我投过一个类似Facebook的社交网站,这家公司非常擅长社交类小游戏,不到半年时间就把南方学校基本占领了。 大概三四个月以后,他们来找我,给我详细讲了Facebook的发展过程:你看,Facebook经历过一次高速增长以后,后面大概有半年的增长瓶颈期。再一次增长是什么时候呢?他们推出Facebook开放平台的时候。所以我们要成为Facebook这样的网站,也必须做开放平台。 我想想也对,就干吧。于是公司的主力就放到了开放平台开发这个项目组上。但事实是半年以后,开放平台并没有研发出来。开放平台是件非常难做的事情,远远超出了当时这个团队的能力,虽然他们为了做开放平台,做了很多努力,但是毕竟是小公司,能获取的资源很少。并且在同一时间,人人网却用非常简单的方法,基本上把所有的渠道都占领了。 上面这个案例,简单来讲就是五个字“力所不能及”。创业者一定要经常问自己这个问题,我们最强的能力是什么?我们有没有在行业里把它做到最强?  当你最强的能力还能够让公司再快速发展的时候,千万不要随便改变你的节奏和策略。只有当你的能力已经发挥到极致了,让你觉得成长吃力的时候,才应该去寻找新的方向。 NO.2 只有大的目标,没有具体的分解 我之前投过一家公司,这家公司有一年给我发了一个有10页长的年度计划,讲明年要推出一个重要的新产品,里面全是团队、产品、市场、推广相关的通用描述,通篇没有数字,只在最后一页写了一个大的目标:新产品计划在二季度推出,全年计划做500万用户,日活50万,成为中国最大的什么什么。 第二年显然也是没有做到的,但是用非常简单的语言总结了一下原因,由于市场、团队、资金等各方面的原因,导致这个年度计划没有完成。然后今年我们要做这样的改进,准备年底做到1000万用户,还是只有一个大的目标,没有分解......第三年,他们已不需要再做年度计划了。 这个案例是个非常极端的案例,因为这个情况其实在很多创业团队都会出现,只是程度不同而已。 为什么要把一个大的目标做分解? 一是重新思考的过程,自己过一遍流程,才会发现很多问题。 二是做好分工,让每个人都清楚自己要做的事情,做目标分解的团队执行力和不做目标分解的团队执行力,是千差万别的。 三是事后总结的依据,只有分解了的目标才具备总结的价值。 NO.3 只关注用户不关注财务 在座的每一个创业者都可以想一下,你们公司的现金余额是多少,你每个月花多少钱,你的用户增长和成本是什么关系。 我见每个创业者都会问他这个问题,从我的实际调查结果来看,60%以上的创业者都回答不了这个问题,当然完全不知道答案的是少数,大部分人的回答是说,你等一下,我问一下我的财务。 创业公司在任何时候都应该有至少9个月的现金储备,而且你在这个时间点上,你一定要去想,如果扣掉六个月,我只有三个月钱的时候我该怎么办。 另外我建议所有创业公司都要定期去做“寒冬生存测试”:当你减少市场投入的时候,你还有没有活跃用户的增加?当你完全不做市场投入的时候,你还有没有活跃用户? 这个测试可以帮助你检验自己是不是活在烧钱模式下,一旦你的公司处在烧钱模式,寒冬到来时你会非常危险,因为很难再有新的资金进来。 NO.4 速度太慢 第四种现象叫做速度太慢。导致速度太慢的原因有很多,比如执行力不够。在速度太慢的环境下,有两种情况是要避免的:一种叫完美主义,永远处在测试版。第二种叫过渡依赖外部资源,导致时间不可控。 有一个小方法可以帮助大家测试自己的进度:找一个投资人的朋友,每个月给他发一个消息,讲讲自己的最新进展,看看他什么反应。如果他不回答,或者回复两个笑脸,基本上说明你的进度有点慢,因为投资人时间很宝贵,感觉你没什么进展,基本上不会多聊。如果他跟你很多互动,说明你的进展还是不错的。 NO.5 闭门造车,拒绝交流 对于每一个创业者来说,高质量的交流是非常有必要的,尤其在公司战略转型的时候。 之前遇到过一个面临转型的公司,我们前面花了大概一两个月的时间讨论到底应该怎么办,但是迟迟没有结论,当时公司账上就剩下三四个月的钱了,面临很大的一个困难。 最后我们就把当时我们投过的其他公司CEO召集起来,和他一起头脑风暴,那次交流确实非常有效果,把我们很多之前纠结很久,想不通的问题都想通了,所以他们转型非常成功,从亏损的公司到第二年的三千万营收。 而且今天的创业越来越难单打独斗,十年前你创业是单打独斗还OK的,因为在那个年代,输赢完全是以产品的好坏来决定,因为是用户说了算。 但是今天其实市场上已经有越来越多的资源平台,阿里系也好,腾讯系也好,当别人用这个资源平台,而你是一个人,你的竞争难度就一定会加大。 和投资人谈估值 先高后低不如先低后高,Play Game是个危险的做法。 第二块,从一个投资人的角度,和大家谈谈创业者融资时比较常见的一些问题。 首先我觉得被问得比较多的,就是创业企业如何和投资人谈估值的问题。基本上一个公司的估值大致由这四个方面决定。 财务表现 比较直接的,就是我们通常讲的PE(净利润倍数)有多少倍,PS(销售收入倍数)有多少倍。 一般有净利润的公司都会用PE来做这个判断,通常比如说国内的上市公司去收购企业的时候,会接受的PE基本上在15倍左右。国内公司去上市的时候,证监会要求PE一般在20倍左右。所以基金在接受公司估值的时候,根据市场热度,大部分PE从10倍到25倍不等。 第二种根据PS(销售收入)估值,适用于还没有产生利润的公司,根据不同情况,PS通常从1倍到10倍之间都会有。 市场潜力和市场热度 市场因素有两个,一是市场潜力,比如未来可能做到100亿美金的市场和10亿美金的市场,投资人在估值考虑的时候就会不同。 二是市场热度,比如O2O在2014年很热,很多公司的估值看了就觉得离谱,但是还是能融到钱。所以顺势而为,做市场比较热的方向,你的融资是相对容易的。 团队 第一次创业的团队,比如刚毕业的学生,你可能都没有见过超过100万的钱,这种情况我是不太敢给你1000万美金的。如果是一个大公司的高管,曾经管理过几千万美金,这种情况我们会放心给更多的钱。 融资阶段 天使期,A轮、B轮、C轮,还有PE轮。越前期,估值越小。 还有一个方面其实是创业者会经常考虑,但和企业的真正估值没有关系的。比如创业者要融1000万美金,但是只愿意给10%的股份,所以他必须要一个亿的估值。如果你的价格投资人并不接受,那么创业者就需要调整自己的创业计划。 在估值的时候有几个特别要注意的地方,大家不要犯常识性错误。 1、商业计划书里写天价。  商业计划书是一个让投资人愿意跟你见面的材料。很多时候可能我们看完前面觉得有点兴趣想谈一谈,这个时候你弄个天价,跟我的心理预期差太远,有可能连见面机会都没有。 2、先高后低不如先低后高。 大家总觉得先开个高价,让投资人慢慢还呗。 但是实际情况可能是,本来有5个投资人对你感兴趣,但是因为你的高价,可能减少了3个人,最后就剩2个人。5个人对你感兴趣和2个人对你感兴趣,最后的投资完成率是完全不一样的,对你感兴趣的人越多,你越容易完成融资。 还有一个情况是,你一上来开了1亿美金,见了10个投资人,10个人都没谈成。这时候你说我调低点,调成7000万美金再去见10个人。但是投资圈其实是很小的,大家都会知道你曾经用1亿美金估值去融过一次,没融到,现在又来融了。 大家会有各种各样的猜测,原来那些人为什么不投你呢?所以当你的估值不断下降的时候,对你感兴趣的投资人就会越来越少,最后导致你融不到钱。  反而不如说,最开始确定一个估值范围以后,选择较低的价格去融资,获得最大数量的兴趣,如果大家在交流过程中真的都对你感兴趣,你的估值自然会上去。 3、Play game是个危险的做法。 很多创业者会去利用投资人之间的关系去做Game Play,想拿到更好的价格。 有时候我们去一些创业者公司,黑板没擦干净,上面还写某某基金的名字,或者做PPT演示的时候,不经意地把其他VC的文件夹给你看一眼。 但是其实基金的圈子很小,投资人之间的关系并不像大家想象的那么生疏。如果你讲的内容不是很真实的话,我一个微信就问到了,如果对方给的反馈和你说的不一样,那么你就会面临一个非常尴尬的局面。 大家不要用什么谈判技巧,跟投资人交流,简单直接有效最好。 好的商业计划书是讲一个故事 与其按照模板来,不如用自己的节奏打动人。 三个方面讲一下商业计划书的准备。 1、商业计划书最好自己写。  商业计划书其实是最能真实反映一个创业者想法的东西,所以我的建议是最好是自己写。 写商业计划书的过程,其实就跟我刚才讲分解目标一样,是你自己在重新思考的过程,并且你的个人特点会很明显地表现在商业计划书里。 如果你是技术出身,你的商业计划书里,可能对于技术部分的描述就会比较多,如果是市场能力强的人,关于市场的观点就会很多。 2、好的商业计划书其实是一个故事。 举个例子,两年前我在广州一个咖啡厅里面偶然听到了一个创业者和我的一个朋友聊关于自己创业的故事。因为他们是朋友,所以讲得非常精彩,为什么要创业,然后发现了一个什么机会。当时我很被打动,后来我联系到这个人,说我要投你。 但是到了A轮的时候,他跟我讲了三四遍商业计划,我一点感觉都没有,我就说你当初那个感觉去哪儿了?后来改了三四遍才慢慢找到感觉,最后总算拿到了投资。 这个故事其实就是反映出,一份好的商业计划书就是创业者讲的一个故事。与其按照规范的模板来写,按照投资人的节奏来走,不如讲自己的故事,用自己的节奏来打动别人。 3、六个简单的问题说清楚就行。  我是谁,我要做什么事,为什么要做这件事,为什么是我做这件事,怎么才能做到,做到以后我会是什么样的公司。这几件事情说清楚就行。 路演时,简洁有效真诚最重要 面对尖锐问题不要一味抵御,投资人所有的问题都在看你的反应。 路演其实是一个比较重要的时刻,因为基本上投资人在跟创业者见面最开始的一个小时,投资人们就会决定,我到底要不要投你。这里讲几个我们觉得经常碰到的一些小失误。 1、路演的时候千万不要一根筋。 来了以后就开始背材料,不管你提什么问题,他总会回答说,这个问题的答案我后面有,你别慌。 像这样的路演通常都是很失败,因为时间到了,而投资人想知道的问题并没有得到解答。所以路演的时候大家要随机应变,要根据投资人的状态来展现自己。 2、要注意听投资人的问题,不要一味防御。 很多时候感觉创业者火气很大,多问几个问题他就发火了。 比如有个创业者的段子是说,你们投资人总问,如果BAT做这个业务你怎么办?那我要反问:关于BAT做投资,你怎么看? 其实吧,我们去问这个问题,并不是要得到一个肯定的答案,无非是想知道你有没有考虑过这个事情,你对你做的事情有没有考虑周全。我们通过这些问题来判断你这个人的能力,因为投资就是投人嘛。我们所有的问题很大程度上都在看人的反应,你的反应决定我对你的看法。 所以大家一定要注意听投资人的问题,不要一味防御。 3、不要用太多的技巧,简洁有效最重要。 有的时候我们就问说你到底要融多少钱,这个问题该够简单了吧,80%的创业者不会直接回答,甚至有的给你讲十分钟,你也没听到最后的答案,其实我真的只是想知道你想要融多少钱。 所以大家不要用什么谈判技巧,跟投资人交流,简单直接有效最好。 4、说过的谎话和大话总是要还的。 有的时候,创业者并不是有意要说假话,但是说着说着就变成在圆谎了。所以在跟投资人交流的过程中,对自己对投资人都要永远保持真实。 5、读懂投资人的反馈。 很多时候,我们去见十个八个投资人,回来以后都说挺好的,最后真的再见的可能就剩两个了,所以大家一定要读懂投资人的反馈。 第一种叫“保持联系”。你这个不错,挺好的,我们保持联系。这个基本等同于拒绝。 第二种也是保持联系,但是后续投资人会主动问你进展,比如过了一个月他会发个微信说怎么样了。 还有一种,是马上开始安排各种见面。大家可以看到基本上就这三种回复了,当然还有第四种,直接当场拒绝你。 了解了投资人的反馈之后,你才知道怎么制定接下来的战略。如果很多人对你感兴趣,你可能要激进一点,如果没有多少人感兴趣,你就得保守一点。 最后,其实简单地讲,最好的交流方式就是把投资人当成好朋友一样交流,真诚有感情地来交流,就好像我上面说的在咖啡馆遇到好的创业者的例子一样,其实那就是最高效的方式。 *本文根据高翔在混沌研习社的课程内容整理而成,有删节。   本文转自36kr,作者:混沌研习社,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5052369.html
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    2016年09月06日
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