組織內真有不可替代的人嗎?

組織內真有不可替代的人嗎?

關於組織管理,我說能力要留在組織上,而非個人身上,這不是難不難的問題,而是做不做的問題。

舉幾個例子,很多人相信有些程式只有老員工改得動,有些事只有某個人做得來,但一直以來我對這件事抱持的態度就是「這種只有某人才能處理的議題是個問題,遲早得解決,而且早解決比晚解決好」

多數狀況下,公司內只有少部分工作具備超高度專業性,且他人難以替代的。即便是這類狀況,通常我只要強制把這個工作的負責人換掉,讓新人接手,然後要求本來的負責人協助指導,大概一個月內都可以順利接手。

如果擔心這樣的調整會讓原負責人心生不滿,那是說服跟協調的問題,並不影響這件事要不要往下做,如果協調失敗,原負責人要離職,其實也不用擔心,真的發生,大概也是一個月的亂流,接手的人不太差的話應該都能順利接上。

有時,甚至可以做的比前人更好,過往因為這個工作被特定人壟斷,資訊不透明,很多事情其實都在錯誤的基礎上疊床架屋修改,當換一個人來做時,沒有過往的思維包袱與能力限制,反而做的更快更好了。

少數狀況下,該工作的原先負責人真的具有飛天遁地的能力,其他人真的很難單換他,留住這種人才固然重要,但與此同時你也該思考如何降低對他的依賴性,萬一他發生什麼意外,或者臨時無法配合,又或者他挾著這種依賴性而來威脅談判時怎麼辦?這件事從好的與壞的層面看,對他不是好事,對公司也不是好事。

與其抱持著這種高度不確定性,積極的做法就是認定它是一個一定會發生的問題,提早處理,單換他困難,初期就讓多個人來做,在這過程中除了降低依賴性外,也會同步提升其他人的能力,這是一舉雙得的做法。

過往當我每次要做這種決策時,總會有人告訴我動不得,但當我問對方「那如果這個人突然離職或有什麼意外怎麼辦?」面對這類事情的態度,避免它發生可能是個解法,但我更傾向假定事情一定會發生,然後直接面對它,並在這過程中強化組織管理能力。

面對組織管理的脆弱點,不斷防堵問題發生,讓組織能力夠堅強不是唯一解,應該進一步思考如何根本解決問題,讓問題發生並解決它,讓組織能力在這過程中升級,這是反脆弱的重要思維

Netflix 在維運機制中有一個混亂猴子 (Chaos Monkey),這隻猴子會在整個系統中隨機中斷某項服務,關閉某台伺服器,切斷某個網路連線,更新錯誤的程式版本等,無所不用其極地去搞掛系統,而 Netflix 對維運的要求是在這種狀況下,系統應該都還要能維持正常的運作。

過往我們處理系統問題是在防止這些問題發生,或者思考在發生時我們會怎麼處理,而 Netflix 則是進一步做到主動讓這些事情發生,因為他們具有足夠強健的機制來處理這些問題,這是維運機制的反脆弱性

讓組織具備有處理意外的能力,那就是所謂的組織強健性(robustness)。

這中間涉及了三個很重要的管理觀念:這短短的一段話當中,涉及了三個很重要的管理觀念:

  1. 一定得培養接班的梯隊與人才。
  2. 讓工作角色與人才的流動成為一種組織內的常態。
  3. 愈是困難處理的問題,愈是要建立成管理制度。

經營公司或團隊,一定要能分得清楚留住人才跟被人綁架的差異。許多主管因為怕人走,所以會妥協許多事,甚至對這個人的行為睜一隻眼閉一隻眼,而這樣的人,最後往往都成了管理上的漏洞。

就像技術債一樣,它明明就存在問題,但你擔心動了它會影響到一堆事,所以選擇不碰它,總是繞路(workaround)處理。直到這個技術債再帶來的影響實在太大時,你才痛下決心處理。

一個重要崗位人才的異動,對團隊一定會有些影響,可這也是個讓其他人成長的好機會。

以前大家沒機會碰到某些技術,現在能碰的,這是個學習機會,

以前大家遭遇問題時會過度仰賴這個資深同事,現在他們得自己面對了,

以前這個同事佔著一個重要的職務,現在空出來了,大家都有機會爭取了,

以前這個同事請假,問題就沒人處理了,面對客戶或業務部門的同人只能急得跳腳,現在大家都能解決了,這類問題自然也就消失了。

如果你想留住人才,你可以參考我這篇文章:關於「留才」的三個思考與五個關鍵做法

人才管理是重要的,但不要忘了,組織的強健性也一樣重要,讓人適才適所,發揮他最大的價值,而不是讓他佔著一個重要的位置不放,這其實也是變相的官僚。

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AI 學習的悖論

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「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

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這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

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到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

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早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容,Revolut 是一家位於倫敦的科技公司,專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人?以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人? 重視原始智力與飢渴感 在招募時,比起應徵者豐富的經驗,更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少,也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%,那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成,還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用,否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。

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