未來組織發展的兩種趨勢

未來組織發展的兩種趨勢

昨天早上在台北跟 Happy 聊天,其中我們也聊到未來企業發展跟管理的可能趨勢,以下兩點的內容我覺得交流的很愉快,也跟大家分享。

反組織規模化

過去幾十年,擴大規模往往是企業步入成長期後,最重要的發展策略,可以說沒有之一。

擴大規模為什麼有效?

因為當一家企業的商業模式跟產品都經過市場驗證,進入成長期的企業,不論是自身策略的期待,或者是資本市場的要求,最高指導原則就是「成長」。不論是營收成長或者客戶數成長,都將是企業最重要的指標。

而成長的公式:

營業額 = 訂單數 X 客單價 = (流量 X 轉化率) X (商品數 X 平均商品單價)

然後找到 Product Market Fit 的企業,最常見的成長方式就是複製既有的模式。簡單的說,如果開發 10 家客戶,需要 3 個業務,現在要開發 50 家,那就請 15 個業務,而為了讓 15 個業務有效開發,那也需要 5 倍的商機數,這等同於要擴增通路或透過廣告投放等各種手法,想辦法拿到 5 倍商機。

同樣的狀況,在生產單位與交付單位也雷同,為了供應 5 倍訂單的產品,那就要多拉 4 條生產線,或者多蓋 4 座工廠,請多 4 倍的人。

這種人力與生產力一比一交換的概念,就是所謂的複製。

但其實進入知識經濟時代,大家早就發現這種複製根本不是一比一交換,更常發生的狀況是 1:0.9、1:0.8,有著邊際效益遞減的狀況存在。

原因無他,就是溝通的效率會降低,管理的成本則會隨著規模長大而愈來愈高,放愈大問題愈顯著,利潤也會愈來愈薄

工業時代,企業經營很喜歡用 headcount 這個詞,意味著增加人就會增加生產力,因為生產線是通過標準作業流程做管理,工作是高度重複性,一比一的交換是很有可能的

資訊時代,工作的多元性愈來愈高,以軟體工作來說,大家都知道一個好的工程師的生產力,很可能是一般工程師的 10 倍甚至更多。這代表 headcount 其實已經不容易被當成一個衡量總體生產力的要素,更重要的是素質與團隊合作能力

人工智慧時代,高度重複性,可以透過人力成長直接等比換生產力的工作,將被自動化機器人大量取代,企業生產力的翻倍,不需要仰賴員工數的翻倍。而具備創意型的工作,AI 還可能處理的比多數人更快更正確,企業要提升生產力,也不必然要招聘更多員工。

所以我們討論後認為,未來還是會有超大型企業,但企業看待規模化的態度會有蠻大的改變,甚至會逐步做人事精簡,讓自己從「人力兌換生產力」的巢臼中跳脫。

企業成長過程,重要的不是 R&R,而是 ownership

因為近期我都在跟成長期企業聊,所以我也跟 Happy 請教了類似問題:「成長期的企業,CXO 的 one-down 要怎麼培養?」

Happy 提出了一個很精闢的想法,他說:「重點不是 R&R,而是敢去碰灰色地帶,目的是解決問題,達成任務的 ownership。

這一點,我萬分同意,不是說 R&R 不重要,畢竟今天如果要能做到有效分工,並未每個人設定合理的目標跟考核指標,我們還是要明訂每個部門與每個人的權責。不然在用人時,打考核時,都沒辦法有個相對客觀的依據。

我提到:「組織設計的目的是為了更好的解決問題,達成企業目標,分工的目的也是,定義 R&R 也是,不應該反過來了。」

當主管們發現 R&R 阻礙了他解決問題時,他會採取什麼樣的行動才是關鍵。

他可以堅持 R&R,但不解決問題,也可以遵守 R&R,但盡力協調把問題解決,甚至可以不管 R&R,優先解決問題。

我們交流時的想法是,組織發展過程,本來就很難每件事都被清楚定義,R&R 更不可能定義的鉅細靡遺,肯定有很多沒被清楚定義的灰色地帶,而主管在遭遇這些灰色地帶時,本來就應該去解決它,而非堅持 R&R。

待問題被解決,回過頭來討論這個灰色地帶未來歸誰,又或者該如何處理,這才是一個管理者必須要有個 ownership。

在收斂這個話題時,我提到,不論是 R&R 或者主管對自己 ownership 的想法,其實更接近梯形,部門與部門間,主管與主管間都有一些 overlap。

不要怕踩線,把解決問題放在 R&R 之前,多多培養自己看問題與解決問題的廣度,你會變成企業更看重的人才。

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我讀麥肯錫的《注意力方程式》報告

我讀麥肯錫的《注意力方程式》報告

近期花了點時間閱讀麥肯錫的《注意力方程式》(The Attention Equation)報告,從中獲得了一些不錯的啟發,也跟大家分享這篇報告所提到的內容,以及我獲得的收穫。 報告背景 報告的內容大約是 20 多頁的原文,核心放在談論注意力方程式(Attention Equation)這個概念,那什麼是注意力方程式,為什麼麥肯錫要特別談論這個概念呢?首先我們得回到近幾年大家經常在談論的幾個概念: 1. 流量愈來愈貴,數位廣告的 ROI 持續下探。 2. 演算法愈來愈迷,多數的數位廣告媒介都被演算法給操控,不容易破解之虞,還經常更動。 3. 傳統的文字內容不再受到流量青睞,長影音也愈來愈沒人想看,反而短影音似乎成為新的流量王者。 過往我們在看待廣告或其他行銷媒介,或者進一步探討企業獲客(Customer Acquisition)的方式時,我們大多會談論自有媒體(Owned media)、付費媒體(Paid media)與贏來的媒體(Earned media)三者的比例,以及企業應該強化的重點。

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普通人悖論

普通人悖論

今天跑步時聽了一本書,書中提到一個「普通人悖論」。聽著有趣,因為似乎解答了我這幾年的一些自我認知的疑問。 「我們一般人....」 「對普通家庭來說....」 我們總看著成功人士的故事,閱讀那些不平凡的案例,可到最後,我們還是會回過頭來告訴自己「我們就是個普通人」。 我們渴望不凡,渴望能活出屬於自我的人生,但我們卻又認為自己無法脫離普通人的路徑。20 多歲出社會,謀得一份工作,接著兢兢業業數十年,從基層爬到高層,一輩子在職場上與人競爭。當我們看到那些跳脫這種路徑的人時,我們又說服自己「那是別人」、「那是獨特個案」。 我們心理渴望自己也能是獨特個案,但又不斷說服自己「我只是個普通人」。 這種心境,讓我們沒有勇氣去追求屬於自己的人生。 在聆聽這段時,為什麼我會特別有感觸呢? 在我今年撰寫的新書《用商業思維優化你的人生選擇》中我提到,每個人的人生都是獨一無二的。你不見得要像他人一樣功成名就才算非凡,你能做自己喜歡的是,成為自己想要成為的樣子,活出自己的人生,那你就是個非凡的人。 因為其他人很難活得像你這樣。 我內心是堅定相信這件事的。但我卻又經常在一些時刻,會將「我們一般人」

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如何快速熟悉一個產業?

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什麼是產業,什麼又是行業? 有人會說電子業、食品業,也有人會說製造業、零售業、服務業,這兩者指的是相同的概念嗎?其實這邊隱含了兩個概念,也就是業種跟業態。 業種,是行業種類,以販售的「商品種類」區分所屬行業。例如賣建材的建材行、賣文具的文具店、賣水果的水果店或賣米的米店等。這些業種店看招牌名稱就可得知該商店販賣哪種商品。 業態,是行業型態,則是以該店家的「經營型態」區分所屬行業。例如提供即時、方便服務的便利商店;提供專櫃及流行品的百貨公司;提供量大、低價的開架式民生消費品的量販店等。這類商店,無法從其名稱辨別產品。通常是提供「一站式購買服務」為訴求,並提供其他相關的附加服務。 典型的業態,其實分兩大類,製造與流通。製造商負責製造產品,流通商負責將貨物流通到消費者手上,並因應消費者的需求,擴大產品品項,增加服務,而大家常講的零售與批發,其實也歸屬於流通範疇中。 舉例來說,生鮮食品經生鮮處理中心,將生鮮品分類分裝,這是製造的範疇,大盤商集中所有產品,

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當 vibe coding 已成必然,軟體開發會有什麼變化?

當 vibe coding 已成必然,軟體開發會有什麼變化?

當 Vibe coding 興起後,有愈來愈多的資深工程師的工作重點轉換到修復 AI 寫出的各種 bug。因這個現象,有些資深工程師們打趣地說,他們現在的任務像是專門處理這些 vibe coder 寫出來的爛 code。而這個職務稱為 Vibe Coding Cleanup Specialist。 我個人絕對支持 vibe coding,因為這是軟體開發的典範轉移,用得好的話可以大幅提升生產力,加上 AI 顛覆職場的趨勢幾乎不可逆。擁抱變化會比抗拒變化更明智。 這讓我回想起 2005 年剛出社會時,因為我起步的程式領域是 C#.net,使用的開發工具是 Visual Studio。C# 的好與壞我就不提了,但在當年,Visual Studio 這工具被稱為地表最強 IDE 應該是沒問題的。 它有多方便呢?所見即所得,元件直接拉到畫面上,出來的畫面就長那樣,

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