左脑和右脑的研究显示,企业充满(100%)高度“不理性”(以左脑的标准视之)、情绪化的人:这些人迫切地想要加入胜利的团队(“想要出人头地”),有效的小型团队或是单位环境里的同志情谊,让他们觉得如鱼得水(“避免孤立”);这些人希望对自己的命运至少有些许的掌控(“害怕无助”)。现在,我们非常怀疑卓越企业的管理方式是根据右脑的考虑开发的。不过看来他们的确是如此,特别是和竞争对手相比之下更是如此。他们允许(而且运用)人性比较情绪化、比较原始的一面(有好也有坏)。他们提供可以出类拔萃的机会,以及追求质量和卓越的环境。他们还提供支持—更多褒奖的机会;他们也运用小型紧密的单位(从部门乃至于“臭鼬工厂”,或是运用团队);他们还在受保护的环境里提供出头的机会—作为质量圈的一部分,譬如在德州仪器有9 000个这样的实体。
另外值得注意的是,卓越企业对右脑特质的重视,让传统偏向左脑的做法直接受到冲击:激发人们努力贡献的诱因,和传统每季设定30个管理目标的做法大相径庭。关系紧密的小组或是小型单位并不在意规模经济,而且数以千计的质量圈允许自由表达意见,和传统生产组织“单一最佳方法”的形态正好相反。
我们右脑的本质层面中,还有一个通常不受传统管理形态欢迎,但却受到卓越企业青睐,这就是直觉的、创意的层面。许多人认为科学和数学属于逻辑思考,而逻辑、理性的思考对科学的进步绝对非常重要。不过正如前面提到科学范式的转移时所说的,逻辑并非推动科学进步的真正动力。詹姆斯•;沃森是发现DNA结构的科学家之一,他在完成研究后,描述这种双螺旋状的结构时说:“你看,这真是美极了。”在科学的领域里,审美观(美的概念)极为重要,诺贝尔奖得主默里•;盖尔曼表示:“当你发现一些结构单纯,而且符合其他物理定律的东西时,就算有一些实验数据不利于它,也无所谓了。”麦当劳前任董事长克罗克以极为细腻的说法描述汉堡的美观时,并不是脑子坏了;他只是认识到美观的重要性,而且了解这是建立商业逻辑的基础。
我们以直觉面进行“推论”的程度,和以逻辑面推论的程度不相上下,甚至有过之而无不及。实验派心理学家阿莫斯•;特沃斯基以及丹尼尔•;卡尼曼是“认知取向”心理学的领导者。他们一再实验,不断发现人们的直觉取向。譬如有个他们称为“代表性”的现象,就会对推论能力造成强烈的影响。简单来说,故事(完整而且本身说得通的事例)比起数据(根据定义,基本上是抽象的)更容易影响我们。有个典型的实验是这样的:实验人员告知受试者某个人的生涯,提供一些相关的数据,然后要求受试者猜故事中的人从事什么职业。实验人员告诉受试者:“杰克是个45岁的男性,已婚,有4个小孩。他很保守细心,而且有野心。他对于政治和社会问题并没有兴趣,大多数空闲时间都是用来从事他的诸多嗜好,譬如在家里敲敲打打,乘帆船出航以及解数学题。”然后告诉受试者,杰克是从由80%律师、20%工程师构成的人群中挑选出来的。尽管受试者知道这个人群以律师为主,他们还是根据自己对于职业的刻板印象选择杰克的职业。在这个实验里,大多数受试者都认为杰克是工程师。
戈雷格里•;贝特森也举例说明代表性的重要:
这个故事我以前就说过了,不过我还要再说一遍:某人想要了解心灵运作的奥秘,但他不是跑到大自然去了解,而是跟他的大型计算机请教。他问计算机:“你在进行运算的时候可曾觉得自己是人类?”计算机接着开始运行,分析自己的运算习性。最后,计算机把自己的答案打印在一张纸上,就跟一般计算机一样。这个人跑去看答案,结果发现纸上清清楚楚地打着:“这让我想起一个故事。”故事就像是一个小结点,或是我们所谓的“关联”。这台计算机当然没错。人们的思考方式的确是这样。
相关的研究还发现:
1。 我们不会太注意以往的结果。对我们影响最大的不是历史,而是目前某个好的逸事趣闻(或是一些八卦消息)。我们会根据正好想到的数据来进行推论(心理学家特沃斯基以及卡尼曼将此称为“可得性启发”,availability heuristic),并不在意这些数据是否有统计上的有效性。我们在东京的饭店里巧遇三位友人时会想,在这里碰到熟人真是奇怪,却不会想,其实我们认识的人也经常会去我们去的地方。
2。 如果两个事件同时发生,我们会立刻认为这两件事情具有因果关系。譬如,有个实验提供受试者有关某人的临床数据和他们的图像,过后要求他们回想自己发现了什么,结果他们会高估这个人的面貌和实际个性之间的关联(人们通常以为天性喜欢质疑的人通常眼睛会长得很奇怪)。
3。 我们过度相信样本的规模大小。我们发现小样本的说服力并不比大规模的样本逊色,有时候甚至有过之而无不及。譬如,有个人从一个坛子里取出两个球,这两个球都是红色的。另一个人取了30个球,其中18个是红色的,12个是白色的。大多数人都认为第一个例子显示坛子内主要都是红色的球,尽管纯粹从统计的角度来看,其实正好相反。
数以千计的实验结果显示,人类的推论是出于直觉。人类会根据简单的决定法则来做推论。在复杂的世界里,这是比较好听的说法,说穿了其实就是人类相信自己的直觉。我们需要想办法从不计其数的细枝末节当中找出头绪,开始采取以往就能够奏效的思路—关联、比喻、暗喻等等。
这有利也有弊,不过我们认为利大于弊。弊端在于,实验显示,在概率和统计学的世界里,我们的直觉没有什么发挥的空间。如果在理性层面多加训练,对此会有帮助!不过好处在于:在这个复杂的世界里,我们大概只能靠着直觉来解决问题。这是人胜过计算机的优势所在。
简单和复杂
“KISS”是个有趣的英文首字母缩略语,即:“Keep It Simple,Stupid!”(保持简单,傻瓜!)卓越企业最主要的特征之一,就是他们懂得化繁为简的重要性。有一个很强大的理由,让我们以诺贝尔奖得主西蒙来说明。西蒙深入研究人工智能领域,试图让计算机以更近似人类的方式“思考”,而不是简单地搜寻解决方案。
譬如,在西蒙和其同事最重要的研究结果当中,有一项是:人类不擅长处理大量的新数据和信息。他们发现,大多数人的记忆力有限,在短期内能够记住的数据顶多只有六七项。
可是在这个世界上,大型企业的组织都很复杂,如果我们把这项研究结果应用在管理上,就会发现有所矛盾。只要看看当公司人数呈算数级数增加时,员工之间的互动方式也会呈几何级数增加,就可以了解大企业有多么复杂了。如果公司只有10个人,可以产生一对一互动的关系总计有45种。如果员工人数增加到1 000人,总计为50万种。1万人的公司,则有5 000万种。公司人数越多,为了适应复杂的沟通需求,沟通系统也会越复杂。
我们在研究期间读过许多企划案,其中没有一本是少于50页的。有家规模达5亿美元的消费品制造商,他们的高层主管们在个人计划当中列举的年度目标,几乎都超过15个,30个目标的也不少见。你们可能觉得这没什么大惊小怪的,不过该公司最高层管理团队为了掌握高层500人的动态,设定的目标数可能高达15 000个。看到这个数字,你们可能才会惊觉到其中的复杂程度。当情况越来越复杂时,高层主管通常会有什么反应?当面对数以万计的目标时,他们会怎么做?为了达到这些目标,必须面对更为庞大的信息时,他们会怎么处理?这时候,他们会雇用更多的行政人员为他们简化事情。
其实,行政人员或许的确能为他们简化事情,不过基层职员会过得更加水深火热。
不管有多少个行政人员,他们一来就下达指示、提出要求,制定规定、政策、报告,甚至还做问卷调查。在这样的过程当中,信息过剩就出现了,即使是其中一小部分信息,也超过了人们短时记忆能够负荷的程度,情况会变得非常混乱。
虽然这是一般企业常见的问题,但是在卓越企业却会迎刃而解。首先,他们会特意精减行政人员,避免自上而下的混乱。譬如,德纳、艾默生电气、石油探勘公司史兰伯杰(Schlumberger)都是规模在30亿~60亿美元的顶尖企业,但是总公司部的职员却不到100人。福特汽车的管理团队有17层,丰田却只有5层。重点在于设定一些关键性的价值取向,让大家知道孰重孰轻,这样一来,每天需要指示的事情就少得多(以免短时记忆超载)。麦克弗森接管德纳时,把厚达22英寸半的公司政策手册扔掉,以只有一页的公司理念取而代之,侧重“有生产力的人员”。他的员工听到这消息都震惊了。麦克弗森解释说:“这表示公司74家工厂可能有多达74种不同的程序。对,这表示你们终于要开始做事了。”
这类公司当中,许多是以迅捷的工作小组来减少书面工作,宝洁对于减少文书工作的努力更是业界的传奇。他们坚持,任何形式的书面沟通,都只能以一页的备忘录进行。其他业者则“退而求其次”,忍受着内部相当严重的重复、多余和错误,因为以他们的规模来看,他们就算有心也无能为力。本书稍后说明研究结果时,会介绍卓越企业采取哪些化繁为简的方式。这些企业不顾复杂的现实世界,不仅化繁为简,而且从一开始就保持简单。当然,德州仪器“目标超过两个就等于没有目标”的标语其实不切实际。在这世界上,30个目标是比较实际的做法。不过德州仪器的目标是符合人类天性的。如果靠一点运气和本身的毅力,一个人一年或许的确能完成两个目标。
西蒙在研究人工智能时,发现了另一个相当有意思而且令人振奋的结果。他和同事在设计让计算机也可以下棋时,对长期记忆进行了研究。这项研究牵涉到理性和直觉在记忆里所扮演的角色。西蒙一开始假设,棋赛可以完全根据理性取向进行,也就是说,他们可以用决策树这样的方式来设计计算机程序。计算机在下棋之前,会先搜寻所有可能的走法和对手可能的反应。从理论上来说,这应该是可行的,可是实际上并非如此,因为可能的走法为10的120次幂(而1兆仅为10的12次幂)。现代运算速度最快的计算机本世纪内也只能达到每秒10的20次幂的运算。所以根据理性取向设计下棋的计算机程序完全不可行。
西蒙接着研究国际象棋高手是怎么下棋的。在进行研究时,他请国际象棋大师(全世界的一流高手)迅速(约10秒钟)看一下正在进行的赛局,当时棋盘上还有大约20多个棋子。他发现,这位国际象棋大师看过之后可以正确记忆几乎所有棋子的位置。这完全不符合短时记忆的理论。当A级棋师(比大师低一级)进行同样的实验时,他们的得分要低得多。或许国际象棋大师的