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陈春花:数字时代的管理,与工业时代有何不同?(二)

陈春花:数字时代的管理,与工业时代有何不同?(二)

数字化对产业价值的意义
  数字革命跟以往不太一样,其中变化的根本性意义在哪呢?为什么这么多人谈产业互联网?为什么今天所有线上企业要跟线下融合?是因为数字化根本价值在这里。我自己比较喜欢熊彼特对创新的定义,他说创新是什么?创新其实可以简单地定义为一种新的生产函数,企业家则是能够把各种要素组合起来形成一种新组合的人,这是企业家跟别人不一样的地方。我们学者当不了企业家,很大的原因是不愿意更多地做要素组合,更愿意按照自己的逻辑把自己的事情说清楚,就认为完成任务了。事实上,做更多要素组合,才有机会创新。
  数字化另一个跟以往不太一样地方在哪呢?数字化通过各种形式进入产业链的各个环节,形成新产业组合,比如数字技术跟教育的组合,就有了一个之前没有的行业——知识付费;数字技术跟出租车组合,就有了滴滴出行;数字技术跟金融组合,就有了以前没有的电子支付。我们可以放开去想,数字技术渗透到产业任何环节的时候,其新组合超乎我们的想象。某种意义上讲,数字技术带来第四次工业革命,几乎所有产业可以重新做一遍。去年我跟很多人讲,一定要理解我们今天所谓的“重新定义”,就是所有行业可以重新做一遍。
  数字时代的组织管理有什么不同
  当我看到这些变化的时候,因为本人是研究组织管理的,就想从组织管理维度讨论:在数字化时代,组织管理跟工业时代到底有什么不同?坦白讲,所有组织管理理论,从泰勒开始,无论怎么数,数到现在都是立足于工业时代的,数字时代组织管理理论必须创造出来,我在研究当中发现,至少有五点跟以前不同:
  第一,强个体。组织当中最关心就是个体行为,今天的“个体”真是不同了,用一个词叫“强个体”。2015年,我写的那本书就叫《激活个体》。为什么觉得“个体”不一样了?最近几周的事情,大家非常清楚,因为数字化技术、技术咨询、因为互联网,一个离职员工都会对企业造成毁灭性的打击,这就是“强个体”。我们以前说离职员工跟组织不会再发生关系,但是现在不一样,因为数字技术,会发生永久关系,会带来毁灭性的影响,这跟传统管理是完全不一样的。
  第二,强链接。单体、单组织个体很难生存,任何组织都可能对你产生影响,这是一定要关注到的非常大的一个变化,我称之为强链接。所以,可以告诉各位,很多组织今天能够做得好,原因就是强链接做得好,做得不好的原因就是因为自己不肯去做链接。
  第三,不确定性。这确实是一个基本环境特征,这种不确定性所带来的,是机会,还是挑战,完全取决于你怎么把握和理解它。
  第四,“似水一样”。组织要求非常柔性,我以前用“似水一样”来描述,但是最后发现可能还不够,还要继续讨论。
  第五,共生态。组织一定有能力在一个共生态当中产生新的价值,至少要跟数字技术共生,所以我们常常称之为数字孪生。
  数字时代组织管理与以往有什么不同?我下两个结论。
  一个结论是共生。组织不断进化。朝什么方向进化呢?朝共生进化。过去企业为什么发展得很糟糕?原因在于习惯性地让自己活、别人死,习惯性地在产业当中、价值链当中想办法把别人挤榨掉,自己活下来。这就会出问题,例如波音,当它与最大的另一家公司合并后,变成美国独一一家公司时,我认为这迟早会出事,为什么?因为没有进化的可能了。今天我们看到这家公司的问题陆续出来了,甚至最重要的机型不可能生产,因为没有安全承诺。这意味着什么?不是技术不行,是组织本身的问题。如果没能力共生进化,就会被淘汰,不管你今天多大。
  另外一个结论是协同。效率不仅仅来源于组织自己的效率,其实还来源于组织内外协同效率。这是今天数字化时代组织系统效率的本质,不再以分工为主,而是以协同为主。这就是我的结论,分别用两本书发布出来,一本是去年的《共生》,一本是今年的《协同》。在去年的《共生》当中,我就告诉大家,今天对于组织很重要的,就是能不能真正创造顾客价值,并形成跨领域价值网。就像《清华管理评论》,如果要给更多企业家和学者创造价值,就需要协同两边,既有学者参与,也要有企业家参与,我们可能才能形成为顾客创造价值的跨领域价值网。如果仅仅学者自己讨论,企业家从来不听,那么管理价值不可能得到被释放;如果只是企业家自己讨论,学界也不参与,很难总结出规律。
  共生概念怎么做到呢?共生型组织有四个特征,就是互为主体性、整体多利性、效率协同性和柔韧灵活性。要能让大家真正感受到我是主体,是互为主体,而不是谁从属于谁;让很多利益空间变得更大,这叫整体多利性,然后在灵活性和效率性上进行提高。
  据羿戓信息所了解,这种共生型组织对于企业管理者来讲,有四重境界,就是共生信仰、顾客注意、技术穿透和“无我领导”。你自己要超越你自己,境界当中就包括你要形成一个共生信仰,共同回到顾客一端为顾客创造价值。同时,真正做到这一点,技术很重要,再一个是无我领导,也就是你帮助别人成功。


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上海.羿歌,主要立足于物联网之感知层的解决方案和组件设计制造。  18918134319
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