博客 @HBR

變革期的領(lǐng)導(dǎo)秘訣
在于同理心

巴蒂·桑切斯（Patti Sanchez） | 文
時青靖 | 編輯

最近我與一位重新思考公司戰(zhàn)略的CEO合作，希望更好地滿足客戶需求，并實(shí)現(xiàn)財務(wù)成功。這些都是重大變化，將影響從提供服務(wù)到組織架構(gòu)的公司經(jīng)營的方方面面。

我跟CEO和執(zhí)行團(tuán)隊(duì)坐下來思考溝通計劃時，并沒有問具體如何變，而是問員工對變化可能怎樣感受。我們從她的團(tuán)隊(duì)開始，因?yàn)槲覐氖聹贤檰枙r一次又一次地觀察到同樣的情況，即變動過程中如何向員工傳達(dá)信息比信息內(nèi)容本身更重要。傳達(dá)有關(guān)公司轉(zhuǎn)型的消息時如果缺乏同理心，會導(dǎo)致失敗。

對公司變革的研究表明，所有領(lǐng)導(dǎo)者都認(rèn)為，如果想轉(zhuǎn)型成功，認(rèn)真溝通至關(guān)重要。但事實(shí)上，大多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者并不清楚該怎么做。我在溝通咨詢公司Duarte擔(dān)任首席戰(zhàn)略官，公司調(diào)研200多位知名公司高管后發(fā)現(xiàn)，69%的受訪者表示計劃啟動或正經(jīng)歷變革。不幸的是，50%的高管表示沒有充分考慮團(tuán)隊(duì)對變革的看法。更糟糕的是，近一半人表示變革時基本“靠直覺”。

如果領(lǐng)導(dǎo)者希望成功實(shí)現(xiàn)公司變革，就要確保團(tuán)隊(duì)充分了解情況并積極協(xié)助實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。可以通過以下策略更好地了解員工的看法。

每個階段都要明確受眾

精通變革的顧問通常會建議，領(lǐng)導(dǎo)者啟動變革計劃時想好各種受眾的角色。不過，考慮到整個過程中人們的需求會隨之發(fā)展，應(yīng)在每個階段重新評估對象情況。

之前提到的CEO案例中，我們首先按層級和職能了解公司關(guān)鍵員工的分布。隨后我們采訪每個領(lǐng)域的員工，了解典型的思維模式。訪談中我們會問及員工對公司當(dāng)前戰(zhàn)略的信任程度、感受、問題和擔(dān)憂等等，還問他們希不希望管理層做出具體改變。

利用訪談中收集到的意見，我們可以了解各員工群體對工作變動的感受，根據(jù)具體興奮、害怕或沮喪情況安排溝通情況。例如，與對變革感到興奮的員工溝通時，會鼓勵他們帶動不太積極的同事們。

隨著公司開展轉(zhuǎn)型并進(jìn)入變革新階段，請重復(fù)訪談過程并認(rèn)真傾聽。如此便可了解人們的感受如何隨時間變化，并根據(jù)當(dāng)前情緒確定溝通方式。

描繪未來場景

雖然過渡期間有必要對一些情況保密，但一般來說，員工了解得越多，就越能應(yīng)對變動過程中的不適。所以要了解團(tuán)隊(duì)里的恐懼情緒，然后公開答復(fù)。

與領(lǐng)導(dǎo)公司戰(zhàn)略變革的CEO合作時，我們討論了調(diào)查中發(fā)現(xiàn)擔(dān)心情緒后如何應(yīng)對。一名員工擔(dān)心變動將導(dǎo)致有才能的員工離職，留下的員工負(fù)擔(dān)加重。

之后一次全公司會議上，CEO承認(rèn)擔(dān)心人才流失，隨后介紹了一些數(shù)據(jù)，內(nèi)容是近期公司人員流轉(zhuǎn)主要是減少績效一般的員工數(shù)量，從而降低對其他員工造成的拖累。她還解釋說人力資源部門正加倍努力加快招聘，面試時遵守嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，確保新入員工素質(zhì)優(yōu)秀。

人力資源部門往往對離職的細(xì)節(jié)保密，此時CEO公開談?wù)撾x職話題可能有些冒險。但事后員工的反饋表明，如果CEO敢于正面應(yīng)對人才流失導(dǎo)致的恐懼，就可以建立信任。

要確保各級員工均知情

沒有廣泛的參與，轉(zhuǎn)型就無法成功。一家大型歐洲零售銀行在大型變革期間就做了成功的嘗試。采用“基于對話的規(guī)劃”后，CEO先從頂層角度講述了銀行未來發(fā)展的故事，再要求執(zhí)行董事添加“章節(jié)”，分享與其部門相關(guān)的詳細(xì)信息，隨后每位董事要求自己的團(tuán)隊(duì)各自添加章節(jié)，包括變動對其職責(zé)將產(chǎn)生何種影響。這一過程持續(xù)向下囊括了五個級別，一直到分公司經(jīng)理，確保受影響的人們都了解變革對自身的影響。

類似行動可讓身處其中的每個人都覺得自己是積極參與者，可以貢獻(xiàn)一些價值。在同一家銀行，零售業(yè)務(wù)總監(jiān)寫到客戶希望銀行業(yè)務(wù)流程加快。支行員工讀到后補(bǔ)充說，文檔成像器經(jīng)常發(fā)生故障，是個很頭疼的問題，而且經(jīng)常導(dǎo)致業(yè)務(wù)處理速度下降。最后，一線員工想出了實(shí)際且有用的調(diào)整方式，結(jié)果各方都很滿意。

商業(yè)行為發(fā)展迅速，但企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)時刻不忘懷有同理心，實(shí)現(xiàn)有效激勵和領(lǐng)導(dǎo)。要對參與公司轉(zhuǎn)型的每個人表現(xiàn)出同理心，如此一來團(tuán)隊(duì)會感受到重視和包容，也充滿動力，團(tuán)結(jié)推動公司成功。

巴蒂·桑切斯是Duarte，Inc首席戰(zhàn)略官，為全球品牌和事業(yè)介紹很多有說服力的案例。她還曾與南希·杜瓦特（Nancy Duarte）合著有《啟發(fā)》一書。

妥善運(yùn)用集體智慧

布拉德·迪維斯（Brad DeWees）
朱麗葉·曼森（Julia A. Minson） | 文
時青靖 | 編輯

厘清復(fù)雜問題是管理團(tuán)隊(duì)的責(zé)任，其中可能包括預(yù)估明年市場的增速，或?qū)で蟠驍「偁帉κ值淖罴巡呗浴τ谶@些問題，其中一個處理方式就是利用“集體智慧”，即詢問眾人的意見和建議，然后將其整合為最佳總體決策。有證據(jù)表明，通過結(jié)合多個獨(dú)立判斷所做出的決策通常要比專家的一己之見更加準(zhǔn)確。

但我們的研究發(fā)現(xiàn)，這一方式存在隱形成本。當(dāng)人們形成自身的觀點(diǎn)之后，他們便不大可能接受他人的觀點(diǎn)，而這一現(xiàn)象會導(dǎo)致觀點(diǎn)持有者對他人及其觀點(diǎn)做出較為負(fù)面的評價。幸運(yùn)的是，我們的調(diào)查還介紹了幾種盡可能減少這一成本的方法。

獨(dú)立判斷存在的問題

“集體智慧”指的是通過一個非常具體的流程所產(chǎn)生的結(jié)果，其間，人們會以統(tǒng)計學(xué)的方法對獨(dú)立的意見進(jìn)行整合（也就是采用平均值或中值），從而形成精確度最高的最終意見。然而在實(shí)踐當(dāng)中，人們在整合自己與他人的預(yù)估時很少遵循嚴(yán)格的統(tǒng)計學(xué)準(zhǔn)則；而且其他一些因素通常會讓人們更傾向于給自己而不是他人的意見更加積極的評價。例如，是遵從老板的預(yù)估還是遵從數(shù)據(jù)的結(jié)果？是遵從專家的意見還是新手的意見？

在我們的研究中，我們還發(fā)現(xiàn)了另一個因素，它似乎也能影響我們對他人意見的看法：也就是人們已經(jīng)形成了自身的觀點(diǎn)。作為團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者，我們開始注意到，團(tuán)隊(duì)成員之間出現(xiàn)摩擦的一個主要誘因在于，團(tuán)隊(duì)成員在達(dá)成統(tǒng)一行動方案之前均按照各自的想法行事。但我們不清楚的是，像工作流程定序這種簡單的事情——在評估他人的意見之前便已形成自己的意見，是否也會導(dǎo)致緊張關(guān)系的出現(xiàn)。

為了找到答案，我們進(jìn)行了一項(xiàng)試驗(yàn)，其間，我們隨機(jī)將受調(diào)對象分成兩組進(jìn)行對比，一組為已形成自身觀點(diǎn)的人群，另一組則是通過評估他人意見得出自身觀點(diǎn)。我們要求424名美國父母估算孩子從出生到18歲的養(yǎng)育總成本。他們還會評估其他人的估算結(jié)果——我們稱之為“其他父母”的估算結(jié)果。事實(shí)上，它是由財務(wù)專家通過協(xié)商后得出的估值。

即便接受評估的估算值完全是一樣的，我們發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)進(jìn)行估算的父母在首次評估時傾向于給出負(fù)面的意見。那些最初已形成自身看法的父母認(rèn)為他人的估算值至少是“較有可能是正確的”概率，比在評估他人意見時未形成自身看法的父母低22%。

我們很想知道，這一結(jié)果是否會因群體的不同而發(fā)生變化。在上述調(diào)查和我們開展的其他調(diào)查中，我們審視了其結(jié)果是否會因?yàn)樾詣e、老少、是否是專業(yè)人士這些因素而發(fā)生變化，但我們發(fā)現(xiàn)這些都是無關(guān)緊要的。最初已形成自身意見的決策者更有可能對他人的意見給出負(fù)面的評價，這一點(diǎn)與性別、年齡或?qū)ｉL無關(guān)。

在第二項(xiàng)調(diào)查中，我們要求164名美國國家安全專家評估人質(zhì)營救策略，并評估“另一位國家安全專家”提出的策略。與第一項(xiàng)調(diào)查成本估算問題不同的是，這個問題并非是量化問題，也沒有明確的正確答案。盡管存在上述不同，且受調(diào)對象均為專家，但在評估他人意見之前便已形成自身意見所帶來的影響依然沒有變化。相對于在形成自身觀點(diǎn)之前評估同僚策略的專家，那些已經(jīng)形成自身觀點(diǎn)的專家更傾向于系統(tǒng)性地貶低同僚的策略。

我們還要求參與者根據(jù)評估對象的推薦策略，對評估對象的智商和道德進(jìn)行打分。即便實(shí)際的推薦完全是一樣的，而且與排序無關(guān)，但相對于評估后才形成自身觀點(diǎn)的專家，那些此前已形成自身觀點(diǎn)的專家更有可能對同僚的意見給出負(fù)面的評價。

為什么人們在形成自身觀點(diǎn)之后會對他人觀點(diǎn)做出不良評價？關(guān)鍵因素取決于其自身評估與他人評估結(jié)果的差距。當(dāng)我們要求這兩項(xiàng)調(diào)查的參與者僅僅是查看別人的觀點(diǎn)之后形成自己的觀點(diǎn)時，參與者自身的觀點(diǎn)將趨向于他們所查看的觀點(diǎn)，這種現(xiàn)象通常被稱為錨定效應(yīng)。作為對比，當(dāng)參與者獨(dú)立形成自己的觀點(diǎn)之后，他們更有可能反對他們隨后被要求評估的觀點(diǎn)，并將其看作與自己的觀點(diǎn)格格不入，因此也就更有可能認(rèn)為該觀點(diǎn)是不正確的。

盡管分歧不一定就是壞事——集體智慧便源于對不同意見和預(yù)估的整合，但人們首先必須對其進(jìn)行正確解讀之后才能有效地利用。在大多數(shù)案例中，分歧意味著一方或雙方的觀點(diǎn)都有可能是錯誤的。我們的數(shù)據(jù)顯示，人們往往會按照有利于自己的方式來解讀分歧，也就是自己的預(yù)估是正確的，而且其他人的是錯誤的。

我們開展的最后一項(xiàng)調(diào)查便是探索“解讀”的影響。我們要求401名美國成年人先形成自己的觀點(diǎn)，然后查看此前一個調(diào)查中隨機(jī)選出的其他受調(diào)對象的觀點(diǎn)。一些參與者十分認(rèn)同他人的觀點(diǎn)，也有一些人認(rèn)為雙方的觀點(diǎn)存在巨大分歧。隨后，我們要求他們給兩個觀點(diǎn)的質(zhì)量打分。我們發(fā)現(xiàn)，分歧越大，人們對另一個觀點(diǎn)的評論也就越苛刻，而他們對自身觀點(diǎn)的評估卻沒有什么變化。那些表示有分歧的參與者認(rèn)為其他人是錯誤的，而自己是正確的。

在我們的調(diào)查中，我們發(fā)現(xiàn)在評估其他人的觀點(diǎn)之前便形成自己的意見（與之對比的是先評估，后形成自己的觀點(diǎn)）會帶來社會成本：參與者會輕視他人的評估和觀點(diǎn)，而且在某些情況下會認(rèn)為他人的觀點(diǎn)不道德，也不理智。

如何更好地決策

如果經(jīng)理們希望獲得更好的判斷，并盡可能地減少因雇員迷信其觀點(diǎn)所帶來的成本，他們該怎么做？有大量的證據(jù)表明，要做出最準(zhǔn)確的決策，團(tuán)隊(duì)成員應(yīng)在通過集體討論形成共識之前形成各自獨(dú)立的觀點(diǎn)。

我們的調(diào)查結(jié)果還顯示，這些決策者還應(yīng)預(yù)先研究一下通過什么樣的策略來整合眾人的意見。具體的策略取決于團(tuán)隊(duì)所面臨的具體問題。然而，提前研究整合策略可以避免團(tuán)隊(duì)成員在形成各自觀點(diǎn)之后對其他人的觀點(diǎn)作出負(fù)面評價，從而保護(hù)整個團(tuán)隊(duì)。

那些面臨量化問題的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)盡可能地專注于確保整合流程不會受到個人意見的干擾。評估市場增速的團(tuán)隊(duì)面臨的便是量化問題；他們應(yīng)提前確定整合不同團(tuán)隊(duì)成員意見的算法（例如簡單的均值或中間值）。

面臨非量化問題的團(tuán)隊(duì)在某些情況下需要進(jìn)行人為的整合。對于這些問題，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)確保負(fù)責(zé)制定最終決策的人不會在看到他人的觀點(diǎn)之前形成自身的觀點(diǎn)。這一點(diǎn)并不總是那么容易做到。在經(jīng)理們評估其屬下的觀點(diǎn)之前，他們往往已經(jīng)形成了自己的觀點(diǎn)。

上述問題凸顯了重要的一點(diǎn)：研究整合策略更多的應(yīng)該屬于結(jié)構(gòu)性的事務(wù)，而不是臨時決策。無偏見的整合要求構(gòu)建相應(yīng)的工作流程，以避免負(fù)責(zé)整合意見的人在一開始形成自己的觀點(diǎn)，或至少努力避免決策流程受到最初觀點(diǎn)的不利影響。

在個人層面，團(tuán)隊(duì)成員應(yīng)重新審視對待分歧的態(tài)度。我們的調(diào)查顯示，很多人提出分歧的原因在于，他們認(rèn)為他人的觀點(diǎn)是不正確的。然而，如果大家都能本著理智而謙虛的態(tài)度，那么這一點(diǎn)倒不會成為什么問題。對于團(tuán)隊(duì)來說，分歧應(yīng)被視作寶貴的信息。把分歧看作價值的表達(dá)而不是詆毀的理由，可能是通過集體智慧來解決復(fù)雜問題，并規(guī)避其成本的最好方式。

布拉德·迪維斯是哈佛大學(xué)博士生，也是一名現(xiàn)役軍官。他的研究專注于社會過程對判斷和決策的影響。作為一名軍官，他在空軍戰(zhàn)術(shù)空管組服役。敬請通過領(lǐng)英或Twitter關(guān)注布拉德。朱麗葉·曼森是哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院的副教授。作為一名社會心理學(xué)家，她的研究方向是群體判斷與決策、談判和社會影響。

關(guān)于自動化和就業(yè)的
5個緊迫問題

杰德·科爾克（Jed Kolko） | 文
劉錚箏 | 編輯

我們根本無法確定自動化、算法以及人工智能（AI）創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會最終能否比它們毀滅的多。各種各樣的觀點(diǎn)都有。一項(xiàng)被廣為引用的研究預(yù)測，47%的工作將實(shí)現(xiàn)自動化，而且技術(shù)變化實(shí)際上已經(jīng)成為近年來就業(yè)水平下降的因素之一。有些人已經(jīng)在為沒有工作的世界做準(zhǔn)備。

但自動化已經(jīng)持續(xù)了好幾個世紀(jì)，而工作依然存在，這是因?yàn)樵谌〈承┤祟悇趧拥耐瑫r，自動化也促進(jìn)了對其他人類勞動的需求。此外，目前就業(yè)市場的震蕩較為緩和。近幾十年來經(jīng)濟(jì)中就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化速度也低于20世紀(jì)四五十年代的水平。如今，經(jīng)濟(jì)學(xué)家擔(dān)心的是就業(yè)市場活力不足——移民和員工流失率等流動性和活力指標(biāo)已持續(xù)滑落了幾十年。

但無論自動化會讓總就業(yè)人數(shù)增加還是減少，我們都不該因?yàn)檫@樣的不確定性而無視或偏離有關(guān)自動化的其他急迫問題。以下是自動化和就業(yè)領(lǐng)域被人們忽略的五個重要問題。

所在崗位實(shí)現(xiàn)自動化后，勞動者能轉(zhuǎn)到新的崗位上嗎？自動化帶來的問題不僅來自有多少工作因它而消失，還來自實(shí)現(xiàn)自動化后勞動者能否轉(zhuǎn)赴其他崗位。我們Indeed網(wǎng)站掌握著一些受威脅就業(yè)者如何尋找新工作機(jī)會的數(shù)據(jù)，比如零售從業(yè)者考慮去做客服或銷售代表。但轉(zhuǎn)崗難度可能比以前更大。近幾十年來，由于用人單位招聘和解雇的人數(shù)都少于以往，加之人員流動也比以前少，使得員工流失速度不斷放緩。與20世紀(jì)四五十年代相比，如今的就業(yè)市場變化可能更小，但如今較低的就業(yè)增長率和人員流動性可能讓轉(zhuǎn)崗變得更加緩慢而痛苦。

誰將承擔(dān)自動化帶來的負(fù)擔(dān)？無論自動化將削減多少就業(yè)機(jī)會，其負(fù)面影響都不會平均分布。和擁有本科及以上學(xué)位的人相比，受教育程度較低的人從事重復(fù)性工作的可能性要高得多，而這類工作更有可能實(shí)現(xiàn)自動化。男性從事重復(fù)性工作的可能性高于女性。地域差異也很明顯——在華盛頓和圣何塞這樣的大都市，只有三分之一的崗位屬于重復(fù)性工作，而在加州內(nèi)陸大部分地區(qū)以及許多較小的南部和中西部城市，這個數(shù)字達(dá)到或超過50%。這樣的地區(qū)性差異和政黨分界線一致——在2016年支持總統(tǒng)特朗普的縣，重復(fù)性工作所占比重較高，因而更有可能受到影響。

自動化對勞動力供應(yīng)有何影響？除了影響勞動力需求，自動化還有可能影響勞動力供應(yīng)。以往的科技創(chuàng)新，比如洗衣機(jī)和廚房電器縮短了做家務(wù)所需的時間，從而有助于女性從事有償勞動。同樣的，今后與自動化有關(guān)的科技進(jìn)步也有可能改變愿意并能夠工作的勞動者數(shù)量。比如說，自動駕駛汽車或許會把上下班變成有產(chǎn)出的工作時間。或者，自動駕駛汽車可以送孩子們?nèi)ド蠈W(xué)或參加活動，從而解放父母，延長他們的工作時間。另外，自動化還可能提高生產(chǎn)率并降低消費(fèi)價格，從而可能減少勞動力供應(yīng)，因?yàn)槿藗兛梢钥s短工作時間但仍然買得起同樣的東西。哪些影響會最終顯現(xiàn)出來還遠(yuǎn)無定論。

自動化怎樣影響工資？工資對自動化又有何影響？自動化的步伐取決于價格，而不僅僅是技術(shù)可行性。某種機(jī)器人或算法能和人一樣完成某項(xiàng)任務(wù)絕不意味著人會被取代。自動化取決于技術(shù)成本和人力成本的對比情況。舉例來說，目前勞動力市場供給吃緊，工資上漲和人員短缺可能促進(jìn)自動化并提高生產(chǎn)率。同時，某些行業(yè)被自動化取代的勞動力可能成為其他行業(yè)的勞動力供應(yīng)，這有可能壓低工資，延緩生產(chǎn)率增速，進(jìn)而拉大收入差距。但和上一個問題一樣，還不清楚哪項(xiàng)因素的影響會更大。

自動化如何改變找工作的方式？在更好地匹配求職者和職位空缺方面，AI擁有進(jìn)行預(yù)測的潛力。自動化篩選和測試有可能消除對某些求職者不利的人為傾向。但如果用有傾向的數(shù)據(jù)庫來訓(xùn)練算法，人的偏見在算法中就可能得到增強(qiáng)。同時，算法在某些群體中的應(yīng)用可能和其他群體不同——一位專家曾警告說今后“有權(quán)力的人……更多地由人來接待，公眾則更多地由機(jī)器來接待”。最后，人們或許會對自動化招聘持懷疑態(tài)度。近期的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，人們對求職者評估算法的熱情低于自動駕駛汽車或老年護(hù)理機(jī)器人，而這可能延緩此項(xiàng)技術(shù)的普及。

自動化創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會是否多于它消滅的就業(yè)機(jī)會，我們不必等到弄清楚后再去回答上述問題并采取行動。無論它最終會否增加或減少整體就業(yè)，降低轉(zhuǎn)崗難度，重點(diǎn)照顧最有可能失業(yè)的人以及對勞動力供應(yīng)、工資和求職問題進(jìn)行思考都是接納這些新技術(shù)的關(guān)鍵。

杰德·科爾克是全球最大在線求職網(wǎng)站Indeed首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家。