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OKR框架在人工智能和數字化轉型中的應用

人工智能 數字化轉型
OKR是一套行之有效的框架,能夠有效銜接戰略與執行。在快速推進的數字化計劃中,OKR能夠提供所需的敏捷性和問責制。許多全球領先的創新型公司,例如谷歌、英特爾、領英、Spotify等,都認為OKR有助于保持專注。

一、OKR框架概述

定義:目標與關鍵成果(OKR)是一個目標設定框架,旨在幫助組織定義和跟蹤目標(即要實現的目標)及其相關關鍵成果(即衡量進度的方法)。OKR起源于英特爾,后因谷歌和約翰·杜爾的著作《衡量重要的事情》而廣為推廣。OKR通常設定在不同的層級,包括公司、團隊、個人,并且通常每季度進行一次。

目標:一個有定性、鼓舞人心的目標。它應該簡短、引人入勝且可操作。例如,一個目標可以是“改善我們的移動應用用戶體驗,讓客戶滿意”。

關鍵成果:2-5個量化、可衡量的成果,如果實現,則表明目標已取得進展。關鍵成果是SMART(具體、可衡量、可實現、相關、有時限)指標或里程碑。它們回答的是:“我們如何知道我們是否實現了目標?”對于上述目標,關鍵成果可能是“將應用商店評分從3.5星提高到4.5星”、“將平均頁面加載時間從4秒縮短到2秒”、“將30天用戶留存率從40%提高到60%”。

OKR的原則是,它能讓組織在優先事項上保持一致,并促進專注力和透明度。目標應該是雄心勃勃的(通常是“延伸目標”),在很多情況下,達到關鍵成果的70%就被認為是成功,谷歌以約70%的目標達成率作為良好標準而聞名,這意味著OKR應該超越那些容易實現的目標。OKR通常在組織內部公開,以協調和激勵每個人,并展示不同團隊的目標是如何相互聯系的。

二、數字化轉型中的應用

OKR對于推動和監控戰略執行至關重要,尤其是在像數字化轉型這樣跨領域的工作中。OKR解決了一個常見問題:高高在上的戰略無法轉化為團隊切實可衡量的行動。OKR可以將高層愿景層層分解,落實到各個部門和個人的具體目標中。

例如,如果戰略要務是“AI-First公司”,那么公司層面的OKR可能是:

目標:在關鍵運營中建立AI驅動的決策制定。

  • KR1:到第四季度在3個核心流程(供應鏈、營銷、客戶服務)中實施AI分析。
  • KR2:到第二季度,對100%的高級經理進行數據驅動決策技能培訓。
  • KR3:到年底通過人工智能自動化實現運營成本降低20%。

那么,客戶服務團隊可能有自己的OKR:

目標:利用人工智能提高客戶支持效率。

  • KR1:到第三季度,部署AI聊天機器人來處理至少50%的一級支持查詢。
  • KR2:到第四季度,通過AI輔助將平均響應時間從5分鐘縮短至1分鐘。
  • KR3:使AI輔助交互的客戶支持滿意度達到90%。

這與更廣泛的企業目標相一致,團隊的關鍵責任有助于公司的關鍵責任,如降低成本和改進流程。

OKR促進協調:理想情況下,每個團隊的OKR都應該與公司OKR同步提升,確保每個人都朝著同一個方向努力。OKR還鼓勵確定優先級:每個季度可以挑選幾個真正需要關注的目標。在轉型過程中,很容易在眾多計劃中迷失方向;OKR能夠幫助明確當前最重要的事項。

OKR也強調可衡量性。數字化轉型可能帶來模糊的結果,例如“更具創新性”,但OKR要求具體的衡量標準,比如“推出X項新功能”或“將NPS提高Y點”。它們使進展或缺乏進展顯而易見。OKR如同變革中的指南針,在不斷變化的環境中提供保障和專注力。

另一個優勢是:OKR的運作周期短,通常為每季度一次,這非常適合數字項目的迭代特性。您可以快速發現關鍵結果是否偏離了軌道并進行調整。它符合敏捷方法論。

此外,OKR還能幫助打破部門間的壁壘。如果兩個團隊擁有共同的目標或關鍵成果相互關聯,就能激勵合作。對于跨部門的數字化項目,例如,實施電商平臺涉及IT、市場營銷和供應鏈,共享的OKR可以將這些部門團結起來,共同實現目標。

文化影響:如果引入得當,OKR可以改變企業文化,使其更加注重結果,透明度更高。谷歌的例子經常被引用:他們自1999年以來就一直在使用OKR,并稱贊其幫助初創公司保持敏捷性,最終發展成為一家規模更大的公司。OKR鼓勵雄心勃勃的目標,這有利于創新和承擔風險,因為如果目標真正雄心勃勃,即使沒有100%達成也是可以接受的。這是許多科技公司如今采取的一種文化立場——與其對目標束手無策,不如志存高遠,取得最大進展。

追蹤與參與:現代軟件工具,例如WorkBoard、Ally,甚至電子表格或專用OKR應用,可以實時追蹤OKR。團隊成員會定期更新關鍵結果(KR)的進度。這在某種程度上與績效管理相關,但重要的是,OKR不一定與薪酬直接掛鉤,以避免出現“博弈”。OKR旨在提供指導,而不是簡單地懲罰或獎勵。盡管如此,問責機制仍然存在,因為進展對同事和領導層清晰可見。

Profit.co的文章指出,將OKR與數字化轉型相結合,可以實現協同一致、清晰溝通(每個人都清楚優先事項)、敏捷性(如果未達到OKR,可以快速調整,反映所需的變革)、專注力以及衡量進度的能力。這些對于保持轉型動力至關重要,因為在最初的炒作之后,一個很大的風險就是失去動力或方向。

三、OKR實踐示例

想想納德拉領導下的微軟轉型,雖然他們沒有公開分享所有細節,但他們很可能在內部使用OKR。例如,為了轉向云計算,OKR可能是:

——目標:成為云平臺市場的領導者。

——關鍵目標1:Azure收入同比增長60%。

——關鍵目標2:獲得5,000個新的Azure企業客戶。

——關鍵目標3:將50%的內部產品遷移到Azure,以展示承諾(僅供參考)。然后,他們將這些目標向下層層推進。這樣,每個子團隊都知道要推動什么(銷售有目標,工程有可靠性目標或與增長相關的功能目標,等等)。

另一個例子:一家數字化媒體公司設定了一個OKR:

——目標:提高數字訂閱收入。

——關鍵目標1:到第四季度獲得100,000名新的數字訂閱者。

——關鍵目標2:將網站平均使用時間增加30%。

——關鍵目標3:推出個性化內容推薦,使登錄用戶的參與度提高20%。

然后內容團隊、IT團隊和營銷團隊各自分擔一部分責任來實現這一目標。

優勢:專注、協調、透明、適應性強。每個人都清楚組織的優先事項(無需猜測或議程沖突),并且能夠看到自己的工作如何發揮作用(這很具激勵性——能夠聯系全局)。它還鼓勵跨職能團隊合作,因為關鍵成果通常需要多個團隊協作(例如,為了減少頁面加載時間,DevOps和開發人員,甚至設計師都需要協作)。

另一大優勢是追蹤執行情況。許多公司的戰略計劃都積壓在塵埃中。OKR則創造了一個動態流程,每個季度(或任何周期)都會強制進行審查:我們是否達到了關鍵成果?如果沒有,為什么?下一步該怎么做?它推動了執行紀律。ClearPoint數據顯示:61%的公司難以將戰略制定與日常執行銜接起來。OKR專門針對這一差距,通過將日常工作(關鍵成果通常分解為任務)與戰略目標聯系起來,將戰略轉化為一系列運營目標。

挑戰:實施起來可能很棘手。常見陷阱:

——制定糟糕的OKR:例如,目標過于模糊,或者關鍵結果實際上是任務,而不是成果。制定優秀的OKR(注重成果、可衡量的結果)需要練習。

——設定過多:專注是關鍵;如果團隊的OKR過多,會分散注意力。通常建議設定3-5個目標,每個目標對應3-5個KR。有些團隊會設定10個目標,這意味著它們沒有真正的優先級。

——級聯vs.協調:并非總是嚴格的級聯(一對一映射)——有時一個團隊的OKR支持公司的多個OKR。因此,協調在實踐中可能很復雜。但其理念是至少所有OKR都應該支持整體戰略。

——采用:這是一種不同的管理方式;有些員工可能會認為這是額外的工作,或者害怕透明度,尤其是在文化較為孤立的情況下。需要培訓和自上而下的支持。如果領導者公開設定并更新他們的OKR,其他人就會效仿。

——如果不與薪酬脫鉤,人們可能會對目標設定產生誤解。許多使用OKR的公司將其與績效考核分開,或者將其作為輸入,而不是嚴格的獎金指標,以保持他們的雄心壯志和誠實守信。

——指標固化的危險:只關注KR中衡量的內容,而忽略其他重要事項。為了緩解這一風險,OKR通常會輔以其他績效指標,但需要盡量選擇合適的KR,以涵蓋關鍵成功因素。

趨勢:OKR軟件與工作工具集成的使用日益增多,因此關鍵結果數據可以從相關系統自動更新。此外,一些公司將OKR與敏捷相結合,例如,在Sprint規劃會議上,討論用戶故事如何與關鍵結果相聯系。

另外需要注意的是:OKR與平衡記分卡的結合已經討論過,OKR是短期靈活目標,平衡記分卡提供穩定的戰略指標。OKR是提升績效的“雙渦輪增壓器”,為數字化轉型奠定基礎,并指導日常工作。文章中引用了杰夫·貝佐斯的名言:“有遠見的公司會開拓新的戰略選擇……那些不適應的公司將會失敗”——這意味著你既需要愿景,也需要一種像OKR這樣的方法來適應并穩步實施。

四、小結

OKR是一套行之有效的框架,能夠有效銜接戰略與執行。在快速推進的數字化計劃中,OKR能夠提供所需的敏捷性和問責制。許多全球領先的創新型公司,例如谷歌、英特爾、領英、Spotify等,都認為OKR有助于保持專注。對于任何正在經歷轉型的組織,無論是初創企業還是大型企業,我都強烈建議實施OKR,以確保每個人都朝著同一個方向努力,并客觀地評估自身是否正在取得進展。OKR通過提供可量化的標準,有效地回答了“我們如何知道我們的轉型是否成功?”的問題。如果您沒有達到目標,我們會及時公開地告知您,促使您加大工作力度或調整戰略。

優點總結:確保戰略目標轉化為可衡量的結果;提高團隊之間的專注度和協調性;鼓勵雄心勃勃的目標和創新;提供持續的績效反饋;提高執行的靈活性。

缺點:需要進行文化調整并嚴格編寫良好的OKR;存在設定過多或僅關注可衡量結果的風險;需要領導層的承諾和頻繁的審查;使用不當可能會削弱其效益,例如與固定獎金掛鉤或設定安全目標。

責任編輯:龐桂玉 來源: 數據驅動智能
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