“将”在外,“君”命是受还是有所不受? ——谈边缘计算和跨区管理

    |     2021年10月22日   |   2021年, 客世原创   |     评论已关闭   |    276

答案在哪里:一个比较典型的管理难题

你是一个全国有名的上市公司S公司的运营负责人,S公司有二十多个分公司,平均每个分公司都有100人以上的团队,公司的业务一直比较成熟,业务发展也比较平稳,部分得益于你们公司制定了严格地工作制度和流程,也明确限定了分公司总经理的职责和权限。

过去一年来,你们公司业绩出现第一次下滑,历史上公司业绩表现最好分公司M分公司出现了业绩滞涨,M市分公司的总经理老谢在公司十二年,从一线做到了总经理,每年都得到肯定,在公司也很有影响力。

公司年度总结会之前,老谢提前出差特意过来找你,希望你能以M市分公司为试点,对分公司的管理放权,最关键的权限就是人事权和财务权力,以前的确有点统得过死,当然,老谢的目标不止这些,他还想要价格和本地代理商发展的权力。

老谢的理由是:最近市场不比以往,一方面客户的选择范围大了,另外一方面公司的业务也遇到了A公司的激烈竞争,在分公司一线层面基本是“肉搏”战。如果按照之前的公司既定的流程制度,决策周期太长,管的太死,无法适应变化的市场,并有效地和竞争对手竞争,如果不做授权,M市被撕开一个口子,更大危险在后面。

与此同时你也听得到一些反馈,这个老谢在总经理的位置上已经8年多,在当地有市场和公司内部有较大的影响力,对外大家只知道老谢,对内老谢也是说一不二。也有人反馈说,老谢已经私下从事一些公司上下游的业务,更有人反馈,老谢也跟公司的竞品公司有密切的交往,特别是A公司江浙大区负责人,是这个分公司之前的高中校友,一起踢过球的队友,他们最近有很多的接触。

面对这样的情况,你怎么决策?恭喜你,有了一个体会古代君王才会遇到的管理难题的机会。

答案只能在现场:“将在外,军令有所不受”的出处和普遍性

其实,多地域管理的授权问题,一直是一个难题。

一派意见认为,最有力的支持源自一句话,“将在外,君命有所不受”,这句话出自《孙子兵法·九变篇》。

对这句话做一点功课,不难发现著名语言学家郝铭鉴对此典深有研究,对于“君”和“将”的关系,他说孙子曾说:“凡用兵之法,将受命于君。”就是指行兵打仗的话,一定要接受皇帝的命令。但是一旦接受命令之后由于将在千里之外,而皇帝在皇城之内,在边疆或者沙场上碰到的种种情况,将无法一一向皇帝汇报,等到皇帝下了命令再去执行。

郝铭鉴还说,《孙子兵法》还讲了这么几句话:“途有所不由,军有所不击,城有所不攻,地有所不争,君命有所不受。”

“途有所不由”,是指本来按照正常情况下应该走的路,从实战考虑不能走,即不走正常的路;“军有所不击”是指碰到敌人按照正常情况完全可以把他打败把他消灭,但是从大局考虑,这一仗不能打;“城有所不攻”是指这座城市按照实力可以把它攻下来,但是攻下来对整个战役不利,所以可以不攻;“地有所不争”是指可以占领的地盘也绕道而行,要有战略思想和战略眼光,也即指会下棋的人,不必逢子必争。

最后一句最重要,“君命有所不受”是指有的情况下即使皇帝下了命令也可以不执行,因为皇帝在皇城里不了解战场上千变万化、瞬息万变的情况。

以上无论那种解释,都是在说一件事,现场指挥者需要因地制宜,不能教条地等待远在天边的君令行动。

后来,这句话有了广阔的市场。到了现在,“将在外,君命有所不受”已经被广泛传播,也成为现在跨地域扩展的公司,本地管理团队争取本地决策权的最重要的话术和藉口。

一般场景是,地方管理者列举了很多的业务场景,包括一些本地管理者因为没有直接决策权贻误战机或者造成损失的失败的案例,之后拿出这句话说:古人云“将在外,君命有所不受”,提出需要更多的授权,于是总部的决策者心中天平就开始倾斜。多数情况下,至少能得到部分更多的授权。

这次跟老谢的交流中,老谢引用的就是这句话,他希望得到授权。

其实,这道理不难理解,稻盛和夫说:现场有神灵,答案在现场。企业的经营,都是在现场发生的问题和挑战,只有在现场亲历者才能得到一手的信息,从而找到根本的原因,进而找到有效的解决,这是不争的事实。

但是你如果作为总部管理者,会这么踏实地接受“将在外,君命有所不受”吗?换句话说,古代的皇上,接受了这样的理由,能心安理得地睡着觉吗?

正如你对老谢授权的权衡,事情好像没有那么简单。

脑子不在现场的问题:对在外“将”授权的两难窘境

大家都普遍认可的道理,古代君王不会不知道,现代的你也不会不知道,老谢在分公司和竞品竞争,正如古代将领在一线打仗,需要被充分地授权,至少,总部的“君命”可能有所不受,但为什么你还会犹豫?

道理很简单,有经验的人知道,授权本身就有风险的问题,何况还是跨地域和全面的授权。

如果“将”和“君”都在内,比如,分公司和总部一个城市,这个问题不存在,因为大家面对的是一个现场,掌握的是相同的信息,及时暂时信息源不同,或者很容易通过其他渠道得到信息,也容易就一些问题的找到原因,并形成解决方案。

或者,即使掌握信息不同,“君”大度,让“将”做完全的决策,“君”也不担心,还是因为出错后纠错,也即来得及,也行得通,所以此时地授权,都不是问题。

“将”在外“君”在内的场景,问题有两个,首先信息不通,信息不对称,现场的信息,将在掌握,或者是将应该在掌握,而“君”并不了解,所以有限信息的决策,容易出现失误。

其次,因为物理距离遥远,资源和人力调动需要时间和成本,万一决策出现问题后,以总部发起的纠错难以第一时间执行,导致失败的可能性加大。

所以,无法有效授权,源自于信息无法闭环化,也受困于执行的无法及时闭环化,最终体现的是信任不对称。

“将”被授权根据现场做出决策符合“君”的利益和普遍实践,那自然没有问题,但是“君”也担心,如果将借助这个信息不对称,处于自己的私利做出一些并不和国家利益一致的决定,阳奉阴违,打擦边球,“君”奈之何?

这种情况并不是没有,历史上的边塞的叛军,都是在得到信任后的进行的,在商业实践中,更是非常的常见,因为个人的企图和利益一旦放进去,那么“将”在外,“君”命有所不受一旦开始,就有可能导致局部的失控,甚至,因为一点的破窗效应,导致全面的失控。

这样的案例在商业上也常见报端,各种报道各地分公司的总经理,因为个人的利益以及为了偷懒,不想把完整、准确、及时的信息提供给总部,只提供能解释自己的行为和结果的数据,其结果是每次都能自圆其说,每次都无懈可击,但是业绩并不是很好,甚至短期业绩非常好,长期埋下了很多的雷,客户满意似乎也有很多的问题。

其实,所有的问题,都是管理模式的模式,短距离的授权充分,是因为信息的闭环化、快速化、和准确化,也因为在控制手段上的闭环化、快速化。

是否拥有这两个闭环就是我们之前说过的骑马和开车两种不同驾驭模式的本质差异。如果有了仪表盘的数据信息闭环,再加上方向、制动、动力系统的管理闭环,双闭环的能力就能把骑马变为开车,甚至是自动驾驶。

有人说,答案在现场不假,我到不了现场也对,但是不是我就能接受一个外派将领代表我行驶眼睛、耳朵和脑子的职能。

这是惯常的做法,但是依靠人的方式,最终还是回到信任的问题,我怎么知知道他不是在敷衍了事、我怎么知道他认知缺陷,我怎么知道他是不是在做自己的私心?

看来,对于一个跨区管理的问题,古代的君王和现代的你,都需要不依赖于人的一个管理系统。这个系统最好能实现信息的闭环以及管理动作的闭环化。

让数字中枢和大脑来决策:早期数字化的尝试,为什么并不成功?

面对这种两难的窘境,也形成了很多的冲突和矛盾,思想工作和组织能力成为主要的工作方向,但是也产生了更多的矛盾和冲突,这些正是戏曲和故事创造的源泉,于是留下了很多君臣之间的故事,忠、奸,授权和收权的各种故事和桥段,以及各种千古佳话。

但是,如果作为一个商业上的管理学的题目,不能止步于此,商业上需要确定性,需要可规模化,管理上,需要受控,服务上,需要因地制宜,品质上,需要能系统性保证,如果没有特别的手段,管理上的四格迷途问题无解。

换个视角,如果停留在物理世界和意识世界里,看这个问题,其实没有很好的解决办法,其结果就是统的过死或者规模受限,即四个迷途无法突破,造成,如果没有足够可信任的人派出,则能管理的疆域就会比较狭小。

这也是一些现代企业做不大的原因,整个系统非常依赖人,甚至依赖强人,但是又无法对强人进行合理授权和制约,短时间是信息不对称,时间久了,动机不对成、信任不对称,总是在两个方向摇摆,一放就乱,一乱就收,总是在治乱循环中。

面对这个问题,人们的探索一直没有停止,数字化就是一个方向。

自从有了计算机,现代企业就有了第三个世界,即除了物理世界和意识世界外,我们有了数字世界,在原来两个世界解决不好的问题,或许在数字世界有一些解决的可能。

很多人思考,有没有一种可能,不一定听“将”命,也不一定听“君”命,而是听系统的,或者听原则的?换个角度,企业跨区域的组织管理,是不是也可以按照这个思路,即不听总部的老爷的,也不完全听一线的诸侯的,大家一起听系统的,听数据的。

数字化驱动的,ERP、CRM、MIS等就是这个背景下开发出的技术,也是数字化解决管理问题的很好的代表。这些管理软件的导入,的确也曾让很多大型企业收益颇多,人们发现,规模和品质、成本,三个相互矛盾的因素,在数字世界的支持下,得到了较好的解决。

但是,我们也注意到,在中国不少的情况下,一个中小企业的ERP或者很多的数字化的项目都是以失败告终,或者结果并不尽如人意。

事实上,大企业很小企业不是核心,差异在是否能准确、完整、及时地获取现场数据的能力,形成数据和信息的闭环,差异更在于,数据信息闭环实现后,从数据和信息闭环中分析出的决策,是否及时、有效、不打折扣的被一线执行,继而形成闭环,开车是需要闭环的。

大企业的人员素质比较好,加上因为各种原因的管理力度,让以上两方面的执行能力提升,其结果就是数字化的成功。典型的代表,就是华为,十多年前,华为引进IPD,任正非强调引进要先僵化,后优化,再固化。在当前两三年之内以理解消化为主,两三年后,允许有适当的改进。

这么做无疑是有效的,但如果不是上下同心,步调一致,强大的组织能力,这件事是无法完成的。

但到了一些企业,特别是中小企业,这个工作的方向看起来十分的美好,但是执行起来问题也非常多,所有的逻辑链条是,仪表盘和基于数据的决策,但是到最后,无论是“仪表盘”,还是“方向、油门、制动系统”,在现场获取数据的执行操作中,还是在靠人,人在起关键作用。

我们知道,如果给马装上了仪表盘,其实还是马,不是车;给应该装轮子的车配上几个马蹄子,这个车有发动机还不是车,不能像车那样快跑。

核心的问题是,无论是CRP还是CRM,现场最原始的数据,还是人在帮助收集、整理并输入现场的信息或数据,而这个过程,是有问题的,一方面,所有的人,都需要培训并协同,才能整体获得数据,要知道,让20个人集体左转,能转齐整了都非常的难,何况是所有的人,按照一定格式来准备数据。

华为的案例告诉我们,数字化,智能化,是解决四个迷途,远程授权问题的方向,但是对于其他组织能力稍差一些的企业,特别是中小企业,解决四个迷途的问题,需要更彻底的解决方案。

让眼睛、耳朵、脑子一起到现场:边缘计算如何解决现场授权的两难的老问题

数字化是个方向,但是你一定会问,如果一个新技术,没有解决新问题或老问题,是没有存在的价值的,原来ERP或CRM等没解决好的问题,边缘计算怎么就解决好了?

答案是,这是一种新的解决思路,解决好也需要一些技术和管理上的手段,但是至少是有机会的,机会源自哪里,这要从边缘计算的原理以及管理的需求出发。

边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

比如,在一个mall里面,借助一些传感器和算力、算法一起,对现场进行实时、全量、准确的、结构化数据化的感知,并借助算力决策并监督执行,就是一个边缘计算的场景。

边缘计算,是在“外”的计算,这种计算,可以是对“外”的场景、活动、事件的感知,也可能是基于这些感知和预先设计的模型程序,进行的决策,甚至可以闭环化执行并再次感知执行的结果。

如前文所述,“将”在外,“君”命有所不受的原因,其实是现场何总部之间的信息不对称,传统的ERP希望通过人工的感知和录入解决这个问题,因为还是需要现场的人来理解场景并在系统中键入结构化的数据,这是不有效地关键原因。

而边缘计算的最大优势,是能够不通过人,不打扰人,就能及时、准确、全面地得到这样的数据和信息,并通过人工智能来进行结构化、信息化,最终通过大数据实现闭环化、可迭代化。

总部的意志通过算法部署在边缘侧,边缘侧感知后依据模型进行决策,决策产生的效果又被立刻感知,再次评估矫正,这样闭环形成,有效就很容易得到结果了。

举个例子:

一个店的典型问题是,规模小,数量多,现场决策点很多,很多的现场决策的适应性、及时性、准确性都直接和销售额、利润、成本或客户满意有关。

比如,有人吃过饭,桌上的垃圾没有及时清理,有人偷东西,需要立刻做出响应阻止,一个产品一致在滞销,不要再订购了,而预测到另外一个即将热销的产品,需要立刻订货,等等。

如果店的决策依赖于店长,那么对店长的要求就非常高,但本质上,一个小店的利润很难养活一个高素质的店长,其结果就是,店长的决策质量低或者店长培养周期长,无法做大规模的复制。

有了边缘测的人工智能,对现场的感知完全数据化、结构化,通过人工智能的算法,在边缘测及时、适时、实时地做出准确决策就有了可能,即使一开始决策质量不是很好,但是随着时间地演进,数据地增加,系统可以做得决策会越来愈好。

不难看出,这套方案中,边缘计算能力加上传感器实现的全量、及时、准确无打扰地获取现场数据,解决了现场数字化的重要问题,十分重要,现场的数据获取不再依赖人,现场的决策也不再依赖于人,人按照系统赋能的建议,也不是按照总部的CEO地指令来办事就好了。

边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

不难看出,沿着这个方向,其结果是所有业务线上线下确有差异,线上下线终无不同。

边缘侧数字化智能化后的新问题:人和机器如何愉快地相处?

边缘计算,让闭环化、迭代化、数据化成为可能,让基于数据职能的商业决策变得越来越聪明,一方面,组织知道了客户的需求,另一方面,可以在所有可以改善的地方来改善,突破了服务业四格迷途。

这一切看起来如此完美,难道就没有什么缺憾吗?

肯定是有的,边缘计算地规模化部署后,产生的一个新的问题是,系统的强大会弱化了在现场工作人员的能力地需求,继而也弱化了他们的价值感和存在感。

更有甚者,系统的逻辑,永远是理性地找到最大的价值空间,在个体创造性发现一些创造价值,降低成本,甚至是偷懒的机会,或灰色地利益机会的时候,这一切就会被聪敏地人工智能发现,迅速地杜绝,或变为常规性得操作实践,实现了整体的价值最优。

在这样地一个系统中,人的价值在那里呢?如何体现呢?怎么找到自己的位置和存在感,这是个新的问题。

这样的问题,已经出现,远在美国的亚马逊仓储里工作的工人,近在中国外卖平台上的骑手小哥,还有网约车平台上的司机,跑单帮的货车司机,或多或少的都在承受着被系统优化带来的压力和存在感地下降。

其实业内的专家,包括那些在AI方向创新者,使用边缘计算技术解决问题的创业者,早就发现这个问题的出现,新的机制正在思考和研制中。

提供一个思路,在以前的文章中,我们说未来企业需要考虑地是三个边界,一个是环境边界,一个是客商边界,一个就是内部的人机界面。

边缘测AI解决方案,让远在天边的现场也纳入了人机界面优化的范畴,那么可能有一种做法,那就是,在一些领域,人进机器退,在一些领域,机器进人退。

之前文章说到,人是复杂的人,体、脑、心、灵四个层次的人才是完整的人,作为体地人,被机器解放,可能是早晚的事情,作为脑很多部分工作也被AI赋能或替代,但是还有很多的脑的工作,乃至作为心的人和灵层次的人,机器是完全无法替代的,比如客户服务的温度,传递能量和情绪的态度,以及在特殊场景下,依据价值观的额外处理等,这其实都是优质服务化的表现,也是个性化的表现,这些地方将是人发挥价值的地方,也可能是服务人未来的机会。

在单体的一个服务场所,比如一个店内需要的人可能减少,但是店的规模会变得很大,更多的人会得到工作机会,而因为补充了机器理性的决策,以人特有的温度、情感、同理心和价值观来工作,服务也会有了温度、感情和灵魂。

总之,随着第三个世界到来和发展,商业的很多方面带来改变,面对三个边界,首先要识别并适应新的环境边界,其次要识别并借此主动优化自己客商边界,最后要规划和合理设计企业内部的人机界面,人和机器各地其所,找到人的价值所在地方。

这可能就是客户世界人要做的工作。

 

作者:任建斌;

本文刊载于《客户世界》2021年9月刊。

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