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职务设计

发布时间:2018-08-02 11:48  来源:《HR Value》No.46  阅读:103 次  返回

文/ Naomi Stanford

HR / OD 从业人员任务之一就是设计职务。这是一个相当专业的技能,我们必须要开发新的职务设计方法。我将在本文中就此加以解释。

我目前正在致力于职务设计工作。本周我在上海和北京的HREC RST 会议上就曾经对组织设计趋势发表演讲。有人向我提问到: “您对职务设计的未来以及自动化、人工智能等的应用有什么见解和想法吗?”在会议平台上,短时间内难以回答这个问题,因此, 经过深思熟虑后,我在这给出了我的答案。

这个问题的内在的前提,即,职务是可以设计的,将这一假设放到“最大风险假设检验”中。高风险前提有两大特征:出现错误的概率很高,并且出现错误时影响重大。我认为,假设可以通过传统方法去设计职务, 至少对于人类而言,这有很大风险。

传统的职务设计模型着重于分析职务任务结构,如任务标识、多样性和反馈(例如: 参考Hackman 和Oldham,1976 年)。在这些模型中,职务是由一名员工完成的一系列任务,而任务是被分配到多个员工手中, 需要其共同完成的的碎片化工作。

在一篇关于职务分析和设计的研究文章中,作者指出,传统的职务分析“侧重于确定构成特定职务的任务和职责的程序以及所需人员特性。人们使用了很多种方法来检查组织单位、工作场所和员工的职能等级。这些方法包括流程职能法,以及广为人知的职能职务分析。职能职务分析法使用标尺来表示员工执行的任务,以及执行职务期间在每个涉及事务、数据、人员等的任务上所花费的时间百分比。”“一些大型咨询公司主要以这种方式为基础来提供职务设计服务。例如, 参考 Mercer 和WillisTowersWatson 。”

Adam Grant 在2007 年的一份研究报告中对这种方法提出了质疑。他认为传统模式因不承认工作和人们所履行职务之间的关系和社会因素而不完整。Grant 研究的目标是“通过强化职务关系架构,研究职务对促进亲社会差异的影响,来再次激发人们对职务设计和工作动机的研究”(亲社会意味着积极有益且以促进社会接受度和友谊为目的的行为)。从他的论文问世之后,人们使用社交网络分析(SNA)这类技术让工作中的关系和社会因素变得更加可视化。

Ben Waber,Alex Pentland 等人认为SNA 非常有用―― 它并没有改变电话服务中心代理商的职务设计,而是通过测量使用社会计量牌的员工之间的对话来提高电话服务中心代理商的生产力。Ben Waber,Alex Pentland 等人使用这些数据改变工作人员的休息时间,并让团队成员同时休息,这样就增加了个人社交互动的力度,经证明,这也提高了相关生产力。他们得出的结论是:“我们已经证明,强大的社会群体有利于提高生产力,而且,不需要大量的管理干预便可以得到相应的支持。……而他们之前的假设是电话服务中心员工之间的互动会降低生产力, 因此,这让他们得出的结论更加有趣。”

社交网络分析和类似的技术使用说明, 至少对于人类而言,通过社交网络完成工作, 对于人类工作传统职务分析价值是一种挑战。毕马威合伙人蒂姆尼斯是另一个提出质疑的人。“ 从传统上来看,公司通常采用结构化的方式来进行角色描述和薪酬对标,但人们的工作以及他们与组织互动的方式正在发生巨大变化。为适应新的需求,组织需要采取更流畅的方式来创造职务,聘用人才和奖励员工……传统工作的结构已经无法反映现实,在未来这种缺点将进一步被放大。大多数人都关心如何更流畅地完成工作。”

Dan Cable 在他的著作《工作的活力》中探讨了一种这样的理念:“为了使工作规范化、建立明确的绩效指标,各个组织正在阻止一种神经科学家称之为‘寻求系统’的东西。它们视图关闭我们大脑中渴望探索和学习的部分。”在他的演讲“竞争优势的情感” 中,他更进一步说道:“员工应该有探索、实验和玩创意的自由,而不是受职务头衔、职务描述和传统职务设计的影响。”

总之,研究人员似乎正在整理证据,用以说明与任务和活动定义相比,工作中的关系因素对于角色的成功更为重要,并建议我们采用与以前不同的方式来看待工作和职务设计。

因此,未来的职务设计与传统模式看起来并不相同,但我的提问者还问到了自动化、人工智能等对职务设计的影响。普华永道描述了三种类型的人工职能:辅助、增强和自主型人工智能。他们问:“在你的组织中,哪些类型的任务可以通过辅助型人工智能来实现自动化?你有没有想过如何使用增强型人工智能来重新思考你的业务?你认为你的公司会不会把工作完全交给机器(自主智能)?”

Michael Gibbs 在他的文章《新技术如何改变职务设计?》 中部分回答了这些问题, 他发现“新技术补充了非常规任务、认知任务和社会任务,让这些任务的工作更富有成效。”更大量地获取数据、分析工具和电信发展让许多工作人员能够更好地关注社交互动、协作、持续改进和创新。(也可以参考他的论文《为什么按照它们自己的方式设计职务 ?》)。

让我们提出另一个假设――人工智能不是关系型或亲社会型(尽管有些人认为很快就能实现关系型或亲社会型人工职能),也有人说,可以使用某些传统职务设计工具来决定接受任何或所有人工职能的程度,而不是淘汰这些工具。因为人工智能擅长执行日常和特定任务,和/ 或筛选大数据。正如一位作者所说,人工智能主要用于“那些可以分解为相对可预测子任务的非创造性和非个人任务”。传统职务设计法更适合于确定这些常规和标准化任务,而这正是属于人工职能的能力范围内。

让我们看看“如何”指导职务设计,让它有效地帮助决定,某个工作流程/ 活动是否部分或全部适用人工智能或者该流程/ 活动是否需要人员/ 关系参与,以及参与的地点和方式。

如果我们使用传统职务设计法来确定由人工智能完成的任务和活动,那么,我们可以使用什么方法来设计关系、亲社会人工工作,而这时,正如 Mercer 所言,“ ‘工人’的性质正在经历着自身革命。”

也许,为了就某些目标和结果达成一致意见,我们可能放弃“职务设计”的想法,然后, 让员工设计其自己的工作以应对这不断变化的环境。例如,在“Hello Alfred”,“职责每隔几周或几个季度发生变化,目标和实现目标任务的团队也不断发生变化。随着 pods 的重新分配,不同的人聚到一起,带来不同的力量和专长,打造了一个更为密切合作、动态的工作场所。”

您如何看待职务设计未来的变化以及不同类型的人工智能对它的影响? 我想知道您的意见。 您可以通过电子邮件naomi@ stanford.cc 与我联系。



Naomi Stanford-圆.jpg作者简介

Naomi Stanford 博士是商业战略和设计领域方面的专家。在华盛顿特区, 她的工作帮助了众多的企业和政府客户,包括壳牌、盖普公司、美国红十字协会、弗吉尼亚州政府以及菲利普莫里斯国际。

她曾就职于玛莎百货、英国航空、施乐、普华永道和保诚集团等著名跨国公司,期间她的能力和经验广受好评。更早些时候,她任教于卡佩利亚大学和加州设计学院, 分别教授博士班的“ 组织理论” 课程和MBA 班的“ 设计策略” 课程。

Naomi Stanford 博士已撰写两本组织设计方面的著作:

The Economist Guide to Organization Design

Organization Design: the Collaborative Approach

她毕业于英国华威大学商学院,此外她也是认证的管理咨询顾问和皇家艺术学会会员。


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