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過度神話的「可測量性」:從管理學到哲學的視角

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你知道彼得・杜拉克(Peter Drucker)的名言,但你讀過他的書嗎?

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測量與 OKR

測量管理學的歷史

現代管理學之父彼得・杜拉克開啟了「測量」之路。1999 年,Intel 前總裁 AndyGrove 發明的管理方法,幾乎也是用同樣概念作成,顯然 AndyGrove 也是「測量派」的信奉者。

這個非常著名的目標管理系統方法,成為了後世顯學,叫做 OKR(Objectives and Key Results),一定很多人聽過諸如「Google, Facebook, LinkedIn 都在使用」的廣告詞,彷彿他是企業管理的萬靈丹,不導入就是不會管理。

OKR 跟傳統 KPI 的差異與優勢,我不打算在這裡多談,如果你對 OKR 不熟悉,它的精髓之一,就是可測量的(measurable)特性。

管理學之父根本沒說過的名言

你很可能聽過這個名言:

What gets measured gets managed.

或是另一個版本:

If you can’t measure it, you can’t improve it.

這兩句話雖然是不同的概念,但都把「測量」與「管理」做了極強的連結。

多數管理者也都是這樣理解的,並且也把「測量」奉為圭臬,彷彿只要測量、只要把數字量化,就可以解決一切,在現在企業動不動就把「data driven」掛在嘴上的風氣,似乎沒人會質疑這件事情。

在探討「測量」究竟能不能解決管理問題之前,或許我們應該先從另一個角度切入,那就是彼得・杜拉克從沒說過這兩句名言,而其中第二個版本可能出自熱力學之父威廉・湯姆森。

彼得・杜拉克的確認為企業效率能透過量化改善,但根據 Drucker Institute(彼得・杜拉克創立的機構,現在致力於發揚他的想法),他是一個更人本主義派的人。

他認為在員工(employee)之前,我們都是一個人(human being),只要是人,一定有很大一部分是無法用指標衡量的,比如熱情、上進心等等。過度使用量化標準,或者只用量化標準,是一種短視、危險的作法。

註:關於如何解釋彼得・杜拉克原本的想法,以及考究的資料,網路上有不少,但以英文為主,如果你有興趣,不妨讀一下:

那麼,是什麼促成了許多經理人與管理者的誤解?

為什麼「凡事依靠測量」不合理

彼得・杜拉克真正說過的是:「這些讓知識工作者有效率的因素,是無法被量化的;你也無法僅靠幾個簡單的數字,就衡量一個知識工作者的努力方向是否正確,或是做得有多好。」

作為人類,知識工作者是我們跟機械差異化的一種代表;而從更一般的角度來看,有兩件事實告訴我們「無法凡事都依靠測量」:

  • 並非所有重要的事情都能夠被量化、也並非所有被量化的事情都是重要的。
  • 比起那些很輕易能夠被量化的事情,要量化我們真正在意的事情難上太多。

就像 AI 模型一樣,當你給了一個量化指標,演算法總是能輕易地找出一個方法達成目標,但卻完全違反常識,我們常常將這樣的 AI 模型當做茶餘飯後的笑話,卻忽略了人類自己在管理上也犯了一樣基本的錯誤。

那麼,為什麼這樣的名言卻能廣為流傳、發揚光大呢?

名言是如何被誤傳的:管理者需要信仰

人都喜歡可以掌控的事情,最好有一套固定的方程式去依循,而且方法越簡單越好。

這就是這句名言能被流傳的原因,因為人們有需求,如果有一個簡單的方法去做到成功,這樣的名言與方程式就容易成為信仰。

「能被測量就能被管理」或許是真的,但我們必須問的兩個基本問題是:你測量的指標有意義嗎?那些有意義的事情能被測量嗎?

很可能你測量與管理的目標根本就毫無意義,也很可能這反而對原本的目的會造成負面影響,這些我們都知道,但還是無法遏止想要測量、量化的的念頭。

因為量化讓我們安心、讓我們感到了解現況、並且對這個世界有掌握感。

我們無法停止測量,但找到適當的量化指標是非常困難的工作,因此多數高階管理者只能把責任丟給下面的人,告訴他們測量賺多少錢、省多少錢,畢竟這樣簡單又方便。

因為這個名言的出現,不認真花工夫在管理的經理人,以及想抄捷徑的高階管理者,就能夠簡單地做出決定,雖然這個方法可能很差、也都違反彼得・杜拉克的想法,但最重要的是,這個方法至少能讓表面上看起來很有系統地在管理一個組織。

畢竟很多時候,讓大家相信你有在管理,比起真正應該管理的事情,更為重要,不是嗎?

如何避免「測量的副作用」?

測量與量化並非絕對之惡,但要有意識的使用它,我們必須清楚地知道它的缺陷(什麼不能測量)與風險(定了量化標準的副作用可能有哪些)。

多項指標、或有意地增加長期指標

指標越多、越不容易被單一因素影響,或是人為操作。

有些指標雖然也可以量化,但並不直接貢獻營收或短期影響,這些也非常重要,有時候可以起到平衡的作用,以軟體工程來說,像是文件完整度、測試涵蓋程度等等。

「衡量什麼」比起「什麼好衡量」更重要

指標終究是指標,只要量化,就能夠被人為操作。管理者對測量的指標必須非常謹慎,任意使用量化指標去衡量表現,其所導致的副作用跟反應,將會遠大於所帶來的好處。

中文諺語有所謂「上有政策,下有對策」的說法。比如只要高層頒佈了獎勵條件,下面一定能做出對應的數字績效,並且找到漏洞、用最輕鬆的方式最大化績效指標,但這結果卻不一定是高層的原意。

所以比起管理數字,我更喜歡憑感覺做事,畢竟沒有一個方法能適用於所有情境,如果硬要訂出一套規則,就會出現例外。

用「感覺」聽起來很不專業,但人的「感覺」有時候只是難以表述成文字,並非毫無理由,當你覺得「怪怪的」時候,很可能真的就是哪裡有問題,這時候就要去看目前的指標有什麼缺陷。

這也是為什麼部分管理階層不喜歡把規則說死,因為這樣才可以保留詮釋(補救)的空間。很多人會說:不把規則說死,那不就是自由心證的人治嗎?

事實是,就算把規則定得再明白,我們仍然是活在人的組織中、必須面對人的政治問題,否則為什麼規則完善的大企業總是免不了激烈的政治鬥爭、免不了規則以外的「某人說了算」?

哲學的角度:可測量 → 可被影響 → 可被操作

如果有一個神,祂的行為是可以被反覆觀測的,那麼神在使用自身力量干涉這個世界的時候,一定也有某種方法從這個世界去干涉神所在的世界、也一定有方法得知神的能力從何而來,到那個時候,神就不再是神。

這也就是為什麼人類文明所談論的神鬼,都只存在於口耳相傳,無法以科學方式重現觀察,因為一旦能反覆觀察、經過長久的干涉與操作實驗,神的能力就被破解了。

這個概念應用在各個領域都一樣,這就是為什麼我們不應該太仰賴量化指標,因為任何可以重複觀測到的指標,都是可以被干涉、被操作的。

比如數位廣告指標,從觀看數演變到以點擊數為指標、最後甚至以購買金額為指標,但事實告訴我們,任何量化的指標,包含購買金額都能操作,你找不到任何一個指標能存在一個「不會扭曲原意」的作法。

過度量化,使我們變得機械化

人類有很多難以量化的獨特性,像是獨創性(ingenuity)、輔導教練(coaching)、創新(innovation)、創意(creativity),還有彼得・杜拉克最愛的一項:想像力(imagination)。

這些「重要的事情」正是目前人類還未被機器取代的原因,如果我們的工作表現都用機械化的數字去量化、評分,那我們其實是將自己視為機器,提早自願被奴役。

譬如評斷一個司機的指標只根據運送貨物時間、評斷櫃檯服務只根據接待多少客人,如果每個人都像是產線上的機器一樣一成不變、標準單一,那麼這些工作其實也沒那麼需要人類來執行,而執行這些工作的人類,心智也會逐漸「機械化」。

量化不能解決所有問題,但如果只是想給個交代,它還蠻好用的。

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提到 AI 產業,許多人總是覺得好像遙不可及,卻又隨處可見。「大數據就像青少年談性:每個人都認為別人在作,所以每個人都聲稱自已在作。」AI 也是如此,每個時代的潮詞(buzz word)都有類似的情況。因此這個專題想平實地描述我在 AI (更精確說,是數據科學)產業的一些經驗。
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