HBR-202308

破除“中台化”误区，两大新原则考核中后台

传统考核的误区

有的企业尝试把中后台部门推到前台去打仗，这看似实现了“不养闲人”，但显然不合理，企业模糊了分工，自然失去了效率。有的企业尝试将公司的整体经营目标（以财务指标形式体现）拆分为各个职能条线的专业要求，并以指标（可量化的）或里程碑（不可量化）形式进行刻画。这种方式被称为“战略解码”。问题是，这种“战略解码”对中后台提出的专业要求，并不能有效量化其贡献，反而导致了若干负面效果。

中后台考核的两大新原则

【原则1】坚守数学逻辑。要相对精准地考核中后台，必然应该遵循的一个原则是：中后台的考核指标应该与前台的财务指标有精确的数学联动关系，而非粗糙的逻辑联动关系。

【原则2】坚守效能定位。要相对精准地考核中后台，应该遵循的第二个原则是：中后台部门的考核指标应该以“输送资源”为核心定位，而非一味强调“坚守规则”。

原则1意味着要从前台财务指标中以数学逻辑拆分出中后台的贡献，原则2意味着应该明确中后台部门的资源运作方式，并将其量化。两者结合就不难发现，中后台部门的考核就应该只有一个主题——效能（Efficiency，也即效率）。这是中后台的结果指标。

中后台效能考核的两个视角

落地中后台效能考核

一是“效能仪表盘”的建立。

二是效能提升的赋能机制。

ChatGPT启示：AI加速期的四大创业机遇

1. 在过去的十年里，尽管数据的产生量增长了近5000%，但在未来几年里，数据的产生量可能会使人类历史上创建的所有数据都相形见绌，这为数据存储、数据管理和数据分析等领域提供了机遇。

2. 尽管我们的计算能力得到了前所未有的提高，但其仍然是有限的。

3. 多数创业机会都需要应用人工智能来满足特定领域的特定需求。

4. 为人工智能系统的创建者和用户提供支持服务的公司将会有很大的需求。

AI“生成”你独有的创造力 —— 用生成式AI来促进发散性思维

How generative AI can augment human creativity

生成式人工智能这项科技可以创造新的内容，例如音频、文本、图像和视频等，有些人十分担心它可能会取代人类担任的许多职务。但是生成式AI提供给企业和政府的最大机会之一，就是增强人类的创造力，以及克服“创新民主化”（democratizing innovation）所面临的挑战。

“创新民主化”一词是由麻省理工学院的埃里克·冯·希佩尔创造的。这个观念在过去20年左右已然大受欢迎。而我们的研究，都证明生成式人工智能可以增强员工和客户的创造力，帮助他们产生和鉴别新的想法。我们观察到一下五种方式。

1. 促进发散性思维

2. 挑战专业知识偏见

3. 协助评估创意

4. 支持创意的完善

5. 促进与用户的合作以及用户间的合作

提高“企业家精神”浓度，打造高创业力组织

企业家精神不只是一种精神，而是创业力。

创业力双维模型：动力与认知

“创业力双维模型”，即个体创业力是由两个维度交互而生成。一个维度是动力，即人的自由意志与现实世界边界之间的互动，这更接近“精神”层面；另一个维度是认知，即创业者整体论思维方式主导，与之相对的是经理人的还原论思维方式主导。

动力：自由与边界

创业者的东丽来源于表达其自由意志的欲望。这种自由意志的表达欲，体现在试图超越当前现实、超越他人划定的边界、超越自己过去的经验。

认知：整体论与还原论

创业力的另一个维度是认识世界的思维方式。创业者的认知是整体论主导，而与之相对的是还原论。

这两种不同思维方式，是创业者和经理人之间的一个重要差异。经理人倾向于还原论思维，注重专业、效率和规模，而创业者倾向于整体论思维，注重全局、创造和成长。

创业力区别创业者与经理人

创业力双维模型可以让我们更好理解创业者与职业经理人之间的区别，并设计改善策略。企业进入到规模化发展阶段后，往往会从大企业引入职业经理人做高管，但磨合成功这不那么容易。比如，企业价对外聘高管的期望是发展业务、建立体系，希望他们能适应模糊的环境；但在大企业长期任职的空降兵，往往习惯稳定的环境、从事细分的专业工作，擅长改善体系、承接任务。实际上，创始人和高管之间的磨合，不应该是你输我赢的较量，而是一个相互学习的过程。

打造高创业力组织