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同時也有9部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅李根興 Edwin商舖創業及投資分享,也在其Youtube影片中提到,哈佛知識分享: 做生意,七大困難選擇! 七條策略問題 Seven Strategy Questions《第五: How Are You Generating Creative Tension? 點令到同事們在適當壓力下更有創意?》 從前挪威一班漁民成日出海捉沙甸魚,可惜次次返到嚟嘅時候啲魚已經...
工廠不願意降 在 李根興 Edwin商舖創業及投資分享 Youtube 的最佳解答
哈佛知識分享: 做生意,七大困難選擇!
七條策略問題 Seven Strategy Questions《第五: How Are You Generating Creative Tension? 點令到同事們在適當壓力下更有創意?》
從前挪威一班漁民成日出海捉沙甸魚,可惜次次返到嚟嘅時候啲魚已經死曬,賣得唔值錢。 後來一個漁民, 唔知點解次次返嚟啲魚都活生生。 其他人問佢點解,佢又唔講。 一次偷偷地上佢隻船睇,原來個魚缸入面放咗隻Catfish 鯰魚, 係沙甸魚嘅天敵。 因為咁啲沙甸魚就搏命游,因此每次返嚟岸邊都活生生嘅。
以上故事帶出咩理念? 呢個就係著名嘅鯰魚效應 Catfish Effect。 你公司有冇一條 Catfish 刺激大家嘅思維、 激勵士氣? 下下做又36、唔做又36,大家分餅仔,梗係唔啱啦! 大家都會變成條「死魚」咁。
Business is about making tough choices. 上四集就講咗 Who is your primary customer? 公司股東、顧客、員工,邊個行先? 追數,應追邊三條數? ... 同公司應有邊「十誡」?
今集我會同你探討第五個策略問題: How Are You Generating Creative Tension? 點令到同事們在適當壓力下更有創意?
根據哈佛教授 Bob Simons 呢本書 Seven Strategy Questions,上面提及嘅 Catfish 可能係有以下三種:
(1) 同事們表現用 Forced Ranking 強迫性排名,唔可以個個都5分6分(out of 10),有6分就一定要有個4分,有個8分就一定要有個2分, 同事們表現又最好排至最差,咁先至會令上司同下屬有個真誠嘅對話反映表現, making difficult conversation unavoidable. 唔係:「樣樣嘢都幾好呀!」咁就算。表現好啲嘅,就花紅升職加薪都多啲。
表現差嘅,而無改善,美國通用電子 GE 前CEO Jack Welch 就出世名會炒咗最差最底嗰5%人,去換血。 你可以話佢好狠心,我唔係叫你一定要跟佢,但你又吹佢唔脹, 就係因為成日炒最差嗰5%人,呢條「鯰魚」令當年嘅通用電子 GE 人人都好努力,Jack Welch 在位嗰20年期間(1981年至2001年),通用電子市值升咗近30倍,由140億美金升至4100億美金,曾經係全世界最大市值嘅上市公司。
(2) Setting Stretch Goals, not easily attainable, but stretched! 訂立延伸性目標, 即係講勁啲,理想宏大啲,做唔做到都好, 同事們自然會發揮創意,即使做唔到,到一半都好。
例如: American Cancer Society CEO John Seffrin 1996年 challenged 八千個同事們及三百萬個自願者,話於2015年前要把美國癌症個案下降25%,把癌症死亡案數下降50%,及大大改善癌症康復者的生活質素。雖然2015年最終未必做到以上數字, 但由於有咗宏大嘅目標,大家都更發揮創意拯救癌症生命,最終救多咗足足25萬條癌症有關生命。Saved more than 250,000 additional lives since the 2015 goals were announced.
Tesla 嘅 Elon Musk 馬斯克都出曬名最叻「吹水唔抹嘴」,set Stretch 、Lofty、Amibitous goals and often missed them.... but so what! 即使做唔做到,都做得比人多比人快,有 stretch goals 咁同事們先至會更發力向目標邁進, 發揮創意。
我自己雖然無本事賣電車、起電廠、飛去火星,我自己都成日「吹水」話長遠目標要擁有香港1%的街舖,即十萬間入面的1000間, 以今日嘅市值計就大約港幣300億,得唔得? 老實說,我都唔係好肯定。 香港史上未試過有人做到, 不過吹就吹住先啦,講大啲,同事們同我自己先至會更發揮創意去擁有這一千間街舖! 我今年46歲,我成日話要買舖買多最少50年,by 2071年,香港到時係點? Will see ....
(3) Creating Cross-Unit Teams and Task Forces 嘗試畀同事們參與多啲跨部門嘅工作小組, 令佢哋睇嘢唔好咁窄, 有時只係做自己嘅嘢,工作一做就做幾年、十年,好容易麻木, 忘記咗個公司個 big picture ,也留意唔到其他部門嘅難處。
Dennis Bakke, 著名國際能源公司 AES 創辦人,多年前曾經講過: 員工應該放80%時間於 primary jobs 主要工作, 剩餘20%應放在 task forces and special projects 專案小組及特別項目。
唔單只係佢,3M 1948年就開始嘅 "15% Rule" , 同埋後來 Google 嘅 ‘20% Project" 都係鼓勵員工 spend 最少15至20%工作時間於primary jobs 以外 special projects 去發揮創意,員工視野廣闊咗,咁多年來證明對公司嘅業積及創意效率大大提升。
以上 (1) Forced Ranking, (2) Stretch Goals, (3) Cross-Unit Teams and Task Forces, 強迫排名、 伸延性目標、跨部門嘅工作小組,無論你做茶餐廳、補習社、開工廠、 撈嫖賭毒,都同樣道理。
有興趣聽多啲,就來我五六月份星期六嘅早餐會啦! 下一集同你分享下,How Committed Are Your Employees To Helping Each Other? 同事們之間有幾願意互相幫助?
。。。。。
五/六月份早餐分享會 Topic: The Seven Strategy Questions by Harvard Professor Robert Simons
哈佛分享: 七條做生意策略問題
2012至2014間,我連續三年在哈佛上了 Robert Simons 的堂,畢生受用。我自己成間商舖基金公司都是建基於這本書。
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我唔係靠呢行搵食,免費,我請食早餐 ? Be friends ..... 有機會到時見你。李根興 Edwin
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
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它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
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