认知能力:创新的核心域

认知能力:创新的核心域

这个时代有很多经典事件,就像比尔盖茨在IBM称霸个人计算机的时代,敏锐看到了软件的无限价值;又像是乔布斯在微软称霸软件时代,抓住了用户体验至上这一核心问题。这些事件永久地改变了我们的生活,让我们期许着下一次这样的“被改变”。当然有很多人希望自己是类似改变的缔造者,所以我们有了很多的创新者,他们总是在不停寻找下一个“风口”。

然而所谓风口,其实更多是大家一窝蜂地冲上去,比如时下热门的区块链,总是给老百姓们颠覆将至的预期,然则实际落地的寥寥。这样一波又一波的科技脉冲是这两年的特色,估计下一个五年也不会少。作为一直奋斗在一线的顾问,我自己有时候都有些动摇,是不是真的应该改变思维模式,抓住某种新科技当“锤子”,奋勇出去市场上找找“钉子”,说不定能敲出下一个BAT!年初也翻译了一本AR著作《增强人类》,算是宣泄了一下这种冲动,但书中其实更多的讲述了AR的应用场景和可以解决的问题。

理性思考,“拿着锤子找钉子”这种方式可能仍然是没有办法搞出创新的,至少历史经验告诉我们这种方法不会持续给我们带来创新。那么产生创新最重要的是什么呢?什么样的思考能够让我们克制自己不去拿起锤子当万能胶用呢?

通过接触和学习Snowden教授的方法,让我逐渐意识到了真正的问题在于我们看待事物的本身,也就是时下越来越多人谈及的问题认知能力。之前在金融创新领域的一次分享上,我举了趣分期的案例,为什么这么多银行都在尝试的校园金融服务被一家创业公司做成功了。这里的核心差异就在于对“学生为什么需要借钱”这个问题的认知上。纳斯达克上市后,趣分期已经改为了趣店,弱化了自身面向学生小额贷的属性,但不可否认的是,当年占领学生市场时,趣分期对问题的理解是因为学生希望拥有一件自己的商品,比如iPhone。

于是在消费者(这里的学生)脑子里,上趣分期不是去贷款,而是去提前实现自己一个又一个小小的梦想。反之对于各家银行提供的低息小额贷,消费者可能会觉得没啥必要去借钱。银行从业者会说这不公平,他们没有我们这么多的监管约束。但平心而论,也许正是这样的思考,阻碍了大家的创新,因为监管作为约束条件也是在变化的,例如我们现在的共享打车平台,监管实际上是后续逐步跟进的。

下文中我就和大家一起分享学习Snowden教授认知方法时的个人心得,希望能够帮助大家打开思路,开始更深刻的问题认知之旅。

论输在起跑线上

《孙子兵法》:“胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜。”

前两年有企业变革者跟我一起讨论组织转型时,曾经引用了“先胜”这个概念,比喻如果营造好了改变的环境和氛围,剩下的执行就会自然而然的发生。当然我仍然认为就变革这个话题,执行落地并不会自然而然的发生,其中的挑战也需要具体问题具体分析。

不过“先胜”这个概念倒是深深印在了我的脑子里,遇到变革和创新这样的挑战问题时,我时常在想是否真的可以不战而胜?经过这些年的实践,显然是没有找到啥“先胜”的灵丹妙药,但至少可以肯定一点是如何能够“先输”,即不管你执行过程中如何努力,最终结果都不尽如人意。在“先输”的转型里基本都会有 “【因为】某某组织转型非常成功,【所以】他们的xxx方法和平台我们要引入。” 顾问和教练也经常会犯同样的错误,在久攻不下的组织里,干脆就通过一个个“成功案例”开道。

很多人都不会同意说自己采用了上面的模式,但当你被外部逼问 “这样做能行吗?”之时,有几人会耐心辩证,“通过分析我们自身的问题 … ,我认为这样做是能够从 … 角度去解决我们面临的 … 挑战的。” 而不是说 “BAT就是这么干的,所以他们快!”

如果你想尝试确定性的失败,不妨就说服大家各自拿起自己认可的方法和实践,执行了再看。也许这样的尝试对个体是学习成长的经历,但对于一个组织或一个团队确实糟糕至极。

认知问题本身的难度

中国古人不乏认知问题的高手,他们的事迹也为我们后人所传颂,如诸葛孔明,近乎于不败神话。但这些高人们的认知方法总是感觉不可教,也不可学。孔明先生的草船借箭用到现代战场估计只能导致团队被对方轰趴下,显然我们是接不住子弹和炮弹的。

到了商业社会我们往往会感慨一些奇才们的创造性,突破性的观点在事后曝光,让我们这些凡人豁然开朗。但很多问题本身就是矛盾体,不同的人可能产生完全不同的认知,如最近火热的中美贸易战问题,出现两种截然不同的认知。一部分人认为这是美国在挑衅,进攻咱们;另一部分人认为是美国在防御,抵制咱们。

这两种截然不同的认知显然会驱动出完全不同的行为,针对挑衅,咱们需要毫不留情地还以颜色,你加关税我也加;如果是防御,那就需要继续“进攻”,寻找其它的贸易突破口,这样可能就不是加关税,而是进一步开放。

这样的认知差异存在于我们日常工作和生活的方方面面,如果你有心去体会和倾听,你会发现个体在问题上的认知差异远大于咱们的想象。比如最普遍的“三岁儿童是否应该看iPad”,经常引起家庭大战,爷爷奶奶、爸爸妈妈齐上阵。但实际上如果大家能够心平气和坐下来搞一个家庭会议,你会发现大家对问题的出发点就完全不同。爷爷奶奶可能是从孩子的视力健康出发,认为iPad不能看;而妈妈可能从孩子的学习习惯出发,认为iPad要少玩;最后爸爸可能从孩子面向未来数字化时代出发,认为iPad需要接触和使用。这个最常见的生活冲突给我们展现了一家人认知问题的不同。

这种认知上的差异,经常是让人苦恼的,工作中经常会有某某不能和某某一个团队的结果。很多这样的情况都并非是因为双方的职业态度和工作方式,核心症结在于两人都没有花时间在认知问题本身上,造成的结果就是固有的思路差异在面临各个问题时都产生了异同的解决方案,越是认真上进,越是没法一起共事了。

当然另一个极端让大家都统一问题认知也是不可取的,等于让大家都不用思考了,一个“独裁者”想清楚了问题,其他人执行。这种粗暴的简化不但会制造偏见,更会让一个组织彻底失去活力。

Snowden教授和他的Cynefin框架

Snowden教授从知识管理起家,无疑是碰到了人类自身最困难的问题之一。不要说整个人类的知识传承,就是一个小团队,经常我们也会抱怨知识分享不够,某某事情只有某某人知道。教授提出了一个很有意思的概念:Sense-making(记住中间是有 “-” 的)。

Sensemaking(没有 “-”)“意会” 之前就被心理学家提出,指在高度复杂或不确定的情况下,为了做出决策,建立情境意识(situational awareness)和达到理解的过程。

教授对Sense-making的定义是“我们如何理解世界,以便我们能够在其中开展行动”。这里有一个“充分”的概念,即了解足够多上下文以做出适当的决策。浅而言之,教授指出为了做出适当的决策,有时候不需要穷尽所有上下文;而有些时候上下文是不可能被完全理解的。

这个思考的结果就是著名的Cynefin框架(见下图),我们可以明确看到复杂性理论对教授的影响。而这个过程中IBM的从业经验给了教授大量的灵感,教授很多官僚案例和公司政策笑话都来至于IBM工作时期。IBM作为一个全球性大型组织,给了教授很多的切身体会来思考认知这个复杂问题。

图:经典的Cynefin框架,Cynefin是一个爱尔兰单词,意思是 “栖息地”

对这个框架最基本误读就是认为这是一个问题分类框架,所以教授刻意没有划出标准的四象限。麦肯锡式的经典四象限其实本身就已经是一个认知问题后的结果。而Cynefin框架是一个“涌现式”的认知模型,通过系统内数据的收集(比如不同员工的观点),逐步明确问题的类型。这和《管理3.0》里的问题分类框架是完全不同的,而书作者阿佩罗估计自己也没有意识到这个显著区别。

图:《管理3.0》中的问题分类模型,是一种预定义的框架,所以也画成了经典的象限

举个应用的例子,我们可能都会说数字化转型绝对是一个复杂问题(Complex),这个定性说明对Cynefin框架的应用缺乏基础认知。我们应该做的是在需要数字化转型的组织里去收集数据,即代表性员工的视角和感受(当然有条件你可以全部都收集),通过数据来认知问题所属的上下文。如果允许我假设和猜测,也许军队的数字化转型就不在复杂问题的领域,而是一个繁杂(Complicated)问题。

错误的问题认知往往也是致命的,比如我经历的测试驱动开发TDD的推广。很多次都被想当然的认为是简单(Simple)问题,作为了最佳实践(Best Practice)要求团队执行,其结果也是毁灭性的,甚至有团队最后的结论是TDD不适合我们,再也没有机会尝试。

这个领域我个人也是一个学习和实践者,偏颇之处欢迎大家来跟我碰撞,同时也鼓励大家来今年DDD China现场跟Snowden教授直接互动。

创新的问题域在哪里?

创新是本世纪一个难题,我们都为创新的成功所惊艳,但我们却不知道如何能够孵化出创新。目前最好的理论可能就是“不要把所有鸡蛋放到一个篮子里”,用简单粗暴的统计学原理来解决这个世纪难题。

对于金融投资来说,上面的原理是可行的,很多时候哪怕100个项目中砸中一个就能够带来超出百倍的回报。但对于我们人类来说,这是不人道的,每个项目中的团队都付出了艰辛的努力和时间,如果开始就注定其是失败的,让大家用实践来证明错误是应该被避免的。

所以最核心的挑战是我们如何提高创新的成功概率?就这个问题,教授认为创新的高发领域在复杂领域(Complex)和繁杂(Complicated)及混沌(Chaotic)的两个边缘(如下图)。而提升创新成功概率的不二窍门是同时并发的多点尝试,尽可能晚地锁定你的问题认知。

图:创新高发的蓝色边界区域,被称为Liminal zone, 阈限区域

为了我自己理解,我把常说的连续性创新和非连续性创新映射到了这两个边界,连续性创新始发于我们现在的问题和解决方案,有一定可预见性,从问题认知的角度可以认为我们会有更多的历史上下文,所以问题本身也更偏向于繁杂;而非连续性创新经常会带来颠覆性效果,其发生的问题上下文可能很少能够为我们所窥视,所以问题本身更偏重于混沌。当然这只是我的一家之言,仅供大家参考。

虽然我们不能肯定什么样的方式能够提高创新成功率,但我们可以明确一点是创新应该采用复杂性思考,即不可能在现有成型体制下要求颠覆性的创新。因为现有的体制是我们在历史上认定了问题上下文后做出的设计。当我们不清楚新的上下文时,最好的办法就是最大限度创造包容的环境,允许多种多样的探索。

更多的问题,而不是解决方案

Snowden教授的贡献在于给了我们更多的问题思考,这也是我一年多前放弃“得到”这种短平快“知识”平台的原因,因为我们现在需要学习的重点不是某个互联网案例,或某个应用框架,这些都是针对之前问题的解决方案,作为新闻来说是有价值的。但我们真正需要学习的是针对当时的问题,产生解决方案的背景和分析,而这种真正的学习需要时间去体会。

我也暂停了系统性思考(System Thinking)的推广。当我猜测(由于没有客观数据)是相对简单或繁杂的问题时,我会尝试系统思考图,但我会时刻提醒自己不要用这样的“系统性”来蒙蔽自己的思考,自我强化本来已经错误的解决方案。

利用Snowden教授的成果,我相信这只是我们开始更多问题思考和更多科学创新的开始!

作者:肖然 ThoughtWorks创新总监

学习资料:视频 Cynefin™框架解读

Cynefin™ Practitioner Foundations(上海)培训课程由Cognitive Edge与ThoughtWorks合作推出,第一次登陆中国大陆。(点击查看活动详情)engage.thoughtworks.com

发布于 2019-10-19

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