通过算法实现优质生活
关注我们，打造行业领先企业
我一直在思考今年读到的一篇文章，讲述了丹尼尔·卡尼曼帮助组织更好地进行决策所作出的努力。他是诺贝尔奖获得者、心理学家和行为经济学家，退休后进入咨询界。他在文章提到，他本期待对于那些竞争力强的组织的决策质量“感到敬畏”，但他并没有。
“你看看那些本应表现最佳、最为理性的大型组织，这些地方的运作方式有多么愚蠢，程序多么繁琐，周围的所见所闻都非常糟糕，这些都是相当令人不安的。”
告诉我们你对客户的真实看法，卡尼曼博士。他补充说，这些组织确实有很大的改善空间，这听起来很熟悉。
为什么聪明的人会做出愚蠢的决定？
人们通常会根据他们的能力、智力或经验来做出低质量的决定。卡尼曼和其他行为经济学家发现了这是由于过度自信、注意力有限、认知偏差和其他导致决策失误的心理因素所导致的。我们草率地下定结论，误解情况，做出错误的判断。这些偏见不是我们人类所特有的缺陷。它们是一种特征。虽然我们可以意识到并尽量将它们最小化，但许多人本质上是意识不到的，故而难以避免。
在这篇文章中，卡尼曼提出经验丰富的专业人士可能有会具备更多可以借鉴的经验，但是他们的决策质量和新手的一样变化无常。此外，即使是在群体环境中，他们的决策也常常受到社会压力的影响，迫使他们服从。如果人们能够被他人及团队信任始终如一地做出正确的决定，那应该怎么做呢？卡尼曼建议，与其针对我们的决策进行持续改善，不如让大家认识到这不是依靠人类核心能力便能得以解决的。我们应该把这些决定交给算法。
什么是算法？
算法是数学概念。人类应用算法已将近五千年了。在数学和计算机科学领域中，算法是指在计算或其他解决问题的操作中所要遵循的一个过程或一组规则。算法是一组定义明确的指令的有限序列。当我们把数据输入到一个算法中时，我们总是能从它的一系列公式中得到清晰一致的输出。我们可以把算法看作是一个配方。
通过应用数学实现优质生活
作为消费者来说，最近我们听说的多数新闻暗指算法消极的方面。我们听说大型科技公司收集了大量关于我们个人行为的数据，他们使用人工智能、机器学习和其他工具。大型科技公司通过向我们展示我们想要的，或者很可能会购买的商品，也许甚至在我们知道我们想要这个商品之前，来谋取利润。他们使用算法来更好地决定如何针对消费者的喜好推销。
不论是在我的事业还是在我的生活中，我都期待自己能做出更好的决定。即使我相信我已经遵循良好的决策流程，人性也会破坏我的决策。在我们的最高思维水平上，有些决定并不总是可信的。我们可以设置决策参数并使某些过程自动化。这篇文章让我认为，在不久的将来，决策可能更像是一场舞蹈。有时智人领先，有时我们让算法领先。
精益思想中的算法
精益思想中隐藏着各种各样的算法。流程图、价值流图或其他流程图工具的使用都类似于算法。我们输入当前阶段的数据，应用一组规则和计算，并生成未来改善后的状态。
敏捷看板的六个实践中的第四个是明确过程策略。这是一种创建算法或关联规则集的行为。敏捷看板团队决定如何处理WIP限制的决策，何时将工作进行至各种承诺点，如何处理阻碍因素等。他们将这些记录下来，跟踪并改进。
将丰田生产系统的DNA作为算法
斯蒂芬·斯皮尔在他的论文《解码丰田生产系统的DNA》中对精益管理的描述中，定义了一种算法。在他的定义中，丰田方法的本质是明确所有工作的内容、时间、顺序和结果。除此之外，人们把工作当作是推翻假说的实验。这使人们能够发现流程规则中的缺陷，并根据不断变化的条件对其进行修改。我们可以说，丰田生产系统的核心是为实现业务目标的一种创造和改进算法。
应用丰田套路的两种算法
丰田套路是在解决实际问题的同时培养我们科学思维能力的一套实践模式。改善套路和教导套路的步骤以问题集的形式呈现。这种套路方法是一种处理不确定性和通过未知进行实验的算法。它并不是一种实施已知解决方案或已经验证的实践的算法。它的主要目的是培养解决问题的思维和技能。因此，套路的实践将算法以习惯和思维模式的形式嵌入到人脑中。
区分人工作业与机器作业
精益管理的核心原则之一来自自働化支柱。它要求我们把人工作业和机器作业区分开来。我们不应当让人们使用不合格或不安全的方法或工具来工作。我们不应当要求人们照看或监管自动循环的机器。我们也不应当期望一排排机器人能够完成需要独立思考、人类判断和应变能力的工作。
当机器工作更安全、更好或更快时，我们必须用机器来设计相应流程。当然，这必须与我们不过度设计机器以及过程自动化的想法相结合。精益机器是累加的、低成本和通用的。这个设计包括由内而外的固定装置和工具，足以创造增值转换。将算法和人工智能用于决策是区分人工作业与机器作业的逻辑延伸。
将决策可变性降低80%–90%
当公司领导得知他们应该实施算法来指导他们的决策时，他们会如何回应？“反响不太好，”卡尼曼说。但是当他们得知人类专家在做决定时有50%的可变性，而在应用算法只有5%或10%的可变性时，他们改变了主意。
我们会毫不犹豫地向那些历经考验、节省人力的机器进行投资。随着我们中越来越多的人了解到我们可以应用自动化决策以使决策更加可靠，或许我们将以更开放的心态来探索这一点。我们应该在哪里应用算法来代替临时的以及出差错的人类判断呢？人们如何建立更好的决策指令集呢？我们如何利用从中节省出来的时间和精力去迎接更大的挑战呢？
一场决策的工业革命
一个半世纪前，我们通过蒸汽动力机器、电力和逐步智能化的自动化，彻底改变了我们的工业制造业。今天，我们会毫不犹豫地向那些历经考验、节省人力的机器和信息技术进行投资。然而，我们试图管理这些过程，使用类似工匠的方法去决定如何投资、运行和改进它们。我们基于自身的偏见，人性的本质来做出人类判断。
也许是时候管理决策产业化了。我们可以确定那些对人类来说繁重的或可变的决策类别，并为它们构建算法。这使得人们能够做出对我们来说最合适的决定。在面对一个崭新的局面之时，人类的才智和发明仍旧是必要的。人类的判断力实现了同理心与理解力的平衡。让机器做它们的工作，而人类做我们的工作。
唐道述Dantotsu®专注于精益转型战略咨询，汇聚中国顶尖顾问，为包括全球500强和中国百强企业长期提供管理咨询服务。
contactus@dantotsu.com.cn
tel：021-61122398
tel：135 8568 8957 小唐老师
战略领先 | 组织领先 | 运营领先