8月24日从台湾飞回马来西亚的航班上,我看完了由刘春雷、易虹和王琳合著的管理学著作《技控:向方法要效率》。
书中把管理工作分成两种思路。第一种叫“人控”:出了问题,我们想办法改变人的行为,希望他更认真、更自律、更有责任感;另一种叫“技控”:不急着先改变人,而是改变他做事的方法、流程、工具、标准和环境。
这也让我想起,这些年跟不少管理者聊天时,经常听见的几种抱怨:
“员工没有责任感。”
“讲了这么多次还是会错。”
“现在的人真的很难带。”
“没有我盯着,事情就做不好。”
这些问题当然存在。有些员工确实能力不足,有些人态度有问题,也有人就是不适合某个岗位。

但《技控》让我重新想到另一个可能:如果同一种错误一直重复出现,我们是不是也该反思:问题真的都在人吗?
有时候,员工问题一直解决不了,不只是员工的问题。管理者的自尊(Ego),也可能是问题的一部分。因为批评一个人不够认真,比承认自己的管理方式可能设计得不好,容易得多。
我们太习惯叫别人“注意一点”
读《技控》的时候,我想到自己在2020至2021年间,于台南成大医院临床实习时看到的一套做法。
医院用药当然是一个高度依赖专业判断的工作。药师拿错药、医师开错药,任何一个环节出问题,都可能影响病人。最简单的管理方式,是不断提醒所有人:“看清楚一点”“小心一点”“不要拿错”。

但我当时看到的药剂流程,并没有把安全只寄托在某一个人当天够不够专心。
从药袋列印出来开始,流程里就已经放进了好几层检查。药袋上会标示与用药判断有关的病人资讯,例如年龄、肝肾功能数据或慢性疾病,让后续接触处方的药师多一个判断依据。药袋到了调剂药师手上,会再经过检查。
到了调剂台,一些名称、包装或规格容易混淆的药物,会刻意分开放置,并加上醒目的红色标示,降低拿错的机会。
药调剂完成以后,也不是直接交到病人手上。
它还会送到流程末端,由另一位药师逐一核对;到了领药窗口,负责发药的药师又会再检查一次,确认以后才交给病人。如果过程中发现处方或用药有疑问,药师也可以直接联系医师确认。
后来医院也陆续引进电脑自动调剂设备,让部分重复性的取药工作由机器完成,进一步减少调剂台的工作量以及人为拿错药的机会。
现在回头看,这整套流程给我的启发,并不是医院比一般人“更小心”。恰恰相反,它的设计起点是接受一件事:再专业的人,也有可能疲劳、看漏、拿错,甚至判断失误。

所以安全不能只依靠一句“注意一点”,而要把一道又一道防线放进流程里。
每一道设计都没有取消人的责任,却都在减少一次人为失误直接变成最终错误的可能。
这也是我认为“技控”要表达很重要的一点:好的流程不是假设人不会犯错,而是假设人一定有犯错的时候,然后决定系统要怎样接住这些错误。
机器可以帮助调剂,标签可以提醒风险,流程可以增加复核,可是一个病人到底适不适合使用某一种药,剂量是否合理,病人的肝肾功能、其他疾病和同时服用的药物会不会产生风险,最后仍然需要专业人员判断。
因此,哪些环节不该继续依赖人的记忆与小心,哪些环节又必须保留人的专业判断与责任,是管理者必须分清楚的事。
好的系统,不需要每个人都是高手
书里还有一个更极端的例子。
工厂员工每天要用裁纸刀划开纸箱。他习惯右手拿刀,从右往左划,左手则扶着纸箱。有一天因为疲劳,一个动作失误,直接划伤了自己的手。
事后最容易做的事情,当然是安全教育。
告诉所有人:“一定要小心。”

设计切割机的工程师重新还原整个动作以后,发现问题其实很具体:既然左手在刀移动的方向上,那么只要发生一次失误,左手就处于风险之中。
于是他们改变动作标准,要求员工侧身,从左往右划。
今天很多工业设备更进一步。比如切纸机必须两只手同时按下两个开关,刀才会落下。
这个“防呆”设计背后其实有一个很重要的管理原则:
与其不断要求人不要犯错,不如尽量让错误变得难以发生。一个好的系统,不是让90分的人从90做到95,而是让一个原本只有60分的人,也能够稳定、持续地做到90分。
管理一个很重要的概念是,绝对不能高度依赖个人。设计的系统应该想办法把高手脑袋里的经验,一部分变成标准,把容易忘记的事情变成提醒,把容易犯错的步骤变成流程,把需要反复判断的东西变成工具。
这也是为什么我一直觉得,人管人是一件很难的事。
人会累,会忘记,会有情绪,会有状态好坏。你不能假设每一个人每天都保持最高程度的自律。 制度和系统的价值,就是在人的状态没那么好的时候,事情仍然不会马上失控。
管理者最难承认自己有问题
我和不少管理者聊天时,发现一个很有意思的现象。当生意出了问题,管理者通常很容易看到员工哪里不够好,却很难首先看到自己的系统哪里有问题。

系统有问题,责任就会回到管理者身上。这可能才是“技控”最让管理者不舒服的地方。它表面是在讨论工具,实际上是在重新分配责任。当然,这绝对不代表所有员工问题都应该怪制度。
如果要求已经明确,工具足够,流程合理,反馈也及时,一个人仍然持续拒绝遵守规则,或者能力就是无法达到岗位需要,那最后还是要处理人的问题。
所以我比较认同的顺序是先技控,再人控。
先检查我们有没有让人容易把事情做对,然后再判断这个人为什么还是做不好。顺序一换,管理方式会差很多。
老板自己做比较快?
很多做管理者的人应该都有类似经验:有时候不是不想交给别人,而是觉得解释很麻烦。
“算了,我自己做比较快。”
这句话说第一次的时候通常是对的。自己确实比较快,问题是,说了一百次以后,公司所有最快的事情,最后都集中到了自己身上。
越忙,就越没时间教别人。越没时间教,别人越接不了。别人越接不了,就越证明:“你看,果然还是我自己做比较好。”
最后最累的人,也是自己。
我现在慢慢改变一件事,就是把专业的部分交给专业的人,让专业的人负责专业的事。

但看完《技控》以后,我觉得这还不是终点。 因为“找到好的人”只是解决了一部分问题。
更进一步的问题是:有没有办法把一些经验留下来?有没有办法把工作方法说清楚?有没有一些事情不需要每一次都重新询问老板?有没有可能即使换了一个人,结果依然不会差得太远?
一个管理者真正可以放手,不只是因为找到了值得信任的人,也因为建立了一个不必凡事依赖信任的系统。
人和系统两不冲突。我们需要好的人,也需要好系统。
AI时代,人的判断更可贵
目前AI大概是我使用频率最高的助理之一。
我会拿一个想法给它,让它找漏洞;我想知道自己的判断有没有盲点,会要求它从反面分析;有时候写完东西,也会让它检查逻辑哪里跳得太快。

我喜欢它的一个地方,是它不需要顾虑我的面子。
只要我把要求说清楚,它可以很理性地告诉我哪里有问题。
以前,很多这种工作高度依赖一个人的能力:有没有一个厉害的助理、有没有另一个专业的人可以讨论、有没有人愿意挑战老板的判断。
现在,一部分能力已经可以被工具补上。
这其实也是“技控”。
不过我不会因此认为人不重要了。
至少在我自己的使用里,AI可以协助判断,却不能替我承担判断。它可以列出三个方案,但最后选哪一个,是我的责任。它可以指出风险,却不能替我承担选择之后的后果。
尤其在管理、政治、人际和商业决策上,很多事情没有绝对正确答案,只有不同代价。工具可以扩大人的能力,但责任还是在我。
所以AI时代真正重要的问题,也许不再只是“人会不会被机器替代”,而是我们能不能区分:哪些事情应该交给工具,哪些事情必须由人继续判断与负责?
如何应用“技控”?
《技控》里面有一套工具 “CODE” 技控密码。我觉得即使不经营企业,放在工作甚至生活里也很有用。
第一步,C-选题(Choosing):锁定单点破局
先找那些经常发生的问题。 偶尔发生一次的错误,不一定值得设计一套制度。但反复发生的问题,往往说明它已经不是偶然。
第二步,O-展开(Opening):还原业务现状
把事情怎么发生的重新走一遍。从执行者的角度看,他第一步做什么?接下来收到什么信息?在哪里等待?哪里最容易忘?什么东西必须凭记忆完成?
真正把路径还原一次,往往才会发现问题所在。
第三步,D-开发(Developing):找到技控措施
找到容易出问题的地方以后,再问有没有办法优化?
能不能增加即时反馈? 流程是不是可以少一步? 有没有工具可以取代记忆? 可不可以直接让错误无法发生?
第四步,E-定型(Ending):形成标准打法
这是很多制度最后失败的原因。一个方法设计得再聪明,如果每天执行起来很麻烦,最后大家一定会偷偷绕过去。
所以方法要测试、调整,还要不断简化,直到它自然嵌入原来的工作,并最终固化下来。真正成熟的流程,执行起来通常是没有感觉的。
从人的不完美中设计系统
飞机快抵达马来西亚的时候,我在想,《技控》教给我的,除了多一个管理工具,以后再看到人犯错时,需要多想一下:流程上是不是出了问题?
成熟的管理,不只是找到更好的人,也是在人的不完美之上,设计出一个更可靠的系统。
本文只是很粗浅地整理了我读完后的其中一些想法。书里其实还有不少来自不同行业的案例,也提供了更具体的实践方法,讨论怎样把“技控”真正放进日常管理与工作流程里。如果对这个概念有兴趣,也可以把书找来读一读。
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