萬惡的KPI
萬惡的KPI
2016.05.23 | 創業

本文作者曹政,原文刊載於微信公眾號:caoz的夢囈,《數位時代》獲授權轉載。

##1、KPI的緣起

用最簡單的描述就是,KPI來源於工業化的年代,車間工人,業務代表,你很容易設計一套數據指標,來考核他們的工作績效和工作質量。而傳統的管理學又將這裡的指標更加地細化,分出不同的條目、類別,以實現更精確的管理和考核,這一切的基礎是,你的工作目標,是完全確定的,而你的工作成果,是完全可以量化的。

##2、新時代的問題

在網路時代,或者說更早一點,在IT崛起的時代,我們應該意識到一個巨大的變革來臨了,工作的價值往往不在於工作量和勤奮程度,而在於員工的創造力以及一些方法論的東西。而工作目標也會隨著市場的變化快速的調整和迭代,人與人在才能和表現上的差距也會無比放大,在這種情況下,**繼續去苛求量化方法,或者強求去制定一些標準,往往產生南轅北轍,與目標相反的結果。**而這些,其實不斷的扼殺一些企業的創新能力,並持續低估一些傑出員工的價值體現。

前天的文章,談談激勵的原則。有些人表示看不太懂,但也有一些作為企業管理者表示非常需要,昨天文章剛發出去不久,就有極為優秀的遊戲製作人來詢問我關於激勵體系的問題,實話說,我並沒有太好的方案提供,但所遇到的激勵體系的問題,確實是很多企業共有的。

下面,我們說一下典型的KPI問題,先從技術領域說起。

####1、以工作量為考核目標。

圖說明
圖片來源:Streetwill

據說某公司用程式碼行數作為考核目標。

這個策略實際上是激勵大量的垃圾程式碼,優秀的程式碼都是簡潔優雅的。參見雲風老師的 skynet開源程式碼。如果考核員工的程式碼行數,菜鳥工程師絕對開心,你不需要考慮架構,不需要考慮複用,大量的copy & paste很容易堆砌大量程式碼,我在最初編程的時候,也會有這樣的習慣,把以前的程式碼直接貼過來改寫,而這實際上是複用性很差的表現。

####2、以解決問題為考核目標,比如處理實際問題數,修補bug數。

這個聽上去合理一些,但我以前舉過這樣的例子,兩個專案組,第一個組長水平很高,寫出來的專案程式碼非常穩定可靠,上線後啥問題都不出,專案團隊變得無所事事。第二個組長,稍遜一些,寫出來的專案程式碼上線後,經常出一些奇怪的問題,結果疲於奔命,各種加班,各種救火,結果第一個小組團隊全部被調往第二個小組支援,第二個小組組長因卓越的工作積極性,大量的問題處理表現,和持續性的加班奮鬥而被領導賞識,升職,第一個組長只能作為其下屬。

很多企業都會犯這樣的錯誤,這樣的案例其實也有不少。

####3、以專家小組的考核為準。

技術的事情,讓技術專家去評定,有些大公司有非常優秀的技術專家,就組成評委會,技術工程師需要申請升級的時候,去報告自己的工作表現,所使用的技術,所完成的工作量,所達到的目標,技術專家根據其表現決定是否升職加薪。聽上去很合理對不對?

然而並不是,十年前,我遇到過這樣的問題,我需要處理一個線上的問題,這個處理方案不複雜,按照我的方案做很快就能完成,和我搭配的工程師人蠻好的,水平也很高,但是就跟我抱怨了,「對不起啊,我上次評高階工程師沒過呢,說我工作技術價值太低,這個方案我工作考核肯定上不去啊,我有個什麼什麼算法,你看行不行。」咳咳,都是打工族,你好意思難為人家嗎?本來一兩天的事情,做一兩週,說實話,這還是非常照顧產品需求,很容易溝通的工程師,如果有那種非常自我為中心的,出個一兩月的技術方案你也沒轍啊。

今天我說一句可能有些人不服氣的話,很多大公司,存在大量技術過剩的情況,就是因為這種技術考核體系,小題大做,沒必要的技術方案,沒必要的過度架構,很多是為了滿足技術評級和升職的需要,而這一切,除了人力和資源的浪費外,更導致了產品迭代緩慢,市場應對能力緩慢。

其實我們看很多新創小公司,乃至個人,可以很短時間內發布很有意思的產品,包括一些hackathon的活動,36-48小時做出來的產品也都有模有樣,但是大公司做一些同類產品動輒幾百人團隊,半年以上時間,有人會說,大公司性能要求高複雜度高,懂不懂?呵呵,這個我還真的略懂。

而更可怕的是,某些管理職能的人為了能升職,一些本來不需要很多人的崗位,也要硬掰出一堆工作任務來,招一堆人來滿足一些根本沒太大實際意義的事情,手下人多了,自然職位也就上去了。

####4、基於犯錯率考核

這種思路是,考核你工作中出現的問題數,bug數和相關故障數。
嗯,其作用大家都知道,多做多錯,少做少錯,不做不錯。
吶,工程師都已經習慣背黑鍋了。

####5、基於團隊目標

恩,單獨的技術實在難以考核,只好基於團隊目標,和你的專案團隊共進退,雖然存在不公平,比如優秀的技術如果配到了一個不靠譜的產品經理手裡,可能就被拖累了,但是好歹也是一種弊端較少的方案了吧。

然而,我們知道,大公司最怕的是什麼,部門藩籬,有些熱心的技術強者,願意和更多人分享,願意幫助其他人分析問題,解決問題,願意輔導更多年輕人,然而,這一切,都沒有任何激勵。很多大公司在KPI的導向下,部門利益高於公司利益,甚至不同部門明爭暗鬥,搶專案,搶資源,搶話語權。如果有個人才,是以公司利益為重,甚至願意為了公司利益犧牲團隊利益(有些情況下是需要的,比如,公司有個特別重要的專案,比這個部門當前的專案價值大很多,一個優秀的技術,在與本部門管理者溝通確認後,去緊急支援人家的專案,就比按時完成本部門專案,對公司價值更大,我個人是非常鼓勵這種行為的),那在這種考核目標下,簡直就是要被淘汰的典型了。

可怕吧。

技術職位不好評定,那麼其他職位呢,設計師類似技術人員,做的多不如做得好,一個好的設計,勝過1000個平庸的設計,然而好這個評定,如何定量?

在產品和設計領域,KPI的問題在於,只能考核已知的東西,如何評估未知的東西,而網路產業,IT產業,要經常面對未知的場景,提出新的觀點,新的構思,和新的產品特性,那麼,在這些東西提出來之前,我們的KPI原則是什麼,每個月遞交幾份ppt報告嗎?

所以,在西方有個說法,KPI= kill people idea,你照上司吩咐的做就是了,KPI沒有任何關於想法和創造力的評估手段。

我另一篇 狼,兔子,激勵 也提到一個話題,

前端時間有個老闆最喜歡的大毒草雞湯,叫做寫給加西亞的信。別管我的要求多麼過份,別管我的方向多不靠譜,別管我到底想明白了沒有,你們做到了就是狼,做不到就是兔子,就算我是智障,你們也要把公司帶得轟轟烈烈,幫我賺錢,這就是各個老闆熱衷的狼性文化。

圖說明
圖說:Streetwill

今天重講一下這個話題,在完全以目標為導向的體系裡,就會出現一個嚴重的問題,就是為了目標不擇手段,而這種不擇手段,很可能是犧牲企業長期的信用,或者犧牲的是產品的可持續發展能力達到的,而這一點,也是非常多網路巨頭一直在犯的錯誤。

案例說話:
當年,易趣和淘寶打架的時候,易趣買了百度的「易趣」關鍵詞,淘寶沒有買「淘寶」的關鍵詞,這事我就很好奇,我覺得這個詞易趣不買也是他們的啊,自然結果本來就是他們自己的,為什麼要花這個冤枉錢,後來別人給我一解釋才明白,我有多幼稚。廣告購買是市場部門的行為,廣告轉化率是市場部門的KPI,大家都知道品牌詞的用戶銷售轉化率是最好的,購買這個詞,所帶來的客戶轉化都能提高他們市場部門的KPI表現,如果是自然搜索流量,對不起,和市場部門業績毫無關係。那麼淘寶的人說,我們不要這種KPI。

再說遊戲產業,那麼遊戲營運團隊,製作團隊,以遊戲收入為指標分紅,聽上去是一個相當靠譜和準確的指標了,但是這裡就沒問題了嗎?

有,而且很嚴重,實際上,大部分打工者,都比較看重短期的回報和效果,這很正常,誰也不確定自己能否在一個公司待多久,此外,誰都希望短期業績好看一點讓老闆賞識,也許就此升職加薪呢,長期的事情誰知道。所以就會存在一個問題,以犧牲產品的生命週期來刷收入,中國的遊戲產業,這個特徵冠絕全球。從業遊到手遊,中國的遊戲收入高峰能堅持六個月的都寥寥無幾,很多月流量過億的產品三個月後就剩下兩千萬不到了。 coc一款產品的生命週期,我們這邊對應的可能換了七八代主打產品了,問題是人家還在繼續稱霸排行榜呢。

我最近也有這個煩惱,給團隊按業績分紅是公司的原則,但又不能鼓勵那種衝流量的活動。這就不是規則所能控制的了,必須靠人的判斷力。

昨天那個朋友跟我分享的案例是,某個優秀公司的原則是,用業績分紅的方式沒問題,但是所有遊戲內活動安排都必須CEO親自審核,以免有過度的充值活動犧牲產品生命週期,問題是,這個CEO必須很懂業務啊,而且必須熟悉所有產品才行。所以,想要複製,還是很難。

那麼,問題這麼多,公司是否說,就不需要KPI了呢?或者說,有什麼更好的方法嗎?

其實,IT產業優秀的新創公司,初期都是沒有KPI的,我們看一些成功企業的發展史,在最早期的時候,都是靠一些天才的產品和技術,快速發展壯大,在網路產業,沒有哪個成功的企業創業初期是靠管理優勢的。直到人員膨脹,老闆已經無法直接面對所有員工的時候,管理的意義和重要性才凸顯了出來。而此時,引入職業經理人,引入績效考核制度,才被提入日程,這時候,你要說完全杜絕KPI,自由發揮,可能也不現實,畢竟缺乏自制力和目標感的人在職場佔據多數。

KPI的意義在於,約束平庸的員工,以提升他們的執行力,而不能用於去規範優秀的人才,如上的案例,很多時候,KPI的激勵,對於優秀的人才而言,反而是負面的。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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