未来创新者需要的四种技能

塔克·马里昂 塞巴斯蒂安·菲克松 格雷格·布朗

由数字、生物和物理新技术融合而驱动的第四次工业革命，正在改变现有工作的性质。组织必须做出系统性的判断，确定当前和未来十年开展创新并生存下去所需的能力，然后才能重新思考如何在数字时代设计岗位、组织工作和争夺人才。

十余年来，我们一直在研究数字化设计和产品开发工具对组织及其员工和项目的影响。我们发现，公司最需要的能力是业务导向而不是技术导向的，公司最好能针对未来的创新者培养四种全方位的业务能力。

广博知识 未来的人才必须渴望了解业务的方方面面，至少要远比现在了解的多。员工必须领会关键的联系，包括物理机器和数字系统之间、价值链各个环节之间，以及公司当前和未来商业模式之间的联系。他们还必须了解客户的业务，比如客户的产品和服务如何以及何时使用，客户的组织流程怎样运作。只有如此，公司才能从销售产品和服务升级到交付成果——这一过程很可能会改变它们所从事的业务。

我们研究的一家大型医疗设备制造商在新技术和大数据的帮助下，从开发研发驱动型解决方案转向提供患者预后信息。公司需要尽快招聘更多人才，他们必须全面了解其各项业务，包括病患护理、康復和治疗的效果。因此，公司将要求新老员工拓宽自己在相关基础科学、交付技术和本行业领域的知识。

创业心态 这一点似乎显而易见，不过创新团队的确需要更具创业精神才能取得成功。无论是针对想要开发的产品，还是使用的流程，他们都必须突破边界开辟新领域。这二者息息相关。

在波士顿城外的一家大公司，新成立的数字小团队致力于彻底改变公司设计产品的方式。它向公司提出，希望能完全按照自己的想法使用任何工具。这一要求被批准了。于是，团队从零开始创建了一个新系统，用于实时测试设计结构。团队还使用多个数字平台进行对内和对外沟通协作。公司高层意识到，如果这样的团队被僵化的条条框框束缚住，公司就永远不可能实现数字化转型。

注重利润 得益于物联网等技术，公司的价值获取战略不仅可以由营销、销售和业务开发部门来制定，研发和产品开发部门也能参与其中。IDEO公司的汤姆·凯利将跨出当前挑战的框架向外寻找业务机会的人比作“异花授粉能手”。培养这种能力将成为重中之重。

例如，产品工程师必须根据可能的收入来源和成本节约数额，考虑应该使用哪些类型的传感器，其配置如何，以及能够获取什么样的数据。毕竟，大数据带来的挑战和机遇一样多，人人都要打起精神全力应对。

伦理智慧 在聪明人的监督下，机器可以制定许多设计决策，但它缺乏同理心，而这将给公司、消费者和社会造成许多不良后果。人们必须从伦理的角度来检验机器的选择，并加入自己的意志。公司必须弄清楚，设计决策和数字系统会如何影响每个利益相关者，还要将可能的意外后果都考虑在内。

为了将监督心态植入其文化，公司应当对员工进行伦理培训，明确规定在具体情境中怎样做才算符合伦理。此外，敏捷或许必不可少，但公司仍需严格遵循流程。这意味着要重点开发一些工具，使其不但能改进质量，还能防止不良设计对人造成伤害。

对公司来说，变革并非易事，尤其是从内部发起变革。不过，找到并吸纳推进创新所需的技能也许有助于启动转型过程。事实上，这可能就是决定成败的关键。

塔克·马里昂 塞巴斯蒂安·菲克松 格雷格·布朗

纵观历史，每当新技术问世，公司所需的技能往往也要更新换代。同第一次工业革命的蒸汽动力工厂、第二次工业革命的大规模生产工具和技术，以及第三次工业革命基于互联网的技术一样，目前由数字、生物和物理新技术融合而驱动的第四次工业革命，也正在改变现有工作的性质。如今的挑战，在于聘用和培养将在工作中应用人工智能、机器人技术、量子计算、基因工程、3D打印、虚拟现实等技术的下一代员工。

然而，颇为奇怪的是，这个问题似乎具有两面性。对于公司发布的岗位，所有级别的人都是满腹牢骚，不是遗憾自己资历不够无法胜任，就是抱怨这种工作让自己来做纯属大材小用。此外，公司需要的人才类型和人才储备库中的可用技能，在本地和各个区域之间也存在着不平衡，这就导致许多空缺职位招不到人，新技术迟迟无法采用。

组织必须做出系统性的判断，确定当前和未来十年开展创新并生存下去所需的能力，然后才能重新思考如何在数字时代设计岗位、组织工作和争夺人才。十余年来，我们一直在研究数字化设计和产品开发工具对组织及其员工和项目的影响。我们发现，公司最需要的能力是业务导向而不是技术导向的，即使是那些尝试提高数字化程度的实体公司也不例外。

而且，大多数公司开始认识到，它们不能只靠招聘新员工来填补全部空缺，且不说合格的新人没有那么多，单是这笔费用也高得离谱。因此，为了满足需求，除了招聘录用新人之外，它们还要重新培训和调配在职员工及社群的其他成员。然而，技术的飞速变革令技能周期空前缩短，就连十年前的关键能力，放到今天都已经过时了，何况未来的大部分工作仍是未知数。

坐等云开雾散绝不可行。公司必须确定并培养员工未来需要的核心技能。我们的采访、调查和案例研究表明，大多数公司致力于提升员工的现有技能，但是，当新老员工在工作中使用新兴技术遇到业务挑战时，这种技能提升对此并无帮助。我们还发现，许多年轻的数字技术专家是从心无旁骛的学术领域走入职场的，比起业务问题，他们通常更痴迷于数字技术。然而，由于新技术很可能会带来翻天覆地的变革，公司最好帮助未来创新者培养四种业务导向的能力。

1.廣博知识

无所不知或许只有神才能做到，要求人类实现这一目标简直令人无法忍受。但是，未来的人才必须渴望了解业务的方方面面，至少要远比现在了解的多。员工必须领会关键的联系，包括物理机器和数字系统之间、价值链各个环节之间，以及公司当前和未来商业模式之间的联系。他们还必须了解客户的业务，比如客户的产品和服务如何以及何时使用，客户的组织流程怎样运作，还有相关的挑战和机遇。只有如此，公司才能从销售产品和服务升级到交付成果——这一过程很可能会改变它们所从事的业务。

例如，我们研究的一家大型医疗设备制造商在新技术和大数据的帮助下，从开发研发驱动型解决方案转向提供患者预后信息。公司需要尽快招聘更多人才，他们必须全面了解其各项业务，包括病患护理、康复和治疗的效果。为了改善患者预后，了解整个系统的方方面面及其相关变量至关重要。因此，公司将要求新老员工拓宽自己在相关基础科学、交付技术和本行业领域的知识，除高层管理人员之外，目前他们大多数人对此类知识储备不足。然而，知识的广度并不能代替深度，必要时，员工还必须能在业务的纵深层面精耕细作。

我们再看一个案例。加拿大Dental Wings公司正在利用数字设计、数字影像和增材制造方面的最新进展以及一个合作平台，重新思考其种植牙业务。公司已经开始采用新技术来改进从牙医初步评估到病患康复的整个流程，并提供更加优质的护理服务。例如，全新的影像功能可以输出更精确的牙位片，这不仅可以用于为植体进行数字建模，还可以据此开发工具，帮助外科医生确定最佳手术路径，从而减少对植入部位的探查，有助于缩短患者康复时间，降低感染风险。为了在每个步骤都开展创新，Dental Wings的员工需要了解新流程和新系统之间如何相互关联、协同工作。

每个职能部门的人都需要掌握更多的知识，研发和产品设计人员更是如此。用不了多久，产品设计师在设计新挖掘机时，就不得不用到人工智能和物联网传感器数据，以接近实时的方式来建模、分析、开发和修改功能特性。进入实地操作后，每个原型机和它的数字孪生体将同步运行，让设计师可以全天候获取数据。他们必须学会应用这些数据来快速改进现有模型，并设计出性能更优越的下一代设备。

几乎每家实体公司都必须协调数十个数字平台，挖掘数据，并洞悉人工团队和人工智能系统之间的配合情况。为了统筹所有这些数据，无论它们来自设计结果还是实地表现，都需要有人了解每个数据点的价值以及各个部分如何组合成整体，还需要有人掌握跨越多学科的知识，如机械和电气工程、计算机科学以及产品开发，因为复杂系统中各种变量的交互方式多种多样。例如，传感器在悬架臂上的位置（这是一个机械问题）会影响传感器通过电测量得出的数据，进而影响决定杠杆精度的数学算法。如果员工能管理并操控基于数据的复杂系统，公司就拥有了提高产品性能、降低维护成本并吸引和留住客户的超强实力。

2.创业心态

这一点似乎显而易见，不过创新团队的确需要更具创业精神才能取得成功。无论是针对想要开发的产品，还是使用的流程，他们都必须突破边界开辟新领域。这二者息息相关。

在大公司中，研发和产品开发团队的组织架构与其他大部分职能部门基本相同。他们在工作中，必须遵循公司关于采购硬件、材料和技术的指导原则，而且只能使用IT部门批准的工具。研发人员无论是分享原型和产品设计信息还是进行相关测试，都必须严守久经验证的程序和规则。而传统研发团队的工作方式通常比较集中，同外部世界相对隔绝。

当公司一切照旧时，上述这些模式都能发挥良好作用，但如今，世界正处于非常时期。研发本来就是要突破技术极限，因此研发团队必须学会重新划定组织边界，才能与技术变革保持同步。从本质上来说，他们必须成为公司内部的数字创业者，不但要使用最新的工具，如有必要，还应该创造最新工具。比如说，在IT部门的推荐清单之外，去尝试一些新软件和新系统，甚至还要在公司内部开发一些解决方案。

对于老牌公司来说，这种工作方式可能会对系统造成冲击。毕竟，大多数人在工作时都习惯使用专有系统和工具，在发布前确保万无一失，以后再逐渐提供更好的产品。而朝着开放系统、測试版和不断迭代的方向转型，感觉就像在成熟公司中引爆了一场不同文明之间的冲突。但公司必须这样做，才能面向现今和未来开展创新。协作是此项转型工作的核心。一项针对152位管理人员的研究发现，在创新的早期阶段，如果以开发的概念和原型数量为指标来衡量，使用数字工具进行协作的公司绩效均有改进。另一项针对400家公司的研究表明，根据类似的衡量标准，勇于创新的组织比不擅创新的组织更多地使用此类工具。加强协作会促成更多的创新，因此组织使用的协作工具和流程至关重要。解决这些问题也需要有创业心态。

例如，在波士顿城外的一家大公司，新成立的数字小团队致力于彻底改变公司设计产品的方式。它向公司提出，希望能完全按照自己的想法使用任何工具，不受其来源限制。这一要求被批准了。于是，团队从零开始创建了一个新系统，用于实时测试设计结构。团队还使用多个数字平台进行对内和对外沟通协作，这些平台大多由不知名的初创公司开发。他们目前从事的工作，很可能IT部门并不会批准，甚至对此一无所知，但高层管理人员意识到，如果这样的团队被僵化的条条框框束缚住，公司就永远不可能实现数字化转型。

高科技初创公司的创业者风险承受能力高是有原因的，现在内部创业者，或者说老牌公司的创新者，也应该以他们为榜样。以Proto Labs为例。该公司生产注塑模具和机加工零件，并提供增材制造服务。为了缩短为客户研制首批模具切割装置所需的时间，研发团队迅速自主开发了一些软件，能够从客户发送的数字零部件文档中识别出潜在的制造问题。

Proto Labs的研发团队只要检测到任何潜在的小故障，就会通过其自动化平台直接报告给客户，这样客户就可以在生产开始前及时排除故障。如果试生产启动后才予以纠正（就像早年间公司自主开发软件诞生之前那样），就会给客户带来不便，而且客户和公司双方都会为此浪费不少的时间和资金。Proto Labs还添加了可下载的工具和其他材料来帮助客户设计更卓越的零部件，确保整个生态系统中的每个成员都能从流程改进中受益。这些服务都是Proto Labs员工创业行动的成果。

3.注重利润

在数据驱动的世界中，员工在思考商业模式时，必须像他们设计和实施系统一样熟练。得益于物联网等技术，公司的价值获取战略不仅可以由营销、销售和业务开发部门来制定，研发和产品开发部门也能参与其中。IDEO公司的汤姆·凯利（Tom Kelley）将跨出当前挑战的框架向外寻找业务机会的人比作“异花授粉能手”。培养这种能力将成为重中之重。

例如，产品工程师必须根据可能的收入来源和成本节约数额，考虑应该使用哪些类型的传感器，其配置如何，以及能够获取什么样的数据。毕竟，大数据带来的挑战和机遇一样多，人人都要打起精神全力应对。2006年，物联网设备的数量估计有20亿台左右，到2019年已飙升至110亿台，根据Statista数据库的预测，到2025年将达到750亿台。公司正在获取海量数据：2016年，物联网生成的数据大约是22 ZB（1 ZB约等于1万亿GB），到2019年增加到52 ZB，预计到2021年将多达85 ZB。

公司中的数字化人才看似处于数据爆炸的前沿阵地，但他们同样需要弄清所有这些数据对公司来说意味着什么、如何将其货币化。他们要做的不仅仅是检查数据的来源、可靠性、存储位置，以及是否存在相干序列。这些工作当然都很有用，但也仅仅是最基本的安全保障而已。

在关注业务相关内容时，数据技术人员应该学会提出一些关键问题：这些数据能否用来监测我们的产品性能，并将其作为一项服务推出？这项工作能做到实时完成吗？我们还可以采用哪些方式来分析数据，从而深入了解客户及其需求？例如，能不能利用这些数据，让客户换一种方式来安排我公司产品的预防性维护时间？

当整个组织都需要以业务为中心时，就可能创造出一些面向客户的全新角色。我们研究的一家高速发展的公司为航空航天、汽车和医疗行业开发基于传感器的模块。最近，它在全线业务中将产品开发经理和产品经理的角色合二为一，这一创举迅速缩短了周期时间。

即使在今天，同时面向公司内部和客户的产品定位也是相当不寻常的。传统上，产品经理与公司客户发展工作关系，同时评估市场趋势和客户需求，然后将相关信息提供给由产品开发经理领导的研发团队，后者据此开发新的产品、系统和解决方案，或者改进旧有版本。公司将这两个角色合并之后，新技术解决方案匹配潜在客户的速度大幅提高，反之亦然。

角色合并还开辟了共创非传统解决方案的新途径。例如，公司利用来自物联网传感器的数据开发了几个新应用程序，在多个先前无法评估的领域降低了运营成本，因为产品开发经理/产品经理现在能抓住客户的痛点，知道以公司当前的技术可以提供哪些解决方案。

4.伦理智慧

在聪明人的监督下，机器可以制定许多设计决策。机器天生逻辑严密，但它缺乏同理心，而这将给公司、消费者和社会造成许多不良后果。随着数字系统日趋复杂，做正确的事只会越来越难。

人们必须从伦理的角度来检验机器的选择，并加入自己的意志。公司必须弄清楚，设计决策和数字系统会如何影响每个利益相关者，还要将可能的意外后果都考虑在内。在航空航天、汽车和医疗设备开发等行业，开发数字平台和产品的过程中，还应当使用风险分析以及失效模式和影响分析（failure mode and effects analysis， FMEA）等传统的工程方法。例如，推特（Twitter）创始人在建立这一平台时，并没有想到有人会利用它通过假账号和机器人来影响大选。然而，假如有位程序员能对该平台进行设计FMEA分析，那么早在人们隐约意识到平台的阴暗面之前，他就能发现这种可能性。

考虑到人工智能的潜力，每家公司都要清醒地认识到什么是良好的判断力。以波音（Boeing）737 Max 8客机为例。根据最新报道，早在导致346人丧生的两起坠机事故前数年，飞行员在测试飞机软件时就曾抱怨过其中的一个问题。然而，从来没有人将这种担忧上报给美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）。对于这场伦理渎职的悲剧，公司上下各级人员均难辞其咎。提出对策不在本文讨论范围内，但其中必须包括制定新的行为准则和企业责任规范，设立强化个人问责制的关键绩效指标，以及开展专业培训。

为了将监督心态植入其文化，公司应当对员工进行伦理培训，明确规定在具体情境中怎样做才算符合伦理。此外，敏捷或许必不可少，但公司仍需严格遵循流程。这意味着要重点开发一些工具，使其不但能改进质量，还能防止不良设计对人造成伤害。在提高流程数字化程度时，决不能剥离控制计划和独立测试等技术的固有价值，未来的人才应该将这些技术的重要性铭记在心。

随着生态系统的发展，公司必须动用伦理智慧来思考对所有利益相关者的影响。我们在一个开放式创新平台上发现，平台参与者和管理者均有违背伦理规范的行为。这些过失导致社群贡献的创意和资源质量降低，也破坏了利益相关者之间的信任。社会早已将怀疑的目光投向公司和智能机器，如果公司希望长久取信于社会，就必须在平台上安装护栏。相关措施可能包括提高管理流程和决策的透明度，进一步阐明隐私政策，并加强对系统中异常状况的识别和报告。试想一下，假如Facebook能在2016年實时报告它发现的国外机器人问题，这对其形象会有怎样的影响？

组织结构为何重要

今后，传统公司必须尝试建立新型组织结构，才能让员工发挥出最大的潜力。否则，老资格管理者和数字人才之间的紧张关系可能会阻碍变革，数字人才也许还会离开公司。

在结构重组的过程中，公司一定要亮明态度，强调数字化转型对其未来至关重要。有一种比较激进的方法，就是用数字产品设计团队来取代核心研发部门。最近，一家著名鞋业公司就是这样做的。新团队负责为产品设计、测试和分析开发一种新方法，其中包括定制化的衍生式设计和分析工具。在高层管理者看来，该团队将成为引领公司未来产品开发流程的先锋。

还有一种选择是组建一个数字团队，让成员在组织的各个项目之间流动工作。一家领先消费电子公司采取的就是这种做法。在这里，数字专家们游走于不同业务和国家的项目之间，根据要求或需要随时提供帮助。在这种灵活的安排下，公司不需要聘用太多数字专家，同时还有助于留住现有专家，因为他们喜欢其中蕴含的各种机会和挑战。

包括苹果（Apple）在内的一些公司会让内部创业团队来开发新产品。如今还有些公司实行新老更替，创建完全由Y世代和Z世代组成的新创业团队，负责设计新产品和新流程。我们研究的一家大型制药公司让最年轻的员工构思并实施一种新方式，在产品临床实验过程中将患者、医生和公司联系起来。这些员工利用自己在移动技术和社交媒体知识上的天然优势，随时将情况通报给所有利益相关者并让他们全程参与其中。高管层赋予他们自主管理权，其他部门不得干涉。该项目由一个内部风险投资委员会出资，经过测试后，公司最终将其投向更广泛的受众。此类项目止步于概念化阶段的情况司空见惯，但将创业生态系统制度化的公司，却能显著提高其创新能力。

当然，这样做的目的并不是在公司中另设一个人才分库，而是要让组织中的所有人才在一个统一的整体中合作，其中既有硬件专家，也有数字原生代，既有婴儿潮一代，也有Z世代。现今许多设计和创新公司就是这样运作的：老设计师使用手绘草图和手工制作的泡沫原型，而刚出校门的新人则直接用计算机辅助设计（CAD）软件搞定。有趣的是，将这两种方法结合使用效果可能会不错。在我们研究的一家设计公司，老设计师偏爱传统方法，但随着时间的推移，他们逐渐了解了年轻设计师的工作方式，而后者也向老同事们学习，对自己的工作有了更深刻的认知。不久之后，各个年龄段的设计师都开始使用数字工具来管理项目、交流协作。

对公司来说，变革并非易事，尤其是从内部发起变革。例如，柯达公司（Kodak）的中层管理者对数字技术抱有疑虑，公司未能从物理胶卷转向数字胶卷，主要原因之一就是内部惯性太大。不过，找到并吸纳推进创新所需的技能也许有助于启动转型过程。事实上，这可能就是决定成败的关键。