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2022年2月20日 星期日

Joe Justice 專訪 - Agile @ Tesla 計畫管理篇




這集的內容真的還蠻難翻譯的,有些東西也不太好理解,不過總結大概幾個重點:

  • 大量使用 AI & ML 來輔助公司做決策
  • 特斯拉以符合 B Corp 的認證方式在治理公司
  • 透過 AI & ML 快速回饋才能達到敏捷的自組織,甚至許多管理階層的工作都可以委託給 AI

還真的蠻難想像的?



F Unson:關於規劃,特斯拉是以怎樣的流程進行?由誰提出了使命、願景和戰略?誰決定下一個戰略?是 Elon 還是由人工智能建議的?正如你曾提到的,有很多人工智能。此外其他高管會做怎樣的事呢? 

Joe Justice: 好問題。我希望這集的內容,可以讓許多高管受益,並且馬上可以應用。Elon 早在多年前就提出了所謂的總體計劃(Master Plan)。對於那些非常熟悉的人來說,代表讓我們制造不昂貴的利基產品電動汽車。使用各種方法制造一個,不那麽昂貴、不那麽小眾、仍然相當豪華的汽車。最好是讓市場上人人都能負擔得起的電動汽車。在這個過程中,使環境友好和可持續的清潔電力,對每個人來說都是負擔得起的。這就是 Elon 的想法。目前就是依據這個指導原則下建立框架,因此可以很容易從兩個或三個或五個選項中做出決定。

現在,很多人可以依循這個使命自組織起來。他們可以從兩個選項中,選出更符合使命的。Elon 已經多次更新總體規劃。現在任何人都可以和 Elon 交談,在你加入公司的四小時教育訓練中,你被告知這一點。所以任何人,包括我自己,都向 Elon 提出了對於總體規劃的建議。

還有人工智能也向 Elon 提出建議,但我認為,這部分是其他公司最容易複製的部分是,只要付了錢,為此資源提供資金,就能得到。這就是為什麽從執行的角度來看,馬斯克的公司,從任何執行者的角度來看,都覺得運作很好。

這也不是由董事會被請來的原因,董事會被請來是要協助 Elon 做決策,如果你的公司有代表股東的董事會成員,而且他們有多數投票權,你就會有不同的動態,你就不能像 Musk 公司那樣做基於願景的遊戲,除非他們都同意,除非他們都簽署法律文件,說我們正在為一個長期願景授權和指定權力。

這就是B Corp 在美國合法化的原因。因此,B Corp 實際上是一個非常有趣的投資工具。我還沒有看到它以這種方式使用,但它可以,在法律上它可以。所以這是一個非常有趣的結構。它甚至可以允許沒有主要投資者、願景持有人、非常富有的願景持有人的投資者群體。它可以允許只是團體。它可以允許群眾募資來實現 Musk 公司所做的事情。而且我希望看到公司采取這種做法。因為它說你不允許只根據短期投資回報來做決定。它需要在願景上,所以你可以創造願景。所以Elon 創造了最初的願景,然後Elon 是主要出資人繼續創造主要願景。


* 補充:什麼是B Corp?


 美國費城的非營利組織B型實驗室 ( B Lab ),於 2007年提出 B型企業認證 ,以一系列嚴格的標準,來評估企業全面性的表現,透過公司治理、員工照顧、友善環境、社區經營與客戶影響力等五大面向,檢核企業「全面性」的現況表現;在追求獲利的同時,也兼顧利害相關者的利益,以達三重底線(Profit, People, Planet)的平衡。

營利組織皆可透過[商業影響力評估(BIA)](https://bimpactassessment.net/),並於總分200分取得80分以上,經由國際審查程序,便有機會取得B型企業認證並將其各個面向的資訊揭露在[B型企業認證揭露頁面資訊](https://bcorporation.net/directory),供企業的各方利害關係者如投資人等檢視其商業影響力作為。

目前有橫跨全球74個國家、150+種產業,超過100,000+企業填寫的商業影響力評估,並有近[4,000家企業](https://bcorporation.net/)通過此嚴格的認證,成為認證的B型企業。


現在,Elon 甚至談到變成空殼公司,甚至連公司都不是。這是一家什麽都不做的公司,叫 x.com。真的又這個網站,但它不是公司。它只是一個字母 x dot com,讓它成為馬斯克所有業務的母公司。那家公司會做什麽,現今還沒有做什麼,但未來的目的是稽核子公司是不是以有效的方式執行總體規劃。

  


這是它唯一的任務。有權稽核所有子公司,並負責賞罰所有子公司領導人。這是Musk 的想法,用來擴增 Musk 的規模。因此,你可以讓這些公司的任何管理團隊或集體,可能是一個 X.com,讓他們負責,基本上是作為一個 B Corp 來完成任務,而不僅僅是為了短期增長或激勵,所以這可以發揮作用。

最酷的是 X.com可以外包給人工智能,因為對某些類型的決定進行稽核並不難,因為它是為了完成任務。而且,隨著算法得到更好的訓練,能力也在不斷增長,你知道,每分鐘都在增長。因此,這可能成為一個純粹的機器學習遊戲。但現在這就是馬斯克。 


JF Unson:哇。因此,換句話說,從我所了解的情況來看,所有關於戰略的信息都在你的手機上,在你的第一天,以及每一天,然後你就會以這種方式得到調整。  


 

 

Joe Justice:沒有這些輔主,我覺得很難做到自我管理。敏捷專家有複雜適應性系統(complex adaptive system)這一概念,而 Scrum 試圖在一個前所未有的水平上實現這一概念。複雜的適應性系統的科學定義,所有的生命都是一個複雜適應性系統。它是我們所知道的自然界中最成功的意志組織,對嗎?所以你想成為一個複雜適應性系統統。你可以在那裡面克服逆境,也就是我們所說的複雜適應性系統,比任何其他系統都好,對嗎?所以這是你想要的。


要做到這一點,你需要在你的複雜適應性系統的所有元素中擁有一個共同的目標。Scrum 稱其為產品所有者。該系統的各個元素需要能夠即時做出與該目標一致的獨立決定。這就是使它成為一個複雜適應性系統的原因,而不是一個單一的實體。這是不太穩健的。為了更穩健,你有獨立思考的實體,但他們有一個共同的目標。而要做到這一點,你需要一個快速的反饋回路。我的決定是好的還是不好的?現在,在那些投資於人工智能的公司中,以及對其他公司來說,可能很快就會,人工智能已經使這種情況最終成為可能。

 

我們以前在軟體開發中實行 Scrum。因為我們有一些非常容易看到的、非常快速的指標,比如 "它是否編譯通過了?" 所以你可以圍繞 "是否編譯 "進行自我組織。當編譯時間是8小時的時候,那就更難了。但現在,開發運營工具確實有所改進,編譯和部署。有時,我們在不到10秒的時間內就知道它是否編譯並通過了所有的部署門檻,有時,對於真正好的 DevOps 的實施來說。所以現在我們可以圍繞這個問題進行自我組織。我們不需要管理層說,"它沒有編譯。我需要你在周一之前解決這個問題"。我的意思是,你只是看到了紅燈,對嗎?所以自己組織起來。

嗯,難怪這些系統開始於軟體開發,在那里我們可以建立越來越快的反饋循環。然後,隨著測試驅動的發展和業務驅動的發展以及功能驅動的發展,我們開始圍繞越來越覆雜和有趣的業務目標進行自我組織,以至於我們可以用軟體來模仿它們,並獲得我們的紅燈綠燈。

好吧,特斯拉通過這些熱圖式(Heat map)的機器學習,真正提高了遊戲水平,每個人都可以在你的手機或顯示器上看到快速反饋回路。而且真的,我想強調這一點。與我共事的一些人可以說是有史以來最優秀、最聰明的人。但也有一些人是沒有人願意雇用的人,前科犯,沒有受過教育,教育程度有限,任何語言都有困難的人,真正的殘疾人,殘疾退伍軍人,這絕對是我們可以鼓掌的,還有那些天生有畸形的人,精神上的,身體上的,而他們中的一些人是這些團隊中最有效的球員。部分原因是他們現在有一個快速的反饋回路。他們不必等待有興趣的經理人把他們收歸麾下,而經理人可能不會因為他們長得醜或任何原因,任何可能讓經理人不太感興趣的癖好。這就是為什麽特斯拉被LBGTQ評為世界第一工作場所的部分原因,連續10年都是如此?

因為人工智能的反饋回路並不關心你的性別偏好,你的命名偏好,你選擇如何穿著,如何說話,你的口音,你的耳朵是什麽樣子,等等。他們只是給你很好的反饋,告訴你你做的決定是否對任務有幫助。因此,有興趣做出貢獻的人,無論他們的背景或工作經歷如何,都可以進來搖擺。這就是為什麽沒有類似職業道路規劃的部分原因。這實際上只會破壞這個過程的價值。對於很多公司來說,他們還沒有這種水平的快速反饋回路,所以他們確實有職業道路的東西和傳統的管理層把人放在他們的翅膀下。這是好的。但這是比較慢的,而且是偏向性的,最終會給人以偏見的加薪,你會有性別工資差距和類似的問題。對每個人來說,一個重要的啟示是開始嘗試在快速反饋決策中創建測試驅動的開發,並將其自動化,使每個人都能看到實時的數據。  


唯一會讓我們擔心是,如果這些信息被泄露了怎麽辦?如果它泄露了你的機器學習反饋呢?你買了10個機器人,然後最後變成了凈負數。誰在乎呢?誰在乎呢?如果你害怕學習,如果你在工作中的主要任務是掩蓋你的屁股和不看起來很糟糕,我認為你太害怕成長,你可能不應該在那個公司工作。你也許應該沈思一下你的價值觀。 

  

JF Unson:哇。我只是在多個層面上被震驚了。因為在一個層面上,談談這里對多樣性和包容性的擴展定義。在另一個層面上,這是關於失敗而沒有來自管理層的報覆,在另一個層面上,你不需要OKRs或KPI。你會立即得到反饋,對嗎?   


Joe Justice:這對 ML 來說只是某種測試,我稱之為 OKRs 和 KPI。但是的,你不需要領導階層,工作只和員工開會,卻喝比工人更好的飲料,決定他們的 OKRs 和KPI,然後開著他們更好的車和更好的衣服回來宣布它。你沒有任何這些東西。你有機器學習團隊,他們坐在工廠車間里,拿著筆記本電腦,也在操作機器。因此,他們了解背景,說:"哦,如果我們能輕松地測量這個,這對任務將更有價值。讓我們弄清楚,我們能不能很容易地測量這個?" 我的意思是,這就是關鍵績效指標和OKRs的來源。但我仍然會把它們稱為管理關鍵績效、指標和關鍵績效測量的概念。但我同意你的觀點。我們中的許多人認為KPI和OKR是由這個領導班子傳下來的,他們開的車和其他人不一樣,或者其他什麽。所以,這只是根本不需要。   


Mun-Wai Chung:哇。這絕對是一種非常不同的思維方式。我需要一些時間來思考這個問題。天哪,我還有這麽多問題。 

JF Unson:可惜我們時間不夠了,我下次會再邀請 Joe 來跟我們討論產品開發和設計


Joe Justice:這將是我的榮幸。如果更幸運的話,甚至可以有其他 Musk 公司的人加入討論,你們就會得到不止一個觀點。我很幸運,我有深厚的敏捷背景,然後你把這個人丟到 Musk 公司,我能夠用敏捷的術語和敏捷的商業術語來看待和賦予事物以話語權。那麽,如果有一個具有深厚的UI或UX背景的人,或另一個敏捷專家,或來自另一個效率背景的人或其他什麽人,在NDA的限制下,願意分享他們所看到的,那不是很好嗎?這將是非常了不起的。如果我們能找到他們,我甚至願意與他們分享一次會議。

這邊的員工都喜歡 Musk 公司,他們會留下來。當你在那里時,它是如此有趣。 我有一個月沒有檢查電子郵件。因為我不想。我當時想,那個世界可能會對我說什麽呢?當你在特斯拉時,訊息是直接發送到你的手機上。因此,對於特斯拉的通信都是即時的,基本功能都在手機上。我甚至沒有使用我手機上的其他應用程序,就靠這 24 個應用程序。

  

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