如何应对敏捷实践与组织文化的冲突

敏捷实践导入常因与现有组织文化冲突而受阻。本文强调文化变革的重要性,提出领导者需引领变革并调整组织结构,通过体验式学习促进新行为模式形成,确保敏捷实践的成功实施。

主要观点:

敏捷实践与文化的冲突

分析敏捷导入失败的原因,我们发现主要有两条,(1)组织没有能力改变文化;(2)对变革的抵触。在导入敏捷的过程中,引入流程框架,看似前期容易,时间长了,发现敏捷实践与组织现有的文化有冲突,涉及到业务部门参与,构建跨职能团队,问题就暴露出来了。当业务部门与研发部门的利益目标不一致,当涉及到组织架构设计和个人绩效;当触碰到组织文化与领导者的管理风格,冲突就显现了,就会碰壁推动不下去。光有Scrum 这个框架远远不够。

文化是根本,是一个组织做事情或行为方式的背景。文化影响着人们的行为和价值观的形成,文化且有助于创造组织的价值观。文化对判断 “人们应对变化的反应” 起着非常重要的作用。如果文化不统一,组织的不同部分会做出不同的反应,组织变革的结果会变得越来越难以预测。

价值观更像人们阅读和处理新信息时依据的过滤器。人们在不知不觉中决定如何采取行动,如何对变化做出反应。文化既可以充当推动者,也可能是阻碍器。通常情况下,文化提供了舒适感给我们,起到减缓甚至阻止变化的作用。

文化变革为先

敏捷文化是我们倡导的一种思维方式,敏捷实践是一系列新的工作方式。敏捷实践和文化要相匹配和适应。敏捷运动是一场关于组织和个体的适者生存的进化,文化变革才是这场运动的核心。多个成功案例告诉我们,敏捷转型,文化变革要打头阵(culture change first)。

敏捷导入从领导力和文化两个方面入手,敏捷转型必须始于领导力, 组织从传统机械的机器到我们期待敏捷组织就像一颗大树,一个有机的生命体,领导力为先。领导者的行为及工作方式方法,领导者本身的思维模式会影响和形成组织的文化。我们先回答为什么(Why)要敏捷,再讨论组织如何设计和流程调整,在落地中解决做什么(What)和如何(How)做。敏捷导入是一个系统性的变革,采取这样的策略,成功的可能性会倍增。理解和增强文化的意识,价值观的统一,形成新的组织结构形态,人们行为方式上发生的变化才能够持久。

 

文化变革的几个脚手架和工具

旧的模式是通过先改变人们的思维模式来改变或影响人们的行为,但是改变一个人的思维模式和价值观理念是很困难的。我们期待理想的结果,制定行动计划, 但往往不如人意,即使实现了结果,发现也不能持续有效。新的模式是,文化变革从建立体验入手,需要注意的是,文化是看不见的,看得见的是人们的行为。我们无法事先设计文化,无法真正定义我们自己想要的内容,并将文化转变为理想的未来状态,但是我们可以设计 “系统的变革试验” ,建立体验让参与者感受它的好处。从我们期待出现的行为是什么或更多这样的行为入手,三个维度看看能具体做些什么:(1)所需的能力,(2)启用结构,(3)支持流程和角色,三管齐下,不断地检视和调整;同时,领导者要有意识地 “识别故事,讲故事” (story telling和帮助建立和 “仪式化行为”(比如站会和回顾会)的意识,鼓励奖励更多期待的行为出现,领导者成为支持变革,提供文化凝聚力的强力要素。

在组织转型的旅程中,文化变革需要类似脚手架的工具和模型,比如 Organic agility framework,结果金字塔模型,Scrum 框架和价值观,HAS 工具等。帮助组织做系统的改变,提升组织自我修复力(Resilience)的形成,打造自适应性的敏捷⽂化。这样敏捷实践与文化冲突的问题才根本解决,敏捷实践才能持续和更多涌现。

——Jim Wang王军 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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