17、应对不确定性:组织变革与风险管理模式解析

应对不确定性:组织变革与风险管理模式解析

在当今快速变化的商业环境中,组织面临着诸多不确定性和挑战。如何在这样的环境中学习、创新、做出明智决策并有效管理风险,成为了组织成功的关键。本文将深入探讨一系列相关模式,帮助组织更好地应对这些挑战。

学习与创新模式

人们应学会自主行动,同时坦然面对失败,并从失败中汲取教训。培养认知韧性和创造力是可行的,但需要投入时间和精力。然而,在实际操作中,存在一些常见的陷阱。

常见陷阱

期望团队以创新方式工作、进行实验并坦然接受失败,却采用要求稳定结果的高效管理方法。大多数企业采用长期精确和可预测的规划,这成为有意义变革的最大障碍。

相关偏差
  • 工具定律 :过度依赖熟悉的工具或方法,忽视或低估替代方法。就像“如果你只有一把锤子,那么所有东西看起来都像钉子”。
  • 共享信息偏差 :团队成员可能会花费更多时间和精力讨论所有成员已经熟悉的信息(即共享信息)。例如,整个团队都进行了 Docker 培训,于是他们花大量时间讨论 Docker,而完全不讨论同样必要但他们了解不多的 Kubernetes。为了克服这种偏差,特别是在新的和复杂的环境中,团队应不断学习新事物。
相关模式
  • 心理安全
  • 共创的个人关系
  • 为创造力而管理
  • 为熟练度而管理
  • 无指责调查
  • 学习循环
  • 富有成效的反馈 </
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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