思想者:停止参数狂热

随着公司越来越转向机器学习来了解大量数据,他们希望确保他们以正确的原因为正确的措施提供算法。他们可能要注意杰里Z.Muller对使用公制绩效指标的批判。

Muller,最近退休的历史教授和前历史厅椅子在美国天主教大学,他的大学推出了衡量学生成就的新指标。指标对现有的评估学生表现的形式添加了任何内容:等级。他的实现,这些指标是浪费时间和努力导致他展望当代组织中的绩效衡量的更广泛模式。

杰里Z.穆勒的书“度假村的暴政”封面
信贷:普林斯顿大学出版社

研究资本主义和公共政策历史的穆勒写了他的书度量的暴政对业绩进行量化并将结果公之于众总是会带来更大的问责制、更好的决策和更好的结果。事实上,他认为,强迫人们调整他们的工作以适应标准化的度量,可以帮助组织自我监控,但会阻碍创新。

我们问穆勒,商业领袖应该做些什么来对抗他所谓的“指标固定”。

问:你说我们测量太多的错误事物并使用结果不恰当。商业领袖应该做些什么来纠正?

杰瑞z穆勒:公司已经消除了很多中间经理 - 拥有实际经验的人,与公司的各部件生产产品和与人交往。因此,C级采用标准化测量来了解正在发生的事情。然而,测量某些东西与理解不一样。

为了重新认识到理解,我们可以扭转与“在杂草中”的中层管理人员扭转关于该公司如何运作的趋势。我们也可以记住,即使我们有更多的访问数据,而不是以往任何时候,都会收集和分享它并不是一个治疗态度。基本上,我们必须拒绝信仰指标总是客观,优于人类判断。

早在1986年,管理大师汤姆•彼得斯(Tom Peters)就曾写道:“要衡量的事情才能完成。”这句话帮助人们产生了这样一种想法:量化事情是改进它们的必要第一步。但如果你只关注指标,最终就会像富国银行(Wells Fargo)一样,因为一些一线员工决定,他们可以在客户不知情的情况下,通过与客户签订新服务,来达到交叉销售指标,从而招致数百万美元的罚款。

问:是什么让度量有意义?

穆勒:你不仅要知道数据是否准确,还要知道它是否重要。公司衡量利润是因为利润是具体的、容易理解的衡量成功的标准。但一家公司的长期繁荣受到客户关系、创新、协作和指导等因素的影响——所有这些因素都很关键,尽管它们很难推广和量化。你需要一个经验丰富的高管来评估他们,而不是一个算法。

另一个度量谬误的例子是根据非营利组织在行政管理上而不是项目上的花费来评估它。低开销可能是一个准确的指标,但实际上它并不是一个重要的指标。我们假设管理费用与项目成本的高比率表明欺诈或管理不善,但大多数情况下,低管理费用并不等同于高生产率。恰恰相反:低管理费剥夺了非营利组织完成工作所需的训练有素的员工、功能性办公室和项目管理工具。

最后,当您用于奖励或惩罚性能而不是诊断和分析时,指标损失了他们的含义。如果有附加到公制的奖励和惩罚,人们可以并将博弈。这可能是生死攸关的问题。在纽约州,在国家开始出版关于个人医生的成功率的指标后,心脏手术的死亡率下降 - 因为医生们不太愿意通过死亡来治疗可能降低绩效评分的高风险患者。

问:最近的研究表明,在照片上培训的人工智能(AI)实际上可以比经验丰富的皮肤科医生更准确地诊断皮肤癌。使用数据之间的线条越来越瘦,以告知或增强人类决策,让数据为我们做出决定吗?

穆勒:随着更多数据汇总,此示例只是医学诊断中的矛尖端。使用数据诊断皮肤癌似乎是真正有用的。什么AI在揭示明确可衡量但忽略的变量,这些变量比具有专业知识和经验的人更重要,或者当任何一个人的经历可能过于含有直观的判断时。

什么算法不能做的是提供愿景或想法或建立公司内的共同目的感。创业和创新涉及愿景和风险。指标只能量化已经存在的内容。如果你依靠他们告诉你要做什么,人类判断是不明调的,你将创造一个风险厌恶的业务 - 最终是一项死者。