OKR框架在人工智能和数字化转型中的应用

一 OKR框架概述

定义：目标与关键成果(OKR)是一个目标设定框架，旨在帮助组织定义和跟踪目标（即要实现的 目标）及其相关关键成果（即衡量进度的方法 ）。OKR起源于英特尔，后因谷歌和约翰·杜尔的著作《 衡量重要的事情 》而广为推广。OKR 通常设定在不同的层级 ，包括 公司、团队、个人 ，并且通常每季度进行一次。

目标：一个有定性、鼓舞人心的目标。它应该简短、引人入胜且可操作。例如，一个目标可以是“改善我们的移动应用用户体验，让客户满意”。

关键成果：2-5个量化、可衡量的成果，如果实现，则表明目标已取得进展。关键成果是SMART（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）指标或里程碑。它们回答的是：“我们如何知道我们是否实现了目标？”对于上述目标，关键成果可能是“将应用商店评分从3.5星提高到4.5星”、“将平均页面加载时间从4秒缩短到2秒”、“将30天用户留存率从40%提高到60%”。

OKR的原则是，它能让组织在优先事项上保持一致，并促进专注力和透明度。目标应该是雄心勃勃的（通常是“延伸目标”），在很多情况下，达到关键成果的70% 就被认为是成功 ， 谷歌以约70%的目标达成率作为良好标准而闻名 ， 这意味着OKR 应该超越那些容易实现的目标 。OKR通常在组织内部公开，以协调和激励每个人，并展示不同团队的目标是如何相互联系的。

二 数字化转型中的应用

OKR对于推动和监控战略执行至关重要，尤其是在像数字化转型这样跨领域的工作中。OKR解决了一个常见问题：高高在上的战略无法转化为团队切实可衡量的行动。OKR可以将高层愿景层层分解，落实到各个部门和个人的具体目标中。

例如，如果战略要务是“AI-First公司”，那么公司层面的OKR可能是：

目标：在关键运营中建立AI驱动的决策制定。

■KR1：到第四季度在3个核心流程（供应链、营销、客户服务）中实施AI分析。

■KR2：到第二季度，对100%的高级经理进行数据驱动决策技能培训。

■KR3：到年底通过人工智能自动化实现运营成本降低20%。

那么，客户服务团队可能有自己的OKR：

目标：利用人工智能提高客户支持效率。

■KR1：到第三季度，部署AI聊天机器人来处理至少50%的一级支持查询。

■KR2：到第四季度，通过AI辅助将平均响应时间从5分钟缩短至1分钟。

■KR3：使AI辅助交互的客户支持满意度达到90%。

这与更广泛的企业目标相一致 ， 团队的关键责任有助于公司的关键责任，如降低成本和改进流程 。

OKR促进协调：理想情况下，每个团队的OKR都应该与公司OKR同步提升，确保每个人都朝着同一个方向努力。OKR还鼓励确定优先级：每个季度可以挑选几个真正需要关注的目标。在转型过程中，很容易在众多计划中迷失方向；OKR能够帮助明确当前最重要的事项。

OKR也强调可衡量性。数字化转型可能带来模糊的结果 ， 例如“更具创新性”，但OKR 要求具体的衡量标准 ，比如 “推出X项新功能”或“将NPS提高Y点” 。它们使进展或缺乏进展 显而易见。OKR如同变革中的指南针，在不断变化的环境中提供保障和专注力。

另一个优势是：OKR 的运作周期短 ， 通常为每季度一次 ，这非常适合数字项目的迭代特性。您可以快速发现关键结果是否偏离了轨道并进行调整。它符合敏捷方法论。

此外，OKR还能帮助打破部门间的壁垒。如果两个团队拥有共同 的目标或关键成果相互关联，就能激励合作。对于跨部门的数字化项目 ， 例如，实施电商平台涉及IT 、市场营销和供应链 ，共享的OKR可以将这些部门团结起来，共同实现目标。

文化影响：如果引入得当，OKR可以改变企业文化，使其更加注重结果，透明度更高。谷歌的例子经常被引用：他们自1999年以来就一直在使用OKR，并称赞其帮助初创公司保持敏捷性，最终发展成为一家规模更大的公司。OKR鼓励雄心勃勃的目标，这有利于创新和承担风险，因为如果目标真正雄心勃勃，即使没有100%达成也是可以接受的。这是许多科技公司如今采取的一种文化立场——与其对目标束手无策，不如志存高远，取得最大进展。

追踪与参与：现代软件工具 ， 例如WorkBoard、Ally，甚至电子表格或专用OKR 应用 ，可以 实时追踪OKR。团队成员会定期更新关键结果(KR)的进度。这在某种程度上与绩效管理相关，但重要的是，OKR不一定与薪酬直接挂钩，以避免出现“博弈”。OKR旨在提供指导，而不是简单地惩罚或奖励。尽管如此，问责机制仍然存在，因为进展对同事和领导层清晰可见。

Profit.co的文章指出，将OKR与数字化转型相结合，可以实现协同一致、清晰沟通（每个人都清楚优先事项）、敏捷性（如果未达到OKR，可以快速调整，反映所需的变革）、专注力以及衡量进度的能力 。这些对于保持转型 动力 至关重要，因为在最初的炒作之后，一个很大的风险就是失去动力或方向。

三 OKR实践示例

想想纳德拉领导下的微软转型 ， 虽然他们没有公开分享所有细节，但他们很可能在内部使用OKR。例如，为了转向云计算，OKR可能是：

——目标：成为云平台市场的领导者。

——关键目标1：Azure收入同比增长60%。

——关键目标2：获得5,000个新的Azure企业客户。

——关键目标3：将50%的内部产品迁移到Azure，以展示承诺（仅供参考）。然后，他们将这些目标向下层层推进。这样，每个子团队都知道要推动什么（销售有目标，工程有可靠性目标或与增长相关的功能目标，等等）。

另一个例子：一家数字化媒体公司设定了一个OKR：

——目标：提高数字订阅收入。

——关键目标1：到第四季度获得100,000名新的数字订阅者。

——关键目标2：将网站平均使用时间增加30%。

——关键目标3：推出个性化内容推荐，使登录用户的参与度提高20%。

然后内容团队、IT团队和营销团队各自分担一部分责任来实现这一目标。

优势：专注、协调、透明、适应性强。每个人都清楚组织的优先事项（无需猜测或议程冲突），并且能够看到自己的工作如何发挥作用（这很具激励性——能够联系全局）。它还鼓励跨职 能团队合作，因为关键成果通常需要多个团队协作（例如，为了减少页面加载时间，DevOps和开发人员，甚至设计师都需要协作）。

另一大优势是追踪执行情况。许多公司的战略计划都积压在尘埃中。OKR则创造了一个动态流程，每个季度（或任何周期）都会强制进行审查：我们是否达到了关键成果？如果没有，为什么？下一步该怎么做？它推动了执行纪律。ClearPoint数据显示：61%的公司难以将战略制定与日常执行衔接起来。OKR专门针对这一差距，通过将日常工作（关键成果通常分解为任务）与战略目标联系起来，将战略转化为一系列运营目标。

挑战：实施起来可能很棘手。常见陷阱：

——制定糟糕的OKR：例如，目标过于模糊，或者关键结果实际上是任务，而不是成果。制定优秀的OKR（注重成果、可衡量的结果）需要练习。

——设定过多：专注是关键；如果团队的OKR过多，会分散注意力。通常建议设定3-5个目标，每个目标对应3-5个KR。有些团队会设定10个目标，这意味着它们没有真正的优先级。

——级联vs.协调：并非总是严格的级联（一对一映射）——有时一个团队的OKR支持公司的多个OKR。因此，协调在实践中可能很复杂。但其理念是至少所有OKR都应该支持整体战略。

——采用：这是一种不 同的管理方式；有些员工可能会认为这是额外的工作，或者害怕透明度 ， 尤其是在文化较为孤立的情况下 。需要培训和自上而下的支持。如果领导者公开设定并更新他们的OKR，其他人就会效仿。

——如果不与薪酬脱钩，人们可能会对目标设定产生误解。许多使用OKR的公司将其与绩效考核分开，或者将其作为输入，而不是严格的奖金指标，以保持他们的雄心壮志和诚实守信。

——指标固化的危险：只关注KR中衡量的内容，而忽略其他重要事项。为了缓解这一风险，OKR 通常会辅以其他绩效指标 ， 但 需要尽量选择合适的KR ，以涵盖关键成功因素 。

趋势：OKR 软件与工作工具集成的使用日益增多 ， 因此关键结果数据可以从 相关 系统自动更新 。此外，一些公司将OKR 与敏捷 相结合 ， 例如，在Sprint规划会议上，讨论用户故事如何与关键结果相联系。

另外需要注意的是：OKR 与平衡记分卡的结合已经讨论过 ， OKR 是短期灵活目标，平衡记分卡提供稳定的战略指标 。 OKR是 提升绩效的“双涡轮增压器” ，为 数字化转型奠定基础， 并 指导日常工作。文章中引用了杰夫·贝佐斯的名言：“有远见的公司会开拓新的战略选择……那些不适应的公司将会失败” —— 这意味着你既需要愿景，也需要一种像OKR这样的方法来适应并稳步实施。

四 小结

OKR是一套行之有效的框架，能够有效衔接战略与执行。在快速推进的数字化计划中，OKR 能够提供所需的敏捷性和问责制。许多全球领先的创新型公司 ， 例如谷歌、英特尔、领英、Spotify 等 ， 都认为OKR有助于保持专注。对于任何正在经历转型的组织，无论是初创企业还是大型企业，我都强烈建议实施OKR，以确保每个人都朝着同一个方向努力，并客观地评估自身是否正在取得进展。OKR通过提供可量化的标准，有效地回答了“我们如何知道我们的转型是否成功？”的问题。如果您没有达到目标，我们会及时公开地告知您，促使您加大工作力度或调整战略。

优点总结：确保战略目标转化为可衡量的结果；提高团队之间的专注度和协调性；鼓励雄心勃勃的目标和创新；提供持续的绩效反馈；提高执行的灵活性。

缺点：需要进行文化调整并严格编写良好的OKR；存在设定过多或仅关注可衡量结果的风险；需要领导层的承诺和频繁的审查； 使用不当可能会削弱其效益 ， 例如与固定奖金挂钩或 设定安全目标。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。