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技术团队的决策噪音

Noise

之前一期的Harvard Business Review‎中重点推荐了一篇标题为《Noise》的文章,讲的是决策的不一致性对组织的影响。作者Daniel Kahneman是诺贝尔经济学奖的获得者,他最出名的著作就是《思考,快与慢》。

很多互联网团队讲究向下赋能、自组织、分散决策,但同时带来的负面效应就是团队内部的决策不一致性被放大,造成额外的成本损失。本文结合实际经验谈一下技术团队中的Noise以及应对方法。

偏误与噪音

Kahneman在文章中提出了一个重要的观点是要区分 ‘Bias’(偏误)和‘Noise’(噪音)。两者都会造成决策的不准确,但是两者的产生机制和应对办法有很大区别。随着行为经济学的流行,当下社会中的人们已经能够普遍认识到决策中偏误的存在,但是对于决策的不一致性则缺乏认知。

准确,偏误与噪音示意图:


Bias

Bias指的是偏误,可以理解为认知的局限性带来的系统性偏差。

常见的偏误可以分为三种:

  • 一般性偏误
  • 社会性偏误
  • 认知性偏误

一般性偏误是由于团队的价值观或者方法论的缺陷导致的。比如团队对于项目进度估计过于乐观导致规划失误,或者是由于团队过于厌恶项目Delay从而导致Buffer膨胀。

社会学偏误是指对于某些群体产生偏见导致的决策失误。比如在简历筛选时轻易排除掉有培训机构经历的候选人,或者在绩效考评中低估女性开发者的贡献。

认知性偏误由于人类认知的局限性和心理缺陷造成的偏误。先入为主、幸存者偏误和锚定效应都是常见的认知偏误。

我们可以通过加强员工培训的方式减少决策偏误,让员工了解偏误产生的机制和容易触发偏误的场景,当人们能够主动意识到偏误可能存在时,很多偏误就能提前避免,尤其是社会性偏误和认知性偏误。

Noise

Noise可以翻译为决策噪音,指的是决策受随机因素影响而造成的不一致。

决策的不一致可以分为纵向不一致和横向不一致。纵向不一致指的是同样的人面对同样的Case,在不同的时间会做出不同的决定。横向不一致指的是同样的Case同时交给不同的人,会做出不同的决定。

产生纵向不一致的常见原因是受到一系列随机因素的影响,比如决策者的心情,关联case的表现状况等。横向不一致通常是由判断方法和尺度的差异造成的。

估时噪音

软件项目的成本预估中存在大量的噪音。一个技术团队对同样的Case做评估,在不同时候给出的估时差别可能在70%以上,对于同样的Case,不同团队给出的估时可能会相差好几倍。

项目成本的预估本身是很困难的,实际执行中要面临很强的不确定性。不确定性主要有三个方面:需求的不确定性,技术方案的不确定性,合作方的不确定性。面对不确定性,决策者在不同情况下会做出不同的判断,导致噪音水平的放大。

比如对于需求的不确定性,有的开发者会按照最简单可行的技术方案去估时,有的开发者则会预留很多兼容性和扩展性。对于合作方的不确定性,有的人习惯指望项目的顺利运行,有的人则会留出足够的Buffer和风险预案。

成本越高的项目,决策中的噪音就越大,带来的损害也有越大。团队的管理者要主动检查成本预估中的噪音水平,敏捷开发中的扑克牌估时法就是一种发现并减少噪音的典型办法。

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