中国IT公司还在倡导996，微软如何走向“做四休三”？

​从微软为主到客户为主。以客户为角度出发，思考就完全不同，需要考虑拥有不同操作系统和设备的客户，如何能够更方便快捷地使用office。企业数字化转型的盲点。

在企业AI转型和数字化转型中，赵质忠发现，他所经手的大部分客户都有一个盲点，就是过于重视技术，而忽略了什么才是最适合企业的部分。

责任AI。在整个用户的体验来讲，你一定要让客户清楚知道你的用AI来做什么，甚至要把AI的准确度作为数据放在上面。

本文是微软大中华区首席转型官赵质忠先生接受《经济观察报》专访时发表的观点。赵质忠先生是“图灵计划”的导师。

当“996”的工作模式似乎已成为IT行业标配之时，近日微软日本推行了一项新试验，在同等薪资的前提下，让员工每周“做四休三”。这项实验结果令人吃惊：尽管工作时间减少，但生产力却提升了四成。

作为全球IT行业的头部企业，微软正在进行从生产组织模式到人力资源的全面转型。

如果说萨提亚是微软转型的掌舵者，那么赵质忠便是这一转型在中国的实践者，从与他的采访中，能看出萨提亚在转型中所倡导的文化是关键、同理心、成长型思维模式等理念已经被接受和内化。

赵质忠曾是微软大中华区的幕僚长，如今担任微软大中华区首席转型官。他不断试图将微软转型的经验、微软所倡导的数字化转型理念，布道给中国企业们。

在11月1日长江商学院北京校区办公室里，西装革履的赵质忠接受了经济观察报记者的采访，详述了微软转型以来他自身的感受以及企业在数字化转型中的盲点和误区。

这一天也是长江创创与微软中国和软银中国联合发起的“图灵计划”首期开班，面向产业升级的实业领军企业和以科技创新为核心的初创型企业，致力于AI更好地落地，这是微软在中国落地AI产业应用重要一环。

谈话中，赵质忠反复提及“文化”的重要性，正如萨提亚不断强调CEO中的C代表culture，以及强调“文化不变，复兴无望”一样。

在10月24日，微软发布的2020财年第一季度财报显示，截止2019年9月30日，其净收益107亿美元，同比增长 21%。Azure云业务营收实现59%增长，服务器产品和云服务营收同比增长30%，企业级服务营收同比增长7%。

“就在本周，我们宣布了与SAP的广泛的市场合作伙伴关系，使Azure成为每个SAP客户的首选。我们与VMware和Oracle的合作关系也将这些生态系统带入了我们的云。我们正在从云扩展到边缘，使客户能够在生成数据的同时获得实时信息，同时确保安全性和隐私性。”萨提亚在随后的电话会议中表示，“GitHub已经发展到超过4000万开发人员，自一年前被我们收购以来，实现了30％以上的增长，超过200万的组织使用GitHub。”

许多人不知道的是，在前任CEO鲍默尔后期就提出“移动为先、云为先”的概念，微软甚从“让每张桌子和每个家庭都有一台电脑”，到鲍默尔时期提出“让每张桌上不再有电脑”，宣告微软走向技术提供者的时代。萨提亚上台后，修改为“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”，从原来的以微软为角度出发，到从客户角度出发思考问题。

从组织文化上，微软推行一种“coaching”模式。管理者不在只关注结果和数字，而是与下属沟通，了解问题，帮助解决。各部门不再各自为政，而是更多处于竞合关系，相互沟通，面向客户，解决问题。

今年8月，微软在日本试行“做三休四”工作制的结果显示，8月份的劳动生产力同比提高了39.9%。为了使公司上下了解转型的必要和内涵，萨提亚时常与员工进行互动。

萨提亚上台后，微软进行全方位的转型，体现在哪些方面，与之前发生了哪些不同？

赵质忠：萨提亚的个性与鲍默尔很不同，他个性内敛，但可以看到他成为CEO之后对微软做的转变不小。我们作为销售部门，每个季度都是和总部做汇报，现在更讲究“coacher”的概念，管理层更多是过问大家碰到什么问题，而不是询问结果。

大家都是同一条船上，你的问题就是我的问题，但是我可以用什么资源和角度帮助你解决。对于大中华区，他们会更注重来自这些地区的反馈，以让微软在未来的产品开发或者全球战略上更好地参与其中。

在业务上，其实鲍默尔德后期就提出了“移动为先、云为先”的概念，但当时更多是从微软的角度来考虑。

例如，我们在苹果IOS操作系统使用的office软件其实很多年之前就开发出来了，但当初一直没开放在IOS上运行，因为当时的微软管理层认为，office将会是Windows平台上一个能够有很大区分点的应用。萨提亚上台后，从客户的角度解读“移动为先、云为先”的概念，不拘泥于在哪一个设备。

还有一个很大不同体现在对开源的态度上。在此之前，微软非常排斥开源，但在几年前，微软已经开始拥抱开源，我们内部做产品开发的时候，甚至鼓励程序员们，开发之前先看看有没有开源代码可以先用。

微软的亚洲研究院2016年在AI的计算机视觉上就已经有很大突破，之后微软做的最重要的事就是，把整个模型开源。

萨提亚上台之后，修改了公司的宣言，变为微软如何赋能每个人，让其成就不凡，在这个前提下，可以看到更多的竞合关系。

例如苹果之前推出了iPad pro，在此之前，微软就已经有了Surface，双方是竞争对手关系，但其实在iPad pro面世之前，我们的office团队就和他们团队有充分合作，希望在iPad pro上给office客户更好的体验。后来iPad pro开始用触屏笔，我们再帮他们提升这些客户体验。

过去我们和客户合作，就是把服务器装好，给一个说明书，就结束了。但是在云时代，我们卖的不再是一个产品，更多是一个平台和工具，在这个情况下，需要注重的是如何帮客户解决问题，为其赋能。

还有一个更重要的是，我们不是专业的专家，现在与客户合作，更多像是一个共同开发、共同创造的方式。

还有一个转变，就是需要做大量不断的学习。微软总部有各式各样的课程，还有认证，我们连总裁秘书都去考了我们云平台的认证。

之前微软各部门各自为政，现在每周所有微软的员工，会收到一封邮件。这封邮件会帮你分析过去一个星期的时间花在了哪里，它透过你的邮件、开会、讯息，能够透过AI帮你做一个解读，你和谁合作得最多，花了多少时间在会议里面，它甚至会进一步建议你，你是不是要跟一些人去多一些互动。

5年前萨提亚上台之后，迄今为止，定期每一个月和员工有Q&A;，大部分时间在总部，但是他可以透过网络直播，透过内部平台发问，因为转型的时候，目标需要老板们不断重复。

“如果微软无法与中国客户和合作伙伴有更加深度的合作，那么就不应该算是一个国际性企业。”

赵质忠还记得曾担任大中华区幕僚长时，与萨提亚开会时，他说过的话。正如萨提亚曾说过的，“跨国公司的工作比以往任何时候都更加重要，它需要在世界各地运营，以积极的方式为当地社区作出贡献，激发增长，提高竞争力，给所有人带来机会。”赵质忠说，萨提亚十分强调合作伙伴，他认为一定要有一个平台、一个生态系统，能够与中国客户、合作伙伴一起合作和成长。

在企业AI转型和数字化转型中，赵质忠发现，他所经手的大部分客户都有一个盲点，就是过于重视技术，而忽略了什么才是最适合企业的部分。此外，数字化转型要求企业有足够的数据能力；需要从文化入手，增强上级与下级之间的沟通。

赵质忠：中国市场最重要的就是说整个应用面上的创新，如果以AI来讲的话，基础研究可能中国和美国还有一段距离，但是中国最厉害的就是应用面的创新，透过这一些技术来产生各个不同的应用，例如微信、滴滴打车、移动支付等。

另一个是很多中国企业一开始是客户最后变成和又是客户又系合作伙伴，我们和他们合作，利用微软全球平台，让企业出海，到欧洲、东南亚、非洲去。

在云时代，数据安全受到越来越多企业的重视，数字化转型过程中，很多企业会不放心把数据放在公有云上，反而更愿意放在私有云上。微软是否遇到这样的情况，怎么解决？

赵质忠：首先，微软只是平台和工具的提供者，不做零售店、不做汽车、不开银行，我们不会拿你的数据到零售业里来做分析。其次，上云这件事跟很多客户讨论过许多次，我通常就会反问客户，如果今天公司给了你一千万人民币，但是是现金，你是拿回家里面锁在自家的保险箱里还是去银行放在银行的保险库？公有云就是我们的核心业务，我们绝对不可能去让我们的信用和名誉受到任何的损害，所以我们当然会把这一些东西去做最完善的保护。

赵质忠：很多企业有一个盲点，数字化转型上太过于注重于技术面。

当企业是以技术面主导的时候，就会碰到一个问题。市场是不是真的接受，而且有的时候最新的技术未必是市场最接受的。

AI绝对不等于数字转型。数字化转型的关键是说要转什么，为什么要转。

我之前去过几个工厂，有一类工厂，希望通过计算机视觉去做所谓的瑕疵检测。如果是从事芯片制造的企业，晶圆单价高，这个时候做计算机视觉，是值得投资和探讨的。

但是我们也去过一些传统工厂，例如做布的工厂，就会发现人工智能在真正工程化上出现问题。老板认为我一尺布才五块钱，但做计算机视觉检测时，因为像素要足够高，摄像头甚至要几十万甚至几百万人民币，老板就认为，既然这样，不如多请两个人用肉眼去看就好了。

如果之前没有对这一些生意上的痛点和文化有一定的了解，光是技术做得到，未必是最适合客户，其实像传统做布的工厂这样的客户，反而不需要用计算机视觉去做瑕疵检测，用我们最传统的大数据分析其实就可以做到差不多的功能。

还有一个问题，在于足够的数据能力。

研究员很懂AI，很懂技术学习的模型，深度学习的模型，可以把模型解决得非常好，但是模型并不是客户要的，客户要的是你帮我减少我做布的瑕疵，你帮我减少出货的问题。

如果没有准备好，有足够的数据的质量和数量，以及足够的数据能力，直接和做数字化转型的企业谈合作，最后反而会让老板觉得AI没有用，那就算了，就停这一边了，这就很可惜。

很多时候不是AI没有用，更多是有没有周围的配套能够让AI用得好。

另一个是上下层级的沟通，因为其实最懂问题的是前线的员工，但很少有企业能够给前线员工足够的空间把能说的说出来。

我们的一个合作伙伴，花了半年解决了一个问题，很兴奋要去生产线上落地，生产线的师傅就说，这一个问题我们已经解决了，就是凭借工程化的经验，但是老板不知道，或者是他的主管不知道。

还有另外一个很重要的是数据会变，微软之前有一个非常痛苦的经验，我们和西雅图高中用大数据分析，希望找到哪些学生需要额外的补习或者加强，一开始非常好，整个学校的成绩提升非常高。结果一年之后，学校把整个项目停掉了。为什么？因为学生的数据在变，所以去年看起来很不错的数据模型，可能在第二年甚至第三年就会碰到问题。

很多外企现在都说中国市场是拿来练兵最好的地方，因为中国的客户和竞争对手实在变的太快了。但为中国市场开发一些数据模型出来的时候，要强调一点，是模型要不断优化。

“我坚信，我们不但需要一个新的科技浪潮，还需要一个新的关于个人信息保护的浪潮，一个新的安全保护的浪潮，以及一个防止人工智能带来的伦理和个人权利问题发生的新浪潮。”布拉德·史密斯（Brad Smith），微软总裁，在11月6日，里斯本举行Web Summit峰会上说。“政策”和“科技”这两个词，在这个欧洲最大科技峰会上被多次提及。

赵质忠：当AI开始帮助我们做决定的时候，我们设计这些AI软件时，其实责任很大。

责任AI在人机互动里是一个很重要的元素，你需要给用户一个反馈的机制，要不然你原来希望拉拢更多客户，结果反而透过这个让客户更加反感。

在整个用户的体验来讲，你一定要让客户清楚知道你的用AI来做什么，甚至要把AI的准确度作为数据放在上面。

除了这个之外还有非常重要的一块，是数据上的偏见。举个例子人脸识别是AI技术里相对最成熟的，原因是因为我们数据非常多，任何好莱坞的电影，任何央视影片、照片统统都是人脸识别其中一个数据，号称准确度可以达到99%甚至更高。

但这99%等于什么？去年《纽约时报》记者做了一个分析，如果你是一个白人男性的话，你的准确度是99%。如果你皮肤比较深，晒的很黑又是女性的话，你的准确度其实只有70%左右。

不是说程序员有种族歧视，而是数据上本身就有偏见，但在开发的时候并不知道这个事。但是中间所产生的影响非常巨大。微软建立了一个机制能够让用户清楚，哪一个做法是错的。

END

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