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套用管理体力劳动者的方式管理知识型员工，结果就会陷入人才管理怪圈。本文介绍了一种新的管理方法，以项目作为管理基本单元，帮助企业用好人才这项最具活力和创造力的资产。
如何管理知识型员工？这是全球企业共同面临的难题。各路企业都在为招贤纳士激烈拼杀，常常会聘来上千名管理人员。然而好景不长，一旦这些员工的贡献与他们的高收入不匹配，管理层就会为削减成本大幅裁员，经济形势不佳时更是如此。不久之后，又将故态复萌，开始新一轮人才争夺战。
这种恶性循环会给企业带来严重损害。且不论为此付出的人力和社会成本，在人才早已被公认为经济增长引擎的当代，这种资源管理方式本身就极其低效。尤其让人不解的是，一些备受推崇的美国标杆公司同样未能幸免。以通用电气为例：该公司于20世纪80年代末至90年代初对管理层大幅裁员；在其队伍逐渐扩充后，2001年又进行了新一轮裁员；到2007年员工人数再次回升，直至经济衰退来临后被迫又一次裁员。高露洁棕榄、大都会人寿保险、惠普、百事等很多企业都曾重蹈覆辙。
为什么这些公司用不好人才这种最具活力和创造力的资产？在我看来，根本原因是，尽管对知识经济的研究和讨论已进行了几十年，相比体力劳动，我们对知识型工作仍然知之甚少，对二者的异同也有很大误解。具体来说，大部分公司在知识型员工管理中有两类常见错误。其一，参照体力劳动，为每一位知识型员工设置日复一日的工作结构。这类错误部分导致了第二类错误，即认为知识和经验只是知识型员工的个人财富，不像体力劳动技能可以归纳总结、传授给他人。
这两种看法有其合理因素，但它们会给企业带来巨大危害。在下文中，我将说明这两种错误看法的危害性，并向读者介绍宝洁公司试行的一种知识型员工管理方法。这种新方法目前已初见成效，如果它能得到推广，我们或许将彻底告别人才管理怪圈。
决策工厂的兴起
知识型员工的工作职责究竟是什么？他们显然既不生产产品，也不提供任何具体服务。但他们的确制造出某些东西——决策，那些关于商品品种、价格、销售地域、目标消费者的决策，以及关于广告策略、物流、人员编制的决策。
在办公桌前、会议室里，知识工人每天都在绞尽脑汁，为企业“生产”决策，他们都是“决策工厂”的一员。他们的“原材料”是来自企业内部或外部的数据，产出则是以备忘录和报告形式呈现的各种分析、建议；“产品”则是通过会议这个“生产过程”最终形成的决策。他们或许会对产品再加工——再开一次会，达成之前未作出的决策。他们还参与产品出厂后的维护——跟进决策的执行。
由于白领的工资水平远高于蓝领，决策工厂或已成为美国公司最大的一项成本，即使是宝洁这样的大型制造企业也如此。20世纪下半叶，为兼顾效率和增长，企业不断加大对研发、品牌推广、信息技术和自动化的投入，这使雇用一支知识工人大军成为必然。
1990年到1991年，我曾与北美最大的面包生产商之一的CEO有过合作。至今，我对当时的情景都记忆犹新。这位CEO刚刚将劳动密集型的旧厂改造成北美最先进的面包生产线。他骄傲地告诉我，因为新厂使用电脑控制的新型烤箱和包装设备，直接人工成本下降了60%。但为维护本部和工厂复杂的计算机系统和高端设备，公司不得不高薪请来一批工程师、计算机技师和经理。结果是，新厂并不像初看起来那样完美：体力劳动者的可变人工成本虽然下降，但雇用知识型员工却提升了固定成本，为保持盈利能力，公司必须维持很高的产能利用率，但难免有年景不好的时候。
这家公司的处境很具代表性：压缩工人数量，提高了生产效率，但必须要引入更多的高薪知识型员工，因此只是将直接成本转换成间接成本。在德鲁克创造出“知识型员工”（ Knowledge Worker）这个概念后的半个世纪中，这类雇员已成为生产活动中的支配性阶层。而且随着中国等国不断输出廉价劳动力，发达经济体对知识型员工的依赖有增无减。因此知识型员工的生产效率问题，或许是当代管理学的头号难题。
决策工厂的生产力
在任何行业中，生产效率都由两个关键因素决定：一是工作任务结构，二是企业总结历史经验教训的能力。这两个因素相关性极高：管理者能否从工作中学到东西，很大程度上取决于任务结构。在决策工厂中，如果任务结构不适应工作实际需要，任务分配都将是低效的。人就是人，这种错配会降低知识分享的积极性，原因如下。
任务结构。
在决策工厂中，每个职位都是一个劳动单元，这和实体工厂的情况类似。实体工厂管理者为每个岗位设置一项常规且重复性的任务，根据需要多大产出，估算出需要多少岗位。当然，产出并非一成不变，管理者可以根据产出的预期浮动范围制定规划，工作量不一定完全平均分配，但工厂的总产出保持稳定，这是任务结构的前提。
决策工厂的职位设置建立在相同的前提上。例如我们默认，营销副总裁每天要生产出一定量的“产品”，体现在其职位描述中就是，营销副总裁的基本职责包括品牌推广、产品促销、市场调查等。按照这种描述，他似乎日复一日、周复一周、月复一月履行相同的职责。但现实中是否如此？
决策工厂和实体工厂的相似性到此为止，因为知识型员工的工作方式并非日复一日的重复，而是以项目为单位。因此决策工厂员工的工作强度的波动性很大。比如，企业推出重要的新产品，或竞争对手出招时，营销副总裁会比较忙；如果两件事情赶在一起，他会非常忙。但在其他时段，他没有太多决策要作，也许除了查邮件外无事可做。但公司不会建议他休假，更不会停发他的薪水。
正是对知识型员工的这种管理方式，致使企业频繁陷入先雇人又裁人的循环。如果所有员工职责都固定不变，企业将很难依照业务繁忙程度调配人力。于是人力资源部门只得设计新职位，再写一份职位描述，然后或者内部调岗，或者外部招聘。所有管理者都希望在业务繁忙时为自己的部门补充人手，积少成多，导致整个决策工厂产能严重过剩。这就是为什么当代企业一直受困于决策工厂的效率难题。 知识型员工绝不会自找麻烦，跑到老板那里汇报自己有“闲置产能”。如果这么做，最好的情况是会被评价为“工作清闲，产出不足”，最坏的结果是被裁掉。因此，至少表面上保持忙碌对知识型员工是有好处的。报告、备忘录、咨询、新方案……没有活也要编出活。拜这种生存之道所赐，决定生产率的第二个重要因素，即组织内的知识共享，就被扭曲了。
知识。
我在《商业设计》（The Design ofBusiness）一书中描述了企业获取知识的三个阶段。生产线刚开始运行、新服务刚开张之际，企业仿佛面对着一个巨大谜团。英特尔1983年建立第一个微处理器芯片制造厂，如何设计生产流程？迪士尼公司1955年在加利福尼亚州阿纳海姆开设第一座主题公园，如何解决排队问题？这些先行者的实验必然漏洞百出、效率低下。
一段时间后，经过大量实践，企业将有所领悟，并据此设计新流程。英特尔此后设立的一批制造厂，因为有首家工厂的元老参与，所以设计生产流程不再是碰运气；依靠在阿纳海姆获得的经验，迪士尼在佛罗里达州奥兰多成功开设了拥有四座主题公园的迪士尼乐园。
在实体工厂中，知识进步不会就此止步。为确保成功，大型制造企业或服务企业会将实践智慧规定为全体员工必须遵循的法则。操作手册取代了经验丰富的老师傅。只要遵守规则，即便是缺乏经验的管理者也能完成任务。麦当劳、富国银行和联邦快递的成功皆可归因于这种知识共享的文化。在这些企业持续追求进步的过程中，现有法则还在不断完善。
然而在决策工厂中，知识进步很难超越第二个阶段：经验和判断力仍是高效决策的先决条件。当然，这很大程度上是因为决策工厂对专业知识和思维能力要求更高。很多时候管理者要在没有先例可循的情况下作出决策，这使企业回到了知识进步的初始阶段。例如，一家对发展中国家市场毫无经验的企业，该如何进军尼日利亚？对下一个市场又该采用何种进入战略？即使尝试过十个国家，企业仍可能毫无头绪，更谈不上建立法则。
然而决策工厂知识进步受阻的另一个重要原因是，其任务结构本身存在缺陷。如果有经验的知识型员工从自己的独门绝技中提炼出普遍适用的法则，这等于邀请管理层用经验不足、更廉价的劳动力替代他们。这就是为什么老资格员工往往不愿为新手传道授业：他们显然有更需要操心的事情。
当然，蓝领世界中也存在此类游戏规则；不同的是，通过直接观察劳动过程，管理者就可以在实体工厂中实现知识进步。自弗雷德里克屌泰勒的科学管理之后，体力劳动者明白，为实现效率最大化，管理者正仔细观察他们的一举一动。然而这对知识型员工却行不通：他们的工作只在大脑中进行。
企业管理者感到他们并不需要这么多知识工人，却找不出冗员的原因。当企业面临销售业绩下滑等短期困难时，管理者常常盲目裁掉一部分知识型员工，认为这能在不损害企业经营的前提下改善冗员状况。
管理成本高昂的决策工厂还有更好的方法。这种新方法有两个核心特征：其一，采纳了成功专业服务公司的人力资源管理方法；其二，引入了全球最优秀制造企业的知识进步理念。
重新定义工作契约
改善知识型员工管理的关键是：重塑决策工厂的任务结构，以项目而非职位作为管理的基本单元。
在这种模式中，员工不会拴在固定职位上，而是根据自身能力特长参与不同项目。通过灵活利用现有员工的能力，企业可以实现精简，大大减少“产能闲置”和因人设事的情况。
以宝洁旗下Olay品牌一位刚上任的助理品牌经理为例。起初她以为自己是作为传统意义上的助理经理，协助上司进行品牌维护。但她很快发现自己的职责并不固定，这个月可能在忙品牌延伸的方向和定价，过两个月可能又要解决生产流程瑕疵导致的Olay最畅销产品送货延误问题。之后只要等待上司委派新任务即可。几个月后，这位助理经理意识到，她的工作就是由一系列临时项目组成的。
很多管理思想者都开始关注项目导向的管理方式。在《超级临时工的兴起》（“The Rise ofthe Supertemp”）一文中，乔迪·米勒（Jody Greenstone Miller）和马特·米勒（Mat Miller）指出，在知识密集型产业中，正出现一批重点关注短周期、高附加值项目的经理人。无独有偶，硅谷传奇人物雷德·霍夫曼（ Reid Hoffman）在与本·卡斯诺卡（Ben Casnocha）、克里斯·叶（Chris Yeh）合作的《新雇佣时代：联盟关系》（“Tours of Duty： The New EmployerEmployee Compact”）中认为，如果以“联盟关系”管理知识型员工，企业将留住更多人才，提高他们的满意度。对于主流企业，以项目为单位管理知识型员工可能过于激进，但这对专业服务企业则是家常便饭。很多专业服务企业的规模可比肩大型制造企业：埃森哲公司只用25年，就从安达信会计师事务所的“系统集成业务部”，成长为营收与3M公司相当的独立公司；咨询行业的标志性企业麦肯锡公司，营收与标准的世界500强企业相当。
专业服务企业的雇员几乎都是知识型员工。新项目进来，公司会搭建项目团队；项目完成，团队解散，成员被调往其他项目。这些员工职责不固定，根据自身技能参与合适的项目。
咨询公司可以根据项目情况灵活调遣人力，这是它们区别于员工职责固定的一般企业的优势。在某些领域，咨询公司确实更专业，但其灵活的任务结构才是客户需要它们的根本原因。的确，专业服务公司的快速成长，可以部分归功于项目制的任务结构；它们的客户企业则采用设置固定职位的管理模式。
项目导向的管理结构不为咨询公司独有。例如好莱坞制片商，每部电影都是独立项目，有专门团队进行筹划、拍摄、后期制作、推广和分销。一旦项目完成，团队成员将被派往其他项目。
主流企业也不甘落后。1998年，宝洁公司进行了重大运营改制，核心是将四大区域利润中心重组为包括婴幼护理、衣物护理、美容护理在内的七大全球业务单元，以及负责分销这些业务单元产品的区域市场拓展部门。 这次改制的一大创新就是成立了全球业务服务部（ GBS），负责信息技术和员工服务的共享。企业内的服务共享已很普遍，因此这个部门的成立本身并不值得大书特书，但宝洁GBS的运作方式值得特别关注。
在现任GBS总裁费礼博（Filippo Passerini）的领导下，宝洁于2003年启动了公司历史上规模最大的外包计划，将约3300个岗位外包给IBM、惠普和仲量联行。费礼博将承担重复性、非项目导向职责的员工派往其他公司，为GBS的结构创新留出空间。他决定将留在GBS的这部分业务的项目导向特质发扬光大，创造出一个由他命名为“流向任务”（ Flow-To-The-Work）的部门。有些员工当然还有固定职责，但一大部分员工则灵活地流向时间紧、回报高的项目。这些知识型员工很清楚，自己不会长期在同一区域的同一业务单元工作，而会在不同项目团队中完成不同的任务。
合并吉列公司就是这样一项任务。宝洁于2005年收购了吉列，这是公司历史上最大的一次收购，交易额高达570亿美元，新增员工3万人。此次合并中最大的困难在于，如何整合涵盖财务、销售、后勤、生产和营销信息的后台系统。但GBS灵活的任务结构使费礼博得以把大量资源调配给整合任务，结果合并工作仅用15个月便告完成，不到这种规模的并购整合通常所需时间的一半。以整合后的协同效应（每天节省开支400万美元）计算，这共为公司节省近20亿美元。
宝洁正在全公司推广项目导向的管理方式。2012年，宝洁宣布了一项白领削减计划，旨在降低成本、更有效地管理知识型员工。每个部门都须确定知识型员工中固定职责和“流向任务”二者的比例。各部门可以因地制宜确定后者的比例，但这个比例至少要大于零。
创建知识法则
项目导向的任务结构有助于提升知识型员工的生产效率、清除企业内部经验总结和知识分享的障碍。但为实现知识进步，管理者还必须主动有所作为。
宝洁的主要高管在这方面做出了表率，他们亲自负责知识系统化工作。白1837年创建以来，宝洁一直以善于塑造品牌著称，但宝洁的品牌塑造一直依赖资深高管的个人经验，知识分享一般以类似秘传的方式进行。
但宝洁下决心改变这种知识传递方式。1999年，时任衣物护理部总经理的戴碧涵（ DeloorahHenretta）推行了一项知识分享计划，旨在将公司的品牌构建经验整理成文，并最终确立为规范。由此产生的品牌管理框架BBFl.0，旨在帮助刚入行的营销人员快速学习品牌构建技巧，降低公司的人才培养成本。BBF随后显示了价值，于是宝洁相继推出了升级版的BBF2.0（2003年）、BBF3.0（2006年）和BBF4.0（2012年）。
GBS同样积极地向这个方向推进。在制定年度战略前，宝洁全公司20多个品类的财务团队都必须进行高强度的准备工作。传统上，财务经理根据经验判断团队将需要什么信息，然后从不同渠道获得这些信息，并以适当的方式将其组织起来。
GBS的信息系统是其中一个重要的信息来源。GBS注意到，在部门、时段和需要的信息类别间存在某种规律，并最终确认，不同部门财务经理所需的准备材料内容非常相似，可由GBS统一提供。实际上，GBS开发的一款软件就可以收集、反馈这些信息。财务经理只需发封邮件，就能收到需要的数据包，这可为他们节省数百小时的时间。
当然，并非所有知识和经验都可以总结为法则，但知识系统化的可操作性比大多数公司预想的高。欧洲工商管理学院营销学教授菲利普·帕克（ Philip Parker）的成果就让我们大开眼界：他开发了一项专利程序，能使计算机自动进行网络搜索、引用数据，撰写关于几乎任何题目的研究报告。据帕克说，这套程序写的书已经卖出20多万本。最近他又开始研发“诗歌机”和“小说机”。
宝洁这样规模的企业不可能一夜之间实现项目导向的转型，也无法把所有经营智慧化简为条文。这样做也会过犹不及，干扰企业的正常发展。但将职位100010固定的企业基本已经过时。同样，现代企业中知识进步的速度有限，企业仍需要相当数量有经验的员工。但当新问题出现时，外部聘用似乎是唯一的出路。作为对策，企业应把重要的知识人才资源投入到能够促进知识共享的项目中。惟其如此，企业才能走出知识型员工管理的怪圈，提高决策工厂的生产力。
如何管理知识型员工？这是全球企业共同面临的难题。各路企业都在为招贤纳士激烈拼杀，常常会聘来上千名管理人员。然而好景不长，一旦这些员工的贡献与他们的高收入不匹配，管理层就会为削减成本大幅裁员，经济形势不佳时更是如此。不久之后，又将故态复萌，开始新一轮人才争夺战。
这种恶性循环会给企业带来严重损害。且不论为此付出的人力和社会成本，在人才早已被公认为经济增长引擎的当代，这种资源管理方式本身就极其低效。尤其让人不解的是，一些备受推崇的美国标杆公司同样未能幸免。以通用电气为例：该公司于20世纪80年代末至90年代初对管理层大幅裁员；在其队伍逐渐扩充后，2001年又进行了新一轮裁员；到2007年员工人数再次回升，直至经济衰退来临后被迫又一次裁员。高露洁棕榄、大都会人寿保险、惠普、百事等很多企业都曾重蹈覆辙。
为什么这些公司用不好人才这种最具活力和创造力的资产？在我看来，根本原因是，尽管对知识经济的研究和讨论已进行了几十年，相比体力劳动，我们对知识型工作仍然知之甚少，对二者的异同也有很大误解。具体来说，大部分公司在知识型员工管理中有两类常见错误。其一，参照体力劳动，为每一位知识型员工设置日复一日的工作结构。这类错误部分导致了第二类错误，即认为知识和经验只是知识型员工的个人财富，不像体力劳动技能可以归纳总结、传授给他人。
这两种看法有其合理因素，但它们会给企业带来巨大危害。在下文中，我将说明这两种错误看法的危害性，并向读者介绍宝洁公司试行的一种知识型员工管理方法。这种新方法目前已初见成效，如果它能得到推广，我们或许将彻底告别人才管理怪圈。
决策工厂的兴起
知识型员工的工作职责究竟是什么？他们显然既不生产产品，也不提供任何具体服务。但他们的确制造出某些东西——决策，那些关于商品品种、价格、销售地域、目标消费者的决策，以及关于广告策略、物流、人员编制的决策。
在办公桌前、会议室里，知识工人每天都在绞尽脑汁，为企业“生产”决策，他们都是“决策工厂”的一员。他们的“原材料”是来自企业内部或外部的数据，产出则是以备忘录和报告形式呈现的各种分析、建议；“产品”则是通过会议这个“生产过程”最终形成的决策。他们或许会对产品再加工——再开一次会，达成之前未作出的决策。他们还参与产品出厂后的维护——跟进决策的执行。
由于白领的工资水平远高于蓝领，决策工厂或已成为美国公司最大的一项成本，即使是宝洁这样的大型制造企业也如此。20世纪下半叶，为兼顾效率和增长，企业不断加大对研发、品牌推广、信息技术和自动化的投入，这使雇用一支知识工人大军成为必然。
1990年到1991年，我曾与北美最大的面包生产商之一的CEO有过合作。至今，我对当时的情景都记忆犹新。这位CEO刚刚将劳动密集型的旧厂改造成北美最先进的面包生产线。他骄傲地告诉我，因为新厂使用电脑控制的新型烤箱和包装设备，直接人工成本下降了60%。但为维护本部和工厂复杂的计算机系统和高端设备，公司不得不高薪请来一批工程师、计算机技师和经理。结果是，新厂并不像初看起来那样完美：体力劳动者的可变人工成本虽然下降，但雇用知识型员工却提升了固定成本，为保持盈利能力，公司必须维持很高的产能利用率，但难免有年景不好的时候。
这家公司的处境很具代表性：压缩工人数量，提高了生产效率，但必须要引入更多的高薪知识型员工，因此只是将直接成本转换成间接成本。在德鲁克创造出“知识型员工”（ Knowledge Worker）这个概念后的半个世纪中，这类雇员已成为生产活动中的支配性阶层。而且随着中国等国不断输出廉价劳动力，发达经济体对知识型员工的依赖有增无减。因此知识型员工的生产效率问题，或许是当代管理学的头号难题。
决策工厂的生产力
在任何行业中，生产效率都由两个关键因素决定：一是工作任务结构，二是企业总结历史经验教训的能力。这两个因素相关性极高：管理者能否从工作中学到东西，很大程度上取决于任务结构。在决策工厂中，如果任务结构不适应工作实际需要，任务分配都将是低效的。人就是人，这种错配会降低知识分享的积极性，原因如下。
任务结构。
在决策工厂中，每个职位都是一个劳动单元，这和实体工厂的情况类似。实体工厂管理者为每个岗位设置一项常规且重复性的任务，根据需要多大产出，估算出需要多少岗位。当然，产出并非一成不变，管理者可以根据产出的预期浮动范围制定规划，工作量不一定完全平均分配，但工厂的总产出保持稳定，这是任务结构的前提。
决策工厂的职位设置建立在相同的前提上。例如我们默认，营销副总裁每天要生产出一定量的“产品”，体现在其职位描述中就是，营销副总裁的基本职责包括品牌推广、产品促销、市场调查等。按照这种描述，他似乎日复一日、周复一周、月复一月履行相同的职责。但现实中是否如此？
决策工厂和实体工厂的相似性到此为止，因为知识型员工的工作方式并非日复一日的重复，而是以项目为单位。因此决策工厂员工的工作强度的波动性很大。比如，企业推出重要的新产品，或竞争对手出招时，营销副总裁会比较忙；如果两件事情赶在一起，他会非常忙。但在其他时段，他没有太多决策要作，也许除了查邮件外无事可做。但公司不会建议他休假，更不会停发他的薪水。
正是对知识型员工的这种管理方式，致使企业频繁陷入先雇人又裁人的循环。如果所有员工职责都固定不变，企业将很难依照业务繁忙程度调配人力。于是人力资源部门只得设计新职位，再写一份职位描述，然后或者内部调岗，或者外部招聘。所有管理者都希望在业务繁忙时为自己的部门补充人手，积少成多，导致整个决策工厂产能严重过剩。这就是为什么当代企业一直受困于决策工厂的效率难题。 知识型员工绝不会自找麻烦，跑到老板那里汇报自己有“闲置产能”。如果这么做，最好的情况是会被评价为“工作清闲，产出不足”，最坏的结果是被裁掉。因此，至少表面上保持忙碌对知识型员工是有好处的。报告、备忘录、咨询、新方案……没有活也要编出活。拜这种生存之道所赐，决定生产率的第二个重要因素，即组织内的知识共享，就被扭曲了。
知识。
我在《商业设计》（The Design ofBusiness）一书中描述了企业获取知识的三个阶段。生产线刚开始运行、新服务刚开张之际，企业仿佛面对着一个巨大谜团。英特尔1983年建立第一个微处理器芯片制造厂，如何设计生产流程？迪士尼公司1955年在加利福尼亚州阿纳海姆开设第一座主题公园，如何解决排队问题？这些先行者的实验必然漏洞百出、效率低下。
一段时间后，经过大量实践，企业将有所领悟，并据此设计新流程。英特尔此后设立的一批制造厂，因为有首家工厂的元老参与，所以设计生产流程不再是碰运气；依靠在阿纳海姆获得的经验，迪士尼在佛罗里达州奥兰多成功开设了拥有四座主题公园的迪士尼乐园。
在实体工厂中，知识进步不会就此止步。为确保成功，大型制造企业或服务企业会将实践智慧规定为全体员工必须遵循的法则。操作手册取代了经验丰富的老师傅。只要遵守规则，即便是缺乏经验的管理者也能完成任务。麦当劳、富国银行和联邦快递的成功皆可归因于这种知识共享的文化。在这些企业持续追求进步的过程中，现有法则还在不断完善。
然而在决策工厂中，知识进步很难超越第二个阶段：经验和判断力仍是高效决策的先决条件。当然，这很大程度上是因为决策工厂对专业知识和思维能力要求更高。很多时候管理者要在没有先例可循的情况下作出决策，这使企业回到了知识进步的初始阶段。例如，一家对发展中国家市场毫无经验的企业，该如何进军尼日利亚？对下一个市场又该采用何种进入战略？即使尝试过十个国家，企业仍可能毫无头绪，更谈不上建立法则。
然而决策工厂知识进步受阻的另一个重要原因是，其任务结构本身存在缺陷。如果有经验的知识型员工从自己的独门绝技中提炼出普遍适用的法则，这等于邀请管理层用经验不足、更廉价的劳动力替代他们。这就是为什么老资格员工往往不愿为新手传道授业：他们显然有更需要操心的事情。
当然，蓝领世界中也存在此类游戏规则；不同的是，通过直接观察劳动过程，管理者就可以在实体工厂中实现知识进步。自弗雷德里克屌泰勒的科学管理之后，体力劳动者明白，为实现效率最大化，管理者正仔细观察他们的一举一动。然而这对知识型员工却行不通：他们的工作只在大脑中进行。
企业管理者感到他们并不需要这么多知识工人，却找不出冗员的原因。当企业面临销售业绩下滑等短期困难时，管理者常常盲目裁掉一部分知识型员工，认为这能在不损害企业经营的前提下改善冗员状况。
管理成本高昂的决策工厂还有更好的方法。这种新方法有两个核心特征：其一，采纳了成功专业服务公司的人力资源管理方法；其二，引入了全球最优秀制造企业的知识进步理念。
重新定义工作契约
改善知识型员工管理的关键是：重塑决策工厂的任务结构，以项目而非职位作为管理的基本单元。
在这种模式中，员工不会拴在固定职位上，而是根据自身能力特长参与不同项目。通过灵活利用现有员工的能力，企业可以实现精简，大大减少“产能闲置”和因人设事的情况。
以宝洁旗下Olay品牌一位刚上任的助理品牌经理为例。起初她以为自己是作为传统意义上的助理经理，协助上司进行品牌维护。但她很快发现自己的职责并不固定，这个月可能在忙品牌延伸的方向和定价，过两个月可能又要解决生产流程瑕疵导致的Olay最畅销产品送货延误问题。之后只要等待上司委派新任务即可。几个月后，这位助理经理意识到，她的工作就是由一系列临时项目组成的。
很多管理思想者都开始关注项目导向的管理方式。在《超级临时工的兴起》（“The Rise ofthe Supertemp”）一文中，乔迪·米勒（Jody Greenstone Miller）和马特·米勒（Mat Miller）指出，在知识密集型产业中，正出现一批重点关注短周期、高附加值项目的经理人。无独有偶，硅谷传奇人物雷德·霍夫曼（ Reid Hoffman）在与本·卡斯诺卡（Ben Casnocha）、克里斯·叶（Chris Yeh）合作的《新雇佣时代：联盟关系》（“Tours of Duty： The New EmployerEmployee Compact”）中认为，如果以“联盟关系”管理知识型员工，企业将留住更多人才，提高他们的满意度。对于主流企业，以项目为单位管理知识型员工可能过于激进，但这对专业服务企业则是家常便饭。很多专业服务企业的规模可比肩大型制造企业：埃森哲公司只用25年，就从安达信会计师事务所的“系统集成业务部”，成长为营收与3M公司相当的独立公司；咨询行业的标志性企业麦肯锡公司，营收与标准的世界500强企业相当。
专业服务企业的雇员几乎都是知识型员工。新项目进来，公司会搭建项目团队；项目完成，团队解散，成员被调往其他项目。这些员工职责不固定，根据自身技能参与合适的项目。
咨询公司可以根据项目情况灵活调遣人力，这是它们区别于员工职责固定的一般企业的优势。在某些领域，咨询公司确实更专业，但其灵活的任务结构才是客户需要它们的根本原因。的确，专业服务公司的快速成长，可以部分归功于项目制的任务结构；它们的客户企业则采用设置固定职位的管理模式。
项目导向的管理结构不为咨询公司独有。例如好莱坞制片商，每部电影都是独立项目，有专门团队进行筹划、拍摄、后期制作、推广和分销。一旦项目完成，团队成员将被派往其他项目。
主流企业也不甘落后。1998年，宝洁公司进行了重大运营改制，核心是将四大区域利润中心重组为包括婴幼护理、衣物护理、美容护理在内的七大全球业务单元，以及负责分销这些业务单元产品的区域市场拓展部门。 这次改制的一大创新就是成立了全球业务服务部（ GBS），负责信息技术和员工服务的共享。企业内的服务共享已很普遍，因此这个部门的成立本身并不值得大书特书，但宝洁GBS的运作方式值得特别关注。
在现任GBS总裁费礼博（Filippo Passerini）的领导下，宝洁于2003年启动了公司历史上规模最大的外包计划，将约3300个岗位外包给IBM、惠普和仲量联行。费礼博将承担重复性、非项目导向职责的员工派往其他公司，为GBS的结构创新留出空间。他决定将留在GBS的这部分业务的项目导向特质发扬光大，创造出一个由他命名为“流向任务”（ Flow-To-The-Work）的部门。有些员工当然还有固定职责，但一大部分员工则灵活地流向时间紧、回报高的项目。这些知识型员工很清楚，自己不会长期在同一区域的同一业务单元工作，而会在不同项目团队中完成不同的任务。
合并吉列公司就是这样一项任务。宝洁于2005年收购了吉列，这是公司历史上最大的一次收购，交易额高达570亿美元，新增员工3万人。此次合并中最大的困难在于，如何整合涵盖财务、销售、后勤、生产和营销信息的后台系统。但GBS灵活的任务结构使费礼博得以把大量资源调配给整合任务，结果合并工作仅用15个月便告完成，不到这种规模的并购整合通常所需时间的一半。以整合后的协同效应（每天节省开支400万美元）计算，这共为公司节省近20亿美元。
宝洁正在全公司推广项目导向的管理方式。2012年，宝洁宣布了一项白领削减计划，旨在降低成本、更有效地管理知识型员工。每个部门都须确定知识型员工中固定职责和“流向任务”二者的比例。各部门可以因地制宜确定后者的比例，但这个比例至少要大于零。
创建知识法则
项目导向的任务结构有助于提升知识型员工的生产效率、清除企业内部经验总结和知识分享的障碍。但为实现知识进步，管理者还必须主动有所作为。
宝洁的主要高管在这方面做出了表率，他们亲自负责知识系统化工作。白1837年创建以来，宝洁一直以善于塑造品牌著称，但宝洁的品牌塑造一直依赖资深高管的个人经验，知识分享一般以类似秘传的方式进行。
但宝洁下决心改变这种知识传递方式。1999年，时任衣物护理部总经理的戴碧涵（ DeloorahHenretta）推行了一项知识分享计划，旨在将公司的品牌构建经验整理成文，并最终确立为规范。由此产生的品牌管理框架BBFl.0，旨在帮助刚入行的营销人员快速学习品牌构建技巧，降低公司的人才培养成本。BBF随后显示了价值，于是宝洁相继推出了升级版的BBF2.0（2003年）、BBF3.0（2006年）和BBF4.0（2012年）。
GBS同样积极地向这个方向推进。在制定年度战略前，宝洁全公司20多个品类的财务团队都必须进行高强度的准备工作。传统上，财务经理根据经验判断团队将需要什么信息，然后从不同渠道获得这些信息，并以适当的方式将其组织起来。
GBS的信息系统是其中一个重要的信息来源。GBS注意到，在部门、时段和需要的信息类别间存在某种规律，并最终确认，不同部门财务经理所需的准备材料内容非常相似，可由GBS统一提供。实际上，GBS开发的一款软件就可以收集、反馈这些信息。财务经理只需发封邮件，就能收到需要的数据包，这可为他们节省数百小时的时间。
当然，并非所有知识和经验都可以总结为法则，但知识系统化的可操作性比大多数公司预想的高。欧洲工商管理学院营销学教授菲利普·帕克（ Philip Parker）的成果就让我们大开眼界：他开发了一项专利程序，能使计算机自动进行网络搜索、引用数据，撰写关于几乎任何题目的研究报告。据帕克说，这套程序写的书已经卖出20多万本。最近他又开始研发“诗歌机”和“小说机”。
宝洁这样规模的企业不可能一夜之间实现项目导向的转型，也无法把所有经营智慧化简为条文。这样做也会过犹不及，干扰企业的正常发展。但将职位100010固定的企业基本已经过时。同样，现代企业中知识进步的速度有限，企业仍需要相当数量有经验的员工。但当新问题出现时，外部聘用似乎是唯一的出路。作为对策，企业应把重要的知识人才资源投入到能够促进知识共享的项目中。惟其如此，企业才能走出知识型员工管理的怪圈，提高决策工厂的生产力。