ADKAR 框架–掌握数字化项目中的变化
ADKAR 方法简介
如何利用 ADKAR 框架更好地推动变革进程？以下是包括实践技巧在内的介绍。
在数字化项目中，人是最重要的成功因素。不是技术，不是使用和收集的数据，甚至不是机器人。是人决定了一个软件是否会被继续使用。是人在为机器人编程，是人在处理和分析数据，是人在开发某些技术并决定其用途。
那么，如何才能影响他人，让他们支持或反对变革进程呢？本文探讨了这一问题，然后提出了一个可以支持变革进程的框架。
Index
数字化项目失败的原因
为什么很多数字化项目都失败了，而有些项目却似乎刚刚起步？
在我的商业和数字化顾问生涯中，我经常在想，为什么有些项目看起来比其他项目更容易。特别是在我自主创业之初，有一个不确定的因素，我不知道项目到底能不能成功。这种不确定因素是由于我常常无法预测客户的员工是否会接受新的软件解决方案或新的流程。
我多早 “接 “到员工并不重要。在某些时候，我必须介绍解决方案，在准备过程中，我的压力越来越大，因为我不想做错任何事情，并疯狂地试图做完美的准备。
在大多数情况下，一切都很顺利，项目也取得了成功。否则我也不会有今天。但也有几个项目出了差错。今天我不得不承认这一点，这对我来说并不容易。
在一次无情的分析中，我意识到自己也是一名用户。我也是客户，使用新软件、新应用程序和新流程。我有时用得很好，有时用得不好。这是因为有些解决方案直接吸引了我，让我产生了好感，无论我是否愿意。
原因是什么呢？
后来我意识到，数字化项目的成功并不一定取决于我一个人。我绝对必须了解用户、员工、项目参与者和所有其他利益相关者的要求和期望。只有这样，我才能定期、有意识地成功实施数字化项目。从那时起，我就开始潜心研究心理学，以解释人们在变革过程中是如何发挥作用的。(相关： 数字化项目面临失败？- 扭转局势的 5 个简单步骤）
一路走来，我遇到了几个框架。其中有一个我似乎很陌生，但却非常有趣：Jeffrey M. Hiatt 的 ADKAR 框架（链接至 Google Books）。
ADKAR 框架简介
ADKAR 是缩写，代表
- A (Awareness) = 意识
- D (Desire) = 欲望
- K (Knowledge) = 知识
- A (Ability) = 能力
- R (Reinforcement) = 强化
该模式旨在帮助人们实现变革。下面，我想简要介绍一下解释变革和与人们共同实施变革所需的各个步骤。
认识
第一步的目的是让人们意识到即将发生的变革。然而，这并不是这一阶段的终点。只有当相关人员了解为什么要进行变革以及变革会带来哪些好处时，这一阶段才算完成。此外，还要让人们明白如果不进行变革会有什么后果。
愿望
第二步的特点是处理一个人的动机，这反过来又决定了这个人是否会接受和推动变革。在这里，员工的个人情况和个人利益是最重要的因素。组织和文化方面的因素以及相关人员的内在动机因素也会起到一定的作用。
知识
在前两个步骤的基础上，这一步明确了 “如何 “实施变革的问题。为此，有必要了解受变革影响的人员具备哪些技能，以及在组织和流程层面正在发生何种变革。需要找出新出现的知识差距，并通过培训和教育积极主动地加以解决。确定如何培训员工的能力在其中发挥着重要作用。一旦这些问题得到解决，剩下的就是创造获取这些知识的途径。
能力
为了以最佳方式提供所获得的知识，相关人员（也称为利益相关者）必须具备能力。所有可能阻碍实施变革的因素都会在这里发挥作用。这些因素包括心理、生理和智力因素，以及可用资源，尤其是可用时间。
强化 = 锚定
前面的步骤介绍了使人们能够参与变革进程并不被抛弃的必要因素。但是，光有这些还无济于事。这有点像骑自行车。你知道骑自行车可以更快地到达目的地，知道自行车有重力，知道如何踩踏等等，但这并不意味着你以后就会经常骑自行车。你还必须花时间反复练习和完成动作，直到你不再记得哪些错误可能导致失败。因此，最后一个阶段所描述的一切，都是为了更好、更快地巩固变革进程。为此，需要考虑到奖励制度、无制裁、提高威信和强调变革的更高目标等因素。
关于 ADKAR 框架的结论
当然，ADKAR 并不是为复杂的数字化项目变革过程提供透明度和结构的唯一模式。它还可以与其他模型相结合，如 J. P. Kotter 的 8 步模型。它还可以与其他方法进行比较，如库尔特-勒温的三阶段模型。
最好能结合变革管理者自身的优势和偏好。因为只有当工具符合意识、愿望、先前的知识和技能时，他或她才会继续使用，从而对使用工具充满信心，使应用变得越来越完美，结果越来越可预测，越来越好。
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