重新思考流程
在我们的一般印象中，流程对研发产品来说很重要，特别是对质量。今天要说说的就是流程。而在正式开始讨论流程之前，我们先来看一个问题：一个芭蕾舞团取得演出成功的因素有哪些呢？
虽然大部分人对芭蕾舞团不太了解，但一定也能给列出很多：尽责的舞蹈教练、高素质的舞者、平时的严格训练、表演的灯光舞美等等。而布赖恩·乌齐（Brian Uzzi）【1】通过对多个芭蕾舞团的跟踪研究后，提供了从团队成员之间的协作关系这一解释角度：团队中，团队成员之协作的密度在区间60-70间，成功率最高，区间外则逐渐递减。如下图所示：
团队协作密度与成功率的关系也就是说，团队成员之间并非相互积极合作就能取得成功，而是需要一个合适的密度。这也符合我们的一般常识，一个团队中各有分工，各尽其责，与各自的上下游合作。从这个角度看，为了能够使团队取得高的成功概率，流程正是用来调整团队协作密度的工具。
团队协作，按照功能划分角色，每个角色就像一个小功能单元，处理自己收到的任务，并为下游产出他可处理任务。具体到研发过程中，产品经理在接受到市场需求信息，并将其转化为产品文档，供开发和测试转化为可运行的软件。运维则将可运行的软件转化为运行着的服务。在这个过程中，联通各环节的是信息流：市场需求、产品文档、技术设计、测试用例等等。从信息的角度看，流程里流的就是信息。
信息和水一样，既然要流动，必须有势能差。在研发过程中，功能职责的差异就是势能差。流程就是要造成合适的势能差，让信息顺畅流动。与功能职责对应的就是权利——权力和利益，流程也是权利的体现。很多做流程的同学，碰到违反流程的情况而苦于反馈无果时，往往是没有向流程中的权利者反馈，或者没有理解背后的权利关系。另外，从这也能理解流程为什么对某些领导无效，并非单纯他的权力大，而是他背负的职责，需要他能把控信息全景。他需要跨越势能差，能够在任意点收取他所需的信息。简单说，他不属于这个维度，属于更高的维度。同样，他也不可跨越他所在维度的势能差——他也有需要遵循的流程。
另一方面，信息在团队中流动，随着时间的推移，不可避免的就是信息的熵会不断增加，就是信息的无序混乱程度会增加。例如，会议规模越来越大，无效的评审越来越多，流程环节越来越多等等。流程本身期望将团队的协作密度保持在一个合适的度，让信息能够顺畅地流动的状态。这一状态，可以称为团队协作的均衡状态。而封闭系统的熵总是增加的，也就是无序性总是增加，也就需要不断根据具体的情况，调整流程——向系统中注入这些努力的能量，来抵消熵的增大。从这个角度看，流程以协作的均衡态为追求，但非均衡态才是日常状态。
在面对非均衡态时，通过不断的调整流程本身，流程得以适应当前至未来一段时间的需要。同样，在这个过程中的常态是，我们常常不能确定哪些调整会是有效的，哪些是无效的。所以最要的是，先尝试再调整。通过不断地小步尝试，提升有效的环节，摒弃不无效的环节。流程，也和生物一样，尝试随机变量的变化，通过迭代，不断演化来适应需要。
当然，无论多好的流程，最终都需要依靠人来执行。而人们往往对旧流程有依赖而抵制新的流程。从脑科学的角度看，人们大脑的运作有“快脑-直觉反应”“慢脑-理性反应”两套运作模式。人们日常的决策超过80%由快脑作出。对新流程的抵制和反感往往是大脑两种运作模式的“斗争结果”。最终通过一段时间的适应，理性反应会进化为直觉反应，人也不会对新流程反感。
二元大脑模型
流程落地的一个体现就是规范，通常会是一个个清单。按规范的要求进行生产活动的过程，就是将“慢脑-理性反应”演化为“快脑-直觉反应”的过程。
最后，我们无法避免的一个问题就是“遵照流程（和规范）的要求，难道就能保证成功吗”。也有人能够给出不遵守流程规范，也取得项目成功的案例来反驳遵循流程的必要性。这也是符合我们的直觉和经验的：遵循流程（和规范）不一定能保证项目成功；不遵循流程规范，也有可能使项目成功。同时，补充第三句话：遵循流程规范的情况下，项目取得成功的概率，大于不遵循流程规范时，取得成功的概率。
是的，最终一切都是“概率”。
拿大家最熟悉的抛硬币的例子：一枚正常的硬币，向上直接抛出，落地后是正面的概率为p1，是反面的概率为p2。我们知道p1=p2=50%。所以当你面对这样一个抛硬币的问题时，你通常无法确定哪种结果出现的概率大。如果有一枚做过手脚的硬币，抛出1000次后，其中999次是正面，1次是反面。那么这时再问你，下一次是正面还是反面时，你就对出现正面有信心的多了。对比前后两种情况，第一种是在各情况出现的概率均等时，各种情况难以判断，你难以决策。这时，可以说熵很大。第二种情况是有明确的大概率事件时，情况容易判断，你可以轻松决策。这时，可以说熵很小。这就是熵在统计学上的意义，表明了各种情况的出现的复杂性。
所以，流程正是降低研发过程中的复杂性，保证项目成功成为大概率事件的一些列措施。
同时，我们也必须清楚一点：由于封闭系统的熵要么保持不变，要么增大，所以要降低熵，必须有额外付出。就像一杯热巧克力变凉后，热巧克力的熵降低了，但是热量散发到空气中，使得周围空气的熵增加。同理，流程规范降低了研发过程的熵，必然会引起其他过程熵增加。比如，需要组织更多的评审，需要增加更多支持流程的系统与维护系统的人等等。所以，既要流程规范，又不想额外投入是不可能的。如果真的是这样，那一定是在你不知道的地方，那里的熵增大了，比如：人心。
【1】布赖恩·乌齐（Brian Uzzi）：美国西北大学凯洛格(Kellogg)商学院领导力与组织学教授兼社会学教授，研究领域包括领导力、关系网络、决策、团队合作等
