美國中央情報局（CIA）和美國國防部的大型數據分析項目“Project Maven” 引起了廣泛的關注，主要是因為它是美國政府為數據和人工智能項目提供的6億美元內部資金中的一部分，同時該項目涉及到國防部和中央情報局兩個機構。這個項目還體現了數據科學、人工智能、機器學習等技術在軍事領域的重要應用，它的意義在于以機器學習算法和技術來改進人類的態勢認知能力，提升美國國家的安全水平和競爭力。
CIA和國防部“Project Maven”旨在利用機器學習技術來分析地球上的數以億計的無人機圖像，并進行目標識別。然而，該項目卻在機器學習時期出現了困難。
(資料圖)
在項目推進中，CIA和國防部之間大量的協作與合作，但是由于在機器學習算法方案和工具選擇上存在分歧，而雙方的對話出現了僵局，導致項目難以推進。CIA和國防部之間在硬件環境、軟件方法、技術標準等方面缺乏統一的視角和共識，也沒有足夠的認識到項目創新的困難。
在協作的過程中，CIA團隊和國防部團隊產生了對對方的不信任、合作承諾缺乏保障等諸多問題，最終該項目被迫撤銷，這是一個經典的跨部門協作失敗案例。
這個案例的失敗是由于不同團隊的利益沖突、對工具和技術的態度和認識不一致，以及相互之間的信任度低等原因。因此，從這個案例中，我們可以得出啟示：在跨部門協作中，建立共同的目標、統一的溝通規則和方式、建立同情心、建立互信機制、加強項目的管理控制、擁有創新思維和多元化思考，提高整合各部門資源的能力，意識到團隊利益與總體利益高度一致始終是成功的關鍵。
同時，此案例給我們的啟示還有，兩個或多個部門在協作中的立場、目標、利益等方面存在差異或發生沖突，導致一方的權利或利益無法得到保障和實現，從而出現了協作失衡的現象。
在跨部門協作中，協作失衡可能會導致整個協作項目的失敗。舉例來說，某個部門過分強調自己的權利和利益，采取了降低資源投入、推遲工作進度等策略來減少自己的工作量，導致整個團隊的工作受到了影響。又或者某個部門在協作中效率低下，推遲交付工作，導致整個項目進度滯后，進而影響到整個協作團隊的工作效率。
而在另一方面，協作失衡也可能導致另一部門承擔過多的責任和工作工作量，長期下來會導致資源的匱乏和工作負擔的過重，影響協作團隊的士氣和工作效率。
什么原因，在跨部門協作時，會讓你感受到“協作失衡”？
權責不對稱：不同部門之間在權責、資源、人員等方面存在差異，有的部門處于主導地位，有的部門則是被協作方，導致協作關系出現失衡，主導方可能會采用強勢的方式要求被協作方去執行自己的要求，而被協作方可能會產生被動、不滿或抗拒情緒，影響協作效果。
清晰的溝通不足：不同部門所采用的溝通方式、語言、溝通目標等方面存在著很大的差異?？赡芤驗闇贤ǚ绞?、溝通技巧等因素造成了溝通不暢，導致信息溝通不暢，產生了各種偏差、分歧和錯誤理解。
目標不一致：在協作前沒有明確協作的目標、要素以及實施計劃，導致各自的目標不統一，缺乏整體協作性，容易出現各自為政、沖突、協調不力等問題。
缺乏信任：過去的協作中出現過矛盾，信息掌握不全面、協調力度不夠，可能會導致雙方缺乏信任和理解，難以建立起有效的溝通和協作機制。
視野不同：不同的部門往往有著不同的視野和利益考慮。由于職能特性導致部門之間的目標、輸出、評價等環節存在很大的差異和沖突，難以協調整個團隊的方向。
作者：劉馳；
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