团队分工要看谁和谁搭起来更顺

团队分工是把合适的人放到合适的位置上。但现实里有人配合起来特别顺，效率会越干越高；有些个人能力很强，一合作就会闹矛盾、内耗、磨时间。如果给一个小组分工不只是看每个人做某个岗位的能力分数，还把“谁和谁合作会更顺、谁和谁存在冲突”也一起算进去，会不会得到更好的团队配置？作者给这个问题起了个名字，叫 GRACCF，它比普通分工问题多了一层考虑：合作因素和冲突因素。

老板签下一个大单，让人力负责人去组团队。表面上看，这事只要看每个人对岗位的评分就行了。但实际开会时，大家会补充很多“纸面之外”的信息：哪两位同事合作特别顺，哪两位同事经常起冲突，哪两位同事协作表现会明显更好。

作者先定义了一个最基础的团队表现分数：每个人在某个角色上的胜任度，加起来得到一个初始团队表现。再加上一层“相互影响项”：如果甲做某个角色时，乙在另一个角色会让甲发挥更好，就加分；如果乙会拖甲后腿，就减分。也就是说，团队表现变成“个人能力 + 人和人之间的放大或抵消效应”。

论文里举了一个简单算式：两个人单独干某项工作时，表现可能分别是 0.7 和 0.8，普通相加就是 1.5。但如果他们搭在一起，一个会让另一个提高 30%，另一个再反过来提高 40%，那最后算出来的总效果就是 2.03。这就是作者想表达的核心：团队协作里经常真的会出现“1 + 1 > 2”，反过来也会有“1 + 1 < 2”。

文中有个公司案例的比较。按普通分工方法 GRA 做，团队纸面上的岗位分数加起来是 6.96，但把冲突和合作因素算进去以后，真实表现只剩 6.5。如果一开始就按 GRACCF 去分，最后可以做到 9.45。作者直接算了一下，这相当于提升了大约 45%。这组数字说明如果只看个人分数，可能会把团队整体表现估错一大截。

然而，作者也明确地承认这个问题很难算：一旦团队规模大起来，岗位变多、人与人之间的关系也变多，想举出最优分工会变得非常难。为什么？因为这已经不是简单的配对问题了，而是一个带有大量相互作用项的组合优化问题。

作者给了一个可落地的求解办法：把原本非线性项的问题重新改写，借助额外变量转成一个线性规划能处理的形式，然后交给 IBM 的 CPLEX 来解。

第一看“能不能算得动”。图 2 到图 5 回答了当团队人数、岗位数、关系数变多时，这个方法跑不跑得动。作者的结论是基于 CPLEX 的解法对中等规模问题是实用的，比如 m = 200 这种规模仍然能跑。

第二看“提升效果如何”。文章给出的结果更关键：把合作和冲突因素考虑进去以后，不同类型团队的整体表现平均可以提高 2% 到 38%。就算不追求理论最优，光从管理效果上看，这件事也值得做。

这篇论文还有一个特别现实的亮点：它知道真正难的不只是“怎么优化”，更是“合作和冲突因素到底从哪来”。作者专门设计了一套问卷方法去收集这些数据。作者建议，让团队成员填写“哪些人如果做哪些岗位，会明显影响我工作”，再把这些主观表达转成数值，最后塞进模型里。

这篇文章也考虑到了很多问题：第一，关系因素越多，收益通常越大，但收集关系的成本也更高。第二，论文里把合作/冲突的影响写成线性的，现实里未必总是线性的，这也是后续值得研究的方向。第三，除了合作冲突，现实分工还可能受个人偏好、管理者偏好、动态变化等影响，这些后续均可考虑。

作者简介：朱海滨，加拿大尼皮辛大学计算机科学教授，IEEE Fellow、AAIA Fellow，E-CARGO模型与Role-Based Collaboration（RBC，基于角色的协作）方法的重要创立学者，现任IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society系统科学与工程副主席。主要研究方向包括软件工程、编程技术、协作技术与系统、基于角色的协作、自适应协作，聚焦多智能体系统、群体绩效优化、群体角色分配及E-CARGO模型应用等问题。

ORCID：0000-0003-1922-1631

DOI: 10.1109/TSMC.2016.2633244

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