Strategies for Technical Leadership Development

翻譯：陳淑婷  睿信管理顧問有限公司 引導發展教練

技術型領導者的心態轉換

技術專家通常擁有深厚的專業知識，並以解決問題著稱。然而，當他們轉任領導角色時，整個工作的本質也隨之改變。他們不再是主要的問題解決者，而是成為促進問題解決的引導者或教練。麻省理工學院林肯實驗室（MIT Lincoln Laboratory）的人才與組織發展經理 Kevin Mitchell 博士表示：「要從『我必須提供答案』轉變為『我要培養他人解決問題的能力』，這是一個非常大的轉變。」

這些新任領導者必須在大家面前快速掌握一套全新的技能與能力。「你是在大家面前學習新的技能與工作方式，而他人同時也仰賴你能做好這個角色，」Kevin 進一步說明。他指出，對許多領導者而言，當領導者意識到自己不再擁有所有的答案或解決方法，就是一大挑戰。

組織並不總是清楚傳達轉換為領導角色時，所需要的技能與學習。反之，許多晉升其實隱含了一個與技術專業相關的訊息。Kevin開玩笑地說：「恭喜你，你是工作中最厲害的人，所以現在你成為領導者了。你很聰明，你會自己想辦法做到的。」但認真說，這樣的訊息容易讓新任領導者誤以為，他們仍應依賴過去作為個人貢獻者時成功的技術知識與工作方式。只是，技術專業並不等同於領導專業。

當專業成為負擔

在許多職位上，技術專業是成功職涯不可或缺的基礎。專家透過研究、提供醫療服務或解決問題來贏得尊重，而專業能力往往也是其專業身分的重要要素。然而，正因如此，技術專家往往難以不將自己的專業視為工作中最重要的能力。

不幸的是，專業能力可能在以下幾個方面成為負擔：

• 無法有效授權：技術專家轉任領導後，往往仍將過多工作攬在自己身上，持續解決本該由他人負責的問題，而非教導團隊成員如何承擔責任。

• 難以放下鎂光燈：領導者應該突顯團隊的成就，即使許多人當初的晉升，其實是因為個人的傑出表現。

• 忽略策略層面：若無法跳脫自身的專業領域，技術型領導者可能難以看見對組織成功極為關鍵的策略性與前瞻性計畫。

在轉換為領導角色的過程中，領導力發展能協助塑造技術專家的新身分，並加速其效能發揮，同時也能提升自信與能力。

如何將技術專家培養為領導者

對技術型領導者而言，越早開始提供領導力發展，成效就越好。Kevin 表示：「從組織的角度來看，有意識地及早投資於領導力發展，長期將帶來可觀的回報。」

他也指出，這個過程的一部分在於理解組織中已經存在的非正式領導力發展。領導者無論如何都會成長，關鍵在於這種成長是刻意還是自然發生的。他補充說：「如果你的發展系統只重視正式職位上的領導者，你就錯失了文化中一大塊、實際上正在滋養這個系統的發展場域。」

Kevin建議技術型領導力發展應聚焦在四個策略：（1）運用測評、（2）展現投資報酬率（ROI）、（3）從領導者現況為起點思考、（4）以科學為基礎。

運用測評

Kevin 建議使用依據技術型領導者管理層級而設計的360度回饋評估，並搭配性格測評，以更全面地了解領導者的優勢與發展需求。成功的發展計畫會引導參與者，在建立特定的領導技能時將這些洞察予以應用。

隨組織長期整理測評數據，也能更深入理解領導者的優勢、潛在風險行為與價值觀，進而影響內部溝通、人才發展、獎酬制度與整體組織文化。

展現投資報酬率（ROI）

Kevin 指出，任何技術型領導力發展計畫，都必須先進行需求分析，這可能包括跨層級的深度訪談與焦點團體。接著，從這裡開始建立相應的衡量指標。

一般來說，ROI的實用指標通常追蹤發展計畫是否提升留任率或員工投入度。他舉例說：「如果每位護理人員的流動成本是4萬美元，只要因為領導實踐而讓流動率下降一點點，所節省的成本就相當可觀，更不用說同時帶來的人員層面的正面影響。」

從技術型領導者的現況為起點思考

由於教練式領導與衝突管理對技術專家而言往往較為陌生，且對任何領導者來說都不算自然，能夠建立信心的發展活動尤其關鍵。情境模擬與教練圈（coaching circles）能為技術型領導者提供一個安全的空間，練習與探索新技能。先在低風險的情境中（如角色扮演）嘗試領導行為，有助於他們日後在團隊面前成功做到。

以同儕群組（cohort）方式進行發展，能為技術型領導者帶來更多好處。讓他們在兩次課程之間實際演練某些行為，並在下一次課程開始時回顧與討論：「什麼有效？什麼沒有效？讓我們以同儕身分彼此分享，並進一步改善。」Kevin 表示。透過社群式學習，也能促進技術型領導者完成必要的心態轉換，從獨立完成工作，轉向透過團隊達成成果。

以科學為依據

領導力發展計畫應以科學為基礎，搭配嚴謹的執行方法。對技術型領導者而言，能清楚說明測評工具在科學上的信效度尤其重要。技術專家高度重視客觀、可驗證的數據，也更可能認為具科學效度的測評工具，比起使用類型、顏色、數字或角色分類的工具來得可信。Kevin 表示：「無論使用哪一種測評，我都必須能夠相信，我能夠用有意義的方式向科學家為其辯護。」