本章讨论了信息工作本质的演变和技术在工作环境的影响，强调面对不断增加的信息量，企业需组织和简化信息工作，以提升生产力。虽然科技的进步为信息工作带来了便利，但如何衡量信息工作效率仍是一个未解的挑战。信息不仅是经济财富的基石，更需要被有效利用以转化为实际的商业价值。

1. 微軟思想工廠 第一章—資訊工作的本質 １１５１４ 劉怡汎

2. 隨著時序邁向２１世紀，「這個世界每年正製造出１～２ＥＢ（ Exabyte ，一百萬兆位元組）的資訊量，約略於地球上每個男女老少製造出２５０ M Ｂ（ Megabyte ）的資訊量。一個 EB 等於十億個 GB （ Gigabyte ）。各式各樣的印刷文件加起來，也僅是這個數量的 0.003 ％。」 所有這些資訊不僅干擾著組織，也威脅著組織的正常運作。為瞭解決這個問題，企業必須組織這些資訊，並簡化資訊工作，才得以提升生產力。唯有善加利用今日企業的生機根源－資訊，人們才能化資料為為先知灼見、化無形的創意為具體的行動，並將仁人抗拒的「改變」轉化成處處可見的商機。

3. 定義無型工廠的範疇 １９５９年，彼得‧杜拉克教授檢視當時的工作環境時，他看見了一個革命性的趨勢－－ 這個世界正從工業社會脫胎換骨，成為一個人們更加依賴科技執行自己工作的辦公室社會 （ Office-based Society ）。杜拉克教授斷言，這個以科技為基礎的大變革，將會打開我們的視界、減輕我們肩上的重任，讓我們的新寧得以擺脫繁複的生產工作。

4. 知識工作及知識工作者的概念自１９５０年代開始興盛，但是， 杜拉克教授於２００２年指出，我們還無法克服定義知識工作的諸多挑戰。 如果我們要管理工作，便需要瞭解如何衡量工作；如果我們要衡量一些事物，變得先明確定義之。 以資訊為核心的工作，其定義如今仍不斷擴大，早已超出杜拉克教授當初的定義了－－將薪資極高的科學家與專業人士擺在一邊，而把交易處理員（資料輸入）擺在另一邊。過去二十年來，科技的演化已經將我們的注意力抽離工作場合中較細微的變化；一些或許較不受注意、但重要性不減的轉變，亦是每項工作類別使用資訊的密集程度正逐漸成長。

5. 工作性質的改變，為工作環境帶來新的緊張局勢。如今，管理這些複雜度逐漸增加的資訊，其心理壓力已不下於依慣常程序形式的製造業了。 工作複雜度及環境不確定性的增加，使得資訊密集度與日俱增 （如圖）。 複雜度 資訊不確定性 代理人 （資訊） 專家 （知識） 整合人員 （流程） 交易人員 （程序） 工作拓樸

6. 因為電腦數量增加而大幅成長的資訊量，讓我們的工作益發複雜。 工作複雜度愈高，資訊增值的影響便愈難捉摸、壓力也愈大，進而增加工作的不確定性 。由於資訊不再是高層的專利，加上組織結構愈來愈扁平化，依據資訊做出決策（包括下決策、批准並執行決策之過程）的權力正快速地轉移至各個單位及較低階層。相對於科技的演變，這種種的壓力，正快速改變著當今工作環境中科技互相聯繫的性質與需求。

7. 如圖所示，為了因應不同資訊者對各種溝通與資訊處理的需求，過去五年來，各式各樣的解決方案及愈來愈多的科技選項不斷推陳出新。不同商業環境有不同的資訊需求。 資訊不確定性 結構化的 （客戶端） 自動化 （伺服器端） 協同的 （協同） 專家 （網路） 複雜度 科技拓樸

8. 工作類型的差異，讓我們更加了解這個以資訊為中心的工作環境之驅動能量的改變 。當辦公室生產力及基本的溝通應用軟體足以應付資料中心或交易工作時，設計師較為複雜的發明／創新工作則相當需要網路連結－－讓他們能隨時隨地在不受干擾的情況下，安全地儲存、管理及分享資訊。其他工作類型則有不同的挑戰，一個結構性強的工作環境（例：服務中心），其工作內容存在較多不確定性，但複雜度不高，因此較適合應用主從式架構的科技，可讓技術人員在完成一項工作時，得以輸入、更新工作狀況。

9. 資訊複雜度及工作互依賴程度愈來愈高，使得我們益發需求更充分協同與賦能（ enabling ）的科技解決方案。科技愈能滿足各類資訊工作者，便愈能改善資訊工作者的生產力。 知識工作是資訊工作（更廣義的職業類別）的一環。 在先進的國家中，絕大多數工作者程度不一地將資料、資訊與知識持續運用於他們的 工作中。他們建立、管理、分享、接受，並巧妙地運用資訊。為了因應工作性質的改變，美國勞動統計局於 2000 年重新定義與龜類主要的工作類別，並發展出「 2000 年標準職業類別」系統，以回應各界對一套通用職業類別系統的需求，讓政府機構及民間組織產出的漬料可以互相比較。

10. 負責蒐集職業相關資料的聯邦機構利用這套系統，做為提供購機構比較職業資料的方法。雖然這套系統有助於我們了解資訊工作者的數量及種類，但是我們仍無法衡量資訊工作的速度與流量。 定義與衡量「思想工廠」的效率與效益顯然是必需的。隨著資訊工作持續地演化，我們不僅需要成新定義該如何衡量資訊工作，也需要重新定義其可能產生的影響。過去三十年來，儘管資訊科技不斷匯入「思想工廠」，但是工作生產力卻未能呈現相對性的成長。

11. 麻省理工學院經濟學家羅柏‧梭羅 1987 年與帶諷刺地表示，「你可以看見『電腦時代』這個字眼充斥各處，但是對生產力改善的統計資料卻付之闕如。」梭羅稍候寫道，他並非懷疑科技對生產力的貢獻，而是我們還沒有一套有效的方法來衡量、或驗證資訊工作的影響。 生產力是一項以為大家接受的經濟概念 ，但是，用來計算生產力數字的方程式卻是為工業相關工作所量身訂作的。一般認為，傳統生產力的計算方式是為了衡量有形資產。這樣的想法仍然主宰著絕大多數的經濟計算方式，而我們也持續以實體產品與投入的時間作為企業價值的基礎。

12. 某些形式的資訊工作者仍會製造出實體資產，但是產出通常是資訊或知識本身。 在這類企業內，能紀錄、衡量產出的方法並不多，因此，生產力的定義也未臻完善。 梭羅指出，資訊科技顯然是有用的，但是他們對生產力與品質的影響卻仍不明朗。如果能有一套高度制式化的工作流程系統。 即使資訊工作者在工作上運用諸多工具，但這些工具卻仍未臻完整，且可能破壞工作流程正常地運作。任何改善方案都有其代價，新的觀念、產品或服務，以及用以製造它們的工具，通常需要投入資源重新設計並進行人員訓練。

13. 資訊本身所提供的優勢並不多。《大趨勢》一書的作者。約翰‧奈思比二十年前便提出緊告，「即使我們正淹沒於資訊之中，但是對知識的渴求卻依然迫切。」雖然資訊已是經濟財富的基石，奈思比所描述的現象正快速成為許多公司的夢魘，為了從資訊終獲取利益，企業必須讓組織上下所有的資訊工作者都能仳此互動，在不需投入大量額外人力的情況下，讓深埋於他們腦袋中的寶貴資訊得以運用於工作中。

14. 公司的資訊若能與策酪與資訊工作流程一致，便容易在這樣的新環境下成功。各家服務供應商似乎都有一套解決方案，但是它們多半仍無法解決能真正提升、促進資訊工作的根本改變。 以下六種 績效衡量指標 可以反映科技及程序改善的影響： 週期、成本、品質、新產品創新、準時完成、客戶滿意度 。 研究顯示，效益對這六大績效衡量標準顯然有重大的正面影響，至於效率，則只對週期、成本與準時完成這三項績效衡量標準有正面影響。

15. 心得 不從想過資訊工作是什麼的我，看了此章，大致了解資訊工作的意義。 資訊工作的定義不斷擴張，資訊的產生量也不斷的加倍，在這極不資訊化的世界中，這是件好事亦或者是件壞事，值得我們去思考！