【新刊搶先看】他,是醫界愛迪生


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2017.03.30 第358期

他,是醫界愛迪生

史帝文.普洛克希(Steven Prokesch)

去年某天早上,詹姆斯.達爾曼(James Dahlman)來到鮑勃.蘭格(Bob Langer)在麻省理工學院柯克癌症綜合研究中心(MIT’s Koch Institute for Integrative Cancer Research)的辦公室,向他的博士導師蘭格和丹恩.安德森(Dan Anderson)道別。29歲的達爾曼,即將前往喬治亞理工學院(Georgia Tech)生物醫學工程系任職。這是他的第一份教職,希望蘭格和安德森能給他一些建議。

蘭格對他說:「做一些大事吧。做一些能真正改變世界的事,而不是漸進改變的小事。」

這些話並不只是用來鼓勵這位前學生的,而真的是蘭格事業上的座右銘。蘭格這位化學工程師,是藥物控制釋放技術和組織工程(tissue engineering)的先驅。四十年來,他在麻省理工學院一直奉行上述原則,而他的實驗室能成為全球生產力最高的研究中心之一,也與這個原則有關。

蘭格的模式,非常值得學術界、企業界和政府的實驗室學習;其實,任何人在領導一群來自不同領域的傑出人才時,都可以從蘭格的模式中學到許多。他有一套可分為五方面的做法,能加快產生重大發現的速度,並確保這些發現從學術界轉化為實際可用的產品。這套方法包括專注研究有巨大影響力的構想、一種可跨過研究與商業開發之間「死亡幽谷」的流程、一些促進跨領域協作的方法、將研究人員流動性高和研究資金有時限等問題轉變成助力的方法,以及平衡自由與支持的領導作風。

美國每年耗費約五千億美元在研究上,但哈佛商學院榮譽教授肯特.鮑恩(H. Kent Bowen)認為這些研究工作「多半相當平庸」。鮑恩多年來一直在研究學術界和企業界的實驗室,他說:「如果有更多實驗室像蘭格那樣採取高度協作的做法,專注於有高度影響力的研究,美國就能實現創造財富的巨大潛力。」

蘭格在許多方面都成就非凡。他的「H指數」分數是230,是工程師界歷來的最高紀錄;這個指數衡量的是學者發表的論文數量,以及這些論文被引用的次數。他已註冊和審核中的專利超過1,100項,直接或間接授權給約三百家製藥、化學、生物科技和醫療器材公司,使他獲得「醫學界愛迪生」的外號。他的實驗室共衍生了四十家公司(有些是與其他機構合作的成果),除了一家之外,目前都仍在運作;有些是獨立的公司,有些已被收購併入母公司。這些公司的總市值估計超過230億美元;不包括頭髮用品公司Living Proof,該公司被聯合利華(Unilever)收購,但未公布價格。

蘭格實驗室還有一項「產品」,就是人才:約九百名研究人員在這裡取得研究所學位,或是做過博士後研究;其中有許多人,隨後在學術界、企業界和創投界有傑出的職涯發展。當中已有14人成為美國國家工程學院院士,12人成為國家醫學院院士。

在學術界,跨領域模式仍未完全成熟,但近十年左右愈來愈受重視,反映許多大學日益重視處理現實中的問題,以及培育新事業,並且體認到,這麼做往往需要許多不同的專門技能。雖然企業界早就普遍採用跨領域模式,但企業可以應用蘭格「從研究轉化為產品」流程當中的一些要素,創造出全新的產品,並且一再更新或重新創造本身的業務,以改善營運成果。…【閱讀全文】

執行長請離開無菌室

赫爾.葛瑞格森(Hal Gregersen)

高階主管不僅應該少講話、多提問,還應該突破周遭「報喜不報憂」的封閉資訊管道,廣泛取得不同的、誠實的,也許不怎麼好聽的意見。此外,還要勇於冒險,不走習慣的路徑,並讓自己置身在不確定、不自在、會犯錯的處境中。…【閱讀全文】

「讚」哪有這麼讚

約翰.柯爾曼(John Coleman)

在社群媒體贏得的推薦,效果其實不如你想的那麼有用。本文以臉書為對象進行測試,結果發現,只是給品牌一個讚,不會讓更多人購買這項品牌,也不會刺激朋友買更多。但按讚並輔以說明品牌內容,購買行為就會明顯改變。…【閱讀全文】

【即將開課】HBR焦點講堂:人工智慧時代下的機會與挑戰

日 期:2017/4/7(五)、4/26 (三) 晚上7:00~9:00
地 點:公務人力發展中心14樓貴賓廳 (台北市新生南路三段30號)
講 者:盧希鵬/台灣科技大學資訊管理系特聘教授
    詹文男/財團法人資訊工業策進會所長
說 明:
進駐銀行的Pepper,打敗棋聖的AlphaGo,人工智慧帶來的科技革命正在發生!
當愈來愈多可半自主的機器人和機器,開始在各種工作場所取代人類,對企業而言,這也許改善商品與服務成本,但同時產生的勞動結構改變也不容忽視;對管理者而言,面對人工智慧快速發展的趨勢,提出對應的策略能力將會是企業成長的關鍵因素。
本系列講堂從人工智慧帶來的危機與轉機出發,帶您了解不斷推陳出新的商業應用,並藉此發展、回應市場變化,找到企業獲利模式,邀請二位長期觀察相關領域的知名專家學者,希望對企業構思人工智慧時代的競爭策略都能有所助益。【活動詳情】

 



 


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