认知七:不忘初心的重心

防骗:确立和优化算法

有一类书每隔一段时间就会出现在书店里,比如《2015骗术大全》,这类书有点儿像吉尼斯世界纪录——不断在更新。当然,每年都会有各种新骗术,尤其是街头骗术出现,这是一个不断创新的领域,自然也给书商创造了不断出新版本的谋利机会。

另外,这类书不停出新还有一个很重要的原因:一直有读者。即使你已经学会了识别很多日新月异的骗术,你可能还想要不断了解新骗术,防止自己受骗上当。

当然,也有很多人是不看这一类书的,这类人大致可以分为两部分:一部分人可能会因为不看而受骗;还有一小部分人,是对所有林林总总的骗术算法有了解的,也为自己制定出了相应的基本原则、操作规程,也就是算法。

识别和应对骗术的方法有很多,我们可以列出一个金字塔式的认知体系:从一个原则出发,派生出三个原则;这三个原则的每一个原则里又可能是三五个方法……最后可以一直弄到很细。

但是,所有识别和防骗的手段都基于一个特别基本的东西:永远不要相信不劳而获和一本万利,也可以说“无事献殷勤,非奸即盗”。

只要你一直把持这个原则,基本上是可以应对骗术的。反过来,如果一直在关注和探索新骗术,很可能掌握了很多骗术但还是会受骗,原因是你没有确立并且优化自己的算法,因此你的方法和手段都是挂一漏万的。

防骗让我们认识到确立和优化算法的重要性。

管理:数据喂养实现的算法优化

面对极其复杂的现象和数据的时候,我们首先要有一个不变的初始目标:如何建立和优化算法。

算法本身不是一成不变的,它需要多样化的数据喂养来实现优化,这个过程就是管理。

1. OKR管理法

近些年很多中国企业都在推行一种风靡全球的管理方法:OKR(Objectives and Key Results),目标和关键结果。

很多企业对OKR趋之若鹜的原因是:企业的战略和规划变形走样、无疾而终的概率越来越大,加上新的产业生态变化,使得企业常常好心办坏事,或者是抱着一个看起来十分诱人的清晰目标,走成了一地鸡毛的状况,企业的整个供应链、价值链最后变成了一个走样链或者苟且链。如果把企业最初的目标和最后的结果对比一下,常常会让人哭笑不得。

不仅是企业,个人管理同样如此,而出现这种情况的原因有两种:

原因一:目标和关键结果定义不清楚。

很多战争的悲剧是没有定义“什么叫胜利”就开始打了。打来打去,局部好像都是对的,但整体是失败的。

比如美国发动的越战,很多局部战役是胜利的,但最终越战变成一个越陷越深的泥潭。日常生活中的很多争执也是这样,无论工作性争执还是生活性争执,最后都会变成一个泥潭或者沼泽地,谁的利益都受到了损害,谁也都受到了伤害。这样的结果让主动发起战争的一方觉得特别诧异。

再比如省钱,每个企业的资源都有限,让有限资源效用最大化是省钱的初衷,目标好像很清楚,但最后发现,很多企业和个人变成了小气鬼、吝啬鬼,更要命的是,不断省钱的结果造成了有形和无形的巨大损失——省钱本身变成了一个目的,也变成了一个结果——逼得你更省钱。

出现上面的情况,就是因为没有明确定义行为最终要达到的目标和关键结果。省钱可能只是一个结果,但不是关键结果,你要做的是如何尽可能地获得更多的资源,快速成长——很多非关键结果常常是事与愿违的。

原因二:目标确定,算法确定,但在执行过程中,算法被逐渐遗忘,行为逐渐被具体的得失成败所绑架,变成见招拆招。

OKR管理方法概括起来就是:建立一个机制,通过方法、评估体系、校正手段,始终让你现有的行为不远离目标和关键结果。

2. 对于关键结果的“不忘初心”

需要特别注意的是,我们常常把任务当结果。

要达到一个结果,一定要做一系列事,这一系列事本身就是任务。比如你让一个客户买单,关键结果是让这个客户购买并且持续购买你的产品。为了实现这个结果,你会制定一系列任务清单,这时你的目光就会不自觉地聚焦在任务上,而忘了任务是用来干什么的。你会特别关注一些数据,而这些数据本身只有跟目标和关键结果相连接的时候才有价值——当我们的目光聚焦在任务的时候,这个连接已经被切断了。

“郑人买履”就是最简单的例子:郑人要买鞋就必须要获得数据,鞋样就是值得信赖的数据。但是,当郑人忘了带鞋样的时候,他就完全聚焦在鞋样这个数据上,忘了他本身就携带着这个数据——脚。

我们反复强调“不忘初心”,是因为初衷常常是容易遗忘的,而且这种遗忘往往是体系性、制度性的,我们在执行的过程中会近乎宿命地忘记这些。

OKR管理方法就像一个最清醒、最忠诚、最智能的监管者,当你忘记关键结果而去追逐那些非关键结果的时候,它会制度性地保证你“去掉那些不创造价值的环节”。



无论你是一个经理人,还是打工者,都可以给自己列一个测试性清单:

我的企业目标/我的人生目标/我的职业生涯目标是什么,与这个或这些目标相关的关键结果是什么?

一周/一月/一年,以及到今天,我整个的职业生涯/人生有哪些时候把任务当成了结果/目标?

我的人生轨迹/工作履历生成了大量的数据,在这些数据背后有没有算法,是什么算法,是否在不断优化?

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容