2018的这次开工，比以往来得更加猛烈了一些。开工第一天，电话就快被打爆了：“出现了个新情况不符合预期”，“这里覆盖率下降了”，“之前的两个项目的串讲，啥时候能搞定呀”……
现在，我依然在加班赶工中构思着这篇文章要写些什么。
在互联网公司，像传统的企事业单位一样，有一套成熟的晋升系统，比如百度和腾讯的T序，阿里的P序等等，这些职级不仅仅只是作为公司内部横向比较的一个标准，在其他公司进行社会招聘时，往往也会参考这些职级标准来对一个应聘者进行评价。
我们通常会把晋升理解成对自己过去工作产出和工作时长的奖励，同样标准和工作内容下，一个工作五年的老员工，通常会比一个工作两年的新员工职级要高一些。我们会把这个原因归结于对方的资格老。
但其实我们仔细看各级的评价标准，会发现每一级的标准都完全是对一个人能力的评价，以百度的T序晋升通道为例，“T3是在一个子模块上让人放心，可以独立负责；T4是在一个完整的子模块上独挡一面；T5可以在一个子系统中独立负责；T6可以负责两个以上子系统……”
我们在仔细了解上面的晋升标准后会发现，从T3往上，每个不同的阶段，其工作复杂度是在上升的。但不同于一个马拉松运动员把全马成绩从5小时跑进4.5小时这样的横向能力提升，在这个晋升的过程中，更多的是纵向的提升。即着眼的问题从小到大的不断提升。类似地，这有点像政府体制的晋升一样，从处理一个村的事务，一直发展到能处理一个国家的事务。
为什么一个人的晋升途径是这样的呢？
我想到吴军曾经在一篇文章中提到过的一个工作产出公式：
工作产出 = 工作的量级 X 工作完成的效率 X 工作成功率
其中工作的量级就是前面我们说的纵向能力的提升，它的提升往往造成的是量级的变化，从1到10，到100，甚至到1000；而工作完成的效率就是横向能力的提升，它的变化则是线性的增长，从1到9的提升；同时，每一项工作都是有一定概率失败的，所以，还要乘以一个成功率因子，这是一个0－1之间的小数。
在看完这个公式之后，我们就明白了，一个和你处理同一级别问题的朋友，他的能力再强，做出来的工作也不会超过你的10倍。但如果对方和自己处理的问题级别不同，则两个人产出的差异则是量级的差异，从10倍，到100倍都有可能，这个时候，哪怕自己是低一级能力最强的，相比较高一级能力最差的朋友而言，产出的工作量也是有差异的。
那么具体到我们工作中，这种量级的差异体现出来就我们对一个问题着眼的层次的差异。
我们可以对比总裁、总监、经理和自己处理的问题的差异就能很清晰地明白这里的差别了：
总裁的着眼点是全公司的事务，他的任何一项判断都可能导致未来一年甚至几年公司的业绩是赢利还是亏损，直接影响公司所有人未来几年的年终奖是10个月还是0.1个月；而自己的着眼点往往可能是自己手头的一个很小的模块的工作，这一个模块上的工作的优与劣，则最多只会影响自己，以及上下游的工作产出情况，以及自己的薪水和年终奖。这就是工作量级差异对我们生活中实实在在的影响。
看到这里，相信我们也能够理解为什么创业相对于打工能带来更多的收益了，同时，我们也很清楚了个人成长究竟是在成长什么了，那就是不断地让自己能站在更高的抽象层次上去理解问题，去思考问题，去有自己主见地分析和解决问题。
