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跟谁一起工作,到底有多重要

2016-10-31 08:21:16  来源:爱博人才网  作者:xiaqj  浏览46次 

《浪潮之巅》的作者吴军,在《得到》专栏里,提及了Google刚进中国时候的一件事。刚开始,Google总部对中国研发团队的评价非常低,因为“出工不出活儿”,北京的三四个工程师都抵不上Google总部的一个工程师。


后来吴军帮忙分析了原因,他发现,那些工程师都不善于找到最重要的工作并优先完成它们。中国研发团队里,所有的工程师都是新人,没有人告诉他们该如何工作,而在Google总部,新员工只是一小部分,所以很容易在有经验的员工带动下快速掌握工作技能。


之后两年,Google总部的工程师陆续来中国帮助团队梳理工作方式,而中国团队也会去Google总部交流,这种情况就得到了改善,中国研发团队也最终得到了总部的认可。


Google工程师这么聪明的一群人,尚且需要学习正确的工作方式,才能有效产出,何况大多数人?


我们一直都认为,如果一个人智商情商正常、学习和工作意愿高,就一定能出成绩。


然而,我带过很多人,也招过很多人,却发现一个奇怪的现象:有一些人,十分有意愿学习,非常努力,智商情商也都正常,然而工作产出却非常低,甚至不如很多资质低于他们的人。


我一直百思不得其解,一度怀疑自己看人不准。直到前阵子看到吴军的这段叙述,才幡然醒悟,仔细回想了这些人的工作方式,将他们与产出高的人相比,发现他们无一例外都存在这三个问题


问题1:只关注任务,不关注目标


假如你的老板正在飞机上,还有1小时落地,下来之后需要给客户做一个重要汇报,而你需要给他做一份PPT。但因为你错估了时间,导致PPT草草做完,而且发现其中一些数据没有,你怎么办?


低效人士的做法是:疯狂地找数据,最后可能数据有了,然而PPT没有来得及做完,或者质量不高。


一般人的做法是:找人帮自己一起找数据。


而最高效的那些人,会根据老板此次汇报的目的,判断这些数据在其中的作用大小,如果作用不大,那么就把时间花在完善重要页数、而不是找数据上,如果很关键,那么就找其他人帮忙,或者找一些替代数据。


这三类人之间的差距,其实就是任务导向与目标导向的差距。


我此前的咨询公司,在做高潜人才研究的时候,有个发现:高潜力的人才是有共性的,具备这些共性的人,几乎做什么都能做好,而不具备的,几乎做任何工作都会障碍重重。


这其中,有一项共性就是Result-driven(结果驱动)。那些高产出的人,未必动作更快,而是更善于判断,什么事情对结果是最有效的,然后,用尽一切办法保证结果达成,而不是死守着原有的工作任务。


实际上,结果驱动不仅仅是一种工作习惯,更是一种思维方式。这种以终为始的思维模式,是我自己刻意训练的最有用的思维模式之一。


比如思维训练营里,有学员问我:如何让自己对一个行业有真知灼见?


想想看,如果是你,会如何回答?


我的回答方式,是反问她:具备真知灼见的目的是什么呢?是想让客户更加信任你、还是想让老板看到你的进步?


假设你是希望客户信任你,觉得你懂他,那你要做的,就是看这个行业里的客户有什么痛点,然后针对这几个痛点,下功夫研究和分析,有更多洞见,然后借机沟通出去。了解一个行业,是一个太大的话题,没有目标,根本无从下手。


所以,没有结果驱动的思维,而仅仅死守着工作任务,最终就是,出工不出活儿



问题2:应激式工作,而非统筹式工作



如果你观察周围的同事,会发现,整天风风火火、急得上蹿下跳、各种任务来回切换的人,有时候产出并不高。看他们工作,就好像打地鼠一样,打完一个,另一个又冒上来,连看的人都跟着焦虑起来。


而另一类人,他们做事专注、条理清晰、看起来很淡定,但最后,多困难的事儿都默默搞定了


两者的差别就在于,第一类人总是应激式工作。他们每天起来的第一件事,不是规划当天的工作,而是马上投入工作,以至于到了下班之后,发现还有很多事情没做完,而没做完的,可能又是最重要的。


另外,领导临时给个任务、客户临时有个要求、同事临时要个数据,他们都会停下手里的事情,去忙这些,最终,在任务的切换上花费了巨大的精力。


我跟公司的运营打过一个比方:假设你每项工作任务平均半小时可以做完,而任务之间的切换通常也要半小时,如果你经常一项不做完就切换到下一项,就算每个任务中途切换一次吧,那就意味着,8小时的工作时间,你至少有4小时都花在任务切换上了。


这种应激式工作方式无疑是低效的,那什么才是高效的呢?统筹式工作。


真正的统筹式工作,有几个特征:


特征一,有计划地工作。


我通常周日晚上就会排好下周每天的工作,而每天早上会排好当天的工作。而且,任务清单在工作的时候一直开着、实时更新,完成一项删掉一项,临时增加一项就插入相应的时间段,当天完不成的、非紧急的任务,我就改成第二天的日期。


这种方式,会让自己很有掌控感,多少事情来了,都不会乱了阵脚。


当然,在做计划的时候,你需要为高价值问题分配最多专门的时间。我此前特地写过一篇文章,就提到,大部分人在80%的时间里都是做无用功,根本原因就是没搞清楚真正要解决的问题。


特征二,形成自己固定的时间习惯。


比如我的习惯是,在上午做需要烧脑的事情、在交通工具上听书、在饭后效率不高的时候集中回复微信消息和留言、在等人的时候构思下篇文章主题、在疲劳的时候刷一下公众号、在傍晚的时候跟团队开会、在晚上做一个简单总结。


这种习惯,一方面把不同难度的工作跟自己的效率波峰波谷相匹配,达到效率最大化;另一方面,我会清楚地知道,5分钟、10分钟、30分钟,对我来说分别可以干什么,这样就不会一有碎片时间,就习惯性地刷朋友圈了


特征三,及时记录、每天总结。


当你正在工作的时候,老板布置了一个任务、客户又来了一个问题,你会如何呢?很多人就直接扑到临时任务上去了,但真正好的做法是,如果不是十万火急,你可以快速用关键词记在笔记本上,不需要任何思考,然后马上回到刚才的任务,做完再看笔记本。


另外,你在一天当中,学到了什么、犯了什么错误,当时也要记下来,因为过了那个时候,你很快就会忘,然后继续犯这个错误。当然,这些记录,晚上都需要进行整理。


我曾说过,此前8年多的顾问生涯里,成长最快的那半年,我每天都坚持写工作日记。


另外,记录还有一个好处,就是可以减轻大脑负担每天的例行工作、自己常犯的错误,这些都可以列清单。你的大脑是用来思考的,是很宝贵的,别把一支笔就可以做的事情,强加给你的大脑来做



问题3:几乎从不“偷懒”



“懒癌”是第一生产力。仔细盘点一下,我们哪样创新不是因为懒呢?不想走路,有了汽车;不想爬楼,有了电梯;不想打扫,有了扫地机器人……


工作中的大部分事情,并不是一次性的,而是持续的,那么就可以在第一次做的时候,搭好框架。


比如,我让运营每周做一次数据分析,这个事情是重复性的,所以高效的做法是:建一张excel表格,把固定需要分析的参数都做好公式,每周只需要把导出来的源数据贴进去,刷新之后参数就出来,然后只需要看参数来得出结论。


当然,这里所说的偷懒,不仅是善用工具,还包括善用他人。


比如,你从来没做过数据分析,那么就先去找找前人怎么做的;比如,你有自己的团队或者实习生,那就不要做任何他们就可以做的事情;再比如,去运营社群,摸索出一套群主激励机制,比你自己去做群主,要高效得多。



所以,这三个让你Work Smart的工作方式,听起来难吗?一点也不,而且你很可能也听说过。但是,为什么很多人做不到呢?我观察下来,有几个障碍:


障碍1:工作环境所限。



很多人的工作性质,就不是结果导向型的,而是任务导向型的。他的工作岗位要求他做的,就是完成任务,至于背后的出发点,不需要知道。而且,领导有可能就是考核努力、考核苦劳,而不是考核产出。


实际上,工作性质对一个人的思维方式、行为习惯的影响,大到超乎想象。


你去看,刚毕业的时候,一个学校一个专业的同学,看起来差不多,但过了几年,你会发现,只要接触一个人几分钟,听他说几句话,就能大致判断出他的职业。


再极端一些的,多年前我曾经因为要帮客户设计流程,去他们的产线观察生产过程,在噪音极大、灯光昏暗的厂房里,我看着流水线工人机械地盯着机器、等待换箱,几个小时下来,我自己也开始反应迟钝、敏锐度下降了。


障碍2:没有资深的人辅导。



从开头的案例可以看出,Google工程师那么优秀的一群人,在从校园进入公司之后,也需要有经验的人辅导。


但很多公司并不像Google那样,重视对新人工作方式的培养,将Work Smart提到非常高的位置。


他们往往只重视教员工What(需要做哪些事情、用什么工具等等),却没有How(如何聪明地做这些事情)和Why(这些事情对公司、对客户有什么帮助、要达到何种目的),导致员工的聪明才干发挥不出来,没有成就感。


障碍3:思维方式固化。


一部分人,会在工作多年之后,发现工作性质和工作环境的负面影响,醒悟过来想要改变。


然而,从学校踏入社会的这几年,是思维和工作方式形成的关键几年,如果任务导向、应激式努力、闷头蛮干的工作方式在大脑中固化了,形成了下意识思维,是很难扭转过来的。


我带过几个人,此前的工作经历都是任务式、应激式的,在跟他们合作的时候,的确能够感受到他们与自己固有思维作斗争的痛苦与挣扎,然而,并不是每个人最终都能挣扎出来、突破自我的。


所以,年轻时候的工作选择,你选择的不只是一份工作,而是一种思维习惯、工作方式、价值观甚至生活方式。


在初入职场的几年,处于何种工作环境、跟谁一起工作、被谁辅导工作,足以影响你的下半辈子。


那么,你现在是不是觉得,自己值得一份好的工作、好的团队、好的老板呢?现在机会来了!

责任编辑:xiaqj
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