管理看细节,但细节却不一定是管理一、竞争,要求眼光要放宽。不能太挑。不知道其他地方的初升高是不是我们这里的情况。曾经在很多年前,我们这的一范高中招生看的都是全a,而那些清北班,直通班,火箭班,更是要看a1,a2,a3等情况。因此,在初中的时候,其考试成绩,往往会有abcde来划分层次。而在每个档案次又有诸如a1~a5这样的细分档次。但随着这些年有三家新中学不同时间段的建成招生。我们发现,无论是一范还是二范,他们对于每个层次中的档次没有那么在意了。而更直接就看abcde了。也就是,基本不会再要求只要a1a2a3这些了。这是为什么?其本质就是招生的学校变多了。而对于优质生源的争取竞争变大了。如果还是只要求最精英的那一撮,估计就不那么好来了。所以,以前一两独大的时候,招生,可以优中选优。现在么?只要优就不错了。而事实也是,a1与a5之间的区别,其实从来都不明显。仔细想想,只有150分的总分...
管理看细节,但细节却不一定是管理
一、竞争,要求眼光要放宽。——不能太挑。
不知道其他地方的初升高是不是我们这里的情况。
曾经在很多年前,我们这的一范高中招生看的都是全a,而那些清北班,直通班,火箭班,更是要看a1,a2,a3等情况。
因此,在初中的时候,其考试成绩,往往会有abcde来划分层次。而在每个档案次又有诸如a1~a5这样的细分档次。
但随着这些年有三家新中学不同时间段的建成招生。
我们发现,无论是一范还是二范,他们对于每个层次中的档次没有那么在意了。而更直接就看abcde了。
也就是,基本不会再要求只要a1a2a3这些了。
这是为什么?
其本质就是招生的学校变多了。而对于优质生源的争取竞争变大了。如果还是只要求最精英的那一撮,估计就不那么好来了。
所以,以前一两独大的时候,招生,可以优中选优。现在么?只要优就不错了。
而事实也是,a1与a5之间的区别,其实从来都不明显。仔细想想,只有150分的总分,分成了25个等级,等差其实只有6分之差。这个6分,真的就代表上下两档之间的差距了吗?
显然,不会,毕竟人有失足,马有失蹄。只有其长期水平处于优上,那就是优秀。
而在企业管理中,对于绩效的档次,其实是同样的道理。
一个岗位的工作绩效如何,有时不只是人的原因,更有资源与环境的原因。
毕竟,一个人心情的好坏都会影响手里的工作效率。更别资源的供给与协调,同样会有这样那样的影响。
所以,绩效,在今天这个ai盛行,群雄并起的时代,如果还在那里纠结那一两分,三五分,那真的就不是在做管理。而是真的在做秀。做细节的秀。
要知道,做管理是要讲细节,但有的内容做得太细,却不一定是在做管理。
二、ai智能,会让贡献变淡。——对人的要求变低
在前两天,我就在《chatgpt、aigc这般ai还在进步》一文中说过:
ai的应用,使有的工作变得简单了许多。这使得很多行业基础岗位的入职门槛降低了,也同样使有的行业的创业门槛变低了。
所以,有的企业会因ai裁员不少,但也因ai智慧,改善了部分人的就业能力。提升了就业机会与创业可能。
而这种ai智能的应用,放在绩效的影响上,其实有的岗位工作绩效,对于人的要求就会有所降低。
那么,这种对岗位责任人的绩效贡献评分,还需要那么细致吗?
显然,不再象以前那么需要了。
毕竟,就如现在大多数西医医生一样。大多数都是依靠检测、检验设备来依据指标来评定病人情况。
区别在于是否知识与动作,是否全面,检核是否熟练、准确。
这样的基础医生,对于医生本人的素质要求,自然不需要那么高,其工作绩效自然也不需要分得那么清。大家都是靠仪器在工作,分太细,倒是仪器占首功了。
所以,当ai发展越进步,那么众多岗位与人的贡献就会越简单,最后趋同。
也就是,无论是简单的流水线上的装配,还是复杂的工艺技术研发,在岗位人的作用贡献上来说,到ai发展的最后都差不多。
反正都不是你本人在做,而是机器人或者aigc在做。那么,其绩效评估还需要那么多层次么?还要因工作内容的复杂程度、价值高低来评价你这个岗位责任人的绩效么?
而这样的ai作用,在互联网企业,在目前来说,相比其他行业,正是应用ai最多的行业。
所以,绩效颗粒度,在ai应用与行业满档的情况下,其实真的不需要那么细了。
那么,是不是我们就不用做细节管理了?
细节决定成败,还成立吗?
显然,无论是ai的应用,还是人才的竞争,细节管理依然是必须要的。而且,还要在管理上要求得越来越细。这是价值交换趋等,利润变薄的必然要求——管理出效益。
有人说,这不是与你说的矛盾了吗?
不矛盾的。
毕竟,管理本就是冲着细节去的。但一些事务的细,却不一定是管理。
三、管理,更在于细节的全。——不是物事本身的细。
很多时候,我们都说一个企业的管理如何,就看其企业环境在细节上的呈现状态。
“管理看细节”这个说法自然是对的。
但这个“管理细节”一定是细节,是指的细致的节点。而不是事物大小的细小。
因此,作为管理者需要关注和注意到各种业务的关键节点问题(也正如我们说okr更多的是管理工具,而不是绩效考核工具一个道理)。以确保组织的正常运转和目标的实现。
所以,要想管理做细,这要求管理者具有敏锐的洞察力和严谨的态度。要知道管理行为,往往涉及到组织的资源、流程、人员等的协调和控制。
其管理的细节内容,大如制定战略、设定目标、分配资源、激励员工、解决问题等内容,小到人员之间的互动、任务分配、流程设计、规章制度、反馈机制等。
所以,一件事执行的详细程度虽然重要,但其事务细狭本身并不是管理的目的。管理是分层次对细节的关注和处理,同时还包括更广泛的决策和行动,
因此,管理看细节,要求的其实是一个综合性的过程,从方向到分解的管理,再到考虑各种因素和细节的影响。
所以,管理的细,其实是对整体战略、目标和资源的全面考虑和控制。细,重在全面。
那么,对此,我们可以明白为什么那些大厂,不再追求绩效的颗粒细度。而是缩减得更为粗放?
一是要求不用太高太细。不然人会走的。
二是人的贡献不再太明。ai机器在帮助。
三是管理的细节要转变。从细线到面细。
小结:
做管理,我们一定要有与时俱进的心态。而让管理具有动态的协调性,就是对细节管理的最好把控。
随着智能ai的铺开,人的作用在某些事务上正在变小。因此,对于人的贡献评价,不再投入过多的细节管理,其实符合企业整体细节管理的要求。
毕竟,管理的对象与程度,要随资源与环境而发生变化,才是管理看细节的真谛。
查看原文