====== 基础信息 ====== ===== 课题由来 ===== 在企业中，我们会遇见如下问题： - 这个应聘者是否录用？ - 这个员工是否可以晋升？ - 绩效怎么打？ - 我自己在企业中的权重怎样的？ - 我该如何学习？ 大部分团队语境中，对一个人进行拆解分析，并量化会显得“不礼貌”。会使得大部分小团队凭“直觉”或者“情感”处于与人相关的事务。 但当我们希望把注意力都放到业务上，而不希望在“人”相关事务上浪费过多的精力时，科学的用人就显得十分重要。 抛出情感，我们自己无非就是一个个的“对象”，拉出属性，针对处理，就可以得到我们想要的结果。 ===== 课题预期 ===== 像玩游戏一样，我们通过对角色进行建模。把人像“思维导图”一样展开成多维度的表。 然后像游戏一样，把“角色”系统提供给其他系统使用，比如： - 招聘流程中基于对“人”的理解进行设计。 - 任务流程中基于对“人”的理解安排工作。 - 绩效，晋升体系中，基于对“人”的理解设计。 ===== 我的想法 ===== ==== 观点1：人可预测 ==== 人虽然在宏观上表现为主观的，但通过[[理论基础:认知模型|认知模型]]我们可以知道，人的运转机制是相同的。 也就是说，如果把人的大脑当做一个处理器，把人的记忆当做硬盘内拉出的过往数据，环境信息是运行参数，则： 运行参数与过往数据相同时，输出结果不变。 这意味着，如果能控制“过往数据”与“运行参数”在一定的范围之内，那么通过“固定逻辑”运行得到的结果就会相同。 ==== 观点2：要的不是人，是结果 ==== 在漫长的团队管理中，有的管理可能忘记了一个问题的核心： 我为什么要招聘一个员工？ 我们希望团队中添加人手，是因为这个人能在团队中产出某种我们希望的结果。 所以当我们需要招聘人时，首先应该判断的就是他是否有可能产出我们想要的结果。 这句话看起来是否废话，但在实际运作中，有的团队会下意识的出现“基于行业惯例先占坑”的情况。 ==== 观点3： 用结果推导需求 ==== 当明确了观点1与观点2后，就可以得到一个逻辑路径： 我想要通过扩充人员达到某种结果，这个结果要求了人员必须具备某种“过往数据”。 反过来说，如果我在招聘的时候，自己都不清晰什么样的“过往数据”可以达成最终我想要的“结果”，我就是“不科学的”。 这里明确了本课题的“必要性”。 之所以单独说下“必要性”，是因为在漫长的职业生涯中，我还是观察到有管理者对用着这件事很模糊，不敢下定决心在招聘流程里明确用人门槛。 特别是非管理者，也就是“普通员工”，对招聘流程里的各种“筛选”很排斥，我们在新员工进来后的培训中就会用本篇的内容来解释，消除员工在这方面的误解。 ====== 模型 ====== {{:团队成长:pasted:20240116-161837.jpeg}} ===== 人的运作机制 ===== 回顾[[理论基础:认知模型|认知模型]]，我们希望得到一个大脑产出的公式： 环境信息 + 过往记忆 = 决策结果 其中，基于需求，我们又可以把过往记忆拆分，得： 过往记忆 = 过往信息 + 方法论 最终得到公式： 环境信息 + 过往信息 --> 方法论 --> 决策结果 用一句话表达为： 人的大脑运作机制，就是将环境信息与记忆中过往的信息经过一定的方法论加工，得出结果。 这里就得到了一个需求表： - 要什么过往经验 - 要掌握什么方法论 - 要有什么价值观 第三条是实践中得出，且最重要的，后续会说。 ===== 可培训与不可培训 ===== ==== 不可培训的过往经历 ==== 有的人问：干嘛要求那么多，人来了再学不就好了？ 有一些经历，比如深度玩《魔兽世界》，需要漫长的青少年时光，一个人上班后，客观上是缺乏游戏时间的，所以如果我们需要一个人熟练《魔兽世界》的经验，就属于不可培训的内容。 还有数学，英语这些能力，是长期学习的结果。所以没法再员工入职后培训，其代之大，违背了企业追求效益的原则。 ==== 可培训的行业信息 ==== 企业不是学校，员工是来产出结果的，不是来学习的。培训员工只是企业为了提高生产力的一种积极行为。 而同样的，有一些管理者在招聘时，不是出于“找人”的需求，而是出于“炫耀”的需求，会问考究应聘者一些“从业了才掌握”的知识点，也许这个知识点只需几分钟就能学会，但能用来为难应聘者会让管理者感到“成就”。 这种行为也是我们需要避免的，所以就定义出“可培训的”模块，让不必要的问题不会出现在应聘流程中。 ==== 不可培训的思维习惯 ==== 通过上述模型知道，过往的记忆信息与环境信息，都需要通过方法论加工才能得到结果。 每一个人都在经历这个过程，但方法论可以是“模糊的”，也可以是“清晰的”。 模糊的通俗讲就是“凭直觉”，我们游戏学，就是致力于把能“客观”的东西都尽量客观。 如果一个人习惯于“凭直觉”做事，他可能是： * 无法传授自己的经验。 * 学习他人的经验困难。 * 很难改进方法细节。 * 受限于“人力”。 * 需要大量实践成长。 而我们游戏学本身的知识，包括实践，都是一个又一个的“模型”，其中实践的部分又含**“方法论”**，如果一个人习惯“随心所欲”，那在我们的环境中就很难发挥。 我们尊重直觉，但也分析直觉，剥离直觉，然后形成可描述、可讨论、可分析的方法论。 这并不代表着这个人不行，只是在我们的团队环境中，不适合。 过往，我们会在面试题里加入一些数学题，以及一些没有确定答案的主观题。 * 通常数学与逻辑是强关联的，所以我们借用数学来得到这个人习惯“套公式”的结果。 * 又怕遇到“做题家”，所以通过一些自己设计的主观题，来查看此人是否可以“活用公式”到生活中。 如果一个人数学又好，又能灵活运用，那肯定是一个“习惯方法论”的人，而在筛选简历的时候，相关的岗位我们也会优先选理工科，进一步提高效率。 当然，这个标准之外肯定还有满足条件的人，但我们需要做到尽可能高效，遇到例外特事特办就行。 ==== 可培训的方法论 ==== 类似于OPF表这些，或者一些行业“常识”，我们都认为是可培训的，包含一些工具的使用。 其实抛开不可培训的，就是可培训的，大多数时候都是我们自己创造的信息。 无需多言。 ==== 不可培训的价值观 ==== 一个人的价值观受到过往一切的影响，所以作为一个企业是无法改变的。 这里特指爱国，受限于过去舆论战的失利，会有一些家长把对政府的不满灌输给孩子，使孩子一直持有这样的思想直到长大，也有一些孩子是在成长环境中学歪的。 因为游戏行业是一个需要大量表达“主观思想”，作为文化企业的自我防御底线，所有员工是必须爱国的。 这里指爱自己的国，如果是多元团队，则应该互相尊重，爱人类，爱世界，上升到更高的层次。 爱国，是文化行业从业者的第一要求。 同时，假设一个企业内都是爱国的员工，也会有意想不到的好处。 当大家都自发的为社会做一些正向的信息传播时，当制作成功或者是产生传播结果时，会增加整个团队的凝聚力。这种来自思想高度的凝聚力，在一定限度内能提高员工积极性，增加耐受程度。 这种作用机制较为高级，在其他篇章会有单独讲解。 ==== 可培训的健全观点 ==== 爱国需要经得起考验，一个社会的运转是多元，动态的。 不能口号爱国，一个人需要对社会的各种现象，各种机制有了正确的理解后，才能“科学”的爱国，不然就是“个人崇拜”，或者“封建迷信”。 而针对社会的各种情况，有历史包袱，也有现状解法，有无奈拖着的，也有长远规划的，这些普通的学校是不教的，家里一般人也不会，所以这一部分企业本身有人学习了，就可以分享的。 随着接触的领域越来越多，员工就会变得越来越“成熟”，这种“成熟”最终会体现在“认清自己，认识社会”，再通过设计代入到项目中，运营中，就会让企业富有“文化”，表现出“魅力”。 ===== 箭头说明 ===== 图中的箭头表达了一些观点。 - 如果一个企业的培训体系优秀，则可以尽量降低用人的“硬性要求”，这样用人范围扩大，企业效率提升。 - 但随着企业的工业体系升级，就会对人才有更明确的要求，要求越明确，就越容易卷，最后会提高对人的“过往综合”要求。 - 同时，工业体系的升级本身代表着复杂度的提升，如果效率没有跟着复杂度提升，反而企业亏了。 - 更好的“过往综合”人员，才能培训更复杂的理论，同时他们也才能贡献出更多的经验，帮助企业扩充“知识库”。 作为管理者，要尽快把能培训的都做成培训，减少员工摸索已经知识的时间。 所以，企业的正向循环，会让企业的人员素质变得越来越高，也会让企业的知识与工具变得越来越庞大、复杂，这就成为了企业区别于别人的门槛，这种门槛对内也对外。 预想得到，在特定阶段，企业要刻意的清理知识，降低门槛，避免变成传闻中某些跨国企业那样的臃肿巨兽。 ====== 案例 ====== ====== 问答 ======