加载中…

加载中...

个人资料
人月神话
人月神话 新浪个人认证
  • 博客等级:
  • 博客积分:0
  • 博客访问:4,788,754
  • 关注人气:6,007
  • 获赠金笔:0支
  • 赠出金笔:0支
  • 荣誉徽章:
相关博文
推荐博文
正文 字体大小:

学习曲线和成长定律(200703)

(2020-07-03 17:19:37)
标签:

杂谈

分类: 随笔文章
学习曲线和成长定律(200703)

今天想谈下人在职场方面的话题和个人感悟。核心的一个原因就是由于今年本身的经济形势不太好,不仅仅是很多毕业生本身不好找工作,而是很多在职多年的职场人员也同样面临被裁员,被优化分流或者已经处于失业状态的情况。

我们随手看下头条职场话题的问答,也可以看到大量的问题或困惑。

比如我们看到的被突然裁员的情况。四十多了,公司突然宣布裁员把我裁掉了。我在一家合资工厂已经工作六年了。今年合同到期了,不知道该怎么办?我是女性,合同也快到期了,焦虑烦躁茫然。

或者是工作多年对自己岗位待遇不满意的情况。在公司工作了十多年,任劳任怨,为公司也做出了很大的贡献,但是最近公司刚招了一个5年工作经验的新员工,工资待遇比我反而高了不少,我是不是该找领导理论下?

以上也正是我想结合自己经历分享下个人职场成长方面的感悟。

01 为之于未有,始之于未乱

对每个人来说,风险意识往往都是第一位的。人在职场,我始终想强调一点就是持续不断的学习和成长,而且你要意识到你是在为你自己的将来学习和实践,不仅仅是得到应有的工作报酬,更加重要的是提升自己的技能和经验。

我们在工作多年后,往往最容易进入到一种完全吃经验的老本,喜欢做简单重复的不用动脑的工作,希望动嘴指点别人工作而不是亲自参与一线实践。

学习曲线和成长定律(200703)

每个人都偏向去适应熵增定律,按照混乱和无序的方向发展,而这种方向对大部分人来说都是舒适的。而负熵和抵抗熵增定律就是要脱离舒适区,要主动自己去找一些让自己不舒适不自在的事情来长期坚持做。而只有这种负熵往往才能让你不断的学习和成长。

也就是说对于大部分来说,工作10年或者20年的真正有价值的经验实际和工作5年的人差不多。或者说如果你不愿意学习新知识,实践新技术,往往反而是完全落后新人。

真正的经验能力从来都不是根据工作时长来衡量,而是你的经验能够真正转化为价值的能力。特别是对于IT行业来说更是,不持续学习不是止步不前,而是退步。

罗马不是一天建成,问题也非一天形成

当你真正面临被裁员的时候,实际上风险已经变成了问题。即导致问题已经不是说一个时间点的缺陷或毛病,而是长周期的持续积累下来的问题,只是在某个时间点爆发而已。

学习曲线和成长定律(200703)

正如我原来在讲时间管理的时候谈到,时间管理的重点从来都不是简单的方法,工具,碎片化时间如何利用等方面。真正的时间管理一定要体现在两个方面思维转变。

其一就是你要不断提升你自己做事情的效率,这就是最大化的时间节约
其二就是要要将重心转到做重要而不紧急的事情,为未来做准备

以上才是时间管理和个人管理的重点,是我们每个身在职场的人员需要重点是改进的。你做事的效率不高,思维能力跟不上,你再把你碎片时间利用的好也无济于事。

02-你在为谁工作

你所有今天的积累都在时刻为自己的明天准备,这才是自己给自己的Plan B计划。所以对自己的工作简单来说存在两个方面的意义,一个是获取工作报酬,一个是提升自我能力。当然对于第一点你也可以在工作中升华,即:

学习曲线和成长定律(200703)

在工作获取报酬的时候,我实现了应有的尊重认同和自我价值。

最近我在公司做个人知识管理的培训,但是发了通知后培训报名不理想,培训管理员反馈给我情况后问我是否需要强制参加。我的答复是不用强制,培训和学习本身是一个自主自发的行为,而不应该是一种被动的接受。首先是你自己想成长,其次才是如何成长。

所有的学习成长都需要自主自发

学习曲线和成长定律(200703)

在管理学上经常谈到胡萝卜+大棒的管理方式。

比如上面培训这件事,我们可以强制要求,也可以说参加培训的人每次发100元奖励,那估计报名的人会很踊跃,但是如果我们后面取消奖励了,你会发现所有的人都不来了。因为所有人都形成了潜移默化的意识,即学习是为了公司和工作而不是为了自己,那么就一定该有报酬。如果没有报酬,那我为何要学习。

类似的例子还有很多,比如现在头条文章写作。你进头条写作如果是为了写作变现和奖励,那么你往往很难长期坚持。一旦头条不再奖励写作文章,那你是否还会持续进行写作?或者说当你写作了很久,你发现根本没有什么文章阅读收益的时候,你是否还会继续写作?

学习曲线和成长定律(200703)

这也是我想表达的写作更多的是为了自己的工作实践经验沉淀和复盘,其次才是知识的分享。或者是写作本身是自己的兴趣和爱好,愿意长期投入,其次才是是否能够获取收益和变现。

企业不是福利院,更不是你的养老地

大家可以看到,现在的劳动法实际上很多都是站在员工的角度保障员工的合法权益。因此你要是在任何地方讨论加班这种事都会有大量的人抨击你,说公司是剥削机构。

所以你可能也会看到,有些人工作10年,年龄不到40,但是心态上往往已经做好了长期在公司养老的准备。个人对公司感觉倒是忠诚,但是实际能够为公司创造什么价值呢?

人在一个公司,简单来说就是一种明确的商业契约关系。简单来说就是你给钱,我做事。

学习曲线和成长定律(200703)

那么企业本身也不是福利院,当你无法为公司做事,为公司创造价值的时候,公司为何要花钱养你。你可以想也没有客户愿意公司不做事花钱养公司。所以对于公司来说,只要符合劳动法要求,该裁员的裁员,该优化的优化,只有这样才能够保持公司的高效运转。

所以在你被公司裁员的时候,你没啥好抱怨的,更多的是要反省自我。

用一句通俗的话来说,就是公司不留人,自有留爷处。真正有远见和风险意识的人,要做的一定就是利用公司给你有偿报酬的情况下,提升自我可以独立于公司外的普适技能。这种技能的有意识的锻炼,就是你在公司得到了第二个价值。

所以你在一个公司的工作一定要考虑两方面,一个是待遇,一个是能否学到东西

小李最近在网上问一个问题,即自己入职一个新公司差不多半年的时间了,新公司工作环境氛围都不错,但是入职后一直没人带,自己每天都安排的是做Excel数据的收集和整理发送工作。感觉半年时间过去了,自己没太大成长。类似上面这种情况个人建议就是要找主管单独谈下,不行就早点离职。

03-从量变到质变的飞跃本身是痛苦的

学习曲线和成长定律(200703)

学习曲线的定义为"在一定时间内获得的技能或知识的速率",又称练习曲线(practice curves)。简单来说刚开始你发现投入少量时间就可以获得很好的学习效果和学习加速度,但是越往后你发现即使投入大量的时间,往往自己的技能和经验都很难再持续快速增长。

在学习上这个原理普遍适用,越到后期进步越难。正如我原来在个人知识管理里面谈知识深度和广度的关系是一个道理,如下图:

学习曲线和成长定律(200703)

纵向坐标作为知识的专业深度,深度决定了知识最终能够创造的价值,我们暂时用具体能够取得的分数来表示知识的深度,即在一个专业领域如果知识深度能够达到100分,即说在该专业领域属于资深专家级别的人物。横向坐标我们现在作为时间维度,即达到某一个知识深度所需要花费的学习和实践实践。

对于图中的椭圆面积作为要达到某个知识领域深度所需要的知识广度的积累。

从图中可以看到,虽然知识的深度分数是均匀增长,但是为了支持知识的深度的提升,知识广度的面积却呈现指数级别的增长。学海无涯,最后一个椭圆没有画全,要在某个领域深度上达到满分或接近满分,往往需要耗费毕生的精力。

知识的深度,知识的广度和达到某个深度广度需要耗费的时间将构成知识的核心三个维度。

任何一件事情只要掌握了通用的学习方法再加上有人指导,你将很容易在较短的时间,比如半年或1年的时间达到60-70的水平。但是越往后走,提升越难,对于学习实践积累需要耗费的时间,需要支撑深度提升的广度拓展都将越来越大。

简单来说从90分提升到100分需要耗费的时间往往是从学习到及格花费时间的好几倍。或者说由于各方面的制约因素,你可能花费了终身的精力也无法达到100分的水平。

也正是这个原因真正的高手始终都是稀缺的。

因为持续不断的长期坚持和积累,你需要有高度的自律和坚韧的性格,不轻易的放弃和半途而废。能够耐得住寂寞,坚定自我目标和信念,但是你始终相信质变积累一定会带来量变的突破。

下面我准备分享下个人多年工作后得到了两个重要定律。而这两个定律也整合解释了我们知识,经验,能力,价值等方面的关系。

04-成长第一定律

学习曲线和成长定律(200703)

这个是19年我想明白的第一个关键道理,借用动量概念可以更加明确的表达出来。即真正提升你自我价值能力的是你已有的经验存量和你的效率增量两个关键指标。

学习曲线和成长定律(200703)

在你精力旺盛的工作前几年或者说前10年,你个人核心的目标就是积累你自己的存量知识经验,而且这存量越到越好。知识存量越大,即地基越宽大越稳,当你已经具备了一个很大的经验存量的时候,你往往可以用较小的效率增量就能够获取到具体的价值创造。

当你没钱的时候,你想1年挣100万相当困难,但是当你有2000万的时候,躺在银行理财也能挣100万。我这个储蓄完全可以映射到我们多年工作获取的知识经验存量。只有这个存量越大,你后续获取增量才会更加容易,才能够持续保持你的核心优势和竞争力。

用动量可以更加形象的表达这个概念,即最终创造价值的是动量,不是简单的质量,也不是简单的速度。这个质量就是我们已有知识经验积累,而速度就是我们的精力投入和敏捷性。

刚工作的时候,你是经验存量小,但是肯干肯加班,学习力强,精力旺盛,因此也可以获取到有价值的P动量。但是随着你自己年龄增长,我们的精力和学习力都下降,即V效率速度下降了,在这种情况下要保持我们的P动量就必须提升我们的经验存量,否则就会落后并被淘汰。但是要注意经验存量不是简单的工作时长,而是能够创造价值的经验库。

用该定律解释你为何容易被淘汰?

因此你工作多年,你速度下降,但是M经验存量又没提升,同时你本身的人力成本还在增加,那么你就属于最容易被淘汰的一类。而当我们通过日常工作和实践,多总结和复盘,将实践转换为我们的经验和方法论,那么我的质量就提升了。

当质量越大的时候,我们完全可以克服我们精力和学习力下降的影响。也驱动相同或者更大的动量。

举例来说,一只小鸟要飞的很快在天空可以撞破飞机的玻璃,同样如果是一个大铁饼即使是最缓慢的在移动也可能导致机毁人亡。只要我们已有的存量足够大,那么我们在步入中年或精力下降后,只要仍然能够保持学习的状态,那么你就能够持续产生价值。

如果你到了中年还保持和刚入职小年轻一样旺盛的精力,那么这种动量惊人的力量。让他人望尘莫及。这个我们可以看到那些获得了世界冠军的选手,所表现出来的高度自律和高强度训练。

只有懂得了这个概念,你才知道为何初入职场,或者说工作前10年的大量的实践,实践后的经验和方法论积累是如此的重要。广阔的存量值钱的不是类似书本一样的理论知识,而是你的经验,而经验来源于大量实践后反思和复盘。

存量固然重要,但是效率增量更加重要,其中速度和加速度是盘活存量的唯一方式。

即使这个速度很慢也无所谓,只有有速度,我们就能够盘活存量,让存量发挥价值。就如你有一大笔钱,你即使不去炒股,放到银行买理财也一样有可观的收益获取。但是对于很多人来说,虽然前面积累了大量的存量,但是由于不思考,不学习,历史存量变得无意思。所以你可以看到对于没有速度加持的存量,就是一摊烂肉,随时都释放出腐朽的味道。

05-成长第二定律

学习曲线和成长定律(200703)

第二定律作为第一定律的进一步展开描述。

学习曲线和成长定律(200703)

在这里我们对第一点提到的效率增量进行分解,即效率增量本质涉及到你的生产率和时间两个关键要素。这个概念基本就能够很清楚的了解到我们如何来产生更多的价值输出了。这里面有一个最关键的就是我们工作多年后,我们精力一定下降,那么我们每天能够投入到精力和时间肯定会下降。

那么我们如何保持我们有足够的效率增量?

其一就是你要根据前期足够的经验存量
其二就是就是你需要提高你的生产

以生产率换时间是应对我们精力下降的核心方法。如何提升生产率?你的思维上有个重点就是一定不能用相同的方法和工具等和年轻人竞争,而是应该升维思考,降维打击。

举个简单的例子,等你40,50岁后你能够和年轻人去比通过骑自行车到目的地?而真正的方式就是你是做的高铁或飞机等工具,你投入时间更少效率也更高。

其次,影响生产率的另外一个点就是我们对关键疑难,或新问题的分析和解决。

大家都知道,对于新问题的解决,一个关键就是需要进行问题定义和分析,提出假设,再选择最可能的假设去验证。那么当你有经验的时候,你往往在一开始就提出最可能的假设,并快速解决问题。这个时候你的经验就起作用了。而经验就是前面我们谈的你已有的巨大知识存量。

知识存量的好处就是

大存量让你在很小的速度和生产率下,也可以获取到足够大的增量。
大存量间接的提升你的生产率和生产效率,让你能够实现差异化优势竞争

最后,上面我们谈的是生产率。而这里的生产率更多应该理解为生产效率,即产出的质量和生产率的综合,没有质量的生产率本身会造成全部返工,没有任何意义。因此必须要考虑提升我们的产生质量。因此大存量往往还带来第三个好处。

大存量让你在高生产率的同时,还能够更好的保证产出的质量,即真正的高效。这就是知识存量的好处,这些间接的提升了我们的生产效率,提升了我们起步的基础量,只有这样我们才能够在投入更少的时间精力下获取到更多的产出和价值。

这也是我们会说到的,不要简单的去和年轻人比时间投入,比加班,你精力跟不上,而是应该考虑差异化竞争。所以你要去考虑积累你的存量,同时提升你的效率。即前面说到的,以生产率换时间是应对我们精力下降的核心方法,同时通过存量积累来提升我们的生产率和产出质量。

那么值得我们每个人思考的问题就是:
你工作多年精力下降后,你是否积累了足够的经验存量?

活着还是忙着等死?而真正的活着就是要不甘寂寞,打破熵增定律,突破自己的舒适区,而不是作茧自缚和画地为牢。思维意识的转变才是我们真正面对中年困局的破局点。

0

阅读 收藏 转载 喜欢 打印举报/Report
  

新浪BLOG意见反馈留言板 电话:4000520066 提示音后按1键(按当地市话标准计费) 欢迎批评指正

新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 会员注册 | 产品答疑

新浪公司 版权所有