心理成熟度 - 创业公司识人利器

转自:陈崇磐:心理成熟度 - 创业公司:识人利器 和 管事与管人

作者简介:陈崇磐,德信随寓 CTO 兼 COO,TGO 鲲鹏会会员,多次从零开始搭建团队,有丰富的团队打造经验,曾在通信领域扎根 10 多年,先后就职于华为、摩托罗拉、诺西通信等公司。2013 年开始自主创业,并随后加入创业社交平台–微链担任 CTO,目前专注长租公寓领域。

 

招人是公司永恒的旋律,而创业公司的招人更是贝九级别的交响曲,冗长而跌宕起伏,一旦团队顺利成型,带给人的成就感也如交响乐带来的震撼一样,更印象深刻且耐人寻味。

可问题是处于创业阶段的公司招人,是所有公司阶段中最难的,因为出不起高价,却要求更高(而不是更低)。虽然 234 原则(2 个人干 4 个人的活,拿 3 个人的工资)就已经很残酷,但更难的是,如何让搭建出的团队能跟上业务的快速发展,而不是牵绊。因此,回到操作层面,当我们没有资本开着直升飞机为人才等 2 个小时的时候,我们该以什么准则在茫茫人海中找我们想要的人?

招人

我们对人群的划分有很多种:男人或女人、感性或理性、外向或内向、老手或萌新、好人或坏人,甚至有人习惯以星座、血型、相貌、色彩偏好等作为划分因素。但在招人的时候,我更喜欢使用心理年龄,这个和生理年龄(工作年限)有一定关联却又不完全等同的标准把人分为四等:幼儿期、少年期、青年期、成年期。


幼儿,不知道自己不知道

这是心理成熟度的第一层级,在职场中的表现就是,碰到问题只会求助,而且在求助的时候,连自己的问题都无法准确描述。这种员工和幼儿一样,没有描述问题的能力,分不清自己与世界的边界,也分不清人与人之间、岗位与岗位之间的边界,只能通过哭和外界对他困难的理解,帮助他解决问题。
为了识别这种候选人,我通常会选择其简历上的项目问一个问题:你们几个之间是怎么分工协作的?比如几个 Java 开发之间、前后端之间等。如果候选人对分工和彼此的边界都不能准确描述,我会把候选人定位为幼儿层级,直接 pass。


少年,知道自己不知道

这是第二层级,正如少年,知道自己是因为个子不够高才拿不到柜子上的玩具,或者因为力气不够大才拧不开超市新买的果酱。这个层级的员工没有足够的能力解决碰到的所有问题,所以在求助时,会对问题有一个准确的描述,甚至自己已经做过某些尝试但还是没能解决,正如已经尝试搬了板凳但还是够不到柜顶上的玩具。
为了分辨这个层级,我通常会问的问题是:你经历的项目中,有没有遇到让你刻苦铭心的困难,你是怎么解决的?这个问题一方面可以通过遇到问题的难度判断候选人的专业技能,比如是属于语言技巧层面、逻辑思维层面、架构设计层面,还是业务运行层面,另一方面可以得知对方是否有尝试过自己解决问题,了解候选人针对问题的主观能动性和韧性。
少年缺少的是专业技能而不是问题意识,一般也能够解决能力范围内的问题。因此如果遇到少年,我通常会结合他的生理年龄也就是工作年限,来判断对方的学习曲线,再结合团队的缺人程度决定是否合作。


青年,知道自己知道

青年属于知道自己知道的层级,一方面,青年往往是团队中的业务骨干,知道自己碰到的是什么问题,也往往能找到解决问题的办法。另一方面,青年也会倾向于证明自己,让别人意识到他的“知道”,因此在工作上会有不错的主观能动性,有时甚至会为了证明自己而出现一个人偷摸捣毁敌人老巢回来邀功的行为,或者叛逆顶撞的现象。
为了分辨青年,我会倾向于问类似的问题:你过往的工作经历中,最让你有成就感的事情是什么?如果对方的答案是落在个人英雄主义的范围,满足于以个人能力赢得团队的尊敬,进而认为自己在团队中不可替代,我就会将他归到青年的层级,否则就会归到最高层级,也就是成年。
抛开其他因素,由底层个人英雄主义延伸出的职业发展障碍,可能成为青年换工作的深层次原因,因为他觉得自己是英雄无用武之地,没人知道他的“知道”,实际上可能是他无法突破技术思维,造成眼高手低。

这个问题的另一种表现形式是:我们也经常遵循“学而优则仕”的原则去提拔技术骨干,让他去驱动或影响他人,这样,既让他成为榜样,也解决了骨干的发展空间问题。但现实中这样做并不能每次都成功,失败的结果是既陷入了管理混乱,又损失了一名技术骨干(技术人员的自尊往往很难接受自己回到从前)。我对这个问题的个人体会是,事先判断心理层级,如果技术骨干还处于青年的层级,切忌拔苗助长。


成人,不知道自己知道

这里的不知道不是真的不知道,而是自己的知道已经悄然地融入到日常行为中,不需要刻意让自己或者别人了解自己已经知道。成人和青年的区别,在于对问题的认识是否突破了“自己”这个边界,考虑问题的出发点是“自己”,还是“自己 + 相关的人”。

单纯考虑生理年龄,人总会随着时间的流逝慢慢变成成人,但如果以心理年龄衡量,不是人人都能随着工作经验的积累,慢慢成长为成人这个层级。因此,找人的时候,如果能碰到心理上的成人,是非常幸运的一件事。

我经常尝试通过一个开放性的问题了解对方的心理成熟度:你心目中最理想的工作环境是什么?这个问题可以很好地衡量出对方考虑问题的角度,如果他在意的都是与自己利益相关的东西,比如待遇、氛围、能学到东西等,我会将他划分到青年层级而不是成人层级。听起来很苛刻甚至有点作,容我解释一下,我们不是要找不食人间烟火的圣人,或者只付出不求回报的老黄牛,因为也不现实。但我对这个问题的理解是,自己的获得往往是结果而不是理由,是终点而不是起点。如果以结果作为起点,往往是因果倒置。

如果碰到成人且对业务有兴趣,重用吧。

上述的心理层次模型是一个管理工具,某种程度上可以帮助我们判断碰到的人,但这种判断只是基础和前提。我一直认为大多数团队中,从诸多因素出发,业务骨干往往是青年这个层级的员工。但青年层级的业务骨干是最难管理的群体,因为青年的个人英雄主义行为经常会落入好心办坏事的境况,一个有着良好出发点的行为却因为考虑范围不够而给团队带来了不好的影响,这个时候鼓励和约束都不合适。例如我就遇到过弹性工作制下习惯性凌晨 3 点拼命工作,第二天 11 点钟还不见踪影的员工。因此,在团队的组建上,除了判断人的原则,更需要组队的原则。

 

组队

当大多数人被问起“一个都是孙悟空的团队是不是好团队”时,往往都会摇头。很显然,大多数团队都需要相互配合才能高效工作。效率来自分工,分工需要协作,配合和协作是一个团队的基石。都是孙悟空,不仅浪费了资源,也不一定有好的配合。

理想团队模型

针对每个团队成员而言,专业技能决定他能解决什么样的问题,而心理年龄决定他能解决多大的问题。汇总成一个团队,专业技能的短板决定了这个团队能不能做起一件事,而心理年龄的长板决定了能把这件事做到多大。孙悟空是专业技能很强,但心理成熟度不一定匹配的员工,如纯订单销售导向的团队可以由孙悟空为基本组成来搭建,但对大部分团队而言,我设想的最理想模型应该如下图所示:

这样的设想有如下几个考虑点:

1.处于管理位置的必须是成人,否则团队的正常运转无法保证;
2.业务骨干有 2 个,成人或者青年。2 个有竞争也有备份,防止团队被业务骨干绑架;
3.每个业务骨干各带一个业务新手,可以是少年或青年,业务新手有学习的对象,团队有后备的力量,业务骨干也有培养新人的成就感;
4.再配备一名少年业务小白,为团队补充新鲜血液,也作为业务新手的后备力量;
5.整个团队模型中的每个人都有上升的空间,但成为业务骨干之前都是专业技能的上升,而业务骨干到团队负责人的升迁则属于业务到管理的突变;
6.团队负责人可以做业务,但不应该是主要职能,重心还是应该放在团队管理、放在带领团队突破业务上。小型团队往往需要负责人做一些业务工作,比如“CTO 要不要写代码”这个永恒的问题就是很好的例子,但不应该本末倒置。

有了预留的成长空间,随着团队规模的扩大,团队成员就会面临两个重要的突变:从做事到管事,再从管事到管人,如下图所示:

其中,做事阶段的重点是做好自己,管事和管人阶段的重点都是管好他人。学而优则仕,是完成“做好自己”到“管好他人”的突变,而这个突变需要以青年到成人的突变作为基础。创业公司经常会出现一个问题,就是让做事还不错,即专业技能不错的员工,直接沿着红色升迁路线到达“管人”的位置,直接从“做事”跃迁到“管人”,跳过了“管事”这个阶段。这有现实条件的无奈,也有提拔升迁时考虑是否全面的因素。

如果业务需要的协作不复杂,则处于青年心理层次的员工在做事的阶段也可以有很好的表现。但一旦团队规模达到每个小组至少三个成员时,则势必要有人慢慢承担小组的管理工作,比如提拔业务开发骨干担任小组长,提拔架构师担任项目经理或者团队负责人等。此时应该考察的是心理成熟度,而不是业务能力。所以,从“做事”直接到“管人”的红色升迁路线要尽量避免,并不是所有人都有能力或者意愿完成突变,如果团队内部没有合适的人,宁愿外招。

管事的原则

从“做事”到“管事”,是“自己做事”到“驱动做事”的区别,也是动手到动嘴的转变。在辅导新人如何“管事”时,我通常会解释如下原则:

1.受益原则:谁受益谁驱动。在团队协作边界不是很清晰的情况下,往往会导致一个事情落到几不管的灰色地带中,尤其是创业公司更容易出现这种情况。此时如果没有一个清晰的原则,则会使小公司得大公司的病,事情推动效率非常低下。而受益原则比较粗暴,约定谁受益谁驱动,会让问题在边界划分清楚之前快速得到解决,也让新手在犹豫到底该不该插手时有了一个简单的原则。
2.基准原则:时间节点是协作的基准。正如 NTP 是服务器群正常工作的基础,所有相关方共同认可的时间节点表是团队协作的基准。如果没有一个所有人都认可的时间节点表,不要贸然启动。
3.推动原则:从目标到范围、从工作量到计划,从跟踪到关闭。这是典型的项目管理方法,也是驱动做事的套路。分解一下:
首先,确定整个事情的目标,以及为了达成目标的路径和手段,进而确定出整个事情涉及的人和事。
其次,基于事确定出工作量,基于做事的人确定难度系数,形成所有相关方都认可的时间节点,进而形成计划
最后,启动计划,过程中不断监控、评估、协调,直至所有节点关闭。
4.受阻原则:如果推不动,尝试改变协调方式而不是停止。管事新手会经常落入推不动而被迫停止的苦恼境地,这可能有多种原因:协调手段不合适、事情条件不成熟、相关方时间冲突、相关方配合意愿不足(尤其跨部门协作)等。有些新手会在团队追溯分析时把原因归结到别人的不配合或者团队给了尚方宝剑的同时没有约束所有相关方等,但管事者最需要的是在过程中找到原因,改变协调方式,而不是在冲破时间节点时找责任方,想办法推动事情才是关键。
5.好人原则:当面的妥协并不是真正的好人。对团队而言,把事情推到底落到地,才是一个真正好的管事者。

管人的原则

当团队中有了成熟的管事者,下一个成长目标便是让他“管人”。从“管事”到“管人”,是“成就自己”和“成就他人”的区别。既然管人,就要有通过成就他人来成就自己的格局。而一旦管人,在事情推动上会由管事的直接推动变成管人的间接推动。

管人有几个原则:
一。基本规则:右手棒子、左手甜枣。管人新手比较容易犯的错误有几个:
1. 觉得间接推动效率太低而直接介入,由管人降级为管事;
2. 太有管理意识,凡事使用棒子解决(强制必须做或不能做等),导致团队失去积极性;
3. 不好意思,凡事使用甜枣哄骗,导致团队没有甜枣的激励就不出活,甚至在某些关键甜枣承诺没有兑现后,失去了对团队的控制力。
正确的做法应该是右手棒子左手甜枣,打一棒子给个甜枣,这样既不会把团队管死,也保持了原则性。

二。换位原则:了解对方的需求层级,满足对方最在意的。管人者的最高境界是,所有人都觉得老板对自己特别好。企业的资源总是不够用的,这也是需要管理的最底层逻辑。所以在激励成员方面,能在一碗水端平的基础上,照顾好每个人最在意的点,非常不容易,也是值得每个管人者追求的目标。

三。招人原则:不为事,不引诱。为事招人,是新手比较容易犯的错误。招人的出发点不应该是团队里面有个具体的问题没人解决(否则这个问题解决了,人怎么安排?),而应该是因事设岗,因岗招人。只有岗位梳理清楚后招的人进而形成的团队,才是可以跑得更远的团队。另一个招人的点是不引诱,创业团队一开始都比较困难,如果生怕招不到人而重点利诱而不是强调公司的目标以及意义,那结果只能是,招到的人是冲着利诱来的,很显然这不是团队最希望得到的,能跟着团队一路跑下去的伙伴。

四。提拔原则:先证明能力再给名分。在意向提拔团队成员时,很多成员会要求先给名分再做事,否则会抹不开面子不好意思主动去承担更多责任。我对这个问题的理解是,组织协作关系只是实际协作关系的追认,而不是先行。如果没有给名分就放不开手脚,或者说一定要借助名分才能约束别人,那我的结论是,被提拔者的影响力还不够,应该给更多机会并协助他建立更强的影响力来进一步考察,而不是贸然提拔。正如上文提到的,不恰当的提拔会让团队和成员处于双输的局面,提拔没有退路。

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标题Python基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现AI更换标题第1章引言介绍租房数据分析的重要性,以及Hadoop和Python在数据分析领域的应用优势。1.1研究背景与意义分析租房市场的现状,说明数据分析在租房市场中的重要作用。1.2国内外研究现状概述Hadoop和Python在数据分析领域的应用现状及发展趋势。1.3论文研究内容与方法阐述论文的研究目标、主要研究内容和所采用的技术方法。第2章相关技术理论详细介绍Hadoop和Python的相关技术理论。2.1Hadoop技术概述解释Hadoop的基本概念、核心组件及其工作原理。2.2Python技术概述阐述Python在数据处理和分析方面的优势及相关库函数。2.3Hadoop与Python的结合应用讨论Hadoop与Python在数据处理和分析中的结合方式及优势。第3章租房数据分析系统设计详细描述基于Hadoop的租房数据分析系统的设计思路和实现方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计,包括数据采集、存储、处理和分析等模块。3.2数据采集与预处理介绍数据的来源、采集方式和预处理流程。3.3数据存储与管理阐述数据在Hadoop平台上的存储和管理方式。第4章租房数据分析系统实现详细介绍租房数据分析系统的实现过程,包括关键代码和算法。4.1数据分析算法实现给出数据分析算法的具体实现步骤和关键代码。4.2系统界面设计与实现介绍系统界面的设计思路和实现方法,包括前端和后端的交互方式。4.3系统测试与优化对系统进行测试,发现并解决问题,同时对系统进行优化以提高性能。第5章实验结果与分析对租房数据分析系统进行实验验证,并对实验结果进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境和数据集,包括数据来源和规模等。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤,包括数据预处理、模型训练和测试等。5.3实验结果分析从多
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