曾鸣:优秀是卓越最大的敌人 | 阿里内部干货

简介:

今天是周一,给大家分享一篇严肃的文章

阿里巴巴合伙人、湖畔大学教育长曾鸣教授写了一篇关于“优秀”和“卓越”的文章。

躺在“优秀”的成绩单上欣赏自己,是最安逸的选择;但追求“卓越”的人,会不断挑战自己的舒适圈,他们选择穿越暴风雨,走上一条更艰难更疯狂的路。

不断挑战,不断成为更好的自己,这是我身边很多同事正在做的事。

卓越是实现可能的事情

两周前的阿里巴巴合伙人会议,一个重要的议题,是最近集团在KPI设置和绩效考核方面碰到的一些问题和挑战。

在激烈的讨论中,不断有人提到大部分企业会怎么做,阿里过去是怎么做的,现在的挑战在哪等等。

听着听着,我突然有个很深的感悟:优秀是卓越的大敌!这个观点几年前在《从优秀到卓越》这本书里看到时,一直不太有感觉,这次突然恍然大悟。

e74caaedf10a7ed52732772dc2ffae5ff619626c

优秀很不容易,要超越大多数的人和企业。这需要更聪明,更努力。但相对于卓越,优秀是看得见,摸得着的。优秀所需要努力的方向,是大多数人所认可的。更多,更好,更快。优秀比较容易形成正反馈。

但卓越则完全不一样。卓越是实现近乎不可能的事情。

卓越都是事后认定的,因为他们的所思所为,如此超前和与众不同,以至于在很长时间内都得不到任何认同。只是因为最后强大的结果让大家不得不接受,才有了所谓“卓越”的最后认同。

这就是走向卓越的极为艰难的旅程。阿里、腾讯、谷歌、脸书等在早期都碰到过巨大的融资压力和生存危机,几乎无一例外。

马云在很多年间都被认为“疯狂”,是个很典型的例子;而马斯克让人敬重的原因,就是因为他总在挑战mission impossible,从Telsa到SpaceX。

和优秀是在认同的正反馈中成长截然相反,卓越是一直在负反馈的狂风暴雨中挣扎。对人的压力和挑战完全不是一个量级的。

优秀依赖的是正向思维,而驱动卓越的是逆向思维,相反的套路。正是在这个意义上,优秀的确是卓越最大的敌人卓越如此稀缺,正是由于优秀已经很难。

当我们在会议中,越来越多地提到,大多数企业都是这样做时,我们其实已经滑向优秀,甚至是平庸

有勇气挑战常规,是追求卓越的基本。细想起来,在阿里“土话”当中,体现这种卓越精神的话还真不少。比较常见的是,“今天最好的表现,是明天最低的要求”、“不难要你干嘛?”

当然,重要的是多少人当口号,多少人相信并实行。更有阿里特色的是 “很傻很天真,又猛又持久”。特别在阿里早期,马云讲的大部分东西简直就像天方夜谭。

聪明人几乎都离开了,只有很傻很天真的人留下来了。

fd9f6630e9f92cfbc2c33407f2b3aff507987a9c

既要,又要,还要

和马云工作久了的人,都很清楚,他提出的目标,从来都是超出想象,而且基本不松口。

后来我们创造了一个句式,“既要,又要,还要”,专门用来描述马云对于多元目标的极致追求。

常规思考,当然要做取舍。但是,提出超常目标,激发出真正的创造力,才能创造不一般的结果。挑战成功,大家就有信心去面对更大的挑战,几次下来,环顾四周,会发现已经走得很远,卓越的基因也就埋下了。

2011年11月份,按惯例我们开完了下一年的战略和运营会。唯一没有确定的是具体的目标,也就是最核心的KPI。

马云思考了三个月(他一直认为KPI的制定是最重要的管理工作之一,也最难)。春节回来,他提出了一个完全出乎大家意料的KPI:双百万。一百万淘宝卖家年收入过百万。

对于已经习惯了过去几年每年都是GMV翻倍的KPI的管理层,这个天马行空的指标让大家完全摸不着头脑。

而且,从2003年创立到2011年,淘宝八年高速增长,积累下来的年收入过百万的卖家刚达到十几万家。两年内要到达一百万,的确很难想象。

但是基于对马云的信任,大家还是非常认真地去思考。

那段时间大概是淘宝头脑风暴会议最密集的阶段之一了。慢慢地,大家开始理解马云的思路,就是为了打断大家对GMV的简单追求,让大家认真思考生态圈的繁荣到底需要什么。

按常规的打法,这个目标无论如何都完不成。这又逼着大家脑洞大开地思考并尝试各种创新。这一年,淘宝创新非常密集。不少是错的,有些太早了,但有些种子后来逐渐开花结果了。

878d70282d26a917c21611b91fbfcae99967353c

回到初心

团队为什么愿意尽心尽力地去执行这样的目标?

对于大部分公司来说,KPI的制定本身就是一个上下谈判的过程,其中还有不少潜规则。怎么能做到上下同心?这又得回到使命,愿景,价值观。

上下同心是因为信任,信任是因为志同道合,相信共同的使命愿景。所以才能做到KPI不是谈判的结果,而是共识的建设过程。

“为过程鼓掌,为结果买单”的制度,又形成了使命必达的超强执行力。这两者的有机结合,使得KPI的设定和执行成为愿景聚焦,战略落地的共创过程。

马云提出“双百万”,背后的思考就是希望大家回到初心,回到阿里的使命,“让天下没有难做的生意”,让卖家在淘宝的平台上可以快速成长,同时让整个生态更加繁荣。

团队对于阿里的使命愿景是完全认同的,所以大家关注的重点不是KPI完不成的话,我的收入受影响怎么办,而是怎样绞尽脑汁地去实现这个目标。

正是在这样一种良性的上下互动中,看似非常理想主义的使命,愿景,价值观,战略变成了很接地气的创新,一个个看似不可能实现的目标得以实现。


原文发布时间为:2018-05-14

本文作者:橙子

本文来自云栖社区合作伙伴“阿里味儿”,了解相关信息可以关注“阿里味儿”。

相关文章
|
人工智能 安全 前端开发
OSCAR开源专访 | 企业内源最大的挑战在于改变封闭思维和竞争观念——智网创新中心张东阳
开源作为一种开放的、无边界的新型协作模式,是数字经济创新、开放、共享、可持续发展的源头活水。
166 0
OSCAR开源专访 | 企业内源最大的挑战在于改变封闭思维和竞争观念——智网创新中心张东阳
|
数据挖掘 程序员
产品、运营和程序员的战争,已经上升到了相亲界
  近日,一位上海阿姨给程序员儿子的相亲,引起了互联网产品、运营、和程序员群体的大面积战争   这位上海阿姨看到自家的儿子36岁仍然不慌不忙不想成家,想出了个绝妙的主意替儿子相亲:在网上拍卖儿子(?)并承诺结婚退全款 (阿姨还挺有互联网思维...?..)   拍卖品基本符合“程序员标准人设”:单身,高薪,就差秃了。对于秃这点,母亲大人也很是居安思危。   年薪百万两套房,妈妈表示刚脱贫(柠檬),并开启亲妈致命式吐槽。
229 0
至暗时刻,风“云”突变(五):2015到2019,从5到70,从0到100万,技术推动业务的云实践,我创业的这4年
开发、产品、销售、客服,一个都不能少:从2015年到2019年,业务DAU从0到100万,团队从5人到70人,讲述技术人的创业之路,解读如何从技术推动业务,分享作为CTO的心路历程,一同感受创业的五味杂陈。
|
Java 程序员 PHP
至暗时刻,风“云”突变(四):2015到2019,从5到70,从0到100万,技术推动业务的云实践,我创业的这4年
至暗时刻?也许从来没有最难,只有更难:从2015年到2019年,业务DAU从0到100万,团队从5人到70人,讲述技术人的创业之路,解读如何从技术推动业务,分享作为CTO的心路历程,一同感受创业的五味杂陈。
|
人工智能 机器人 大数据
今后军队将完全人工智能化?停止幻想!大趋势和大方向不容改变
从如今国际上的局势来看,未来的军事武器的发展很大程度上会向着外太空的方向发展,但是航天飞机已经没有了,自从"哥伦比亚"号失事之后我们人类对于航天飞机的梦想再次破灭。而除了外太空之外我们的军事武器的发展会不会向着完全人工智能化的方向发展呢?
2431 0
今后军队将完全人工智能化?停止幻想!大趋势和大方向不容改变
|
前端开发 安全 Java
至暗时刻,风“云”突变(三):2015到2019,从5到70,从0到100万,技术推动业务的云实践,我创业的这4年
危机突来,我们怎样面对,应对?从2015年到2019年,业务DAU从0到100万,团队从5人到70人,讲述技术人的创业之路,解读如何从技术推动业务,分享作为CTO的心路历程,一同感受创业的五味杂陈。
|
移动开发 前端开发 小程序
至暗时刻,风“云”突变(二):2015到2019,从5到70,从0到100万,技术推动业务的云实践,我创业的这4年
2017~2018年,我们遇到了团队和公司的至暗时刻,我们是怎样一步一步走过来的?从2015年到2019年,业务DAU从0到100万,团队从5人到70人,讲述技术人的创业之路,解读如何从技术推动业务,分享作为CTO的心路历程,一同感受创业的五味杂陈。
|
云安全 安全 前端开发
至暗时刻,风“云”突变(一):2015到2019,从5到70,从0到100万,技术推动业务的云实践,我创业的这4年
从2015年到2019年,业务DAU从0到100万,团队从5人到70人,讲述技术人的创业之路,解读如何从技术推动业务,分享作为CTO的心路历程,一同感受创业的五味杂陈。
|
大数据
风剑分享“站在上帝视角看数据”,点燃企业大数据梦想与思潮
“2018年,在人工智能、区块链等概念的花式风口与泡沫之下,企业服务领域反以其针对B端企业的重实用性与宽“护城河”,正有条不紊的发展着。云服务、企业OA、协同SaaS产品、大数据服务等各种兼具敏捷性与实用性的产品层出不穷,企服产品的提效应用让许多企业摆脱了冗杂的工作流程,提升了业务效率,涌现而出的商业机会则成为了新经济突破口。
|
存储 人工智能 分布式计算
云计算,能回答地球最终流浪到哪里吗?
云作为前沿科技的集大成者,除了可以提供便利的计算、存储基础设施之外,还可以提供丰富的数据智能能力,通过已知的数据来挖掘未知的深层信息。例如通过阿里云的大数据计算平台MaxCompute可以帮助科学家进行海量数据的处理,通过机器学习PAI可以轻松调用各种算法模型,来确定天体类型,甚至分析温度、空气成分等信息。
2407 0