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2.系统类型:【下载次数19416】⚽🏆🥇支持:winall/win7/win10/win11🧸🧧现在下载,新用户还送新人礼包🎁本站(www.laserfair.com)提供小说《🅱️大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新💢》-app【v3.453.593.413】及可以看污的app_海角帖子详情免费阅读:大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新  来自: 版面之外  1968年,安迪·格鲁夫和罗伯特·诺伊斯、戈登·摩尔一起创办了一家芯片公司。那家公司叫英特尔。 当时没有人知道它后来会成长为什么。格鲁夫自己大概也不知道。 但他清晰地知道,做半导体这件事极其复杂,需要数百名工程师同时朝一个方向奔跑,而任何一个人跑偏,都可能让整条流水线报废。 格鲁夫面对的不是技术问题,是管理问题:在一个高度不确定、高速运转的组织里,怎么让每个人都知道自己该做什么,而且真的去做? 当时流行的管理方法叫MBO,也就是目标管理。彼得·德鲁克1954年在《管理的实践》里提出的。 理论上很美。上级设定目标,层层分解,人人有责。但格鲁夫发现,MBO在英特尔根本跑不起来,它太慢,太官僚,等目标层层传递到一线工程师手里,市场早就变了。 于是格鲁夫干脆改造了它。把目标拆成两件事:你想去哪里(Objective),以及你怎么知道自己到了那里(Key Results)。 目标要野心勃勃,结果要可以量化。 最反直觉的一点,OKR不和薪资挂钩。一旦目标和钱绑在一起,人就会设定保守的目标,整套系统就废了。 这就是OKR最初的样子,不是考核工具,是对齐工具。 1999年,风险投资人约翰·杜尔走进了谷歌那间还不到一岁的小办公室,把格鲁夫的这套东西带了进去。 谷歌此后二十多年,把OKR刻进了公司的DNA。谷歌创始人之一的拉里·佩奇,后来在杜尔的书《Measure What Matters》序言里写道,OKR帮助谷歌实现了十倍速的成长。 谷歌的OKR有一个外人不太知道的细节:完成率60%到70%,才是健康的。100%完成意味着目标设低了。 这个设计透露了一种组织哲学,目标不是用来完成的,是用来突破的。 这套东西后来从硅谷扩散开来,进了LinkedIn、Twitter、Uber,最后也来到中国。 在中国,把OKR用得最彻底的是字节跳动。张一鸣做了一个在中国企业文化里几乎是异类的决定:所有人的OKR,全公司可见。 入职第一天的实习生,想看张一鸣的OKR,敲几个键就行。这让透明本身成为了管理。当你的目标被全公司看见,社会压力替代了考核压力,效果往往更好。字节从几百人长到超过10万人,OKR是这个过程里最重要的组织基础设施之一。 从英特尔的车库到字节的飞速扩张,OKR用了五十年,证明了自己的价值,解决了一个真实的问题:在人组成的大型组织里,怎么让每个人的力气都使到同一个方向。 但它一直有一个痛点,没有解决。 一、OKR的阿喀琉斯之踵  在绝大多数公司,OKR推行两三年之后,都会出现同一个现象:目标越写越保守,关键结果越来越像任务清单,季度复盘变成了汇报表演。 在大型组织待过的人都见过这种场景。季度初的目标设定会议,大家在写OKR,没有人真的在想“我能做到多好”,所有人都在想“写什么能让自己好看”。然后到了季度末,超额完成,皆大欢喜。 格鲁夫最担心的事发生了:OKR变成了另一种KPI。 原因很简单。格鲁夫说OKR不和绩效挂钩,但在大多数公司,你的完成率最终还是会出现在年终绩效里,哪怕是隐性的。人不傻,最优策略推导一步就出来了,设一个跳一跳能够到的目标,然后超额完成,显得自己很牛。 还有一个更隐蔽的问题。OKR通常是季度制或者半年制的,但创新不按时间期限发生。很多真正有价值的探索,在第一个月看起来毫无进展,第二个月仍然毫无进展,到了季度末复盘,就被以不在OKR里为由安静地砍掉了。 OKR的节奏,天然不适合孵化那些慢热的、需要长期积累的事情。 但这两个问题,都还不是最根本的。 OKR最根本的局限:它只管意愿,不管能力。它默认人知道怎么做,只是需要被对齐方向、被激励去做。但很多时候,一个团队的真实问题是能力不够,不是方向不对。写再好的OKR,也无法让一个不会的人变得会。 这个局限,五十多年来没有人解决。人有惰性,有私利,有信息不对称,有本能的自我保护。 OKR的全部设计,说到底都是在与人性的弱点博弈。 而与人性博弈,你赢不了。 二、一种不需要被管理的组织出现了  2024年2月,瑞典金融科技公司Klarna公布了一组数据。 这家公司上线了一个AI客服系统,运行一个月后,这个系统干了700名人工客服的活。平均解决时间从11分钟降到了2分钟,客户满意度反而更高了。CEO Sebastian Siemiatkowski随后宣布,公司正在重新考虑招聘计划。 这不是一个关于效率提升的故事,这是一个关于组织构成改变的故事。700个工作岗位,不是被优化掉了,是被一个不需要管理的存在替代了。 同样,当时成立不到半年、估值20亿美金的Cognition发布了Devin,第一个能独立完成软件工程任务的AI智能体。Devin不只是写代码,它能理解需求、查技术文档、发现并修复bug、在测试环境里验证结果,然后把代码部署上线。整个过程不需要人介入。 Devin在当时还不完美,很多复杂任务它做不好。但这不是重点。重点是:一种新的组织成员出现了,可以自主感知任务,自主拆解步骤,自主执行,自主汇报结果。 Klarna和Cognition,是更早期的案例。2026年春节之后,OpenClaw小龙虾带动了智能体大爆发。字节、腾讯、阿里在内部大规模研发和部署Agent,处理数据分析、内容生产、用户运营、代码review。 有公司内部已经给智能体取了工号,叫AI同事。 管理学界对这件事的反应慢了半拍,但有人更早看见了方向。 加里·哈默尔,被《华尔街日报》称为世界上最有影响力的商业思想家之一,在《Humanocracy》里提过一个核心论点:现代管理系统的核心设计,是为了解决人的不可靠性。 打卡、汇报、审批、考核,这些机制存在的理由,是人会撒谎、会偷懒、会犯错、会跑偏。一旦执行层不再是人,整套系统的存在理由就会动摇。 MIT在2023年发表于《Science》的研究显示:在写作类知识工作中,使用ChatGPT后完成时间平均缩短40%,产出质量提升18%。 但与此同时,一个新问题浮出了水面,产出的边界开始模糊,越来越难以判断一个结果究竟是人的贡献,还是AI的贡献。 传统的绩效考核逻辑,正在因此失效。 德鲁克说过,管理的本质,是让普通人做出不普通的事。这句话成立了几十年。但当团队里有一半成员是智能体,这个命题就需要被重写。智能体不是普通人,也不是不普通的人,它是另一种存在,需要另一套逻辑。 OKR,是上一套逻辑里的产物。 三、OKR的三根支柱,逐一松动  OKR在过去五十多年里解决了三个真实问题。现在来看,这三个问题的前提假设,正在被智能体一个一个拿走。 先说对齐。OKR对齐的前提,是每个人有自己的利益,和公司目标天然存在偏差。季度初的目标设定会议,本质上是一场谈判,管理者试图让员工相信,公司的目标也是他们自己的目标。这个过程需要时间,需要技巧,需要信任,而且成功率不高。 智能体没有这个问题。你用一段System Prompt定义它的任务和边界,它就朝那个方向运行。不需要说服,不需要谈判,不需要检查它是否真的认同这个目标。它的“目标”就是它的定义,两者之间没有缝隙。当一个团队里智能体的比例越来越高,对齐这个动作的对象越来越少,OKR最核心的使用场景开始萎缩。 再说透明。字节的OKR之所以有效,是因为它让目标公开可见,制造了一种社会压力。但这个设计本身,是在弥补一个人性缺陷:人在默认状态下会隐藏信息,尤其是对自己不利的信息。 智能体没有这个倾向,它的所有行动都可记录,每一步在做什么、做完了没有、结果是什么,全部实时可查。你不需要等季度复盘,打开日志就能看见。透明度不再是文化目标,而是工程上的默认状态。 最后说激励。这是OKR最精妙的设计。所谓完成率60%-70%才健康,本质上是为了对抗人的安全行为。格鲁夫知道,人在没有外力的情况下,会本能地选择保护自己,不敢设高目标。 智能体不存在这种本能。你给它一个高难度任务,它不会因为担心完不成而保守,它只会因为能力不足而失败,这是工程问题,不是管理问题。OKR对它无从下手。 三根支柱拿走之后,还有一个更深的东西暴露出来了。OKR的设计节奏,是为了匹配人类的注意力周期。 人需要阶段性的节点来聚焦、复盘、重新出发。但智能体没有注意力周期,它可以持续运行,不需要季度复盘,不需要年中检查,不需要年终打分。你在用一个为人类节律设计的框架,去管理一个没有节律的存在。框架本身就是错配。 格鲁夫当年的问题是:怎么让人往同一个方向跑?他的答案是OKR。 智能体带来的问题完全不同:当执行层不再是人,管理者到底管什么? 这个问题,OKR回答不了。 四、从组织到个人,都逃不过  这不只是公司的问题。每一个在组织里上班的人,都得想。 智能体进入组织,改变的不只是效率,而是每个人在组织里的位置。当客服、数据分析、内容生产、代码审查这些工作越来越多地交给智能体,人的价值锚定在哪里? 大概在三个地方。 给智能体写一段好的任务定义,比给员工写一份好的OKR更难。智能体的上限,完全由定义质量决定。你定义得模糊,它就在模糊里打转;你定义得精确,它可以无限逼近那个精确。过去管理者的权力来自信息差和资源,未来管理者的权力来自一件更朴素的事:能不能把一件事想清楚,说清楚。(延伸阅读:《轮到理科生焦虑了》) 但光会定义还不够。智能体可以跑得很快,但它不知道该往哪个方向跑。什么值得做,什么不值得做,哪个结果是真的好。这些判断依赖经验、直觉和对人性的理解,恰恰是智能体给不出的东西。 再往上一层,是编排。未来的组织不是管理一群人,是调度一个人机混合的系统。这件事没有历史经验可以套用,能想明白的人,会非常稀缺。 对个人来说,这件事意味着一个不那么舒服的现实:如果你现在的核心价值,是执行和完成,按时交付、达成OKR、完成指标。 那么这部分价值正在被智能体稀释。 不是明天,是现在。 “版面之外”的话  管理大师德鲁克曾说,二十世纪最重要的管理成就,是把体力劳动者的生产力提升了五十倍。他在世的最后几年说,二十一世纪最重要的管理挑战,是提升知识工作者的生产力。 他没有等到智能体出现。但如果他等到了,他大概会再改一次:二十一世纪真正的管理挑战,不是提升知识工作者的生产力,而是搞清楚,当智能体把知识工作接管之后,人应该做什么。 OKR回答不了这个问题。现有的管理工具,都回答不了。 但它正在要求每一个人,给出自己的答案。  {句子}
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2.系统类型:【下载次数95239】⚽🏆🥇支持:winall/win7/win10/win11🧸🧧现在下载,新用户还送新人礼包🎁本站(www.laserfair.com)提供小说《🐞大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新🤩》-app【v1.939.574.436】及91看片怎么下载_糖心微logo免费阅读:大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新  来自: 版面之外  1968年,安迪·格鲁夫和罗伯特·诺伊斯、戈登·摩尔一起创办了一家芯片公司。那家公司叫英特尔。 当时没有人知道它后来会成长为什么。格鲁夫自己大概也不知道。 但他清晰地知道,做半导体这件事极其复杂,需要数百名工程师同时朝一个方向奔跑,而任何一个人跑偏,都可能让整条流水线报废。 格鲁夫面对的不是技术问题,是管理问题:在一个高度不确定、高速运转的组织里,怎么让每个人都知道自己该做什么,而且真的去做? 当时流行的管理方法叫MBO,也就是目标管理。彼得·德鲁克1954年在《管理的实践》里提出的。 理论上很美。上级设定目标,层层分解,人人有责。但格鲁夫发现,MBO在英特尔根本跑不起来,它太慢,太官僚,等目标层层传递到一线工程师手里,市场早就变了。 于是格鲁夫干脆改造了它。把目标拆成两件事:你想去哪里(Objective),以及你怎么知道自己到了那里(Key Results)。 目标要野心勃勃,结果要可以量化。 最反直觉的一点,OKR不和薪资挂钩。一旦目标和钱绑在一起,人就会设定保守的目标,整套系统就废了。 这就是OKR最初的样子,不是考核工具,是对齐工具。 1999年,风险投资人约翰·杜尔走进了谷歌那间还不到一岁的小办公室,把格鲁夫的这套东西带了进去。 谷歌此后二十多年,把OKR刻进了公司的DNA。谷歌创始人之一的拉里·佩奇,后来在杜尔的书《Measure What Matters》序言里写道,OKR帮助谷歌实现了十倍速的成长。 谷歌的OKR有一个外人不太知道的细节:完成率60%到70%,才是健康的。100%完成意味着目标设低了。 这个设计透露了一种组织哲学,目标不是用来完成的,是用来突破的。 这套东西后来从硅谷扩散开来,进了LinkedIn、Twitter、Uber,最后也来到中国。 在中国,把OKR用得最彻底的是字节跳动。张一鸣做了一个在中国企业文化里几乎是异类的决定:所有人的OKR,全公司可见。 入职第一天的实习生,想看张一鸣的OKR,敲几个键就行。这让透明本身成为了管理。当你的目标被全公司看见,社会压力替代了考核压力,效果往往更好。字节从几百人长到超过10万人,OKR是这个过程里最重要的组织基础设施之一。 从英特尔的车库到字节的飞速扩张,OKR用了五十年,证明了自己的价值,解决了一个真实的问题:在人组成的大型组织里,怎么让每个人的力气都使到同一个方向。 但它一直有一个痛点,没有解决。 一、OKR的阿喀琉斯之踵  在绝大多数公司,OKR推行两三年之后,都会出现同一个现象:目标越写越保守,关键结果越来越像任务清单,季度复盘变成了汇报表演。 在大型组织待过的人都见过这种场景。季度初的目标设定会议,大家在写OKR,没有人真的在想“我能做到多好”,所有人都在想“写什么能让自己好看”。然后到了季度末,超额完成,皆大欢喜。 格鲁夫最担心的事发生了:OKR变成了另一种KPI。 原因很简单。格鲁夫说OKR不和绩效挂钩,但在大多数公司,你的完成率最终还是会出现在年终绩效里,哪怕是隐性的。人不傻,最优策略推导一步就出来了,设一个跳一跳能够到的目标,然后超额完成,显得自己很牛。 还有一个更隐蔽的问题。OKR通常是季度制或者半年制的,但创新不按时间期限发生。很多真正有价值的探索,在第一个月看起来毫无进展,第二个月仍然毫无进展,到了季度末复盘,就被以不在OKR里为由安静地砍掉了。 OKR的节奏,天然不适合孵化那些慢热的、需要长期积累的事情。 但这两个问题,都还不是最根本的。 OKR最根本的局限:它只管意愿,不管能力。它默认人知道怎么做,只是需要被对齐方向、被激励去做。但很多时候,一个团队的真实问题是能力不够,不是方向不对。写再好的OKR,也无法让一个不会的人变得会。 这个局限,五十多年来没有人解决。人有惰性,有私利,有信息不对称,有本能的自我保护。 OKR的全部设计,说到底都是在与人性的弱点博弈。 而与人性博弈,你赢不了。 二、一种不需要被管理的组织出现了  2024年2月,瑞典金融科技公司Klarna公布了一组数据。 这家公司上线了一个AI客服系统,运行一个月后,这个系统干了700名人工客服的活。平均解决时间从11分钟降到了2分钟,客户满意度反而更高了。CEO Sebastian Siemiatkowski随后宣布,公司正在重新考虑招聘计划。 这不是一个关于效率提升的故事,这是一个关于组织构成改变的故事。700个工作岗位,不是被优化掉了,是被一个不需要管理的存在替代了。 同样,当时成立不到半年、估值20亿美金的Cognition发布了Devin,第一个能独立完成软件工程任务的AI智能体。Devin不只是写代码,它能理解需求、查技术文档、发现并修复bug、在测试环境里验证结果,然后把代码部署上线。整个过程不需要人介入。 Devin在当时还不完美,很多复杂任务它做不好。但这不是重点。重点是:一种新的组织成员出现了,可以自主感知任务,自主拆解步骤,自主执行,自主汇报结果。 Klarna和Cognition,是更早期的案例。2026年春节之后,OpenClaw小龙虾带动了智能体大爆发。字节、腾讯、阿里在内部大规模研发和部署Agent,处理数据分析、内容生产、用户运营、代码review。 有公司内部已经给智能体取了工号,叫AI同事。 管理学界对这件事的反应慢了半拍,但有人更早看见了方向。 加里·哈默尔,被《华尔街日报》称为世界上最有影响力的商业思想家之一,在《Humanocracy》里提过一个核心论点:现代管理系统的核心设计,是为了解决人的不可靠性。 打卡、汇报、审批、考核,这些机制存在的理由,是人会撒谎、会偷懒、会犯错、会跑偏。一旦执行层不再是人,整套系统的存在理由就会动摇。 MIT在2023年发表于《Science》的研究显示:在写作类知识工作中,使用ChatGPT后完成时间平均缩短40%,产出质量提升18%。 但与此同时,一个新问题浮出了水面,产出的边界开始模糊,越来越难以判断一个结果究竟是人的贡献,还是AI的贡献。 传统的绩效考核逻辑,正在因此失效。 德鲁克说过,管理的本质,是让普通人做出不普通的事。这句话成立了几十年。但当团队里有一半成员是智能体,这个命题就需要被重写。智能体不是普通人,也不是不普通的人,它是另一种存在,需要另一套逻辑。 OKR,是上一套逻辑里的产物。 三、OKR的三根支柱,逐一松动  OKR在过去五十多年里解决了三个真实问题。现在来看,这三个问题的前提假设,正在被智能体一个一个拿走。 先说对齐。OKR对齐的前提,是每个人有自己的利益,和公司目标天然存在偏差。季度初的目标设定会议,本质上是一场谈判,管理者试图让员工相信,公司的目标也是他们自己的目标。这个过程需要时间,需要技巧,需要信任,而且成功率不高。 智能体没有这个问题。你用一段System Prompt定义它的任务和边界,它就朝那个方向运行。不需要说服,不需要谈判,不需要检查它是否真的认同这个目标。它的“目标”就是它的定义,两者之间没有缝隙。当一个团队里智能体的比例越来越高,对齐这个动作的对象越来越少,OKR最核心的使用场景开始萎缩。 再说透明。字节的OKR之所以有效,是因为它让目标公开可见,制造了一种社会压力。但这个设计本身,是在弥补一个人性缺陷:人在默认状态下会隐藏信息,尤其是对自己不利的信息。 智能体没有这个倾向,它的所有行动都可记录,每一步在做什么、做完了没有、结果是什么,全部实时可查。你不需要等季度复盘,打开日志就能看见。透明度不再是文化目标,而是工程上的默认状态。 最后说激励。这是OKR最精妙的设计。所谓完成率60%-70%才健康,本质上是为了对抗人的安全行为。格鲁夫知道,人在没有外力的情况下,会本能地选择保护自己,不敢设高目标。 智能体不存在这种本能。你给它一个高难度任务,它不会因为担心完不成而保守,它只会因为能力不足而失败,这是工程问题,不是管理问题。OKR对它无从下手。 三根支柱拿走之后,还有一个更深的东西暴露出来了。OKR的设计节奏,是为了匹配人类的注意力周期。 人需要阶段性的节点来聚焦、复盘、重新出发。但智能体没有注意力周期,它可以持续运行,不需要季度复盘,不需要年中检查,不需要年终打分。你在用一个为人类节律设计的框架,去管理一个没有节律的存在。框架本身就是错配。 格鲁夫当年的问题是:怎么让人往同一个方向跑?他的答案是OKR。 智能体带来的问题完全不同:当执行层不再是人,管理者到底管什么? 这个问题,OKR回答不了。 四、从组织到个人,都逃不过  这不只是公司的问题。每一个在组织里上班的人,都得想。 智能体进入组织,改变的不只是效率,而是每个人在组织里的位置。当客服、数据分析、内容生产、代码审查这些工作越来越多地交给智能体,人的价值锚定在哪里? 大概在三个地方。 给智能体写一段好的任务定义,比给员工写一份好的OKR更难。智能体的上限,完全由定义质量决定。你定义得模糊,它就在模糊里打转;你定义得精确,它可以无限逼近那个精确。过去管理者的权力来自信息差和资源,未来管理者的权力来自一件更朴素的事:能不能把一件事想清楚,说清楚。(延伸阅读:《轮到理科生焦虑了》) 但光会定义还不够。智能体可以跑得很快,但它不知道该往哪个方向跑。什么值得做,什么不值得做,哪个结果是真的好。这些判断依赖经验、直觉和对人性的理解,恰恰是智能体给不出的东西。 再往上一层,是编排。未来的组织不是管理一群人,是调度一个人机混合的系统。这件事没有历史经验可以套用,能想明白的人,会非常稀缺。 对个人来说,这件事意味着一个不那么舒服的现实:如果你现在的核心价值,是执行和完成,按时交付、达成OKR、完成指标。 那么这部分价值正在被智能体稀释。 不是明天,是现在。 “版面之外”的话  管理大师德鲁克曾说,二十世纪最重要的管理成就,是把体力劳动者的生产力提升了五十倍。他在世的最后几年说,二十一世纪最重要的管理挑战,是提升知识工作者的生产力。 他没有等到智能体出现。但如果他等到了,他大概会再改一次:二十一世纪真正的管理挑战,不是提升知识工作者的生产力,而是搞清楚,当智能体把知识工作接管之后,人应该做什么。 OKR回答不了这个问题。现有的管理工具,都回答不了。 但它正在要求每一个人,给出自己的答案。  {句子}
3.系统类型:【下载次数08140】⚽🏆🥇支持:winall/win7/win10/win11🧸🧧现在下载,新用户还送新人礼包🎁本站(www.laserfair.com)提供小说《🌈大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新🐐》-app【v6.73.309.822】及黄瓜视频免费下载安装_51漫画在线免费阅读免费阅读:大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新  来自: 版面之外  1968年,安迪·格鲁夫和罗伯特·诺伊斯、戈登·摩尔一起创办了一家芯片公司。那家公司叫英特尔。 当时没有人知道它后来会成长为什么。格鲁夫自己大概也不知道。 但他清晰地知道,做半导体这件事极其复杂,需要数百名工程师同时朝一个方向奔跑,而任何一个人跑偏,都可能让整条流水线报废。 格鲁夫面对的不是技术问题,是管理问题:在一个高度不确定、高速运转的组织里,怎么让每个人都知道自己该做什么,而且真的去做? 当时流行的管理方法叫MBO,也就是目标管理。彼得·德鲁克1954年在《管理的实践》里提出的。 理论上很美。上级设定目标,层层分解,人人有责。但格鲁夫发现,MBO在英特尔根本跑不起来,它太慢,太官僚,等目标层层传递到一线工程师手里,市场早就变了。 于是格鲁夫干脆改造了它。把目标拆成两件事:你想去哪里(Objective),以及你怎么知道自己到了那里(Key Results)。 目标要野心勃勃,结果要可以量化。 最反直觉的一点,OKR不和薪资挂钩。一旦目标和钱绑在一起,人就会设定保守的目标,整套系统就废了。 这就是OKR最初的样子,不是考核工具,是对齐工具。 1999年,风险投资人约翰·杜尔走进了谷歌那间还不到一岁的小办公室,把格鲁夫的这套东西带了进去。 谷歌此后二十多年,把OKR刻进了公司的DNA。谷歌创始人之一的拉里·佩奇,后来在杜尔的书《Measure What Matters》序言里写道,OKR帮助谷歌实现了十倍速的成长。 谷歌的OKR有一个外人不太知道的细节:完成率60%到70%,才是健康的。100%完成意味着目标设低了。 这个设计透露了一种组织哲学,目标不是用来完成的,是用来突破的。 这套东西后来从硅谷扩散开来,进了LinkedIn、Twitter、Uber,最后也来到中国。 在中国,把OKR用得最彻底的是字节跳动。张一鸣做了一个在中国企业文化里几乎是异类的决定:所有人的OKR,全公司可见。 入职第一天的实习生,想看张一鸣的OKR,敲几个键就行。这让透明本身成为了管理。当你的目标被全公司看见,社会压力替代了考核压力,效果往往更好。字节从几百人长到超过10万人,OKR是这个过程里最重要的组织基础设施之一。 从英特尔的车库到字节的飞速扩张,OKR用了五十年,证明了自己的价值,解决了一个真实的问题:在人组成的大型组织里,怎么让每个人的力气都使到同一个方向。 但它一直有一个痛点,没有解决。 一、OKR的阿喀琉斯之踵  在绝大多数公司,OKR推行两三年之后,都会出现同一个现象:目标越写越保守,关键结果越来越像任务清单,季度复盘变成了汇报表演。 在大型组织待过的人都见过这种场景。季度初的目标设定会议,大家在写OKR,没有人真的在想“我能做到多好”,所有人都在想“写什么能让自己好看”。然后到了季度末,超额完成,皆大欢喜。 格鲁夫最担心的事发生了:OKR变成了另一种KPI。 原因很简单。格鲁夫说OKR不和绩效挂钩,但在大多数公司,你的完成率最终还是会出现在年终绩效里,哪怕是隐性的。人不傻,最优策略推导一步就出来了,设一个跳一跳能够到的目标,然后超额完成,显得自己很牛。 还有一个更隐蔽的问题。OKR通常是季度制或者半年制的,但创新不按时间期限发生。很多真正有价值的探索,在第一个月看起来毫无进展,第二个月仍然毫无进展,到了季度末复盘,就被以不在OKR里为由安静地砍掉了。 OKR的节奏,天然不适合孵化那些慢热的、需要长期积累的事情。 但这两个问题,都还不是最根本的。 OKR最根本的局限:它只管意愿,不管能力。它默认人知道怎么做,只是需要被对齐方向、被激励去做。但很多时候,一个团队的真实问题是能力不够,不是方向不对。写再好的OKR,也无法让一个不会的人变得会。 这个局限,五十多年来没有人解决。人有惰性,有私利,有信息不对称,有本能的自我保护。 OKR的全部设计,说到底都是在与人性的弱点博弈。 而与人性博弈,你赢不了。 二、一种不需要被管理的组织出现了  2024年2月,瑞典金融科技公司Klarna公布了一组数据。 这家公司上线了一个AI客服系统,运行一个月后,这个系统干了700名人工客服的活。平均解决时间从11分钟降到了2分钟,客户满意度反而更高了。CEO Sebastian Siemiatkowski随后宣布,公司正在重新考虑招聘计划。 这不是一个关于效率提升的故事,这是一个关于组织构成改变的故事。700个工作岗位,不是被优化掉了,是被一个不需要管理的存在替代了。 同样,当时成立不到半年、估值20亿美金的Cognition发布了Devin,第一个能独立完成软件工程任务的AI智能体。Devin不只是写代码,它能理解需求、查技术文档、发现并修复bug、在测试环境里验证结果,然后把代码部署上线。整个过程不需要人介入。 Devin在当时还不完美,很多复杂任务它做不好。但这不是重点。重点是:一种新的组织成员出现了,可以自主感知任务,自主拆解步骤,自主执行,自主汇报结果。 Klarna和Cognition,是更早期的案例。2026年春节之后,OpenClaw小龙虾带动了智能体大爆发。字节、腾讯、阿里在内部大规模研发和部署Agent,处理数据分析、内容生产、用户运营、代码review。 有公司内部已经给智能体取了工号,叫AI同事。 管理学界对这件事的反应慢了半拍,但有人更早看见了方向。 加里·哈默尔,被《华尔街日报》称为世界上最有影响力的商业思想家之一,在《Humanocracy》里提过一个核心论点:现代管理系统的核心设计,是为了解决人的不可靠性。 打卡、汇报、审批、考核,这些机制存在的理由,是人会撒谎、会偷懒、会犯错、会跑偏。一旦执行层不再是人,整套系统的存在理由就会动摇。 MIT在2023年发表于《Science》的研究显示:在写作类知识工作中,使用ChatGPT后完成时间平均缩短40%,产出质量提升18%。 但与此同时,一个新问题浮出了水面,产出的边界开始模糊,越来越难以判断一个结果究竟是人的贡献,还是AI的贡献。 传统的绩效考核逻辑,正在因此失效。 德鲁克说过,管理的本质,是让普通人做出不普通的事。这句话成立了几十年。但当团队里有一半成员是智能体,这个命题就需要被重写。智能体不是普通人,也不是不普通的人,它是另一种存在,需要另一套逻辑。 OKR,是上一套逻辑里的产物。 三、OKR的三根支柱,逐一松动  OKR在过去五十多年里解决了三个真实问题。现在来看,这三个问题的前提假设,正在被智能体一个一个拿走。 先说对齐。OKR对齐的前提,是每个人有自己的利益,和公司目标天然存在偏差。季度初的目标设定会议,本质上是一场谈判,管理者试图让员工相信,公司的目标也是他们自己的目标。这个过程需要时间,需要技巧,需要信任,而且成功率不高。 智能体没有这个问题。你用一段System Prompt定义它的任务和边界,它就朝那个方向运行。不需要说服,不需要谈判,不需要检查它是否真的认同这个目标。它的“目标”就是它的定义,两者之间没有缝隙。当一个团队里智能体的比例越来越高,对齐这个动作的对象越来越少,OKR最核心的使用场景开始萎缩。 再说透明。字节的OKR之所以有效,是因为它让目标公开可见,制造了一种社会压力。但这个设计本身,是在弥补一个人性缺陷:人在默认状态下会隐藏信息,尤其是对自己不利的信息。 智能体没有这个倾向,它的所有行动都可记录,每一步在做什么、做完了没有、结果是什么,全部实时可查。你不需要等季度复盘,打开日志就能看见。透明度不再是文化目标,而是工程上的默认状态。 最后说激励。这是OKR最精妙的设计。所谓完成率60%-70%才健康,本质上是为了对抗人的安全行为。格鲁夫知道,人在没有外力的情况下,会本能地选择保护自己,不敢设高目标。 智能体不存在这种本能。你给它一个高难度任务,它不会因为担心完不成而保守,它只会因为能力不足而失败,这是工程问题,不是管理问题。OKR对它无从下手。 三根支柱拿走之后,还有一个更深的东西暴露出来了。OKR的设计节奏,是为了匹配人类的注意力周期。 人需要阶段性的节点来聚焦、复盘、重新出发。但智能体没有注意力周期,它可以持续运行,不需要季度复盘,不需要年中检查,不需要年终打分。你在用一个为人类节律设计的框架,去管理一个没有节律的存在。框架本身就是错配。 格鲁夫当年的问题是:怎么让人往同一个方向跑?他的答案是OKR。 智能体带来的问题完全不同:当执行层不再是人,管理者到底管什么? 这个问题,OKR回答不了。 四、从组织到个人,都逃不过  这不只是公司的问题。每一个在组织里上班的人,都得想。 智能体进入组织,改变的不只是效率,而是每个人在组织里的位置。当客服、数据分析、内容生产、代码审查这些工作越来越多地交给智能体,人的价值锚定在哪里? 大概在三个地方。 给智能体写一段好的任务定义,比给员工写一份好的OKR更难。智能体的上限,完全由定义质量决定。你定义得模糊,它就在模糊里打转;你定义得精确,它可以无限逼近那个精确。过去管理者的权力来自信息差和资源,未来管理者的权力来自一件更朴素的事:能不能把一件事想清楚,说清楚。(延伸阅读:《轮到理科生焦虑了》) 但光会定义还不够。智能体可以跑得很快,但它不知道该往哪个方向跑。什么值得做,什么不值得做,哪个结果是真的好。这些判断依赖经验、直觉和对人性的理解,恰恰是智能体给不出的东西。 再往上一层,是编排。未来的组织不是管理一群人,是调度一个人机混合的系统。这件事没有历史经验可以套用,能想明白的人,会非常稀缺。 对个人来说,这件事意味着一个不那么舒服的现实:如果你现在的核心价值,是执行和完成,按时交付、达成OKR、完成指标。 那么这部分价值正在被智能体稀释。 不是明天,是现在。 “版面之外”的话  管理大师德鲁克曾说,二十世纪最重要的管理成就,是把体力劳动者的生产力提升了五十倍。他在世的最后几年说,二十一世纪最重要的管理挑战,是提升知识工作者的生产力。 他没有等到智能体出现。但如果他等到了,他大概会再改一次:二十一世纪真正的管理挑战,不是提升知识工作者的生产力,而是搞清楚,当智能体把知识工作接管之后,人应该做什么。 OKR回答不了这个问题。现有的管理工具,都回答不了。 但它正在要求每一个人,给出自己的答案。  {句子}
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1.UI设计简洁明了,系统类型:【下载次数27528】⚽🏆🥇支持:winall/win7/win10/win11🧸🧧现在下载,新用户还送新人礼包🎁本站(www.laserfair.com)提供小说《😹大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新🤛》-app【v2.630.569.418】及69视频免费在线观看_糖心视频网免费阅读:大香蕉文化漫画书阅读下拉式 - 优质内容实时推荐,热门话题深度讨论,最新动漫持续更新  来自: 版面之外  1968年,安迪·格鲁夫和罗伯特·诺伊斯、戈登·摩尔一起创办了一家芯片公司。那家公司叫英特尔。 当时没有人知道它后来会成长为什么。格鲁夫自己大概也不知道。 但他清晰地知道,做半导体这件事极其复杂,需要数百名工程师同时朝一个方向奔跑,而任何一个人跑偏,都可能让整条流水线报废。 格鲁夫面对的不是技术问题,是管理问题:在一个高度不确定、高速运转的组织里,怎么让每个人都知道自己该做什么,而且真的去做? 当时流行的管理方法叫MBO,也就是目标管理。彼得·德鲁克1954年在《管理的实践》里提出的。 理论上很美。上级设定目标,层层分解,人人有责。但格鲁夫发现,MBO在英特尔根本跑不起来,它太慢,太官僚,等目标层层传递到一线工程师手里,市场早就变了。 于是格鲁夫干脆改造了它。把目标拆成两件事:你想去哪里(Objective),以及你怎么知道自己到了那里(Key Results)。 目标要野心勃勃,结果要可以量化。 最反直觉的一点,OKR不和薪资挂钩。一旦目标和钱绑在一起,人就会设定保守的目标,整套系统就废了。 这就是OKR最初的样子,不是考核工具,是对齐工具。 1999年,风险投资人约翰·杜尔走进了谷歌那间还不到一岁的小办公室,把格鲁夫的这套东西带了进去。 谷歌此后二十多年,把OKR刻进了公司的DNA。谷歌创始人之一的拉里·佩奇,后来在杜尔的书《Measure What Matters》序言里写道,OKR帮助谷歌实现了十倍速的成长。 谷歌的OKR有一个外人不太知道的细节:完成率60%到70%,才是健康的。100%完成意味着目标设低了。 这个设计透露了一种组织哲学,目标不是用来完成的,是用来突破的。 这套东西后来从硅谷扩散开来,进了LinkedIn、Twitter、Uber,最后也来到中国。 在中国,把OKR用得最彻底的是字节跳动。张一鸣做了一个在中国企业文化里几乎是异类的决定:所有人的OKR,全公司可见。 入职第一天的实习生,想看张一鸣的OKR,敲几个键就行。这让透明本身成为了管理。当你的目标被全公司看见,社会压力替代了考核压力,效果往往更好。字节从几百人长到超过10万人,OKR是这个过程里最重要的组织基础设施之一。 从英特尔的车库到字节的飞速扩张,OKR用了五十年,证明了自己的价值,解决了一个真实的问题:在人组成的大型组织里,怎么让每个人的力气都使到同一个方向。 但它一直有一个痛点,没有解决。 一、OKR的阿喀琉斯之踵  在绝大多数公司,OKR推行两三年之后,都会出现同一个现象:目标越写越保守,关键结果越来越像任务清单,季度复盘变成了汇报表演。 在大型组织待过的人都见过这种场景。季度初的目标设定会议,大家在写OKR,没有人真的在想“我能做到多好”,所有人都在想“写什么能让自己好看”。然后到了季度末,超额完成,皆大欢喜。 格鲁夫最担心的事发生了:OKR变成了另一种KPI。 原因很简单。格鲁夫说OKR不和绩效挂钩,但在大多数公司,你的完成率最终还是会出现在年终绩效里,哪怕是隐性的。人不傻,最优策略推导一步就出来了,设一个跳一跳能够到的目标,然后超额完成,显得自己很牛。 还有一个更隐蔽的问题。OKR通常是季度制或者半年制的,但创新不按时间期限发生。很多真正有价值的探索,在第一个月看起来毫无进展,第二个月仍然毫无进展,到了季度末复盘,就被以不在OKR里为由安静地砍掉了。 OKR的节奏,天然不适合孵化那些慢热的、需要长期积累的事情。 但这两个问题,都还不是最根本的。 OKR最根本的局限:它只管意愿,不管能力。它默认人知道怎么做,只是需要被对齐方向、被激励去做。但很多时候,一个团队的真实问题是能力不够,不是方向不对。写再好的OKR,也无法让一个不会的人变得会。 这个局限,五十多年来没有人解决。人有惰性,有私利,有信息不对称,有本能的自我保护。 OKR的全部设计,说到底都是在与人性的弱点博弈。 而与人性博弈,你赢不了。 二、一种不需要被管理的组织出现了  2024年2月,瑞典金融科技公司Klarna公布了一组数据。 这家公司上线了一个AI客服系统,运行一个月后,这个系统干了700名人工客服的活。平均解决时间从11分钟降到了2分钟,客户满意度反而更高了。CEO Sebastian Siemiatkowski随后宣布,公司正在重新考虑招聘计划。 这不是一个关于效率提升的故事,这是一个关于组织构成改变的故事。700个工作岗位,不是被优化掉了,是被一个不需要管理的存在替代了。 同样,当时成立不到半年、估值20亿美金的Cognition发布了Devin,第一个能独立完成软件工程任务的AI智能体。Devin不只是写代码,它能理解需求、查技术文档、发现并修复bug、在测试环境里验证结果,然后把代码部署上线。整个过程不需要人介入。 Devin在当时还不完美,很多复杂任务它做不好。但这不是重点。重点是:一种新的组织成员出现了,可以自主感知任务,自主拆解步骤,自主执行,自主汇报结果。 Klarna和Cognition,是更早期的案例。2026年春节之后,OpenClaw小龙虾带动了智能体大爆发。字节、腾讯、阿里在内部大规模研发和部署Agent,处理数据分析、内容生产、用户运营、代码review。 有公司内部已经给智能体取了工号,叫AI同事。 管理学界对这件事的反应慢了半拍,但有人更早看见了方向。 加里·哈默尔,被《华尔街日报》称为世界上最有影响力的商业思想家之一,在《Humanocracy》里提过一个核心论点:现代管理系统的核心设计,是为了解决人的不可靠性。 打卡、汇报、审批、考核,这些机制存在的理由,是人会撒谎、会偷懒、会犯错、会跑偏。一旦执行层不再是人,整套系统的存在理由就会动摇。 MIT在2023年发表于《Science》的研究显示:在写作类知识工作中,使用ChatGPT后完成时间平均缩短40%,产出质量提升18%。 但与此同时,一个新问题浮出了水面,产出的边界开始模糊,越来越难以判断一个结果究竟是人的贡献,还是AI的贡献。 传统的绩效考核逻辑,正在因此失效。 德鲁克说过,管理的本质,是让普通人做出不普通的事。这句话成立了几十年。但当团队里有一半成员是智能体,这个命题就需要被重写。智能体不是普通人,也不是不普通的人,它是另一种存在,需要另一套逻辑。 OKR,是上一套逻辑里的产物。 三、OKR的三根支柱,逐一松动  OKR在过去五十多年里解决了三个真实问题。现在来看,这三个问题的前提假设,正在被智能体一个一个拿走。 先说对齐。OKR对齐的前提,是每个人有自己的利益,和公司目标天然存在偏差。季度初的目标设定会议,本质上是一场谈判,管理者试图让员工相信,公司的目标也是他们自己的目标。这个过程需要时间,需要技巧,需要信任,而且成功率不高。 智能体没有这个问题。你用一段System Prompt定义它的任务和边界,它就朝那个方向运行。不需要说服,不需要谈判,不需要检查它是否真的认同这个目标。它的“目标”就是它的定义,两者之间没有缝隙。当一个团队里智能体的比例越来越高,对齐这个动作的对象越来越少,OKR最核心的使用场景开始萎缩。 再说透明。字节的OKR之所以有效,是因为它让目标公开可见,制造了一种社会压力。但这个设计本身,是在弥补一个人性缺陷:人在默认状态下会隐藏信息,尤其是对自己不利的信息。 智能体没有这个倾向,它的所有行动都可记录,每一步在做什么、做完了没有、结果是什么,全部实时可查。你不需要等季度复盘,打开日志就能看见。透明度不再是文化目标,而是工程上的默认状态。 最后说激励。这是OKR最精妙的设计。所谓完成率60%-70%才健康,本质上是为了对抗人的安全行为。格鲁夫知道,人在没有外力的情况下,会本能地选择保护自己,不敢设高目标。 智能体不存在这种本能。你给它一个高难度任务,它不会因为担心完不成而保守,它只会因为能力不足而失败,这是工程问题,不是管理问题。OKR对它无从下手。 三根支柱拿走之后,还有一个更深的东西暴露出来了。OKR的设计节奏,是为了匹配人类的注意力周期。 人需要阶段性的节点来聚焦、复盘、重新出发。但智能体没有注意力周期,它可以持续运行,不需要季度复盘,不需要年中检查,不需要年终打分。你在用一个为人类节律设计的框架,去管理一个没有节律的存在。框架本身就是错配。 格鲁夫当年的问题是:怎么让人往同一个方向跑?他的答案是OKR。 智能体带来的问题完全不同:当执行层不再是人,管理者到底管什么? 这个问题,OKR回答不了。 四、从组织到个人,都逃不过  这不只是公司的问题。每一个在组织里上班的人,都得想。 智能体进入组织,改变的不只是效率,而是每个人在组织里的位置。当客服、数据分析、内容生产、代码审查这些工作越来越多地交给智能体,人的价值锚定在哪里? 大概在三个地方。 给智能体写一段好的任务定义,比给员工写一份好的OKR更难。智能体的上限,完全由定义质量决定。你定义得模糊,它就在模糊里打转;你定义得精确,它可以无限逼近那个精确。过去管理者的权力来自信息差和资源,未来管理者的权力来自一件更朴素的事:能不能把一件事想清楚,说清楚。(延伸阅读:《轮到理科生焦虑了》) 但光会定义还不够。智能体可以跑得很快,但它不知道该往哪个方向跑。什么值得做,什么不值得做,哪个结果是真的好。这些判断依赖经验、直觉和对人性的理解,恰恰是智能体给不出的东西。 再往上一层,是编排。未来的组织不是管理一群人,是调度一个人机混合的系统。这件事没有历史经验可以套用,能想明白的人,会非常稀缺。 对个人来说,这件事意味着一个不那么舒服的现实:如果你现在的核心价值,是执行和完成,按时交付、达成OKR、完成指标。 那么这部分价值正在被智能体稀释。 不是明天,是现在。 “版面之外”的话  管理大师德鲁克曾说,二十世纪最重要的管理成就,是把体力劳动者的生产力提升了五十倍。他在世的最后几年说,二十一世纪最重要的管理挑战,是提升知识工作者的生产力。 他没有等到智能体出现。但如果他等到了,他大概会再改一次:二十一世纪真正的管理挑战,不是提升知识工作者的生产力,而是搞清楚,当智能体把知识工作接管之后,人应该做什么。 OKR回答不了这个问题。现有的管理工具,都回答不了。 但它正在要求每一个人,给出自己的答案。  {句子}
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