Excel很老,Excel很土,Excel一点也不sexy;微服务新,微服务很潮门,微服务很高大上。那么,Excel和微服务有什么关系?

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太阳底下到底有没有新鲜事?这是一个问题。如果有,为什么会有老话说“太阳底下没有新鲜事”;如果没有,我们每天分明又见到各种新奇的事情和问题。这到底是怎么回事呢?

不妨来看个具体的例子:同样是产生热量,我们可以给电热元件通电,也可以点天然气,还可以依靠摩擦生热,甚至还有很多我们意想不到的方式,每一种方式都其独特之处,这么看来,确实是总有新鲜事;但是从另一方面来看,这些方式可以归类为物理的、化学的等几大类,而其本质,无非是能量的转移,这么看来,说“太阳底下没有新鲜事”,又的确有道理。换句话说,“有没有新鲜事”取决于看问题的层面。通常,从具体细节来看,总是有新鲜事发生,但是分类归纳之后,往往并无新鲜可言。

不过,无可否认的是,面对新鲜事物,一句“太阳底下没有新鲜事”,即便是漫不经心说出来的,也非常有分量,充分体现出极具洞察力的专家的自信——我就知道会是这样;更进一步,不止自然科学领域,在社会科学领域,许多人也在寻找那些恒常不变的规律(或者也可以叫共性、要诀、招式),期望从此收获“太阳底下没有新鲜事”的自信。但是,他们真的能做到这一点吗?

且以近年来受极大追捧的经管类畅销图书为例,这些书之所以畅销,光看名字就已经可知道原因了:《追求卓越》、《基业常青》、《从优秀到卓越》……作者毫无例外地宣称运用科学方法分析得到了伟大(卓越)公司的经营秘诀,并且尽力将书写的生动有趣、引人入胜,旨在让读者闲庭信步间领略到“伟大的公司何以伟大”的秘诀——比如四大要素、六个步骤、八大法则等等,告诉读者成就伟大的公司并不是什么新鲜事。继而,依葫芦画瓢,也可以将自己的事业做到优秀,做到卓越……但是,就我的经验,这么做多半是缘木求鱼,充其量,可以算一厢情愿,只能体现人们对美好图景的幻象,具体原因在下面详述。

首先,经营公司要解决的问题,与自然科学的问题并不一样。自然科学解决的典型问题类似:生产某样产品需要多少原料,经过怎样的物理化学处理等等。但是公司经营要解决的典型问题则类似:根据有限的资源,到底是生产产品甲,还是产品乙,如果选择产品甲,需要按照什么次序,投入多少资源,有多大的市场,预期可以获得多少回报……每一个问题都是新鲜的,都需要具体分析。实际上,畅销的经管书籍也被迫承认这些方面没有多少成文的规律可循,它们大多以“需要有一个清楚而持续的战略”之类的说辞来敷衍。实际上,战略是否清楚,很可能是随着公司的经营而逐渐明晰的,而且很可能需要经常调整战略,所谓“清楚而持续的战略”,更多是事后的总结和包装,并不能在事前确认。

其次,公司经营的成败,很大程度上取决于与竞争对手的互动态势,而经管畅销书往往对此语焉不详,似乎更注重“内功”。实际上,与竞争对手的互动是非常考验脑力的:对这个对手,可能需要采取这种方式,对另一个对手,又需要采取另一种方式;更复杂的是,对手可能会根据你的应对做出调整,于是这一轮应对结束,下一轮应对开始……了解博弈论的人知道,随着双方的互动,形势的复杂程度可能呈指数级增长。同样的策略不可能适用于所有的对手,甚至对同一个对手,在不同的时机,也需要采取不同的策略。某个企业努力将生产效率提高了一倍,同时竞争对手提高了三倍,或者另辟蹊径抢走了市场,这样的例子是屡见不鲜的。

再次是执行,现在流行的说法是“执行至上”、“无缺陷执行”,但是经营过公司的人都知道,不同的人对“执行”的理解并不相同,同一个目标,不同方面的执行力度也是不同的。有时候需要“一鸣惊人”,确保产品在交付时没有任何缺陷,有时候又需要“先开火再瞄准”,一边运营一边改进。在这样复杂的局面下,“执行至上”或者“无缺陷执行”更像是动听的口号,却并不能产生现实的意义。

最后,卓越的公司,很少有始终“追求卓越”,从一而终地贯彻某些恒常不变法则的,它们的“卓越”,更像是一根链条——在每一个时期,在每一种环境下,采取了正确(或者说没太多错误)的策略。Intel在1985年决定全力进入周期较长但利润丰厚的微处理器领域,这是一个冒险的决定,可以肯定的是,当时的Intel并没有刻意追求“卓越”。这些环节前后相继,总的来看才能成就“卓越”,但由结果去倒推,断言甚至要求一直追求长期的“卓越”,则属于本末倒置了。

所以,我的观点是,在社会科学领域,尤其是在公司的经营管理上,很难说“太阳底下没有新鲜事”——每个阶段,每个方面,我们需要解决的问题都是新鲜的,正像之前在《收割庄稼V.S.砍伐大树》里面说的:解决这些问题并不像收割庄稼,而更像砍伐大树,而砍伐每一颗树时,都需要注意到它的形状和方向。如果一定要追求“没有新鲜事”的境界,找到什么恒常不变的法则,很可能只能“到此为止”:这些法则是每个阶段、每个方面、解决每个问题都必须遵循的一定步骤,却不是伟大公司的充分保证。当然,“成就伟大公司并没有什么恒常不变的法则”,倒真不是什么新鲜事。

卡尔波普曾说:“生活就是解决问题”。确实,在生活中,我们时时、处处都在解决问题——吃饭问题、睡觉问题、学习问题、工作问题……于是,“解决问题”本身也成了需要解决并且极有价值的问题。迪特里希·德尔纳的《失败的逻辑》,就是论述“如何解决问题”的一本小书;这本书虽薄,然而“麻雀虽小、五脏俱全”,详细介绍了解决问题的通用步骤,以下结合我的个人经验来谈谈。

解决问题的第一步,是认识问题。这一步往往容易被人忽视,认为是多此一举,因为“问题就摆在那里”,所以许多人上来就跳过这一步,直接动手解决,结果大都收效不佳;究其原因,往往忽略了认识问题。比如听到有人说“要求更高的生活质量”,首先应该提问,“更高的生活质量”是什么?是交通状况更好,还是娱乐设施更多,还是商业更繁荣,学校更普及?到现在为止,这些问题并没有明确的答案,唯一清楚的是,现状不尽如人意。这时候要做的,是在了解清楚情况的基础上明确地设定一个目标。这道理看起来简单,真正做起来却并非如此,许多人并不愿意去寻找真正的答案,反而相对随意地“找”了一个目标:面对“更高生活质量”的要求,有些人会根据自己的经验,想当然地认为这是教育资源不够,所以花大力气整顿教育——其实,这么做的人并没有解决真正需要解决的问题,仅仅是依照自己的能力,解决了自己最熟悉、最顺手的问题,并且“以为”这就是真正的问题。

解决问题的第二步,是认清问题。认清问题与认识问题的区别在于,认识问题只是准确地看到一个点,认清问题是从这个点发散开去,联系到更全面、更深刻的内容。比如某人挨了老板的骂,心里不爽,于是他很清楚问题是“心里不爽”,第一步已经做到了。要解决这个问题,可以找朋友出去大吃一顿,排遣郁闷;也可以好好反思一下,到底为什么挨老板的骂,想通了也就舒坦了。两种办法,都可以解决“心里不爽”的问题,长期的效果却大不相同。还有些时候,我们需要认识到,自己是在一个复杂的系统里解决问题,只解决一个点上的问题,很可能导致其它方面的问题,因为许多因素是此消彼长的——比如为了解决旱灾或者发展需要,大量抽取地下水,初看是保证了用水,但这样做下去,会导致地表沉降等一系列其它问题。所以,仅仅认识问题是不够的,还要能发散、联系四方,认清问题。

解决问题的第三步,是了解信息,制定计划,也就是找到可行的、抵达目标的路径,并将它拆分为若干小部分。在这一步,我们并不能保证自己面对的都是已经已经解决过的问题,可以拿出胸有成竹的方案,所以抽象思维能力非常重要——所谓抽象,就是把具体的问题提升到比较模糊但是通用的形态,经由此关联到已有的知识。一个人或许没有制造手表的经验,也不知道如何制造手表,但他在卷烟厂工作过,所以知道需要原料,按照一定的工序,还需要工人和能量。看来,制造手表也需要采购原料,按照一定的工序组装,并且需要有专业经验的人,并且需要能源支持。在这个例子里,他通过抽象,将手表制作提炼到“原料、工序、人员、能源”的形态,嫁接上了自己之前的经验。

解决问题的第四步,是估量时间序列。一般认为,我们生活在三维空间,所以我们对于空间问题,往往有强烈的直觉;然而,时间同样在我们的生活中扮演着重要的角色,可是我们经常忽略时间结构,即便在时间方面进行了考虑,直觉也非常有限。多个实验和大量事实已经反复证明,人的直觉,在估量时间序列时往往有很大的偏差,即便我们知道疾病的发病率,还是会低估感染者的人数,即便我们知道复利的利率,还是不愿意存钱,因为觉得收益太少。准确地说,普通人往往根据线性模型来进行时间推演,专业人员则清楚,增长函数有宽得多的范围,所以他们往往能选择最合适的函数模型,而不是盲目地根据“感觉”或“直觉”来做判断,所以能做出更准确的预测和规划。

或许有人说,这样做是简单问题复杂化了,把事情“机械化”到这种程度是没有意义的,但是我不这么看,做这种细细的分解,正是为了更有效率、更有效果地解决问题。
《战争论》的作者克劳塞维茨曾说:“战争,从他的最高角度来看,不是由大同小异的无数细小事件构成,而是由需要分别处理的,具有决定意义的各个重大事件构成。战争不像长满庄稼的田地,收割时不需要考虑每颗作物的形状;战争更像长满大树的土地,在砍伐每一颗树时,都需要注意到它的形状和方向”。同样,每天我们都需要解决大量的问题,这些问题各不相同,解法也不能千篇一律。如果非要有什么“以不变应万变”的秘诀,只能是针对每个问题,都能做到认识问题、认清问题、制定规划、估量时间序列这写步骤,并把它们养成习惯,内化到每一次行动当中,才可以做到有所针对地“砍伐大树”而不是简单机械地“收割庄稼”,真正解决“如何解决问题”的问题——随着信息技术的飞速发展,计算机已经承担了越来越多的“收割庄稼”的工作,这时候,能够“砍伐大树”才最能体现人类的价值。