没有谁能够综合不同范围里的知识层面
在生物界里, 每一个物种寻找新的生态位置并发展新特征, 是生命本身的演化方式。趋向专业化, 是全世界的生活通则- - 没有专业能力的小公司将会无法生存; 没有专业能力的个人只能一辈子拿死薪水。
在自然界, 究竟总共有多少物种无人确知, 但想必是个大数目。而在商业世界里, 有利位置的数目也远大于一般人的了解。许多看来是在广大市场中竞争的小公司, 实际上在自己的有利位置上都可以领先, 避开与大公司的直接竞争。
个人也一样, 与其在许多事上都只有浅薄的认识, 不如充分了解一些事, 而最好专攻一件事。
为什么你能够成为某一领域的赢家? 因为在这个领域内, 你比别人做得更好。专业化正是这一法则的固有涵义。
凡是马太效应能成立的地方, 就见得到资源的浪费, 并且需要进一步专业化。你能够先别人一步, 就会取得决定性的优势, 并利用优势取得发展机会, 从而使优势不断扩大。
这个过程就是1 9 世纪德国哲学家黑格尔所说的" 辩证" , 这个过程可以不断持续, 成为带动进步的引擎。历来都有这种现象, 人类的文明史其实就是一个不断专业化的进程。越来越专业化的发展, 造就出品质越来越高的生活。
电脑是从电子业的专业化演变而来的; 而后, 进一步的专业化带来个人电脑; 而个人电脑的软件越来越好用, 也是专业化的结果; 再进一步专业化造出光碟片。至于可以带来食品业革命的生化科技, 也是如此演变而来, 每一项新的进步都促进下一步的专业化。
所以, 你的事业也应以类似的方式演进, 而知识是其中关键。在过去的职场中, 有一项最显著的趋势：技术人员的力量与地位持续提升。以前是蓝领阶层的工人, 借着更专业化的信息科技与专业知识结合, 已经成为了一些领域内的专家。现在, 像这样的专家所领的酬劳, 有的已经比经理人更高, 其地位也更重要; 经理人的贡献只不过是把专业人才组织起来罢了。
就最基本的层面来看, 想达到专业化需要一定的条件。在社会发展中, 大多数的财富知识、技能都由少数人掌握。而在高度发达的社会中, 是否拥有土地或是否富有, 不再是区分阶级的最重要因素, 真正的因素在于是否拥有信息。
如果你受过大学教育, 你就会知道, 知识的分科越来越细。例如你是学医科的, 你的专业是内分泌系统疾病, 那么你完全可能对如何做心脏病手术一无所知。社会科学领域也是如此, 当一位研究古代史的历史学家同另一位专攻现代史的历史学家坐到一起时, 也可能会无话可说, 因为他们的研究范围各不相同。从某个角度看来, 这令人忧虑, 因为这表示在知识界甚至全社会中, 没有谁能够综合不同范围里的知识层面, 并告诉我们这些知识的意思。但从另一角度来说, 知识分科, 代表知识需要专业化。
因此, 对于个人来说, 尽管时势所趋, 酬劳集中在顶尖人物上, 但知识分科的专门化使人们大有可为。你也许不会是下一个爱因斯坦或比尔? 盖茨, 但至少你眼前也有数十万个有利的位置可供选择, 让你成为专业人士。你甚至可以发明自己的位置。
找出你的有利位置, 可能会花很长的时间, 但它是惟一使你得到高酬劳的方法。
不要以为认清每一个事实是多么的困难
不要以为认清每一个事实是多么的困难, 我们内在的力量强大得惊人。
从事实出发, 首先必须以对环境的分析为前提。
其次便是要与" 官僚化" 相抗争。
一家规模庞大的大型企业, 最容易遇到的问题就是组织机构臃肿, 人浮于事, 效率低下, 长期形成的管理层已经" 官僚化" 了, 这使官僚主义成了面对现实的一大阻力; 而公司长期确立的" 远大目标" 和组织规模庞大后自我发展的惯性, 使公司变成追求" 大而全" 的形式, 却忽视了公司追求价值这一简单目标, 也养成了一种无视现实的习惯; 而员工长期处于服从的地位则使公司失去了最广大的面对现实的基础。
许多组织中的官僚主义弊病的根源在于不安全感, 不安全感使人们抗拒变化, 因为他们认为变化仅仅是一个威胁, 而不是机会。
作为官僚主义附属品的人不会有自信, 他们的权威建立在官职上面。官僚主义惧怕速度、厌恶简单, 它滋生出保守、阴谋和卑鄙。陷于官僚主义的人害怕共享, 没有热情, 因此不会取得胜利。
再次, 就是要积极地挖掘各方证据。
在当今商业领域, 很多人都口若悬河地鼓吹速度的重要性, 认为速度是企业经营的" 兴奋剂" , 如" 因特网时代" 、" 以思维速度运作的企业" 、" 以快制胜" 等等成为他们津津乐道的经营信条。他们认为, 对企业来说, 速度永远是绝对的、无条件的必然要求, 要时刻铭记于心。然而, 我们谨向那些正栖息在光速时空的商务人士提出中肯的建议：戒急用缓! 根据商业思维, 尽量减慢速度以获取证据, 才可造就成功之道。
把事实转化为切实可行的方案, 这就是证据存在的价值。事实是客观存在的, 它存在的形式也是客观的, 这样的事实是定性的事实, 并不能直接为我所用, 把事实定量化, 才能有效地进行分析, 这就需要大量的、真实可信的证据。
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