麦肯锡的黄金比例
最近两年，我没有怎么花时间去读管理方面的书，去年读到的一本“书”——实际上是麦肯锡公司的“内参”——Daniel on McKinsey 却在管理方面给了我很大的启发。
这本书的作者 Ron Daniel 在 1976-1988 年间担任麦肯锡公司的管理合伙人（可以理解成是这个公司的 CEO）。他管理麦肯锡的 12 年时间里，这家管理咨询公司成功的抵抗住了来自 BCG 等新兴竞争对手的进攻，在多个垂直行业建立纵深的专业能力，并逐步开始了全球业务拓展。Ron Daniel 在位期间，麦肯锡的顾问数量随业务规模快速增加，合伙人的数量达到了 1500 名（现在这个数字已经超过了 2000）。Ron Daniel 认为，这些顶级人才构成了McKinsey 的增长的主要驱动力——而不是市场的需求。他认为只有优秀的领导者才能挖掘新的市场需求，带来增长。
他在书中继续分析了理想中的人才结构。从他的角度看，**管理麦肯锡这样大规模的以智力和知识为核心竞争力的高端服务业公司，重要是的能在不同层级的人才之间建立连接机制和知识管理体系。**随着麦肯锡全球业务的开展，他进一步强调“One Firm”原则的重要性，即在内部创造人才流动性。而在人才梯队的建设上，他认为。合伙人和 Associates 的最优比例应该是 1:4（实际上是 1:5 – 1:6），这样才能保证“学徒机制”有效的发挥作用。
管理者的局限
1:4 的黄金比例，远远小于邓巴数所建议的社交关系数量。但这里的资源瓶颈并非人脑新皮质的大小，而是管理者的时间和精力（很多时候被简化为管理带宽类似的概念）。这个瓶颈的上限最终是由人类的生理极限决定的，尽管很多高管每天 4 点半起床开始一天的工作，但也无法改变每个人每天只有 24 个小时的现实局限。那么，向管理者索取更高产出的方式就只剩下提到时间使用效率了。
从管理者的日常活动来看，时间大多数被使用在如下几个关键关节上：
- 管理者能否不断提升自身思考和认知水平的效率。
- 管理者能否不断提高和外部客户的沟通效率，包括销售和提供服务。
- 管理者能否不断提升向下属分配任务的效率。
- 管理者能否不断提升辅导、培训下属（以提升他们的单位工作产出）的效率。
以上几个因素，绝大多数无法完全自动化。当下阶段的软件能够一定程度上提供部分提升效率的辅助，比如 CRM、办公生产力软件等，但短期来看无法替代管理者自身根据过往积累的知识、经验和见解而做出的判断、影响和沟通。
越是高级的管理者，他所面对的商业环境往往越多变复杂而具有不确定性。**能够形成正确的认知本身就已经很困难，更不要提到可以同步这个认知给团队和下属。**因此，管理层会议变得越来越费时，会议材料的准备变得越来越困难（其中的图表也越来越难以理解）。我们意识到，商业活动已经发生了巨大的变化，从表面上看，是牵涉了大量的人和机构进入，更深层次的复杂性则体现在其跨越周期（时间维度）、区域市场（地理纬度）、狭义的行业定义（传统意义上的行业划分被不断打破）和价值链分工（上下游之间的关系被重新定义）。如果把全球所有的商业活动看作是一个巨大的网络效应，其中的节点不断增加为网络中的所有节点增加效用，那么也必然有一天节点之间的连接多到一定限度，会带来极端复杂而难以被人类所驾驭的负效用。
这里的负效用中，很大一部分来自于人类脆弱的认知同步系统。所有的职场新人都被反复告诫说沟通技巧是最重要的软技能：这是一个大筐，不管是撰写一封邮件，还是面对数百人进行主题演讲，都可以算成是沟通技巧。在商业活动中，随着角色和场景的不同，管理者要转换不同的沟通方式，口头、书面、1 对 1、1 对多、文字、数据、图表、图片、视频等等。而在高度复杂和抽象的语境中，认知的传递和同步变得极为困难。每当提到这个话题，我就想起刘慈欣在三体中想象的那种毫无损耗、光速传输的认知同步系统，然而对人类现有的技术而言，这样的同步还遥不可及。
技术上的不可能，往往反衬了脆弱人性的价值。当管理者面临复杂窘境时，他们基于自身知识体系和过往经验做出的判断成了商业世界真正的推动力。他们需要花费大量的时间在获取信息并进行分析上，然后再进行不同形态的加工，同步给上上下下的其他人。他们的信息吞吐（IO）效率衡量了他们的生产力和竞争力。
团队规模的动态最优解
如果把团队看作是一个小型网络，那么它的规模也存在最优解。从一个人（往往是管理者自身）开始，这时候内部沟通成本是零，但一个人的信息吞吐效率可以通过增加人力的方式来快速提升，同时在团队构建早期人数增多的过程中，分享协作和紧密的文化带来的团队归属感也促进了每个人的工作表现。而当人数超过一定限度之后，负网络效应出现了：人的能力水平差异越来越大，同步复杂信息出现障碍，认知偏差带来行动失灵，导致团队效能下降。Ron Daniel 的黄金比例看上去来自于一个经验数据，但实际上这可能是一个可以测算的数字。
看起来，基于大量信息吞吐和复杂认知同步的人类协作存在极限。这个极限现在看来甚至超越了我起初理解的时间和精力的上限，而是进一步出现在了人类与生俱来的认知偏差上。近来，人类在教会机器”学习“上取得了初步的进展，机器在信息的收集和初步分析上已经能够替代人类的工作。技术替代一旦发生，就会在资本的驱动下迅速规模化。规模化的结果不仅仅是数量的扩增，而是结构上同一，少数头部供应商具有极具优势的经济性，最终替代大多数中长尾的小型供应商、企业内部供应商和个人。
替代的结果，是个人产出能力的提升。管理者会发现自己可以用较小的团队规模获得同样的产出。最优的团队规模将随着技术替代的扩大而降低。由规模化的机器算法支持的小型团队是从产出效率最大化的角度来看的最优解。
上涨的海平面和产业互联网
产业互联网和人工智能似乎是下一步整个世界要去往的方向。在这些概念被普遍传播之前，我们甚至有些担心人类社会的技术化是不是要出现几年的空当。然而，机器（本质上是资本化了的技术）并没有停下他的脚步——从车间的流水线开始入侵办公室。
下图是 1980 年到 2012 年不同职业工作机会的变化，以社交能力和数学能力两个维度来进行切分，绿色的点意味着这个职业份额出现了上涨，红色则反之，灰色意味着份额基本没变。显然，红色的点全都出现在所需社交能力较少的象限中，而绿色的点出现在社交能力较高的部分（数学能力看起来无关紧要）。
对比而言，财务经理（Financial Managers）份额在上升，而会计（Accounting Clerks）在下降。这当然不是财务人员的头衔出现了”通货膨胀”，而是 ERP 系统的大规模实施替代了原有的手工记账。机器从这里开始进入了办公室里原有的白领工作，尽管是先从简单重复的工作开始的。而这个过程并没有停止：横轴在逐步向上移动，所需社交技能较低的职业具有较高的风险被机器进一步替代，宛如上涨的海平面吞没地势较低的沿海城市。
产业互联网意在推动这个进程。在过去二十年中国的消费互联网进程中，大量的接受了高等教育的人才成为了各行各业的办公室白领，中国的城市化进展加快加深，消费升级广泛的出现在媒体、零售和服务业中，资本过度供给推高了所有人的报酬（或预期报酬）。而产业互联网极有可能在提升个人产出能力的同时，对部分人力产生替代效应，压缩团队规模，对知识工作者（Knowledge Workers，知识工人）带来一次前所未有的深刻影响。我无法进行乐观或悲观的预测，不知道这是一次失业潮，还是会带来新的结构化转机。也许大城市会变得没有那么拥挤和昂贵，或许会有更多小型企业或自由职业者诞生。这应该是未来 10 – 20 年最值得关注和思考的巨大变化。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：张宁 Neo
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