《领导力敏捷》作者访谈

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本文要点

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  • 如何成为老板并不是领导力的核心所在,真正的领导力是关于如何影响他人,让他们朝着特定的方向前进。\\t
  • 领导力的风格多种多样,它们适用于不同的场景。\\t
  • 领导力敏捷是指能够在不同领导力风格之间进行切换并在特定场景下建立新领导力风格的能力。\\t
  • 这本书介绍了一系列截然不同的领导力风格,并对它们的特质和优缺点进行了比较。\\t
  • 发展领导力就是要在不同的场景下建立更好、更有效的新领导力风格。\
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由Ron Meyer和Ronald Meijers共同撰写的Leadership Agility一书描述了一系列领导力风格,他们可用它们来拓展领导技能和增强领导力敏捷性。读者可从中了解各种领导力风格的优点和缺点,学会根据实际的场景选择合适的领导力风格。

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InfoQ的读者可以下载到这本书的样章

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InfoQ采访了Meyer,探讨了如下几个问题:领导力误区、在“管人”时哪些做法是有效哪些是无效的、如何领导自组织的团队、领导者如何拓展领导力技能。

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InfoQ:你为什么要写这本书?

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Ron Meyer:我与管理者团队共事多年,我很清楚,领导力的本质就是要做出成功的决策,而在不同的场景下需要不同的领导力风格。关于领导力风格的著作并不多,也很少有人提及领导者角色在决策中所起的作用。大部分的书只会强调某一种领导风格,这类书通常是由心理学家所撰写,专注于描述个人领导力,这与商业人士十分不同,他们更强调领导者角色在组织和决策中所起的作用。于是,介绍多种领导力风格和如何根据不同场景选择合适的领导力风格就成为这本书的核心内容。

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InfoQ:这本书的潜在读者是谁?

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Meyer:这本书主要面向两类人群。第一类人群是各个组织里各个层级的管理者,他们想要了解自己在领导力方面的优势和劣势,拓展自己的领导力风格,能够更敏捷地应对不同的场景。第二类人群是领导力教练和培训师,他们可以基于这本书所提及的概念框架与学员们一起探讨不同的领导力风格。

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InfoQ:现在人们对领导力的认识存在哪些误区?

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Meyer:我和Ronald Meijers在本书的第一章提到了五个领导力误区,它们有一个共同点,就是认为领导力是一种特殊的能力。很多人对领导力夸大其词,把领导者与超人相提并论,认为领导者能够预见未来、凭一己之力撑起整个组织、赋予组织生存的意义、成为超级模范。这些认识误区导致领导力被“神化”,似乎一般人永远无法具备领导力。第五种认识误区认为,管理和领导力是可相互替换的,但我们认为,管理代表的是某种职位(比如“老板”),而领导力是一种角色(“某人来领导,其他人跟随”)。

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InfoQ:我们如何“控制”人们的行为,并让他们朝着某个方向前进?

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Meyer:从根本上说,领导力就是影响人们,指引他们朝着某个方向前进。不过如何指引他们也存在不同的方式。你可以直接控制人们的行为,告诉他们该做什么,我们把这种风格叫作监督领导力。不过你也可以通过创造条件间接地控制他们的行为,让他们朝着既定的方向前进,我们把这种风格叫作应导(facilitative)领导力。也就是说,你可以通过创建任务和条件来引导人们。在面临“任务关键”的场景时,你可能会进行直接的控制,不过如果你想激发人们的创造力和自主感,就只能进行间接的引导。

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InfoQ:在“控制”人们时,哪些做法是无效的?

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Meyer:以上两种方式都有可能出现问题。监督领导力很容易变成微管理和一意孤行,遏制了那些需要更多授权才能发挥作用的人。而应导领导力则容易变得抽象,丧失支持力度,导致那些需要更多引导和反馈的人无法发挥作用。因此,使用何种方式要视具体情况而定。

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InfoQ:该如何决定使用何种方式?

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Meyer:这是实现领导力敏捷的关键之处——知道如何选择领导力风格并根据具体情况做出响应。你需要掌握各种领导力风格,并知道在何时何处使用何种风格。这需要进行大量的实践。在一开始需要了解各种领导力风格的特质和优缺点,并观察在不同的情况下人们对不同的领导力风格做出怎样的反馈。这个世界上并不存在什么魔力药丸能够让你的领导力立马变敏捷,敏捷需要一个学习过程,我们为此提供了一些建议来加速这个学习过程。

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InfoQ:领导者该如何使用恰当的反馈来激励人们?

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Meyer:我们将根据反馈进行激励的领导力称为激励领导力——领导者强调的是已经完成的工作,并鼓舞人们基于这些正向元素开展后续的工作。激发人们的自信会让他们变得更强大。不过,我们也需要另一种与之相对的领导力,我们称之为苛求(demanding)领导力,在这种领导力的作用下,人们被要求做到更好。领导者强调的是未完成的工作,鼓舞人们纠正错误,把工作做得更好。有时候,纪律也能释放人们的潜能。当然,两种风格都有自己的优势和潜在的不足,敏捷的领导者应该能够根据具体情况进行切换。问题在于,我们通常会更倾向于使用其中的一种风格,或者认为其中一种比另外一种更好,这会导致我们只停留在某一种风格上,而不是进行灵活的切换。

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InfoQ:当一个企业想要建立自组织的敏捷团队时,你建议他们使用哪一种领导力风格?

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Meyer:我们会建议一点,就是“组织决策”——领导者需要确保团队能够做出决策。尽管独裁者决策(由一个人来做决策)很重要,但在一个自组织的敏捷团队里,自主决策(大家一起做决策)更加重要。领导者需要让团队进行自主决策。

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InfoQ:应导领导力有什么不足吗?

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Meyer:在采用应导领导力时,领导者通过创建条件来引导他人,让他们自己做出选择。不足之处在于,这样会赋予他人太多的“自由”空间,让他们感觉到缺乏指引。应导领导力的另一个不足是,在面对风险时,他们无法进行直接的引导,因为他们缺乏这方面的知识。

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InfoQ:领导者如何拓展他们的领导力技能?

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Meyer:在刚开始学习新的领导力技能时通常会卡壳,要走出舒适区需要对新的领导力有足够的了解,并进行实践。这就好比学习新的语言,需要接受新的行为,并持续实践,直到能够使用新语言进行对话。

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InfoQ:他们该如何更好地了解他们已经掌握的领导力技能,以此来提升领导力敏捷性?

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Meyer:如果有人具备了多种领导力技能,那是再好不过了,但如果要达到真正的敏捷,就需要对外界快速做出响应——根据具体的场景使用合适的领导力风格。当然,这也需要进行大量实践。实践得越多,就会变得越敏捷。

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关于作者

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a94b64a639951aaa33b2d76eb3bb62f0.jpgRon Meyer 是荷兰蒂尔堡大学蒂亚斯商业与社会学院的教授,同时也是战略和领导力中心的常务董事。Ronald Meijers是德勤高级合伙人。

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查看英文原文Q\u0026amp;A on the Book Leadership Agility

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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