职场上应避免“懒驴效应”


职场上应避免“懒驴效应”


Jack Zhai


在管理课中它被称为“懒马效应”,其实我更愿意叫它“懒驴效应”,因为驴肉更加美味。

“两匹马一起拉车,后边的马偷懒少出力,主人看到一匹马也能够拉车,就让后边的马留在家里干零活。前边的马多干了一匹马的工作,吃得还是那些草料;后边的马不用再干重活,生活惬意,‘待遇’也没有降低,当然后边的马觉得很得意。转眼来到年底,主人家准备过年招待客人,发现肉不足了,主人看到‘闲逛’的那匹马,就把它杀了,变成了美味犒劳了客人。那匹拉车的马,虽然累但还能继续活着。”

这里出现了两个名词:懒驴、快驴。


很多老板愿意用这个故事劝诫企业的员工:加班、拼命工作不仅是奉献,也是保住饭碗、避免被淘汰的必需途径之一;你承担的工作越少,对企业的贡献就越小,企业养你甚至是“亏本”的,那么需要紧缩编制的时候,首先淘汰的就是你。

在职场竞争激烈加惨烈的今天,做一名“快驴”已经是员工没有选择的选择了(对于那些没有背景刚工作的年轻人来说,争取到做“快驴”的机会也是很难得的),因为已经有很多的“驴”在排队等着你的位置,老板恨不能让一头“驴”拉两辆车,而只用给半份草料。

因此,员工常在抱怨老板太黑心,老板还在抱怨员工不敬业…


其实,“懒驴效应”还告诉我们两件事:

对于老板来说:懒驴是企业中的“寄生虫”,应该受到惩戒。但似乎对于“快驴”的鼓励是更为迫切的,及时提高待遇或给予荣誉是鼓励快驴保持热情的唯一法门。“快驴”干了几份工作,却只得到一份待遇;随着时间的推移,热情逐渐消退,快驴很快就发现自己的付出与获得是多么的不对等,时间长了,周围的“抱不平”者也会不断地提醒他。

忽视了“快驴”的感受,即使“快驴”开始是自己心甘情愿的,或者是没有办法的,但位置稳定后,人就开始关注自己的未来生活,要么自己独立当老板,要么被对手挖走。等到人要走时,才想起来“快驴”的重要性就晚了。

一些企业常年徘徊在一个水平上,死不掉也难发展,常常被称为“培训基地”,多数是由于老板用人采用得“快驴”政策。

对于员工来说:做“快驴”要在自己的能力所及范围内。为了讨好领导,什么工作都接,为了不得罪同事,什么忙都帮,把自己忙得四脚朝天,而自己对时间的安排再不是很得当,结果接的工作完成不理想,帮的忙让人很皱眉。到后来,“快驴”没选上,却给大家留下一个不好的印象:热情很高,能力不足。虽然没有被划入“懒驴”行列,但一样是淘汰的命运。

职场上有句话:学会说“不”。因为你说了不,别人才会重视这件事,重视你的工作难度,否则别人很自然地认为你很容易,说声谢也纯属礼貌用语。


也有一种例外的场景,就是官场。这地方很特殊,你承担的任务越多,出错的机会就多,错误是评价你的重点,而是否有过人的业绩则是次要的,大家奉行的是:无错就是功;人员管理方式是“只上不下”(即使没有了官职,只要待遇上去就不会降低),只要不是触犯众怒,或者是触“红线”,即使你被归为“懒驴”行列,领导不喜欢你,也只是“挂着你”。

等到新领导一来,或者再换个地方做官,你又有机会“大展宏图”。在这种地方,提升依赖于“关系业绩”,所以“懒驴效应”不适用。


“懒驴效应”是劝诫那些没有“雄心壮志”的从业者,其实大多有能力的员工更怕的是“温水青蛙”:“煮青蛙的时候它是活着的,用热水,它立马蹦出来,而用温水,青蛙很舒服,没有危机感,等到水温度逐渐上升,青蛙感到不妙时,它已经没有力气蹦了。”

“温水青蛙”方式是环境抹平你“棱角”的常用方式。

这种方法也常被企业拿来对待那些“快驴”:开始给一个“不错”的待遇,划一个“很大”的馅饼,让你觉得还可以,先踏实地成为“快驴”。每发现你有不满的情绪时,就提高一点待遇(一定不能多),再用情感打动你,人都有懒惰与恋旧的心理,生活就是“平凡+平常”吗,为了“大局”求稳定,你继续当“快驴”;随着时间的推移,你的不满几次提升,几次被同样的办法安抚,直到你的“创业”热情消磨殆尽,即使发现你的待遇还不如新来的年轻人,你也没有选择的余地了。


无论是懒驴效应,还是温水青蛙效应,其结果都是为了让打工者变得更加“职业”。

所谓职业化就是:无论何种状态下,都坚持自己的“职业规划”,自己安排自己的去留,不要因为暂时的地位、待遇诱惑,就放弃自己的下一个目标;是打工,是创业;是甘愿做“快驴”,还是跳巢做“主人”,这取决于你的职场规划,而不是外部诱惑。


走自己的路,才能赢得别人的尊重;不动用自己的大脑,则永远只能是被选择的命运。


本文出自 “Jack zhai” 博客,请务必保留此出处http://zhaisj.blog.51cto.com/219066/702816

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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